當(dāng)我們談“細(xì)分”的時候，我們在談?wù)撌裁矗?

大數(shù)據(jù) 細(xì)分用戶活躍度

Terry Meng | 2016-07-07 15:12

【數(shù)據(jù)猿導(dǎo)讀】無論是做生意還是聽到好的商業(yè)模式的時候，常常會伴隨一個簡單的問題：這個商業(yè)模式／生意的客戶群是哪些？這就說到了用戶細(xì)分，那么問題就來了，我們在談?wù)摗凹?xì)分”的時候到底都在談?wù)撌裁?

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關(guān)鍵詞(Key words)：細(xì)分 (segmentation)，客戶細(xì)分 (customer segmentation)，市場細(xì)分 (market segmentation)，客戶肖像 (persona)，市場定位 (Market proposition），STP（市場目標(biāo)定位），精準(zhǔn)營銷，客戶行為。

首先，這是篇專欄，但我希望它不僅限于專欄。希望通過這個平臺分享我所見到過，驗證過，做過的項目經(jīng)驗，確保里面的案例分享都是有實際參考價值。而其中方法論的部分，相信大家一定會有更好的做法和看法。我會把意見收集起來，更新，加注，讓文章變得更好。

好，進(jìn)入正題。

1. What and why

無論是做生意還是聽到好的商業(yè)模式的時候，常常會伴隨一個簡單的問題：這個商業(yè)模式／生意的客戶群是哪些？（例如：uber的主要用戶是哪些？）好的回答會給你說，我的商業(yè)模式主要分B2C，C2C；再好一點的回答會給你說，“我做B2C，主要針對高端xx客戶”。再再好一點的答案會給你說，“根據(jù)我對市場的研究，我主要做B2C的市場，我的客戶主要會集中在群體A以及群體B，我的商業(yè)模式會對不同的群體有不同的運作方式”。(例如：Uber的主要市場是在一線城市，主要細(xì)分市場集中在中高端出租車（出行服務(wù)），主要客戶細(xì)分為服務(wù)提供方：私家車擁有者；服務(wù)受眾：需要更便捷的出行服務(wù)人群。)

也就是說，從受眾的角度來看，把市場一層層剝開為：（歡迎介紹簡單的圖例工具）

市場 (Market) -> 市場細(xì)分 (market segmentation) -> 客戶細(xì)分 (customer segmentation) -> 客戶 (individual customer)

從運營角度來說，如果做的粗糙一些，就是要先了解市場細(xì)分，而做的細(xì)致，則是對每一個顧客有定制化營銷。而對于任何一家公司來說，如何將這個認(rèn)知的過程做好，則是這個生意／商業(yè)模式的關(guān)鍵。而“細(xì)分“（segmentation）很好地從一個相對可控的維度，給予我們決策者／執(zhí)行者足夠的”認(rèn)知“去進(jìn)行商業(yè)決策。這里需要強調(diào)的是，公司是用“細(xì)分”還是客戶定制化營銷，并不是對立的關(guān)系，完全是根據(jù)公司發(fā)展的進(jìn)度和客戶的需求來的。（例如：知乎現(xiàn)在從戰(zhàn)略上來，用客戶細(xì)分解決那些“大”問題，類似這段時間的版權(quán)改版－針對大V／內(nèi)容貢獻(xiàn)者這個segment的加強；類似知乎日報升級－針對普通用戶／非用戶segment的改進(jìn)；）

2. How

說了那么多假大空的東西，現(xiàn)在開始說如何進(jìn)行客戶細(xì)分。

從統(tǒng)計學(xué)的角度來說，這是個分類問題（classification）。而從分析的角度來說，涉及兩個方面：定量分析（Quantitative Analysis），定性分析 (Qualitative Analysis)。在我們迫不及待跳到用什么各類高端模型之前，先來確定我們的目標(biāo)（problem statement), 其實說白了是對兩類客戶認(rèn)知的判斷：

現(xiàn)存客戶 (Existing Customer) – 我的現(xiàn)存客戶是怎么樣，喜歡什么，什么消費習(xí)慣，哪些客戶最值錢等等
潛在客戶 (Prospect Customer) – 我的潛在客戶在哪，他們喜歡什么，通過什么渠道獲取，獲客成本是多少等等

這個問題看上去很簡單，但是實際上，建立這樣的用戶肖像需要很系統(tǒng)的定量分析和定性分析，且缺一不可。而其實根據(jù)你對客戶的了解而提供對應(yīng)的服務(wù)即是一種：產(chǎn)品經(jīng)理的思維，產(chǎn)品開發(fā)的過程。很多大型公司都是由數(shù)據(jù)分析部門，產(chǎn)品開發(fā)部門，市場部門一起去指定新產(chǎn)品的定位（proposition）和戰(zhàn)略的，從而進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。

對于現(xiàn)存客戶和潛在客戶的了解，我們可以通過以下工具來實現(xiàn)：

了解你的商業(yè)模式，是零售類的重復(fù)性銷售，還是會員制度，還是保險/銀行等金融產(chǎn)品類的少頻價高。
然后是了解你的商業(yè)目的：
我是想定位我的產(chǎn)品和商業(yè)模式（Proposition）？
還是指定不同的精準(zhǔn)營銷手段（personalised marketing campaign segmentation）？

還是說提高用戶活躍度？

了解你的用戶基本行為，這個往往會通過很多小的項目（幫助你的其他部門同事）來不斷完善?；旧隙际荝FM分析（Recency，F(xiàn)requency，Monetary）和一些市場營銷活動（marketing campaign）的分析，來了解你的用戶都是些什么人，有什么消費習(xí)慣，他們對營銷活動的反應(yīng)是怎么樣，反應(yīng)率（response rate）是多少。整合2&3點，指定出你的商業(yè)計劃。利用數(shù)據(jù)模型，k-means cluster，CARTs，等等去分類你的已有客戶，看看他們基于某一個指標(biāo)（通常我會使用利潤，當(dāng)然，不同商業(yè)目的不同指標(biāo)）來分類，因為我的商業(yè)目標(biāo)是為高利潤的客戶提高更好的服務(wù)，降低這個客戶群的流失率，增加交叉銷售的成功率（cross-sell rate）。

最后再用這個指標(biāo)，去做為一個統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，衡量之后你指定的商業(yè)計劃對客戶的影響。比如客群A，B，C，D通過精準(zhǔn)營銷A1,B1,C1,D1 分別應(yīng)該有 2%，3%，5%，10%的利潤提升。如果降低原因是什么，升高的原因又是什么？

案例：

作為一家保險公司，我希望通過定量分析和定性分析了解我的現(xiàn)有客戶的需求和行為習(xí)慣，也想了解我的潛在客戶的需求以及如何我接近他們。
根據(jù)我們的數(shù)據(jù)庫，CRM，根據(jù)客戶的基本信息（demographic information）和保單情況，做一系列分析（歡迎補充，根據(jù)實際情況刪減）：客戶的價值 (customer value)

客戶的偏好分析

根據(jù)這些前期的分析，你應(yīng)該已經(jīng)對客戶的類型有了一定了解（什么樣的客戶更容易cross sell，什么樣的客戶更容易取消保單，什么樣的客戶在什么時間，年齡更容易再銷售等等）

根據(jù)你手上擁有的資源和分析成果，你可以大致畫出一個叫所謂客戶生命階段（customer life stage）的框架。簡而言之就是，人的生老病死都是階段性的，而每個階段對保險產(chǎn)品的需求都是不一樣的。而這個框架本身就是一種“細(xì)分”，只是以人的相對年紀(jì)作為坐標(biāo)來劃分。

有的人會說，這個框架其實拍拍腦子就可以想出來了。粗放的角度來看，是的。但是，當(dāng)你要再細(xì)化到：

不同人群的生命階段的需求都是一樣的嗎？
具體代表不同人群進(jìn)入這個階段的事件是什么，標(biāo)志是什么？（Event trigger）
不同的人群，不同的階段，我最好的獲客戰(zhàn)略是什么？
如何量化我的客戶體驗，如何追蹤，如何提升？

那這個時候，你的客戶生命階段和你產(chǎn)品的定位以及相應(yīng)的轉(zhuǎn)化率關(guān)系應(yīng)該可以量化如上圖所示（這里的圖片我隨便在網(wǎng)上找的，大家有什么好的畫圖工具，歡迎推薦）。

再回到如何用統(tǒng)計模型構(gòu)造這樣的“細(xì)分”，其實你現(xiàn)在手上的數(shù)據(jù)有：基本信息（demographic information，年齡，性別等等），也有消費行為的數(shù)據(jù)，或許你還有通過定性分析得來的數(shù)據(jù)。

對于使用什么統(tǒng)計手段，這里沒有一個標(biāo)準(zhǔn)定論。如果數(shù)據(jù)都是靜態(tài)的，例如身份數(shù)據(jù)，我會選擇使用k-means cluster，或者是根據(jù)消費行為習(xí)慣，我可能更多要通過分析每個變量的scale，分布，每一年的變化，來確定是用cluster還是svm還是其它什么數(shù)據(jù)模型。而這里希望追求的是模型的穩(wěn)定性和易用性。

當(dāng)我們完成了對客戶的細(xì)分，再加上你使用的變量，你可以獲得4～6個大細(xì)分。由于你的聽眾不一定和你一樣對數(shù)據(jù)那么敏感，加上數(shù)據(jù)本身就是難以消化的東西。用戶肖像（persona）就很好的解決了這個問題，通過用戶肖像，加上定性分析，你可以用人性化的語言描述出你的客戶類型，讓聽眾一目了然（如下圖）。而定性分析則從更深層次的角度幫你剝析你們個細(xì)分的訴求。你在定性分析的過程中，會使用調(diào)查問卷，focus group，1 on 1 采訪等等。

可以說，當(dāng)你完成以上的幾個步驟和分析之后：

了解你的商業(yè)模式
了解你的客戶數(shù)據(jù)庫，crm
做一系列幫助你了解客戶行為的基本分析（RFM）
制定細(xì)分目標(biāo)（如何衡量，如何追蹤，如何提升）
確定細(xì)分模型（根據(jù)你變量的特點，線性、非線性，scale如何，每年的變化如何等等去選擇不同的模型）
描繪用戶肖像（persona），結(jié)合定性分析（qualitative analysis）更深層次的了解你的用戶。并用人性化，通俗易懂的詞匯描述出來。

你就實現(xiàn)了你對你現(xiàn)有客戶以及潛在客戶的一個了解和定位。當(dāng)公司的數(shù)據(jù)驅(qū)動程度比較高的時候，可以通過很多自動化的機器學(xué)習(xí)方法實現(xiàn)你要求的精準(zhǔn)營銷。比如推薦系統(tǒng)，我這里的推薦系統(tǒng)不是只是給你推薦什么產(chǎn)品，而是根據(jù)不同的應(yīng)用場景，設(shè)定不同的商業(yè)規(guī)則，真正的實現(xiàn)“在對的時間，向?qū)Φ目蛻?，通過對的渠道，推薦對的產(chǎn)品”。

來源：Analytics at Work

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