有效的沟通策略始于弄清楚你在跟谁说话。客户细分正是帮你厘清这一点的方法:把庞大的受众拆分成行为模式真正相似的小群体,然后用契合每个群体的方式去触达他们。
对于正在出海、把产品推向海外市场的团队来说,这一点尤为关键——你面对的不再是单一市场的单一用户画像,而是分布在不同国家、文化和消费习惯下的多层用户。本指南将介绍客户细分是什么、主流模型与策略、你需要收集的数据、AI 在其中扮演的角色,以及如何在 Pushwoosh 中落地执行。如果你是第一次接触,建议从头读起;如果你已经在优化现有的细分体系,可以直接跳到策略或最佳实践部分。
什么是客户细分?
客户细分,是把客户划分为具有共同特征的群体,这样你就能针对每个群体推送相关的消息,而不是对所有人发送同一条广播。这些特征可以是任何能预测用户反应的维度:年龄和地理位置、兴趣和价值观,或者他们在你的应用里采取的具体行动。
细分的意义不在于为分类而分类。只有当一个群体的行为差异大到值得你用不同的方式去沟通时,这个细分才有存在的价值。如果两个群体想要同样的东西、对消息的反应也一样,那么它们其实是一个细分,而不是两个。
做得好的细分几乎会带动所有下游指标:转化率、留存率和客户生命周期价值,都会随着”对的消息在对的时刻触达对的人”而提升。本指南接下来的内容,就是教你如何搭建这套体系——尤其是当你的用户遍布多个海外市场时。
客户细分为什么对你的业务很重要
细分决定了你瞄准谁、以及如何跟他们说话。做对了之后,会发生这些变化。
更贴合需求的优惠。 按共同特征给客户分组,能让你发送匹配真实偏好和行为的个性化消息,而不是一条谁都不理的通用促销。
更有效的沟通。 定向消息的效果优于广播,而细分也为真正的实验打开了大门。你可以运行拆分测试和 A/B/n 测试,搞清楚哪些渠道、哪些消息对哪类客户有效。
提升客户留存率。 感觉被理解的客户会留得更久。贴合客户兴趣的消息给了他们回来的理由,而持续的再互动会拉动留存、忠诚度和客户生命周期价值。
降低流失率。 当你专注于满足每个群体的真实需求时,满意的客户流失的可能性更低。精准的产品推荐和按需沟通,是防止流失最可靠的方法之一。
更强的客户体验。 细分让你能够在受众的微时刻——也就是他们准备好采取行动的那些小窗口——与他们相遇。在对的时间出现在对的地方,会提升每一次互动的质量。
为产品和市场定位提供洞察。 把细分当作一项分析练习。比较各细分的规模和转化率,找出反应最积极的群体,想想这个群体是不是还没被充分满足。你发现的这些空白,可以成为下一个功能或优惠的方向——对出海团队来说,这往往就是发现新市场机会的地方。
客户细分的类型
大多数细分模型可以归入几个大类。你很少只用一种;强大的细分通常是几种类型的组合。以下是主要类型。
| 类型 | 分组依据 | 示例 |
|---|---|---|
| 人口统计学细分 | 年龄、性别、收入、职业、家庭状况 | 零售商按收入区间定向折扣力度 |
| 地理细分 | 国家、城市、气候、城乡差异 | 媒体应用按城市推送本地新闻 |
| 心理细分 | 生活方式、价值观、兴趣、态度 | 健身应用按健康目标给用户分组 |
| 行为细分 | 实际行动:购买、打开应用、功能使用、互动程度 | 应用针对单次使用后就流失的用户做再互动 |
人口统计和地理细分最容易搭建,因为这类数据稳定,而且往往默认就能采集到。心理细分信息量更丰富,但更难获取,因为它依赖用户主动表达的偏好和推断出的兴趣。对移动应用来说,行为细分往往预测力最强,因为用户实际做了什么,比他们纸面上是谁,更能说明他们接下来会做什么。
值得单独提一下的行为模型是 RFM,它按最近一次行动(Recency)、行动频率(Frequency)和消费金额(Monetary)给客户打分。这个模型对电商和游戏尤其有用,能把高价值买家和偶尔购买者区分开来。我们在RFM 细分指南里做了详细介绍,包括当你的转化不是购买行为时,如何跳过货币维度来使用它。
当你准备好对比能帮你自动搭建这些细分的平台时,客户细分工具指南梳理了各种选择。
4 种能提升营销效果的客户细分策略
了解类型是一回事,选择方法又是另一回事。下面这四种策略背后的目标是一致的:在对的时间发送相关的消息。以下是实现方式。
1. 按属性细分
从受众允许你收集的数据入手。你积累的零方数据和第一方数据越多,细分就越聚焦。地理位置、订阅类型、主动表达的兴趣等属性,为你提供了稳定的搭建基础。
2. 按行为细分
追踪用户实际做了什么,并用能推动他们在旅程中前进的内容去回应。刚完成引导流程的用户和放弃购物车的用户需要的东西完全不同,而行为数据能告诉你谁是谁。
3. 属性 + 行为组合细分
行为相似但属性不同的用户(或者反过来),往往对同一条消息反应不同。把两种标准结合起来,细分才真正变得精准。两个都放弃了购物车的用户,如果一个是首次访问者,另一个是忠实回头客,他们需要的提醒方式可能完全不同。
4. RFM 细分
RFM(Recency 最近一次行动、Frequency 频率、Monetary 消费金额)分析按客户最近一次行动的时间、行动频率以及消费金额给他们排序。这是找出你最有价值客户、以及正在流失的客户的一种快捷方法。即使没有消费金额数据,仅凭最近一次行动和频率两项也足以搭建有用的细分。完整方法见RFM 细分指南。
搭建客户细分需要收集哪些数据?
你追踪的越多,细分就越精确。不过第一步不必搞得很复杂,行为数据是最好的起点。
想做好移动应用的用户细分,我的第一条建议是:从简单开始,先打好基础。即使用户数据有限,你也可以利用用户与应用互动产生的行为洞察,搭建有意义的细分。行为数据展现了用户的参与度、偏好和痛点,是细分很好的起点。
行为数据
在 Pushwoosh 中,默认事件从第一天起就可以使用,预定义事件则覆盖了各行业的常见需求。你的开发团队只需把所需代码接入应用即可启用它们。自定义事件让你能追踪任何对你有意义的行为,比如细分出在某个时间段内购买了首个年度订阅的用户,观察他们如何使用高级功能。
购买与支付历史
RFM 细分是需要购买事件的一种特殊行为数据。要完成设置,可参考 Pushwoosh 的 RFM 细分文档,或者直接和团队约一次演示通话一起过一遍。
用户属性
Pushwoosh 默认会采集关键的属性数据,包括城市和国家、设备型号、安装日期和上次打开日期。地理位置能让你按地域区分受众——比如媒体应用发送本地新闻而不是通用资讯,就能提升 CTR。安装日期和上次打开日期,则决定了用户引导和再互动的最佳触达时机。
你还可以叠加更多维度,比如用户兴趣、订阅类型和用于个性化的姓名。这些数据都经过匿名处理,但细节足以支撑有效的细分,并且都可以通过标签访问。
结合行为数据与用户属性
随着时间推移,数据不断积累,你可以引入人口统计信息、设备类型、地理位置等更多变量来优化细分。从行为数据入手,再逐步完善方法,即使初始数据有限,你也能搭建出一套强大的细分框架,推动真正有意义的用户互动和业务增长。
用属性和行为共同定义出的聚焦细分,正是提升消息效果、拉动转化率的关键。
AI 在客户细分中的作用
传统细分是基于规则的:你自己挑选属性和事件,手动定义群体。AI 细分则反过来:机器学习模型——通常是 K-means 之类的聚类算法——会根据数据中的共同模式给客户分组,不需要你预先定义类别,还能发现人工分析师可能根本想不到的分组方式。
AI 方法在实践中有两点特别有用。第一,它能同时处理大量信号,把行为、交易和场景数据融合成手动规则捕捉不到的混合微细分。第二,细分会随着新数据的到来持续更新,一个今天出现流失信号的客户会立刻被归入高风险群体,而不用等到下个季度的复盘。
需要注意的是,AI 并不能替代判断。模型负责发现模式,但值不值得对某个细分采取行动、该给它发什么消息,仍然要由你来决定。用对了,AI 是放大细分规模的工具,而不是把背后的策略外包出去——这对需要同时管理多个海外市场细分的团队尤其重要。
客户细分的最佳实践
有几个习惯,决定了一套细分是真的能拉动指标,还是看起来井井有条却毫无用处。
和开发团队一起规划数据采集。 你以后能用来做细分的参数,取决于你现在采集的事件。尽早确定好默认参数和自定义事件。
让细分之间有明显区别。 如果两个群体的需求和行为几乎一样,把它们当成独立的细分只会浪费精力。只在差异真正会改变你的表达方式时才做拆分。
建立在最新的参数之上。 把细分建立在近期数据、以及对你业务仍然相关的属性和事件之上。过时的标准只会产生过时的细分。
留意品类需求的变化。 经济环境的变化会把新的人群带入你的品类,也会把一些人推出去。定期重新审视你的客户是谁,并调整你挽回流失客户的方式。
追踪真正重要的 KPI,忽略虚荣指标。 付费获客活动里更高的点击率看起来不错,但不一定能转化为销售。选择真正反映结果的 KPI,不要追逐虚荣指标。
数据长什么样
细分的效果会体现在互动率上。Pushwoosh 的内部数据和媒体行业基准,能让你对这个区间有个大致概念:
| 场景 | 细分前 | 细分后 |
|---|---|---|
| 电商推送 CTR(按最喜欢的商品品类细分) | 0.5%(广播) | 超过 10% |
| 媒体娱乐推送 CTR(按内容偏好细分) | — | 平均 7%-9% |
数据来源:Pushwoosh 推送 CTR 内部研究与新闻媒体推送基准报告。实际结果会因受众、品类和渠道而异。
细分营销沟通:5 个关键场景
以下是用 Pushwoosh Customer Journey Builder——我们用于自动化跨渠道营销活动的拖放式工具——把细分落地的五种方式。
1. 用户引导。 用基于触发器的入口(比如”应用打开”)启动一段旅程,并筛选出”新用户”细分,让只有新用户才能进入这个流程。用一段应用内消息序列,带他们了解产品的价值。更多内容见如何搭建强大的用户引导流程。
2. 销售与向上销售。 从一个事件开始,再按是否购买过来划分受众。给已购买用户发折扣券促成复购,给未购买用户发折扣券促成转化。更多提升电商销售额的方法。
3. 跨细分测试消息。 用标签标记细分内的用户,再比较各个标记组的反应,看哪条消息、哪个细分表现最好。
4. 导出 A/B/n 测试数据。 运行 A/B/n 测试,给每组打上专属的值,发送消息,再导出统计数据,拿到外部系统里做更深入的分析。这里有如何运行能提升 ROI 的 A/B/n 测试。
5. 组合细分提升相关性。 把行为细分和基于属性的细分搭配使用,能让你更清晰地了解受众。用基于触发器的入口启动一段旅程,在用户完成目标行动(比如”ProductAdd”)的那一刻打上标签,再基于这个标签创建细分,直接向这些用户发消息。
按行业划分的建议
如何做细分,取决于你的应用类型、目标,以及最重要的——你所在的行业。以下是几个起点,尤其适合正在把产品推向海外市场的团队。
🛒 电商
电商往往运用最先进的细分方式,综合性别、年龄、地理位置、浏览习惯和兴趣。回报是实打实的:按最喜欢的商品品类细分,曾让一家企业的广播 CTR 从 0.5% 提升到超过 10%(见上表)。对出海电商来说,地理位置和本地化偏好尤其关键——同一个品类在不同市场的吸引力可能天差地别。
推荐的后续步骤:引导用户把偏好品类的商品加入购物车、向最可能购买的用户推广对应商品,并用弃购挽回邮件赢回流失客户。
🍿 媒体与娱乐
这里的目标是理解内容偏好,找出生命周期价值最高的用户。按内容偏好细分能带来强劲的互动率(平均 7%-9% CTR)和受众增长。
推荐的后续步骤:从观看历史中收集主题偏好、发送每周精选内容摘要,并按地理位置本地化新闻。
👍 订阅制应用
订阅制应用用细分把消息聚焦在付费客户和活跃用户身上。
推荐的后续步骤:保持”刚安装”细分实时更新并用引导流程欢迎新用户、针对特定细分发起再互动活动,并跨细分测试定价方案。
用 Pushwoosh 更聪明地细分,提升留存
当对的数据和工具汇聚在一处时,客户细分就不再是拍脑袋。Pushwoosh 提供事件、标签和旅程自动化,帮你搭建精准的细分,并通过推送、应用内消息、邮件、短信和 WhatsApp 一并触达他们——无论你的用户身在哪个市场。
预约一次演示,我们来展示 Pushwoosh 如何支持你的客户细分与个性化消息。
