「数据挖掘对拉新」数据挖掘意思
本篇文章给大家谈谈数据挖掘对拉新，以及数据挖掘意思对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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今日头条的销售团队是如何拉新
引流的第一步就是要搞清楚大众喜欢看的内容是什么，或者说要知道大众的关注点在哪里。要跟随大众的步伐，不能够独树一帜。
想要找到大众喜欢看的内容就可以借助热点新闻。大家都知道，热点新闻之所以成为热点，就是因为关注这条新闻的人非常多。
所以我们可以多做一点关于热点新闻的内容。对于某一个热点新闻，我们要有自己的见解和想法，让大家看到你这个内容的时候可以产生共鸣。这样一来，你的账号关注度就提高了，流量自然也就有了。
今日头条是北京字节跳动科技有限公司开发的一款基于数据挖掘的推荐引擎产品，为用户推荐信息、提供连接人与信息的服务的产品。
基于个性化推荐引擎技术，根据每个用户的兴趣、位置等多个维度进行个性化推荐，推荐内容不仅包括狭义上的新闻，还包括音乐、电影、游戏、购物等资讯。
根据其社交行为、阅读行为、地理位置、职业、年龄等挖掘出兴趣。通过社交行为分析，5秒钟计算出用户兴趣；通过用户行为分析，用户每次动作后，10秒内更新用户模型。
对每条信息提取几十个到几百个高维特征，并进行降维、相似计算、聚类等计算去除重复信息；对信息进行机器分类、摘要抽取，LDA主题分析、信息质量识别等处理。根据人的特征、环境特征、文章特征三者的匹配程度进行推荐。
产品运营如何做好数据挖掘与分析
对于产品和运营避免不了要和数据打交道，在打交道的同时如何让数据为产品和运营服务呢？从数据的变化中发现产品的问题，让数据说话，准确的汇报产品和运营的各维度指标的。那就需要通过一些维度来定义产品、运营数据。对于产品和数据分析一般思路可以归集为：了解产品现状的数据、了解发展趋势的数据呈现、发现问题的数据记录、认清用户对产品的使用情况的数据、营销和推广数据。数据分析的维度科划分为：产品现状、了解趋势、发现问题、认清用户、营销与推广。
对于着几个大维度，又回需要不同小维度的划分。产品现状维度会记录数据的来源、PV、UV、人数、次数、收入、用户属性、活跃度。通过这些数据来考量产品的现状。了解趋势的数据，环比、同比、流动模型、增长率、留存率、流失率。发现问题的收集：漏洞模型、问卷调查。认清用户偏好的数据：功能模块使用（数据埋点）、以及热度分析。运营推广的数据：精准化投放、用户生命周期的管理、拉新、留存等。
滴滴快车运营负责人分享：如何通过数据挖掘发现新出行业务
现在，没有人不知道滴滴打车。从第一单到日成交 1000 万单，它只用了不到 21 个月的时间。
短短的时间里，我们见证滴滴打车的迅猛发展，也见证它如何影响我们的生活，如今“出行”这个词，与滴滴已经紧密相连。
这有赖于滴滴打车通过出行数据的深度挖掘，进行出行服务方面的创新，以及针对不同城市展开的城市化运营有密切的关系。
爱范儿旗下的创业社区 MindStore，邀请滴滴打车的快车运营负责人孙枢分享了“快车拼车”这一产品的诞生始末，以及在滴滴在不同城市运营的基本机制。
以下是分享全文：
大城市已经非常拥挤了，在北京工作，尤其是五道口上下班的人都知道，下班时打车回家是非常痛苦的。
然而，我们的城市化进程却越来越块。中国的一线城市车辆密度已经超过任何一个其它国家的城市，比如杭州、北京，远远高于东京和纽约。
车辆密度高，导致路面上的车辆行驶速度缓慢。当我们每天上下班都要花那么长时间在路上，每个人的出行成本提升，整个社会的效率下降。 4 年前，滴滴打车上线时，我们希望解决一个简单的问题：当你需要打出租车的时候，你能够打到。
这 4 年，我们通过一个业务线一个业务线、一个产品一个产品，逐渐地把滴滴打车打造成了一个多元化、多业务线的出行平台。从一开始的出租车、专车、顺风车，再到快车。之后又有代驾、试驾、企业出行等服务。这么多条业务线，我们想做的很简单：满足绝大多数人的出行需要。
除了业务线增加，我们也可从数据看到滴滴打车迅速成长：
（1）使用人群 3 亿；
（2）2015 年全年订单总量 14.3 亿，是美国 2015 年所有出租车订单量的 2 倍；
（3）2016 年 3 月，滴滴打车整个平台的日订单量突破 1000 万，相当于美国全国每日移动出行的 5、6 倍。
随着我们规模的迅速增长，每天积累大量数据，通过对这些数据的深度挖掘，我们有了一些比较有趣的发现。
第一个，关于空驶率。
当我们开始用移动互联网连接出租车的时候，一个我们不断去努力优化的指标就是空驶率。这个指标的背后，是我们在思考，怎么能够让在路上跑的司机师傅们提升产出，减少一趟行程结束和第二趟行程开始之间的时间，以及油费上的浪费。
实际上，以我们现在的规模和掌握的数据，我们基本能够在早晚高峰做完一个订单结束，第二个订单就进来，这时候，司机的手机端立即就响了。但是即使能做到订单的紧密衔接，一般情况下，司机还是需要花 5 分钟的时间，从第一个乘客的下车地点开到第二个乘客的上车地点，所以算下来每个小时还会 10% 的空驶率。
那么一个直接的问题就是有没有方法我们能够完全解决空驶率这个问题，让司机在这一个小时里面都有产出。
第二个，关于车内空间的使用。
做滴滴大巴后，我们开始非常关注上座率。也就是说一个大巴里面的30个或者40个座位，有多少个是实际有乘客的。上座率越高，大巴资源的利用率也就越高。
轿车其实也是一样的，我们发现大多数在滴滴平台上的车型，除了司机之外，都能够差不多坐四个乘客。但是一般的行程只有一到两个乘客，早高峰、晚高峰，大家都是上班或者下班回家，一般都是一个人，本来可以坐四个人的这样一个车型，车内的资源只有用了40%。于是，我们开始更加深度去思考上座率这件事。
第三个，关于滴滴平台上特定时间段的供需平衡。
当一个滴滴用户打开滴滴，他是否能够叫到一辆车，应该是我们这个平台需要去满足的一个最基本的需求，我们叫应答率。应答率也是我们每天，我们的运营、技术、产品非常关注的这样一个指标。
基本上，在不断地增加我们平台上的车辆和司机，同时通过不同的策略和运营方法来鼓励司机在对的时间上路接单，也在不断地优化我们的派单和匹配算法。但是发现在几乎所有城市里，出行需求实在是太庞大了，早晚高峰很难满足得了。
一旦碰到差的天气，，比如下雪，情况就更糟糕了。所以，我们会思考，除了不断地增加车辆之外，我们有没有其他方法能够保证我们的用户体验，保障每个用户在需要的时候是能够打到车。
第四个，同类出行需求的满足。
我们发现，当一个城市的规模变大之后，会有很多类似的行程在类似的时间发生，特别是早晚高峰。举个例子，每天早上 7 点到 9 点之间在北京有上千上万个用户从北京北边一个庞大的居住区“回龙观”往“上地”或者是“五道口”方向。
他们很大一部分的行程是重叠的，我们能不能把这些行程合并起来？
所以怎么减少空驶，怎么利用车内的空间，怎么能在早晚高峰和天气恶劣的时候满足需求，怎么连接这些重叠的行程，这些观察和思考最终成果汇集在新的共享出行的方式上——拼车。
那什么是拼车？拼车是您和相似出行路线的人共同坐一辆车。
我们先看看非拼车是什么。当我们自己独立出行的时候，一个司机从第一个乘客的上车地点，接上乘客 A，根据最佳路线开到乘客 A 的目的地。乘客 A 下车，司机结束订单。司机再空驶去乘客 B 的上车地点，把乘客 B 放下，再空驶去接乘客 C，这样一直下去。
那拼车有什么不一样呢？一个司机先接上乘客 A，但是在途中有可能乘客 A 才上车不久，有可能是走了一半了，司机又接上一单，那他顺路会去接上乘客 B，那之后司机再按照两个人的目的地顺序，看谁最近，把两个乘客送到他们相对应的目的地。
所以总体来讲，在拼车的情况下，一辆车一个司机可以用稍多余一个行程的时间和距离，来服务之前需要两倍的时间来完成的两个行程。也就是说更短的时间、更短的路程来服务同样的用户，效率更高了。
对于一个用户来讲，选择拼车，也有可能会有三种不同的体验。第一，有可能是正在附近没有几米，另外一个乘客也在叫车，同时去的地方也比较顺路，那你们俩在出发点就拼上了，这种发生的可能性还比较小的。
第二种是我在叫车的时候并没有拼上，但是在行程上，滴滴的后台还在不断地计算，在收集顺路的订单，如果发现正好有一个人离你的行程不远，也在发单去比较顺路的一个目的地，它就会把这个单子发给这个司机。匹配上了，你就会在路途中接上第二个用户，一起去你们类似顺路的目的地。
第三种等于是第二种的反过来，我叫车了，正好另外一个拼友他在行程中离我很近，同时我们俩也是去类似的地方，所以我的车在来接我的时候，这个拼友已经在车上了。
产品听起来比较简单，但往往很多时候，简单的产品背后需要非常大的工作量。拼车这个产品是依赖于目前滴滴出行的出行数据，每天我们采集的出行数据超过 50 个 TB 的，同时每天路径规划也超过了 50 亿次。
基于上面的数据量，我们可以进行最大限度的数据挖掘，不断地通过大数据和深度学习驱动的人工神经元的这样一个智能网络，来实现非常精准的预测能力、智能的调配能力和动态的定价能力。
那么这样一个大数据驱动的共享出行方式能带来什么？有什么意义？
首先，拼车能够提高叫车的成功率。以前我们一个人叫车，必须要有一辆车来匹配上，现在一辆车可以当两辆用。拼车能够在不增加道路一辆车的情况下，大幅度地提升叫车的成功率，提升整体的用户体验。
第二点是可以提升司机的时薪。举例，原来 30 分钟 10 公里，一个车主一个司机只能服务一个用户，现在他稍微多花一点时间，有可能 35 分钟、40 分钟就可以服务两批不同的用户，效率更高，司机每小时的利用率更高，空驶率甚至可以降到 0，司机的收入自然也就变得更高。而司机的效率的提升，整个平台效率的提升，可以进一步地降低出行者的出行成本。原本一个人要付这个行程的费用，现在跟一起拼车的人共享了那一部分行程，就可以一起负担了，出行成本可以至少降低 30%。
那么叫车成功率的提升、司机时薪的提升，以及用户出行成本的降低，实际上组成了一个良性循环。当我司机的时薪提升的时候，就会有更多的车主愿意来加入这样一个平台。那么司机更多，整体的叫车体验就会变得更好，更多人也会来使用这样一个出行产品。那么同时，我的出行成本还变得更低，整个的规模在增加，所以形成这样一个良性循环的圈。
除了降低空驶率的数据等方面，还能降低拥堵。这个很简单，一个人坐一辆车，变成了两个人坐一辆车。在我们上了拼座的城市，可以直接三个人或者四个人坐一辆车，直接减少道路上的车辆。我们现在的绝大多数城市已经不能够支持我们这么自私，每个人光是图自己方便，一个人坐一辆车把整个的城市道路全部拥堵住。拼车不能彻底解决拥堵的问题，但是我们觉得可以减少拥堵的一部分。
最后，拼车其实还创造了一个社交的场景，应该有可能还有一些治愈功能。如果我们想我们每天每个人平均估计花一个小时、一个半小时，甚至更多在路上，那我们堵在路上的时候，一个人坐在车上的时候。拼车如果拼成功了，你会有一个拼友一起跟你坐在车上，这个时候有可能可以创造一些交流的空间，让整个行程更美好、更愉快。
背后推动拼车这个产品的一个非常关键的因素是拼车行程的重叠率。也就是说当两个不同的行程拼成功了，有多少百分比的路程是两个人共享的。
在我们试运营的几个城市里面，才上线的时候，重叠率已经高达了差不多 70%。最近通过一些算法的优化等等，已经高达了 75%，那么重叠率越高，司机的效率也就越高，拼车整体的收益也就越大。通过不断地完善我们的算法，做更多的数据挖掘，这个重叠率也是在不断地提升。
一个完美的拼车行程是什么？我举个例子，应该就是说一辆车上面有四个座位，这个时候正好有四批不同的用户，互相都不认识，他从同一个起点出发，他们要去一个目的地，那这个时候四个人正好拼上了，所以四个人 100% 地共享一辆车、一个行程。
在我们在一批城市上线拼车之后，各个城市之间的反映有非常大的不同。青岛、南京、杭州愿拼率是最高的，也就是说 100 个快车订单里面，到底有多少人选择了拼车。南京是高达 60% 以上。
而我们怎么能够把拼车做得更好，以及滴滴这样一个出行平台，未来一个发展方向是什么？其实主要还是通过我们的大数据和我们的技术来驱动。我举几个例子，最近一段时间，我们在拼车这个产品上积累的数据越来越多，我们也是通过这样一个沉淀和技术上的一个突飞猛进，解决了一些拼车这个产品的最基本的问题。
举第一个例子，在拼车这个产品才上线的时候，一个对于乘客不太好的体验是，乘客先在车上了，我在路途中要去接另外一个乘客。接上另外一个乘客，发现我反而要掉头，这个时候对整个的乘客体验是非常不好的。
明明上车之后，我想往北走，但是这个时候却匹配了一个去南边接驾的拼车订单，所以对乘客的体验伤害挺大的，尽管有可能这些拼车路线是非常的顺路。最近一段时间，我们通过比较详细的地图技术服务，获到了一些特征，基本解决了拼程掉头接驾的问题。
第二点，拼车需要优化的问题是，尽管能拼成功的订单是非常多的，但是拼成功之后，对于两边乘客的体验是什么样，特别是第一位乘客，我们能不能够减少他所损耗的乘客时间。随
着我们业务的增长，可以拼的订单数量越来越多，我们通过定位问题的特征，利用机器学习来看能不能够迅速地匹配。首先第一，能不能匹配上一个可以匹配的订单。第二是能不能尽可能地减少乘客，特别是第一个乘客的时间损耗，能够尽快把乘客送到他的目的地。
所以预测，特别是前瞻性的精准预测和智能调度对我们整个的产品形态是非常关键的。一个完美的行程，一个完美的拼车行程也好，或者一个完美的普通行程也好，实际上需要非常非常多的对于数据的挖掘，我们来看我们能不能预测现在的路况，我们能不能选择最适合拼成功的两个，或者三个，甚至四个不同的行程，在提升效率的同时，又能够保证用户的体验。
现在滴滴已经在 400 多个城市开成，我们也是希望能够把我们这样一个技术驱动、体验驱动的分享经济模式，来改变每一个城市的出行。拼车是其中一个我们认为可以让城市出行变得更美好的这样一个产品。下面我想给大家介绍一下这么大的一个出行网络到底是怎么运行的，如何分城市地来运营我们这样一个出行平台。
从去年下半年开始，我们开车网络就从全国 259 个城市发展到了 400 多个城市，基本上所有的地级市都已经开通了。我们希望达到的一个目标是城城通，同时在很多城市也已经做到盈亏平衡，或者已经开始盈利了。
那么我们的城市团队运营方式是什么呢？有可能跟很多其他的互联网企业不太一样的是我们至少在一二线城市，同时在有些三线城市，每一个城市都有自己的小团队。每一个城市团队就等同于一个小的创业公司，基于滴滴出行的这样一个大的平台上。
每一个城市团队有权限，也有责任把滴滴快车在所在的城市做到最好，同时不断地根据当地车时的独特性和特征推出各种各样的创新，让滴滴快车这样一个产品在所有城市都达到一个最高的渗透率。所以几百个城市，我们就有几百个创新点，这样一个分布式创新，我觉得能够给我们带来最快速的增长和迭代。
所以每一个城市都相当于自己的一个独立的作战单位，一个城市有一个总负责人，他是这个城市的总经理，他底下有三个不同的小团队，运营团队、市场团队和体验团队。
运营团队主要把握的是整个存量的用户和司机的一个活跃度，通过各种各样的手段和方法，来维护他们的活跃度，提高活跃度。
市场团队这边主要负责我们的拉新，以及我们的品牌传播，通过线上线下的营销活动，跟类似品牌的合作，以及新媒体的一些运营，来把滴滴快车这个产品，以及这个品牌能够完全渗透到整个城市里面去。
第三块就是体验团队，一个司机、一个用户在滴滴平台上，他到底能够留存多久，他到底能够有多活跃，我们认为有一部分是基于他到底体验是怎么样子的。所以我们专门有一个体验团队来关注，以及提升滴滴的产品在整个城市的体验。同时协助这个城市总经理，还有相对应 的HR、PR、GR 和经管等等。
那我们为什么要这样做？具体三个原因。第一个是贴近市场。团队城市化、运营策略城市化、市场活动城市化，特别是在滴滴所做的这样一个 O2O 行业，其实城市和城市之间还是有很大的不同。比如，成都跟杭州非常不一样，北京跟深圳也非常不一样，用户的习惯不一样，车主和司机的习惯也不一样。我们怎么能够更好地去服务司机、吸引司机，服务乘客、吸引乘客。
第二个原因就是快速决策。每一个地方都有自己的热点，每一个地方的竞争情况也不一样，每个地方也有自己的一些紧急事件，所以当我们每个地方都有一个比较独立的团队的时候，他们能够非常快速地去决策，针对性地来做快速的，并且有效的反映。‘
最后一个最主要的原因，我们认为一个中心化的大脑不如几百个大脑分布在全国。每天，我们每个城市都在做各种各样的创新和尝试，各种各样的 AB test，所以迭代速度会更快。作为一个整体的组织来讲，我们的迭代速度更快。
同时，因为是分城市来试错，所以试错成本也更低。所以通过这样一个分布式创新，相对来说比较独立作战的一个城市的这样一个网络，我们才能够做到今天滴滴在 400 多个城市能够运营起来，能够服务好车主，服务好用户。一个城市、一个城市地改变人们的出行。
如何挖掘潜在客户
如何挖掘潜在客户
如何挖掘潜在客户，现如今其实在我们的生活中可以接触到的东西是很广泛的，各种各样的产品也应运而生，而一个爆款的成功,往往离不开数据分析,以下了解如何挖掘潜在客户。
如何挖掘潜在客户1
一、进入客户的内心世界
逆向思维是一个很好的思维方式，可以让我们准确地体会客户的所想所感。为什么要买你的产品，不是平白无故的，肯定是某一点触动了内心深处的需求点，才决定下单购买的。所以，最快挖掘潜在客户的关键技巧在于我们要站在客户的角度去思考和理解。
比如我是卖高档男装皮草的，我站在买高档男装皮草人的立场，应该这样思考：
1、买得起高档皮草的，必然是收入比较高的，价格贵点没事，只要合适;
2、我有选择皮草的标准，如知名的高档男装品牌;
3、身边的朋友是不是有类似的款，感觉好看我也想买一件;
4、进店的体验如何;
5、这件衣服是不是能让我更加自信，起码在朋友间不掉面;
6、不买便宜货;
7、我买这件皮草是为了参加某聚会，故款式一定要简单一些;
8、购物的地方也是我选择的标准;
9、品牌形象如何。
这是我站在一个能买得起高档男装皮草的客户的角度来思考的点，当然还有很多很多的点存在，我们还可以继续深入下去，我教你的是换位思考的方法，一但你学会了逆向思维，那么恭喜你，你很容易清楚客人最想要的是什么。
只有真正的把客人最内心深处的需求点挖掘出来，灌输到你的产品中去，把价值不断放大，才可以促使客人下单。这是基本功，也是最重要的一个技巧，没有这个基本功的支撑就无法深入掌握后面几个技巧。
二、从竞争对手挖掘潜在客户
当我们知道了客户的特性之后，我们就可以顺藤摸瓜去搜索了。最简单最快速的方法是从我们的竞争对手那里去挖掘，因为是我们的直接竞争对手，所卖的产品跟我们是大同小异的，既然如此相通，为何不能成为我的客户呢?
当然，不是直接到竞争对手店里去抢客户，这个时候我们又要开始逆向思考了，你的竞争对手都是怎么推广的?在哪里做了广告?他做的广告引来了这么多的客人，如果我也去这个地方做广告的话，肯定效果不错，因为我们的产品是同类的。
逆向思维能帮我们发现很多平常不能发现的东西，还可以再拓展一些，链接你的竞争对手合作的对象以及媒体等等，研究你最大竞争对手的推广模式，采用同样的方式来推广，无形中你也就挖掘到了很多潜在的客户了。
如果你能进一步提升产品的价值，秒杀竞争对手就轻而易举了。思路再多，也要你亲自去执行，不去做永远不知道行不行。
三、老顾客推荐
开发一个新客户的成本越来越高了，而维护一个老客户的成本是非常低廉的，所以，我们在做好前端销售的时候，一定要设计好后端的服务链(再次消费)，可在客人第一次购买的时候给些特别的赠品，鼓励他再次购买。
总的原则是尽量让这个客人消费5次以上，如有可能可以为他定制类似终身价值那样的荣誉。服务好一个客人以后，我们可以通过鼓励、奖励等特殊方式来引导他推荐身边的朋友进来，物以类聚，人以群分，能购买我们产品使用满意的，必然他身边的朋友也是合适的。
我们尽可能的把客人推荐朋友的宣传资料做好，鼓励老客户通过我们的宣传资料推荐就可以了，成功推荐一个朋友可以得到特定的优惠措施，只要产品质量没有问题，加上产品价值的包装，客人使用的满意，内心得到满足了，自然很容易推荐给身边的朋友。
简单的说：服务好了一个客人，就等于服务好了他身边的若干个潜在客户，明白了吗?这也是你秒杀竞争对手的大招。
四、合作共赢
我认为这个时代最适合的模式，就是合作。现在已经不再是靠一个人单枪匹马闯天下的年代了，自己缺少的，我们就要借力，而借力最重要的点就是合作。
我们通过逆向思考，客人的消费习惯，思考他会去买些什么东西，出入些什么场所，通过这些线索，我们是不是可以跟这些商家进行合作呢?只要利益分配合理，大家都希望都有共赢的局面。
还有一个合作的模式可以是这样，把第一次购买的利润全都给你的合作伙伴。但是问题来了，你要怎么盈利呢?
其实，我们把第一单的利润给你的合作伙伴，但我们也因此获得了客人的资料数据，一个重复性消费的产品，必然会再一次购买，这样我们通过合作伙伴的平台，无形中争取到了原先没有的资源，找到了一大批的潜在客人，成为了我们真正的客户。
所有的模式都是通过逆向思维来获得的，站在对方的角度看一下，对方需要的是什么?那么你就很容易谈成合作，好的技巧不在多，而是在于你去执行，推销，改正，再执行。
如何挖掘潜在客户2
四种方法，用数据挖掘潜力用户
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：
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：
客户行业整体在衰退；
客户行业没问题，但企业在衰退；
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。
1、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）。
2、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。
3、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。
4、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。
5、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。
如何挖掘潜在客户3
培养潜在大客户的十个要点：
要点一：真正了解培养潜在大客户这项工作
培养潜在大客户和其它工作有很大区别，辛苦，但这条路又不得不走，销售人员千万不能因为辛苦就直接跳过，如果你跳过他，那大客户也会直接跳过你，走入别人的怀抱。
要点二：不要太担心，你期待的事情总会好转
频繁失败，吃闭门羹，但必须知道我们自己在做什么，走好有价值的每一步，暂时失败总会过去。
要点三：用技巧培养潜在大客户
所谓技巧，便是你省力的好武器，潜在大客户需要什么？应该用什么样的技巧，应该如何用，都需要不断把握。
要点四：明白什么该说什么该做
潜在大客户一个最大的特点就是心理较敏感，你的所说所做都会让他在心理上形成防线，一旦说错、做错，一个机遇也就被你扼杀掉了，潜在大客户也应该与你说再见了。
要点五：你没有按你所想的去做
做为一名销售人员，你的销售功课做得够好吗？面对客户，你想说的说了吗？你不该说的漏了吗？你的销售SOP够完美吗？
要点六：在成功培养了一个潜在大客户之后，你忘了要求他为你提供连环客户
这是个严重的错误，后果是你又要花费太多的时间与精力去寻找下一个客户，但是，你为何忘了这个不是麻烦，而是一劳永逸的好方法呢？
要点七：千万不要忘了你的真诚
真诚不是短暂的，而是永恒的。
要点八：你不够注意细节
都说“细节决定成败”，细节在哪里，就在你遗漏掉的手边资料里。
要点九：忽略了自己
你是否有过心有余而力不足的时候？你“知彼”但你够“知己”吗？
要点十：你忘了，你还要与客户联系
你是否能感觉，被别人惦记和收到别人的问候是件幸福的事，你又是否记得，你丢掉了多少这样能让你的客户幸福的机会？
企业如何应用数据挖掘提高企业竞争力
企业应该将数据挖掘视为一大法宝，利用它将数据转化为商业智能，提高企业的核心竞争力。数据激增是当今社会的一大特性，如何有效的利用数据挖掘方法，从海量信息中提取出有用的模式和规律而不仅仅是“望洋兴叹”，已经成为人们迫切的需求。从投资的角度来看，如果对数据研究所支付的费用少于研究成果所带来的价值，数据挖掘就值得去做。正如修行的省悟过程一样，要将数据挖掘引入公司，并非只有一种途径。我们的最终目的是解决企业的业务问题，为企业提供更大的商机。想要将数据挖掘有效应用到企业主要有四个途径：1、购买成熟的模型；2、使用行业应用软件；3、聘请专家实施项目；4、量身定做开发自己的数据挖掘平台。
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发布于：2023-04-03，除非注明，否则均为原创文章，转载请注明出处。