现如今在数字化交易的背景下，企业客户数据增长迅猛，而想要做到精细化营销就必须处理好手上的客户数据。有的企业尤其是电商企业会招数据运营人员或团队，有的企业会使用一些BI工具比如DataFocus或power BI等。但无论如何，前提应是分析人员用自己的思维将客户分层，以便后期准确的洞察客户画像。那么今天我们来分享，针对新零售C端客户，应如何分组。

第一是根据客户的终身价值。这个概念我们以前讲到过。高价值客户值得更快更好的服务，这是大家普遍认可的。客户的生命价值可以从会员等级、生命周期、客单价等角度来划分，首先高价值的客户更值得营销其次选择高价值的不仅可以获得更高的响应率还能节省成本。

其次是客户的活跃程度。客户的活跃程度在一定程度上反映了客户的忠诚度，客户的活跃程度可以从交易次数、最近购买时间、回购周期等来衡量，越活跃的客户对店铺活动也越积极。

然后是客户的地域属性。客户的地域属性不仅是指南方北方等地理属性，还可以是学校、公司、政府单位等位置属性。例如一家服装商家9月9日上新羽绒服需要对老客户进行宣传，这时就需要根据客户的地理位置来选择客户，对北方客户来说9月份购买羽绒服是有需求的而对南方客户来说是偏早的，但不排除有部分南方客户会购买，此时就可以根据他们的最近购买商品来判断或者往年的9月消费记录来筛选。

接下来是客户的购买习惯。有些客户习惯于晚上11点过后购物，有些客户偏好店铺的冬装而对春夏装充满偏见，有些客户购物比较犹豫，客户的购物习惯很难做出改变，我们可以做的是根据运营计划去选择一部分客户，例如一次上新活动晚上12点开始，那么可以专门开辟一个分组就是习惯于深夜购物的客户，通过短信/邮件对这批客户进行再次通知可提高回购响应。

还有其他自定义属性。除了上述的客户特性还有一些比较细的客户和商品标签，如客户的星座、尺码、身高、难缠、豪爽等，如客户身上所带的商品标签如服装的甜美风、boyfriend风等，食品的甜、辣、酸等，这些都可以作为客户分层的条件。