数据分析：客户细分的五个过程

第一步，客户特征细分。一般客户的需求主要是由其社会和经济背景决定的，因此对客户的特征细分，也即是对其社会和经济背景所关联的要素进行细分。这些要素包括地理（如居住地、行政区、区域规模等）、社会（如年龄范围、性别、经济收入、工作行业、职位、受教育程度、宗教信仰、家庭成员数量等）、心理（如个性、生活型态等）和消费行为（如置业情况、购买动机类型、品牌忠诚度、对产品的态度等）等要素。

第二步，客户价值区间细分。不同客户给企业带来的价值并不相同，有的客户可以连续不断地为企业创造价值和利益，因此企业需要为不同客户规定不同的价值。在经过基本特征的细分之后，需要对客户进行高价值到低价值的区间分隔（例如大客户、重要客户、普通客户、小客户等），以便根据20%的客户为项目带来80%的利润的原理重点锁定高价值客户。客户价值区间的变量包括：客户响应力、客户销售收入、客户利润贡献、忠诚度、推荐成交量等等。

第三步，客户共同需求细分。围绕客户细分和客户价值区隔，选定最有价值的客户细分作为目标客户细分，提炼它们的共同需求，以客户需求为导向精确定义企业的业务流程，为每个细分的客户市场提供差异化的营销组合。

第四步，选择细分的聚类技术。目前多采用聚类技术来进行客户细分。常用的聚类方法有K-means、神经网络等，企业可以根据不同的数据情况和需要，选择不同聚类算法来进行客户细分。同时将收集到的原始数据，转换成相应的数据模型所支持的格式，这个过程称为数据初始化和预处理。

第五步，评估细分结果。在对客户群进行细分之后，会得到多个细分的客户群体，但是，并不是得到的每个细分都是有效的。细分的结果应该通过下面几条规则来测试:与业务目标相关的程度;可理解性和是否容易特征化;基数是否足够大，以便保证一个特别的宣传活动;是否容易开发独特的宣传活动等。