一、明确客户细分目的
图1 从业务需求出发进行客户细分
二、数据收集与分析
数据是市场细分的基石。通过分析数据，我们可以初步了解海量用户。数据收集与分析一般采用用户数据提取分析和问卷调研两种方式，并根据产品目标确定统计分析的维度指标。
分析的维度可以按照以下三种属性进行综合分析:
1、内部属性（准确稳定）： 指性别、年龄及学历等客户自身具备的属性，这类因素一般比较准确靠谱且稳定，一般不会有太大变化。
2、外部属性（简单直观）： 指客户级别、客户所属机构及客户持有产品等体现客户与企业之间关系的因素，这类因素对企业来说最简单直观，能够静态地体现客户当前的价值。
3、活动行为（动态预测）： 指消费金额、消费频率、最近一次访问时间及访问时长等反映客户与企业之间活动的数据，这类数据是动态的，能够更实时地反映客户的行为偏好与价值变化，有利于进一步挖掘预测客户需求。
三、构建数据模型
根据所收集的数据，我们可以采用两种数据建模思路:
图2 数据建模方法
事前细分 指在细分研究前已选定了细分标准的细分方法，即在市场细分时，先选择细分的依据或标准，然后根据这些已确定的标准来对顾客进行分群。常用的细分标准有地理区域、人口统计特征及购买量等。
事后细分 指以概率统计学为理论依据的市场细分方法，常根据消费者调研数据采用统计分析技术推导消费者分类特征并得出细分类群。这种方法基于统计学的理论假设，即对消费者在某一时空的统计结果可以反应他们的稳定心理和行为特征，从而可以用过去的消费统计结果来推测预计消费者未来的购买行为。从理论依据和假设方面来比较，事后细分方法较事前细分方法有一定的进步。
数据建模的方法很多，如神经网络、遗传算法、蒙特卡罗算法、聚类分析及关联算法等。目前，在实际应用中最常见的是用户分类、推荐算法及防流失模型等。
四、绘制用户画像
用户画像（User Persona）的概念最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是建立在一系列属性数据之上的目标用户模型。一般是产品设计与运营人员从用户群体中抽象出来的典型用户，本质是一个用以描述用户需求的工具。
图3 游客行为画像（图片来自海鳗云旅游大数据平台）
确定具象的定性个体描述也就是创造人物角色。Alan Cooper提出了Persona这一概念，是在海量数据分析基础上，进行具象化得到一个的虚拟用户。Persona的含义如下：
- P代表基本性（Primary research），指该用户角色是否基于对真实用户的情景访谈；
- E代表移情性（Empathy），指用户角色中包含姓名、照片和产品相关的描述，该用户角色是否引起同理心；
- R代表真实性（Realistic），指对那些每天与顾客打交道的人来说，用户角色是否看起来像真实人物；
- S代表独特性（Singular），每个用户是否是独特的，彼此很少有相似性；
- O代表目标性（Objectives），该用户角色是否包含与产品相关的高层次目标，是否包含关键词来阐述该目标；
- N代表数量（Number），用户角色的数量是否足够少，以便设计团队能记住每个用户角色的姓名，及其中的一个主要用户角色。一个产品一般最多满足3个角色需求；
- A代表应用性（Applicable），设计团队是否能使用用户角色作为一种实用工具进行设计决策。
通过数据分析去了解用户，根据他们的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征。例如，个人基本信息，家庭、工作及生活环境描述，用一个名字、一张照片及一个场景等描述，就形成了一个具象的典型用户画像。人物角色一般会包含与产品使用相关的具体情境，用户目标或产品使用行为描述等。为了让用户画像容易记忆，可以用具体的名字、标志性语言或几条简单的关键特征进行描述。针对每一个类别的用户，可虚拟出一个人物角色，一般3~7个画像即可。
图4 用户画像（user persona）景点用户构建
随着互联网技术的飞速发展，用户画像（User Profile）的概念也得到了扩展。用户画像是指根据用户的人口学特征、网络浏览行为、社交活动、消费习惯等信息，抽象出的一系列标签化模型，如图5所示。它主要利用服务器上存储的海量日志和数据库进行分析挖掘，为用户贴上代表其特定维度特征的“标签”，从而为业务运营和数据分析提供依据。
图5 用户画像（user profile）标签维度
图6 用户画像（user profile）用户标签
简而言之，用户画像（user persona）是产品设计人员在产品规划阶段，虚拟出的典型人物角色，它反映了用户的真实需求。而用户画像（user profile）则是基于大量用户数据，结合需求和场景沉淀出的一系列标签，这些标签共同为产品迭代提供数据支撑。绘制典型用户画像可以帮助我们：
1. 深入理解用户：人物角色是对海量用户研究结果的打包和生动呈现，是用户心理模型的最佳载体，可以帮助产品经理和设计师换位思考，更好地理解用户需求。
2. 提高沟通效率：人物角色是用户研究结果的具象化，生动地展现了用户的真实目标和动机。基于统一用户认知基础的沟通，能够显著提高团队的沟通效率。
3. 提供设计依据：人物角色使设计人员找到了“以用户为中心”的设计着力点——“用户”。设计师可以根据人物角色选择最佳的设计方案，以更好地满足用户需求。
五、检验细分结果准确性，形成差异化营销方案
市场细分完成后，主要从以下三个方面对细分结果进行检验：
1. 细分市场规模的合理性：细分市场之间的规模差异越大，细分结果的有效性越差。因为规模过小的细分市场，难以保证足够的市场容量，企业难以获得足够的经济效益。事前细分由于事先确定了细分标准，容易导致细分市场大小失衡。而事后细分则可以根据调研样本的实际情况来确定细分市场数目及规模，更为灵活。
2. 细分市场信息了解程度：事前细分由于先设定了细分依据，对细分结果有一定预期，主观因素较多。事后细分则完全按照调研结果来确定细分市场状况，更加客观真实，受人为主观因素影响较小。从对细分市场的客观信息了解程度来看，事后细分要优于事前细分。
3. 实际购买匹配度：通过追踪调查对象的购买情况，可以获取实际购买数据，并以此分析两种细分方法的效果。购买匹配度指的是实际购买对应产品的人数占该细分市场样本总数的比例。