认识达内从这里开始

随着社会的发展，每个人的消费观和价值观都是不一样的，这也可以是企业作为划分用户群体的条件之一。是的，今天我们主要就是给大家介绍一下，当我们的产品正式推出市场之后，如何才能正确的寻找和匹配相关用户群体，以及我们在推广过程中需要使用什么样的营销策略的问题。

关于这些方式方法的具体课程内容我们就不多介绍了，感兴趣的朋友可以与我们的咨询老师联系。下面我们就一起来看一下，对于客户和产品的划分方法吧。

1.客户

1)客户细分

对于客户体量在亿数级的电信运营商来说，运营客户第一步是做客户细分。针对不同的客户属性、行为、偏好推荐不同的产品是精细化运营的基础。

不同行业对客户细分维度有所区别，客户价值、客户稳定度是常用的细分维度。

最常用的客户细分维度是客户价值。依照客户价值，我们将客户细分为高价值客户、中价值客户、低价值客户。有时候要根据专题分析需要划分为四五档，如分为高、中高、中低、低价值用户。比如之前在做某省移动的客户细分时，由于匹配策略的需要，我们将客户划分为高价值用户、中低价值用户、低价值用户。

电信运营商在早些年资费较贵时，客户价值是遵循二八定律，即20%客户能贡献80%价值。但当电信资费越来越便宜成为成熟产品时，客户价值分布变化较为明显，高价值客户只能贡献40-50%价值，电信运营商也要同时关注中低价值、低价值用户。这是在产品不同生命周期要侧重运营的用户有所不同。

除价值维度外，客户稳定度也是常用的客户细分维度。按稳定度可将用户划分为高稳定用户、中稳定用户、低稳定用户，稳定度可以根据用户在网时长、交往圈大小、是否优质号码、粘性业务、是否合约等指标按照权重进行划分。用户交往圈越大、在网时长越长、粘性业务越多，离网概率就越小。

客户细分第二种方法是贴客户标签，建立统一的客户标签库。以上客户价值、客户稳定度属于客户标签中的一种。一个用户往往能被贴上几十个标签。当客户标签足够细化时，营销活动可直接针对贴有某种客户标签用户营销。

客户标签有静态标签、动态标签之分，对于动态标签要及时进行更新，以保证营销效果。

2)运营客户优先级

当营销资源较为紧张，客户群体太大任务太重时，可对客户按照价值、稳定度进行客户细分后，对不同细分客户群划分优先级。

3)客户分群运营

不同细分客户群运营重点有所不同。高价值用户要用“钢筋捆绑”，付出一定的营销成本、营销服务换取客户忠诚度，中价值用户要用“粘性捆绑”，使用各种粘性因子业务，如亲情网、校园V网、家庭套餐等层层捆绑，低价值用户要用低成本维护，小恩小惠常常就能留住用户。

2.产品

即使同一企业的产品也往往有不同的定位和卖点。有些产品是用来吸引用户拉新的，有些产品是面向高端用户的，有些产品是防止用户流失的。

电信运营商的基础产品是号码、套餐(语音、流量)、终端，粘性产品有虚拟网、积分、信用、星级服务、宽带等，增值业务有阅读、游戏、音乐、视频、动漫等。随着智能机的普及，以终端为基础的合约计划是运营商捆绑用户的主要手段之一。三家运营商的营销战略各有侧重，移动依靠4G网络布局弥补3G时代的网速劣势，联通依靠便宜流量和终端大力抢夺用户，电信一直贯彻的融合策略则是一抓一个准。

根据产品不同定位和卖点进行划分并建立产品库，对产品进行统一管理，做到有的放矢。产品划分可以从价格、粘性、客户偏好等维度划分。

按照产品自身优势和卖点定位用户也是常用的运营策略之一。尤其是在新品上市、产品促销时。电信运营商往往会利用数据优势，进行数据建模，挖掘潜在目标用户。这也是精细化运营的常用手段。随着用户接触数据的增多，大数据的兴起，这种方法已经逐渐被各种有客户数据的行业所采用。

数据挖掘的常用方法有决策树、线性回归、神经网络等，利用数据建模进行营销，营销效果往往是自然营销效果的3-5倍，对于营销资源不断收紧的电信运营商，大数据建模营销已经成为他们精准营销的常用手段。需要注意的是数据挖掘不应该成为业务分析的驱动，从业务洞察瞄准方向，再利用数据模型验证。

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