又到了每周的数仔大课堂时间，同学们有没有想数仔老师呀！

本期数仔老师会为同学重点分析人群细分。

敲黑板：”人群细分！诶诶诶，那边那个王境泽同学，别睡了，好好听课，等一下抽你回答问题！“

说到人群细分，可能有些人会有疑问：

1. 为什么要做人群细分？

2. 如何进行人群细分？

带着这些问题，开始今天的数仔大课堂吧。

为什么要做人群细分

无论是线上还是线下的生意，都会存在一个问题：店铺的客户群体是谁？

大多数店铺只对客户有一个模糊的定位，如高端客户、年龄段在 20~30 岁的职场女性等，其实这样的人群细分的了解不够彻底。

从店铺运营角度来说，只有先了解市场细分，再对每一个顾客设计定制化的营销，才能让客户获得更好的购物体验。

为了帮助同学们更好的理解人群细分的重要性，数仔这边举个栗子：

从 CRM 角度出发，如果店铺活动都是全量发送，不做人群细分的话，很大概率会导致效果不理想，响应人数少，ROI 难看。

△ 单一的人群细分方式

导致 ROI 低的最大原因就是我们没有对顾客进行细分，单一的维度，相同的营销内容，很难触发用户的 G 点。

简单来说，人群细分的两个目的：

1. 精准营销，制定策略，提高 ROI，让我们投入的营销费用更有价值；

2. 满足顾客需求，了解顾客的消费趋势，绘出用户画像，为以后的营销活动做准备。

如何进行人群细分

有些店铺同学常常和数云的小伙伴说，明明做了人群细分为啥效果还是不好呢？

我们先来看一个案例：

△ 时间维度+订单维度营销活动流程图

上面这个案例中明明进行了时间维度和活动维度的划分，为什么效果还是很差？

这主要是因为这些流程图看似在细分用户，实则细分维度单一，导致发送效果差，后续追踪难。

那么，怎么样的人群细分才是正确的细分呢？

人群维度

首先我们来看一些常见的人群细分维度：

△ 人群细分维度图（图片数据过多，建议点看观看）

上图从订单类型、商品、人、RFM 等维度对人群进行了细分，比如：订单状态退款、N 天内拍下未付款客户等。

对于常见的维度可以简单归纳为“人、货、场、钱”这四个角度。

再细分对这四个角度搭配着使用。以人和钱为例，老客按照购买金额大小来做细分，把折扣敏感人群和商品组合进行细分。

常见维度组合

人群类：

1. 高活跃人群：近期活跃客户、购买、加购收藏、种草、回购周期短；

2. 高价值人群：店铺高价值人群、回购响应率较高、RFM 维度组合高价值人群；

3. 高潜力人群：有可能回购的人、非活跃期客户；

4. 高匹配人群：活动利益点契合的人群、主推产品与其偏好相似的人群。

商品属性类：款式、风格、分类、系列、颜色、码数；

客户标签：性别、地域、年龄、职业；

活动偏好：聚划算、淘抢购、双十一、会员日、店庆、上新；

生命周期：活跃期、沉默期、睡眠期、流失期、死亡期；

……

除了上述这些之外，我们还可以将会员和 RFM 模型图搭配起来进行人群细分。

人群细分的方法围绕“人、货、场、钱”还有很多种组合维度。

只有人群细分的维度足够细，且结合店铺的自身情况将合适的标签进行组合，才能得到有效的运营结果。

案例剖析

接下来数仔以某国际运动休闲品牌，通过人群细分来唤醒沉默客户这一案例，和同学们说明人群细分的作用。

店铺背景

1. 平均客单：400+

2. 沉默客户：近 30 万

该店铺的常规营销活动对沉默客户挽回效果差，如何才能对这部分客户进行有效唤醒呢？

人群细分规则

数据赢家运营人群细分，对这 30 万人，从 4 个维度细分。

首先是钱包深度分析，对客户累积消费金额和单品消费金额做了 M 值细分；

第二步是从折扣敏感度切入对客户进行细分，统计客户聚划算类营销活动的参加次数，对客户订单进行折扣分析；

最后对客户需求和场景进行细分。

△ 数据赢家人群细分图示

营销策略

完成人群细分后，开始制定营销策略。

针对有需求和高需求的沉默客户进行赢回，结合当年 618 年中促销活动 offer，分批次分阶段沟通，满足不同需求的客户利益点。

△ 方案展示

 从上图可以看出，针对不同需求不同付费能力的客户文案是有差异化的。

这次活动中，我们一共营销了 5.4 万人，回购金额达到 60 万。活动结束后数据统计显示，进行了人群细分的短信响应率，是没有进行人群细分的 5 倍，回购金额相比，更是高了 99 倍。

这个例子证明了人群细分的重要性。

在目前电商平台类目发展已经成熟的情况下，行业的航空母舰已经形成，如果采取全面发展的策略，将很难找到突破口。

只有找到客户个人需求区域化、性别化、年龄化的规律，才能实现基于客户人群细分的精准营销，洞察消费者的趋势和需求点，挖掘更多商机。