中文字幕无码av不卡一区,亚洲综合AV永久无码精品一区二区,黑人巨大白妞出浆,黄色高清无码免费看,久久久久免费精品国产,久久无码人妻丰满熟妇区毛片,欧美日韩国产综合草草,久久福利网站,亚洲一区二区三区中文字幕在线,av国内精品久久久久影院

當老板讓你通過數據挖掘高潛力的用戶時，你會如何做？本文主要聚焦于利用數據挖掘潛力用戶的途徑，作者通過列舉具體實例，為數據人提供了五種做法，有效地解決了潛力用戶挖掘的問題，一起來看看吧。

“挖掘一下，哪些客戶有潛力”是很多同學在日常工作中老大難問題。到底怎么算是有潛力？又該怎么用數據挖掘？不清楚。經常是做數據的同學辛辛苦苦做出來，然后被業務抱怨：“我早知道了，你說的這有啥依據！”

一、常見做法

看個具體問題場景：

某互聯網廣告平臺，主要客戶是B類企業，現在需要挖掘潛力客戶，問該如何進行分析？

注意：題目是toB業務，與toC業務最大區別是：B端客戶有固定的行業歸屬（汽車、美容、快消、游戲……），B端客戶，也有經營規模的區別（可以從企業人數、已公開的財報，第三方行業報告等渠道獲?。?。因此，如果事先做了功課，是可以對企業打標簽，對行業、規模進行分類的。

于是很多同學一拿到題，就開始：做交叉。拿行業、企業規模標簽做分類維度，對用戶廣告投放金額做交叉。得到一張下邊的表，然后就開始說：因為A行業企業投放廣告多，所以A行業里邊的企業都是潛力客戶……（如下圖）

這種結果當然會被業務噴了：

“我早知道了！”

“它既然是潛力，為啥我們做不出來呢？”

“其他企業目前投放不多，你能保證以后也不多？”

那么，問題出在哪里呢？

二、問題難點

從本質上看，問題的難點，在于：“潛力”兩個字，在業務上怎么定義。

數據只能告訴你：

• 這個用戶的行業、規模
• 這個用戶過去投放了多少錢
• 這個用戶過去投放了什么形式的廣告

但是，這些都是在描述現狀，不能成為判斷“潛力”的標準。如果不談標準，孤零零地描述現狀，就會產生問題和疑惑：

• 你說過去投得多的是潛力，我早知道了……
• 你說過去投得少的是潛力，我咋沒做成呢？

類似的雞生蛋、蛋生雞的問題，根本無解。

所以，這個問題的破題之道，一定不是拿著數據交叉來交叉去，而且扎扎實實地回到業務中，看不同場景下，業務所謂的“潛力”是什么意思。

三、區分場景

作為廣告業務，有三個關鍵客戶屬性，決定了客戶會不會持續投放：

• 行業屬性：有些行業是長期、剛性需要廣告（游戲、美妝、服裝……）。有的則是季節性需有廣告高峰（地產、汽車、耐用品……）。
• 客戶對平臺熟悉程度：不同廣告平臺玩法不同，客戶需要熟悉過程。
• 客戶在平臺收益情況：如果投放廣告見效了，自然會多投，不見效會少投。

因此，在區分場景的時候，首先得對客戶根據下面維度進行區分，便于后續識別工作：

• 客戶行業分類（行業名稱）
• 客戶規模（企業人數/行業排名/營業額）
• 客戶生命周期（初入、嘗試、高峰、衰退、流失）
• 客戶過往投放效果（按投放ROI分：好、中、差）
• 客戶價值分層（按銷售貢獻分：高、中、低）

其次，作為toB類業務，客戶流失，可能不全是我方平臺的問題，很有可能是客戶自身行業/企業的問題。

比如：

• 客戶行業整體在衰退
• 客戶行業沒問題，但企業在衰退
• 客戶企業沒問題，但是不會玩

如果是情況3，尚可作為潛力看待，畢竟尚有教育孵化的機會，但是如果是情況1,2就真的回天乏術了。因此需要區別對待。注意：這里的數據采集難度會很大。因為可能涉及幾十上百個行業和數萬乃至數十萬公司，一一收集難度太大。因此需要先做好基礎分類，再逐個挑重點來做。

再次，作為toB類業務，業務方擁有更多的一對一客戶溝通機會，與引導客戶的可能性。因此，需要做好標桿分析法，找出重點客戶群體中成功案例/成功標桿。這樣可以幫助業務更好的跟進潛力客戶，也能解答業務經常問的一個很致命的問題：“為什么你說它是潛力，但它沒有表現出來呢？”答曰：“親，那是你沒有用對方法……”

做完以上準備，就有了分析潛力客戶的基本素材，可以正式開工了。

四、定義潛力

考慮到不同生命周期下，能采集到的數據量不同，因此建議以生命周期為主要劃分維度，結合其他信息作出判斷。

1. 初入期

初入期分析整體思路，以做一單為目標。嘗試激活新獲取用戶充值/首次投放。因為初入期還沒有用戶投放數據，因此只能根據行業、規模等基礎信息進行分類。這里可以對現有高價值用戶進行畫像分析，找出行業、規模等特征，對初入期有類似特征的客戶重點工作（如下圖）。

2. 嘗試期

嘗試期，已經有部分用戶數據，并且用戶已經開始分化：有些用戶投放后確實賺到了錢，有些用戶效果一塌糊涂，活躍度已經很低了。此時挖潛思路，建議是：保種子。因為一個個說服效果差的用戶再進行投放，實在太難，因此可以重點保住那些有潛力成為高價值用戶的客戶。

3. 高峰期

高峰期，除去嘗試期流失的用戶，能進入高峰期的，或者投放費用充足，或者在之前的投放中已經斬獲頗豐，因此都具有持續挖潛的機會。挖潛的思路也有不同，如果之前斬獲頗豐，可以推交叉銷售，推新的投放產品。如果效果一般，但仍有大量投入，則可以推其同行業的競品案例，以服務的形式，提升付費的時候同時提質量?？傊?，兩個挖潛方向都是：拉升客單價。

4. 衰退期

衰退期，優先區分客戶的衰退原因。

• 周期性波動：多說無益，反正人家還會回來
• 行業性問題：多說無益，說了人家也不聽
• 企業性問題：多說無益，人家自己要救命
• 效益性問題：有機會，可嘗試拿著案例挽回

因為以上問題，都涉及數據采集，因此可以對用戶價值分層后，針對高價值用戶重點做，先解決大客戶衰退問題。此時挖潛目標，就是：保住現有投放，能挽回一點算一點。

5. 流失期

流失期，和衰退思路接近，首先要區分流失原因。剔除正常死亡，聚焦曾經的高價值用戶，之后可以在用戶行業回暖，用戶行業有新成功案例涌出的時候，再進行潛力挖掘，目標是召回用戶。

五、縱觀全局

做完以上分類，每個生命周期的“潛力用戶”有了初步定義。但并不一定要一股腦地把所有“潛力用戶”推給業務。因為不同階段，業務的重點不一樣，可能不需要這么多信息。

比如當期業務重點是拉新，那就重點解決初入期/嘗試期潛力問題。如果當期重點是提升生產力，那就重點挖高峰期/衰退期用戶。

還有另一種情況，就是業務已經有了行動方案，希望數據能找出來符合這個行動方案的用戶。此時的“潛力”其實已經非常清晰：有潛力參與XX活動，有潛力購買XX商品的客戶。

此時的做法，和上文已經完全不同，因為“潛力”的含義已經很清晰了，只是匹配問題。后續再專門分享這一類做法。

有同學會問：這里是不是可以建一個算法模型，不用業務規則來推演？答：可以。但是注意：要建的不是一個算法模型，而是切分場景，根據數據特點建模。不然眉毛胡子一把抓，建的模型會有問題。