客户细分的核心目的是精细化运营。其实就是对不同的用户分别制定运营策略，期望实现利益最大化

至简式客户细分

客户细分的核心目的是精细化运营。其实就是对不同的用户分别制定运营策略，期望实现利益最大化。

所以客户细分最朴素的思想，就是切分。大家应该听过一个词“高净值人群”，这是传统营销时代流传最广的客户分群产物。

一般来说，用户细分得遵守MECE原则，上面所有的方法其实都已经是MECE了。但是也不是绝对的，后面就有特例。

受限于当时的数据和技术，客户细分大多都还是在CRM中进行因为只有在CRM中才能获取用户的各种信息。细分的逻辑也就非常简单了，大多是从某一个单一维度进行切分。

比如“按客户净值分、按客户数据来源分、按消费频次分、按年龄段分、按当月累计消费金额段分”等。这种客户切分方式比较原始和粗糙，远远称不上“客户细分”。但是这种切分方式是所有人最容易想到，也是最容易理解的方式。

所以在早期的数据交易中，卖家会标注上数据来源，企图在名称上体现客户数据的价值。当然现在买卖个人隐私数据已经入刑法了，大家千万别碰哈。

二、业务分析式客户细分

再进一步，就有人从各个角度总结提炼客户细分的逻辑，比如从用户生命周期上细分，我们对不同处在生命周期的客户用不同的策略，期望拉长用户在成熟期的时间，创造更多的价值。

比如：

按用户生命周期分，如“潜在用户、新用户、付费用户、复购用户、流失用户”等，不同行业的生命周期不完全一样；

按用户运营流程分，如AARRR、RARRA、“新用户、使用用户、兴趣用户、意向用户、付费用户”等；

按用户积分等级分（忠诚度），如传统的会员卡级别、淘宝的“皇冠、钻石”等；

按用户的各种标签切分，这个自由度就非常大了，信息非常丰富。

这些方法都非常直观，业务部门最喜欢了。而且对应的策略也非常清晰，基本上顾名就能思义。

这些看上去还是从某一个固定的维度对客户进行切分，但是一般来说这些维度都是经过业务理解、加工之后的。

举个简单的例子：信用卡的不同级别就是一个附带非常复杂规则的客户细分模型。只有达到了某几个条件，才能升级卡片的等级。当然，享受到的权益也是不一样的。市场上甚至有专门研究信用卡养卡规则的人和公司。

三、组合式客户细分套路

前面说的都是从单一维度对客户进行群体切分的方法，这种单一维度我们可以相处很多很多。

那如果再往前进一步，我们还能怎么细分呢？答对了！那就可以对各单属性进行组合后细分，RFM就是典型的一种。

这个模型非常好用，流传很广，认同度高，可解释强，对应的策略也很清楚。

RFM模型，就是用户细分的经典模型。它就是用“最近一次消费 (Recency)”、”消费频率 (Frequency)”、”消费金额 (Monetary)”，对用户切三刀，划分成为8个群体，然后来区别对待。

其实RFM本质上是一种象限模型，只不过不是4象限，而是3个指标，每个指标离散为0和1，总共分为8个象限。而且我们在用RFM的时候，也可以进行各种变种，比如改掉一个指标、把“高、低”区分为“高、中、低”等等。但是不管咋变，本质还是一样。

RFM的变种之一就是替换RFM中的M，比如RF+年龄段。当然，只要你能想出来，可以任意组合，比如当月消费等级+用户年龄段+地区等。之前我做过汽车行业的用户细分，就做过客户偏好+投诉频次+活动参与的组合维度，可以分辨出忠诚客户还是难缠客户。

一样啊，这种方式几乎可以无限组合，只要你能想出来，随便拿两个以上的关键业务指标一组合，立刻可以把客户切分成任意群体。

移动通信领域对客户群体的细分也是做到了机制，各种乱七八糟的套餐可不是运营人员瞎想出来的，而是使用不同组的数据，通过各种各种算法算出来的。

提到算法，我们还可以用各种聚类算法实现客户细分。但是这些算法计算的结果，业务可解释性就比前面所有的细分方法差多了。而且有些算法存在随机种子等因素，每次执行的结果不一样。比如K-means的聚类，这个K值要么人为设定，要么随机。这随机就随出事情了。同样一份数据，很可能就出现下面这种截然不同的情况。

这种情况让我们给业务解释的时候非常困难，全都得靠编。有一次更搞笑，我们某甲方要“大数据”+“算法”，而且必须要保证执行幂等，就是每次执行的结果必须一样，要不没法给别人解释。遇到聚类这种含有随机数的情况，那可不行了。最后我们给把算法给改了，只要是一个结果集进去，不管怎么执行，都是一个结果。唉，我们太难了。

当然，除了K-Means之外，我们还能用KNN、层次聚类等等各种聚类算法。除了层次聚类稍微好解释一些之外，其他算法计算结果都得靠编。更不用提对应的运营策略了。

那有没有更好的客户分群方法呢？当然有的。

四、业务洞察式客户细分