细分而非分群

Qing 20061205

在ttnn里面，曾经探讨过不少客户分群的事情。从分群的目的，到分群解读，到分群变量的考虑等。大多为分群方法。说起分群，也大多跟聚类关联在一块，几乎是"分群＝聚类"。可最近的一些思考，似乎再打破这个等式，也许更应该做的是"客户细分"。

曾经听说过某某说过，分群和聚类确实是一回事，只是大陆和台湾的不同翻译而已，不记得谁说的了。但问题是，这个术语已经将实现方法——聚类方法扯进去，从而失去了其目的。也正因为如此，早先曾苦苦不解的一个难题——客户分群如何应用？如何落地执行？难以回答。从应用的角度来看，一个聚类分析的结果是粗犷的，对所有客户分出10群已经够多的了，但显然，这10类还是太粗，没法跟实际营销结合起来。必须得细化，难道就是将这10群，再各自分成10群？成为100群？似乎也不能如此。

聚类分析是一种完全依靠数据的分析手段，业务目标不甚明确，也许你可以将输入的变量看作"目标"吧。如果从宏观上了解客户的成分，这种手段可以一用。但其实，宏观的东西，其好坏就难讲了。我用模型跑出来的东西，跟凭经验悟出来的东西差别有多大？前者未必能比的上后者。

上面提到了"客户细分"，有意将它跟"客户分群"区别开来，我想细分是比分群更加合适的说法。细分是一种对客户的分类，无论是用人的大脑来分，还是基于数据来分。为什么要做分类？是因为要更全面了解客户。分类，从普通意义上来说，存在于日常生活里面的方方面面。将人分成三六九等，将天气星象分成阴晴圆缺，对图书分类，对昆虫分类。甚至是有专门的学科来作这件事情的，可以看到"分类"并不简单。对事物分类就是为了更好地了解事物，求同、求异。

对于客户，未尝不可如此分类。想知道哪些客户总是在外出差，哪些天天猫在一个地方吗？哪些客户积极消费，哪些消极消费吗？哪些交友广泛，哪些少朋寡友吗？从不同的角度来将具备相同特性的客户归成一组，不同特性的，归成另一组，这岂不就是分类。

关于分类的话题，ttnn中也曾有过一些。曾经举了个例子，你看windows目录结构，一个文件夹，可以建子文件夹，里面放置文件。这是"先分类"的方式，大概是指现建好分类（也就是文件夹），再将待分类的东西归入其中。相对而言就是"后分类"，一个例子就是gmail的标签（label），一封mail来了，既可以将它标志为work，表示工作内容邮件，也可以标志为firend，表示某位好友发来的。

客户细分也可以如此啊，将先分类和后分类结合，建立一个树状的先分类体系，这里面，客户只是唯一归属一个类别。接着就是从不同的维度来对客户进行后分类。上面提到的若干问题，就可以看作是从差旅状况、消费积极性、交往圈等若干维度来对客户进行打"标签"分类，这又是后分类。

如此，客户分群其实只是客户细分的一种手段而已。一方面从特定的、单一的维度来对客户进行分类，这种分类可以非常简单地通过统计方法就可以得出。通过一个值分布图，例如交往圈数量的分布，界定值的区间，定出高、中、低交往即可。另一方面，如果将多变量综合起来考虑，人脑是不够用的。总不能将每个单变量的分类组合起来吧，那样类别的数据可是超级大。因此此时，采用聚类的方法来得到一组颇为宏观的类别。

我总认为在一个特定行业里面，业务具备相似性，客户细分同样也是具备共性的，为什么需要每个省、每个地市地去做模型？因为缺少这样的分类体系，甚至可以说，客户细分的目的始终不够明确。

细分是为了更好了解客户，前面说了。更好了解客户是为了更准确地设计产品（这就像我们要更深入了解客户需求一样），为了针对性地做客户服务。好钢用在刀刃上，将营销成本花在值得投入的客户上，撇开哪些没有太高价值、没有什么潜在价值的客户。这么说似乎不太公平哈，现在不是提倡和谐社会吗，不是说人人平等吗？对不起，现实就是残酷地，你有钱，有消费能力，就是大爷。当然，让你做大爷不是尊敬你，是为了从你身上榨点汁儿。

非常奇怪一个问题，在电信行业里面，大凡每个省公司，都做过客户分群的工作吧，但怎么一直都没有一个统一的行业标准出现呢？如果现在要问，电信客户能够分成几种，各自再细分成几种，也许中国的电信客户跟国外的客户有差别，但差异在哪儿？一定有大部分的相似之处吧。这些问题谁能够回答？也许答案藏在某些有限先见之明的公司心里面。可是，只要是没有拿到台面上来，没有形成业界的标准，当然也就有像我们这样忽悠的空间了。当然，这事儿难度也不小，记得上次曾经整理出来40个变量，用于客户分群，但发现建模人员根本就不理会，仍然用一百多个变量在那里跑。其实这不算什么大难事，大不了就加大重视就能改正。

而更大的难处，应该在求同存异的过程。要建立标准化的分类体系，就得考虑不同的省公司，市公司，发展不均、竞争不均，似乎很难看到他们之间的共通之处。

事物往往都是这样，当你看到两件东西完全不一样的时候，因为你忘了他们共有的。比如一个美女一个丑女，看起来天壤之别，可究竟还是女人，关了灯都差不多。而当你看到两件东西几乎都是一样的时候，因为你不了解他们，发现不了他们的差异。比如很少看到外国人的人，觉得外国人都长的一个样。
  
Lucky 20061205

分群的目标必须明确，为什么分群
感觉国内的BI很多时候彷佛进入了一个误区
无限的精细，细致，
其实我们需要的分群只是为了把我们潜在的客户找到
找到潜在的流失的客户
潜在的能提高的客户。
更重点的是如何利用有限的成本提高ARPU

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