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例如，单一的按照ARPU值划分用户，可以划分成：高端用户、中端用户和低端用户，如图6-20所示，能精确地判别出用户对企业价值的贡献，但却不能准确获得客户需求的差异性。企业需要根据同一需求类型的用户设计相应的产品和服务，提升运营效率和使资源合理配置。
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图6-20 以ARPU值划分用户
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（2）多维度组合分群的必要性
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多维度细分模型能更清晰地分辨出不同类型客户的差异化需求，识别客户对产品和服务的不同因素的依赖程度，设计更多的产品组合，创造更多的市场价值。
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【案例】中国联通对用户的多维度分群
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中国联通从客户价值、用户生命周期、用户品牌三个维度对用户进行分群，提供不同的品牌策略和产品策略，如图6-21所示。
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图6-21 电信消费者细分模型
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根据用户价值把客户分为：个人低端、终端和高端，同时将用户分为个人用户和集团用户；根据用户的生命周期把客户划分为识别期、成长期、稳定期和预警期；在此基础上设计了不同的品牌和产品，满足多维度组合下的用户需求。
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如意通给低端用户提供语音和短信服务；UP新势力主打时尚年轻人，年龄在15～25岁之间；新时空主打中高端用户，提供话音和数据服务；世界风主打高端用户，提供双卡双待和高速数据业务。
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3.用户群体细分的操作流程
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以京东为例来看看用户群体细分的操作流程，如图6-22所示。
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图6-22 用户群体细分操作流程
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（1）确定细分目标
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首先要确定分群的目标是什么？是为了提升用户的购买力，还是要为用户提供个性化的产品？还是为了分析不同渠道的用户的转化率？分群目标不同，所实现的效果也是不同的。因此，在展开用户分群之前，首先需要明确分群的目标，想要通过分群解决什么样的问题。京东的核心目标是希望通过对用户的访问、购买、渠道、地域、品类等数据进行细分，了解当前的用户结构，识别出不同类型的用户存在的问题，提供解决方案，促进用户的活跃度和消费能力。
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（2）收集用户数据
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用户分群是建立在数据的基础上的，需要从以下几个维度收集用户数据：
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·人口统计数据：性别、年龄、收入、职业、地域等。
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·客户网站注册信息：注册时间、注册渠道等。
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·客户购买数据：最近一次购买距今时长、购买频次、单次购买金额、购买时间段、支付方式、新用户和老用户、注册到首次购买时间间隔、访问时长和访问深度、售后评价/反馈等数据。
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·网站交易数据：订单数据、品类数据、促销数据、客服数据等。
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（3）建立用户模型