客户细分数据从哪里来,数据分析需要注意哪些事项?

如何细分客户大多数中国公司要么缺乏客户数据，要么获得的客户数据不准确、不完整。数据对客户进行有效细分的力量，是建立在通过公司掌握的客户数据对客户进行全面了解的基础上的，2.通过分析收集到的数据，通常将客户分为有效客户和无效客户，用户细分是指按照用户属性划分的客户集合，数据分析的五种细分方法是什么。

市场和运营经常绞尽脑汁做活动，升级新产品，蹭热点，做营销，拓展渠道，不断开发客户，回访维护客户感情。除了少数幸运的人，大部分影响不大。为什么？这年头营销这么难吗？聪明的营销人员知道“了解客户”和“客户细分”的重要性。营销人员不仅应该专注于创造更多的访问和点击(无论是电子邮件还是网站)来改善客户获取，还应该遵循从提高点击率(CTR)到提高留存率、忠诚度和建立客户关系的新范式。

通常情况下，少数高价值客户能为公司带来大部分利润。客户细分后，公司可以为这些客户提供充足的技术和人力资源支持，满足这些高价值客户对公司客户服务的期望。相反，少数低价值客户有时甚至会给公司带来负利润。大多数客户介于高价值和低价值之间。他们推动着公司的成长，是公司重要的客户群。这些中间客户通常对公司的财务业绩有很大影响。

对于公司来说，为高价值客户提供优质服务非常重要，为不同层次的客户提供相应的针对性服务同样重要。数据对客户进行有效细分的力量，是建立在通过公司掌握的客户数据对客户进行全面了解的基础上的。这种通过数据促进客户细分的方法涉及数据库技术和营销自动化应用，可以有效地访问和分析客户信息。目前很多公司都采用了复杂的数据挖掘工具，让非技术用户也可以使用大量的交易级数据进行有效的客户细分。

通过RFM方法，我们根据用户的属性数据分析对用户进行分类。在推送、转化等很多流程中，可以更加精准，不会出现用户反感的场景。更重要的是，对产品转化等商业价值也会有很大的帮助。应用背景:在产品迭代过程中，通常需要对用户进行属性分类，即通过分析数据对用户进行分类，从而在推送转化过程中获取更大的利益。分析方法:RFM(新近，频率，货币)分析工具:SPSS(数据分析的重量级应用，SAS的替代)1 .RFM基础知识所谓探索性分析，主要是运用一些分析方法，从大量数据中发现未知的、有价值的信息的过程。

用户(客户)细分是美国学者温德尔·史密斯在90年代中期提出的，其理论基础主要基于两点。(1)用户需求的异质性不是所有的用户都有相同的需求，只要有两个以上的用户，需求就会不同。因为用户的需求、欲望、购买行为都是多样的，对客户需求的满足程度也是不一样的。(2)企业的有限资源和有效市场竞争。没有一个企业能够靠自己的人力、财力、物力满足整个市场的所有需求，这不仅是由于自身条件的限制，而且在经济效果上也是不充分的。