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当领导要求你通过数据挖掘高潜力用户时，你该如何操作？本文主要探讨了如何利用数据挖掘高潜力用户的方法，作者通过具体的实例，为数据分析人员提供了五种实用的做法，有效解决了挖掘潜力用户的问题。下面将为您详细介绍这些方法。

在日常工作中，许多人在面对“挖掘潜力客户”这样的难题时常常感到困惑。究竟怎样才算有潜力？又该如何利用数据来挖掘潜力用户？这些问题往往让人难以把握。有时候，数据分析人员辛辛苦苦地完成了工作，却因为缺乏明确的依据而遭到业务部门的质疑。

一、常见的处理方法

假设有一个互联网广告平台，其主要客户是B端企业。现在需要挖掘潜在客户，应该怎样进行分析呢？

需要注意的是，B端业务与C端业务的主要区别在于，B端客户有特定的行业归属（如汽车、美容、快速消费品、游戏等），并且在经营规模上有显著差异（可以通过企业员工数量、公开财务报告及第三方行业报告等途径获取信息）。因此，如果提前做好市场调研，可以对企业和行业进行有效的分类。

很多人在接到任务时，会立即着手进行交叉分析，即根据行业、企业规模等标签对用户广告投放金额进行分类。虽然这种方法能够得到一些直观的结果，但往往难以获得业务部门的认可。例如，有人可能会说：“因为某个行业的广告投放较多，所以这个行业的客户就是潜力客户。”这种结论通常会被业务部门质疑：“我早就知道了，你说的这些有什么依据？”

二、问题的关键

从本质上讲，问题的核心在于如何在业务层面上定义“潜力”。数据只能告诉我们一些现状，如客户的行业归属、规模以及过去的广告投放情况，但这并不能成为判断潜力的标准。如果不结合实际情况进行分析，仅凭数据描述现状，容易引起误解和质疑。

三、区分不同的场景

对于广告业务来说，有几个关键因素决定了客户是否会持续投放广告： - 行业属性：有些行业对广告的需求较为稳定，而有些则存在季节性变化。 - 客户对平台的熟悉程度：不同的广告平台有不同的运作模式，客户需要时间适应。 - 平台上的收益情况：如果广告投放带来了实际效果，客户会继续增加投入；反之，则可能减少投入。

因此，在区分不同场景时，首先应根据客户的行业分类、规模、生命周期阶段（如初入期、尝试期、高峰期、衰退期和流失期）以及过去的广告投放效果进行分类。此外，由于B端业务的特殊性，客户流失的原因可能不仅限于平台本身，还可能受到行业或企业自身状况的影响。因此，需要对不同情况进行分别处理。

四、定义潜力

考虑到不同生命周期阶段的数据采集难度，建议以生命周期为主要划分维度，结合其他相关信息进行综合判断。

1. 初入期

在初入期，分析的整体思路是以激活新获取的用户为目标。由于这一阶段缺乏用户的历史投放数据，只能根据行业和规模等基础信息进行分类。通过对现有高价值用户进行画像分析，找出其特征，并对具有类似特征的新客户进行重点跟进。

2. 尝试期

尝试期的用户已经有了一定的数据积累，可以根据这些数据进行细分。有些用户在尝试后取得了良好的效果，而另一些则表现不佳。在这一阶段，应重点关注那些有可能成为高价值客户的用户，尽量避免过度投入资源在表现不佳的用户身上。

3. 高峰期

高峰期的用户要么是因为充足的投入，要么是因为在前期取得了较好的效果。在这一阶段，可以采取不同的策略来进一步挖掘潜力。如果前期效果显著，可以考虑推出新产品或服务；如果效果一般但投入较大，则可以通过展示同行业内成功案例的方式提升其满意度。

4. 衰退期

衰退期的用户需要区分其衰退的原因，包括周期性波动、行业性问题、企业性问题或效益性问题。在这一阶段，重点应放在保留现有的投放，尽可能挽回损失。

5. 流失期

流失期的处理方式与衰退期类似，首先要区分流失的原因，重点关注曾经的高价值用户。在合适的时候，可以尝试通过行业回暖或新成功案例的出现来吸引这些用户回归。

五、全面分析

完成以上分类后，每个生命周期阶段的“潜力用户”都有了初步定义。但并不意味着所有潜力用户都需要推送给业务部门。不同的业务阶段，重点也会有所不同。例如，如果当前的重点是拉新，那么应着重解决初入期和尝试期的问题；如果重点是提升生产力，则应关注高峰期和衰退期的用户。

此外，如果业务部门已经有了明确的行动方案，希望找到符合该方案的用户，那么“潜力”的定义就已经相当明确，只需要通过数据匹配即可。

有同学可能会问，是否可以建立一个算法模型来替代现有的业务规则？答案是可以，但需要注意的是，建立模型的前提是根据具体场景和数据特点进行建模，而不是盲目地应用通用算法。

作者：接地气的陈老师

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