做数码产品潜在客户筛选时，最容易出现的情况就是数据很多，但真正和商品相关的人并不好找。手里可能有电商用户、网站注册用户、历史咨询客户、活动报名数据，也有来自Amazon、Shopee、eBay等平台的购物用户，但如果全部只放在一个“消费用户”名单里，准备推耳机、充电器、智能手表或者手机配件时，还是得重新筛。
数码产品潜在客户数据更适合围绕“买过什么、看过什么、咨询过什么、来自哪里”去整理。先把和数码产品有关的真实线索找出来，再补充国家、号码状态和常用社交平台等基础信息，后面使用会方便很多。
先看准备推广的是哪类数码产品
“数码产品”本身范围就很大。
手机壳、充电器、蓝牙耳机、智能手表、平板配件、电脑周边，虽然都属于数码类，但对应的潜在客户并不完全一样。
比如准备推广无线耳机，就可以优先查看过去买过耳机、手机配件、音频产品或者咨询过相关商品的人。
如果准备卖智能手表，则可以从智能设备、穿戴设备、手机配件等已有消费或咨询数据中继续筛。
这样比直接从整个购物用户库里找“数码用户”更容易落地。
历史订单是比较直接的一类线索
已有消费记录通常最容易理解。
过去买过数码产品的人，至少说明曾经对这个品类产生过真实消费行为。
所以做数码产品客户筛选时，可以先从历史订单里查看商品分类。
例如：
买过手机配件的用户，可以放进手机周边用户范围。
买过耳机、音箱的用户，可以归到音频产品相关范围。
买过智能手表、手环等产品的用户，则可以继续保留智能穿戴标签。
不需要把商品分类做得特别细，先让后面的人能快速找到对应用户就够了。
没下单的咨询用户也值得保留
数码产品潜在客户不只有已经购买过的人。
有些用户可能咨询过商品参数、价格、型号、配送或者售后，但最后没有下单。
这类数据同样有价值。
尤其是近期咨询过某款数码产品的人，本身已经表现出比较明确的商品兴趣。
所以，历史咨询、在线客服记录、商品表单、活动报名等合法获得的数据，也可以继续作为数码产品潜在用户的一部分。
相比完全没有商品背景的普通号码，这些数据至少有明确的来源和场景。
电商平台来源可以继续保留
很多数码产品用户来自不同购物平台。
Amazon用户、Shopee用户、eBay用户、独立站客户，最好不要在合并数据以后把平台来源全部删掉。
平台来源本身就是一个很直观的标签。
比如做东南亚数码产品，可以优先整理Shopee相关客户；做欧美市场，则可能会遇到更多Amazon、eBay或者独立站历史客户。
同一个用户如果在多个平台都留下过记录，也可以继续保留多个来源。
没有必要为了分类整齐，强行只留一个平台。
国家市场会直接影响后面的商品筛选
全球数码产品潜在客户数据如果混在一起，后面使用起来会比较麻烦。
美国、日本、德国、泰国、印尼等市场，用户数据最好继续保留国家信息。
这样准备做日本市场时，可以直接从日本数码产品用户里继续找；做泰国市场，则从泰国客户范围里筛选。
尤其是多国家号码比较多时，先把国家整理清楚，会比后面每次重新拆国际区号省事很多。
设备相关信息有时也能成为辅助条件
数码产品里有一些商品和设备生态本身就有关系。
比如iPhone配件、Android手机配件、苹果生态周边，不同设备用户面对的商品并不一样。
如果已有合法来源的设备类型或相关设备属性，可以继续作为辅助筛选条件。
例如做iPhone配件时，已有苹果设备相关用户会比完全没有设备信息的普通数据更容易分类。
但这里也要分清：设备属性只是一个辅助标签，不能直接说明用户一定想购买某款产品。
真正的商品兴趣，还是要结合订单、咨询和历史行为来看。
abcheck可以补充号码和平台相关基础信息
数码产品潜在客户整理到一定数量以后，常见的问题就不只是“买过什么”，还会出现号码国家不统一、旧号码长期没更新、不同社交平台信息分散等情况。
abcheck支持全球号码与多种社交、商业平台相关检测场景，可以用于已有客户号码的批量整理。
比如全球数码产品客户数据里混着多个国家号码，可以先做基础号码处理；后续如果需要了解WhatsApp、Telegram、LINE等平台相关状态，也可以根据实际业务继续做对应检测。
如果数据量比较大，批量文件处理和API能力也更适合长期更新的客户库。
这样做的作用不是“自动找出谁会买数码产品”，而是让已有潜在客户资料里的号码和平台信息更加完整，后面做商品筛选时少走几步。
数码产品潜客不一定都来自购物平台
很多人找数码产品潜在客户时，只想到电商订单。
实际上，只要数据来源合法、用户有明确业务关系，还可以从其他场景里继续找线索。
比如新品预约、产品测评活动、售后咨询、会员注册、官网表单、线下活动等。
这些用户可能没有直接下单，但已经和数码产品产生过互动。
尤其是新品发布前，这类数据经常比很久以前的普通购物用户更值得先整理。
新数据和旧数据最好分开看
一个上周刚咨询过蓝牙耳机的用户，和三年前买过一次数据线的老客户，虽然都属于数码产品相关用户，但当前优先级显然不同。
所以在整理数码产品潜在客户数据时，时间信息也值得保留。
近期咨询、近期消费、历史客户、长期没有更新的数据，可以分别管理。
不需要分得特别复杂，能快速看出新旧程度就够了。
这样以后做新品推广时，近期有行为的用户可以优先查看，历史客户则继续留作老客维护。
数码产品潜在客户真正有用的是“和商品对得上”
一批全球购物用户，如果不知道他们买过什么、咨询过什么，实际使用价值会比较有限。
而当数据里开始保留国家、商品类型、购物平台、历史咨询、订单来源和号码基础信息以后，同样一批用户就会变得更容易使用。
例如准备推广手机配件，可以直接找对应国家、手机周边相关历史用户；准备推广智能手表，则从穿戴设备、智能设备和近期咨询用户里继续筛。
abcheck可以辅助完成号码和平台相关数据的批量整理，原来的订单、咨询和商品标签则继续保留。
这样下次再找数码产品潜在客户，不需要从整个全球用户库重新翻一遍，直接从和当前商品更接近的数据范围里找就可以。
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