用大数据怎么做客户细分

㈠ 如何进行客户细分以及目标客户选择

网络上常有人开玩笑说：小孩子才做选择，大人们全都要。但是，在市场营销中，不可能全都要，没人能够完全通吃全局。

面对竞争，只有让自己具备差异化，才能有一线生机。服务对象越广，市场竞争压力的压力越大，所烂虚以，我们需要进行“客户细分”，选择目标客户，聚焦资源，让投入产出最大化。

“只服务于谁”，才是市场的“后来者”、“弱小者”较为合适的竞争方式。

譬如，电商平台实现“千人千面”后，每一个用户打开平台首页，所看到的内容和推荐是不一样的，都是通过大数据为其量身定制的，这样的首页，更适合每一个人自己，每一个首页都只服务于一个个体，这是大大提升了流量的精准度，间接提升了成交概率。

客户细分，就是用一个或者同时用几个维度来将客户分群。

客户分群的维度可以是多样的，如地域、年龄、可支配收入、性别、家庭角色、对某个产品的关注度等等。切分的维度越多，客户就能够被分得越细致。但并不意味着需要分得太小，还需要注意市场量级的问题。

目标客户选择，是从所有的子客群中，只选择部分作为主攻目标。通过单点突破的思路，提升自身相对于同行的差异化和竞争力。

例如：长城汽车，只服务于越野车客户。

背后一般都有客户细分和目标客户选择这两步。

客户细分上，把客户从车型偏好、价格区间进行细分。

目标用户选择上，越野车、15万以下，则是在多个客户分群中进行取舍而锁定的目标客户群体。这个过程需要充分考虑自身的优劣势、外部的竞争情况等等，避开强大的直接竞争者，另哗慎辟蹊径。所以，决定“只服务于谁”这个过程，需要企业领导者有极强的能力和胆识，取舍不易，但选对了，后续的工作开展都将事半功倍。

借助——网格模型

网格模型是客户细分乱历敬和目标客户选择的工具。

进行客户细分的时候，很可能可以把所有客户细分成几个到几十个不等的客户群，然后从这些客户群中进行筛选，确定自己的目标客户，这个过程最大的难度在于要将数据“结构化”、“可视化”，提升决策的效率。

实际应用场景中，不会只有单一的维度把客户细分出来，而更可能是多维度交错的。

常规的二维网格，横纵轴如果都已经满了，可以通过给切分维度拆分并添加编码的方法，把其中一轴的维度，进行更细的划分，如此便能增加维度。例如：

A大类与B大类，B大类下有4小类，如此便突破了二维的限制。

小结：正常来说，客户细分、目标客户选择，是两个有先后顺序的步骤，是两件事情，前者相当于切蛋糕，采用什么切法的问题；后者相当于分蛋糕，采用什么标准去派给不同的人的问题。

核心观点来自《极简市场营销》

㈡ 为什么大数据”是否可以帮助企业认识客户、区分客户呢

因为大数据的系统中可能有类似客户的行为数据，因此在新客户进来后，会先在大数据里匹配。如果匹配度高就，就能了解新客户端需求和行为。

㈢ 如何做客户细分

根据不同维森蔽散度，对客户分类，然后找出各类客户的特征（如年龄在20-25岁女性客户都有了解接收品牌化妆品打折信息的需求），然后根据特征加以利用（对这里客户推送品牌化妆品打折券）。 客户细分的思路大概有以此氏下几类 如果是个人客户， 1）生理信息（性别、年龄、民族） 2）家庭信息（婚姻状况、生育状况、家庭人数） 3）社会信息（职业/行业、职位、收入、教育、宗教、置业情况、价值取向……） 4）消费信息（喜爱品并链牌、消费频率、消费额度、消费结构……） 如果是法人客户 1）企业规模 2）企业年龄 3）企业性质（股份制 or 私有制、公有制 /家族 or 职业经理人） 4）行业、竞争对手、行业影响力5）地域6）上市情况 7）收入情况、盈利情况８）对本公司忠诚度（续单情况）、收入贡献情况、推荐成交量、

㈣ 如何利用大数据来深度挖掘互联网里的潜在用户

大数据即巨量数据的集合，互联网、物联网、穿戴设备等等，在这个互联网时代，人们留下的行为数据无时无刻不被记录，造就了巨量的数据，进而出现了大数据分析挖掘等岗位的出现。通过对大数据的分析挖掘，可以发现历史规律以及对未来的预测，这也是大数据分析的核心目标。

那么如果利用大数据来深度挖掘互联网里的潜在用户呢？下面从业务逻辑流程上来介绍。

1、潜在目标用户画像

首先你需要对你的潜在用户群进行特征分析，包含：用户群主要在哪些渠道活跃、共同特征（喜好、职业、收入、消费力等）有哪些等，通过对用户画像，能够清晰的了解你所要挖掘的潜在用户群的一些特征及活动规律，从而为挖掘模型提供数据来源及条件支撑。

例如需要挖掘装修的潜在用户，他们的活跃渠道主要在各大家装网站、家居网、装修设计网等与房子有关的网站或app，一般这类用户都会提前在这些网站/app浏览做准备。

2、数据采集

在明确了潜在用户活跃渠道后，可以针对性的采集数据，数据采集后需要对数据做清洗、转换、加载，将一些无用的数据提前筛选，保证数据的质量。

3、数据建模

这个阶段是非常重要的，通过数据的建模去分析出潜在目标用户，建模是一件非常复杂的工作，需要将用户的行为数据、画像数据进行拆分、合并、关联，从而建立一套或多套数据模型。

还以装修为例：

（1）消费能力模型，我们可以根据用户浏览家具的价格、以往消费历史纪录、收入等对用户进行消费能力分析；

（2）优质客户分析模型，可以根据用户浏览次数、停留时长、购买记录、信誉度等数据进行分析，从而得出用户装修的迫切程度，可以分为高、中、低三个等级。

同时还可以加入用户的所在区域、小区等维度进行分析（根据具体需要），将模型细分，最后可以通过各个模型关联碰撞，组合成多种模型，如消费能力强且马上要装修的潜在用户、消费能力强不太迫切要求装修的潜在用户等等，这样可以实现差异化、精准化的运营。（例子举的很简单，事实上真正做起来还是很复杂的，各方面因素都要考虑到）

4、开发验证

数据建模完成后，就需要研发完成并运用到实战当中，去检验数据模型的准确性到底如何，根凳迟山据结果去对模型做调整。

大数据分析本来就是一项对未来将要发生枣中什么事做的预测的工作，这种不确定性的预测随着社会发展、时间、地点、旦枯环境、政策等变化而不断变化，所以我们在做分析挖掘时，需要快速不断地试错去调整，从而达到一个比较准确的分析结果。

㈤ 互联网时代的客户数据分析与精准营销

互联网时代的客户数据分析与精准营销
随着互联网金融和大数据时代的到来，银行在IT建设、数据采集方面都投入了大量的人力、物力和财力，CRM系统已普遍建立，基础建设初步完成。然而从整体来说，中国银行业由于在数据分析（analytics）领域经验的缺乏，战略上误将此项工作狭义化为IT工作，数据与客户仍然是隔离的，数据应用主要集中在后端，数据文化尚未形成，数据分析手段仍然比较原始，实际投入产出比不高。
单从客户细分而言，几乎所有银行都在做客户群分层工作，有的银行只是粗略分层，有的银行根据风险与客户生命周期进行客户分层，但几乎很少有银行能够从数据挖掘与分析角度精细化地进行客户细分与决策，而真正懂得如何科学运用数据与模型进行客户行为分析预判，特别对流失客户的分析与预判，实施精准营销的更是寥寥无几，这必然导致银行在以客户为中心的转型发展过程中，会遇到一系列与客户发展目标相关的瓶颈，诸如我们常常听到的如下头疼问题：
不知道哪些客群应该重视、哪些应该放弃；
客户流失率很高却不知其原因，不知道如何进行客户流失分析与预判；
不知道如何进行客户预见性营销与精准营销；
不知道如何通过数据分析与模型工具促发客户；
……
那么，如何解决以上问题呢？我们认为，银行首先必须要在客户数据分析这项重要工作里投入必要的资源、人力和物力，并愿意采用专业科学的管理方法与指导，从而使数据分析能够为银行带来实质性的效益。本文我们将通过两个案例的分享助您领悟这项工作的实施要领。
［案例一］客户数据清理分析与分类
首先，将客户数据按照逻辑关系、层层深入划分、清理与分析。先运用数据分析方法将无效客户界定与排除，随后开展有效客户与潜在客户分析、有效客户精细化细分、潜在客户中分离出休眠客户分析等，通过层层分析与剥离，结合银行实际情况，得出对银行有终身价值的客户群。客户数据细分示例如下图：
其次，为了能真正理解客户，需要挖掘更多目标客户的内心深处的需求和行为特征。必须在超越客户身份、年龄类别、资产数字、交易数据等表象洞察客户的需求动因和价值观念，许多洞察客户对于产品的偏好、支付的偏好、渠道的偏好、交易时间的偏好等等。为此，要对分层后的客户进行深入的人文洞察与分析，分析结果用于辅助客户营销策略制定。
那么，什么才是无效客户呢？例如，某零售银行帐户多达350万，暂无精确的客户数，账户金额0-100元达250万（占总账户的71％，可能为无效客户），100-1000元达40多万户，拥有庞大的代发账户。在项目实施之前，该行并没有认识到，中低端账户金额并不等于中低端客户。银行也不知代发客户如何使用其账户资金，不知为什么代发客户资金流出银行。
界定无效客户，需要将数据分析方法与银行实际情况相结合考虑。
在本项目中，由于考虑到零售业务团队、IT团队与财务部门对无效客户定义不一致，首道资深顾问在数据清理之前,与银行相关团队共同协商与定义“什么样的客户在该行算无效客户”。根据第一轮协商，确定以行内资产(AUM)100元(包括100元)以下，并且过去12个月所有账户没有任何动作（如:存储提取和汇入）的客户为无效客户。后又采用统计分析方法与实战经验结合，得出银行各部门均可接受之分类切点。按此方法切除无效客户之后，便获得有效客户数据。
排除无效客户之后，重点对有效客户和潜在客户进行深入挖掘与分析。
在潜在客户中，一部分为有效客户，一部分为休眠客户。对休眠客户，采用相关策略进行营销，观测效果，根据效果为改进银行产品提供相关建议。对于有效客户细分，则可按客户的消费行为、按客户在银行资产额、按客户与银行关系长短、按银行收入贡献度等进行细分，尤其是对于在本行有低资产额的有效客户，需估测客户行外资产，协助进行交叉销售，对本行客户产品拥有情况做精细化分析，将零售客户总客户数，按照产品条线进行细分。通过数据分析，确定客户价值。
［案例二］代发客户流失率分析、客户维护与精准营销
客户流失严重是某银行非常头痛的难题，如何对银行的客户做好维护是该行重点关心的话题。仍然回到之前的问题，该行拥有大量的代发客户，但不知为何代发客户资金流出银行金额较大？针对这个问题，我们的解决方案是：首先对该行代发流失客户进行相关数据细分与分析，确定流失客户特征和属性，同时分析影响客户流失的各因素及各因素之间的相互关系。在此基础上，对流失客户在流失过程中所处时间段，进行数据分析，确定流失客户时空特征，并对流失客户资产特征进行深入分析与判断，进而帮助银行对已经流失或者有流失预警的客户，提供相关流失客户挽留策略。
在项目中我们帮助该行建立了客户维护率模型，以此做好客户流失预判和保留，大幅降低了该行的客户维护成本。通过开发和不断调试，该模型能够帮助该行确定客户流失预期（如预计客户将在3个月或者5个月流失）与营销客户群（如年龄在20-30岁的女性客户群），并给该行提供与设计相关客户维护与吸引策略。例如：若要维护这些客户，避免在预计内流失到他行，则需要配备哪些产品进行营销？需要采取哪些营销活动？通过哪些渠道接触客户？在什么时间段最为适合进行客户挽留？决定哪些客户值得该行团队花费成本进行维护挽留？……为该行大幅降低了客户维护成本，提升了维护效率。客户维护率模型原理示意如下图所示。
除了做好客户流失预判和保留，为了提升该行客户精准营销之预见性,并将精准营销与该行产品(如信用卡)相挂钩，我们在项目中对该行营销数据进行收集与分析，并建立客户反应率模型。首先对该行现有全员营销数据进行收集，按照不同产品条线细分营销数据。与此同时，收集营销客户属性数据，将产品营销数据与客户属性数据相匹配，开发与调试反应率模型。反应率模型用以为营销目标客户群进行系统评分，并根据实际情况设定界定临界分值，剔除分值低于该临界分值的目标客户群，对符合分值之目标客户群提供相关营销策略与产品建议，由此致该行销售成本大幅下降，客户对产品反映率明显提高。客户反应率模型原理示意如下图所示。
总之，大数据时代，“一切从数据出发”应该演变为零售银行日常工作的思维和工作文化。银行需要努力将大数据推向前台，要以客户为中心，深刻洞察客户需求，从而打造个性化的客户体验。因此，应该采用传统数据分析，结合客户需求深入洞察，找出客户行为背后的规律。同时运用大数据技术，得出细分群体的行为特征，从而有目的、有计划地开展精准营销和服务。

㈥ 大数据精准营销如何做

精准营销的实质是根据目标客户的个性化需求设计产品和服务，而大数据就是手段。大数据精准营销做法如下：

1、以用户为导向。

真正的营销从来都是以用户为中心的，而大数据把用户实实在在“画”在了眼前，营销者可以根据数据库内的数据构建用户画像，来了解用户消费行为习惯、以及年龄、收入等各种情况，从而对产品、用户定位、营销做出指导性的调整。

2、一对一个性化营销。

很多销售在推销产品时常常会遇到这样的问题：产品是一样的，但是用户的需求是各不相同的，如何把相同的产品卖给不同的用户？这就需要我们进行“一对一”个性化营销。利用大数据分析，可以构建完善的用户画像，了解消费者，从而做出精准的个性化营销。

3、深度洞察用户。

深度洞察用户，挖掘用户潜在需求，是数据营销的基础。利用数据标签，可以准确获知用户的潜在消费需求。

例如：我们得知一位用户曾购买过奶粉，那么我们可以得知，家里有小孩，相应的可以向他推送早教课程等适合婴幼儿的产品。洞察消费者需求后再进行投放，营销的效果将比撒网式有效且更易成交。

4、营销的科学性。

实践证明，数据指导下的精准营销相对于传统营销来说更具有科学性。向用户“投其所好”，向意向客户推荐他们感兴趣的东西，远远要比毫无目标的被动式营销更具成效。

大数据精准营销包含方面

1、用户画像

用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。具体包含以下几个维度：

用户固定特征：性别，年龄，地域，教育水平，生辰八字，职业，星座。

用户兴趣特征：兴趣爱好，使用APP，网站，浏览/收藏/评论内容，品牌偏好，产品偏好。

用户社会特征：生活习惯，婚恋，社交/信息渠道偏好，宗教信仰，家庭成分。

用户消费特征：收入状况，购买力水平，商品种类，购买渠道喜好，购买频次。

用户动态特征：当下时间，需求，正在前往的地方，周边的商户，周围人群，新闻事件如何生成用户精准画像大致分成三步。

2、数据细分受众

在执行大数据分析的3小时内，就可以轻松完成以下的目标：精准挑选出1%的VIP顾客发送390份问卷，全部回收 问卷寄出3小时内回收35%的问卷 5天内就回收了超过目标数86%的问卷数所需时间和预算都在以往的10%以下。

3、预测

“预测”能够让你专注于一小群客户，而这群客户却能代表特定产品的大多数潜在买家。当我们采集和分析用户画像时，可以实现精准营销。这是最直接和最有价值的应用，广告主可以通过用户标签来发布广告给所要触达的用户。

这里面又可以通过上图提到的搜索广告，展示社交广告，移动广告等多渠道的营销策略，营销分析，营销优化以及后端CRM/供应链系统打通的一站式营销优化，全面提升ROI。

4、精准推荐

大数据最大的价值不是事后分析，而是预测和推荐，我就拿电商举例，"精准推荐"成为大数据改变零售业的核心功能。

数据整合改变了企业的营销方式，现在经验已经不是累积在人的身上，而是完全依赖消费者的行为数据去做推荐。未来，销售人员不再只是销售人员，而能以专业的数据预测，搭配人性的亲切互动推荐商品，升级成为顾问型销售。

㈦ 1大数据是如何助力文旅市场细分、目标市场选择和市场定位的

大数据可以通过采集、分析和培岩挖掘旅游行业相关数据，实现对文旅市场的细分灶中樱和目标市场的选择。同时，大数据还可以根据用户的消费习惯、需求和行为等信息，对市场进行定位，并提供个性化的隐丛推荐服务和营销策略，从而帮助企业更好地满足消费者的需求，实现市场规模的扩大和效益的提升。

㈧ 如何利用大数据进行客户关系管理

如何利用大数据进行客户关系管理

近几年“大数据”一直被炒得很火热，如果你留心观察，会发现我们身边各行各业都在说“大数据”。大数据究竟是什么？至今没有一个被广泛采纳的明确定义。但 一般来说，大数据具备以下4个特点：第一，数据体量巨大，计算量大；第二，数据来源多样，包含多种类型的数据；第三，数据价值密度低，整体价值却弥足珍 贵；第四，数据收集、处理、分享、分析速度要求快。运用大数据进行客户关系管理的企业有很多经典的例子，比如披萨店在客户要求购买海鲜披萨时，根据客户体检记录、借阅书 籍及家庭情况等等，向其建议更符合客户的小一号蔬菜披萨；沃尔玛根据数据挖掘发现，尿布和啤酒的联系在于，太太让先生买尿布时，先生会犒劳自己两听啤酒。 其中，我们不难发现运用大数据管理客户关系，最重要的方面就是数据的统计分析。借助客户关系管理系统做数据分析，可以帮助你实时处理数据、预测分析、指导下一步行动，让企业了解客户需求、识别和利用商业机会、提高产品和服务质量，提高决策质量和速度，更快、更准地赢得客户“芳心”。但要运用大数据进行客户关系管理，必须做好以下几个方面：1、建立全面、准确的海量数据。简单了解客户的姓名、联系方式和住址是远远不够的，那只是了解客户的基础。如果企业自己都不了解哪些是新客户、哪些是老客户、客户购买过什么商品、参加过企业组织的什么活动等等都一无所知，那么客户关系管理工作的实施注定会是失败结尾。2、精细化管理。企业应该将经营管理中的每一个环节都精细化管理，比如借助CRM将每一个任务都具体到事件，每一件工作都落实到底，每一个问题及时检查，每一个数据都分析彻底，每一个客户都服务到家，企业会在这样的细节中成长。3、数据挖掘。分析数据是为了建立更有指导意义的战略行动，挖掘更有价值的信息。通过CRM系统中挖掘的数据信息，企业可以用来提升产品质量、提高服务效率、开发符合市场需求的新产品、做更多符合地域、人群需求的营销活动等等。

以上是小编为大家分享的关于如何利用大数据进行客户关系管理的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

㈨ 精准大数据如何获取精准客源

大数据获客是近几年兴起的企业获客方式，主要是针对2B企业的，帮助销售挖掘精准企业客户资源。

这类大数据获客平台，爬取整理了全网的企业数据信息，并且自动进行数据清洗，每日动态更新，过滤掉无兄和效过期的信息，有效率比较高。

最重要的是可以根据局李不同行业的目标客户画像，设置筛选条件，精准筛选出企业的目标客户名单，对于销售型企业拓客来说是非常高效的，还可以降低整体获客成本。

现在科技这么发达，获取客户信息的渠道也是多样化桐尘迟的，只要在软件上输入你需要的客户行业跟地区，精准的客户手机号就能一键提取出来，并且一键导入通讯同步微信好友，客源的问题解决了剩下的就是跟客户谈生意了。

㈩ 大数据工程师如何进行数据精准分析

1、首先需要收集客户的各种数据。比如客户的交易时间、交易次数、消费金额、主要购买产品等等，数据一定要真实并且准确，否则就没有任何意义。
2、将收集到的数据进行分析。通常是将客户分为有效客户和无效客户，有效客户通常指的是活跃和不活跃的客户，然后再将不活跃的客户进行下一步的细分，因为这一类的客户是最有可能再转化回活跃客户的。
3、通过分析获得了客户的分类，然后就需要对客户进行管理，建立有效的客户管理制度，定期进行检测，通过客户分析会、例会等讨论出客户活动的方案，有的放矢针对客户的情况进行下一步的营销。
4、除了用有效无效来分析客户，还需要通过客户所带来的价值来分析客户。也就是说那些能够为公司带来大利润的客户就是高价值客户，数量占少数，但是重要程度高，这部分客户通过分析应该是公司重点提供支持去维护的客户。
5、需要注意的是客户分析不是一成不变的，需要定期进行分析维护。因为随着生意的变化和外界环境的变化，客户本身就存在着变化，很有可能今天这个重点客户由于公司业务调整变得不再重要，那么这种情况就需要重新划分客户的等级。