01 传统营销时代的客户细分 在传统消费品营销年代，Customer segmentation客户细分就是非常重要的概念，20世纪50年代就有了 。
“细分”起源于客户需求的差异化 。强调在企业资源有限的情况下，集中资源获取竞争优势 。
市场营销中经典的4P理论在这之后产生（60年代），从产品、渠道、价格、推广等方面满足客户细分的需求 。
消费品巨头（比如宝洁）因此研发出针对不同客户群的产品线（categories)，尝试多品牌策略（海飞丝、潘婷的用户群并不同），一时间成为众多企业仰慕和学习的榜样 。
那个年代的细分维度主要是外在的，比如地理位置、性别、年龄等 。客户分类的依据也是市场调研、焦点访谈（focus group)、现场走访等 。
到了营销4.0年代，客户越来越追求个性化，社交媒体、公开信息等对于购买的影响越来越大 。大数据技术让基于用户消费、行为的数据分析成了可能 。
这时候用在交互设计上的名词「用户画像」（customer persona）成了网络营销中客户细分的一种流行方式，并逐步在B2C和B2B领域推广使用 。
02 B2C行业的消费者画像 客户画像一般来说会根据数据模型虚构一个典型人物形象 。
下图这个女孩吴贝并不真实存在，但是这些标签帮助企业更加形象化了解和模拟消费者的各种行为与习惯 。
通常一个消费者画像要根据这些数据分析与提炼出来：
- 基础数据：姓名、性别、年龄段等，识别我们的客户是谁？行为数据：包括用户实际的购买、收藏、网站停留时间等 。也包括兴趣类数据，比如品类和风格偏好、浏览以及互动风格等 。了解用户习惯，解决我们该在什么时候推送与互动的问题 。交易数据：购买频率、平均客单价、促销购买率等 。了解客户需要什么，怎样的产品、产品价格、促销活动是他们喜欢的 。关系数据：分享与介绍，一度、二度好友数量等 。了解同样的产品、内容还能推送给谁的问题 。
有了画像，可以根据数据做场景模拟，优化产品既服务 。营销也因此更具象化，准确率比大众营销一定更高 。
说到这，也许有人会想到数据隐私问题 。画像是通过技术手段提炼与分析数据，并不会涉及具体个人信息，推广方式也不是一对一 。（很多公司说的“千人前面”实际上也是“一千个用户画像”，而不是每个客户都有不同的推广方式） 。
03 B2B行业的客户档案以及用户画像 B2B业务的主要目标是公司（一个组织），最终也是B2B2C 。但是与B2C不同之处在于决策者不一定是使用者 。
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