生命周期|四种方法，用数据挖掘潜力用户

编辑导语：如何才能高效地挖掘潜力用户？现有的数据可以告诉我们用户现状如何，但这些表示现状的数据却不能成为我们判断“潜力”的标准。那么我们如何利用数据分析来判断潜力用户？本文作者便总结了用数据挖掘潜力用户的方法操作，一起来看一下。

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“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！”
今天系统讲解下，可以怎么做。
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）

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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：

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……）
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。
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：

客户行业分类（行业名称）；
客户规模（企业人数/行业排名/营业额）；
客户生命周期（初入、尝试、高峰、衰退、流失）；
客户过往投放效果（按投放ROI分：好、中、差）；
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：