[Data Analytics] 市場區隔的新架構：以使用情境來區分顧客

原文：A New Framework for Customer Segmentation - Judy Bayer and Marie Taillard - Harvard Business Review
中譯：http://www.hbrtaiwan.com/blog_content_229.html

顧客區隔（customer segmentation）大抵算是市場研究（market research）裡用到稍微複雜一點分析技巧的部份，傳統上是把顧客的基本資料，像是性別、年齡、收入、居住地、態度偏好等等，用統計方法做分群（clustering）。

近年來，由於「使用者中心設計」（User-Centered Design）的思維大行其道，一些專家們也意識到傳統的作法由於出發觀點的不同，逐漸遇到瓶頸：

我們一方面跟人們提到區隔、鎖定和定位，一方面又談論掌控權逐漸從品牌轉移到消費者手上，而這兩件事之間的落差愈來愈大。顧客和學生愈來愈常質疑這點：我們一會兒主張區隔市場的嚴格方法，因為「我們不可能迎合所有人的需要」，但一會兒又宣揚樂高（Lego）和星巴克（Starbucks）等公司實施的共同創造（co-creation）理念，也就是和顧客展開對話、讓顧客更容易取得服務、分擔風險和主張透明度〔參閱普哈拉（Prahalad）和雷馬斯瓦米（Ramaswamy）合著的《消費者王朝》（The Future of Competition）〕。 

茱迪．貝耳和瑪麗．泰拉德 (Judy Bayer and Marie Taillard) 也緊接著提出了顧客分群的新架構，以下是參考的步驟：

• 步驟#1：識別顧客使用公司產品的背景環境。在行動電信領域中，這類工作的例子可能包括：「漫遊時與親友聯絡」、「週末外出時選擇最佳娛樂和用餐機會」和「使用智慧型手機時變得更有信心和安心」。使用多種研究技巧的行動服務供應商可能會發現，顧客群裡尚待完成的工作有五十項或是更多，一個人通常會經由某個特定供應商或品牌來完成數項工作. 
• 步驟#2：在背景環境中結合關於交易和顧客行為的資訊，以說明每項待辦的工作。 以週末的娛樂為例，我們會尋求以下的組合：週末搜尋娛樂資訊、搜尋地方餐廳、影評，以及關於電影、音樂會或餐廳的推文等社交行為。「變得更有信心和安心」的工作，可能會使用客服中心與顧客互動的資料，並且偵測新智慧型手機上未曾使用的功能。初步的研究，會基於待探索的背景環境和現有的資料，而選擇每一項「待辦工作」的實際相關資料。這與傳統的行為區隔迥然不同，傳統的行為區隔將焦點集中在各種個別變數上，例如語音通話的比例。在此，我們需要整體性的資料觀點，以找出某個背景環境的特徵。
• 步幅#3：使用資料找出個別顧客與工作之間的關聯。根據每一項已完成工作與每位顧客的相關性，對他／她打分數。某位特定顧客可能需要20%的娛樂工作、2%的信心工作，和40%的接觸工作。顧客背景資料會散佈於所有的工作，一個簡單的步驟是，根據顧客的待辦工作組合，而非顧客的「原始」行為、人口統計資料或態度，將顧客集中起來。每個區隔裡面可能只有三、四項重要的待辦工作。這讓針對每個區隔的特定解決方案能夠發展。

如果讀者對市場分群已經有基本的概念，那麼這個新架構可以很單純的看成觀點的改變：傳統關注的是顧客的「客觀屬性」，而新的架構則是聚焦在「顧客怎樣使用我們的服務或產品」。這其實跟近年來產品與服務設計上「使用者中心導向」的趨勢，以及著重「使用者體驗」息息相關。

筆者覺得，相似的觀點轉變應該很快的會進入到其他顧客資料分析的應用上。