客户挖掘的TRAIG方法

客户挖掘的TRAIG方法

每一个全新产品的上市，希冀的就是在最短时间内实现潜在客户的100%购买，获得最大的ROI；但事实上，潜在客户从接触新产品概念到购买的整个过程中，往往受到自身经济实力、环境的压力（比如竞争）、对概念的接受程度等因素影响，而且还普遍存在对其它竞争厂商可能会推出的同类性质产品的观望、比较心理。所以对于一个提供全新产品的企业，迫于竞争对手的压力，关键的环节是对市场进行精确的定位分析，将潜在客户进行层次划分[1]（假设依可能性的高低分为A、B、C三级），随后在最短时间内实现最应该购买客户（A级客户）的100%购买，不留给对手任何空间，然后才在马太效应、榜样客户影响下，逐步尽可能的实现其它客户的购买。可以说，能否挖掘出A级客户以及挖掘结果的正确性、精确度关系企业整个市场拓展战略的制定，影响企业该项产品的ROI，甚至关系企业的生死存亡。

然而，单纯的依靠定性分析方法，却不可避免的造成对客户层次的粗略划分，而且也让公司决策者放心不下；单纯的依靠定量分析方法，也可能因为追求数值的精度而忽略了市场最新的动向[2]。定性分析与定量分析的融合，是每个公司、每个市场分析师的最高追求。笔者最近指导H 公司的市场分析中，一方面依赖数据仓库、数据挖掘等技术获得客户数值的高精度，另一方面发挥“头脑风暴”的作用，融合相关人员的主观判断挖掘A级客户，达到了很好的效果。

1. 潜在客户的主题（Themes）定义

每一项产品，在研发阶段或上

市推广的市场调研阶段皆有一个十

分明确的目标客户群假定；在产品

同质化越发严重、竞争越发激烈的

今天，不瞄准细分市场，继续向广

泛市场提供产品的企业几乎是不可

能生存的！在利用数据挖掘技术之

前，最先应该准确定义的就是潜在

客户的主题，然后在此基础上实现

潜在客户的初步搜寻、行为特征细

化、考核指标设定、客户层次划分、

拓展战略计划；整个过程如右图；

参照SAS公司的SEMMA数据挖掘

方法，我将此方法定义为TRAIG方

法。

笔者日前有幸参与的台湾H公

司“离散型生产制造行业”解决方

案在重庆地区的市场分析过程，就十分清晰的显示了这一方法的优点。

主题的定义，是整个市场分析客户挖掘过程的起始点，必须牢牢把握企业产品的优缺点、市场上类似产品的竞争力、目标客户群等基本概念；稍有偏差，后果不堪设想。

“离散型生产制造行业”解决方案不同于以往注重财务、库存等单个方面的解决方案，而是

针对企业整体资源（人力、设备、资金、供应链）计划的完整解决方案（ERP），是企业发展到一定规模后全面提升企业竞争力的有力手段。基于该解决方案仅仅适用于离散型制造行业，对适用行业有一定的选择性；而且又是在以往财务信息化、库存信息化基础之上的涉及企业整体资源的协调规划，牵涉的部门、实施周期、解决方案所需金额等皆大大超出以前。正如H公司产品经理所说一样：“我们的软件比较贵！也不想卖给所有企业，有些企业根本达不到我们软件所需要的管理规范！”由此，H公司产品经理、市场分析师一致同意了如下的针对潜在客户的主题定义：本地特定行业中具备资金实力、一定信息化意识的客户。

2. 主题的分解(Resolution)及潜在客户的初步筛选

定义了潜在客户的主题后，需要的就是围绕主题，根据将推广地区的产业特色、地域分布，客户年龄特征、消费习惯、性别特征等，对主题进行详细准确的分解，然后根据分解的主题对该地区潜在客户实现100%的接触，并尽力按照分解的主题进行一个初步的筛选。在本阶段，必须保证的有两点，一是主题的准确分解，二是潜在客户的100%接触；否则，将可能导致数据误差的无限扩大。

H公司针对重庆地区产业特色，根据自己解决方案的适用范围，首先按行业属性将潜在客户的主题分解为“机械、食品、建材、服装”四个行业；同时，对于企业的资金实力，H公司认为，大陆的信息化从财务信息化始，如果一个企业至今没有实现财务的信息化，一方面说明它不具备信息化意识，另一方面更说明它不可能一次就拿出50万来搞一个信息化整体解决方案的；而对于企业信息化意识，H公司认为，经过.com浪潮的洗礼，企业有自己的网站或在其所属的行业网站上进行注册交易应该是考察的标准。所以，H公司认为，“财务的信息化、网站的建设或在行业网站中进行注册交易”是企业是否具备信息化意识以及基本的资金实力的表现，也是我们初步筛选的尺度！

H公司首先按照行业属性从CRM数据仓库中抽取出了重庆地区“机械、食品、建材、服装”四个行业的客户名单，共5000余家企业；在这5000家中，再根据“具备资金实力、一定信息化意识”着手进行初步筛选。H公司最后确定，财务信息化、有企业的网站、在所属行业的交易网站中注册这三项标准中只要实现了二项，就认为初选过关！

在CRM数据仓库里，笔者等人很容易就对上述5000家企业的财务信息化作出了标记；而对于网站建设，笔者等人抽查后认为，数据仓库中的相关数据不能代表客户目前情况；同时，对于客户在行业网站上的注册交易信息，数据仓库里根本没有表征这一主题的属性。为了对这两个属性进行标注与鉴别，笔者等人编辑了一个JA V A程序，在Y AHOO中文、中国企业网重庆站、重庆机械工业网等网站上对这5000家客户进行自动匹配；借助页面读取软件(IBM公司的NetQuestion[3])对四大行业的行业网站，如中国摩托车信息网、重庆建材信息网等进行了Web页面文本的挖掘。经过计算机的努力以及人工的干预，1周后仅仅剩下532家客户，而其它近90%的客户，H公司决策层认为他们根本不具备实力来“看一看”产品，也不值得让他们“看”，所以在后续评测中完全不予以考虑。

3. 客户行为(Action)特征的描述以及考核指标(Index)的确定

传统的定性的市场分析过程，在上述阶段完成后，往往就认为完成了潜在客户的发现；他们却忽略了这样一个事实，以上分析的理论基础是认为客户该买，而对客户是否有购买的实力、动机、迫切度却没有细致的分析判断。也就是说，在完成了潜在客户的初步筛选后，要对潜在客户