【数据分析】基于RFM模型的线上零售中的客户细分（一）：客户细分
基于RFM模型的线上零售中的客户细分（一）
简介：RFM模型通常被用来衡量客户价值和客户创利能力，是商业数据分析中的重要工具和手段。这次我将使用RFM模型对线上零售数据进行客户细分。本篇博客是关于客户细分的相关介绍，具体实例项目将在下一篇博客《基于RFM模型的线上零售中的客户细分（二）：RFM模型实战》中介绍。
1.引言
在定义客户细分之前，让我们先来看一下在线零售的工作方式以及相关数据的情况。当某人进入零售商店并购买一些商品时，将会生成以下基本数据点：
- 客户名称/客户ID
- 客户地址/联系电话
- 发票号码
- 产品名称和产品代码
- 数量
- 单价
- 交易日期和时间
- 优惠券号码
- 折扣金额
现在我们已经对零售数据的外观有了基本了解，下一步则需考虑应该如何制定有效的营销策略。
对于小型公司，客户群通常很小，甚至可以针对到每个目标。但是，随着业务规模的增长，企业将不可能对每个客户都有针对性，这时候人为的去判断需要跟踪哪些客户是行不通的，企业必须使用数据驱动的方法来构建适当的策略。
对于大中型零售店，不仅需要思考如何获取新客户，而且还要思考如何保留客户。许多企业从“最佳”或高价值客户那里获得大部分收益。由于公司拥有的资源有限，因此找到这些客户并将其作为目标至关重要。找到处于“休眠状态”或具有潜在价值的客户对于解决问题也同样重要。因此，公司需要使用客户细分技术。
商业和经济学中经常使用的一种原则是帕累托原理，即任何给定事件，20%的原因导致了80％的结果。用业务术语来说就是20％的客户贡献了公司总收入的80％。这就是为什么找到这群人很重要。
2.了解客户细分
客户细分是根据客户的共同行为或其他属性将客户分为几组的过程。这些组在它们内部应该是具有相同性质的，并且还应彼此不同。整个过程的总体目标就是确定高价值的客户群，即增长潜力最大或盈利最高的客户。
客户细分方法可用于制定量身定制的营销活动以及设计整体营销策略和计划。
公司主要会考虑是否对客户进行细分以及如何进行细分。这将取决于公司的理念及其提供的产品或服务的类型。遵循的细分标准类型将在业务运营和制定策略的方式上产生巨大差异。
- Zero segments：<未区别的方法> 公司以相似的方式对待所有客户，采取的是没有差异化的策略，并且一次大规模的营销活动就可以触及所有客户群。
- One segment：<聚焦方法> 公司将目标锁定在严格定义的目标市场中的特定群体或特定人群。
- Two or more segments：<差异化方法> 公司针对其客户群中的两个或多个群体，并针对每个细分市场制定特定的营销策略。
- Thousands of segments：<超细分方法> 公司将每个客户都视为唯一客户，并为每个客户提供定制的服务。
一旦公司确定了客户基础和目标客户群的数量，就需要确定决定细分客户的因素。
对企业营销公司进行细分的因素：
- 行业
- 员工人数
- 地点
- 市值/公司规模
- 公司年龄
对消费者营销公司进行细分的因素：
- 人口统计：年龄，性别，教育程度，种族，收入，就业，爱好等
- 近期度，频率和货币：上一次交易的时间段，客户交易的频率以及交易的总货币价值
- 行为：以前的购买行为，品牌偏好，生活事件等
- 心理因素：信念，个性，生活方式，个人兴趣，动机，优先事项等
- 地理位置：国家/地区，邮政编码，气候条件，城乡差异等
3.为什么要细分客户
客户细分有很多潜在的好处。它可以帮助公司制定针对客户的有效策略。这直接影响到整个产品开发周期，预算管理实践以及向客户交付定向促销内容的计划。例如，一家公司可以生产高端产品，廉价产品或廉价替代产品，具体取决于产品是针对其最高收益客户，经常购买者还是低价值客户群。它还可以微调产品的功能，以满足其客户的特定需求。
最后，公司还可以使用此技术来测试其不同产品的定价，改善客户服务以及追加销售和交叉销售其他产品或服务。
4.如何细分客户？
想要进行客户细分，公司需要有清晰的愿景和目标。可以采取以下步骤在广泛的基础上找到客户群。
- 分析现有的客户群：了解地理分布，客户偏好/信念，查看网站搜索页面分析等。
- 加深对每个客户的了解：将每个客户映射到一组偏好，以了解和预测他们的行为，感兴趣的产品，服务和内容。
- 定义细分机会：定义细分后，应该对每个细分及其挑战和机遇有适当的业务理解。可以扩展整个公司的营销策略，以满足不同的客户需求。
- 研究细分市场：在巩固了不同客户细分的定义和业务相关性之后，公司需要了解如何修改其产品或服务以更好地迎合他们的需求。例如，它可能决定为某些客户提供比其他客户更高的折扣，以扩展其活跃客户群。
- 调整策略：尝试新策略并了解时间和经济状况对不同细分市场客户购买行为的影响。然后应重复该过程以尽可能完善策略。
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