很多团队做精细化运营时卡在“怎么分人”这一步，不是没有数据，而是缺一套能直接落地的客户分群模板。下文给出4种常用、通用的分群模型，既能支持日常营销活动规划，也适合应用在CRM配置与用户分层运营中，可按需直接套用或稍作调整后使用。
一、用 RFM 分群模板做“价值分层”怎么设计？
RFM 模型适合以交易为核心的业务，例如电商、线上商城、连锁门店等。可以按最近一次消费时间（R）、消费频次（F）、消费金额（M）三个维度打分，组合出标准化客户分层：如高价值核心客户（R高F高M高）、高潜客户（R高F中M中）、睡眠客户（R低F低M中），再匹配不同关怀与挽回策略。
落地时建议直接预设 6～8 个分群：例如“核心高价值客户”“新晋高价值客户”“频次高但客单低客户”“客单高但频次低客户”“流失预警客户”“沉睡客户”等。运营人员在做活动规划时，只需选择对应RFM客群并配置专属权益，就能兼顾投放效率与投入产出比，而不必每次都重算分群逻辑。
二、按客户生命周期分群，适合哪些场景？
在拉新、激活、留存、召回链路中，生命周期分群适合大部分订阅制、APP产品和会员体系。常见模板可以划分为：新注册未转化用户、首购用户、活跃复购用户、风险用户（近期活跃度下降）、休眠用户、流失用户等，每一类都对应不同沟通频次和触达渠道。
生命周期分群模板最大的价值是让运营节奏更清晰。例如新注册7天内未完成首购的用户，进入“新客转化分群”，匹配首单立减、产品教育内容；连续30天无访问但有过消费记录的用户，进入“召回分群”，匹配短信提醒、唤醒优惠。CRM 或营销自动化系统可直接用这些状态作为触发条件，减少人工筛选和主观判断。
三、价值 × 兴趣的二维分群，该怎么画“九宫格”？
当品牌既关注客户价值，又希望做更精细的兴趣偏好运营时，可以用“客户价值 × 兴趣品类”的二维九宫格模板。横轴通常用高价值、中价值、低价值，纵轴用兴趣或品类偏好，如数码、母婴、美妆、运动等，根据历史浏览与下单记录打标。
模板实操中可先从 3×3 或 3×4 结构起步，例如“高价值 × 美妆偏好”“中价值 × 价格敏感”“低价值 × 爆款依赖”等，对高价值人群安排新品首发与会员专属活动，对低价值但兴趣集中的人群安排更强价格刺激或组合套餐。这类二维分群特别适合用于广告投放人群包与站内推荐策略，能明显提升点击和转化率。
四、基于行为标签的分群，如何支持CRM和报表？
对于需要长期运营的SaaS 产品、工具类应用或B 端客户，行为往往比消费金额更重要。可以预设一套通用的行为标签分群模板：如“高活跃用户”（近30天登录≥X次）、“功能深度使用用户”“仅使用核心功能用户”“体验期未激活用户”“频繁反馈或提单用户”等，用于产品迭代和客户成功管理。
把行为标签标准化后，就能在各系统中重复使用。例如在CRM里，客户成功经理按分群设置不同跟进节奏；在数据分析中，以“高活跃深度使用用户”为样本做留存与付费分析；在运营活动中，对“体验期未激活用户”推送教学内容，对“高活跃用户”投放升级权益。同一套分群模板既能服务报表洞察，又能直接驱动运营动作，减少多套口径带来的混乱。
常见问题
客户分群模板要做多细才合适？
分群颗粒度过细，会让执行成本迅速升高，运营和销售都难以真正用起来。一般建议先控制在 6～12 个核心人群，保证每个分群都能对应到清晰可执行的运营动作，例如专属优惠、沟通话术或产品推荐。后续有更多资源时，可以在高价值人群中再做二次拆分，而不是一开始就设计几十个小分群。
不同行业能共用同一套分群模板吗？
可以共用思路，但字段和阈值必须按行业调整。例如RFM在电商看交易金额，在SaaS可能更关注合同金额与续费周期；生命周期分群在零售看“最近到店时间”，在互联网产品则看“最近登录或使用时间”。建议先用通用分群模型做骨架，再结合本行业关键行为（如下单、报价、咨询、使用时长）去细化规则。
没有专业数据团队，也能用这些分群模型吗？
可以，只要有基本日志或订单数据。关键是先把“分群逻辑”写清楚，例如“近90天有消费”“近30天无访问”等，再交给懂基础SQL或会用数据平台的人实现。短期可以通过导出Excel 用筛选与透视表做简化分群，待业务验证有效后，再逐步固化到CRM、营销自动化或SaaS系统中。
客户标签和客户分群有什么区别？
标签是单维度描述，分群是多标签的组合结果。例如“最近30天登录3次以上”是行为标签，“高活跃用户”则是若干标签综合后形成的分群身份。在搭建体系时，建议先沉淀一套可复用的基础标签字典（行为、属性、价值、兴趣等），再在此基础上配置不同的分群模板，既保证灵活性，也方便跨部门统一口径。
