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如何获得对的受众偏好？

发布：长沙达内IT培训机构
来源：知乎日报
时间：2016-10-07 16:28

根据前期的分析，你应该已经对客户的类型有了一定了解（什么样的客户更容易cross sell，什么样的客户更容易取消保单，什么样的客户在什么时间，年龄更容易再销售等等）。

根据你手上拥有的资源和分析成果，你可以大致画出一个叫所谓客户生命阶段（customer life stage）的框架。达内长沙IT培训简而言之就是，人的生老病死都是阶段性的，而每个阶段对保险产品的需求都是不一样的。而这个框架本身就是一种“细分”，只是以人的相对年纪作为坐标来划分。

有的人会说，这个框架其实拍拍脑子就可以想出来了。粗放的角度来看，是的。但是，当你要再细化到：

不同人群的生命阶段的需求都是一样的吗？

具体代表不同人群进入这个阶段的事件是什么，标志是什么？（Event trigger）

不同的人群，不同的阶段，我最好的获客战略是什么？

如何量化我的客户体验，如何追踪，如何提升？

那这个时候，达内长沙IT培训认为你的客户生命阶段和你产品的定位以及相应的转化率关系应该可以量化。

再回到如何用统计模型构造这样的“细分”，其实你现在手上的数据有：基本信息（demographic information，年龄，性别等等），也有消费行为的数据，或许你还有通过定性分析得来的数据。

对于使用什么统计手段，达内长沙IT培训这里没有一个标准定论。如果数据都是静态的，例如身份数据，我会选择使用k-means cluster，或者是根据消费行为习惯，我可能更多要通过分析每个变量的scale，分布，每一年的变化，来确定是用cluster还是svm还是其它什么数据模型。而这里希望追求的是模型的稳定性和易用性。

当我们完成了对客户的细分，再加上你使用的变量，你可以获得4～6个大细分。由于你的听众不一定和你一样对数据那么敏感，加上数据本身就是难以消化的东西。用户肖像（persona）就很好的解决了这个问题，通过用户肖像，加上定性分析，你可以用人性化的语言描述出你的客户类型，让听众一目了然。而定性分析则从更深层次的角度帮你剥析你们个细分的诉求。你在定性分析的过程中，会使用调查问卷，focus group，1 on 1采访等等。

可以说，当你完成以上的几个步骤和分析之后：

了解你的商业模式

了解你的客户数据库，crm

做一系列帮助你了解客户行为的基本分析（RFM）

制定细分目标（如何衡量，如何追踪，如何提升）

确定细分模型（根据你变量的特点，线性、非线性，scale如何，每年的变化如何等等去选择不同的模型）

描绘用户肖像（persona），结合定性分析（qualitative analysis）更深层次的了解你的用户。并用人性化，通俗易懂的词汇描述出来。

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