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用数据挖掘潜力用户,这个方法总结得真好

来源|接地气的陈老师

“挖掘一下,哪些客户有潜力”是很多同学在日常工作中老大难问题。到底怎么算是有潜力?又该怎么用数据挖掘?不清楚。经常是做数据的同学辛辛苦苦做出来,然后被业务抱怨:“我早知道了,你说的这有啥依据!”

一、常见做法

看个具体问题场景:

某互联网广告平台,主要客户是B类企业,现在需要挖掘潜力客户,问该如何进行分析?

注意:题目是toB业务,与toC业务最大区别是:B端客户有固定的行业归属(汽车、美容、快消、游戏……),B端客户,也有经营规模的区别(可以从企业人数、已公开的财报,第三方行业报告等渠道获取)。因此,如果事先做了功课,是可以对企业打标签,对行业、规模进行分类的。

于是很多同学一拿到题,就开始:做交叉。拿行业、企业规模标签做分类维度,对用户广告投放金额做交叉。得到一张下边的表,然后就开始说:因为A行业企业投放广告多,所以A行业里边的企业都是潜力客户……(如下图)



这种结果当然会被业务喷了:

“我早知道了!”

“它既然是潜力,为啥我们做不出来呢?”

“其他企业目前投放不多,你能保证以后也不多?”

那么,问题出在哪里呢?

二、问题难点

从本质上看,问题的难点,在于:“潜力”两个字,在业务上怎么定义。

数据只能告诉你:

    这个用户的行业、规模

    这个用户过去投放了多少钱

    这个用户过去投放了什么形式的广告

但是,这些都是在描述现状,不能成为判断“潜力”的标准。如果不谈标准,孤零零地描述现状,就会产生问题和疑惑:

    你说过去投得多的是潜力,我早知道了……

    你说过去投得少的是潜力,我咋没做成呢???

类似的鸡生蛋、蛋生鸡的问题,根本无解。

所以,这个问题的破题之道,一定不是拿着数据交叉来交叉去,而且扎扎实实地回到业务中,看不同场景下,业务所谓的“潜力”是什么意思。

三、区分场景

作为广告业务,有三个关键客户属性,决定了客户会不会持续投放:

1、行业属性:有些行业是长期、刚性需要广告(游戏、美妆、服装……)。有的则是季节性需有广告高峰(地产、汽车、耐用品……)

2、客户对平台熟悉程度:不同广告平台玩法不同,客户需要熟悉过程。

3、客户在平台收益情况:如果投放广告见效了,自然会多投,不见效会少投

因此,在区分场景的时候,首先得对客户根据下面维度进行区分,便于后续识别工作:

1、客户行业分类(行业名称)

2、客户规模(企业人数/行业排名/营业额)

3、客户生命周期(初入、尝试、高峰、衰退、流失)

4、客户过往投放效果(按投放ROI分:好、中、差)

5、客户价值分层(按销售贡献分:高、中、低)

其次,作为toB类业务,客户流失,可能不全是我方平台的问题,很有可能是客户自身行业/企业的问题。

比如:

1、客户行业整体在衰退

2、客户行业没问题,但企业在衰退

3、客户企业没问题,但是不会玩

如果是情况3,尚可作为潜力看待,毕竟尚有教育孵化的机会,但是如果是情况1,2就真的回天乏术了。因此需要区别对待。注意:这里的数据采集难度会很大。因为可能涉及几十上百个行业和数万乃至数十万公司,一一收集难度太大。因此需要先做好基础分类,再逐个挑重点来做。

再次,作为toB类业务,业务方拥有更多的一对一客户沟通机会,与引导客户的可能性。因此,需要做好标杆分析法,找出重点客户群体中成功案例/成功标杆。这样可以帮助业务更好的跟进潜力客户,也能解答业务经常问的一个很致命的问题:“为什么你说它是潜力,但它没有表现出来呢?”答曰:“亲,那是你没有用对方法……”



做完以上准备,就有了分析潜力客户的基本素材,可以正式开工了。

四、定义潜力

考虑到不同生命周期下,能采集到的数据量不同,因此建议以生命周期为主要划分维度,结合其他信息作出判断。

▌初入期:

初入期分析整体思路,以做一单为目标。尝试激活新获取用户充值/首次投放。因为初入期还没有用户投放数据,因此只能根据行业、规模等基础信息进行分类。这里可以对现有高价值用户进行画像分析,找出行业、规模等特征,对初入期有类似特征的客户重点工作(如下图)。



▌尝试期:

尝试期,已经有部分用户数据,并且用户已经开始分化:有些用户投放后确实赚到了钱,有些用户效果一塌糊涂,活跃度已经很低了。此时挖潜思路,建议是:保种子。因为一个个说服效果差的用户再进行投放,实在太难,因此可以重点保住那些有潜力成为高价值用户的客户。



▌高峰期:

高峰期,除去尝试期流失的用户,能进入高峰期的,或者投放费用充足,或者在之前的投放中已经斩获颇丰,因此都具有持续挖潜的机会。挖潜的思路也有不同,如果之前斩获颇丰,可以推交叉销售,推新的投放产品。如果效果一般,但仍有大量投入,则可以推其同行业的竞品案例,以服务的形式,提升付费的时候同时提质量。总之,两个挖潜方向都是:拉升客单价。



▌衰退期:

衰退期,优先区分客户的衰退原因。

    周期性波动:多说无益,反正人家还会回来

    行业性问题:多说无益,说了人家也不听

    企业性问题:多说无益,人家自己要救命

    效益性问题:有机会,可尝试拿着案例挽回

因为以上问题,都涉及数据采集,因此可以对用户价值分层后,针对高价值用户重点做,先解决大客户衰退问题。此时挖潜目标,就是:保住现有投放,能挽回一点算一点。



▌流失期:

流失期,和衰退思路接近,首先要区分流失原因。剔除正常死亡,聚焦曾经的高价值用户,之后可以在用户行业回暖,用户行业有新成功案例涌出的时候,再进行潜力挖掘,目标是召回用户。

五、纵观全局

做完以上分类,每个生命周期的“潜力用户”有了初步定义。但并不一定要一股脑地把所有“潜力用户”推给业务。因为不同阶段,业务的重点不一样,可能不需要这么多信息。

比如当期业务重点是拉新,那就重点解决初入期/尝试期潜力问题。如果当期重点是提升生产力,那就重点挖高峰期/衰退期用户。

还有另一种情况,就是业务已经有了行动方案,希望数据能找出来符合这个行动方案的用户。此时的“潜力”其实已经非常清晰:有潜力参与XX活动,有潜力购买XX商品的客户。

此时的做法,和上文已经完全不同,因为“潜力”的含义已经很清晰了,只是匹配问题。后续再专门分享这一类做法。

有同学会问:这里是不是可以建一个算法模型,不用业务规则来推演?答:可以。但是注意:要建的不是一个算法模型,而是切分场景,根据数据特点建模。不然眉毛胡子一把抓,建的模型会有问题。

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大神点评3

忍冬忌林 2023-12-19 13:12:05 显示全部楼层
楼主永远支持你,无论怎样
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漫游斩神剑 2023-12-21 14:15:52 显示全部楼层
锄禾日当午,发帖真辛苦。谁知坛中餐,帖帖皆辛苦!
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pthill 2023-12-21 22:12:40 显示全部楼层
前排支持下
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