在稍微接触全域营销云后，许多人对全域营销云的营销方式产生兴趣，但是又不是特别了解，本文积木云策就全域营销云是如何实现客户细分来进行分析讲解。

积木云策全域营销云在营销前期，收集并预处理了相关客户数据，那正式展开运作后，他又是怎样进行客户细分的呢？积木云策采用建模和打标签的方式来实现。

1 全域营销云的客户建模

积木云策的客户建模实际上是基于CRM系统中经典的客户细分思路，大致包含以下几种模型。

基本模型：依据客户性别/年龄/地区/收入等基本属性维度进行的客户细分；

RFM模型：依据最近一次消费（Recency） 、消费频率（Frequency)）和消费金额（Monetary）三个消费特征进行的客户细分；

生命周期模型：依据引导期/成长期/成熟期/衰退期（类比产品的生命周期）等时间维度进行客户细分；

价值模型：依据客户消费金额高低进行客户细分（通常消费额高的客户对企业来说意味着高价值）；

忠诚度模型：依据客户购买频次的多少进行客户细分（通常购买频次多的客户意味着对企业有高忠诚度）。

2 全域营销云的标签体系

所谓打标签即是基于客户数据（基本属性+行为数据）为客户建立特征属性说明。系统自动从标签库（当热也支持手动）选取标签与客户进行匹配，并以标签进行客户细分。常见的电商标签体系包含：

1）基本属性：依据客户性别/年龄/地区/收入等基本属性维度进行的客户细分（与客户建模中“基本模型”类似）；

2）购物兴趣：依据客户历史订单的商品类别进行客户细分；

3）购买意愿：依据客户的购买意愿强烈程度进行客户细分；如果客户在某商品推广内容下点赞，或者直接将某商品加购，那么则认为客户对该商品具备购买意愿。

4）消费能力：依据客户购买力的高低进行客户细分；“消费能力”与客户建模中“价值模型”并不一个概念。

“价值模型”的评估数据来源于客户在企业自有平台的消费记录，但是标签体系中“消费能力”的评估数据来源可能是第二方/第三方平台。

5）消费习惯：依据客户历史订单的特征信息进行客户细分；比如某客户总是先关注商品，等待其打折时才会购买；再比如某客户常常在每月的固定日期购买某类型商品（周期购）；这些订单特征都可以作为客户细分的标签。

6）关注内容：依据客户购物车详情/搜索记录/浏览记录等汇总得出的商品类别进行客户细分；

7）客户信息：依据客户是否为平台客户，是否享有特殊权益进行客户细分。

3 客户细分的动态/静态选择

积木云策通过客户模型和标签体系实现客户人群细分，但是需要注意的是，人是一直在变化的。

或许当下某些人属于某个细分人群，但随着时间流逝他们可能不再满足该细分人群的条件了，同时之前不属于该细分人群的某些人又满足了条件。

所以对于后面的环节，即报表输出和数据应用，可能面临根据实际业务需求采用动态数据或者静态数据。

以上就是深圳积木云策为您带来的关于全域营销云的讲解，感谢您的观看!

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