用戶細分是根據(jù)共同特征將用戶分成特定的組。這種做法通常用于數(shù)字分析軟件或產(chǎn)品分析軟件。用戶細分可以由位置、用戶角色、產(chǎn)品類型等因素決定。產(chǎn)品團隊或營銷人員使用細分來更好地了解他們的用戶并確定他們可以做出的調(diào)整，以增加活躍用戶的數(shù)量或促進銷售。 

用戶細分的做法可以在多個行業(yè)和業(yè)務(wù)類型中找到。這是了解用戶群并確定成功或不成功群組的共同屬性的一種簡單而有效的方法。這種做法的一個例子可以在營銷人員、產(chǎn)品團隊或軟件用戶中看到，他們創(chuàng)建了特定的細分來衡量轉(zhuǎn)化（下載或使用產(chǎn)品的用戶）與流失的用戶（一起停止使用產(chǎn)品）。通過遵循這些各自的旅程，產(chǎn)品團隊可以更好地了解實現(xiàn)特定業(yè)務(wù)目標(biāo)的不同體驗。 

什么是用戶細分？

用戶細分的類型 

在大多數(shù)公司中，有幾個部分是一致使用的。這些細分市場包括： 

• 人口統(tǒng)計：這是最基本的細分形式，依賴于年齡、性別、教育、職業(yè)等特征。任何可以被視為角色標(biāo)識符的東西都可以用于人口統(tǒng)計細分。 
• 地理：這種類型的細分基于地理區(qū)域。地理分割可能會因其所包含的區(qū)域大小而異，例如城市、地區(qū)、縣，甚至區(qū)號。它們甚至可以用于定位小位置，例如郵政編碼。 
• 偶爾：這種類型的細分圍繞用戶習(xí)慣展開。產(chǎn)品或服務(wù)是用戶偶爾或季節(jié)性使用的東西嗎？如果是這樣，這種類型的分割將適用。 
• 心理：對目標(biāo)受眾的特定習(xí)慣和意見的研究稱為心理細分。在這種情況下，細分者會查看用戶的生活方式（消費、內(nèi)容消費、社交習(xí)慣等）以了解目標(biāo)受眾的運作方式。 
• 客戶數(shù)據(jù)：很可能由 CRM 提供商存儲，這種類型的細分是特定于產(chǎn)品的。客戶數(shù)據(jù)的示例包括帳戶所有者是誰、他們的訂閱級別以及其他特定于帳戶的信息。 
• 行為：與心理細分不同，行為細分嚴(yán)格來說是關(guān)于對產(chǎn)品或服務(wù)的態(tài)度。無論情緒如何，用戶行為都是細分本身。 

用戶細分的好處

在將用戶細分實施到數(shù)字戰(zhàn)略中時，重要的是要考慮它將給任何企業(yè)帶來的好處。 

• 明確的目標(biāo)受眾：細分將產(chǎn)品和營銷團隊聚集在一起，共同實現(xiàn)目標(biāo)。用戶組應(yīng)該與整體業(yè)務(wù)的目標(biāo)保持一致。一旦定義了組，通過觀察對兩個團隊都有利的用戶組的行為，可以獲得巨大的增長機會。
• 更深入地理解情緒：在產(chǎn)品分析軟件的幫助下，該軟件捕獲對理解特定細分市場至關(guān)重要的數(shù)據(jù)，在理解用戶對產(chǎn)品細節(jié)的情緒方面取得了令人難以置信的成功。    
• 測試機會：通過嘗試特定的細分，它為產(chǎn)品和營銷團隊創(chuàng)造了更多機會，以影響其業(yè)務(wù)的積極增長或變化。始終如一地嘗試某些群組和細分市場可能會導(dǎo)致意想不到的結(jié)果和明確的學(xué)習(xí)（積極或消極）。 

用戶細分的基本要素

用戶細分有助于團隊了解有價值的接觸點在哪里以吸引高轉(zhuǎn)化用戶。用戶細分的基本要素包括： 

• 識別角色：在將細分付諸實踐時，識別使企業(yè)成功的特定用戶角色至關(guān)重要。識別已被證明最成功的用戶角色將推動清晰的細分使用。 
• 確定哪些細分與關(guān)鍵業(yè)務(wù)目標(biāo)一致：細分實踐只有在業(yè)務(wù)目標(biāo)和目標(biāo)放在首位時才有用。例如，以提高參與度為目標(biāo)的公司應(yīng)該創(chuàng)建代表該目標(biāo)的細分市場。通過查看用戶和目標(biāo)之間的差異，可以采取可衡量的行動。 
• 分析報告：由于產(chǎn)品分析工具對報告至關(guān)重要，因此團隊可以創(chuàng)建分析報告來衡量使用、保留、購買等。細分在跟蹤和一致報告時效果最佳。 

用戶細分最佳實踐

盡管對營銷人員和產(chǎn)品經(jīng)理來說是一個很好的工具，但如果沒有正確理解，用戶細分的好處很容易被忽略。要使用有效的用戶細分策略，公司必須遵循以下最佳實踐：

• 實用和分析：在細分時，嘗試以實用性和盡可能以結(jié)果為導(dǎo)向來處理過程。每個部分都應(yīng)該有一個目的和基于角色的個性化結(jié)果。最好從四到六個段開始。只要適合角色，使用多達 6 到 8 個細分是可以接受的。在跟蹤這些細分市場時，結(jié)果應(yīng)該是可衡量的，并通過分析審查進行審查，以便將來有大量的學(xué)習(xí)經(jīng)驗。 
• 避免細分偏見：很容易過度關(guān)注表現(xiàn)“良好”的用戶，而不是查看整個圖片。當(dāng)使用問題來影響可能改變數(shù)據(jù)真實性的某些結(jié)果時，可能會發(fā)生分段偏差。應(yīng)該使用基線段來真正了解用戶群的位置。之后，該過程將變得更加清晰，并進一步防止偏見。