基于数据挖掘的客户细分维度分析

范文婷

摘 要：客户细分是企业非常注重的营销必备前提。以往很多企业都是按照一个维度对客户来进行划分的。然而，随着信息的多元化发展以及客户需求呈现出多样化、个性化，这样的划分方法已经不能够帮助企业解决比较复杂的问题了。因此本文利用大数据，帮助企业从时间、价值、利益三个维度对客户进行细分，有利于企业在激烈的竞争中取胜。

关键词：大数据;客户细分;维度

市场面临的环境越复杂，企业越要明白万变不离其宗的道理。这里所指的就是以客户为导向。许多企业的良好运营都是围绕新老客户而展开的，例如我们经常提到的，一对一营销、差异化营销等。要是想让这些营销方式发挥出巨大作用，就必须通过大数据对客户进行细分，这样才能检验出自己营销的作用。

以往许多企业都是按照一维性来划分客户的。就拿银行来说，它只是根据客户存款额的多少，简单地将客户分为VIP用户和普通用户。该方法在用户需求很少时具备简单高效的特点。随着信息的多元化以及客户需求呈现的多样化，这种方法已经不能够帮助企业解决比较复杂的问题了。

我们经常能发现这样的现象，使用同一产品的两个高端客户会给产品做出很不一样的评价。例如，两个打去皱针的中年妇女;一个认为最后的效果是眼部膨胀，不够自然;另一个则认为很好，这样看上去十分年轻。面对这样的情况，企业如果用一维性去区分客户是完全不行的。这个时候，企业就需要一些更精细的数据帮助自己找出用户的特征。

本文认为从时间、价值、需求3个维度来进行客户细分，能够给企业提供一份相对客观的参考数据，如图1所示。

一、按时间维度对客户进行细分

时间维度主要包括消费者购买的时间间隔、购买频率、客户生命周期等一些因素，自重、时间点是关键因素，如果企业能够抓住时间点，对于进行客户细分来讲就会容易许多。具体操作方法我们通过对下面的案例进行介绍。

以保险公司为例。保险公司通常将消费者的生命周期分为4个阶段，根据所表现出来的特征，简单有效地对消费者进行细分。考察期实质上就是保险公司与客户关系的探索和实验阶段，在这个阶段，保险公司会观察消费者未来可能对保险公司贡献多少价值，并将处于该阶段的客户划入考察期。

形成期是保险公司和消费者之问关系快速发展的阶段，双方愿意承担一定的风险，加之交易额不断增加，保险公司逐步赢利，因此将具有该阶段特征的消费者划入形成期。

随着时问的推移，消费者慢慢进入了稳定期，该时期是双方关系发展的最高阶段，并且双方之问的满意度增加达到较高，双方有大量的投入以及交易。

进入退化期的表现是双方之问的关系水平出现回转。这时候，双方之问的关系或多或少地会随着需求的变化而波动，从而使得双方之问的交易量下降，于是双方开始寻找新的合作对象。

二、从价值维度对客户进行细分

根据价值维度对客户进行细分的模式，也就是首先要根据客户的价值进行排序，然后有针对性地为其制定相应的商业开发及其服务计划。企业按照价值维度对客户进行细分，主要包括3个步骤：探索、评估、布局。这3个步骤对于任何企业都适用，不分企业规模大小、企业能力大小。

从价值维度来细分客户，其实是建立在数据之上的。我们通常所讲的终生价值实际上只限于客户在本企业的综合购买数量，而价值细分还将注意力放在客户在与自身企业相类似的其他企业购买产品和服务的所有交易上。

这里我们详细介绍一下价值维度细分客户的3个步骤。

（一）探索——细分市场。当企业处于探索阶段时，应当使用市场数据库进行市场细分，并且对这些市场做出相应的准确的描述，这种思想已经超越了根据用户购买产品的数量以及所消费的金额大小进行的客户划分。当然，我们也可以将细分市场深入到个人消费者这一层面，因为有的企业本来规模就比较小，因此从个人消费者这一层面进行细分，相比较而言更加容易。

（二）评估——客户排序。所谓评估指的是利用客户档案，对企业当前的客户和现在目标客户进行判断分析，从而发现哪些客户是有价值的客户。另外，我们也可以通过对客户的历史购买数据进行分析，并且与当前拥有的客户数据进行对比，从而判断哪些客户是增长型客户，哪些客户是衰退型客户。

举一个简单的例子。假如你所经营的是一个项目管理软件公司，那么你就必须要知道哪些客户对于你来说是价值客户。有了明确的价值客户群，你才可以进行有针对性的销售，同时可以在公司数据库中的销售信息中，筛选出过去一年采购量排名前十的客户，之后再按照不同的属性对客户进行排序。假如你最终发现，这一年来只有铁路建筑公司的交易量是不断增长的，那么就意味着只有铁路建筑公司是企业最具价值的客户。搞清楚这一点后，你会将桥梁建筑工程师作为潜在客户，因为他们和铁路建筑公司类似，成为最具潜在价值的客户的可能性比较大。

（三）布局——增加订单。其实布局的最终目的就是为了增加订单，也就是增加产品销量。企业的布局，最关键的就是需要对客户信息进行不断收集、整理和分析。例如，现有客户与潜在客户的状况如何、企业目标是否明确等。另外，布局也可以利用图形的形式来描绘。这样，企业和消费者之间的关系即结识、熟悉、发展的所有过程就清晰了。通过布局，企业可以实现对消费者的实时追踪和比较。所谓比较的内容不仅仅包括客户在购买本企业的产品及服务的数量和金额，更重要的是能够精准地比较出该客户在所有购买的类似产品和服务中，本企业的产品和服务所占的百分比的情况。这样，企业就可以从消费者那里最大限度地获取有价值的信息。

三、从利益维度对客户进行细分

与传统的细分方式不同，从利益维度进行细分有其独特的优势，具体体现在企业可以通過对客户表现的行为、态度以及动机来更深地挖掘其背后的真正利益。采用利益维度对消费者进行细分，不仅在维度内涵上具有相当的弹性，而且细分的技术也是比较丰富的。我们通常使用的方法包括拟合分析法、因素分析法、聚类分析法等。

（一）拟合分析。拟合分析实质上就是在海量的客户群中，通过对收集来的客户数据予以分析，识别出具有相同或近似爱好的目标客户群，以此来实现消费者的细分。

（二）因素分析。因素分析是通过对原始数据的内部结构及其相关联性进行研究，主要借助统计方法将初始指标转化为新的数据指标，就是通过这些数据指标发现客户之间的利益特征的，根据相同或者近似利益特征对消费者群进行细分。

在这里需要注意的是，因素分析最关键的就是因素的选择，因为因素蕴含影响客户利益的变量，而变量也有可能完全地、合适地表达这些因素，那么就意味着，初始时影响消费者利益的变量的数目和幅度必须尽可能地具有包容性。

（三）聚类分析。聚类分析即利用一个独立的影响客户利益的含有变量的矩阵，把拥有一类性质或者类似性质的消费者归到同一类中去，而把剩余那些性质差异性明显比较大的消费者归为另一类。这样做到目的就是使同类的消费者的利益之间具有较高的同质性，相反地不同类中的消费者利益具有较低的同质性，也就是较大的差异性。

在大数据基础上进行分析时，时间、价值和利益三个维度缺一不可。价值维度和利益维度是前提条件，时间维度则是促进企业发展的要素。企业只有同时把握这3个维度才能更好地实现客户细分，从而掌握客户细分后各个类别中消费者的需求特征，做到“对症下药”，让消费者对企业产品和服务满意，将不再是难事。

参考文献：

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