挖掘客户的潜力，挖掘客户的潜力有哪些？

挖掘客户的潜力，挖掘客户的潜力有哪些？

来源|接地气的陈老师

“找出哪些客户有潜力”是许多同学在日常工作中面临的一个难题。那么，什么样的客户才算是有潜力呢？应该如何进行数据挖掘呢？这些问题往往让人感到困惑。常常是数据分析的同事费了不少力气得出的结果，却遭到业务部门的质疑：“我早就知道这些了，你的依据是什么？”

一、常见做法

看个具体问题场景：

在某互联网广告平台上，主要服务于B类企业。为了发现潜在客户，可以采取以下分析步骤：

1. **市场调研**：对B类企业的行业趋势和市场需求进行深入研究，找出新的细分市场或尚未被充分服务的领域。

2. **客户画像**：通过分析现有客户的特征，创建理想客户的画像，包括行业、规模、地域等信息，帮助定位潜在客户。

3. **数据挖掘**：利用大数据技术，从各类数据源中提取有价值的信息，包括网站流量、社交媒体互动、行业报告等，识别出具有高潜力的目标企业。

4. **竞争分析**：研究竞争对手的客户群体，了解哪些企业正被他们服务，寻找可能在这些关系中存在的空白点或未被满足的需求。

5. **潜在客户筛选**：结合市场调研和数据挖掘的结果，列出潜在客户名单，并对其进行优先级排序，以便制定相应的营销策略。

6. **建立联系**：通过定制化的营销活动和精准的广告投放，逐步建立与潜在客户的互动，增加公司的曝光率。

7. **效果评估**：定期监测和评估推广效果，并根据客户反馈不断优化分析与推广策略，确保有效吸引潜在客户。

通过以上方法，该互联网广告平台可以有效挖掘并转化潜在客户，提高业务发展机会。

需注意的是，B2B业务与B2C业务的主要不同在于，B端客户通常具有明确的行业属性（例如汽车、健康美容、快速消费品、游戏等），同时这些客户在经营规模上也存在差异（可以通过企业员工人数、公开财报及第三方行业报告等手段获得相关信息）。因此，若在事前做好研究，实际上可以为企业贴上标签，并对其行业及规模进行有效分类。

于是许多同学在获得题目后，便开始进行交叉分析。他们利用行业和企业规模作为分类标准，对用户广告支出进行交叉总结。最终得出一张下方的表格，并据此推断出：由于A行业的企业广告投入较大，因此认为该行业内的企业都是潜在客户……（见下图）

这样的结果无疑会受到业务的强烈批评：

“我早知道了！”

“既然它具备潜力，为什么我们却无法实现呢？”

“其他企业目前投入不多，你能确保将来也不会增加吗？”

那么，问题的根本原因是什么呢？

二、问题难点

从根本上说，问题的关键在于如何在业务上界定“潜力”这两个字。

数据只能告诉你：

这个用户的行业、规模

这个用户之前投入了多少资金？

这个用户此前采用了哪些类型的广告形式？

然而，这些描述仅仅反映了当前的情况，无法用作评估“潜力”的依据。如果不考虑评判标准，只是一味孤立地呈现现状，就会引发诸多问题和困惑：

你提到过去投资的很多是有潜力的，我早就对此有所了解了……

你说之前投资少的项目是有潜力的，那我怎么没能成功呢？

类似于鸡与蛋之间的悖论，其实并没有明确的答案可供解答。

因此，要解决这个问题，关键并不在于反复交叉数据，而是要深入实际业务，探讨在不同场景中，业务中所提到的“潜力”究竟代表了什么。

三、区分场景

在广告行业中，有三个重要客户特征，决定了客户是否会继续进行广告投放：

1、行业特征：某些行业对广告的需求是长期且刚性的（如游戏、美容、服装等）。而有些行业则表现出季节性的广告需求高峰（如房地产、汽车、耐用消费品等）。

2、客户对平台的了解程度：各个广告平台的操作方式各异，因此客户需要花时间了解相关流程。

3、客户在平台上的收益状况：如果广告投放产生了效果，客户会增加投入；反之，如果没有效果，投入就会减少。

因此，在区分不同场景时，首先需要依据以下维度对客户进行分类，以便于后续的识别和处理工作：

1、客户所在行业（行业类别名称）

2、客户规模（员工数量/行业地位/收入水平）

3、客户生命周期（引入期、尝试期、成熟期、衰退期、流失期）

4、客户以往的广告效果（根据投放的投资回报率分类：优秀、一般、较差）

5、客户价值分级（根据销售贡献分为：高价值、中价值、低价值）

此外，对于toB类型的业务而言，客户的流失并不一定完全是由于我们平台的原因，很多时候可能还是客户自身行业或公司内部的问题所导致的。

比如：

1、客户所在的行业普遍出现了下滑趋势。

客户所在的行业没有出现问题，然而该企业却正在经历衰退。

3、客户的公司没有任何问题，只是缺乏相关的操作技巧。

在第三种情况中，仍然可以将其视为具有潜力的机会，毕竟还有教育和培养的空间。然而，如果是第一或第二种情况，就实在难以挽救了。因此，我们应该进行区分处理。值得注意的是，数据收集的难度极大，可能涉及数十个行业及数万、甚至数十万家公司，逐一收集几乎不可能。因此，需先进行基础分类，然后重点挑选进行深入研究。

再次强调，作为toB业务，企业方有更多机会与客户进行一对一的交流，从而更有效地引导客户的决策。因此，进行标杆分析至关重要，关键在于识别出重点客户群体中的成功案例或标杆企业。这将帮助企业更好地跟进潜在客户，并能够解决业务中经常碰到的一个重要问题：“为什么你认为它是潜力客户，但却没有相应的表现？”答案是：“亲，那是因为你还没有找到合适的方法……”

完成上述准备后，你就掌握了分析潜在客户所需的基本信息，可以开始正式进行工作了。

四、定义潜力

由于不同生命周期阶段可以获取到的数据量存在差异，因此建议以生命周期作为主要划分标准，并结合其他相关信息进行分析判断。

▌初入期：

在初期分析中，需要明确整体策略，以实现交易目标。重点尝试引导新用户进行充值及首次投资。由于此阶段尚未积累用户的投放数据，我们只能依赖行业、规模等基本信息对客户进行分类。此时，可以对现有的高价值用户进行特征分析，提炼出行业、规模等关键特征，并针对那些在初期具备相似特征的客户进行重点跟进。

▌尝试期：

在试用阶段，已经积累了一部分用户的数据，并且用户的反馈开始出现明显的差异：部分用户通过投放获得了可观的收益，而另一些用户的表现则非常不理想，活跃度也大幅下降。在这种情况下，建议的策略是：保护核心用户。因为对表现不佳的用户进行再次劝说和推广将会非常困难，因此应重点关注并培养那些有潜力转变为高价值用户的客户群体。

▌高峰期：

在高峰期，如果排除试用期流失的用户，能够进入高峰期的用户，或者是投入资金充足，或者是在先前的投放中获得了显著的成果。因此，他们都蕴含着持续挖掘的潜力。挖掘的策略各不相同，如果之前取得了不错的成绩，可以考虑实施交叉销售，推出新的投放产品。如果效果一般，但仍然投入了大量资源，可以借助同行业的竞争产品案例，以服务的形式来提升用户的付费体验，从而提高服务质量。总之，挖掘的两个主要方向都在于提升客单价。

▌衰退期：

在经济衰退期间，首先应当明确不同客户的衰退原因。

周期性变化：细说无益，毕竟他们总会再次回归。

行业面临的问题：谈论再多也没有意义，因为别人根本不在意听取。

企业面临的问题：多说无益，关键在于他们自身要寻求解决之道。

效益问题：如有机会，可以尝试通过实际案例来扭转局面。

鉴于上述问题均与数据收集有关，我们可以对用户进行价值分层，重点关注那些高价值用户，以优先应对大客户流失的挑战。在此阶段，我们的目标是保留现有的投入，尽量挽回一部分损失。

▌流失期：

在面对流失阶段时，我们的思考方式与衰退阶段相似，但首先必须明确流失的原因。要排除正常的流失情况，集中注意力于以前那些高价值的用户。当用户所在的行业恢复活力，或者该行业出现新的成功案例时，我们就可以着手进行挖掘潜力的工作，目标是重新吸引这些用户回归。

五、纵观全局

完成上述分类后，我们对每个生命周期中的“潜力用户”有了初步的理解。然而，并不需要将所有“潜力用户”一次性提供给业务部门。因为在不同的阶段，业务的关注焦点各异，可能并不需要这么多的信息。

例如，如果当前的业务重点是拓展新用户，那么应当优先关注初期或试用期的潜力问题。相反，如果当前的重点是提高生产效率，则应把主要精力放在开发高峰期或衰退期的用户。

还有一种情形是，业务已经制定了具体的行动计划，希望通过数据分析找到符合该计划的用户。在这种情况下，用户的“潜力”表现得非常明确：即这些客户有意愿参与XX活动，或者对购买XX商品持积极态度。

此时的处理方式与之前的内容截然不同，因为“潜力”的定义已经非常明确，仅仅是一个匹配的问题。后续将会专门讨论这种方法。

有同学可能会提出：我们是不是可以直接建立一个算法模型，而不需要依赖业务规则来进行推演？回答是：可以，不过要强调的是，建立的并不是单纯的算法模型，而是需要根据不同场景进行切分，结合数据的特点来进行建模。否则，如果不加区分地进行建模，就可能导致最终模型出现问题。