说到客户群体，大家应该都很熟悉。我们在做客户管理和客户营销的时候，离不开相应的客户群体划分。做好客户群体划分，可以事半功倍。谁分得更好，谁效率更高，谁就是赢家。本文以零售银行的客户群体划分、新客户管理和特色客户群体管理为例，介绍了客户群体划分的方法和相应的客户群体管理策略。供您参考。
客户群划分的维度和意义
客户群是根据一定的条件划分人群，成为一群具有共同特征的人。然后，这里提到的某些条件和共同特征构成了客户群划分所需的多个维度。客户群划分的常用维度是什么？具体有以下三种类型：
一是性别、年龄、地域、职业、收入、经济条件等人口和社会学信息的维度。
二是活跃信息相关维度，如浏览、点击、购买、共享、访问、访问等。
第三，交易信息，如交易次数、交易金额、交易类别等。特别是金融企业，非常重视交易信息等维度对客户群体的划分。
下图以银行零售客户为例，列出客户群可以从以上三个维度划分的客户群:
客户群划分的意义是什么？为什么要划分客户群？主要有三个原因:
一是帮助企业更好地了解客户，了解客户的需求和潜在需求，从而明确与客户群相关的肖像；
二是区分客户的特点，划分客户的偏好，帮助我们在营销过程中提高准确性，避免同一策略的全覆盖；
第三点是划分客户的价值。在营销资源有限的情况下，有限的营销资源可以根据不同的优先级划分为不同的营销策略。
下图是金融企业新客户激活转型活动前后的效果对比。可以看出，在相同的活动资源和渠道下，通过数据分析找到现金活动的敏感客户群体后，转化率可以提高3%，转化成本也可以降低 。
客户群划分和营销的全过程
1.确定客户群划分目标
客户群划分的第一步是明确业务目标。不同的业务目标决定了我们使用不同的方法组合：例如，如果客户划分是为了提高客户价值，那么在客户群划分的过程中，我们可以关注客户价值评估的方法（价值金字塔模型，RFM等)，同时需要确认具体业务下的价值评价维度。
2.选择客群划分方法&数据洞察
选择客户群划分方法和数据洞察过程。各种客户群方法论的使用伴随着数据洞察和计算分析，如使用RFM在划分客户群时，需要同步R、F、M计算三个维度的高低标准点，选择确定R、F、M在三个维度上，还需要洞察和分析基本的业务数据。
3.客户群的划分和计算
选择基本划分方法和使用维度后，需要进行客户群划分实践，客户群规模需要根据业务需求和资源规模不断计算和调整，没有统一的标准。
4.数据洞察&制定策略
根据客户群体的特殊数据洞察和分析，根据不同客户群体的现状和业务目标制定相应的营销策略，包括营销系统、营销资源、营销方法和营销渠道。
5.营销后评估和优化
战略实施后，对营销策略进行后评价，建立评价指标体系，进行数据监控和分析。依靠数据分析结果调整营销策略和客户群分割策略，形成客户群营销闭环。
行业实践：零售银行的客户的划分和运营
接下来，我们将进入实践案例，带您了解零售银行的客户划分和业务实践。
首先，整个客户群划分的第一步是确定客户群划分的目标。
客户群分为宏观目标和微观目标。对于银行零售客户的经营，主要有两个宏观目标。一是提高客户管理资产（AUM提升)，通过提升构成AUM实现各种分类资产AUM整体改进；二是优化客户结构，不断推动低层次、低价值客户向高层次、高价值客户转型。在这个过程中，它也会带来AUM改进和优化客户资产配置。
与宏观目标相比，微观目标更加丰富多样，包括APP MAU、财富客户保级率、基金持有客户数、存款产品销售、联系覆盖率、升级转率等。那么这些微观目标的逻辑是什么呢？这些看似分散的目标，其实都有其内在的联系，都是按照一定的逻辑从两个宏观目标层层分解出来的。该指标的拆解过程在实际战略制定过程中非常重要。我们需要将宏观指标拆解到具体的可执行任务中，以便继续制定和实施后续战略。
第二步是选择客户群划分的方法，做好数据洞察和客户群划分和计算。
如下图所示，银行零售客户分层可分为战略层和战术层。战略方向的分层为后续业务运营提供了总体方向，可分为客户生命周期模型和价值金字塔模型；战术分层，指导后续业务战略的输出和着陆，可采用事件分类方法、各种特征模型等。
第三步是根据数据洞察力制定战略，形成整体业务系统。
我们已经有了客户群整体划分的体系，接下来要做的就是制定策略。在进行各种特殊数据洞察之前，首先要建立一个整体的战略系统，下图显示了客户业务战略系统构建的组成要素。相应的战略分为生命周期的各个阶段，客户的转型旅程和需求是如何变化的，每个时期的具体业务目标是什么，战术细分需要从哪些方面开始，匹配什么营销渠道。这就形成了整个商业战略的框架体系。
此外，营销渠道是最终策略接触客户的必要环节。有必要根据不同的场景选择合适的接触渠道，并进行渠道组合营销，以完成战略实施。通过主被动营销渠道的协调，在线和离线营销渠道相互补充，建立多元化的协作营销模式。
第四步是进行战略后评估和优化。
战略后评价最重要的是建立一套评价指标体系，评价指标体系应个性化。对于不同类别的客户群体和不同类别的策略，每个策略都有自己的特点。以下图为例，我们可以考虑从这些方面构建评价策略的指标体系。
在形成战略效果评价指标体系后，需要做好埋点补充和数据口径检查，以便更好地评价和优化：1。完善各类战略的效果指标体系，照顾战略的个性化转型目标。
2.数据口径明确统一，埋点准确完善。
3.策略发布和监控回收数据，进行多维钻分析。
4.通过数据分析、战略效果评价、实验组和对照组效果评价数据，有效确定当前战略对目标结果的有效性。
5.优化发布机会、人群选择、产品权益、触摸渠道、文案设计等效果不佳的策略。A/B确保新战略有效性的提高。
行业实践：零售银行新客户的数据洞察和经营理念
目前，获取客户的成本越来越高。如何激活、转化和保留来之不易的新客户是许多企业非常关注的问题。
首先，确定新客户的业务目标，洞察数据，通过数据洞察和分析确认新客户的业务时间节点和重要行动，探索新客户的行为特征和肖像。
其次，梳理新客户业务路径，细分客户群，梳理新客户业务理念，结合新客户旅程和新客户转型成长路径。
最后，形成新客户管理框架。新客户运营结束后，需要根据新客户状态进行分流，进一步进行客户群运营。
在构建新客户业务框架的早期阶段，数据洞察是一个非常重要的环节。如何构建数据分析的逻辑框架在一定程度上决定了我们后续的分析结果是否有效。AUM改进和客户级跳跃是结果指标，需要拆解结果指标，获得可执行的过程指标，以便具体分析数据需求。具体步骤如下：
第一，明确新客户运营的预期是什么？这就需要从结果指标中寻找定义过程指标的突破口；
第二，为什么要做新客户管理？需要证明客户群管理是有价值的。与这些没有新客户管理的新客户相比，后续发展有什么区别？变得更好了吗？
三是如何管理新客户？ 通过数据分析探索关键业务动作，帮助我们了解新客户群体可以通过哪些动作转化发展到结果目标。
行业实践：零售银行特色客户群运营示例
以上介绍了数据洞察力在客户运营中的重要地位和具体实践，以及如何将客户划分为战略输出。下一个案例以专业女性客户为例，展示计划实施过程中的一些战略细节。
经营职业女性客户群，首先要了解客户群，做客户群的划分。特色客户群是战术分组后，为了更好地实施战略，更仔细地分割客户群，梳理与客户相关的不同事件。接下来是对数据的洞察。通过多维数据洞察，了解客户群的基本特征，从而为我们的营销指明方向。数据洞察后，形成客户群肖像。在形成客户群肖像时，可以根据客户群的基本信息提出营销方向应的建议，从而制定具体的策略，最后是策略监控和迭代，形成营销闭环。
通过数据分析，我们就会形成不同的客群画像，这对于策略制定就会给到一些方向和建议。比如营销场景的选择、资源营销的方向性指导、渠道营销方向的选择。
在具体到策略落地的过程中，有很多的细节需要关注，比如人群圈选的细致规则、配置什么样的产品和权益、触达的渠道怎么选择组合、触达的时间和内容文案等等。
在策略落地时，每一个策略都应该有一个个性化的效果评估指标体系，对策略进行数据监控。对比不同的策略，在不同环节中的转化效果，并根据监控所得的数据，对运营策略进行迭代优化。迭代方向的假设，同样可以通过A/B测试的方式，测试之后再去进行有效的上线。
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