随着数字化浪潮的不断向前推进，在智能化新时代，互联网流量触顶，市场整体需求增速也在放缓。同时，再叠加疫情的冲击，企业在互联网时代摸索出的打法已经失灵，客户运营已经是各大企业工作的重中之重，因为开发新客户的成本远远要大于维护老客户的成本，而且新客户的转化率比老带新转化率要低很多，因此，企业更加把注意力都放在培养重视客户、等等各种客户运营方式中。
但是，企业在进行客户运营之前，往往有一个地方特别容易被忽视，就是客户的细分运营。不同客户有不同的特征、需求，如果只是简单粗放式地运营客户，那么达不到精准的效果。商家需要通过细分客户来整理客户群体，找出不同客户的差异和相似点，从而为客户提供精准的个性化服务，从而优化运营成本，最大化地实现客户价值。
1、对客户的内在属性进行细分
其实客户所产生的需求，是主要取决于他们的性别、年龄、信仰、爱好、收入、家庭成员数、信用度、性格、价值取向等。所以，对客户的内在属性进行细分，其实也就是对了解其背景和经济水平。
2、对客户的外在属性进行细分
对于企业客户运营而言，每个客户都会为企业带来差异化的价值，其中有些客户能为企业持续创造价值、带来效益。如客户的地域分布，客户的产品拥有，客户的组织归属——企业用户、个人用户、政府用户等。通常，这种分层最简单、直观，数据也很容易得到。但这种分类比较粗放，我们依然不知道在每一个客户层面，谁是“好”客户，谁是“差”客户。我们能知道的只是某一类客户(如大企业客户) 较之另一类客户(如政府客户) 可能消费能力更强。所以，企业需要认清不同客户给企业所带来的不同程度的价值，并且对客户进行外在属性细分，从而针对不同等级的价值区间客户制定不同的政策， 这样可以帮助企业更加精准地锁定更高价值地客户群体，做到重点客户重点运营。
3、对客户的消费行为进行细分
企业进行客户运营之前，需要清楚地认知客户到底需要什么类型的产品、购买的是怎么样的产品、客户的购买时间在何时、客户的购买频率有多久等等，以不同维度的标准来分析客户的具体需求，以及看现在企业是否满足了客户的需求。企业还可以根据不同价值区间的客户进行不同需求的区分，从而更加精细地满足客户需求。
在大数据时代，数据对于业务的价值不言而喻。在客户运营的实践中，很多企业都面临着两大痛点：
一是服务的割裂。传统的链条式客户运营，从售前、售中到售后，各环节未有效打通，这种割裂式服务导致客户体验不佳。
二是数据的割裂。在企业内部，各业务环节的客户数据割裂，信息孤岛明显，各系统采取“打补丁”式升级，缺乏跨部门和业务环节的统筹性规划。
这两大痛点在实质上都属于孤岛式客户运营，前者是割裂的“服务孤岛”，后者是割裂的“数据孤岛”。
孤岛数据再往细看，可以分为逻辑性数据孤岛和物理性数据孤岛，前者是不同部门站在自己角度定义数据，使得相同数据被赋予不同含义，加大了跨部门数据合作的沟通成本；后者是指数据在不同部门间相互孤立，独立存储和独立维护。
无论哪种数据孤岛，都会导致部门之间的数据无法联通，缺乏关联性，因为不流通难以利用从而变成死数据。
图: 企业应致力于打破数据孤岛、打通客户数据
因此，如何打通数据壁垒从而形成统一的用户数据标签和画像，以及通过数据分析赋能业务的各环节，成为企业客户运营的关键议题。 客户运营白皮书“对症下药”，针对服务上的割裂问题，建议企业打通售前、售中、售后各个环节，明确“营销即服务，服务即营销”理念，有机联动各业务部门，向闭环一体化运营转变，从而提升客户全触点、全生命周期的满意度。
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