客户细分的方式

以下内容选自孙军正博士最新著作《银行差异化营销》

（1）属性归纳法。属性归纳法是指根据客户所固有的性质和关系来进行客户细分的方法。属性归纳法分为外在属性归纳法和内在属性归纳法。

外在属性归纳法是指根据客户所处的外在环境因素而导致的固有的性质和关系来进行客户细分的方法。比如，根据组织归属分为企业客户、个人客户、机关单位客户，根据地域归属分为农村客户、城镇客户，等等。这种方法的优点是简单、直观，数据也相对容易获得，是目前大部分银行都采用的粗放式分类方法。但是，这种方法的缺点也是显而易见的，在同质化非常严重的现代金融业，银行需要通过精准化营销来取得竞争上的优势，而这种方法并不能精准地分出哪些是优质客户。

内在属性归纳法是指根据客户的个人因素而导致的固有的性质和关系来进行客户细分的方法。比如，根据客户的性别、年龄、收入、信用、性格、爱好、家庭等分为不同种类的客户。这种方法的有优是详细、获取的信息的价值较高，缺点是数据统计的工作量大、某些方面的准确性低。

（2）RFM模型。RFM模型是指根据客户消费行为进行客户细分的一种方法，包括最近消费、消费频率和消费金额等。其中，客户两次消费时间段越短，即最近消费指标越大，客户与银行新成交的概率越大；在限定时间段内，客户购买次数越多，即消费频率越大，客户与银行新成交的概率越大；在限定时间段内，客户购买的金额越大，即消费金额越大，客户与银行新成交的概率越大。

RFM模型分类方法，就是设定最近消费、消费频率、消费金额三个指标参数，然后把这三个指标综合考虑。在进行客户排序时，银行需要分别对三个指标进行变量输入，然后做成正方形三面立体图形，进行排序填充，然后把计算结果从大到小进行排序，前面的客户是最高价值客户，以此类推，最下面的客户是最劣质客户。

（3）其他分类方法。RBC银行（加拿大皇家银行）在对客户细分方面做得非常精细，迄今为止RBC的数据库拥有超过80种的客户细分模型。

其中，战略模型和战术模型客户细分方法是RBC银行利用频率最高的客户细分战略。战略模型分析方法是指银行从客户的利润回报率、生命周期、收入潜力、忠诚度和违约风险等方面对客户进行细分。战略模型分类的结果一般是给银行提供客户需求变化和客户购买倾向变化的数据。

战术模型分析方法是指银行从客户购买倾向、不成交概率，以及客户使用产品程度等方面对客户进行分类。战术模型是从战术方面分析客户成交的机会。

总之，银行在制定差异化信息的时候一定要从客户需求出发对客户进行细分，然后对这些细分的市场进行分析，从中找到差异化营销的方向和策略。