
数据分析的最终目的是实现帮助企业实现业务增长,在现阶段,原来的以生产为中心、以销售产品为目的的市场战略已经逐步被以客户为中心、以服务为目的的市场战略所取代。这也就意味着,那个企业能更好地掌握客户的需求趋势,加强与客户的关系,更有效地对客户资源进行挖掘和管理,那么这个企业就能在市场竞争中处于优势地位。细分客户群是企业向客户提供个性化体验的关键。客户细分向企业展示出相关客户的行为、习惯与偏好等信息,企业可以根据不同的客户群体提供量身定制的营销活动,从而改善客户体验。下面,就跟小编一起来看如何进行有效的客户细分吧。
一、客户细分的具体步骤
1.我们需要明确客户细分的目标。客户细分目标不同,方法也会有极大的差异性。通常客户细分目标一般包括:促进商品销售、提升转化率、设计针对性的产品与服务、改进服务体验、优化推广成本与投入效果等。
2.根据客户细分地目标确定我们需要的资源和方法。在资源和方法方面,我们经常会因为企业本身资源条件的限制以及数据分析方法的技术性问题受到一定程度的阻碍。
3.根据企业实际资源限制来选择适合的客户细分方法。结合企业的实际需求与限制条件,找到可行的,有效的方法,这也是开始客户细分探索的基础。
4.应用企业现有的有效数据。虽然企业现有的数据不一定是完备的,有效的,但是这些数据本身,可能也需要更为深入的处理以适应细分的方法。
5.分析细分指标的稳定性。一般来说,有效的客户细分是通过分层的多维指标交叉而获得的,但这并不是说越复杂越好,我们需要找到真正稳定和显性的细分指标。
6.描述细分客户群的特征。通常要求细分后的客户群体不仅能够清晰的描述,还可以应用可靠的方法进行识别。
7.将客户细分看成过程而不是结果。客户细分是个学习的过程,随着时代的进步、市场的变化,客户也会随之而成长,因此,我们需要不断调整和优化原本的客户细分。
二、客户细分需要注意的问题
1.客户细分指标不正确
.客户细分要求根据客户的属性,行为,需求,偏好以及价值等因素综合进行分类,我们在客户细分过程中,不能只考虑单一指标。例如,按照客户资产进行细分,有钱的就是优质客户,没钱的就不是优质客户。或者按照自然时间细分,老客户就是好客户,而新客户就只给很少的优惠等等。
2.盲目复制他人细分
每个行业的情况都大不相同,每个企业也都有自己独特的经营模式和思路,那么这就意味着实现客户价值的能力和效率也会不同。加入我们直接照搬照抄其他企业的客户细分方案,就有可能会花费更高昂的成本去服务客户,甚至还可能导致相反的结果。我们在进行客户细分研究的时候,必须考量实际企业客户的具体情况、细分客户群服务能力等指标,审慎地提交客户细分方案。
3.为细分而细分,细分客户群后没有具体的行动方案
有些企业细分客户群体后,并没有采取针对化的措施,对不同的客户细分群体实施不同的经营活动方案,客户细分只流于表面形式。企业做客户细分的最终目的是发展和盈利。在客户细分后,必须要有相对应的营销举措,才能将客户细分的价值发挥出来,实现业务的增长。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
如何考取数据分析师证书:以 CDA 为例 在数字化浪潮席卷各行各业的当下,数据分析师已然成为企业挖掘数据价值、驱动决策的 ...
2025-07-15CDA 精益业务数据分析:驱动企业高效决策的核心引擎 在数字经济时代,企业面临着前所未有的数据洪流,如何从海量数据中提取有 ...
2025-07-15MySQL 无外键关联表的 JOIN 实战:数据整合的灵活之道 在 MySQL 数据库的日常操作中,我们经常会遇到需要整合多张表数据的场景 ...
2025-07-15Python Pandas:数据科学的瑞士军刀 在数据驱动的时代,面对海量、复杂的数据,如何高效地进行处理、分析和挖掘成为关键。 ...
2025-07-15用 SQL 生成逆向回滚 SQL:数据操作的 “后悔药” 指南 在数据库操作中,误删数据、错改字段或误执行批量更新等问题时有发生。 ...
2025-07-14t检验与Wilcoxon检验的选择:何时用t.test,何时用wilcox.test? t 检验与 Wilcoxon 检验的选择:何时用 t.test,何时用 wilcox. ...
2025-07-14AI 浪潮下的生存与进阶: CDA数据分析师—开启新时代职业生涯的钥匙(深度研究报告、发展指导白皮书) 发布机构:CDA数据科 ...
2025-07-13LSTM 模型输入长度选择技巧:提升序列建模效能的关键 在循环神经网络(RNN)家族中,长短期记忆网络(LSTM)凭借其解决长序列 ...
2025-07-11CDA 数据分析师报考条件详解与准备指南 在数据驱动决策的时代浪潮下,CDA 数据分析师认证愈发受到瞩目,成为众多有志投身数 ...
2025-07-11数据透视表中两列相乘合计的实用指南 在数据分析的日常工作中,数据透视表凭借其强大的数据汇总和分析功能,成为了 Excel 用户 ...
2025-07-11尊敬的考生: 您好! 我们诚挚通知您,CDA Level I和 Level II考试大纲将于 2025年7月25日 实施重大更新。 此次更新旨在确保认 ...
2025-07-10BI 大数据分析师:连接数据与业务的价值转化者 在大数据与商业智能(Business Intelligence,简称 BI)深度融合的时代,BI ...
2025-07-10SQL 在预测分析中的应用:从数据查询到趋势预判 在数据驱动决策的时代,预测分析作为挖掘数据潜在价值的核心手段,正被广泛 ...
2025-07-10数据查询结束后:分析师的收尾工作与价值深化 在数据分析的全流程中,“query end”(查询结束)并非工作的终点,而是将数 ...
2025-07-10CDA 数据分析师考试:从报考到取证的全攻略 在数字经济蓬勃发展的今天,数据分析师已成为各行业争抢的核心人才,而 CDA(Certi ...
2025-07-09【CDA干货】单样本趋势性检验:捕捉数据背后的时间轨迹 在数据分析的版图中,单样本趋势性检验如同一位耐心的侦探,专注于从单 ...
2025-07-09year_month数据类型:时间维度的精准切片 在数据的世界里,时间是最不可或缺的维度之一,而year_month数据类型就像一把精准 ...
2025-07-09CDA 备考干货:Python 在数据分析中的核心应用与实战技巧 在 CDA 数据分析师认证考试中,Python 作为数据处理与分析的核心 ...
2025-07-08SPSS 中的 Mann-Kendall 检验:数据趋势与突变分析的有力工具 在数据分析的广袤领域中,准确捕捉数据的趋势变化以及识别 ...
2025-07-08备战 CDA 数据分析师考试:需要多久?如何规划? CDA(Certified Data Analyst)数据分析师认证作为国内权威的数据分析能力认证 ...
2025-07-08