在获得必要的客户信息后，商业银行客户细分工作基本上可划分为以下四个步骤：选择细分维度；数据清洗/转换；数据降维/缩减；选择聚类方法。
一、选择适当的细分维度和变量
选择客户细分维度，也就是确定将要根据何种或何类信息指标进行客户分类。例如：
- 根据客户个体、社会属性（如性别、年龄、职业、家庭金融资产等）进行自然分类（Natural grouping）
- 根据客户的人生观、价值观等进行分类（Lifestyle-based grouping）
- 根据客户对产品或服务的需求进行分类（Needs-based grouping）
细分维度不宜过细或过粗：过于狭窄，则客户信息量较少，可能导致客户细分群体在细分维度上差异显著、而在其它大部分属性上差异不明显；过于宽泛，则客户信息量较大，可能导致客户细分群体在各个细分维度上差异都不明显。
基于客户价值（Customer Value）的客户细分策略，是一种有效的混合维度（Hybrid dimensions）细分，在实际应用中也取得了不错的效果。
客户价值包括三个构成要素：显性价值（Visible Value）；隐性价值（Intrinsic Value）；价值实现（Achieving Value）。显性价值是个体的自然属性和状况，如性别、年龄、教育程度、收入、房产等，隐性价值是个性的生活态度和价值取向，如对银行金融业务的关注、风险偏好、理财态度等，而价值实现则是客户对银行金融产品和服务的使用与交易行为。
客户与银行的关系持续时间越长，客户价值越高。因此以客户终身价值考量，商业银行高价值客户的特征是：
- 高显性价值：低年龄、高学历、高收入、高资产（房产、私车、金融资产等）、高消费能力（服饰、旅游等）
- 高隐性价值：接受新事物、喜好便利性和新型银行渠道、金融投资意愿强烈、不拒绝银行贷款/融资、付费不敏感
- 高价值实现：对银行金融产品（投资理财产品、个贷产品、银行卡产品、本外币结算产品等）表现出多元化需求
显性价值、隐性价值、价值实现三个构成要求全面评估了零售银行客户价值，也构成了客户价值细分的基本维度。
二、数据清洗和转换
中国商业银行的数据基础相对较差，尤其是中小银行、城市商业银行、农村商业银行/农村信用社等。为了避免“垃圾进、垃圾出”的不良效果，对数据进行清洗和和转换必不可少。
通常，数据清洗和转换包括以下工作：
- 检查缺失值（missing values）
- 识别异常值（outliers）
- 定义新变量/数据再编码（recoding）
- 数据转换（transforming data）
三、数据降维与缩减
细分变量之间的高相关性、共线性会使得分类结果不稳定。数据降维，就是在尽可能多地保留原始信息量的同时，获得少量几个可替代原始细分变量的潜变量进入到后续分析。数据降维和缩减的常用方法包括：
- 因子分析（Factor analysis）：适用于一组多个变量，连续型数据
- 典型相关分析（Canonical correlation）：适用于两组多个变量，连续型数据
- 非线性典型相关分析（OVERALS）：适用于多组多个变量，分类、连续型数据均可
如果原始细分变量在相同维度上的数量很不均匀，实际上相当于某些维度在分类过程中获得了较高权重或优势。因此，当数据质量较差、数据规律较不明确时，数据降维和缩减是非常重要的必需步骤。
四、
客户细分，必然依赖于聚类分析技术。常用的聚类技术包括：
- 快速聚类（K-means clustering）
- 系统聚类（Hierarchical clustering）
- 两步法聚类（TwoStep clustering）
- 潜类别聚类（Latent Class Cluster Models）
这几种方法各有优劣和适用环境，这里不做详细讨论。
聚类分析之后，客户细分方案应予以业务验证，确保不同细分客户群体在所关注的维度和属性上有足够且一致的差异性，并结合产品确定市场定位和市场细分策略。
本文根据网络资料改写。
