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在智能数据流程进入第三阶段之初，我们需要先系统全面地评价公司现行的客户细分情况。然后我们会很快地发现，不同部门之间遵循着完全不同的客户分类逻辑。在一个企业集团中，往往会有数十种客户分类共存。当我们系统梳理并回顾之前的工作，会呈现出如下情况：
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☆营销战略部门按照心理因素进行客户分类，致力于探究客户价值和客户需求。这方面的一个例子就是目标客户模型Sinus Milieus，或称Sigma Milieus，即基于人群的市场细分模型。除了社会阶层从属（即社会地位）之外，这个模型还考虑了其他一些主要的影响因素，例如传统、现代化（个性化），还有自身重新定位等。战略规划者认为客户分类应基于他们的生活环境，这对企业的长期定位和战略规划来说无疑是有意义的。
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☆产品营销部门优先考虑的是消费者类型。这基于一个根本性问题：对于某个具体产品或者服务，我们如何能辨别出一个人
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•是否知道这项产品或服务
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•是否需要这项产品或服务
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•是否会购买这项产品或服务
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☆典型的客户一般会具有X、Y、Z等共性特征，一般我们叫这类客户Jens M。
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☆运营部门会从交易数据、需求数据和潜力数据维度进行客户分类。经营部门会根据A、B、C类客户或者相应的A、B、C类潜力客户的营业额贡献情况，优化拜访客户的频率。
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在各行各业都存在着这种或好或坏的客户细分。我们也看到，各个层面的市场主体都在努力尝试，通过利用更优质的数据达到更精准的客户分类，为客户分类补充新的维度和标准，使之达到与时俱进的水平。这样做肯定是对的，也有好处。但是却没有解决一个根本性问题：
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在一个企业中，如果同时存在太多的客户分类，那么相应推出的市场营销手段将在市场上呈现“打乱仗”的状态。
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夸张点儿说，在很多企业中，客户细分的实际情况是这样的：一个粉刷匠、一个木匠和一个做窗户的人要合作盖一间房子。但他们对于业主的实际需求和想法却有着完全不同的看法。他们之中，一个只说德语，一个说波兰语，一个说葡萄牙语。更糟糕的是，既没有工长，也没有建筑师带着他们一起施工。
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有时候，在客户细分方面缺乏一致性的影响并不明显，因为不同的部门终归还是在市场上各自为战。继而可以预见到的是，适用于某一个部门的广告传单，可能没有具体反映公司的整体情况，也未对公司整体业绩产生积极影响。这种传单对促进销售额增加的作用也就一目了然了。
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相对较大的智能数据项目的目标之一，是将公司内部关于客户的不同视角和观点整合协调起来，这样，营销战略部门、产品营销部门和运营部门就可以建立起具有一致性的客户理解。现在对此比较流行的表述是：集成分类。
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在理想情况下，客户集成分类是这样的：公司内所有市场营销以及和运营相关的职能部门都使用同一个由社会人口统计学、心理变量、交易数据信息聚合而成的信息池。我们可以把这个信息池想象成一个多维立方体，IT专业语言称其为OLAP数据集，OLAP意即联机分析处理。通过持续性地分析客户考虑问题的视角，数据集可以推测出影响购买的因素，并建立对这些因素的统一理解。反过来，一旦这种统一理解得以建立，公司内所有的部门就可以或者必须重新审视一下自己部门所处的这一环节，并调整自己的工作，使其与部门的职能定位与工作任务相符。
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综上所述，持续性地思考并贯彻集成分类的好处有两个：
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☆集成分类将可得信息整合起来，让我们更好地了解客户；
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☆集成分类为公司各部门提供了统一的客户描述，在很大范围内减少了因各部门之间客户理解不同而对客户营销带来的“摩擦损失”。
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理论上的东西就介绍到这里。数据分析领先者会越来越多地将理论应用于实践。对此，他们需要具有战略性的远见，并对理论转化为实践的过程有足够的耐心。但我们相信，这种投入是值得的。
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大量研究证明，从长期来看，以客户为中心是最重要的竞争优势。市场越是朝着以客户为中心的方向发展，就越需要清楚准确地掌握客户情况。在一开始越是看重客户细分，客户细分的逻辑越精确，那么后期在策划和执行市场营销措施方面的投入就越少。
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大量研究证明，从长期来看，以客户为中心是最重要的竞争优势。市场越是朝着以客户为中心的方向发展，就越需要清楚准确地掌握客户情况。
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还有一点对智能数据项目来说也很重要。如果在未来的1~3年内，没有机会将研究理论转化为实践，那么建立在所有部门的可得数据基础上的集成细分逻辑也不会有什么用。智能化的客户细分是迭代发展的，意味着包括子项目和测试在内的持续投入，这些子项目和测试在公司中获得了积极的关注，并为智能项目的开展扫清了可能存在的障碍。
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我们将这种做法称为智能数据分类。
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需要注意以下几方面：
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☆智能数据分类的起点，是智能数据流程的第一和第二阶段所总结出来的初步想法以及问题清单。它们能够提示我们，哪些关键领域需要进行细分，甚至包括相关的细分维度。
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☆必须让之后直接或间接从事客户需求满足的部门工作人员参与客户细分。如果让营销战略部门自己去考虑需要涉及的部门，而没有把实际与客户接触的部门考虑在内，那客户细分工作也不会产生效果。
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