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客户细分（customer segmentation）是通过分析客户的属性、行为、需求等，寻求客户之间的个性与共性特征，对客户进行划分与归类，从而形成不同的客户集合。

客户细分没有统一的标准，它是从业务角度出发、结合实际应用场景对目标对象进行分层分群的客户管理工具，不同行业不同企业都可以有自己的客户细分策略，即使是同一业务单位，在不同业务场景下，客户细分策略也可能不同。

一、为什么要做大数据客户细分

市场讲供需。从供应者的角度，「再大的超级市场也有你买不到的东西」。

一个企业不可能单凭自己的能力去满足整个市场的所有需求，这不仅仅是因为受限于自然资源或非自然资源，而且从企业运营管理与市场经济效应分析这也是不符合正常规律的，企业应能明确自己的定位，识别自己的目标市场，合理分配资源，提升自己的竞争优势。

从需求者的角度，「我喜欢苹果，你却给我一箱梨」。

客户需求是有差异的，同一时间出现在同一地点的客户需求不尽相同，无差异的广撒网式传统营销服务不仅被动效益低，而且还存在给客户带去消极影响的风险。

企业的竞争可以说是客户的竞争，快速准确地识别客户是抢占市场的第一步，根据客户的不同制定差异化的推广营销策略，「20%的客户带来80%的利润」，集中资源投入对目标价值客户的经营，实现利益最大化。

二、 怎么对大数据客户细分

普遍的客户细分会从这三个方面分析：

1）内部属性（准确稳定）

指性别、年龄、学历等客户自身具备的属性，这类因素一般比较准确靠谱且稳定，一般不会有太大变化；

2）外部属性（简单直观）

指客户级别、客户所属机构、客户持有产品等体现客户与企业之间关系的因素，这类对企业来说是最简单直观的，能够静态地体现客户当前的价值；

3）活动行为（动态预测）

指消费金额、消费频率、最近一次访问时间、访问时长等反映客户与企业之间活动的数据，这类数据是动态的，能够更实时地反映客户的行为偏好与价值变化，进一步可挖掘预测客户需求。

方式上可以是基于单一维度对客户细分，比如按性别划分“男性”和“女性”，按出生年代划分“90后”、“80后”等，也可以是多个维度组合的结果，比如按登录与交易划分“活跃多交易客户”、“活跃少交易客户”、“沉寂客户”，客户忠诚度、客户贡献度、客户形态等，再比如我们常见的RFM模型（Recency-Frequency-Monetary）：

三、  怎么对大数据客户细分 

1）从业务需求出发，明确客户细分目的；

2）选择合适的指标和变量，进行清洗汇总；

3）构建数据模型，分事前细分（有先验数据指导）和事后细分（无先验数据指导）两种；

4）对细分结果进行特征刻画，总结特点；

5）调研检验细分结果的准确性，然后形成差异化营销方案。

四、 怎么用大数据客户细分 

1）依据客户细分结果，找到目标价值客户，集中资源投入，提升客户黏度，实现降本增效；

2）依据客户细分结果，对不同客群开展有针对性营销，也就是我们说的差异化精准营销，以满足不同客群的需求，提升客户满意度；

3）依据客户细分结果，了解客户分布情况，为客户管理决策、产品设计开发等提供重要的参考意义。

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