随着营销方式的多变、客户需求各异、营销增长受阻等多方面影响，企业的营销面临前所未有的挑战和机遇，精准化营销似乎已成为很多公司的选择，本文针对以下客户细分五大模块进行总结：
一：客户细分的必要性：
顾客是天生就存在很大差异的，同质化的营销策略在不同的客户面前起到的作用是不同，如果企业想最大化的实现可持续发展和长期的增长，就需要专注正确的顾客群体，找准顾客的需求点，开展有针对性的营销，通过客户细分，企业才能找准企业未来的赢利点，找准哪些顾客是最可能给企业带来盈利，哪些顾客不能，并对不同的顾客投入不同的成本，俗话说好钢要用到刀刃上。
二：客户细分商业应用点
1.针对客户细分结果，对每一类特征用户开展有针对性的营销，所话说差异化或者说精准化营销，以满足不同特征用户各种的需求，提升客户满意度和忠诚度。
2.对于管理层和决策层，可以根据客户细分结果，很清晰看出客户的大致分布，对以后指定决策有一个很好的参考作用。
3.通过客户细分，结合“二八原则”，找出对企业真正贡献80%利润的那20%客户，将更多的资源以及关怀用到20%的客户上，从而提升客户质量，增加企业利润，降低成本投入。
4.根据客户细分结果，发现每一类客户规律，开发新产品，从而更好的迎合客户。
三：客户细分具体流程
1.商业理解
为什么要细分用户？客户细分的的理由是啥？细分与不细分的差别大不大？细分之后能给我带来什么好处？细分之后的目标用户是什么？客户细分之后可以采取什么样的策略？……
多问几个为什么，自己了解的或不了解的，头脑风暴，集思广益，从而得到更多的信息和想法。例如，某零售企业要做新品推广，鉴于以往每次给会员群发 效果不理想，于是决定抽取部分会员数据细分，尝试精准营销，以达到降低成本、提高转化率的目的，那么这里的大致细分目的就是降低营销成本，提高相关转化率。
2.数据理解
刻画用户差异的指标和变量太多。要做好数据的理解，从业务理解的基础上，找出合适的变量。
行为指标：购买次数、购买金额、使用次数、使用量、使用频率等；
属性指标：年龄、性别、职业、教育程度等；
时间指标：年费用户、包月用户、使用时间、最近一次使用或者消费时间等；
地理指标：华东、华南等地理指标，省市、区县等标示；
渠道指标：购买是实体还是网上，以及购买渠道的规模、购买渠道的信用等等；
3.数据获取
数据获取来源很多，常见的有企业自身数据的积累，比如可以从企业自身的数据仓库中获取，再比如通过市场调查获取的数据以及通过购买第三方数据的形式获取；获取数据之后还要对数据进行细致的整理筛选以及数据的清洗工作，只有保证良好质量的数据才能获得理想的效果，通过数据的ETL过程，将数据主要的变量整理汇总，最后结合技术手段以及业务手段进行变量指标的筛选，找出最后用于建模的合适变量。这一步对于整个客户细分起到至关重要的作用，也是耗时最长的一步。
4.数据建模
用于数据建模的方法多种多样，按照不同的划分标准，可以分为事前细分和事后细分；有先验数据指导的细分和无先验数据指导的细分；
事前数据挖掘预测目标值根据历史数据而事后数据挖掘发现未知领域或不确定目标，常用的事前的算法-决策树、Logit回归，事后 -聚类分析、对应分析等；事前细分技术常用在客户流失模型、营销响应模型中，其实就是跟历史数据定义好客户类型，再对未发生的进行预测，打上预测客户标签）：
事后细分就是不知道如何分，只知道要重点考虑细分的多个维度，那么在应用事后细分模型之后，模型会对每个样本or客户（case），打上类别标签，这样就可以通过这个标签来看客户的性别差异、年龄差异、收入差异等，迅速找到目标客户；常用的算法有聚类分析等；
5.特征刻画
用户细分完成后，需要给细分的每一类群体进行特征刻画，并且根据各群组的特征，用一个比较有代表性的名字进行命名，并对每一类的特征进行描述分析，总结各群的各自特征和特点。比如在电商领域，可以根据买家的成交笔数和成交金额进行四象限分析，分别分为产品活跃客户、优质重点客户、单一客户和抑制性客户。
6.调研验证
最后一步，细分完成后，一定要针对真实的市场和用户进行实地的调研，用于验证细分的准确性以及发现潜在可以开展的营销点。
四：客户细分方法
聚类分析法
运用数理统计中的聚类分析算法，针对有效的聚类变量，对用户进行聚类分群，从而将用户划分为不同的群组，且每一群组都有各自比较明显的特征，使得群组内差异尽可能小，群组之间区分尽可能的明显。这种方法适用于没有先验的分类标准的情况下，通过技术手段将用户分群，缺点是存在一定的误差，不能达到精准化的分群。
属性归纳法
在对用户熟悉且知道主要影响变量属性的前提下，可以针对主要的变量属性结合业务上的理解进行划分，比如根据客户的组织属性可以划分为个人用户、企业用户等；此种方法有点事简单直观，便于解释和运用，缺点是分类比较粗放，想要进行更加细致的精准化营销还要结合其他技术手段进行。
综合交叉法
综合应用几个核心的变量进行交叉划分的一种方法，比如在零售业常用的RFM模型，
RFM：最近消费、消费频率与消费额.通过对这三个变量的交叉对比，可以将客户划分为以下八大群组。
五：客户细分原则和诀窍
参考MBA智库的总结，客户细分原则如下：
1、每个客户只能归入一个类别。否则，客户可能因此陷入多种相互矛盾的产品信息而无所适从。
2、不要有渠道差异。客户从不同渠道获得的产品信息都应该是相同的。每个直接接触客户的员工都能够随时知道产品推荐信息并传递给客户。
3、提供直接接触客户的员工有针对性的、可执行的对策。不要把仍需解释的信息提供给他们。应准确地告诉他们对客户来说哪种产品是最适合的。
4、在客户细分之初，应给销售人员提供最佳名单，确保高成功率。不断抓住机会扩大消费者名单，并给出每个消费者的“购买可能性”评分，以帮助销售人员了解客户可能接受的程度。
5、每一细分类别由一位高级经理负责盈亏平衡。这样做的目的是确保细分战略的最大收益。
6、由高级管理人员负责推动客户细分。若公司仅仅在一个产品线推行细分，公司就有可能忽略部分客户的感受;若由总公司而不是某一部门负责，客户细分就有可能不太受预算的制约。
7、自小处着手，再不断扩大。开始把客户粗略地分成几个大类，然后再逐渐进行更细致、更准确地划分。但是不要等到一切都尽善尽美了再去做，要先迈出第一步。
来源：CSDN
作者：数据挖掘工人
链接：https://blog.csdn.net/goodhuajun/article/details/39554319