客户细分：增长的分步指南

为了有效地进行扩展，处于扩张阶段的公司需要将精力集中在与当前最佳客户最相似的特定客户子集上，而不是广泛的潜在客户。

客户细分是企业有效扩张和增长之路。本文介绍了基于价值的方法进行客户细分，并探索 B2B 客户细分方案和实施客户细分的 5 个步骤。

【敬告】阅读全文约需要 45 分钟；文章不是针对特定行业的，供兽医行业营销人员参考。

什么是客户细分，它为什么重要？
建立分割假设和变量
探索 B2B 客户细分方案
客户细分的好处
创造您的公司可以相信的变革
客户细分的 5 个步骤
- 第 1 步：设置您的客户细分项目
- 第 2 步：分析客户数据
- 第 3 步：数据收集
- 第 4 步：分析和优先排序
- 第 5 步：呈现和整合反馈
将其付诸实践

什么是客户细分，它为什么重要？

也称为市场细分，客户细分是将给定市场中的潜在客户划分为离散的组。该部门基于具有类似的客户：

需求（即，一个完整的产品可以满足他们）
购买特征（即对消息传递、营销渠道和销售渠道的响应，可以使用单一的上市方法以具有竞争力和经济性的方式向他们销售）

市场细分的三种主要方法：

先验细分是最简单的方法，它使用基于公开可用特征（例如行业和公司规模）的分类方案，在市场中创建不同的客户群。然而，先验的市场细分可能并不总是有效的，因为同一行业和相同规模的公司可能有非常不同的需求。
基于需求的细分基于客户对所提供的特定产品或服务表达的差异化、经过验证的驱动因素（需求）。通过初级市场研究发现和验证需求，并根据这些不同的需求而不是行业或公司规模等特征来划分细分市场。
基于价值的细分通过客户的经济价值来区分客户，将具有相同价值水平的客户分组为可以明确定位的各个细分市场。

本指南将重点关注基于价值的方法，该方法使处于扩张阶段的公司能够清楚地定义和瞄准其最佳前景（基于其当前对市场的了解），并满足其在扩张阶段的大部分细分需求——而无需消耗传统的描述性细分研究过程的时间和资源。

建立分割假设和变量

虽然大多数公司拥有足够的市场知识来预测或预测哪些客户群是他们最有利可图的，但这些企业的领导者也知道，扩大业务规模最好不要靠猜测或直觉。这就是为什么在本指南中描述的客户细分过程中，开发客户细分假设和变量至关重要，然后通过完善的科学研究流程对其进行验证。

在基于需求和基于价值的细分方案中尤其如此，如果不首先建立明确的假设作为研究的基础，就不可能利用客户细分过程。最终，应该围绕客户特征或因素形成假设，使您能够清楚地将当前客户划分为不同的基于需求或基于价值的细分市场。虽然您的假设不需要是复杂的数学或统计陈述，但它们应该足够清晰和合乎逻辑，以便可测试和有用。

例如，一个典型的假设可能如下所示：

收入为 100 万美元的客户往往属于 A 类
收入低于 100 万美元的客户将与收入超过 100 万美元的客户处于不同的细分市场
收入超过 100 万美元的客户往往具有更高的价值（或属于更高价值的细分市场）

使用该示例，可以将细分变量定义为帮助您区分细分的客观度量、因素或特征，无论它们是基于需求还是基于价值。在上述场景中，这些变量侧重于财务信息，但它们也可能与客户的声誉、在线形象或业务模式有关，具体取决于与细分市场最相关的内容。

出于各种原因，开发变量和假设很重要，但其主要目的是为客户细分研究过程提供一个框架。一旦您建立了明确的假设和需要测试的变量，您就可以开始执行复杂的过程，这将帮助您确定当前最好的客户群。

探索 B2B 客户细分方案

与大多数业务计划一样，客户细分研究的目标和输出可能取决于您公司的阶段、市场条件和无数其他变量。但是，有一些相对标准的方案与大多数基于需求或基于价值的细分计划相一致或至少重叠。

例如，以下六种标准细分方案可应用于您的客户细分研究：

地理基地/范围
行业/子行业/行业服务/客户服务
产品类别/产品用途
组织规模（以收入、员工人数等衡量）
产品交付模式/产品或包装形式/特殊技术/工艺方法
特殊用途/需要

需要注意的是，即使一个市场被划分为上述方案之一，它仍然不是有效的市场细分，除非它导致客户的价值和需求、公司的价值主张或目标产生有意义的差异。与每个方案相关的市场战略。在这种情况下，它只是一种方便的市场组织，没有战略或运营价值。

客户细分的好处

在扩张阶段，在不了解目标市场如何细分的情况下执行营销策略类似于在 100 英尺外向目标开枪——同时被蒙住眼睛。击中目标的可能性比其他任何事情都更取决于运气。

如果不深入了解公司当前最佳客户的细分方式，企业往往缺乏有效分配和使用宝贵人力和资本资源所需的市场焦点。此外，缺乏对当前客户细分市场的最佳关注可能导致分散的上市和产品开发战略，从而阻碍公司充分参与其目标细分市场的能力。所有这些因素加在一起最终会阻碍公司的发展。

然而，如果当前最佳的客户细分做得正确，那么商业利益是很多的。例如，当前最佳的客户细分练习可以通过以下方式显着影响您的运营结果：

改进您的整个产品：清楚地了解谁想要购买您的产品以及他们需要什么，这将帮助您使您的公司脱颖而出，成为满足他们个人需求的最佳解决方案。其结果将是提高满意度和更好地对抗竞争对手。这些好处还超出了您的核心产品提供范围，因为对最佳客户的任何洞察都将使您的组织能够提供更好的客户支持、专业服务以及构成其整个产品体验的任何其他产品。
集中营销信息：在改进产品的同时，开展客户细分项目可以帮助您开发针对每个最佳细分定制的更有针对性的营销信息，从而提高对产品的入站兴趣。
允许您的销售组织追求更高百分比的机会：通过将更少的时间花在利润较低的机会上，而将更多的时间花在最成功的细分市场上，您的销售团队将能够提高其赢率、覆盖更多领域并最终增加收入。
获得更高质量的收入：并非所有收入都是平等的。销售到错误细分市场的销售和维护成本可能更高，并且在初始购买后可能具有更高的流失率或更低的追加销售潜力。远离这些类型的客户并专注于更好的客户将增加您的利润并促进客户群的稳定性。

当然，进行当前最好的客户细分研究可以带来许多其他辅助好处，但本指南将主要关注它如何影响上述四个方面。底线是，如果您能够将更多产品销售给最有利可图的客户，那么您将能够更有效地扩展业务并确保您所做的一切——从潜在客户产生到新产品开发——都围绕着正确的事情。

创造您的公司可以相信的变革

在组织中创造有意义的变革的第一步是承认变革是必要的。对于一家从初创阶段进入扩张阶段的科技公司来说，这通常意味着放弃一种非歧视性的、“抓住我们能获得的每一位客户”的方法，取而代之的是更有针对性、当前最好的客户细分战略。

执行客户细分研究流程是帮助成长中的公司实现转型的第一步。最终，当前最佳客户细分可以帮助您的企业更好地定义其理想客户，识别这些客户所属的细分市场，并提高整体组织重点。

客户细分的 5 个步骤

为了帮助您确定当前最好的客户群，我们将流程分解为五个明确的步骤，从设置您的项目到执行客户数据分析、执行数据收集、执行客户群分析和优先级以及合并结果纳入您的组织战略。

虽然认识到能够识别您当前最好的客户群可以帮助您的业务很重要，但除非您采取行动，或者如果您参与更分散注意力而不是有用的细分活动，否则它毫无意义。

为了提高效率，您需要执行最佳的当前客户细分流程，该流程由一组明确定义的目标和输出驱动，并得到公司所有相关利益相关者的支持。本指南将帮助您完成这些任务。

本指南中列出的系统和科学的数据收集和分析过程可能看起来很复杂，但并非无法管理。与几乎所有倡议一样，您只需要确保关键参与者和股东始终专注于他们的特定角色和职责，并共同努力实现一组明确定义的目标和目标。

第 1 步：设置您的客户细分项目

与任何项目一样，准备工作至关重要。没有它，你的主动性将缺乏焦点和方向，最终会让你偏离正轨。所以让我们确保你的鸭子排成一排。

要确定您当前的最佳客户群，首先要定义项目并适当地规划它。为此，您首先需要对其有一个清晰的了解：

目标：完成项目将解决或促成的最终业务目标。理想情况下，这些目标将与贵公司的战略目标重叠或保持一致。
利益相关者：来自各个部门和团队（例如，产品管理、营销、销售、客户支持、专业服务、运营等）的高级人员，他们的目标将直接受到项目结果的影响，因此他们将成为投资于项目的成功。
范围：项目的参数，可以围绕其输入（例如，要分析的客户帐户的百分比或要测试的细分假设的数量）或其输出（例如，要识别的最大细分数量或段的最大数量或要分析的段的百分比）。范围参数的其他示例包括资源量和/或花费在整个项目或每个阶段的时间。
可交付成果：项目的输出，其格式和组织需要在项目开始时明确指定。虽然项目的所有利益相关者都将寻求高质量、严格的分析，但最终可交付成果所采用的格式会显着影响产出的接受度和有效性。项目发起人负责考虑最适合可交付成果的格式，并提前计划如何持续使用它们。典型的可交付成果可能包括：
强调主要发现的演示文稿，包括但不限于：
- 通过分析识别和验证的顶级客户群列表
- 对这些细分市场的其他见解
- 这些选定细分市场中的代表性客户列表
- 建议的后续步骤列表
包含支持演示文稿主要结论的数据和分析的文件
包含原始输入和中间文件的数据文件，以及辅助输出文件（用于记录保存）

制定工作计划

在执行项目之前，制定两套计划也很重要：高级大纲和工作计划。大纲应详细说明项目的基本步骤、方法和时间表。它是项目的利益相关者应审查和批准的文件。

相比之下，工作计划是一份更详细的文件，对大纲进行了详细阐述，通常将步骤分解为具体任务，清楚地表明需要做什么以及相关的输入和输出是什么。工作计划还必须包含在参与项目的每个人之间发生的各种内部接触点。

工作计划应反映对关键任务的投入以及对关键内部审查步骤产出的建议和规范。它还应确保主要分析任务背后的方法与项目的整体方法一致。然后应使用详细的工作计划来估计每个任务（以小时或天为单位）、项目步骤（以天或周为单位）和整个项目（以周为单位）所需的时间。鉴于在任务级别上的时间估计可能不是 100% 正确，预计项目的估计长度与完成所需的实际时间之间存在一些差异。

在项目过程中，总是会出现计划外的改道和其他需要反映在工作计划中的变化。项目步骤或项目方法的重大变更应始终由利益相关者审查，并在更新的工作计划中完整记录。

获得执行团队的支持

要产生真正的影响，需要将客户细分活动（尤其是其产出）纳入公司的上市战略。这是因为，在许多情况下，选择顶级细分市场实际上可以启动公司范围内的上市战略的执行。但是，只有当贵公司的执行团队是项目的真正利益相关者时，您才能实现这种影响。

确保他们支持的方法是让他们了解：

选择并专注于细分市场是一项战略要务。
进行与其他类型的细分分析不同的当前最佳客户细分练习是满足这一要求的最佳方式。
所使用的方法以及项目的计划输入和输出是适当的。

为确保执行团队对这些领域的认同，积极阐明当前最佳客户细分的好处非常重要。对项目中涉及的方法和过程步骤保持高度透明，以便您的利益相关者始终了解过程中可能使他们重新考虑对整个项目的承诺的任何变化。

其他最佳当前客户细分先决条件

开发客户列表

项目范围界定和定义练习通过开发客户列表来用作您的数据集继续进行。该列表基于客户关系管理或计费数据库构建，需要全面并包括除测试和概念证明 (POC) 帐户之外的所有客户。

请注意，任何公司的客户群都将包含异常值——具有非常特殊特征、交易结构或条件的客户——在决定是否将它们保留在您的分析中之前必须仔细考虑。将异常值保留在分析中可能是不利的，它会扭曲平均值并扩大分析数据的方差，从而降低结果的精度，并在掩盖潜在趋势的同时突出一次性。

当您试图将完整的客户列表缩减为更有利于统计分析的列表时，请考虑以下几点：

行动/例子

消除因收入或交易结构/条款/特征而在客户群极端孤立的客户。它们不太可能代表市场的可复制部分。
排除代表次大帐户每月经常性收入四倍的单个帐户。

删除可能没有机会建立确定其长期价值的模式的新帐户，例如续订、增长或帐户维护。
排除在特定日期之后赢得的帐户。

不要分析新帐户，或由于缺乏适当和一致的数据而考虑单独分析它们。
排除在特定日期之前赢得的帐户。

不要分析太小以至于对您的分析没有影响的账户，特别是如果它们需要大量研究来分析。
排除每月经常性收入 (MRR) 低于 250,000 美元的账户。

定义客户质量或价值

分析的目的是确定定义好客户的共同特征。要做到这一点，您需要通过制定质量得分来明确客观地定义良好的含义，您可以使用该得分来客观地对您的客户群进行排名。

从最纯粹的意义上说，客户价值是客户在其生命周期内产生的累计利润的总净现值。自然，您不会获得有关当前帐户未来行为的数据，因此您必须对未来做出某些假设，并根据您拥有的数据用平均值填充缺失的数据。实际上，很难计算甚至估计这一点，尤其是考虑到年轻、快速发展的公司的人口统计数据。

另一个复杂因素是，几乎不可能准确识别与客户在其生命周期内相关的所有不可忽略的成本，尤其是对于服务成本来自托管、带宽、客户支持的软件即服务 (SaaS) 公司而言，以及账户管理成本。您不应期望分数完全包括所有这些因素，或者是对价值/成本/利润的精确衡量。尽管如此，只要质量分数能够充分反映您的组织认为差、一般和优秀客户之间的差异，并允许您根据这些衡量标准对客户进行排名，它就可以满足您的目的。

以下示例说明了如何为软件即服务 (SaaS) 或基于许可证的软件供应商建立质量分数：

从客户的年度合同价值开始，同时考虑当前和以前的客户。
减去与帐户直接相关的成本估算。对于一家科技公司来说，总支出将是相当少的，但应该包含更微妙的成本，例如：
- 维护费用：支持票、客户服务工资费用等。
- 购置成本：与购置该账户相关的销售周期内发生的工资支出和成本
- 使用暗示帐户未来行为的客户特征的奖金和惩罚来调整此分数。奖金和处罚的一些例子包括：
- 许可证/收入增长的奖金，可以表示为上一时期增长的百分比，或表示增长幅度的比例分数
- 取消的罚款（总分的固定减少）
- 大客户的奖金（代表他们作为营销资产的价值）

此类奖金和罚款对于补偿与账户相关的较少具体成本和收入是必要的。例如，如上所述，我们不确定活期账户将成为客户多长时间或以何种速率续订。但是，我们可以假设不断增长的帐户很高兴并且更有可能以更高的速度续订。因此，我们可以根据预期的未来行为相应地奖励他们的分数。同样，选取框帐户的影响将超出其自身的 MRR，因此它们的分数应反映这一点。

质量得分公式

一旦您制定了一个足以捕捉这些细微差别的质量分数，下一步就是将其呈现给项目利益相关者以获取他们的反馈。这是必不可少的，因为质量分数是项目其余部分的基础，每个人都需要普遍接受它作为客户“善良”的准确和可靠的代表。

在反馈过程中，您可能会发现需要纳入评分公式的其他因素（例如，特定用例中客户的额外使用成本，或特定渠道中客户的额外获取成本）。此外，审查质量分数还可能引起对公式中的系统性错误的担忧，这些错误对某些利益相关者来说是显而易见的，但对其他人来说却不是。这可能意味着从消除他们认为不相关的成本到增加特定奖金或惩罚的权重。

永远记住，无论您的方法多么彻底地定义和逻辑，除非您的所有利益相关者都同意您提议的账户排名，否则分析的最终结果将不可信。达成该协议可能很困难，并且可能需要您的公式具有灵活性并建立一些共识，以便您的所有利益相关者都可以同意并致力于该方法。

第 2 步：分析客户数据

在我们的客户细分指南的这一部分中，我们将涵盖制定有效研究标准和成功管理数据收集过程所需的一切。

当前最佳客户细分流程的下一步是制定一个公式或一组标准来衡量客户群中每个客户的吸引力或价值。该公式由客户在其生命周期内产生的实际经济利益或净利润/亏损确定。它创建了一个客观的衡量标准，可以始终如一地客观地用于比较不同细分市场的客户。

识别细分假设：使公司成为好客户的特征是什么？
一旦您的帐户列表被客观地排名，开始确定可以预测其质量的可观察特征的假设。

假设应该代表客户特征和客户的好坏之间的建议关系，由质量得分来衡量。如果您正在分析的公司具有更多特定特征，则它可能具有更高的质量得分。

要生成此类细分假设的初始列表，您需要分析：

市场结构：此类分析审查主要市场参与者，以确定公司价值链中的买家、卖家、供应商和受益者。检查市场上是否存在不同的市场或流行的用例。参与者在产品线、用例、包装格式或特殊产品方面的一致性可能表明您公司的客户群沿着相同的方向进行类似的划分。
公司内部的市场信息：采访面向客户的员工（销售、营销和客户支持）以了解以下内容：
- 赢得客户的关键卖点是什么？
- 为什么客户普遍取消？
- 我们的营销对象是谁，为什么？

如果他们的答案可以被视为公司的可观察特征，则可以将其用作细分假设。

市场专家及其出版物：他们如何细分市场？他们如何定义您的市场和竞争对手？
竞争信息：查看竞争对手网站的营销信息、促销、销售内容和产品功能。他们的目标是谁？他们是否对网站内容、消息和产品线进行细分？如果是这样，为什么？
结构相似的行业：审查与您自己的市场具有相似组织特征的行业。这样做可以提供线索，揭示定义其分割的特殊结构特征。
标准的先验细分方案：考虑客户规模、客户行业、客户地理位置等。

您的研究和数据收集的最终目标是确定什么是您的公司或产品的好客户。在这个阶段，没有任何分割想法太牵强，只要有一些经济或逻辑理由说明为什么它可能是正确的，并且它是一个可以验证的有意义的预测。您想要捕捉可能有助于您细分客户群的每一个角度。

在公司内部进行面试时，您需要与来自营销、产品开发和销售的跨部门团队成员交谈。组织内的每个职能部门都应该对他们为谁设计营销信息、销售策略或产品功能以及为什么这些目标会成为有吸引力的客户有一些想法。

在许多早期阶段的公司中，这些想法可能因人而异，因职能而异。收集他们的每个观点，并提出很多后续问题，以揭示他们可能对客户细分的任何假设。

您的想法列表通常包括如下细分假设：

大公司带来更好的客户
医院通常会成为更糟糕的客户
B2B公司创造更好的客户
跨国公司的客户更差
拥有大量广告预算的公司会成为更好的客户
在社交媒体中更活跃的公司会成为更糟糕的客户
拥有小型 IT 团队的公司将成为更好的客户

确定测试和优先考虑假设所需的数据字段和内部或外部资源

一旦您建立了细分假设的综合列表并以上述格式对其进行标准化（“具有更多特征 X 的公司会成为更好/更差的客户”），下一步是设计适当的数据驱动流程来验证它们。这需要您确定正确的数据点来支持假设。

您可以对通过以下方式确定的每个假设执行此操作：

评估用于测量假设特征 X 的最佳数值测量。
识别可以为您的客户列表中的公司提供度量值的公共数据源。如果特定度量没有公开可用的数据源，您可以考虑三个选项：
- 使用付费资源（如果可用且负担得起），例如订阅公司和财务信息数据库，例如 Hoovers DNB、InsideView 或 CapitalIQ。
- 设计或定义可通过公共来源获得的代理衡量标准，例如在线访问者数量或财富 500 强或公司 500 强名单中的排名。
- 如果没有可用的数据来源（有偿或无偿），请考虑完全放弃该假设。
对于确定的每个数据源，通过考虑订阅成本以及为客户列表中的公司收集数据的成本（与收集数据所需的时间和精力相关）来估算收集数据的成本）。您可以通过为一些公司执行数据收集步骤来粗略估计时间成本，并将在这些数据点上花费的时间作为基准。
考虑数据源的质量和准确性。
通过权衡使用数据源的总成本以及数据源的质量、准确性和覆盖范围来考虑每个假设的选项，以决定在测试特定假设时要使用的最实用的数据源和数据收集过程。如果数据源同时为多个假设提供足够准确的数据，那么它也应该是首选。

下面的示例说明了这种方法：

假设：越大的公司越能成为更好的客户
代理：公司收入或公司员工
资料来源： Manta、LinkedIn、Data.com（免费数据）或 Hoover 的数据库（付费数据）
收集成本：估计使用公共可用数据库（如 LinkedIn 或 Manta）的时间相关成本：
- 要查找公司的员工人数：每个数据点 3 分钟 x 100 个客户 = 大约 5 小时
- 要查找公司的收入：每个数据点 4 分钟 x 100 个客户 = 大约 6.5 小时

假设他们每小时挣 15 到 20 美元，实习生可以以大约 75 到 130 美元的价格完成任一项任务。

使用 Hoover's 作为收入或员工数量的数据源没有与之相关的时间成本，而是数据购买成本：每条记录 6 美元 x 100 条记录 = 600 美元。

基于这种比较，最好使用实习生来收集公开可用的数据。但是，如果可以使用 Hoovers 数据源收集多个数据点而无需额外费用，那么这样做可能是值得的。

对于不太可量化的数据收集任务，您可以使用规模系统，例如从 0 到 5，其中 0 表示不需要付出任何努力，而 5 表示每个数据点都需要大量努力。

一旦你确定了可以用可行来源检验的假设，你的限制就变成了研究能力。您将需要确定已记录的假设集的优先级，以确定任何子集将提供最实用和最有影响力的细分见解。

如上所述，您会发现对于您的一些更详细的假设，将没有合适的代理，或者该代理太难收集、太昂贵或不可靠。在这种情况下，至少在第一轮分析中，降低它们的优先级，原因有两个：

用于验证假设的数据收集成本可能令人望而却步
即使有了数据，从验证分割假设中获得的洞察力的价值也很难付诸实践，因为测量假设的分割变量是多么困难

此步骤的输出应该是要测试的假设的最终列表、要为每个测试收集的数据字段以及该数据的来源。

第 3 步：数据收集

下一步是建立一个全面的列表，使用您已确定的客户特征来根据吸引力对您当前的客户群进行明确分类。这是通过公司员工、专家和客户提供的意见和建议以及对竞争对手的研究来完成的。尽可能全面是很重要的，因为有效的差异化因素可以超越公司行业、公司规模或地理区域等典型方案。

管理数据收集过程

要收集数据，您需要制定一个计划，详细说明在哪里可以找到每个变量，以及将使用哪种资源和方法来找到它。这样做假设您可以访问将进行研究的数据收集者团队，或者可以访问将以所需格式提供您需要的数据的外部数据提供者。

作为研究经理，您需要在整个潜在复杂的研究过程中与您的数据收集团队密切合作。因此，与他们分享研究计划以获得他们的反馈和支持非常重要。他们的投入将使计划更加准确和现实，而他们的支持将使项目更有效率。

即使您无权访问任何其他数据收集资源，标注 [上文] 中描述的数据收集工作计划和最佳实践仍然适用。在制定计划时，确定数据集中的潜在弱点，并在收集数据时特别注意它们。这些弱点可能包括：

不完整或难以获得的数据（例如，私营公司的收入）
过时的数据
不易标准化或有多种定义的数据（例如，利润有时以毛利润、EBITDA 或营业利润的形式给出）
需要定性判断的数据（例如，行业或商业模式）

管理研究团队的最佳实践

确保每个研究任务的输入和输出规范的正确和一致的文档。
针对不同的分割假设利用重叠的数据收集需求：相同的数据字段可用于测试多个假设。
记录研究任务——即使是最细微的细节——因为每一项都会对数据质量产生巨大影响。
与团队建立定期的工作节奏，包括审查成果、分配新的研究任务和解决任何障碍。
考虑建立一个单独的研究人员子团队，专注于数据质量保证，并要求所有研究成果都经过团队审查。
使用具有版本控制功能的协作和文档共享工具来更好地管理通常与此流程相关的大量数据字段。

为确保数据质量，在数据收集过程之前、期间和之后进行质量保证。有问题的数据不仅会在您的细分分析期间产生问题，而且在需要生成出站勘探列表时也会产生问题。

如果根据您对初步数据输出的审查，您对数据源的质量有任何疑问，请考虑使用其他代理或数据源。如果没有合适的替代方案，请返回上一步并在优先假设的完整列表中考虑该假设。

第 4 步：分析和优先排序

我们的客户细分指南中的这一部分将帮助您进行必要的数据分析，以评估和优先考虑您的最佳客户细分。

为了帮助您确定当前最好的客户群，我们将流程分解为五个明确的步骤。每周检查一次，我们将引导您完成每个步骤，从设置您的项目到执行客户数据分析、执行数据收集、执行客户细分分析和优先级，以及将结果实施到您的组织战略中。

客户细分过程的下一步是分析和验证您确定的细分假设。此分析将需要有关您当前客户群的大量数据，因此您需要制定数据收集计划和研究过程。

一旦收集了必要的数据，您就可以分析和验证每个假设，帮助确定分割想法是对还是错。这样做之后，分析验证假设之间的关系也很重要。这些细分方案的综合是对最佳客户的整体细分，其中包含每个经过验证的细分假设。这导致细分市场不仅经分析证明具有吸引力，而且直观且可针对其制定和执行以细分市场为重点的战略。

执行数据分析以识别相关变量并验证您的假设

现在是时候分析数据以验证或拒绝每个分割假设，并揭示它们之间的关系。有几种不同的方法可以做到这一点。

轻量级聚类分析

如果您的客户群较小，和/或细分假设列表较少，您可以采取的一种方法是通过系统地审查与假设因素相关的客户排名来进行轻量级聚类分析，如下所示：

创建一个表格，列出您正在分析的所有客户帐户及其质量分数，以及与您选择进行测试的细分假设相对应的每个帐户的数据字段。
按质量分数对表格进行排序，并系统地遍历分割假设列表，以检查分割假设数据字段中的值与质量分数之间是否存在相关性。该关系不必是一对一的，甚至不必是线性相关的，而是像下面这样简单：

所有年收入超过 500 万美元的客户都位于客户群的前 10%，而所有年收入低于 500 万美元的客户都位于客户群的后 20%。

这种观察通常足以让我们相信特征 X 可能是客户质量的良好预测指标。

一旦使用上述步骤似乎验证了分段假设，请根据与该假设关联的变量对整个表进行排序。这样做可以扭转分析，看看有问题的细分变量是否真正有效地将大客户与其他客户区分开来。这种分类过程应该导致客户群的明确细分，其中一个细分市场不成比例地由“好”客户代表。

通过执行上述步骤，您将验证您的细分假设，并临时审查由您的一个或多个假设形成的不同细分。

当您有更多资源和时间花在分析上，或者有很多客户帐户需要分析时，可以使用下面列出的第二种方法。

基于树的聚类分析

首先将您的数据按帐户质量得分分成四分位数，这样您的最佳客户四分位数被标记为“A”客户，而您的底部四分位数被标记为“D”。如果您要与大量客户（即数百个）打交道，则可以改为将他们分成十分位数。

现在查看每个四分位数（或十分位数）的特征，使用您收集的每个代理变量的平均值。在哪些变量中 A 与 D 显着不同？有没有什么模式会立即让你眼前一亮？

以数据中最明显的模式为例，下一步将在数据中创建一个分支来说明这一点。例如：

基于树的聚类

最终结果将是一个有吸引力的细分列表以供进一步分析，这提供了几个优点：

它将作为将回归分析缩小到几个相关变量的基础。
树是查看数据的一种视觉上吸引人且合乎逻辑的方式，它将帮助您在项目的演示阶段将您的结论传达给利益相关者。
它将帮助您确定回归分析无法正确捕获的截止点。

在分析的这个阶段，还有一些额外的要点需要牢记：

您用作第一个决策点的字段（在上面的示例中，“向企业销售的公司？”）非常重要，可以极大地塑造决策树的其余部分。尝试尝试不同的分割方案，看看是否可以在每个决策点生成更大的分割。
通常，当节点之间的差异不再相关或每个节点内的公司数量变得太少时，停止添加额外的分支机构。例如，如果您将 100 家公司的列表划分为 50 个不同行业的列表，则每个行业的两个样本量不会很有说服力。您应该合并行业以创建更大的存储桶，或者考虑基于另一个变量进行细分。

以下是经过上述过程的多次迭代后的完整分割树的示例。

客户细分树

使用回归分析加强假设验证

使用上述任一方法找到分段变量后，您可以通过使用回归分析对这些假设进行数值验证，进一步推进该过程。

从一大组变量开始——也许是在数据集的初始四分法中出现的所有相关变量。以帐户质量得分作为因变量对这些变量运行多元回归。回归的结果将允许您识别不重要的变量（无论如何都与质量得分不相关的变量），以及可能彼此密切相关而无法同时包含在分析中的变量。消除这些变量并重新运行分析，直到您获得一组变量，这些变量都很重要，但彼此基本独立。这些是本项目目的的最终细分变量。

对您在先前数据中确定的不同部分运行单独的回归也可能是有利的。例如，前面的树说明 B2B 公司很好地根据员工进行细分。但是，B2C 公司可能会根据另一个变量更好地进行细分。因此，对 B2B 和 B2C 公司进行单独的回归可能会比将它们全部包含在单个模型中产生更好的结果。

评估复合细分

因为基于价值的细分是一个预测过程，所以可以评估任何产生的细分方案，就好像它是客户质量的预测模型一样。为了得出最合适的分割方案，我们可以比较使用称为“提升图表”的技术发现的不同复合分割方案。

提升图通过比较在该模型上得分高的客户也是好客户的可能性来显示评分模型的预测能力。提升是指根据历史数据，该模型得分高的客户实际上是好客户的概率增加。如果该模型根本没有预测能力，则可能性基本上是随机选择的前景，其提升为零。

例如，使用我们的细分方案，我们可以根据我们最近建立的质量得分有效地预测潜在客户是否会落在我们客户群的前 25% 之内。衡量这种预测能力的方法是将预测模型应用于现有客户群，并查看实际前 25% 的客户中有多少百分比属于该模型中前 25% 的客户。

因为实际质量分数包含了只有在潜在客户成为客户后才可用的信息，所以我们不太可能完美地预测这一点，但我们越接近正确预测前 25% 的客户越好。

进一步扩展此分析，我们计算任何给定的前 X% 的客户群所捕获的实际前 25% 的客户的 Y%，这些客户群由相关预测模型排名。从 0% 到 100% 计算每个 X 的 Y，然后将 Y 与 X 作图将给出一个折线图，即模型的“提升图”，如下图所示。

客户细分

要了解这些图表如何帮助直观地比较预测模型和它们所基于的分割方案，请首先查看最坏和最好的情况。

首先，我们有一个基线模型，它是一条斜率等于 1 的直线。这是完全没有预测的模型——我们需要审查整个客户群，以确定前 25% 的客户群。另一方面，完美的预测模型假设完美的预测——根据该模型，前 25% 的客户群与实际的前 25% 一致。

模型 1 和模型 2 是不完美的模型，升力略有不同。模型一具有更好的提升，因为它高于基线模型，并且更接近完美的预测模型。根据模型一，前 50% 的客户群占据了实际的前 25%。相比之下，根据模型二，前 90% 的客户群获得了相同的实际前 25%。模型一显然比模型二具有更强的预测能力。

最终，您的回归和提升图分析的结果可能过于技术化和详细，无法包含在您向利益相关者的最终演示文稿中。但是，执行此分析以验证您的决策树的结果是否受到可量化措施的严格支持、在替代分割方案之间进行选择以及将其保留为任何寻求对您的方法有更多见解的人的附录仍然很重要。

综合经过验证的细分假设以形成高价值客户的独特、同质细分

使用回归和提升图分析识别、验证甚至压力测试主要细分变量后，您现在需要开发这些细分方案的有意义的综合，并确定最有吸引力的目标。

您得出的分段很可能是主要分段变量的组合，而生成的分段将由分段变量的特定值的组合定义。但是，您识别的某些细分也可以合并在一起，并且并非所有已定义的细分都满足以下理想细分特征列表：

段定义是有意义和直观的。它们是有意义的，不需要定义很多复杂的推理。
细分市场是明确定义的，最好由可观察变量划分，以便将客户分类到细分市场中不会花费太多精力。
这些细分市场可以使用现代通信和营销工具进行寻址（这通常遵循之前的要求）。
这些细分市场足够大（就前景或经济利益的数量而言），可以被视为战略的组成部分。
这些细分市场是可持续的，并将继续成为市场的重要组成部分，至少增长速度与整个市场一样快。

列出上述特征的原因是它们最终定义了可操作的细分，而不是您可能通过之前的分析开发的分析定义和验证的细分。

根据经过验证的分段假设，您在选择和/或定义分段时的主要权衡是彻底性与实用性。例如，在分析阶段，您可能已经确定了六个预测客户成功的重要特征，所有这些特征都可能以复杂的方式相互作用（例如，B2B 公司通常需要拥有 500 多名员工才能成功，而 B2C 公司只需 100 多名员工就可以成功）。将这种复杂性完全纳入您的细分计划可能会导致过于复杂、支离破碎的细分市场，这些细分市场无法定位，并且规模不足以值得投资于细分重点战略。

为了减少这种复杂性，您应该专注于更完全满足上述标准列表的较少数量的段。虽然您会因忽略不太重要的变量而失去一些准确性，但您的最佳见解将对组织更加强大和有用。因此，即使您可能已经验证了许多不同的假设，您也应该努力综合它们，以便您的最终分割方案仅取决于几个分割变量。拥有更多变量会使您的结果交付以及随后针对已识别细分的努力变得不必要地复杂化。

评估细分价值、可定位性和大小以优先考虑您的最佳细分

一旦您达到了令人满意的总体细分方案，最后要做的分析是评估结果细分并优先考虑最有希望的几个细分：

客户质量：以平均客户分数衡量，这是该细分市场中所有客户的分数分布，以及该细分市场中最低和最高分数的客户。
细分市场规模：对具有细分市场所定义特征的所有潜在客户的总经济价值的粗略估计。真正的细分市场规模分析超出了本文档的范围，并且通常是不必要的。通常，您只需找到该细分市场中潜在客户数量的近似值，或该细分市场中潜在客户的流行程度，即可合理了解细分市场的规模。
细分市场增长：与细分市场的规模和吸引力相关的未来趋势的粗略指示。

通常，鉴于分析的分段数量有限，以及您在分段方案的分析和综合中识别和锐化的区别，最佳分段的选择是非常明显的。然而，反馈过程可能会导致轻微的优先级变化，因为新的因素被发现或纳入优先级过程。

此外，鉴于您应该主要关注最重要的细分市场，您还应该将综合重点放在定义构成最佳客户群重要组成部分的少数细分市场上。细分的数量完全取决于项目的范围和结果的方式。但是，您所定位的细分市场可能不应占总客户群的 25% 到 50% 以上，以帮助您有意义地缩小对更具吸引力的目标的关注。

通常，这意味着在您的最终推荐中真正关注两个或三个最重要的部分。

第 5 步：呈现和整合反馈

我们的客户细分指南最后提供了成功向利益相关者展示您的发现并将您的数据转化为行动的提示。

当前最佳客户细分过程的最后一步是将第一步中讨论的客户质量测量应用于每个已识别细分中的聚合客户集。这样做可以让您确保识别出具有最佳整体客户质量的客户群。

然后，您就可以向利益相关者展示您的发现了。

制作您的最终演示文稿

创建一个最终演示文稿是一项艰巨的任务，但它之所以重要，有以下几个原因：

它有助于将洞察力与支持它们的分析结果一起交付给利益相关者，并鼓励他们支持其建议。
它是用于在其他团队/部门传播细分洞察力的参考文档，特别是在整个公司实施细分聚焦战略时。

有效的演示文稿通常包含以下部分：

议程：一张幻灯片来框定演示文稿的内容。
执行摘要：总结主要发现和建议的幻灯片不超过两到三张。
对利益相关者的附加总结：回顾最初的项目目标、商定的方法以及项目中已实现的主要里程碑，因为这些信息将帮助利益相关者快速赶上并熟悉演示文稿的下一部分. 如果可能，请限制解释方法的复杂性所花费的时间，因为您的利益相关者不需要这种详细程度。
主要见解：这应该构成演示的内容。首先，按优先顺序查看您选择的细分。然后，展示他们总体上比一般客户群体好多少。最后，表明专注于这些细分市场会产生更少的失误，但不针对低价值客户的好处远远超过任何有意义的失去的机会。您可以使用两组图表来说明这一点：
一张图表，显示前 25%（或任何合适的百分比）的客户如何被已识别和优先细分的客户所支配（参见下面的示例）。
顶级客户细分
一张图表，显示每个细分市场如何包含高比例的优质客户。例如，按质量得分计算，细分 X 中超过 40% 的客户在所有客户中排名前 25%（参见下面的示例）。
客户等级细分
为了进一步说明段定义，请提供示例并给段起一个醒目、易于记忆的名称。
方法论：在你的信息明确之后，解释你是如何得出结果的。讨论账户得分并展示前 10 名和后 10 名的账户，并解释为什么他们会这样评分。此外，涵盖您测试的假设，并讨论您发现不相关的假设。非常简单地谈谈数据中的差距或可能的偏差，以及回归分析的结果。
后续步骤：列出有助于确保项目影响的关键后续步骤。

您首先需要强调紧接的下一步，即利益相关者对细分建议提供反馈，并在满意地解决反馈后批准/采用建议。

接下来的步骤应该是您的组织可以采取的措施来实施此处提供的细分建议。您可能想解释每个利益相关者如何使用您的分析结论。这可能包括整个产品战略、上市战略、销售、营销甚至客户服务的各个方面。目标是让您的组织的所有方面都与目标细分市场保持一致，并确保为细分市场中的现有客户提供良好的服务。您还希望确保您的营销和销售团队能够很好地覆盖该领域的潜在公司。

收集反馈

进行演示后，利益相关者可能会对您检查的部分提出问题和反馈。他们中的一些人会对可能与您的结论相冲突的业务有某些先入之见，因此请预测您论点中的弱点，并准备好诚实彻底地解决它们。对您的方法有太多未解决的问题可能会破坏整个项目。

如果这些问题需要调整您的数据集以赢得利益相关者的支持，那么稍微调整您的方法以缓解这些保留可能是值得的。跟踪您的数据文件并严格遵循数据版本控制和管理的最佳实践，您可以返回文件并进行调整以响应反馈和问题，而无需重做大量工作。

最终，该项目只有在获得利益相关者的广泛支持后才能成功，因此该项目可能需要多次迭代才能获得此类支持。

将信息转化为行动

完成本章中列出的五个步骤后，您的企业应该拥有关键的、最佳的当前客户细分数据，它需要开始专注于更具生产力和盈利能力的细分市场。但是，这些数据只有在您立即付诸行动时才有用。

就像商业中的几乎所有事情一样，您从这个过程中挑选出的信息有一个保质期，这主要是因为您的公司和您的目标细分市场中的任何数量的因素都会影响哪些公司构成您的“最佳”客户。因此，尽快实施您当前最好的客户细分研究的结果，并随着时间的推移衡量它们的影响是很重要的。随着情况的变化，最好重新考虑您当前最好的客户群，并在必要时重新执行上述流程以适应这些变化。

将其付诸实践

虽然本指南提供了识别、优先排序和定位当前最佳客户群的分步过程，但仅遵循它并不能保证成功。为了有效，您必须为每个步骤可能出现的各种挑战和障碍做好准备和计划，并始终确保使您的流程适应任何可能改变其输出的新信息或反馈。

另外，您不能在您的业务中强制执行此流程。如果将受到当前最佳客户细分流程影响的关键利益相关者没有完全接受，那么由此产生的输出将相对没有意义。

但是，如果您正确管理当前最佳的客户细分流程，它会对您组织的每个部分（销售、营销、产品开发、客户服务等）产生巨大的影响。您的企业将拥有更强的客户关注度和市场清晰度，使其能够以更可预测和更有效的方式扩展。

最终，这意味着不再需要吸引所有愿意为您的产品或服务付费的客户，这将使您能够专注于提供最有利可图机会和有效利用资源的特定客户子集。当然，这对每个企业都至关重要。但在扩张阶段，这往往是难以置信的成功与一定的失败之间的区别。

编者注：本文最初发表于 2016 年 9 月 1 日。

《 Customer Segmentation: A Step-by-Step Guide for Growth 》作者 Tien-Anh Nguyen 在 OpenView 担任全球快速发展的企业 SaaS 公司组合的投资者和顾问，拥有丰富的财务和战略经验后于 2015 年加入 UserTesting 作为首席财务官领导财务、IT 和商业智能团队。他目前作为 UserTesting 的首席商务官领导长期增长投资计划。

OpenView 是一家处于扩张阶段的风险投资公司，其企业博客有近万篇文章，人力资源与领导力主题最多。