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通过RFM模型、用户生命周期模型、聚类分析等方法建立用户模型，具体方法在前面的章节中已经讲过。
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（4）划分用户群体
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根据数据模型和目标的不同产出不同维度和不同颗粒度的细分用户群体。京东根据用户购买行为数据将用户划分为：优质客户、潜力客户、单一品类购买用户、全品类购买用户等，结合用户的购买品类维度、用户的忠诚度以及人口信息等维度将用户划分为以下几个重要的细分群体：
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·新客户：第一次访问的用户。
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·单次购买用户：只有一次购买记录的用户。
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·大客户：购买频次低，但金额高的用户。
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·试探型用户：购买频次低，客单价低。
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·纯IT用户：学历和收入都较高，主要购买IT类产品，其他品类无购买。
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·纯3C用户：学历和收入都较高，主要购买3C类产品，其他品类无购买。
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·书虫类用户：学生和教师为主，主要购买图书类产品。
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·家庭型用户：年龄较大，学历高，喜欢以家庭为单位进行购物，品类覆盖广。
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·高价值用户：经常购买3C、IT以及其他高价值品类用户，客单价高，忠诚度高。
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·网购达人：偏女性、收入较高、热衷网购，偏好化妆品、奢侈品、手机通讯等品类。
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·潜力用户：收入高、学历高、购买频次高、客单价低，有较大的挖掘潜力。
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（5）制定应用策略
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在用户分群的基础上，深入洞察细分用户群体的需求，设计相应的品类策略、销售策略、运营策略和推广策略，提升不同用户和不同品类的销售额，以及用户的价值和忠诚度。
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例如：
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·针对只购买过1次的用户，通过短信、EDM等方式进行召回，刺激用户进行复购。可展开有针对性的用户调研，了解用户未产生复购的原因，再进一步细分只购买1次的具体原因，制定有针对性的方案。比如，这里面会有很多“羊毛党”，是专门来“占便宜”的，将这部分无效的用户剔除。还有的用户可能是因为信任度不够或者是品类sku不全，没有找到自己想要的商品。
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·针对单一品类的高价值用户，可进行促销活动引导，通过发放跨品类代金券、关联推荐、场景推荐等方式，引导用户进行跨品类购买。
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·针对试探型用户，可以通过活动促销等方式，尽快建立用户的信任度，使之转化为忠诚用户。
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·京东男性用户多于女性用户，通过开放平台和增加女性品类等方式，吸引更多女性用户。比如京东每年3月的针对女性的“蝴蝶节”促销”活动，主打美妆品类，强化用户对京东美妆品类的认可度，获取大量女性用户。经过发展，京东用户的男女比例已经接近平衡。同时，女性用户的增长也带动了母婴、服饰、食品等其他生活品类的销售额的增长。
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·从区域发展看，京东的区域发展经历了从华北到华东再到华南，然后再到内陆城市的过程。随后伴随着进一步的渠道下沉，京东开始进入农村市场，推出了“京东农村”战略，抢夺农村电商市场。
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·从品类维度看，京东从最初的3C/IT品类逐渐扩展到图书、服饰、食品、母婴、化妆品等品类，极大地满足了用户的一站式购物需求，尤其是图书类目极大地提升了用户的购买频次。
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