客戶細分（customer segmentation）是通過分析客戶的屬性、行為、需求等，尋求客戶之間的個性與共性特征，對客戶進行劃分與歸類，進而形成不同的客戶集合。
客戶細分沒有統一的标準，它是從業務角度出發、結合實際應用場景對目标對象進行分層分群的客戶管理工具，不同行業不同企業都可以有自己的客戶細分政策，即使是同一業務機關，在不同業務場景下，客戶細分政策也可能不同。
一、為什麼要做大資料客戶細分
市場講供需。從供應者的角度，「再大的超級市場也有你買不到的東西」。
一個企業不可能單憑自己的能力去滿足整個市場的所有需求，這不僅僅是因為受限于自然資源或非自然資源，而且從企業營運管理與市場經濟效應分析這也是不符合正正常律的，企業應能明确自己的定位，識别自己的目标市場，合理配置設定資源，提升自己的競争優勢。
從需求者的角度，「我喜歡蘋果，你卻給我一箱梨」。
客戶需求是有差異的，同一時間出現在同一地點的客戶需求不盡相同，無差異的廣撒網式傳統營銷服務不僅被動效益低，而且還存在給客戶帶去消極影響的風險。
企業的競争可以說是客戶的競争，快速準确地識别客戶是搶占市場的第一步，根據客戶的不同制定差異化的推廣營銷政策，「20%的客戶帶來80%的利潤」，集中資源投入對目标價值客戶的經營，實作利益最大化。
二、 怎麼對大資料客戶細分
普遍的客戶細分會從這三個方面分析：
1）内部屬性（準确穩定）
指性别、年齡、學曆等客戶自身具備的屬性，這類因素一般比較準确靠譜且穩定，一般不會有太大變化；
2）外部屬性（簡單直覺）
指客戶級别、客戶所屬機構、客戶持有産品等展現客戶與企業之間關系的因素，這類對企業來說是最簡單直覺的，能夠靜态地展現客戶目前的價值；
3）活動行為（動态預測）
指消費金額、消費頻率、最近一次通路時間、通路時長等反映客戶與企業之間活動的資料，這類資料是動态的，能夠更實時地反映客戶的行為偏好與價值變化，進一步可挖掘預測客戶需求。
方式上可以是基于單一次元對客戶細分，比如按性别劃分“男性”和“女性”，按出生年代劃分“90後”、“80後”等，也可以是多個次元組合的結果，比如按登入與交易劃分“活躍多交易客戶”、“活躍少交易客戶”、“沉寂客戶”，客戶忠誠度、客戶貢獻度、客戶形态等，再比如我們常見的RFM模型（Recency-Frequency-Monetary）：
三、 怎麼對大資料客戶細分
1）從業務需求出發，明确客戶細分目的；
2）選擇合适的名額和變量，進行清洗彙總；
3）建構資料模型，分事前細分（有先驗資料指導）和事後細分（無先驗資料指導）兩種；
4）對細分結果進行特征刻畫，總結特點；
5）調研檢驗細分結果的準确性，然後形成差異化營銷方案。
四、 怎麼用大資料客戶細分
1）依據客戶細分結果，找到目标價值客戶，集中資源投入，提升客戶黏度，實作降本增效；
2）依據客戶細分結果，對不同客群開展有針對性營銷，也就是我們說的差異化精準營銷，以滿足不同客群的需求，提升客戶滿意度；
3）依據客戶細分結果，了解客戶分布情況，為客戶管理決策、産品設計開發等提供重要的參考意義。
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