客户世界||2009-03-29

在当下的市场环境中，我们看到的似乎不再是简单的产品宣传，而是营销人员通过各种方式试图打动我们，激发我们的购买欲望。销售、营销、广告和娱乐已经融为一体，共同影响着我们的日常生活。营销人员运用各种引人注目的手段，试图在我们的大脑中留下深刻印象，以此影响我们的消费习惯。

然而，面对千差万别的客户，营销人员往往难以理解真正驱动客户购买行为的因素。例如，Business Week的封面故事就深入探讨了男性客户的消费心理。当然，我们要明白，并非所有客户都是男性，也并非每个客户都会购买所有产品。了解你的客户是谁固然重要，但客户的价值也是各不相同的。因此，精细的客户细分就显得尤为重要，它能帮助我们更有效地利用客户心理去引导其行为。

客户细分是CRM设计的关键，它强调的是利用CRM的效力去做更好的事情，而不仅仅是提高操作效率。在基础层面，客户细分涉及到通过客户的性格特征进行分组，然后根据不同细分来制定相应的策略。这一过程的依据是我们开发并获取的各种信息，通过具体细分客户的生活方式，我们可以更深入地理解不同行业和市场，从而明确产品推荐的优先级。

为了进行有效的客户细分，我们需要识别和收集相关的数据元素以及假设。这需要IT和营销专业人员的紧密合作，共同构建数据收集战略。这些数据包括财务、人口统计、地域、心理学和行为学等方面的信息。

一旦我们建立了客户细分，就可以开发出更具针对性的CRM策略，从而提升渠道效力。尽管在设计客户模式时需要围绕客户需求进行，但许多组织在初始阶段可能缺乏足够的信息来构建完整的客户档案。这就需要我们在与客户的互动中不断地寻找机会收集信息，持续地更新我们的细分策略。

那么，理想的细分数量是多少呢？这并没有一个明确的答案。它受到许多因素的影响，包括经验、直觉、统计结果以及常识。如果细分过多，可能会导致为相似的小市场开发过多的不同营销计划，从而增加成本。因此，在确定细分的理想数目时，我们需要遵循一些重要原则，如确保每个细分足够大、与公司的产品/服务相关、可通过营销组合变量进行接触，以及各细分之间具有明显的差异性。

虽然细分战略的决策主要是商业问题，但一些技术的运用可以帮助我们简化这一任务。例如，数据挖掘和行为模式分析可以帮助营销人员将常规的细分转换为预测性的细分，从而开发出更具创新性的策略。此外，优化技术也可以帮助我们运用数学运算法则计算出最佳的客户细分、服务以及营销活动。