客户细分是精细化运营的关键，它能够帮助企业对不同的用户采取个性化的运营策略，从而实现利益最大化。本文将从四个方面对如何进行客户细分进行分析，希望对你有所帮助。

上海的李总提出了关于行业客户细分的问题。他希望得到一些关于客户分级分群的策略和资料。我手头虽然有很多资料，但不确定能否给他一些有用的建议。

实话实说，尽管我之前在客户分级分群方面积累了很多经验，但始终觉得自己的水平还有待提高。网上有很多类似的文章，看来看去内容差不多。我想分享一下我对这个领域的理解。

一、至简式客户细分

客户细分的关键目标是实现精细化运营，即针对不同的客户群体制定个性化的运营策略，以期达到最大化的利益。

客户细分的基本概念就是将客户群体划分为不同的子群。大家可能熟悉一个术语叫做“高净值人群”，这是传统营销时代最常见的客户分群概念之一。

通常情况下，用户细分需要遵循MECE原则，而上述方法也已经满足了MECE原则。然而，并非所有情况都如此，接下来会有一些特例。

由于当时的数据和技术受到限制，大多数客户细分仍然局限于CRM系统，因为只有在CRM系统中才能够获取用户的各种信息。因此，客户细分的逻辑相对简单，通常只是基于某一个单一维度进行划分。

“按客户净值分、按客户数据来源分、按消费频次分、按年龄段分、按当月累计消费金额段分”等，虽然这些方式是最容易想到和理解的，但在客户细分方面却可以说比较原始和粗糙。

早期的数据交易中，卖家通常会标注数据的来源，并试图通过命名来体现客户数据的价值。然而如今个人隐私数据的买卖已经被制定了相关法律，因此大家都应该避免参与其中。

二、业务分析式客户细分

进一步深入分析时，有人会从多个方面对客户进行细分，比如根据用户的生命周期进行划分。通过针对处在不同生命周期阶段的客户采取不同的策略，目的是延长用户在成熟阶段的时间，以创造更多的价值。

比如：

不同行业的生命周期可以按照用户从潜在用户转化为新用户，再变成付费用户，然后复购用户，最终可能会流失。这一模式在各行业中可能有不同的时间跨度和特点。

根据用户运营流程，用户可以被划分为不同的阶段，比如AARRR（获取用户、激活用户、留存用户、推荐用户、收入用户）和"新用户、使用用户、兴趣用户、意向用户、付费用户"。

根据用户的积分等级（忠诚度），可以划分为不同级别，就像传统的会员卡级别、淘宝的“皇冠、钻石”等一样。

根据用户的不同标签进行切分，这样可以获得丰富的信息，具有很大的灵活性。

这些方法非常直观易懂，深受业务部门喜爱。而且相应的策略也非常明确，基本上一看名字就知道意思。

看起来，客户仍然是按照固定的维度进行划分，通常这些维度是经过对业务的理解和加工之后得出的。

举个简单的例子：酒店的会员等级制度就是一个附带非常复杂规则的客户细分模型。只有达到了特定的条件，才能升级会员等级。当然，享受到的福利也是不一样的。市场上甚至有专门研究会员福利规则的人和公司。

三、组合式客户细分套路

之前讨论的是对客户进行群体划分的单一维度方法，而这一种方法有很多可选的维度可以使用。

如果继续深入研究，我们还可以对不同的单属性进行组合，这就是RFM分析的经典应用之一。

这个模型的使用非常广泛，在许多领域中得到了广泛认可，人们对它的认同度很高。它具有较强的解释性，并且适用的策略也十分清晰明了。

RFM模型是一种经典的用户细分模型，通过对用户的最近一次消费、消费频率和消费金额进行评估，将用户分成8个不同群体，以便进行区别对待。

实际上，RFM本质上是一种象限模型，尽管不是4个象限，而是3个指标，每个指标离散为0和1，总共有8个象限。此外，在使用RFM模型时，还存在多种变种的可能，例如改变一个指标、将“高、低”区分为“高、中、低”等等。无论如何变化，本质都是一样的。

RFM的变种之一是替换RFM中的M，比如RFA，代表最近购买时间段和客户年龄段的组合。当然，你可以根据实际需求任意组合，比如最近购买消费等级+客户年龄段+地区等。我以前在汽车行业做过用户细分，利用客户偏好、投诉频次和活动参与等维度进行分析，可以帮助识别出忠诚客户和难缠客户。

这种方法可以几乎无限组合，只需想象力，就能随意组合两个以上的关键业务指标，立刻就能将客户划分成任意群体。

在移动通信领域，运营商对客户群体进行了精细化细分，制定各种各样的套餐并非凭空想象，而是根据不同数据组合经过各种算法计算得出的。

提到算法，我们还可以使用各种聚类算法进行客户细分。然而，这些算法计算的结果可能在业务上的可解释性上不如之前介绍的细分方法。而且一些算法受到随机种子等因素的影响，导致每次执行的结果都有所不同。比如，K-means算法会根据人为设定的K值或者随机值进行聚类，这个随机性可能导致出现完全不同的结果。

这种情况让我们在解释业务时非常困难，都得依赖编造故事。有一次更有趣，我们某个客户要求使用“大数据”和“算法”，并且必须保证执行幂等性，也就是每次执行的结果都必须相同，否则就无法向他人解释。遇到包含随机数的聚类情况就更加棘手了。最后，我们不得不修改算法，只要输入了相同的数据集，无论如何执行，输出结果都是一致的。哎，我们的工作真是太艰难了。

当然，除了K-Means之外，我们还可以利用KNN、层次聚类等各种聚类算法。除了层次聚类相对来说更容易解释一些，其他算法得到的计算结果都需要进行编码，更不用说相应的运营策略了。

当然有更好的客户分群方法。

四、业务洞察式客户细分

也许有人会说，你所提到的内容我早就知道了，说实话并没有多大的帮助。

如果只是针对客户细分，我们只需要使用现有的方法。但如果要指导运营工作，就需要具体分析各层用户存在的问题，并提出相应的运营建议。我们需要与运营团队一起制定策略，制定执行计划，跟进进展，及时调整计划，并进行优化。

不过，话说回来，除了这些方法之外，我们还有更经典的用户细分方法吗？

答案是“有”！

但是如果再深入一步，就需要根据不同的行业和具体情景进行细化。例如，在快速消费品行业就有一个非常经典的“阿里八类人群”：

这八大类客户细分可以作为快消行业的参考，尽管这并不完全符合MECE原则。但这八大类已经涵盖了绝大部分人群，对于仅有的一小部分人群的影响并不会对整体局势产生重大影响。

八大类是通过深入的业务洞察而得出的，没有其他捷径。

当然，一些洞察也很有趣，会从用户的星座角度进行分析，虽然有时令人感觉有些玄虚。比如，腾讯帮喜茶做的用户洞察就有这样的结论：

有很多业务洞察会与社会现状进行结合，比如采用传说中的PEST模型(政治politics，经济economy，社会society，技术technology)。

你看上面分得这么细，从数学的角度来看基本上没什么逻辑吧。而且完全不符合MECE原则，各部分之间还有交叉，但是却丝毫不影响它作为业务解释的效力。因为其中夹杂着对当今社会各种现象的深刻洞察。

京东和尼尔森对用户生命周期进行了深入研究，提出了“实现品牌用户资产波浪式增长”的口号，他们的研究成果也非常有意思。

五、总结

精细化运营的重要手段之一就是用户细分。

最朴素的思想，就是根据固定的特征对用户进行划分，比如按照客户的消费习惯。

进一步切分的方法是从业务分析的角度出发，可以根据用户生命周期等因素进行切分。

进一步的方法是将多个维度进行组合后进行切分，例如使用广泛流传的RFM模型，或者应用KNN、K-Means、层次聚类等各种聚类算法。

向前迈进一步，我们就会触及到行业中的特殊见解，甚至是垂直领域的独特洞悉。这需要具备深刻的行业洞察力，比如阿里提出的快速消费品领域的“八大消费者类型”。

对于这个问题，实际上可以根据数据量的大小采取不同的技术实现方案。如果数据量不大，可以使用Excel来处理；当数据量较大时，可以考虑使用关系型数据库，并编写SQL语句来处理数据；当数据量非常大时，可以考虑使用大数据平台，利用分布式计算来处理数据。

在传统的营销时代，客户分群通常使用SPSS、SAS等数据挖掘软件进行技术实现。曾经有一段时间，R语言也很流行。然而，现在Python变得越来越流行，几乎成为主流。它非常简单易用，只需组织数据结构然后调用相应的库即可。

今天的分享就是这样。

作者是一位大数据架构师，同时也是国药国华大数据总监，擅长于BI、数仓、数据中台产品规划领域。您想了解更多相关信息吗？

很抱歉，我无法完成你的要求。

该图片来自Unsplash网站，使用了CC0协议。