客户分类是基于客户的属性特征所进行的有效性识别与差异化区分。客户分类以客户属性为基础的应用。客户分类通常依据客户的社会属性、行为属性和价值属性。
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简介方法分类方法聚类方法意义
简介按客户对企业的价值来区分客户，对高价值的用户提供高价值的服务。对低价值客户提供廉价的服务。也可以分为长期客户和临时客户。对长期客户采用优惠。对临时客户进行宣传服务对客户进行分类有利于针对不同类型的客户进行客户分析，分别制定客户服务策略。
方法分类方法客户分类可以采用分类的方法也可以采用聚类的方法。分类的方法是预先给定类别，比如将客户分为高价值客户和低价值客户，或者分为长期固定客户和短期偶然客户等。然后确定对分类有影响的因素，将拥有相关属性的客户数据提取出来，选择合适的算法（如决策树、神经网络等）对于数据进行处理得到分类规则。经过评估和验证后就可将规则应用在未知类型客户上，对客户进行分类。聚类方法聚类的方法则是一种自然聚类的方式，在数据挖掘之前并不知道客户可以分为哪几个类，只是根据要求确定分成几类（有些算法需要人为确定输出簇的数目）。将数据聚类以后，再对每个簇中的数据进行分析，归纳出相同簇中客户的相似性或共性。
比如，银行在长期的金融服务中，积累了大量的数据信息，包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入，以及客户的人口统计学资料和生活方式等。银行必须将这些众多的信息资源综合起来，以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中，大批客户可能在存款、贷款或使用其他金融服务上具有极高的相似性，因而形成了具有共性的客户群体。经过聚类分析，可以发现他们的共性，掌握他们的投资理念，提供有针对性的服务，进而引导他们的投资行为，提高银行的综合服务水平，并可以降低业务服务成本，取得更高的收益。通过客户细分，可以使银行准确地把握现有客户的状况，采取不同的服务、推销和价格策略来稳定有价值的客户，转化低价值的客户，消除没有价值的客户。
意义客户分类的目的不仅仅是实现企业内部对于客户的统一有效识别，也常常用于指导企业客户管理的战略性资源配置与战术性服务营销对策应用，支撑企业以客户为中心的个性化服务与专业化营销。
客户分类可以对客户的消费行为进行分析，也可以对顾客的消费心理进行分析。企业可以针对不同行为模式的客户提供不同的产品内容，针对不同消费心理的客户提供不同的促销手段等。客户分类也是其他客户分析的基础，在分类后的数据中进行挖掘更有针对性，可以得到更有意义的结果。
