高级分析模型和机器学习算法推动着客户细分的发展。人工智能的自动化进步可以带来更快、更高质量的结果。

客户细分使企业能够将信息（从推销到外联活动）调整到看似相似的个人群体。根据共同的特征将人们组合在一起，例如年龄、性别、收入、兴趣、位置和消费习惯。

细分客户有助于最大限度地减少开发正确信息的时间和成本，同时最大限度地提高吸引收件人的有效性。当企业着眼于个性化为目标为每个人量身定制服务时，客户细分仍然是一个有价值和重要的实践。现在，有些客户细分工具具有新的高级分析、机器学习（ML）和生成人工智能（GenAI）功能。

Forrester Research公司分析师Zeid Khater说：“客户细分并不会消失，大多数组织都在询问如何充分利用它。”

客户细分分析用例

细分背后的原则是，根据共同的特质将个人分组，可以深入了解什么对他们来说很重要，什么与他们作为个人产生共鸣。企业可以获得客户洞察力，而不需要更复杂、更昂贵的工作来逐一了解他们。

通过利用从客户细分分析中获得的见解，企业可以发送正确信息来瞄准客户群体，例如广告和营销活动以及相关活动。

Rod Fontecilla在2024年3月之前一直担任咨询公司Guidehouse公司的合伙人兼首席创新官，他说，这种进行客户细分的能力可以让你决定把钱放在哪里。

营销专业人员是客户细分最常见的实践者，但产品开发人员以及社会、政治和慈善组织也利用客户细分。

咨询公司Coughlin Associates总裁Thomas Coughlin说：“客户细分可以用于任何地方，只要你有关于人群和环境的数据集。”

按共同特征对个人进行细分和分组的愿望和能力早于计算机本身，但技术可以以人类无法比拟的规模和速度对客户进行细分和分组。现代客户细分分析需要大量数据，并且通常使用几种分析方法之一。

最常见的方法之一是k-均值聚类，它使用ML算法将观测结果划分为聚类。分析师指定排序中使用的集群或段的数量。

Khater说，只是对具有相似属性的客户进行分组才最有意义，他指出该算法没有考虑组织想要形成集群的原因。

分析师还使用相似建模，这是另一种使用ML算法根据已知群体（例如公司现有客户）的人口统计数据来识别和分组人员的技术。Khater说，公司在想要识别潜在客户时使用这种技术，目标是与现有客户相似的人。

虽然算法与其他常见的细分方法不同，但专家表示，细分模型是概率的，而不是确定性的。细分分析中的集群是根据两个或多个数据集之间的一定程度的相似性来分类，而不是精确匹配。

细分还是个性化？

客户细分现在面临着来自个性化的竞争。根据普华永道的《2023年客户忠诚度高管调查》，61%的高管将个性化客户体验列为重中之重，比任何其他忠诚度激活因素都高。尽管有这些发现，但客户细分分析仍然是一个关键工具。

Fontecilla说，首先，完全个性化外联或服务所需的分析工作是令人生畏的。在大多数（如果不是几乎所有）情况下，个性化工作的成本可能会超过投资回报率。

Fontecilla说，大多数组织没有完全个性化所需的数据环境，也不想投资于必要的计算能力。细分更容易。

细分也可以以个性化无法实现的方式扩展，当它由智能启用并与良好的数据集配对时，细分可以提供为企业提供投资回报率的结果。

首席数据和分析官Gary Kotovets说，Dun & Bradstreet使用细分来支持销售、营销和其他功能。该分析有助于团队为目标群体制作适当程度的定制活动和消息。细分技术中的ML和AI工具提高了分组的准确性。

此外，Khater说，由于先进的分析和人工智能，细分分析可以提供越来越多的粒度。改进的功能作为实现个性化的基础，同时尊重消费者对隐私的日益担忧。

从客户细分分析中创造价值

如果企业没有根据确定的细分市场按照业务目标行事，那么客户细分分析几乎没有价值。

Khater说：“仅仅构建一个细分分析是行不通的。了解业务目标是进行细分分析的最佳方式。”

Khater指出，企业可以使用其细分分析的结果来识别可能离开的客户，并针对他们进行促销活动，以保持他们的状态，从而减少流失。

企业可以使用营销活动的分析结果来获取新客户或整体提高客户保留率。这些数据还可以推动和优化下一个最佳体验，例如推荐引擎。

高级分析、AI和GenAI推动细分分析

高级分析、人工智能和GenAI为客户细分带来了更多价值。高级分析和人工智能致力于提高细分分析所需的数据质量。例如，智能工具和自动化正在改进从客户调查和其他反馈机制中收集数据，以及对购买模式和人口统计材料的分析。

此外，Fontecilla说，人工智能可以创建更准确、更精细的分组，以及更多的分组。现在使用的人工智能系统足够强大，可以在客户中发现新模式。AI和GenAI识别的信息可以帮助推动预测分析模型。新功能提供了对未来消费者趋势或兴趣的更准确的预测，并确定如何对细分市场进行优先排序。

随着GenAI的发展，Fontecilla希望它最终有助于将更多数据添加到细分分析中，帮助为该过程带来更多的细粒度。

他说，我们将能够提出以前从未问过的问题，并且我们可以更快地得到答案。