【摘要】用户细分，是产品发展全周期都十分关键的一环。企业需要根据自身战略去细分用户群，又要根据自身产品的用户群，去满足相应更深层次的需求。现在，借助大数据的力量，能够精细到每个人。也就是说，每个人都是一个细分市场，企业能够针对每个人的特点进行相应服务。本文基于基因大数据的应用，阐述上述观点。
一、用户细分的意义
用户细分是指根据用户属性划分的客户集合。它既是客户关系管理（customer
relationship management, CRM ）的重要理论组成部分，又是其重要管理工具。其次，企业即需要根据自身战略去细分用户群，又要根据自身产品的用户群，去满足相应更深层次的需求。可以说，用户细分，是产品发展全周期都十分关键的一环。
（图1-1 用户细分的定义与演化）
随着市场化的不断发展，个性化趋势不断升级。当需求逐渐多样化，并且技术能够支持时，市场不再是一群人的集合，每个个体都是一个细分的市场。如上图所示，根据用户的特征对人群进行细分。
二、案例解析——基因大数据
医疗对于个性化的需求相当高。从微观上解释：不同的人由于基因的不同，所体现的体质不同。最直接的体现是，对于药物的敏感性不同。根据每个人的基因做出相应的诊断，从对症下药细化至因人而异，将会是医疗行业的一大趋势。
比较著名的案例是，美国明星安吉丽娜朱莉在13年发表的《我的医疗选择》。其中介绍了她通过基因检测，在基因数据库中比对了数千万的美国居民数据，得知自己有87%的几率患乳腺癌，于是果断地切除了自己的乳房来预防，将概率降低到了5%以下的故事。
（图2-1 安吉丽娜朱莉）
通过朱莉，“基因测序”开始出现在全球公众的视线中。“基因测序”这项技术近几年也进入了我们的生活中，有的公司就提供这类服务，比如帮你检测你是否有致癌基因，如果有，就会按照你的基因情况，专门为你制定方案采取预防措施。在这其中，需要借助大数据技术满足相关的需求。
（图2-2 大数据4V特征与基因研究的契合性）
具体流程：
以糖尿病为例，已经发现了一个SLC30A8基因（编码锌离子转运蛋白）对于糖尿病疾病的产生有影响。通过对这个特定基因进行分析，假设检测出来的序列如图2-3所示，但是通过大数据分析，基于先前的基因库基因样本的对比，碱基排列为这种顺序的基因，有70.9%的几率患病。再结合用户体质、喜好等特征综合得出一个治疗方案，这些指标都是很难通过表象看出来的，基于基因大数据却能够很好地分析出来。
（图2-3 碱基排列）
这个基因不但会直接导致疾病，他的变异还会间接影响多个基因编码,我们简单地列举其中三个。而影响S基因（后面简称为S基因）变异的触发条件不同也其导致影响基因的不同。比如吃冰激凌会影响A，吃巧克力会影响B。接下来，我们来看ABC三个基因，他们有的表示一个人完全无法产生胰岛素，有的比较缺乏胰岛素，那么，对于不同的症状，相应的治疗方案也得有所区别。比如对于完全缺乏胰岛素的病人，就必须注射胰岛素，而有的其实并不需要注射胰岛素，通过一定的药物和饮食调节就可以。而对于注射的浓度，饮食含糖量的多少，这些也都要根据不同人的基因特征来制定方案。这里我们只是举个例子，而其大数据分析的精确度甚至达到小数点后几位数。在这里我们仅仅列举了很小的一部分，S基因能影响到的超过30个，而这些基因也可能同时变异，从而产生新的病状，这些情况排列组合，又是个难以想象的数字。因此，我们必须借助大数据，不断地录入病人数据，像这个例子一样，一步步往下比较分析，找出一个又一个基因组。
（图2-4 基因导致的病因（例））
目前中国已确诊的糖尿病患者就有1.14亿，而根据数据显示30取决于基因，70%取决于后天环境。因为问题往往是从根源发展，并逐渐累积的，基因的错误会更优先于病症的产生。之前糖尿病疗法很多都是一刀切，能做到依据病人情况调整注射胰岛素浓度，告诉病人要少吃哪些食物已经不错了，然而还是会出现相同症状的病人面对同样的疗法效果天差地别。现在通过大数据的基因分析，对用户进行个性化的细分，并且更早，更专业地制定相应计划，对于社会非常有意义。现在通过基因测序，药物公司可以根据每个病人的基因特征，更加全面地了解什么样的药物含量更适合患者。一项实验表明，对糖尿病人进行针对性地干预治疗，其治疗效果提高了70%。
总的来说，大数据是一种工具，对用户进行细分是一种手段。传统的、企业可操作的消费者细分一般以地理位置、人口统计特征为依据，而“大数据”可以实现越来越接近消费者真实需求的细分方式
