ソース |現実的なチェン先生

「どの顧客に潜在性があるかを見つける」ことは、多くの学生にとって日常業務の中で難しい問題です。潜在能力があるとは具体的にどういう意味でしょうか?データマイニングの使い方は？はっきりしない。データに取り組む学生が一生懸命に成果を出した後、ビジネスマンから「ずっと前からわかっていたのに、あなたの言うことにはどんな根拠があるの？」と文句を言われることがよくあります。

1. 一般的な慣行

具体的な問題のシナリオを見てみましょう。

主な顧客がBクラス企業であるインターネット広告プラットフォームは、現在、潜在的顧客を獲得する必要があります。分析はどのように行うべきでしょうか?

注：タイトルはtoBビジネスです。 toCビジネスとの最大の違いは、Bサイドの顧客は業界が固定されており（自動車、美容、日用消費財、ゲームなど）、ビジネス規模も異なることです（会社の従業員数、公開されている財務レポート、サードパーティの業界レポート、その他のチャネルから取得できます）。したがって、事前に宿題をやっておけば、企業にラベルを付けて、業種や規模別に分類することができます。

多くの学生は質問を受けるとすぐに反対尋問を始めます。業界と企業規模のラベルを分類ディメンションとして使用し、ユーザー広告の量を相互参照します。私は以下のような表を手に入れ、次のように言い始めました。「業界 A の企業はより多くの広告を掲載しているため、業界 A のすべての企業は潜在的な顧客です... (下図参照)」

もちろん、この結果は企業側から批判されるだろう。

"私はそれを知っていた！"

「可能性があるのに、なぜできないのか？」

「他の企業は今のところあまり投資していません。将来もあまり投資しないと保証できますか？」

それで、何が問題なのですか?

2. 問題の難しさ

本質的に、この問題の難しさは、「潜在的可能性」という言葉をビジネス用語でどのように定義するかにあります。

データからわかることは次のとおりです。

• このユーザーの業界と規模

• このユーザーは過去にいくら投資したか

• このユーザーは過去にどのような種類の広告を掲載しましたか?

ただし、これらはあくまで現状の説明であり、「可能性」を判断する基準としては使えません。標準について議論せずに現状を説明すると、次のような疑問や疑念が生じます。

• 過去にもっと投資したものは潜在的だとおっしゃっていましたが、それはずっと前からわかっていました...

• 過去にあまり投資しなかったものは潜在的だったとおっしゃいましたが、なぜそれを達成できなかったのでしょうか? ? ?

同様の鶏と卵の問題には解決策はありません。

したがって、この問題の解決策は、あちこちでデータを縦横に調べることではなく、ビジネスに戻って、さまざまなシナリオにおけるビジネスのいわゆる「可能性」が何を意味するのかを確認することです。

3. シナリオを区別する

広告ビジネスでは、顧客が広告を掲載し続けるかどうかを決定する重要な顧客属性が 3 つあります。

1. 業界の特性: 一部の業界では、広告に対する長期的かつ厳格なニーズがあります (ゲーム、美容、衣料など)。季節的な広告のピークがある業界もあります（不動産、自動車、耐久消費財など）。

2. 顧客のプラットフォームに対する理解: 広告プラットフォームによって動作方法が異なり、顧客はプロセスを理解する必要があります。

3. プラットフォームからの顧客の収入: 広告が効果的であれば、顧客は自然に投資を増やし、効果的でない場合は投資を減らします。

したがって、シナリオを区別するときは、その後の識別作業を容易にするために、まず次の次元に従って顧客を区別する必要があります。

1. 顧客業種分類（業種名）

2. 顧客規模（従業員数／業種ランキング／売上高）

3. 顧客ライフサイクル（初期、試用、ピーク、衰退、解約）

4. 顧客の過去の広告結果（広告ROIに基づく：良好、中程度、不良）

5. 顧客価値の階層化（売上貢献度別：高、中、低）

第二に、toB ビジネスの場合、顧客離れは完全に当​​社のプラットフォームの問題ではなく、顧客自身の業界/企業の問題である可能性が非常に高いです。

例えば：

1. クライアント業界全体が衰退している

2. 顧客の業界は好調だが、会社は衰退している

3. クライアント企業に問題はないが、やり方が分からない

状況 3 であれば、まだ可能性として見ることができます。結局のところ、教育インキュベーションの機会はまだ残っていますが、状況 1 または 2 であれば、状況を救う方法は実際にはありません。したがって、彼らは異なる扱いを受ける必要があります。注意: ここでのデータ収集は非常に困難です。数十、数百の業界、数万、数十万の企業が関係する可能性があるため、それらを一つずつ収集することは困難です。したがって、まず基本的な分類を行い、それから一つずつ焦点を当てていく必要があります。

やはりtoBビジネスなので、企業側としては顧客と1対1でコミュニケーションを取る機会が増え、顧客を誘導できる可能性が高まります。そのため、主要な顧客グループの中で成功事例/成功ベンチマークを特定するためにベンチマーク分析を実施する必要があります。これにより、企業は潜在顧客をより適切にフォローアップできるようになり、また、企業がよく尋ねる「なぜ潜在的であると言っているのに、それが実証されていないのですか?」という致命的な質問にも答えることができます。答えは、「親愛なるあなた、それはあなたが正しい方法を使用していなかったからです...」です。

上記の準備が完了すると、潜在顧客を分析するための基本的な資料が揃い、正式に作業を開始できるようになります。

4. 潜在能力の定義

ライフサイクルによって収集できるデータの量が異なることを考慮すると、ライフサイクルを主な区分ディメンションとして使用し、他の情報に基づいて判断することが推奨されます。

▌初回エントリー期間：

最初のエントリー期間中に全体のアイデアを分析し、1つの注文を出すことを目指します。新規獲得ユーザーのリチャージ/初回配信を有効にしてみます。初期段階ではユーザーデータがないため、業種や規模などの基本情報による分類しかできません。ここでは、既存の高価値ユーザーのポートレート分析を実施し、業種や規模などの特性を特定し、初期段階で同様の特性を持つ顧客に焦点を当てることができます（下図参照）。

▌試用期間：

試用期間中に、すでにいくつかのユーザー データが取得されており、ユーザー間で差異が生じ始めています。開始後に収益を得たユーザーもいましたが、ひどい結果に終わり、アクティビティ レベルが非常に低いユーザーもいました。現時点では、潜在能力を引き出すための提案は、種を保存することです。説得効果の低いユーザーを1人ずつターゲットにし続けるのは困難すぎるため、価値の高いユーザーになる可能性のある顧客を維持することに注力できます。

ピーク期間:

ピーク期に、トライアル期間中に離脱したユーザーを除いて、ピーク期に参入できるユーザーは、広告に十分な資金を持っているか、以前の広告でかなりの利益を上げているため、全員が継続的な可能性を秘めたチャンスを持っています。潜在能力を引き出すためのさまざまなアイデアもあります。これまでに大きな成功を収めたことがある場合は、クロスセルを促進し、新製品を発売することができます。効果が平均的だが、まだ投資額が多い場合は、同業他社の競合製品事例をサービスの形で宣伝し、品質を向上させながら報酬を増やすこともできます。つまり、潜在能力を引き出すための 2 つの方向性は、平均注文額を増やすことです。

▌辞退:

拒否フェーズでは、顧客の拒否理由を特定することを優先します。

• 周期的な変動：これ以上言う意味はない、人々はいずれ戻ってくるだろう

• 業界特有の問題: 話しても無駄で、誰も聞いてくれません。

• 企業の問題：あまり話すのは意味がない、人々は自分自身を救わなければならない

• 効率の問題: 機会があれば、ケースを使って挽回してみるのもよいでしょう。

上記の問題はすべてデータ収集を伴うため、ユーザー価値を階層化し、価値の高いユーザーに焦点を当てることで、まず大規模な顧客減少の問題を解決することができます。現時点での潜在能力活用の目標は、既存の投資を維持し、可能な限り回収することです。

▌初興期：

解約期間は衰退期間の考え方に似ており、まず解約の原因を区別する必要があります。通常の死亡を排除し、以前の高価値ユーザーに焦点を当てます。その後、ユーザー業界が回復し、ユーザー業界で新たな成功事例が生まれたら、ユーザーの呼び戻しを目標に、再び可能性を模索することができます。

5. 全体像

上記の分類を完了すると、各ライフサイクルにおける「潜在的なユーザー」の予備的な定義が得られます。しかし、すべての「潜在的なユーザー」を一度にビジネスに押し込む必要はありません。ビジネスの焦点は段階によって異なるため、それほど多くの情報は必要ないかもしれません。

たとえば、現在のビジネスの焦点が新規顧客の獲得である場合は、初期の参入/試用期間中に潜在的な問題を解決することに重点を置きます。現在、生産性の向上に重点を置いている場合は、ピーク/減少ユーザーの誘致に重点を置きます。

企業がすでにアクション プランを持っており、データによってこのアクション プランに適合するユーザーを見つけられることを期待しているという状況もあります。この時点での「潜在的可能性」は実は非常に明確です。つまり、XX 活動に参加する可能性があり、XX 製品を購入する可能性がある顧客です。

この時点でのアプローチは上記とはまったく異なります。「潜在的可能性」の意味はすでに非常に明確であるため、単に一致させるだけの問題です。この種の実践については後ほど詳しくお話しします。

学生の中には、「ビジネス ルールを使用せずにアルゴリズム モデルを構築することは可能ですか?」と質問する人もいるかもしれません。回答：はい。ただし、構築する必要があるのはアルゴリズム モデルではなく、データの特性に基づいてセグメント化されたシナリオとモデリングであることに注意してください。そうしないと、眉毛とひげの両方を一度に隠そうとすると、構築したモデルに問題が発生します。