美国亚特兰大营销公司客户分群决定营销成败.将现有的消费群体按照一定规则分成若干个小群组，使得不同组客户之间特征差异明显，同一群组内客户特征相似。
为什么进行客户分群
目前，大众化营销已经失去了优势，精准化的营销策略逐渐被认可，客户分群可以深入了解客户，提升消费者对于品牌的满意程度，提升销售效率与业绩，对于预算有限的项目，客户分群可以更好的定位高质客群，达到精准化营销的目的。
不同领域的客户分群
品牌品牌领域的消费者市场分群场景下，可侧重于分析不同消费群体背后的驱动因素及其市场竞争情况，关注最具代表性、最具商机且能够带来更高利益的群体；
媒体媒体领域中，可侧重于分析目标群体的特征，关注针对不同媒体何种方式传播信息最为有效，预算有限时应该保证何种媒体的信息从而有效的传达到目标消费群，并针对需求分群结果去进行产品定位与用户触达；
渠道渠道领域中，可侧重于分析不同群体的渠道偏好，关注如何在每个影响点提供个性化的消费者体验、运用何种手段获取潜在客户名单，从而精准营销并提高客户保留率，并依据客户价值的分群去预算不同客户的营销经费；
产品与服务产品与服务领域，可侧重分析如何依据不同消费群体的需求提供不同的产品与服务、产品捆绑销售对不同群体的效果如何、品牌定位如何以及哪些消费者具有最有价值需优先提供服务。
客户分群时，维度需要考虑全面，以保险行业为例，进行客户分群时，可参考如下的数据维度：
客户基本特征
年龄、性别、地址、职业、教育程度
家庭信息
婚姻状况、是否有子女当前地址居住时长
线上行为习惯
在线购买保单次数、在线咨询类型次数、在线产品评论或评分、在线或电话中心投诉建议或表扬次数、电话中心沟通次数或时长
收入状况
年收入、投资情况
住房状况
自有或租赁、自有房屋市场价值、放贷总额
消费状况
月均信用卡消费金额、月均信用卡使用次数、月均线上消费金额、月均线上消费次数
投资偏好
缴费偏好、渠道偏好、缴费形式
出险/退保
出险次数、退保率、拒保次数
投保对象
为自身投保、为配偶投保、为子女投保、为父母投保
产品类型
消费型保单占比、分红型保单占比、长险保单占比
保单情况
保单总数、件均保额、件均年缴费保费、第一次购买保单距今时长
客户分层的技术实现
通常，使用聚类算法进行客户分群，例如层次聚类算法与K-means聚类算法。
分层聚类也称系统聚类法，是根据个体间距离将个体两两聚合，再将聚合的小群体两两聚合直至聚为一个整体，最终依据实际需要选定聚合的层级从而确定聚类个数，计算量较大。
K-means聚类目前比较流行，通常五个步骤即可实现：
设定分群组数K
随机指定每组的中心
将离中心最近的个体归到对应群组
重新计算群组的中心点
用新的中心点重新对个体进行归组
层次聚类与K-means聚类哪种好？
层次聚类算法与K-means聚类算法各有千秋。
从优点角度来说，层次聚类算法不需要事前确定聚类的数量，后期可以依据业务和对数据的了解程度确定类的个数；K-means聚类是一种快速的聚类算法，得到的结果简单易懂，对计算机性能的要求也并不是很高，应用较多。
从缺点角度来说，层次聚类算法需要计算出样本间的距离，并且还需要在聚类的每一步都计算出类间距离，当样本容量较大时，需要占据较大的计算机内存空间，会为应用带来一定的困难；K-means聚类算法需要事前就确定出类的个数K，所以需要对K值有一个事先的认识，这一点，是对分析师经验与数据感觉很大的考验。
项目中的客户分群
实际项目中，如何依据客户分群制定营销策略呢？到底怎么做？下面是我在实际项目中，从拿到数据到最终落地营销策略的具体实现步骤：
数据整合与清洗
1 客户基本属性信息等表单数的整理与汇总
2 甄别有价值的三方数据
3 理解表间关联规则，整合出可供分析使用的数据宽表
4 反复查看数据准确性
5 整理出数据维表
6 初步选择变量
数据探索
1 探索数据基本信息，定性变量数字化，分析并处理缺失值与异常值
2 理解变量实际含义并生成衍生变量
3 数据标准化
4 变量相关性分析，依据相关性筛选变量
5 判断是否需要抽样，如需要，则进行抽样
客户分群
1 假定分群数K=6，在K=4-8间均建立客户分群
2 确定合理的分群数量
3 认识组内特征，对比组间差异，从业务角度证明分群结果的合理性
4 与业务人员沟通，对分群变量组合、群组样本数量进行调优
客户画像
1 对各个群组客户进行全方面全维度的画像
2 画像包含人群属性、行为特征、消费倾向、投保偏好等等
3 识别高价值客户
制定营销策略
1 基于画像结果深刻认识各群体客户的特征与差异
2 针对特征产出差异化的营销策略
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