32｜Sale–Win–Loss：成交／失單模式與銷售決策

一、案例定位

以 360 筆 B2B 商機資料，結合成交率、失單 Pareto、商機特徵與透明 Win Score，讓統計分析直接支援 Sales Pipeline 決策。

二、學習目標

比較通路與區域成交率。

用 Pareto 找出主要失單原因。

比較成交與失單商機的金額、週期、折扣與互動。

建立透明商機優先級，而非只看直覺。

讓 AI 將模式轉成業務行動，同時避免把相關特徵當成成交原因。

三、案例情境

國際業務主管有 360 筆商機，希望知道哪些通路成交率較高、失單主要原因為何，以及有限的業務時間應優先投入哪些商機。

Excel 核心表格（Word 完整閱讀版）

下列內容直接整理自本案例對應的 Excel 工作簿。Word 版保留理解案例所需的核心輸入、計算結果與管理輸出；若原始資料筆數很大，正文列示代表性樣本，而模型結果與管理摘要則完整呈現。學生可先只閱讀 Word 完成案例理解，再到 Excel 修改參數與資料進行情境重算。

Excel表 32-1｜Sales Opportunity 代表性樣本

Opportunity

區域

通路

商機金額

銷售週期天

折扣%

會議次數

產品適配1-5

成交1/0

結果原因

O001

Europe

Direct

155.70

40

13.80

6

4

1

Won

O002

North America

Partner

49.10

59

7.10

7

4

1

Won

O003

Southeast Asia

Marketplace

49.80

25

3.70

5

5

1

Won

O004

North America

Partner

123.10

31

11.10

4

4

0

Timing

O005

Europe

Direct

21.80

66

14.20

7

4

0

Price

O006

East Asia

Marketplace

86.90

84

11.40

4

3

0

Procurement

O007

North America

Direct

28.40

10

8.70

4

2

0

Timing

O008

East Asia

Partner

111.20

19

14.20

8

3

1

Won

O009

East Asia

Distributor

47

41

2.50

7

5

1

Won

O010

East Asia

Marketplace

52.70

65

4

5

4

0

Price

註：此表列示代表性資料樣本，用來理解欄位與模型邏輯；完整資料保留於 Excel 工作簿供深入分析與 What-if 重算。

Excel表 32-2｜成交模式

通路

商機數

成交數

成交率

平均金額

平均週期

Direct

88

33

37.50%

58.35

39.91

Distributor

76

31

40.79%

62.51

39.12

Marketplace

94

31

32.98%

60.48

42.90

Partner

102

43

42.16%

65.32

39.45

區域

商機數

成交數

成交率

East Asia

86

38

44.19%

Southeast Asia

96

31

32.29%

Europe

80

33

41.25%

North America

98

36

36.73%

Excel表 32-3｜失單原因

原因

件數

失單占比

累積占比

Price

49

22.07%

22.07%

Product Fit

46

20.72%

42.79%

Competitor

37

16.67%

59.46%

Timing

37

16.67%

76.13%

Procurement

29

13.06%

89.19%

No Budget

24

10.81%

100.00%

Excel表 32-4｜管理摘要

KPI

結果

商機數

360

整體成交率

38.33%

成交商機平均金額

65.46

失單商機平均金額

59.46

最大失單原因

Price

最大失單原因占比

22.07%

A級商機數

127

四、主要結果

整體成交率約 38.3%。

成交商機平均金額約 65.5，失單商機約 59.5。

最大失單原因為 Price，占失單約 22.1%。

Excel 另以產品適配、會議次數、週期與折扣建立透明 Win Score，學生可檢查每筆商機為何被列為 A/B/C。

五、Excel 分析方法

依通路、區域計算商機數、成交數與成交率。

失單原因排序後計算占比與累積占比。

Win Score 將高適配、高互動、短週期、合理折扣轉成可追溯分數。

六、主要結果與管理解讀

成交率高的通路不一定創造最高營收，需同時看商機金額。

失單 Pareto 適合找改善優先順序，但『Price』等原因仍需訪談確認。

Win Score 用於業務資源排序，不代表某商機必然成交。

七、What-if／延伸練習

把 A 級門檻提高或降低；改變高折扣扣分方式；比較不同區域是否應使用相同評分規則。

八、AI 分析 Prompt

你是國際 B2B 銷售分析助理。根據通路／區域成交率、失單 Pareto、成交與失單特徵及 Win Score，提出：3 個業務優先行動、2 個需要驗證的失單假設、1 個評分模型風險。所有建議引用數字；不得把統計關係描述成必然成交原因。

九、Excel 與 AI 的分工

Excel：成交率、Pareto、分數與商機排序。

AI：模式解釋、業務行動、例外與後續驗證。

十、課堂討論題

高成交率和高營收是否相同？

失單原因由業務填寫可能有哪些偏誤？

Win Score 應該追求 Accuracy，還是更重視商機價值？

十一、資料說明

360 筆商機為教材模擬資料。