客戶細分，英文 “segmentation” 是營銷人員一直在做的工作，客戶細分是營銷永恒的主題。一方面，由于營銷資源的有限，我們不可能對所有的客戶投入同樣的營銷資源，另一方面，當今的消費者的消費行為越來越個性化，有不同的偏好好，營銷者必須迎合客戶的個性化需求。我們的問題是：是不是客戶分得越細越好，是不是1對1營銷是精準營銷追求的最高境地哪？

　　其實1對1營銷并不是數(shù)據(jù)庫營銷的新概念，最典型的1對1營銷其實就是傳統(tǒng)營銷培訓介紹的大客戶營銷：每一個大客戶都有專門的客戶經(jīng)理跟進。這是成本最高的營銷方式。對擁有大量客戶的公司來講，這是不切合實際的。另一個極端就是大眾營銷，對大眾性的產(chǎn)品，如可樂，就是最好的營銷方式。

　　但是對絕大多數(shù)的企業(yè)是介于兩者之間的。對這些企業(yè)，隨著客戶群的逐步細分，營銷的回報會逐步提高，但是過度的細分必然導致單一客戶的營銷成本迅速增加而降低營銷回報。因此在理論上講，針對一定的市場環(huán)境，特定的業(yè)務和產(chǎn)品，一定有一個最適當?shù)目蛻艏毞值某潭龋�在這個點上，營銷回報是最高的。 在中國，絕大多數(shù)企業(yè)還處于粗放營銷的階段，科學合理的客戶細分，可以不斷地提高營銷回報。本課程主要從這個角度來介紹客戶的細分。

　　但是如何進行客戶細分？如何在客戶細分的基礎(chǔ)上，開展更加個性化的營銷，是所有營銷人員最關(guān)心的實務。

　　傳統(tǒng)的客戶細分的方法主要來自于經(jīng)驗，和市場調(diào)研，客戶細分的方式比較感性和直接，客戶群的界定比較模糊，如老年人，青年人，時尚人群，高收入人群等。這種客戶細分比較適合同樣讀者或觀眾比較模糊的傳統(tǒng)媒體。傳統(tǒng)的細分策略的隱藏著這樣的弊病：比如喜歡旅游的人群，和不喜歡旅游的人群在消費的行為上差異最大，過去購買多的人將來會購買更多的產(chǎn)品。但是事實上可能是結(jié)婚和單身的消費行為差異可能是最大的，而購買頻率最高的人將來更可能購買更多的產(chǎn)品。

　　計算機技術(shù)，數(shù)據(jù)庫技術(shù)和網(wǎng)絡技術(shù)發(fā)展，使我們可以將客戶的信息和消費行為記錄下來，我們可以通過電子和網(wǎng)絡的渠道與客戶互動，這為我們開展更精準的數(shù)據(jù)庫營銷奠定了技術(shù)基礎(chǔ)。同時也為數(shù)據(jù)庫營銷也對客戶細分的方法和技術(shù)提出了更高的要求，反過來數(shù)據(jù)庫營銷技術(shù)也為客戶細分賦予了新的含義，追求更高的營銷回報成為可能。

　　基于數(shù)據(jù)庫營銷的客戶細分的意義

　　數(shù)據(jù)庫營銷的客戶細分技術(shù)可以大大地提高電子郵件營銷、直郵、電話營銷和網(wǎng)絡營銷，及其整合營銷的反饋率和銷售轉(zhuǎn)化率，還可以改進傳統(tǒng)營銷的客戶細分方式。

　　數(shù)據(jù)庫營銷的客戶細分技術(shù)更高級應用在于，為客戶，渠道和產(chǎn)品的匹配提供的可能。所謂客戶，渠道和產(chǎn)品的匹配就是不同的細分客戶群，提供不同的產(chǎn)品，通過不同的渠道（如電話、電子郵件等、營業(yè)廳）開展營銷和服務。

　　基于數(shù)據(jù)庫營銷的五大客戶細分方法

　　1） 基于人口的細分

　　2） 基于消費行為的細分（FRM方法）

　　3） 基于客戶價值的細分

　　4） 基于數(shù)據(jù)挖掘的細分

　　1) 基于人口的細分

　　這種細分方式是比較容易理解的，其實也是傳統(tǒng)細分方法。目前絕大多數(shù)的企業(yè)開展數(shù)據(jù)庫營銷還停留在這個階段。可能因為企業(yè)的客戶數(shù)據(jù)庫，或者外購的數(shù)據(jù)庫只有這些信息，也可能，這樣更簡單。

　　基于人口細分可以選擇很多指標

　　對于B2C的行業(yè)，主要的細分指標包括：

　　• 人口統(tǒng)計細分：年齡，性別，階層，婚姻，子女數(shù)據(jù)等　

　　• 社會經(jīng)濟學細分： 職業(yè)，收入，資產(chǎn)等　

　　• 地理細分：城市，街道，小區(qū)等　

　　• 消費行為細分：消費，購買渠道，品牌忠誠度等　

　　• 心理與性格細分：態(tài)度，興趣和看法等　

　　• 生活方式細分：時尚青年，工作狂，小資等　

　　對于B2B的工業(yè)品行業(yè)，可能包括一下的細分指標：

　　• 行業(yè)

　　• 所在區(qū)域

　　• 雇員人數(shù)

　　• 營業(yè)額

　　• 分之機構(gòu)

　　• 企業(yè)性質(zhì)和國別

　　• 聯(lián)系方式

　　• 關(guān)鍵聯(lián)系人（職務、部門，聯(lián)系方式）

　　有了基于人口的客戶細分，就可以針對不同的人群開展個性化的營銷，比如對男性的反饋激勵采用剃須刀，對女性的反饋激勵采用贈送瑜伽卡。對高收入人群促銷高價值房型，對低收入人群推廣低價格房型，對不同的客戶群采用不同的話術(shù)等。

　　通過測試和不斷改進，反饋率和銷售轉(zhuǎn)化率一定會大大超過群發(fā)。

　　2) 基于消費行為的細分（FRM方法）

　　當客戶已經(jīng)在你們公司產(chǎn)生了消費行為，并且你記錄了他們的消費行為，如購買時間，產(chǎn)品和金額，可以想象，這些信息里一定蘊含著消費者未來的消費行為預測信息以及對營銷活動反饋的規(guī)律。理論上講，我們可以通過數(shù)據(jù)挖掘來獲得里面的規(guī)律，并預測這些客戶的行為，但是數(shù)據(jù)挖掘是對人員，技術(shù)，工具，時間要求很高的數(shù)據(jù)處理過程，投入的成本也很高。對很多公司來講，不大可行，也沒有必要。

　　有沒有更簡單可行的方式，可以幫助我們獲得主要的規(guī)律，來提高未來的營銷活動的效果哪？ 答案是有。這個方法就是RFM，歐美等發(fā)達國家使用多年，行之有效，投資回報非常高。

　　我們先用我們的經(jīng)驗來理解一下基于消費行為的細分方法基本思路。 如果老板要你列出頭大客戶清單，那些客戶最有可能在未來的一年里在你們公司購買最多產(chǎn)品，這樣我們可以把有限的銷售人員集中在這些客戶身上。 一個最簡單（雖然可能不準確，但總比沒有好）就是把過去一年所有客戶的購買總額排個序，取出銷售總和占整個年銷售額20%的排在前面的客戶。這些客戶就是你的大客戶。這就是最簡單的RFM客戶細分的方法：按照銷售額的細分（MONEY），你也可以把銷售按照10等分，3等分等，時間跨度可以一年，一個季度，三年都可以，銷售額可以用其他的指標，如網(wǎng)站的發(fā)帖量，積分數(shù)量等。圖1是按照銷售額客戶分組的處理。

　　研究表明,客戶的購買頻率（Frequently）也與未來的消費行為有密切的關(guān)系，同樣地，上次購買時間( Recently)與現(xiàn)在的時間間隔也與未來的活動反饋有密切的關(guān)系。數(shù)據(jù)處理的方式是一樣的，這里不再展開。

　　這樣我們就可以分別按照過去某一時段的消費金額，購買頻率和間隔時間給客戶分組， 通過測試會發(fā)現(xiàn)，那個組對某個直復營銷營銷活動（比如直郵，電話銷售）的反饋率，或轉(zhuǎn)化率最高，正式執(zhí)行活動專門挑選出高反饋的組。大家注意，多數(shù)產(chǎn)品或環(huán)境下，銷售額越大，購買頻率最高，或者購買時間越近的，反饋越高，但很多時候不是這樣。

　　再進一步，把三個維度綜合在一起，我們就給客戶分成了5x5x5=125個立體的單元（加入都是5等分），每個單元進行編號，如532，就是R的第5組，F(xiàn)的第3組，M的第2組。見圖3

　　在開展一個營銷活動前對所有的單元進行測試，并計算某個單元組的營銷投資回報, 如盈虧投資回報指數(shù)，指數(shù)越高效果越好，負數(shù)就是虧損的活動，示意圖4所示。從分析圖可以看出，我們只針對555單元的客戶群開展活動，其營銷回報一定是非常客觀的。

　　在開展一個營銷活動前對所有的單元進行測試，并計算某個單元組的營銷投資回報, 如盈虧投資回報指數(shù)，指數(shù)越高效果越好，負數(shù)就是虧損的活動，示意圖4所示。從分析圖可以看出，我們只針對555單元的客戶群開展活動，其營銷回報一定是非常客觀的。

　　這些方法每一個營銷人員只需要簡單的培訓，就可以進行RFM分析和分組，但是帶來的營銷費用的節(jié)省和投資回報的增加是驚人的。如果經(jīng)常做同樣的分析，可以通過專業(yè)人員編程設(shè)計工具，需要的話， 我們也可以幫助大家設(shè)計工具，這樣每次分組和分析時可以節(jié)省大量的時間。

    上面只是對RFM方法原理的分析方法介紹，在實際的工作中，可以根據(jù)企業(yè)，產(chǎn)品和預算的情況靈活的發(fā)揮和延伸。舉一個案例，看看他們是如何RFM方法提高銷售業(yè)績的：

    案例分析：用RFM保持有價值客戶

    全勝公司是一家小型化工原料貿(mào)易企業(yè)，年銷售額4000多萬元，最有核心競爭力的產(chǎn)品是食品添加劑，如檸檬酸等，頂端客戶是幾家國際知名大型的飲料制造企業(yè)在當?shù)氐墓�廠，由高層管理人員親自跟進，客戶關(guān)系維護得很好，能穩(wěn)定地占有較理想的客戶份額。但是該公司還經(jīng)營其他多條化工原料產(chǎn)品線，其他非頂端客戶近1000家，來自不同的行業(yè)，采購規(guī)模和習慣各不相同，要集中有限的企業(yè)資源、保持高價值客戶的忠誠度、防范高價值客戶流失真不是一件容易的事情。利用RFM分析模型，則可有效地改進這方面的工作。

    1)步驟一：分別計算出過去12個月已成交客戶貢獻的總采購金額，可以利用公式計算：

    M×F= TM（Totle Monetary Value，總采購金額）

    *M=過去12個月內(nèi)的平均采購金額

    *F=過去12個月內(nèi)的采購次數(shù)

    總采購金額也可以通過其他統(tǒng)計途徑（例如從進銷存軟件或銷售自動化SFA軟件）獲得。計算出各個客戶的總采購金額后，可以利用EXCEL將客戶名單按總采購金額進行降序排列，把1000家客戶中最前面的1%約10家客戶定義為頂端客戶，把其次的4%約40家客戶定義為高端客戶，把再次的15%約150家客戶定義為中端客戶，其余的800家客戶歸入低端客戶。

    下表是降序排列后第11名起的幾家客戶的情況，它們是40家高端客戶的一部分：

    2)步驟二，把客戶關(guān)系保持的重點首先放在前高端及中端用戶那里，因為頂端客戶的忠誠度高、客戶份額高，再額外花精力的話邊際效益不明顯；低端客戶數(shù)量多、貢獻小，暫時沒有太多精力照料。對于高端和中端的約190家客戶，分別計算出它們過去12個月每次購買到下次購買的平均周期，公式為：

    365天÷F= P

    *F=過去12個月的采購次數(shù)

    *P=Period平均采購周期

    分別計算出這190家客戶最近一次購買日期D到今天的天數(shù)：

    Today – D= R

    *D=Date最近購買日期

    *R=停止采購天數(shù)

    將P（Period平均采購周期）、D（Date最近購買日期）和R（停止采購天數(shù)）依次填寫到步驟一制作的客戶列表中，并利用EXCEL的公式計算出兩者的差△：

    P-R=△　

    *Today今天=2004-11-27

    *統(tǒng)計周期=過去365天

    從圖4中可以看到：

    △>0，停止采購的天數(shù)小于平均采購周期的有甲、戊、庚三個公司；客戶流失安全警戒線范圍

    △=0，停止采購的天數(shù)等于平均采購周期的有丁公司；

    △<0，停止采購的天數(shù)大于平均采購周期的有乙、丙、己三個公司。乙、丙、己三個公司需要立即引起關(guān)注 。因為它們已經(jīng)有些日子沒有按照過去的行為習慣繼續(xù)采購了。進一步觀察，我們發(fā)現(xiàn)乙公司僅僅超過其平均采購周期4天，相對于46天的平均采購周期來說仍然屬于正常的波動范圍，不必過于焦慮，當前可以把它與丁公司同等對待，稍加留意其近期動向即可。而丙、己兩個公司不僅超過了其平均采購周期，而且超過的天數(shù)（26天和22天）比平均采購周期（17天）還大一倍以上。這說明這兩個客戶流失的風險比較大，需要重點關(guān)注。統(tǒng)計員發(fā)現(xiàn)此類情況后，應立即指派工作任務給負責維護丙、己公司關(guān)系的銷售代表，讓銷售代表采取必要的方式了解客戶暫停購買的原因。

    客戶暫停購買的原因可能是客戶本身遭受困難無力采購，也可能是客戶調(diào)整產(chǎn)業(yè)方向，也可能是由于某些事件導致滿意度下降而被競爭對手乘虛而入，也可能是正常的淡旺季波動。銷售代表進行調(diào)查、跟進后，判斷原因并向公司提出合理化建議，以規(guī)避財務風險、盡量擴大客戶生命周期價值。假如原因是客戶遭受到了暫時性的困難，則可在控制應收款風險的基礎(chǔ)上，適當調(diào)整策略協(xié)助客戶度過難關(guān)，當客戶業(yè)務重上正軌后，必然投桃報李，更加忠誠；假如原因是客戶調(diào)整業(yè)務方向，對某種特定的原料采購下降，則要研究本公司的產(chǎn)品線中，有哪些適用于客戶新的發(fā)展方向，有針對性地推薦適銷對路產(chǎn)品，延長客戶的生命周期；假如是由于某些事件處理不當造成客戶滿意度下降，則要設(shè)法向客戶解釋、彌補，并采取有力措施避免重犯，盡量挽回影響；假如是正常的淡旺季波動，則要了解清楚客戶下次購買的大體時間，并預先制定銷售工作計劃，到未來恰當?shù)臅r間提醒銷售代表跟進。

    三、RFM分析模型小結(jié)

    RFM分析模型不是萬能的，它也有其弊端。例如對M平均采購金額，以及基于F×M計算出來的TM總采購金額，還沒有減去產(chǎn)品成本、一對一的銷售、服務和營銷費用、應予以分攤的某些管理費用，因此TM總采購金額還不是更為精確的客戶當期凈價值（NPV, Net Present Value）。如果能以可操作的方式實現(xiàn)對客戶生命周期價值的預測，則目前依據(jù)M的客戶排名將更科學，從而盡量減少遺漏重點客戶的風險。

    簡便地得到客戶價值較高、流失風險較大的客戶記錄列表，并針對列表的客戶記錄直接建立和分派跟進任務，將有價值客戶的流失消滅在萌芽狀態(tài)，甚至做到防患于未然。 

    以上的案例分析，其實已經(jīng)把FRM的方法創(chuàng)造性地應用到了客戶預警與客戶挽留了。

    如果我們覺得FRM的細分還不夠，那就要引入數(shù)據(jù)挖掘工具了，數(shù)據(jù)挖掘可以發(fā)現(xiàn)RFM無法獲取的特殊的客戶群，這些客戶群有特殊的消費行為。并對我們原來的客戶細分方式進行改進。由于篇幅的關(guān)系，我們在下一講介紹。

    作者介紹：王明潭，中國互動與直復營銷咨詢第一人，中國新一代兼具國際眼光和本土實踐的新營銷模式的設(shè)計優(yōu)化大師。王明潭數(shù)據(jù)營銷資訊呢團隊首席顧問，中歐MBA，電子郵件：bobby.liao <>