客户细分分析，客户细分分析(聚类分析)实训总结？

编辑导语：客户细分的主要目标在于实现更加精细化的运营，通过为不同的用户制定个性化的策略，以期达到利益的最大化。那么，客户细分应该如何展开呢？本文将从四个角度进行深入探讨，期望对你有所启发。

今天收到来自上海的李总的咨询，他正在进行行业客户的细分工作，希望能够获得一些关于客户分级和分群的策略与资料。虽然我手头有许多相关的信息，但不确定能否为他提供有效的建议。

老实说，尽管我曾经进行过不少客户分级和分群的工作，但总感觉效果不尽人意。网上关于这个话题的文章琳琅满目，阅读下来发现大多数内容其实都是雷同的。于是，我决定分享一下我自己的见解。

一、至简式客户细分

客户细分的主要目标在于实现运营的精细化。也就是说，我们需要为不同的用户群体制定相应的运营策略，从而期望能够达到利益的最大化。

客户细分的基本理念就是将市场进行划分。大家可能熟悉“高净值人群”这个概念，这是在传统营销时代受到广泛关注的一种客户分类方式。

通常，用户细分需要遵循MECE原则。之前提到的所有方法实际上都是符合MECE的。不过，这并不是绝对的，接下来会讨论一些例外情况。

由于当时的数据和技术的限制，客户的细分主要是在客户关系管理系统（CRM）中进行，因为只有在CRM中才能获取到用户的全面信息。这使得细分的逻辑变得相对简单，通常只是从单一的维度进行划分。

例如，可以通过“客户净值分类”、“数据来源分类”、“消费频率分类”、“年龄段分类”以及“当月累计消费金额分类”等方式进行客户划分。这些方法虽然相对简单和粗糙，但仍然是最常见且易于理解的切分方式，不能完全称之为“客户细分”。

在早期的数据交易中，卖家通常会注明数据的来源，试图通过这些标识彰显客户数据的价值。然而，现在个人隐私数据的交易已经触犯了刑法，大家一定要避免涉及这一领域。

二、业务分析式客户细分

进一步探讨后，有人从多个视角对客户细分的逻辑进行了总结分析。比如，通过用户的生命周期进行细分，对于处于不同生命周期阶段的客户，我们采取不同的策略，期望能够延长用户在成熟期的持续时间，从而创造更多的价值。

比如：

根据用户的生命周期，可以将其划分为多个阶段，如“潜在客户、新客户、付费客户、回购客户以及流失客户”等。然而，不同的行业可能会有各自独特的用户生命周期模式。

根据用户运营的流程，可以将其划分为几个阶段，例如AARRR模型、RARRA模型，以及对用户进行分类，如新用户、活跃用户、感兴趣用户、意向用户和付费用户等。

根据用户的积分等级进行分类（忠诚度），类似于传统的会员卡级别，或者像淘宝的“皇冠、钻石”等。

通过对用户的不同标签进行分类，这样的灵活性将大大提升，所包含的信息也会非常丰富。

这些方法非常易于理解，深受业务部门的欢迎。同时，相应的策略也十分明确，通常可以根据名称就能推测出其含义。

这些划分似乎还是基于某个特定的维度来对客户进行分类，但通常来说，这些维度是在充分理解业务并经过处理后得出的。

一个简单的例子就是信用卡的多种级别，这实际上是一个包含复杂规则的客户分类系统。只有在满足特定条件时，用户才能提升其卡片的级别。同时，不同级别的卡片所带来的权益也各不相同。市场上甚至存在专门分析信用卡使用和升级规则的个人和机构。

三、组合式客户细分套路

之前提到的都是基于单一维度对客户进行群体划分的方式，而这样的单一维度可以有很多种不同的形式。

如果我们进一步深入探讨，是否还有其他的细分方法呢？没错！我们可以通过将各个单一属性进行组合，从而实现更细致的分类，RFM分析就是一个很好的例子。

这个模型使用起来非常便捷，受到广泛关注，大家普遍认可，具备良好的可解释性，同时相应的策略也十分明确。

RFM模型是一种经典的用户细分工具。它通过“最近一次消费 (Recency)”、“消费频率 (Frequency)”和“消费金额 (Monetary)”三个维度来分析用户，最终将用户分为8个不同的群体，并据此实施差异化的管理策略。

实际上，RFM可以被视为一种象限模型，尽管它并不是传统意义上的四个象限，而是基于三个不同的指标，每个指标可以取值0或1，因此总共有八个象限。在应用RFM时，我们还可以进行多种调整，比如更改某个指标，或者将“高、低”的分类细化为“高、中、低”等等。然而，无论怎样变化，其核心理念始终没有改变。

RFM分析的一种变体是替换其中的M，比如使用RF组合年龄段。实际上，只要有创意，任何组合都是可能的，例如当月消费等级与用户年龄段、地理位置等的结合。之前在汽车行业中，我曾进行过客户细分，采用了客户偏好、投诉频率和活动参与度的组合维度，这样能够有效区分出忠诚客户与难以应对的客户。

这确实相似，这种方法几乎能够进行无尽的组合。只要你能想到，只需随意挑选两个或多个关键业务指标进行组合，立即就能将客户细分为任意类别。

在移动通信行业，对客户群体的划分已经形成了一套成熟的机制。各种复杂的套餐并非运营人员随意设计，而是基于不同的数据组，通过多种算法得出的结果。

提及算法时，我们可以利用多种聚类算法来进行客户细分。然而，与之前提到的细分方法相比，这些算法所产生的结果在业务可解释性上要差很多。此外，某些算法受到随机种子等因素的影响，每次运行所得到的结果可能会有所不同。例如，在K-means聚类中，K值需要被主动指定，或者是随机选择。这样的随机性经常可能导致结果的不一致。同样的数据集，可能会导致截然不同的聚类结果。

这种情况让我们在向业务方解释时变得异常棘手，简直是不得不编造借口。有一次更是让人哭笑不得，某客户要求我们提供“数据分析”加“算法”，并且必须保证执行结果的幂等性，也就是说每次执行的结果必须完全一致，否则就无法向其他人做出解释。但是，碰到聚类这种涉及随机数的算法时，这就让人感到无从下手。最终，我们不得不对算法进行修改，只要传入相同的结果集，不论执行多少次，得到的结果都是一样的。唉，真是让人感到无奈啊。

当然，除了K-Means算法之外，我们还可以使用KNN、层次聚类等多种聚类算法。虽然层次聚类相对容易理解，但其他算法的计算结果通常需要进行编程处理，更不用说制定相应的运营策略了。

当然存在更为优越的客户分群方法。

四、业务洞察式客户细分

或许有人会说，你提到的这些我都了解，坦白说，作用也不明显。

这句话可以这么表达：如果仅仅是针对客户进行细分，我们可以采取这些方法。不过，如果要进行运营指导，就需要深入分析不同层次用户所面临的问题，并提出相应的运营建议。我们必须与运营团队密切合作，制定具体的策略和执行计划，并持续跟踪、调整和优化。

不过，回过头来说，除了这些技巧，是否还有其他更传统的用户细分方法呢？

答案是“有”！

不过如果要进一步深入，就必须针对特定行业和具体情境进行细化。例如，在快速消费品领域，就有非常著名的“阿里八类人群”这一划分方式。

在快消品行业中，客户细分可以参考这八个主要类别。或许你会发现，这样的划分似乎并不完全符合MECE原则。确实如此，但这八大类已足够覆盖绝大多数客户群体，剩余的一小部分并不会对整体分析造成显著影响。

那么这八个类别是如何产生的呢？归根结底，还是依赖于业务的深入分析！没有其他的秘诀可言。

当然，有些观察确实很有趣，还有从用户的“星座”角度进行分析的方式，真让人怀疑是否在故弄玄虚。例如，腾讯为喜茶进行的用户研究中得出了这样的结论：

许多商业洞察会与当今社会的现实相结合，这就是著名的PEST分析模型，其中涉及了政治（Politics）、经济（Economy）、社会（Society）和技术（Technology）等多个方面。例如：

从数学的角度来看，上述细分缺乏清晰的逻辑结构。此外，这些部分之间存在重叠，明显违背了MECE原则。然而，这并不妨碍其对业务进行深入解读，因为它融入了对当代社会各种现象的独到见解。

京东与尼尔森针对用户生命周期进行了深入的研究，得出的洞察颇具启发性。他们提出的口号是“推动品牌用户资产的递增发展”。

五、总结

客户细分是精细管理的重要策略。

最基本的思路是根据某个特定的属性将用户进行分类，比如按照客户的净资产进行划分。

进一步的分析可以从业务的角度进行划分，例如按照用户的生命周期来进行分类。

进一步的做法是将多个维度进行整合，以便进行细分。例如，广受欢迎的RFM模型，或者采用KNN、K-Means及层次聚类等多种聚类算法。

向前迈出一步便是对行业的深刻洞察，甚至是针对特定领域的独特见解。这需要具备非常深入的用户理解能力，例如阿里在快消品领域所提出的“八大人群分类”。

在技术实施方面，如果数据量较小，使用Excel就足以满足需求；如果数据量稍微多一些，可以选择关系型数据库，通过编写SQL查询来处理数据；而当数据量非常庞大时，就需要借助大数据平台，利用分布式计算来进行处理。

在进行客户分群的技术实现时，传统的营销时代常常依赖于SPSS、SAS等数据分析软件。曾几何时，R语言也曾风靡一时，而如今，Python已成为行业的主流工具，广受欢迎。使用Python进行客户分群非常方便，只需合理组织数据结构，然后调用相应的库即可完成操作。

今天的分享就是这样。

作者：大数据专家，微信公众号：大数据专家，国药国华大数据负责人，专注于商业智能、数据仓库及数据中台产品的策略与规划。

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