市场细分是基于某种类型的共享特征将广泛的消费者或商业市场（通常由现有和潜在客户组成）划分为消费者子组（称为细分市场）的活动。在划分或细分市场时，研究人员通常会寻找共同特征，例如共同需求，共同兴趣，类似生活方式甚至类似的人口统计特征。细分的总体目标是识别高收益细分市场 – 即那些可能最有利可图或具有增长潜力的细分市场 – 以便可以选择这些细分市场以获得特别关注（即成为目标市场）。
已经确定了许多不同的细分市场的方法。企业对企业（B2B）销售商可能将市场划分为不同类型的企业或国家。虽然企业对消费者（B2C）的卖家可能会将市场划分为人口统计细分，生活方式细分，行为细分或任何其他有意义的细分市场。
市场细分假设不同的细分市场需要不同的营销计划 – 即不同的报价，价格，促销，分销或营销变量的某种组合。市场细分不仅旨在识别最有利可图的细分市场，还旨在开发关键细分市场的概况，以便更好地了解他们的需求和购买动机。市场细分分析的见解随后用于支持营销策略的制定和规划。许多营销人员使用S-T-P方法;细分→瞄准→定位，为营销策划目标提供框架。也就是说，市场被细分，选择一个或多个区间用于定位，并且产品或服务以与所选择的目标市场或市场共鸣的方式定位。
商业历史学家Richard S. Tedlow指出了市场细分发展的四个阶段：
- 碎片化（19世纪80年代以前）：经济的特点是小型区域供应商，他们在当地或区域销售商品。
- 统一或大众营销（1880s-1920s）：随着交通系统的改善，经济变得统一。标准化品牌商品在国家一级分发。制造商倾向于坚持严格的标准化，以实现规模经济，以期在产品生命周期的早期阶段渗透市场。例如T型福特车。
- 细分（1920s-1980s）：随着市场规模的增加，制造商能够生产不同质量需求的不同商品型号，以满足各种人口和心理细分市场的需求。这是基于人口，社会经济和生活方式因素的市场差异化时代。
- 超分割（20世纪80年代后）：向更狭窄的细分市场定义的转变。技术进步，特别是在数字通信领域，允许营销人员与个人消费者或非常小的群体进行通信。这有时被称为一对一营销。
在营销人员在理论层面上对其进行思考之前，市场细分的实践就出现了。考古证据表明青铜时代的交易者根据地理环路划分贸易路线。其他证据表明，现代市场细分的实践是从16世纪开始逐步发展起来的。在主要大城市以外经营的零售商无法承担只为一类客户提供服务，但又需要找到将富裕客户与“混混”分开的方法。一种简单的技术是在街道上开一扇窗户，在那里为客户提供服务。这允许向普通人出售货物，而不鼓励他们进入。另一个从十六世纪后期开始流行的解决方案是邀请有吸引力的顾客进入商店的后台，那里面有永久展出的商品。另一种同时出现的技术是在店主的私人住宅中展示商品，以便为富裕的客户提供帮助。例如，塞缪尔·佩皮斯（Samuel Pepys）于1660年撰写文章，描述了被邀请到零售商家中观看木制千斤顶。十八世纪的英国企业家Josiah Wedgewood和Matthew Boulton都在他们的私人住宅或租用的大厅里广泛展示了他们的商品，只有上层人士才被邀请，而韦奇伍德则使用一群巡回推销员向大众出售商品。
欧洲其他地方也已经注意到早期营销细分的证据。对德国图书贸易的研究发现了19世纪20年代产品差异化和市场细分的例子。从19世纪80年代开始，德国玩具制造商正在为特定的地理市场生产锡制玩具模型。伦敦的公共汽车和救护车运往英国市场;法国邮政运输将在美国销售的欧洲大陆和美国机车。这些活动表明，自17世纪以来可能更早地实行了市场细分的基本形式。
随着营销人员对两个紧迫问题的回应，当代市场细分出现在二十世纪的前几十年。一个是人口统计和购买数据可供团体使用，但很少针对个人，另一个是广告和分销渠道可供团体使用，但很少针对单个消费者。 1902年至1910年间，在美国Mahin广告公司工作的George B Waldron使用税务登记，城市目录和人口普查数据，在很早的时候向广告商展示了受过教育的文盲消费者比例和不同职业的收入能力等，便是一个早期的简单市场细分的例子。1924年，Paul Cherington开发了’ABCD’家庭类型学;第一个社会人口细分工具。到20世纪30年代，欧内斯特·迪希特（Ernest Dichter）等市场研究人员认识到，仅人口统计学不足以解释不同的营销行为，并开始探索将生活方式，态度，价值观，信仰和文化用于细分市场。 只有接触到人群层面的数据，品牌营销人员才能从战术角度处理这项任务。因此，细分实质上是一个品牌驱动的过程。
Wendell R. Smith在1956年首次将市场细分概念引入市场营销文献，并发表了他的文章“产品差异化和市场细分作为替代营销策略”。史密斯的文章使其成为现实。明确表示他已经观察到“许多细分的例子”正在出现，并且在某种程度上将其视为市场中“不被否定”的“自然力量”。正如施瓦茨科普夫指出的那样，史密斯正在编纂含蓄的知识，至少从20世纪20年代开始，它就被用于广告和品牌管理。
直到最近，大多数细分方法都保留了战术视角，因为它们可以解决短期的短期决策;例如描述当前的“市场服务”并关注通知营销组合决策。然而，随着数字通信和海量数据存储的出现，营销人员可以设想在个体消费者层面进行分割。现在可以提供大量数据来支持非常狭窄的群体甚至是单个客户的细分，从而允许营销人员设计出具有单独价格的定制服务，可以通过实时通信进行传播。一些学者认为市场的碎片化已经使传统的市场分割方法变得不那么有用了。
传统分割的局限性已在文献中有详细记载。一直以来的批评包括：
- 它并不比建立品牌的大众营销更好。
- 在竞争激烈的市场中，细分市场在使用品牌的方式上很少表现出重大差异。
- 它无法确定足够狭窄的集群。
- 地理/人口统计细分过于描述，缺乏对推动沟通策略所需动机的充分见解。
- 市场动态变化的困难，尤其是细分市场随时间的不稳定性以及结构变化导致细分市场蠕变和成员迁移，随着个体从一个细分市场转移到另一个细分市场。
尽管市场细分有很多批评者和存在局限性，但其仍然是市场营销中持久的概念之一，并且仍在实践中得到广泛应用。例如，一项美国研究表明，在过去两年中，近60％的高级管理人员使用了市场细分。
营销人员的一个关键考虑因素是是否细分或不细分。根据公司的理念，资源，产品类型或市场特征，企业可以开发出一种无差别的方法或差异化的方法。在无差别的方法中，营销人员忽视细分并开发出满足最多买家需求的产品。在采用差异化方法的公司，针对一个或多个细分市场，并为每个细分市场制定单独的价格。
在消费者营销中，很难找到无差别方法的例子。即使是曾经作为商品处理过的盐和糖等商品，现在也是高度分化的。消费者可以购买各种盐产品：烹饪盐，食盐，海盐，岩盐，犹太盐，矿物盐，草药或植物盐，碘盐，盐替代品等等。糖也有许多不同的类型 – 蔗糖，甜菜糖，原糖，白精制糖，红糖，砂糖，糖块，糖霜（也称为碾磨糖），糖浆，转化糖和一众糖替代品包括Smart surge，它基本上是纯糖和糖替代品的混合物。这些产品类型中的每一种都旨在满足特定细分市场的需求。例如，转化糖和糖浆被销售给食品制造商，在那里它们用于生产蜜饯，巧克力和烘焙食品。向消费者推销的糖类吸引不同的使用细分 – 精制糖主要用于餐桌上，而砂糖和糖霜主要用于家庭烘焙食品。
即使像盐这样可能被视为普通商品的简单产品在实践中也是高度差异化的
不同类型的糖：从左上角顺时针方向：白砂糖，未精制糖，红糖，未加工的蔗糖
| 市场细分的主要策略方法 | ||
|---|---|---|
| 细分的数目 | 细分策略 | 备注 |
| 零 | 无差别策略 | 大众市场，无细分 |
| 一个 | 焦点策略 | 利基市场，专注于一个小的，严格定义的目标市场 |
| 两个或以上 | 差异化策略 | 多重利基，将重点放在两个或更多，严格定义的目标上 |
| 成千上万 | 超细分 | 为每个客户定制 |
许多因素可能会影响公司的细分策略：
- 公司资源：当资源受到限制时，集中策略可能更有效。
- 产品多样性：对于高度统一的产品（如糖或钢），无差别的营销可能更合适。对于可以区分的产品（例如汽车），则适合采用差异化或集中化的方法。
- 产品生命周期：对于新产品，可能会在启动阶段使用一个版本，但随着时间的推移，这可能会扩展为更加细分的方法。随着越来越多的竞争者进入市场，可能需要进行区分。
- 市场特征：当所有买家都有相似的口味或者不愿意为不同的质量支付溢价时，就表明了该采用无差别的营销。
- 竞争活动：当竞争对手采用差异化或集中的市场细分时，使用无差别的营销可能会致命。公司应考虑是否可以使用不同的市场细分方法。
给定产品或服务的市场大小，即市场潜力或全部可用市场（Total Addressble Market:TAM）。鉴于这是要细分的市场，市场分析师应首先确定潜在市场的规模。对于现有产品和服务，估计市场潜力的规模和价值相对简单。然而，当产品或服务对市场来说是全新的并且没有基于预测的历史数据时，估计市场潜力可能非常具有挑战性。
一种基本方法是首先评估广大人口的规模，然后估计可能使用产品或服务的百分比，最后估算收入潜力。
另一种方法是使用历史类比。例如，HDTV制造商可能会认为愿意采用高清电视的消费者数量将与彩电的采用率相近。为了支持这种类型的分析，政府统计部门随时可以获得电视，广播，个人电脑和其他通信技术的家庭普及数据。寻找有用的类比可能具有挑战性，因为每个市场都是独特的。但是，类似的产品采用率和增长率可以为分析师提供基准估算，并可用于交叉验证可能用于预测销售额或市场规模的其他方法。
用于估计市场潜力的更稳健的技术被称为Bass扩散模型，其方程如下
N(t) – N(t−1) = [p + qN(t−1)/m] × [m – N(t−1)]
- N(t) = 当前时间段内的采用者数量，(t)
- N(t−1) = 前一时期的采用者数量，(t−1)
- p = 创新系数
- q = 模仿系数（社会传染影响）
- m = 最终采用者数量的估计
Bass模型的主要挑战是估计p和q的参数。然而，Bass模型在实证研究中得到如此广泛的应用，已经确定了超过50种消费者和工业类别的p和q值，并广泛发表。p的平均值为0.037，q的平均值为0.327。
为了估计市场规模，营销人员可能会评估可比技术的采用率和增长率