基于移动互联网用户行为的客户细分研究.docx

基于移动互联网用户行为的客户细分研究
随着移动互联网的快速发展，越来越多的用户开始在移动设备上进行网上购物、社交娱乐以及学习工作等各类活动。这也意味着企业在消费者细分方面需要跟上这个趋势，通过对移动平台用户的行为进行分析，进一步提高营销效果和客户满意度。
一、客户细分的意义
在互联网时代，消费者已经从群体变成了个性。客户细分是将用户按照各种因素划分为不同群体，从而更好地了解用户需求，为用户提供个性化的服务。通过客户细分的方法，企业可以获得更多客户信息，预测客户行为，并开发更具有吸引力的产品和服务，增加企业竞争力。
二、移动互联网用户行为细分
移动互联网用户行为细分是根据移动互联网用户行为特征将用户分组的方法。目前常用的细分方法有以下几种。
1.基于用户行为的细分
基于用户的行为，如跳出率、收藏、访问时长等，将用户分为对企业有兴趣的潜在客户、对企业有一定了解的意向客户、具有消费意向的即将成交客户以及已经成交的忠实客户等。
2.基于人口属性细分
基于人口属性的细分方法，如性别、年龄、教育程度、收入水平等来识别不同的客户群体。
3.基于地理位置的细分
基于地理位置进行客户细分，是通过确定用户的位置，识别用户所在的区域，以此来区分用户需求。
4.基于兴趣爱好细分
通过用户在APP应用中的使用状况，如搜索名称，购买类别等，来识别用户兴趣或者市场需求，然后将用户细分为不同的群体。
三、客户细分案例
以某电商APP为例，对移动设备上的用户进行客户细分，得出以下数据。
1.基于用户行为的细分
用户行为分类分类特征占比
潜在用户跳出率>70%40%
意向客户访问超过1分钟20%
进行中的客户添加至购物车30%
忠实客户下单并支付10%
以上数据表明，电商APP能够通过用户行为对用户进行细分。
2.基于人口属性的细分
人口属性分类分类特征占比
男性购买者18-35岁50%
女性购买者18-35岁25%
年长购买者60岁以上15%
学生购买者在校大学生10%
以上数据表明，人口属性也能够被用来对电商APP的用户进行细分。
3.基于地理位置的细分
地理位置分类分类特征占比
城市购买者一二线城市60%
农村购买者三线及以下城市/农村40%
以上数据表明，基于地理位置的细分也可以作为移动应用细分的指标。
4.基于用户兴趣的细分
兴趣分类分类特征占比
家居用品20%
美妆护肤30%
运动装备10%
食品烹饪15%
户外旅行25%
以上数据表明，基于用户兴趣的细分对电商APP的用户群体分布也能更加详细。
以上数据表明，对电商APP的用户进行细分，能够更好的了解用户需求，按照用户行为、人口属性、地理位置及用户兴趣对用户进行分类，企业能更好地制定营销策略。
四、结论
移动互联网端用户数量巨大，因此，企业应利用大数据技术，将移动互联网用户行为与用户属性进行细分。以此，可以更好地了解用户需求，为用户提供更好的服务，提高用户体验，最终增加企业竞争力。