既然如此，那么我就在WEBBER的产品（MOSAIC CN）推广会之前先谈谈英国的MOSAIC码吧。

要解释MOSAIC UK要先介绍UK的邮政编码。UK的邮政编码分为两部分，比如说M28 1LR。第一部分是城市区域信息，例子中M代表Manchester。第二部分是具体的街道信息。UK的POSTCODE分得很细，一般地说每个POSTCODE里面只有15户人家/单位，所以有了POSTCODE就能基本确定客户所处的区域。

在同一/临近区域居住的人群一般都有相似的特征，如职业，财政情况等等，这些同一区域里居住的相似背景的人有着相似的消费的习惯。Experian公司因此开发了MOSAIC码，把英国人口根据居住区域（POSTCODE）编入了 1X 大类 5X 小类的人群里面。这套编码是建立在Experian公司尽可能符合事实的数据收集和专业的分析（Data Mining）的基础上，且定期更新以求与客户消费心理趋势的变化保持一致。结果包括类内人群的收入水平、教育程度、职业、电视收看倾向、报纸阅读倾向，等等。B2C公司可以根据MOSAIC码的分类确定对特定的区域制定适合于当地的营销策略。现在MOSAIC 码已经成了英国各B2C公司的必备客户细分工具之一，它既可以作为区域划分的单一标准，也可以作为一个变量（predictor variable）成为模型的一部分。

MOSAIC码是建立在消费者个体的基础上，对B2C市场有比较明显的指导意义，不过它对B2B市场的划分则没什么POWER。不过Experian公司已经意识到了这一点，并因此开发出了Commercial MOSAIC UK（商业MOSAIC码）。http://www.uk.experian.com/business/products/data/248.html

Consumer MOSAIC 系统的输入变量只需要一个变量：POSTCODE。而Commercial MOSAIC UK则要用到六个输入变量，如公司雇员数量，公司类型和消费者MOSAIC码等等。同样，UK市场上的企业无论大小可以被归到Commercial MOSAIC码里那1X大类5X小类里面。

对于整个市场Commercial MOSAIC码能提供一般性的划分，但它不具有针对某一行业某一产品的划分功能，这与完全基于公司自身数据建立的模型的效果肯定是会差一点的。这时候就要比较购买系统和自己开发模型的投入产出了。值得一提的是，若把它作为自开发模型的其中一个输入变量，模型的效果一般都会有一定的提高。