如何进行产品细分与定位 一步:目标市场定位目标市场定位是一个市场细分与目标市场选择的过程，即明白为谁服务(Who)。在市场分化的今天，任何一家公司和任何一种产品的目标顾客都不可能是所有的人，对于选择目标顾客的过程，需要确定细分市场的标准对整体市场进行细分，对细分后的市场进行评估，最终确定所选择的目标市场。 目标市场定位策略： 无视差异，对整个市场仅提供一种产品； 重视差异，为每一个细分的子市场提供不同的产品； 仅选择一个细分后的子市场，提供相应的产品。 第二步:产品需求定位 产品需求定位，是了解需求的过程，即满足谁的什么需要(What)。产品定位过程是细分目标市场并进行子市场选择的过程。这里的细分目标市场是对选择后的目标市场进行细分，选择一个或几个目标子市场的过程。对目标市场的需求确定，不是根据产品的类别进行，也不是根据消费者的表面特性来进行，而是根据顾客的需求价值来确定。顾客在购买产品时，总是为了获取某种产品的价值。产品价值组合是由产品功能组合实现的，不同的顾客对产品有着不同的价值诉求，这就要求提供与诉求点相同的产品。在这一环节，需要调研需求，这些需求的获得可以指导新产品开发或产品改进。 第三步:产品测试定位 企业产品测试定位是对企业进行产品创意或产品测试．即确定企业提供何种产品或提供的产品是否满足需求(IF)，该环节主要是进行企业自身产品的设计或改进。通过使用符号或者实体形式来展示产品(未开发和已开发)的特性，考察消费者对产品概念的理解、偏好、接受。这一环节测试研究需要从心理层面到行为层面来深入探究。以获得消费者对某一产品概念的整体接受情况。 内容提示： 考察产品概念的可解释性与传播性； 同类产品的市场开发度分析： 产品属性定位与消费者需求的关联分析： 对消费者的选择购买意向分析。 首先，需要进行产品概念与顾客认知、接受的对应分析，针对某一给定产品或概念，主要考察其可解释性与可传播性。很多成功的企业家并不一定是新产品的研发者，而是新概念的定义和推广者。 其次，同类产品的市场开发度分析，包括产品渗透水平和渗透深度、主要竞争品牌的市场表现已开发度、消费者可开发度、市场竞争空隙机会，用来衡量产品概念的可推广度与偏爱度。从可信到偏爱，这里有一个层次的加深。有时，整个行业都会面临消费者的信任危机，此时推出新品就面临着产品概念的不被信任与不被认可的危机。 再次．分析实际意义上的产品价格和功能等产品属性定位与消费者需求的关
客户关系管理中客户细分的数据挖掘分析 - 【摘要】主要研究客户关系管理中的客户细分的数据挖掘，对客户关系管理、客户细分以及数据挖掘的内涵与相关理论进行了认真学习，并对客户细分的数据挖掘方法进行了研究，对客户关系为中心的企业管理模式提供了技术支持。 【关键词】客户关系管理；客户细分；数据挖掘 市场经济给企业发展带来了日益激烈的竞争环境，企业开始重视客户资源的发掘与分析企业的工作重心逐渐从产品转移到客户。客户关系管理是客户细分的有效工具，而数据挖掘技术就是客户细分有力的技术支撑。 一、理论研究 1.客户关系管理 客户关系管理的目标是依靠高效优质的服务吸引客户，同时通过对业务流程的全面优化和管理控制企业运行成本。客户关系管理是一种管理理念，将企业客户视作企业发展最重要的企业资源，采用企业服务优化等手段来管理客户关系。但是客户管理管理同样是一种管理技术将最佳商业实践和数据挖掘、数据仓库、销售自动化以及信息技术结合起来，为企业销售、客户服务等提供了一整套业务自动化解决方案，为企业实现从电子商务现代化企业模式提出了明确的方法。客户关系管理并不是单纯的信息技术或者管理技术，也是一种企业生物战略，通过对企业客户的分段充足，强化客户满意的行为，优化企业可盈利性，将客户处理工作上升到企业级别，不同部门负责和客户进行交互，但是
整个企业都需要向客户负责，在信息技术的支持下实现企业和客户连接环节的自动化管理。 2.客户细分 客户细分由美国学者温德尔?史密斯在上世纪50年代提出，认为客户细分是根据客户属性将客户分成集合。现代营销学中的客户细分是按照客户特征和共性讲客户群分为不同等级或者子群体，寻找相同要素，对不同类别客户心理与需求急性研究和评估，从而指导进行企业服务资源的分配，为企业获得客户价值的一种理论与方法。 因此我们注意到，客户细分其实是一个分类问题，但是却有着显著的特点。 （1）客户细分是动态的。企业不断发展变化，用户数据不断积累，市场因素的变化，都会造成客户细分的变化。所以客户细分工作需要根据客户情况的变化进行动态调整，减少错误分类，提高多次细分中至少有一次是正确分类的可能性。 （2）受众多因素影响。随着时间的推移，客户行为和心理会发生变化，所以不同时间的数据会反映出不同的规律，客户细分方法需要在变化过程中准确掌握客户行为的规律性。 （3）客户细分有不同的分类标准。一般分类问题强调准确性，客户关系管理则强调有用性，讲求在特定限制条件下实现特定目标。 3.数据挖掘 数据挖掘就是从大型数据库数据中提取有价值的，隐含的，事前未知的，潜在有用信息。数据挖掘技术不断发展，挖掘对象不再是单一数据库，已经逐渐发展到文件系统、数据集合以及数据仓库的挖掘分析。
客户细分是客户关系管理的重要手段 客户关系管理中，对客户进行分类是一种重要的管理方式和手段。大体有以下两种客户分类的方法： 1.按目标客户分类 由于不同的企业或同一企业的不同部门或分机构有着不同的商务需要和不同的技术基础设施，因此，根据客户的行业特征和企业规模来划分目标客户群是大多数客户关系管理的基本分类方式。在企业应用中，越是高端应用，行业差异越大，客户对行业化的要求也越高，因而出现了一些专门的行业解决方案，比如银行、电信、大型零售等客户关系管理应用解决方案。而对中低端应用，一般采用基于不同应用模型的标准产品满足不同客户群的需求。一般将客户关系管理分为3类：以跨国公司或者大型企业为目标客户的企业级客户关系管理;以200人以上、跨地区经营的企业为目标客户的中端客户关系管理;以200人以下企业为目标客户的中小企业客户关系管理。 在客户关系管理应用方面，大型企业与中小型企业相比有很大的区别。首先，大型企业在业务方面有明确的分工，各业务系统有自己跨地区的垂直机构，形成了企业纵横交错的庞大而复杂的组织体系，不同业务、部门、地区间实现信息的交流共享极其困难。其次，大型企业
的业务规模远大于中小企业，致使其信息量巨大。最后，大型企业在业务运作上强调严格的流程管理;而中小企业组织机构简单，业务分工不一定非常明确，动作上也更具有弹性。 2.按应用集成度分类 客户关系管理涵盖客户生命周期管理，涉及众多的企业业务、商机信息、支持服务、市场营销、订单管理等，既要完成单一业务的处理，又要实现不同业务间的协同。同时，作为整个企业应用中的一个组成部分，客户关系管理还要充分与企业的其他应用，如财务、库 存、ERP、SCM等进行集成。但是，不同的企业或同一企业在不同的发展阶段，对客户关系管理整合应用和企业集成应用有不同的要求。从应用集成度方面可以将客户关系管理分为：客户关系管理专项应用、客户关系管理整合应用、客户关系管理企业集成应用。 以销售人员主导的企业客户关系管理应用的关键是销售能力自动化(SFA)，而以店面交易为主的企业，其客户关系管理应用的核心是客户分析与数据库营销。在客户关系管理专项应用方面，有著名的呼叫中心(call center)。随着客户对服务要求的提高和企业服务规模的扩大，呼叫中心在20世纪80年代得到迅速发展，与SFA和数据库营销一起成为客户关系管理的早期应用。到目前为止，这些专项应用仍然具有广阔的市场，并处于不断的发展之中。
进行有效客户细分的八个步骤 企业的竞争是客户的竞争，大多数企业已经意识到有效的客户细分是企业参与客户竞争的核心竞争力，企业的服务营销策略也离不开有效客户细分的支持。 企业在逐渐接受分级服务分类营销理念的同时，也面临越来越多的客户细分挑战。那么，如何进行有效的客户细分呢？ 企业进行有效的客户细分通常需要经过以下八个步骤： 首先，明确细分的目标。目标不同，关注长期还是短期目标，客户细分的方法会有极大的差异性。典型的目标包括设计针对性的产品与服务、促进产品销售、提升运营效率优化成本结构、改进服务体验、提高营销效果与营销投入效用等。 其次，根据目标确定需要的资源和方法。经常由于企业资源条件的限制和方法的技术性障碍而进行取舍，甚至是对目标的部分影响。 第三，根据企业资源限制选择适合的可行方法。可行的方法不一定是最适合的，可行的方法也不一定有效，重要的是可行的方法是开始客户细分探索的基础。 第四，应用有效数据。企业现有的数据不一定完备，也不见得有效，数据本身可能也需要更为深入的处理以适应细分的方法。要意识到数据分析不一定是有效的，错误的数据或不完备的数据会导致错误的结果。 第五，分析细分指标的稳定性。对于细分采取的变量选择，要应用分析技术验证系统性，通常有效的客户细分需要分层的多维指标交叉获得，并不是越复杂越好，而是要找真正稳定和显性的细分指标。 第六，描述细分客户群的特征。描述细分客户群的特征，通常要求细分后的客户群体不仅能够可清晰的描述，同时也能够应用可靠的识别方法。
第七，通过实际应用验证细分的有效性。验证细分有效性的方法很多，要选择可行和适合的验证方法，没有经过有效性验证的细分是不可信的。 第八，把细分看成过程而不是结果，重头再来。客户细分本就是个学习的过程，客户细分会随着时间的推移和市场的变化而失效，时代在进步、客户在成长、市场在变化，细分的方法也需要不断调整和优化，要有重新来过的远见。 要有重新来过的远见。客户细分是个学习的过程，客户细分结果也会随着时间的推移和市场的变化而失效，时代在进步、客户在成长、市场在变化，细分的方法也需要不断调整和优化。 无效的细分导致企业后续投入的无效成本非常非常高，在没有充分把握的时候，建议企业最好寻求专业人士的帮助。
三、目标客户定位 (一)住宅部分 1、目标客户定位及依据 1）、目标客户群定位——卖给谁？ A、主力客户群体 ●私企、民企老板级人物 ●个体工商户（沿八一大道、民德路、苏圃路、中山路的专业市场的私营业主或酒肆茶楼经营者） ●自由职业者，如证券大户室人士、律师等 ●外企、新兴高科技行业的高级管理人员 B、争取客户群体（此类客户群体极易成为现实客户） ●政府高级官员 ●国企老总级人物 ●金融机构从业人员 2）目标客户群定位依据 ●繁华市中心区或老城区的有一定规模的新概念高尚社区并未形成； ●成功人士对郊居概念从心理上并不认同； ●豪宅需求必须有强大的财力支持。 2、消费群体分析 1）、综合分析 ●具有一定的文化层次，对新事物的接受意识比较强； ●购房趋向容易受大众传播的影响； ●居住空间的休闲性、舒适性与周边的娱乐性需求比较大； ●成功人士，身价不菲，具有强大的财务支持； ●年龄基本在35岁以上；
●家庭结构成熟； 2）、消费群体表现特征 3）、消费个体差异分析 B、装修标准喜好分析 家庭构成的差异性，生活喜好的差异性，以及对更高质素的追求，目标客户基本上选择自行装修，但又希望得到装修的各项参考建议。 C、付款方式喜好分析 部分客户会出于一定的目的，而选择一次性付款，但大多数客户会接受银行按揭付款。 （二）写字楼部分 1、市场细分（分析本片区内各细分市场特征）
★商住楼功能定位不明确，虽然档次相对较高，现阶段的商住楼是不得已而为之，在房地产发展的初期仍会有一定的市场空间； ★在本片区内纯写字楼办公物业相对缺少，高档次的智能化的标志性写字楼为市场空白，存在着强大的市场支撑力； ★会展、会务的分散性、低档次性强烈渴求功能的聚集。 2、目标客户 定位及依据 1）、目标客户群定位——卖给谁？ A、主力目标客户群体 ●省内知名大中型企业，证券金融机构； ●域外大型企业的地区性总部； ●南昌市新兴民营企业。
顾客细分：要了解市场和行业进而分析顾客细分 一、市场及行业分析中国社会调查事务所日前进行的一项中国玩具产业调查的结果显示，中国玩具市场蕴藏着巨大商机。随着国内居民生活条件的改善，环保玩具消费将会越来越高。2001年中国玩具市场的销售额为120亿元。业内人士预测中国玩具市场将以每年40％的速度增长，到2010年中国玩具市场的消费额将超过1000亿元。一个巨大的商业机会呈现在我们的面前，中国玩具市场有着广阔的前景和可持续操作的空间。高品质环保玩具成为玩具行业的发展新趋势。高科技环保玩具不仅满足了儿童的好奇心，加强了孩子和玩具的互动，同时也激发了孩子的求知欲。 二、目标市场分析目前，我国市场上的益智类玩具已有数千种，大致可分为以下几类：解环类益智玩具、趣味性益智玩具、战棋类益智玩具、考验性类益智玩具、拼插类玩具、成人益智玩具等。在这大量的益智玩具产品中，克隆国外和中国传统益智类玩具的产品比较多，产品质量参差不齐。中高端的益智类玩具市场中鲜见中国制造玩具的身影，很大程度上都是在设计上鲜有创新，无法吸引消费者的目光。也正是这些中高端的益智类玩具市场为国外的玩具厂商挣得了巨大的利润。我国益智类玩具是否能进入中高端市场对我国的整个益智类玩具市场的发展具有着重大的影响。我国儿童益智玩具要想取得市场除了在宣传推广重要准注重方法和方法外，在玩具的设计中更要注重遵循科学原理、安全性、创新性和突出功能性的原则，让儿童益智玩具真的能够起到益智的作用，以此抓住巨大的消费者群体。 目标客户群分析 （一）以2岁孩子为主辐射1—10岁的孩子1、、年龄：1岁以上不满10岁
的幼儿，主要对象是2岁的幼儿；2、生理发展特征：2岁的孩子运动能力比一岁的孩子有所增强，但需一些物体来帮助他们加速身体发育和运动能力的提升；3、情感发展特征：2岁的孩子对事物的好奇心强，渴望学习，但是语言表达相对缺乏；4、个性：这一阶段的幼儿非常依恋他们的照料人，因此亲子间需建立起良好的感情；5、消费者、消费决策者的界定：2岁孩子一般没有消费决策，一般决策权在父母手里等照料人手里。但有时会依据孩子对玩具的喜好程度进行购买。 （二）2岁孩子的妈妈1、性别：女；2、年龄：25---32岁；3、学历：大中专及以上；4、职业：白领、高收入家庭主妇、企事业中上层管理者、政府机关部门；5、收入：2500元以上；6、个性：富于情感，热情、好新奇，追求高品质、时尚；7、信息交流方式：网络、电话、专家座谈、孩子教育机构、各种媒介；8、生活路线图：游玩、逛街、多样化、开放式、高品质；9、购物习惯：追求较高品质的消费、对价格较不敏感；10、育儿知识经验来源：家人、朋友、网络、报刊杂志、专家、电视；11、社会交流对象：中高层管理者、中高收入人群、文化修养素质较高人群；12、生活品味：追求较高品质；13、品牌观念：品牌意识较强；14、消费者、消费决策者的界定：2岁孩子一般没有消费决策，一般决策权在父母手里等照料人手里。但有时会依据孩子对玩具的喜好程度进行购买。 （三）早教机构 1、针对性消费对象购买能力分析：（1）针对性消费对象分类：1）主要针对性消费对象：早教机构；2）隐性消费对象：0-6岁的孩子及其家长。隐性消费对象群体（0-6岁的孩子及其家长。
企业首先要明确分析方法、分析流程、评估参数、评估标准等基本要素。员工事先知道要评估什么，从什么角度去评估，按照什么标准去评估。其次要对员工进行系统的培训，使大家对评估标准有一个统一的认识，知道如何理解公司的要求和标准，知道去哪里找数据，找资料，做好沟通工作，不能假定规定出来了，大家自然就理解了，就知道该怎么做了。在进行客户分析时，企业必须有统一的格式和标准，而且是自上而下，不能自下而上，更不能因人而异，就像一把尺子一样，千万不能随意改变，否则就可能出现“移动靶”的问题，让从事这项工作的人无所适从。最后才是按照规定的流程要求每个员工进行分析。否则某些员工即使按照自己的理解进行了客户分析，也会由于没有统一的衡量标准而失去其公正性，“好与坏”自然就很难鉴别，或者很随机，让员工感到不公平。这里涉及到一个非常基本的管理原则问题，任何企业在管理方面的基本要素都大同小异。布置工作时一是要先设定工作目标，二是明确每项工作的责任人，三是明确每项工作的衡量标准和考评时间，四是明确每项工作的考评人或考评小组。当然企业也可以根据自己的需要增加一些要素，以适应本行业，本企业的特殊需要。从上面这个具体的问题来看，主要是衡量标准不明确，而且事先并没有给员工相应的培训导致的困惑，所以要解决这个问题，企业最高层必须让部下明白公司想做什么，管理层最关心什么，应当从哪些方面对客户进行评估。 企业借助基于对客户价值的评估，同时按照企业内部各个营运小组对公司的财务贡献完成对客户的细分。通常情况下，少部分高价值的客户能够为公司带来大部分利润。进行客户细分后，公司可以为这部分客户提供足够的技术和人力资源的支持，以满足这些高价值客户对公司客户服务的期望。
淘宝数据分析：利用数据细分目标客户群 发表于2013-04-09 15:55 来源：199IT 和传统的商务相比，电子商务能够采集和分析数据，如果学会如何挖掘和分析数据，从产品到用户到营销整个流程就可以变得更加的精准、全面。数据对电子商务的价值是不言而喻的。如果你还在依靠传统的经验判断来开展营销的话，你真的out了。 CRM中的数据挖掘就是利用数据挖掘理论和技术创建描述和预测客户行为的模型，优化CRM流程，实现企业有效的客户关系管理。具体来说，数据挖掘在电子商务CRM中的应用主要体现在以下几方面： 1.客户价值分析。通过分析客户对企业业务所构成的贡献，并结合投入产出进行分析，计算客户对企业的价值度，然后根据价值度的大小，用分类或聚类的方法来划分客户群，以便对客户实施有差异的服务。 2.产品客户价值分析。分析客户对某种产品业务量的贡献，使用的方法与客户价值分析基本相同。通过对产品客户价值分析，不仅有利于该产品的经营管理者有区别地做好客户服务，而且可以为该产品的营销提供相对准确的目标客户群。 3.客户保持。采用聚类(分类)和关联分析技术，可将客户群分为5类：高价值稳定的客户群、高价值易流失的客户群、低价值稳定的客户群、低价值易流失的客户群、没有价值的客户群。下面我们讲讲数据化解析电商目标客户群方法实战： 用户产生购买行为后，就从潜在客户变成了价值客户，而数据解析客户的意义也就在于从购买时间、商品、数量、支付金额等行为数据评价客户的价值，这是有一定成交量的卖家的进阶式数据分析方法。 传统线下渠道获取消费者信息的方式一般是通过向数据公司购买数据，或者委托调研公司经过周密漫长的用户调研得出一份报告。而电商模式下，我们可以用更小成本获取海量交易数据，进而分析消费者特征，定位目标消费人群。
数据挖掘应用案例：R F M模型分析与客户 细分 HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】
数据挖掘应用案例：RFM模型分析与客户细分 分类：| 标签： 2012-01-21 21:39阅读(16854) 这里，我先给各位朋友拜年，祝大家新春快乐！ 兔年就要过去了，本命年的最后一天再不更新博客有点对不住大家！正好刚帮某电信行业完成一个数据挖掘工作，其中的RFM模型还是有一定代表性，就再把数据挖掘RFM模型的建模思路细节与大家分享一下吧！手机充值业务是一项主要电信业务形式，客户的充值行为记录正好满足RFM模型的交易数据要求。 根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)。 我早期两篇博文已详述了RFM思想和IBM Modeler操作过程，有兴趣的朋友可以阅读！ RFM模型：R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M (Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般原始数据为3个字段：客户ID、购买时间（日期格式）、购买金额，用数据挖掘软件处理，加权（考虑权重）得到RFM得分，进而可以进行客户细分，客户等级分类，Customer Level Value得分排序等，实现数据库营销！
这里再次借用@数据挖掘与数据分析的RFM客户RFM分类图。 本次分析用的的软件工具：IBM SPSS Statistics 19，IBM SPSS ，，EXCEL和PPT 因为RFM分析仅是项目的一个小部分分析，但也面临海量数据的处理能力，这一点对计算机的内存和硬盘容量都有要求。 先说说对海量数据挖掘和数据处理的一点体会：（仅指个人电脑操作平台而言） 一般我们拿到的数据都是压缩格式的文本文件，需要解压缩，都在G字节以上存储单位，一般最好在外置电源移动硬盘存储；如果客户不告知，你大概是不知道有多少记录和字段的； Modeler挖掘软件默认安装一般都需要与C盘进行数据交换，至少需要100G 空间预留，否则读取数据过程中将造成空间不足 海量数据处理要有耐心，等待30分钟以上运行出结果是常有的现象，特别 是在进行抽样、合并数据、数据重构、神经网络建模过程中，要有韧性，否则差一分钟中断就悲剧了，呵呵； 数据挖掘的准备阶段和数据预处理时间占整个项目的70%，我这里说如果是超大数据集可能时间要占到90%以上。一方面是处理费时，一方面可能就只能这台电脑处理，不能几台电脑同时操作； 多带来不同，这是我一直强调的体验。所以海量数据需要用到抽样技术，用来查看数据和预操作，记住：有时候即使样本数据正常，也可能全部数据有问题。建议数据分隔符采用“|”存储； 如何强调一个数据挖掘项目和挖掘工程师对行业的理解和业务的洞察都不为过，好的数据挖掘一定是市场导向的，当然也需要IT人员与市场人员有好 的沟通机制；
项目综合评价 一、项目市场定位：成功人士的高尚住宅区 要使本项目成为长春当地成功人士聚集的住宅区，必须使产品与其在消费者心中的位置相吻合，使其清楚地认识到本项目所在的区域在未来会发展成为高尚住宅的聚集区，同时本项目也完全可以承载高尚人士所需要的完美生活方式。 1、城市规划功能： a)从长春市现有的地理条件看： 西部有机场，所以建筑物有高度的限制，不可能建有高层建筑物，决定了这一区域不会有大规模的住宅区；长春市北部是工业区，也是伊通河的下游，处于城市的下风地，不适合建大片的居住区；东部多丘陵，而且有净月潭保护区，不可能将市区再向东扩展；只有南部地区受地理环境的限制少，有很大的土地供应量，而且处于城市的上风地带，适合建设高档的生活住宅区并有利于发展高新技术产业。 b)从经济发展条件看： 长春市政府早在三、四年前就明确表示，经济发展重点将向南部转移。2000年市政府顺利将大连万达引入南部地区，建设长春明珠，使南部地区产生了第一个高尚住宅区。随着近几年的开发，南部地区已初具规模，市政府将预留一大片区域，规划建设成为一个CBD区域，作为未来城市的商贸中心。
c)从人文环境来看： 南部是一个科研文教园区，吉大、工学院、长大、光机学院等市内知名大学均在南部设有校区。此外还有一个国家级的高新技术产业开发区，未来长春的光谷也将在南部建设。 综合地理环境、经济环境和人文环境分析，本项目所在的南部区域在未来城市的发展中具有得天独厚的条件和潜力。本区域人口密度低，土地供应量多，回迁压力小，适合建筑高尚住宅区。随着各种基础配套设施的逐渐完善，这里将发展成高尚人士聚集的住宅区。
二、目标客户群的定位和分析方法 目标客户定位参考数据 对客户定位的目的，是为了寻找特定客户群。在对客户定位之前，应该先了解一般家庭的年收入、置业影响因素和客户对户型及面积的选择等情况。（具体略） 从目标客户群的购买能力界定项目主力购买群体 1、价格所定位的目标客群 本项目的质素特点为面积大，总价高。 1.以项目户型平均面积160平方米为标准计算，按项目每个单元的 总价格、月供款、首期款（月供款按7成20年计）来反推项目目标客户组成。 2.取长春市现有3000元/M2、3200元/M2、3500元/M2、3800元/M2、 （略）4000元/M2、4200元/M2、4500元/M2的价位进行目标客户分析。 价格所推理的目标市场组成和实际购买能力，是实现发展商利润最大化的原则出发，以月平均供楼款为标准，项目意图进入的目标市场。 2、由项目个体产品所决定的目标客户 目标市场，是从发展商得到最大利润及客户群的支付能力的角度来描述目标市场组成，最终房地产项目将在哪个目标市场的层面取得成功，项目的地段、环境、配套、户型等各方面因素综合作用而成。 从本项目提供的二房、三房、四房等户型比例结构看，二房：三房：四房比例分别为11.1%：82.6%：6.3%（数量为32：238：18套），
分析
基于客户细分的企业竞争优势分析 摘要：本文主要通过讨论客户价值中的客户细分的涵义、客户细分与客户忠诚度的关系、分析企业怎么通过客户细分来提高企业的竞争优势，通过客户细分能让企业战略资源规划该如何去研发适应市场需要的产品，提高客户对企业的满意度与忠诚度，进而增强企业在市场中的竞争优势。 关键词：客户细分客户忠诚度客户满意度竞争优势 正文： 当今时代，随着经济全球化的进程日益加快，社会经济的不断发展，市场竞争日益激烈，社会分工越来越细，用户需求的不确定性增加，客户的个性化需求意愿增强，产品的生产周期和寿命周期逐渐缩短，产品结构越来越复杂等等，如何在这不断变化的社会经济环境中创造并保持企业自身的竞争优势，必然是每一个企业所面临的重要课题。现在本文从客户关系管理中的客户价值角度分析企业基于客户细分来提高企业自身竞争优势。 首先我们看一下客户细分的含义： 客户(顾客)细分是20世纪50年代中期由美国学者温德尔·史密斯提出的，其理论依据主要有两点：客户（顾客）特征与客户（顾客）反映。客户细分（Customer Segmentation）是指将一个大的客户群体划分成一个个细分群的动作。通过客户细分，企业可以更好地识别不
同的客户群体，对客户区别对待，采取不同的市场战略，达到最优化配置客户资源的目的。 客户细分结构 客户细分能使企业有针对性的对不同的消费客户群体采取不同的营销策略，提供适合不同分类客户的服务模式，而不是针对所有的客户采取“一刀切”的服务模式，这种营销服务模式能为客户提供更为人性化的服务，满足不同客户的需求，必要的时候企业针对这些细分的客户采取“一对一”服务模式，当细分后客户对企业的服务很满意，满足他们的个性化需求时，他们会增强对企业的满意度和忠诚度。 企业根据潜在的忠诚客户和客户的终身价值把客户细分后分为四类：第一类为白金客户（“顶尖”客户），即与本企业目前有业务往来的前1％的客户；第二类为黄金客户（“大”客户），即与本企业目前有业务往来的随后4％的客户；第三类为铁客户（“中等”客户），即与本企业有业务往来的再随后15％的客户；第四类为铅客户（“小”
戴尔营销问题 一、市场细分 根据不同标准对客户群体进行细分，针对其不同的需求和行为进行销售和服务，这是市场营销的一个基本策略，这是因为“物以类聚，人以群分”，根据消费者在年龄、性别、收入、职业、居住、受教育程度、心理、行为等细分变量可以将消费者划分成有一定共同特征的不同小分着群体，最终得到细分市场，这样有助于是企业的生产、销售、服务针对不同的客户群体集中力量有的放矢的收到良好的效果，并发现和掌握更多的商机。 在用户需求呈现多样化、电脑市场走入细分或超细分的时代，对PC厂商提出了更为“精细”的要求，市场细分的变量有许多，一般认为主要细分依据是地理因素、人口因素、心理因素和行为因素等四大类。下面我们根据这些细分变量对戴尔公司消费者进行市场细分。 1 地理因素 在中国这个大环境下，我们将地域划分为城市消费者和乡村消费者 ①城市消费者：城市消费者讲究时代感，跟得上时代潮流，并且注重产品多功 能。 ②乡村消费者：看重的是实在、朴实，他们对电脑的外观和多功能不是很重视。 2 人口细分 ①性别：男性和女性对产品的需求是不同的，对PC产品一样也不会例外。女 性对于产品的外观要求比较高，如颜色，形状，体积等有较高的要求。而男性则不是很注重产品的颜色，他们注重的是实用功能，比如游戏。 ②年龄：由于不同年龄断的人所处的环境和所从事的职业不同，因此对PC产 品的需求也存在差异化。我们将消费者按照年龄划分为低年级学生，高年级学生，专业人士、一般私人用户、家庭用户和年长消费者。下面是我们对不同年龄的消费者的需求进行的细分：
用 目 的 年龄●低年级学生：于儿童对于电脑产品的购买可以归因于父母亲的购买，他们主要是为了让儿童能够很好的学习，所以儿童电脑主要是在学习方面的功能对其他的功能要求较低，并且对于笔记本电脑要求质量较轻。 ●高年级学生：这一年龄断的学生一般在18到25岁，他们之中购买电脑有的是父母出钱还有一部分是自己花钱购买，他们对电脑产品的需求很大，由于大学生所处的环境和大学生消费特点，大多数大学生是喜欢追随潮流，并且产品的多功能要求较高，更新换代较快，另外，由于大学生的专业要求，对某些与专业有关的功能有所要求，例如工程制图，软件开发......还有就是大学生中有许多电脑游戏的爱好者，这就对电脑的运行速度和散热性要求较高。 ●专业人士：他们购买电脑等产品主要是用于工作需要，大多数是偏爱笔记本 电脑，而且他们一般不会很在意价格，主要注重的是性能和质量。 ●一般个人消费者：他们不会专注于台式机还是笔记本机，不同的消费者随着各自的个性需求不同的电脑产品。 ●家庭用户：家庭用户一般比较喜欢台式机，而且会比较在意性价比，另外，家庭用户对产品的服务要求较高而且产品的更新换代较慢。 ●年长消费者：这一阶层一般代表60岁以上的退休的消费者，由于电脑的成长年数并不长，所以这一阶层的人有相当一部分对电脑的了解不是很懂，他 们对电脑的个性化要求或者多功能要求并不高，并且相当注重价格和质量。
基于K―means聚类的客户细分案例分析 【摘要】当今流行的客户细分理论的视角主要关注在消费市场的细分上，现有的客户细分理论中根据客户购买的产品特征进行细分的分析和研究相对较少，因此本文的研究就是把某品牌鞋子的风格特征作为细分变量，基于某企业的销售数据来进行分析，选择K-means聚类分析方法结合企业的实际情况，划分出不同的客户群，企业可以根据不同客户群的需求和对企业的贡献制定不同的宣传营销策略，降低企业的销售成本，提高企业的竞争力。 【关键词】客户细分K-means聚类案例分析营销策略 一、案例介绍 某公司是一个以鞋类的研发制造及品牌管理为主的时 尚集团公司，业务遍及大中华区（中国大陆、香港、台湾）、亚洲、欧洲及北美洲，是中国最成功的国内品牌之一。该公司在中国经营的组织架构为：总公司――分公司――专卖店。其中，总公司负责拓展策略和公司年度工作计划的制定，以及成本控制和分公司事务管理。分公司负责执行总公司的战略，对专卖店、专卖店人员实施管理，工作内容包括：新开专卖店寻址、申请开店、签约、开店；对分公司人员管理、分公司销售指标达成、执行总公司促销活动等。
二、数据处理 （一）数据准备 原始数据包括两张表：客户交易记录表和鞋子具体属性表，其中客户交易记录表与鞋子属性表连接的变量是鞋子ID，交易记录数据的时间是过去一年2013年9月1日到2014年9月1日。 （二）数据清洗 该企业一年的交易记录有几千万条，所以原始的交易数据量非常大，这样就很容易出现噪声数据、空缺数据和不一致数据，所以必须要经过一系列的分析与处理，包括对缺失值的处理和异常值的处理，例如：去除客户属性为空的客户记录、剔除消费额和消费次数不在正常范围内的客户记录等。 （1）剔除异常的正负交易。从客户交易记录表中选出过去一年交易ID不为空的正常交易记录，交易记录表中的金额有正负之分，正表示购买记录，负表示退货记录，要剔除掉没有正交易与之对应的退货记录。 （2）剔除异常的购买数量和金额。由于有些客户不是会员，专卖店的销售员会帮客户刷自己的会员卡，这样就会出现一个会员ID在一段时间内交易数量和交易金额超出正常范围。本文用3δ准则剔除不在正常范围内异常客户。 （三）数据转换和整合
刚性需求客户市场细分方法及实施 根据刚性需求客户主要是满足居住的功能性这一主要特征，以房屋购买价 值（即购买动机）、购买力为主要维度来对刚性需求客户进行细分，一方面可以较为准确把握刚性需求，另一方面可以快速转化为设计语言。 在细分客户需求转变为设计语言的表述中，本文重点结合重庆某楼盘进行 了分析。 一、刚性需求客户定义及分类 刚性需求客户是指，为了满足住宅的功能性居住需求而去购买住宅的家庭， 所购买的住宅功能全，但只能满足家庭人口基本的居住需求。刚性需求楼盘是指主力户型定位为满足刚性需求家庭购买的家庭的楼盘。总的来说，刚性需求人群对房屋总价会比较敏感，对户型的功能要求标准且齐全，同时需要有一定的配套满足基本的生活需要。 按照客户购买类型分为： （1）从无到有拥有在所在城市的第一套住房，为首次置业； （2）因家庭人口结构变化而在该城市第二次购买房屋，为中低端二次置业。 按照行政区地理位置划分可分为： （1）城市刚性需求楼盘，主要购买人群为企事业单位的白领、普通公务员、小型个体户等，拥有比较便利的交通、商业、教育配套； （2）郊区刚性需求楼盘，主要是针对一、二线及三线发达城市，距离主城 区有一定的距离，拥有的配套比较匮乏，需要通过项目自有配套来解决，主要购买人群为当地居民、普通白领、外来务工人员、养老人群。 还有一种比较特殊的情况，若区域中心城市的辐射力强且房价高，会有部 分刚性需求人群被挤出，到临近该城市的其他行政区购买，如惠州大亚湾、河北香河，本文不做分析。 二、刚性需求的主要客户细分维度分析 房屋价值意喻房屋给消费者带来的价值，也就是客户买房的动机。消费者 对于“房屋对你来说意味着什么”的问题的回答就属于房屋价值的判断。． 从刚性需求客户的主要分类中，我们也可以看出购买力与房屋购买价值的 驱动作用，而家庭生命周期、所购买的地理位置（区域价值）则作为子项：（1）对于刚性需求客户来说，首次置业与二次购买主要由家庭人口结构变 化而导致，家庭人口结构的变化（家庭生命周期）成为房屋价值需求的重要推动因素。 （2）地处市区、郊区的楼盘由于自然环境、相关配套不同也影响着房屋价值，受限于购买力或者直接衍生为亲近自然的需求，郊区首次置业的刚需客户对总价更加敏感（相对于城市刚需更小的购买力），也有二次置业、年纪较大的刚性需求客户主动选择较大户型，一方面是家庭人口较多，另一方面也是在一定的总价限制与功能满足情况下，对自然环境有需求。 1.刚需型客户需求层次分析 在明确了划分维度后，接下来需要通过更多的调研来分析、研判，使各细 分市场划分明确且深入。表1重点描述的是一、二线及三线发达城市的客户细分维度,表格中所填相应内容需通过充分的实地调研后得出，因此所填内容仅供
目标客户群体定位 Company number：【0089WT-8898YT-W8CCB-BUUT-202108】
关于“目标客户群体定位”的思考 关于“目标群体”的思考 众所周知，任何企业都是通过向产业链下游提供产品（）获取社会认同及股东收益的，我们统称这些购买企业产品的单元为客户。多数时候，企业无法将自己的产品功能丰富至可以服务于对同类产品有需求的所有客户的境界，无法在整个同业中实现价值传递。于是，企业针对自身的能力向特定的客户提供有特定内涵的产品价值，这些特定的客户就是“目标客户群体”。 为什么要寻找目标客户群体 随着我国经济市场化程度的不断加深及买方需求的多样化趋势，构成产业链的元素进一步分裂，市场细分成为了新世纪经济成熟的标志，为满足日益细化的需求而衍生出许多细分行业使单元产业的条愈见加长，通吃产业链的产品已经成为过去时，针对部分消费者（目标客户群体）的细分需求制定产品定位方可打造企业的。 目标客户群体的初步确定 企业在制定方案的时候所面临的最大问题就是把产品卖给“谁”也就是确定目标客户群体的问题。 市场之大，消费者何其众也，国内尚且如此，更何况国际市场，企业在确定目标客户群体的时候，首先要针对所有的客户进行初步判别和确认。 在初步确定目标客户群体时，必须关注于企业的战略目标，它包括两个方面的内容， 一方面是寻找企业品牌需要特别针对的具有共同需求和偏好的消费群体， 另一方面是寻找能帮助公司获得期望达到的销售收入和利益的群体。 通过分析居民可支配收入水平、年龄分布、地域分布、购买类似产品的支出统计，可以将所有的消费者进行初步细分，筛选掉因经济能力、地域限制、消费等原因不可能为企业创造销售收入的消费者，保留可能形成购买的消费群体，并对可能形成购买的消费群体进行某种一维分解，分解的 >标准可以依据年龄层次，也可以依据购买力水平，也可以依据有理可循的消费习惯。 由于分析方法更趋于定性分析，经过筛选保留下的消费群体的边界可能是模糊的，需要进一步的细化与探索。 目标客户群体的二次细分 在根据企业战略目标初步判别目标客户群体的轮廓之后，企业需要对这个范围较大的目标客户群体进行二次细分，目的是帮助企业确认目标客户群体的最终方案。 首先通过综合定性判别结合小规模的客户调查或访谈，丰富已经初步确定的战略目标客户群体分解标准，赋值形成购买驱动/衰竭曲线，如以年龄层次、购买频率、购买支出占可支配收入的额度为分解标准赋值切等等。 衰竭型 购买驱动/衰竭曲线 购买驱动力 客户群体类型 客户类型B
通常，用户细分既不是分析的不是起点也不是分析的终点，而是伴随某个特定的分析而存在。精准化营销，需要用户细分，譬如你拥有同城的数十万消费者的资料数据库，随时为有需要的同城商家提供短信精确营销或其他网络营销服务；通过用户细分，或许你能发现新的目标市场和需求，淘米网阶段性的成功，不就是细分的典型吗？更多更充分的挖掘用户价值，你需要做用户细分。 用户细分分析流程 ·细分前的准备 为什么要细分用户？细分与不细分的差别大不大？细分之后能给我带来什么好处？细分之后的目标用户是什么？……多问几个为什么，自己了解的或不了解的，集思广益，会更靠谱一些。例如，某公司要做服饰新品推广，鉴于以往每次给会员群发短讯效果不理想，于是决定抽取部分会员数据细分，尝试精准营销，以达到降低成本、提高转化率的目的，那么这里的大致细分目的就是降低营销成本，提高相关转化率。 ·细分指标的确定 用户细分的指标有很多，譬如年龄、性别、职业、教育程度等人口属性指标；年费用户、包月用户等时间指标；华东地区用户、西部地区用户、华南地区用户等地理指标；除此之外还有其他很多很多细分的指标，细分指标的确定由细分目的和目标用户等相关因素决定。继续上面的引例，根据细分目的，该公司确定地理、人口、行为（以往购买物、活跃周期等）等为细分指标。 ·用户信息采集 常见的用户信息包括公司日常运营所积累的用户，通过企业相关调研活动所采集的用户信息以及第3方数据，当然还有很多的公司可能通过各种渠道去购买相关用户信息。 ·制定细分标准 细分标准并没有一个定型，这里本人暂且将其归类为事前定义和事后定义两种（希望相关朋友能够给出更合理的定义方案）。这里事前细分是指譬如时间、人口属性等细分明确或是根据以往成熟经验模型（案例）可以明确细分的标准准则，而事后细分则是指用户类型起初并没有具体的特征形态，根据多个数据特征变量利用聚类等统计分析方法而定义的细分标准。例如常见的RFM模型客户分类就是事前细分标准的一种。 ·细分用户描述
二、RFM权重分析 对RFM各变量的指标权重问题,Hughes,Arthur认为RFM在衡量一个问题上的权重是一致的,因而并没有给予不同的划分。而Stone,Bob通过对信用卡实证分析,认为各个指标的权重并不相同,应该给予频度最高,近度次之,值度最低的权重[4]。 认为针对不同的行业甚至不同的公司,频度、近度、值度的权重均存在一定差异,因此需要采用科学的方法进行分析.对此,以层次分析法为支撑,结合专家咨询方式来解决指标权重的确定问题。 研究邀请了被研究的某电信企业的两位地区经理、两位市场营销人员和一位长期客户应用文献[5]的标度含义对RFM各指标权重进行比较分析。在分别得到五位评价者的两两比较矩阵后,采取取平均的方法得到下表的评价矩阵。 评价矩阵 上表所示的两两比较矩阵的一致性比例C。 R<0.1,表明该判断矩阵的一致性可以接受。由上表得出RFM各指标相对权重为[W F,W R,W M]=[0.221,0.341,0.439]。其中M的权重最大,即专家们认为客户交费金额的高低是影响顾客价值高低的最主要因素。 三、客户分类 1.基于K-均值聚类法的客户分类过程应用K-均值聚类法[6],,以加权RFM为指标,将具有相近的顾客终身价值的客户进行分类,基本思路如下: (1)应用AHP法确定RFM各个指标的权重,并将各个指标加权。 (2)将RFM各指标标准化。 (3)确定聚类的类别数量m。 (4)应用K-均值聚类法对加权后的指标进行聚类,得到m类客户。 (5)将每类客户的RFM平均值和总RFM平均值作比较,每次对比有两个结果:大于(等于)平均值和小于平均值,通过对比得到每类客户RFM的变动情况。 (6)根据每个客户类别的RFM的变动情况分析该客户类别的性质,如该客户类别是倾向于忠诚的还是倾向于背离的,然后在此基础上定义客户类型。 (7)对每类客户标准化后的各个指标取平均,将平均值加权求和,得到每类客户的顾客终身价值总得分,分析各类顾客终身价值的差别。 2.顾客类型识别分析 从某市通信公司2004年所有的电信客户记录中随机抽取了1026名客户的记录进行分析,数据的描述性统计见下表 数据描述
（一）住宅部分 1、目标客户定位及依据1）、目标客户群定位一一卖给谁? A主力客户群体?私企、民企老板级人物?个体工商户（沿八一大道、民德路、苏圃路、中山路的专业市场的私营业主或酒肆茶楼经营者）?自由职业者，如证券大户室人士、律师等?外企、新兴高科技行业的高级管理人员 B、争取客户群体（此类客户群体极易成为现实客户）?政府高级官员?国企老总级人物?金融机构从业人员2）目标客户群定位依据?繁华市中心区或老城区的有一定规模的新概念高尚社区并未形成; ?成功人士对郊居概念从心理上并不认同; ?豪宅需求必须有强大的财力支持。 2、消费群体分析1）、综合分析?具有一定的文化层次，对新事物的接受意识比较强; ?购房趋向容易受大众传播的影响; ?居住空间的休闲性、舒适性与周边的娱乐性需求比较大; ?成功人士，身价不菲，具有强大的财务支持;
?年龄基本在35岁以上; ?家庭结构成熟; 2）、消费群体表现特征 3）、消费个体差异分析 A、购头诱因 B、装修标准喜好分析 家庭构成的差异性，生活喜好的差异性，以及对更高质素的追求，目标客户基本上选择自行装修，但又希望得到装修的各项参考建议。 C付款方式喜好分析 部分客户会出于一定的目的，而选择一次性付款，但大多数客户会接受银行按揭付款。 （二）写字楼部分
1、市场细分（分析本片区内各细分市场特征） ★商住楼功能定位不明确，虽然档次相对较高，现阶段的商住楼是不得已而 为之，在房地产发展的初期仍会有一定的市场空间; ★在本片区内纯写字楼办公物业相对缺少，高档次的智能化的标志性写字楼为市场空白，存在着强大的市场支撑力; ★会展、会务的分散性、低档次性强烈渴求功能的聚集。 2、目标客户 定位及依据1）、目标客户群定位一一卖给谁? A、主力目标客户群体?省内知名大中型企业，证券金融机构；?域外大型企业的地区性总部；?南昌市新兴民营企业。