在传统的消费品营销时代，客户细分是一个非常重要的概念，从20世纪50年代就已经存在。
“细分”源于客户需求的差异化。重点是在企业资源有限的情况下，集中资源获取竞争优势。
营销中的经典4P理论产生于20世纪60年代之后，它在产品、渠道、价格和促销方面满足了客户细分的需要。
消费品巨头(如宝洁)针对不同的客户群体开发了产品线，尝试了多品牌战略(海飞丝和潘婷的客户群体不同)，成为许多企业钦佩和学习的榜样。
那个时代的细分维度主要是外在的，比如地理位置、性别、年龄等等。客户分类还基于市场调查、焦点小组、现场访问等。
在营销4.0年代，客户越来越追求个性，社交媒体、公共信息等。对购买有越来越大的影响。大数据技术使基于用户消费和行为的数据分析成为可能。
此时，交互设计中使用的“客户角色”一词已经成为网络营销中流行的客户细分方式，并在B2C和B2B领域逐步推广使用。
02.B2C行业的消费者画像
一般来说，客户画像会根据数据模型创建典型的人物形象。
下图中的女孩吴蓓其实并不存在，但这些标签帮助企业更形象地理解和模拟消费者的各种行为和习惯。

营销转型的关键:准确定义客户
通常，应该根据这些数据对消费者画像进行分析和提炼:
基本数据:姓名、性别、年龄等。，以确定我们的客户是谁？
行为数据:包括用户实际购买、收藏、网站停留时间。它还包括兴趣数据，如类别和风格偏好、浏览和交互风格。了解用户习惯，解决什么时候该推送和交互的问题。
交易数据:购买频率、平均客户单价、促销购买率等。了解客户需要什么，喜欢什么产品，产品价格，喜欢什么促销活动。
关系数据:分享和介绍，一、二级朋友数量等。了解还有谁可以推同样的产品和内容。
比如一家初创的护肤公司，用户画像可能包括:薇薇安，外企白领，小萱，娱乐圈小鲜肉，全职宝妈思思，大学生小伍…
有了人像，我们可以根据数据模拟场景，优化产品和服务。营销因此更具体，其准确性肯定高于大众营销。
说起这个，可能有人会想到数据隐私。人像通过技术手段提取分析数据，不涉及具体个人信息，推广方式也不是一对一的。(“在成千上万的人面前”就像很多公司说的，其实是“成千上万用户的画像”，而不是每个客户都有不同的推广方式)。