Làm thế nào để sử dụng dữ liệu để khai thác người dùng tiềm năng?

Bài viết này chủ yếu tập trung vào các cách sử dụng dữ liệu để khai thác người dùng tiềm năng. Bằng cách trích dẫn các ví dụ cụ thể, tác giả đưa ra năm biện pháp để những người làm dữ liệu có thể giải quyết hiệu quả vấn đề khai thác người dùng tiềm năng. Tài liệu đọc được khuyến nghị cho những người quan tâm đến việc khai thác dữ liệu người dùng.

“Tìm ra khách hàng tiềm năng” là một bài toán khó đối với nhiều sinh viên trong công việc hàng ngày. Chính xác thì tiềm năng có nghĩa là gì? Làm thế nào để sử dụng khai thác dữ liệu? Không rõ ràng. Thông thường, những sinh viên làm việc với dữ liệu sẽ phải làm việc chăm chỉ để tạo ra kết quả, rồi lại bị các doanh nhân phàn nàn: "Tôi biết điều đó từ lâu rồi, anh dựa vào đâu mà nói như vậy!"

1. Thực hành chung

Hãy cùng xem xét một tình huống cụ thể:

Một nền tảng quảng cáo trên Internet, có khách hàng chính là các doanh nghiệp loại B, hiện cần khai thác những khách hàng tiềm năng. Nên tiến hành phân tích như thế nào?

Lưu ý: Tiêu đề là doanh nghiệp toB. Sự khác biệt lớn nhất so với doanh nghiệp toC là khách hàng B-side có liên kết ngành cố định (ô tô, làm đẹp, hàng tiêu dùng nhanh, trò chơi...), và khách hàng B-side cũng có sự khác biệt về quy mô kinh doanh (có thể thu thập được từ số lượng nhân viên công ty, báo cáo tài chính công khai, báo cáo ngành của bên thứ ba và các kênh khác). Do đó, nếu bạn làm bài tập về nhà trước, bạn có thể dán nhãn công ty và phân loại chúng theo ngành và quy mô.

Rất nhiều sinh viên bắt đầu phản biện ngay khi nhận được câu hỏi. Sử dụng nhãn quy mô ngành và doanh nghiệp làm kích thước phân loại và tham chiếu chéo lượng quảng cáo của người dùng. Tôi có một bảng như bên dưới, và sau đó tôi bắt đầu nói: Vì các công ty trong ngành A đặt nhiều quảng cáo hơn, nên tất cả các công ty trong ngành A đều là khách hàng tiềm năng... (như hình bên dưới)

Tất nhiên, kết quả này sẽ bị doanh nghiệp chỉ trích:

"Tôi biết mà!"

“Nếu nó có tiềm năng, tại sao chúng ta lại không thể làm?”

"Các công ty khác hiện không đầu tư nhiều. Bạn có thể đảm bảo rằng họ sẽ không đầu tư nhiều trong tương lai không?"

Vậy vấn đề ở đây là gì?

2. Độ khó của bài toán

Về cơ bản, khó khăn của vấn đề nằm ở cách định nghĩa từ "tiềm năng" theo thuật ngữ kinh doanh.

Dữ liệu chỉ có thể cho bạn biết:

• Ngành công nghiệp và quy mô của người dùng này
• Người dùng này đã đầu tư bao nhiêu tiền trong quá khứ
• Người dùng này đã chạy loại quảng cáo nào trong quá khứ?

Tuy nhiên, đây chỉ là những mô tả về tình hình hiện tại và không thể dùng làm tiêu chí để đánh giá "tiềm năng". Nếu chúng ta mô tả tình hình hiện tại mà không thảo luận về các tiêu chuẩn, sẽ nảy sinh các câu hỏi và nghi ngờ:

• Anh nói rằng những gì được đầu tư nhiều hơn trong quá khứ chính là tiềm năng, tôi đã biết điều đó từ lâu rồi...
• Bạn nói rằng những gì ít được đầu tư trong quá khứ chính là tiềm năng, tại sao tôi lại không đạt được?

Không có giải pháp nào cho vấn đề con gà và quả trứng tương tự.

Do đó, giải pháp cho vấn đề này không phải là sắp xếp dữ liệu ở đây và ở đó mà là quay lại với doanh nghiệp và xem cái gọi là "tiềm năng" của doanh nghiệp có ý nghĩa gì trong các tình huống khác nhau.

3. Phân biệt các tình huống

Với tư cách là một doanh nghiệp quảng cáo, có ba thuộc tính chính của khách hàng quyết định liệu khách hàng có tiếp tục đặt quảng cáo hay không:

• Thuộc tính ngành: Một số ngành có nhu cầu quảng cáo lâu dài và cứng nhắc (trò chơi, làm đẹp, quần áo, v.v.). Những ngành khác cần quảng cáo vào thời điểm cao điểm theo mùa (bất động sản, ô tô, hàng hóa lâu bền...).
• Mức độ quen thuộc của khách hàng với nền tảng: Các nền tảng quảng cáo khác nhau có cách hoạt động khác nhau và khách hàng cần phải làm quen với quy trình.
• Thu nhập của khách hàng trên nền tảng: Nếu quảng cáo hiệu quả, họ sẽ tự nhiên đầu tư nhiều hơn; nếu không hiệu quả, họ sẽ đầu tư ít hơn.

Do đó, khi phân biệt các tình huống, trước tiên phải phân biệt khách hàng theo các khía cạnh sau để thuận tiện cho công tác nhận dạng tiếp theo:

• Phân loại ngành của khách hàng (tên ngành)
• Quy mô khách hàng (số lượng nhân viên/xếp hạng ngành/doanh thu)
• Vòng đời khách hàng (đăng ký, dùng thử, đạt đỉnh, giảm, mất khách hàng)
• Kết quả quảng cáo trước đây của khách hàng (dựa trên ROI quảng cáo: tốt, trung bình, kém)
• Phân tầng giá trị khách hàng (theo đóng góp doanh số: cao, trung bình, thấp)

Thứ hai, với tư cách là một doanh nghiệp toB, tình trạng mất khách hàng có thể không hoàn toàn là vấn đề của nền tảng của chúng tôi, nhưng rất có thể lại là vấn đề của ngành/doanh nghiệp của khách hàng.

Ví dụ:

• Ngành công nghiệp khách hàng đang suy giảm
• Ngành công nghiệp khách hàng vẫn ổn, nhưng hoạt động kinh doanh đang suy giảm
• Công ty khách hàng không có vấn đề gì, nhưng họ không biết cách chơi

Nếu là tình huống 3 thì vẫn có thể coi là tiềm năng, xét cho cùng vẫn còn cơ hội để ươm tạo giáo dục, nhưng nếu là tình huống 1 hoặc 2 thì thực sự không còn cách nào cứu vãn được tình hình. Vì vậy, họ cần được đối xử khác biệt. Lưu ý: Việc thu thập dữ liệu ở đây sẽ rất khó khăn. Vì nó có thể liên quan đến hàng chục hoặc hàng trăm ngành công nghiệp và hàng chục hoặc thậm chí hàng trăm nghìn công ty nên việc thu thập chúng từng cái một là quá khó khăn. Vì vậy, trước tiên cần phải phân loại cơ bản, sau đó mới tập trung phân loại từng cái một.

Một lần nữa, với tư cách là một doanh nghiệp toB, phía doanh nghiệp có nhiều cơ hội hơn để giao tiếp trực tiếp với khách hàng và có khả năng hướng dẫn khách hàng. Do đó, cần phải tiến hành phân tích chuẩn để xác định các trường hợp thành công/chuẩn thành công trong số các nhóm khách hàng chính. Điều này có thể giúp doanh nghiệp theo dõi khách hàng tiềm năng tốt hơn và cũng có thể trả lời câu hỏi quan trọng mà doanh nghiệp thường hỏi: "Tại sao bạn nói rằng nó có tiềm năng nhưng chưa được chứng minh?" Câu trả lời là: "Bạn ơi, đó là do bạn chưa sử dụng đúng phương pháp..."

Sau khi hoàn tất các bước chuẩn bị trên, bạn sẽ có đủ tài liệu cơ bản để phân tích khách hàng tiềm năng và có thể chính thức bắt tay vào công việc.

4. Xác định tiềm năng

Do lượng dữ liệu có thể thu thập được là khác nhau ở các vòng đời khác nhau nên khuyến nghị sử dụng vòng đời làm chiều phân chia chính và đưa ra phán đoán dựa trên các thông tin khác.

1. Thời gian nhập cảnh ban đầu

Phân tích ý tưởng chung trong giai đoạn đầu tiên và đặt mục tiêu thực hiện một đơn hàng. Hãy thử kích hoạt nạp tiền cho người dùng mới mua/giao hàng lần đầu. Do không có dữ liệu người dùng ở giai đoạn đầu nên chỉ có thể phân loại theo thông tin cơ bản như ngành và quy mô. Tại đây, bạn có thể tiến hành phân tích chân dung những người dùng có giá trị cao hiện tại, xác định các đặc điểm như ngành và quy mô, đồng thời tập trung vào những khách hàng có đặc điểm tương tự trong giai đoạn đầu (như hiển thị bên dưới).

2. Thời gian dùng thử

Trong thời gian dùng thử, chúng tôi đã có một số dữ liệu người dùng và người dùng đã bắt đầu phân biệt: một số người dùng đã kiếm được tiền sau khi ra mắt, trong khi một số người dùng khác thấy kết quả tệ hại và mức độ hoạt động của họ rất thấp. Vào thời điểm này, gợi ý để khai thác tiềm năng là: lưu giữ hạt giống. Vì quá khó để tiếp tục nhắm mục tiêu vào từng người dùng có khả năng thuyết phục kém, chúng ta có thể tập trung vào việc giữ chân những khách hàng có tiềm năng trở thành người dùng có giá trị cao.

3. Thời kỳ đỉnh cao

Trong giai đoạn cao điểm, không tính những người dùng bị mất trong giai đoạn dùng thử, những người có thể tham gia giai đoạn cao điểm hoặc là có đủ tiền để quảng cáo hoặc đã đạt được mức tăng đáng kể trong quảng cáo trước đó, do đó tất cả đều có cơ hội tiếp tục phát huy tiềm năng. Ngoài ra còn có nhiều ý tưởng khác nhau để khai thác tiềm năng. Nếu bạn đã đạt được thành công lớn trước đây, bạn có thể thúc đẩy bán chéo và tung ra sản phẩm mới. Nếu hiệu quả ở mức trung bình nhưng vẫn có nhiều đầu tư, bạn có thể quảng bá các sản phẩm cạnh tranh trong cùng ngành dưới dạng dịch vụ để nâng cao chất lượng đồng thời tăng thanh toán. Tóm lại, có hai hướng để khai thác tiềm năng: tăng giá trị đơn hàng trung bình.

4. Suy giảm

Trong giai đoạn suy giảm, hãy ưu tiên xác định lý do suy giảm của khách hàng.

• Biến động theo chu kỳ: Không cần phải nói thêm nữa, dù sao thì mọi người cũng sẽ quay lại
• Các vấn đề cụ thể trong ngành: Nói thì vô ích, và chẳng ai lắng nghe.
• Vấn đề doanh nghiệp: Không nên nói nhiều, mọi người phải tự cứu mình
• Vấn đề hiệu quả: Nếu có cơ hội, bạn có thể thử chuộc lỗi bằng vụ án này.

Vì tất cả các vấn đề trên đều liên quan đến việc thu thập dữ liệu nên chúng ta có thể phân tầng giá trị người dùng và tập trung vào những người dùng có giá trị cao để giải quyết vấn đề suy giảm khách hàng lớn trước. Mục tiêu khai thác tiềm năng vào thời điểm này là duy trì khoản đầu tư hiện có và thu hồi càng nhiều càng tốt.

5. Thời gian khuấy

Giai đoạn xáo trộn tương tự như ý tưởng suy giảm và trước tiên chúng ta phải phân biệt nguyên nhân gây ra sự xáo trộn. Loại bỏ các trường hợp tử vong thông thường và tập trung vào những người dùng có giá trị cao trước đây. Sau đó, khi ngành công nghiệp người dùng phục hồi và xuất hiện những câu chuyện thành công mới, bạn có thể khám phá tiềm năng một lần nữa với mục tiêu thu hút người dùng.

5. Bức tranh toàn cảnh

Sau khi hoàn tất phân loại trên, chúng ta có định nghĩa sơ bộ về "người dùng tiềm năng" trong mỗi vòng đời. Nhưng không nhất thiết phải thúc đẩy tất cả "người dùng tiềm năng" đến với doanh nghiệp cùng một lúc. Vì trọng tâm kinh doanh khác nhau ở mỗi giai đoạn nên có thể không cần nhiều thông tin.

Ví dụ, nếu trọng tâm kinh doanh hiện tại là thu hút khách hàng mới thì hãy tập trung vào việc giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trong giai đoạn đầu tham gia/dùng thử. Nếu trọng tâm hiện tại là cải thiện năng suất thì hãy tập trung vào việc thu hút người dùng ở giai đoạn cao điểm/giảm điểm.

Có một tình huống khác mà doanh nghiệp đã có kế hoạch hành động và hy vọng rằng dữ liệu có thể tìm thấy những người dùng đáp ứng được kế hoạch hành động này. "Tiềm năng" ở thời điểm này thực sự rất rõ ràng: những khách hàng có tiềm năng tham gia vào XX hoạt động và có tiềm năng mua XX sản phẩm.

Cách tiếp cận ở thời điểm này hoàn toàn khác so với cách trên, vì ý nghĩa của “tiềm năng” đã rất rõ ràng, chỉ là vấn đề phù hợp. Tôi sẽ chia sẻ thêm về loại hình thực hành này sau.

Một số sinh viên có thể hỏi: Có thể xây dựng mô hình thuật toán ở đây mà không sử dụng các quy tắc kinh doanh để suy luận không? Trả lời: Có. Nhưng xin lưu ý: điều bạn cần xây dựng không phải là mô hình thuật toán mà là kịch bản phân đoạn và mô hình hóa dựa trên đặc điểm của dữ liệu. Nếu không, nếu bạn cố che cả lông mày và râu cùng một lúc, sẽ có vấn đề với mô hình bạn xây dựng.

Tác giả: Thầy giáo thực tế Chen

Nguồn: Tài khoản công khai WeChat "Giáo viên thực tế Trần (ID: gh_abf29df6ada8)"