邮件分群：策略、案例与实施指南 [2025]

向整个邮件列表发送相同的邮件意味着白白浪费机会。研究表明，分群邮件营销活动产生的收入比未分群的活动高出760%，然而42%的营销人员仍然没有有效地对受众进行分群。

邮件分群是根据特定标准将邮件订阅者划分为更小群组的做法——使您能够发送有针对性的、相关的信息，与每个受众产生共鸣。本全面指南涵盖了您需要了解的关于邮件分群的一切：从基本策略到高级RFM分析，以及您今天就可以实施的实用案例。

什么是邮件分群？

邮件分群是根据共同特征、行为或偏好将邮件列表划分为不同群组（细分）的过程。不是向所有人发送同一封通用邮件，而是向每个细分群组发送定制内容，从而显著提高相关性和互动率。

为什么邮件分群很重要

数据提供了令人信服的论据：

当订阅者收到与其兴趣和需求匹配的内容时，他们会更多地参与——并且保持订阅更长时间。

不分群的代价

通用群发邮件会产生多个问题：

• 订阅者疲劳 —— 无关的邮件导致退订
• 较低的送达率 —— 低互动向邮件服务商发出垃圾邮件信号
• 浪费资源 —— 您在为人们忽略的邮件付费
• 错失收入 —— 通用优惠无法满足特定客户需求
• 品牌损害 —— 无关内容侵蚀信任和认知

邮件分群的类型

有效的分群通常结合多种方法。以下是四种主要的分群类型：

1. 人口统计分群

人口统计分群根据受众的身份特征——个人特征和属性来划分。

常见人口统计细分

人口统计分群案例

基于年龄的分群：

细分：25-34岁的订阅者
活动："年轻专业人士的居家办公必备品"
内容：家庭办公产品、职业发展资源

基于位置的分群：

细分：寒冷气候地区的订阅者（11月-2月）
活动："冬日温暖系列"
内容：季节性产品、适合天气的推荐

基于性别的分群：

细分：购买过护肤品的女性订阅者
活动："女性护肤新品上市"
内容：按性别推荐的产品

人口统计分群最佳实践

• 谨慎收集数据 —— 只要求您实际会使用的信息
• 允许自我识别 —— 让订阅者选择自己的偏好
• 避免假设 —— 人口统计数据提供信息，但不定义个人
• 定期更新 —— 情况会变化；定期刷新数据

2. 行为分群

行为分群根据订阅者与品牌的互动方式进行分组——他们做什么，而不仅仅是他们是谁。

关键行为细分

购买行为：

互动行为：

浏览行为：

行为分群案例

购物车恢复：

细分：24小时内放弃的含$100+商品的购物车
活动："您的购物车在等您 + 免费配送"
时间：放弃后1小时、24小时、72小时

购买频率定向：

细分：过去90天购买2+次的客户
活动："VIP抢先看：春季新品预览"
目标：奖励忠诚度、维持互动

浏览放弃：

细分：查看跑鞋2+次，从未购买
活动："还在犹豫？看看跑者怎么说"
内容：产品评价、对比指南、限时优惠

3. 心理分群

心理分群关注受众的心理特征——他们的价值观、兴趣、态度和生活方式。

心理细分类型

心理分群案例

基于价值观的分群：

细分：点击过可持续发展内容的订阅者
活动："我们的零浪费承诺"
内容：环保产品、可持续发展倡议

基于兴趣的分群：

细分：对健身感兴趣的订阅者（测验/偏好数据）
活动："运动装备精选"
内容：运动产品、健身技巧、锻炼指南

生活方式分群：

细分：忙碌的专业人士（工作邮箱、移动端打开）
活动："忙碌日子的快捷解决方案"
内容：省时产品、便捷功能

如何收集心理数据

• 偏好中心 —— 让订阅者选择自己的兴趣
• 调查和测验 —— 揭示偏好的互动内容
• 行为推断 —— 他们参与的内容暗示兴趣
• 购买模式 —— 他们购买什么揭示价值观
• 社交媒体数据 —— 关联的个人资料显示兴趣

4. RFM分群

RFM（Recency最近购买时间、Frequency购买频率、Monetary消费金额）分群是一种基于数据的方法，根据客户的购买行为进行评分。

理解RFM指标

RFM评分模型

每位客户在每个维度上获得一个评分（通常为1-5）：

Recency评分：

Frequency评分：

Monetary评分：

RFM细分与策略

RFM实施案例

细分：冠军客户（RFM 5-5-5）
邮件："独家VIP预览：抢先购买我们的新系列"
内容：
- 新品48小时抢先访问
- 免费快递
- 创始人亲笔感谢
- VIP专属折扣码

细分：有风险（RFM 1-4-4）
邮件："我们想念您！25%折扣欢迎您回来"
内容：
- 承认他们的缺席
- 突出他们离开后的新变化
- 重大折扣以重新吸引
- 一键轻松购物

构建您的分群策略

第1步：审计您的现有数据

在创建细分之前，了解您拥有的数据：

基本数据点：

• 邮箱地址和注册日期
• 购买历史（日期、金额、产品）
• 邮件互动（打开、点击、转化）
• 网站行为（浏览页面、停留时间）
• 客户服务互动

锦上添花的数据：

• 人口统计信息（年龄、位置、性别）
• 偏好和兴趣
• 调查回复
• 社交媒体连接
• 忠诚度计划活动

第2步：定义您的细分

从解决明确业务需求的高影响力细分开始：

基本入门细分：

1. 基于互动：

   • 活跃（过去30天有互动）
   • 不活跃（60+天无互动）
   • 新订阅者（最近14天加入）

2. 基于购买：

   • 从未购买
   • 一次性购买者
   • 回头客
   • VIP/高消费者

3. 基于生命周期：

   • 潜在客户（从未购买）
   • 新客户（30天内首次购买）
   • 活跃客户（过去90天有购买）
   • 流失客户（90+天无购买）

第3步：创建针对细分的内容

每个细分应该收到定制的内容：

第4步：实施自动化

为每个细分设置自动化工作流：

欢迎系列（新订阅者）：

• 邮件1（立即）：欢迎 + 折扣
• 邮件2（第2天）：品牌故事
• 邮件3（第4天）：社会证明
• 邮件4（第7天）：产品推荐
• 邮件5（第10天）：折扣提醒

购后跟进（首次购买者）：

• 邮件1（立即）：订单确认
• 邮件2（送达+3天）：使用指南
• 邮件3（送达+7天）：评价请求
• 邮件4（第14天）：交叉销售推荐

挽回（流失客户）：

• 邮件1（第60天）：“我们想念您” + 更新
• 邮件2（第75天）：激励优惠
• 邮件3（第90天）：最后机会 + 更大优惠

第5步：测试和优化

持续改进您的细分：

A/B测试：

• 细分定义（90天vs.60天流失阈值）
• 内容方法（折扣vs.内容价值）
• 时机（何时在细分间移动）
• 优惠（百分比vs.金额）

监控关键指标：

• 按细分的打开率
• 按细分的点击率
• 按细分的转化率
• 按细分的每封邮件收入
• 按细分的退订率

平台实施指南

主要邮件平台中的分群

不同平台提供不同的分群能力：

Brevo (Sendinblue)

优势：

• 动态列表分群
• 行为追踪集成
• 自动化工作流构建器
• 联系人评分

核心功能：

• 基于25+标准创建细分
• 使用AND/OR逻辑组合条件
• 实时细分更新
• 与电商平台集成

Klaviyo

优势：

• 面向电商的分群
• 预测分析
• 内置RFM分析
• 与Shopify深度集成

核心功能：

• 预建电商细分
• 预测客户生命周期价值
• 流失风险评分
• 产品亲和力分析

Mailchimp

优势：

• 用户友好的细分构建器
• 预建细分模板
• 行为定向
• 多渠道分群

核心功能：

• 拖放式细分创建
• 购买行为细分
• 基于互动的定向
• 自定义字段分群

实施检查清单

技术设置：

• 连接电商平台
• 启用网站追踪
• 设置事件追踪
• 配置数据同步频率
• 映射客户属性

细分创建：

• 定义细分标准
• 构建细分逻辑
• 测试细分准确性
• 设置刷新频率
• 记录细分定义

活动设置：

• 创建针对细分的模板
• 构建自动化工作流
• 设置触发条件
• 配置时间规则
• 建立退出条件

高级分群策略

预测分群

使用机器学习预测未来行为：

预测细分：

• 可能购买 —— 用及时的优惠定向
• 可能流失 —— 用留存活动干预
• 高生命周期价值潜力 —— 投资于关系建设
• 价格敏感 —— 以折扣为先导
• 全价购买者 —— 强调品质/价值

跨渠道分群

跨渠道协调细分：

动态个性化

超越细分，实现1:1个性化：

• 动态产品模块 —— 基于浏览历史展示产品
• 个性化发送时间 —— 在每位订阅者通常打开的时间投递
• 自适应内容 —— 基于互动历史改变信息
• 条件逻辑 —— 为每个细分展示不同的内容模块

衡量分群成功

关键绩效指标

追踪这些指标来衡量分群效果：

互动指标：

收入指标：

报告仪表板

创建分群绩效仪表板：

1. 细分规模追踪 —— 监控每个细分的增长/下降
2. 互动对比 —— 各细分的打开/点击率
3. 收入归因 —— 哪些细分贡献最多收入
4. 细分间移动 —— 客户生命周期进展
5. 按细分的活动表现 —— 什么对谁有效

需要避免的常见分群错误

1. 过度分群

问题： 创建太多小细分，变得无法管理。

解决方案： 从5-7个核心细分开始。只有当您有内容和资源来支持时才增加复杂性。

2. 静态细分

问题： 客户行为变化时不更新细分。

解决方案： 使用基于实时数据自动更新的动态细分。

3. 忽略细分重叠

问题： 订阅者属于多个细分，收到重复或矛盾的信息。

解决方案： 建立层级规则和跨细分的频率上限。

4. 无策略的分群

问题： 创建细分但没有明确的差异化沟通计划。

解决方案： 对于创建的每个细分，在实施前定义独特的内容策略。

5. 忽视数据质量

问题： 基于不准确或过时数据的细分。

解决方案： 定期清理数据、验证输入，并提供简便方式让订阅者更新偏好。

使用Tajo进行邮件分群

Tajo通过自动将您的完整客户数据从Shopify同步到Brevo，彻底改变了电商邮件分群：

自动化客户智能

• 实时同步 —— 购买发生时客户数据即时更新
• 完整购买历史 —— 每笔订单、产品和交易
• 行为数据 —— 浏览历史、购物车活动、互动信号
• 忠诚度集成 —— 积分、等级和计划活动

预建细分模板

使用为电商设计的细分快速开始：

• 首次购买vs.回头客
• 基于RFM的客户层级
• 按价值分类的购物车放弃者
• 产品类别亲和力
• 基于互动的细分
• 忠诚度计划会员

高级分群功能

• 基于细分行为的动态产品推荐
• 跨邮件、SMS和WhatsApp的多渠道协调
• 由客户数据驱动的预测细分
• 随客户发展而调整的自动化生命周期营销

为什么统一数据让分群更有效

大多数电商品牌在分群方面遇到困难，因为他们的数据分散在各处。Tajo通过创建统一的客户视图来解决这个问题，为智能分群提供动力：

• Shopify订单 + Brevo互动 = 完整画像
• 实时更新意味着细分始终保持最新
• 忠诚度计划数据为定向增加了另一个维度
• 无需手动数据导出或CSV上传

常见问题

我应该从多少个细分开始？

从基于互动和购买行为的5-7个核心细分开始。通常包括：新订阅者、活跃互动者、不活跃者、首次购买者、回头客和流失客户。只有当您有具体的内容策略和支持它们的资源时才添加更多细分。细分定向的质量比数量更重要。

我应该多久更新一次细分？

尽可能使用自动更新的动态细分。对于手动细分，至少每月审查和刷新一次。触发细分审查的关键因素包括：客户行为的显著变化、新产品发布、季节性变化，以及任何重大活动表现变化之后。

有效定向的最小细分规模是多少？

一般规则是每个细分至少有1,000名订阅者，以进行可靠的测试和获得有意义的结果。但是，对于高价值细分（如VIP客户），较小的细分仍然有效，因为每个订阅者的收入影响更高。关键是要有足够的量来从活动中得出统计结论。

我应该先按人口统计还是行为分群？

从行为分群开始。客户如何与您的品牌互动（购买、互动、浏览）是比人口统计特征更强的未来行为预测因素。当您拥有稳固的行为细分并希望在这些群组中进一步个性化信息时，人口统计变得更有价值。

如何处理属于多个细分的订阅者？

根据业务优先级建立细分层级。通常，交易/触发邮件优先（购物车放弃），其次是生命周期阶段（新客户），然后是促销细分。同时实施频率上限以防止过度发送，并使用排除逻辑防止矛盾信息。

收集心理分群数据的最佳方式是什么？

最有效的方法包括：让订阅者自选兴趣的偏好中心、带奖励的简短调查（最多2-3个问题）、逐步建立档案、从内容互动中推断行为，以及购买模式分析。关键是逐步收集数据，而不是一开始就要求所有信息。

如何衡量分群是否有效？

将细分表现与未分群的基线和彼此进行比较。关键指标包括：打开率（应提高15-30%）、点击率（应提高50-100%）、转化率、每封邮件收入和退订率（应下降）。还要追踪细分迁移——客户是否随时间从低价值细分向高价值细分移动？

什么时候应该停止向不活跃订阅者发送邮件而不是尝试重新吸引？

在进行适当的挽回序列（通常在30-60天内发送3-4封邮件）后仍无互动，就该执行日落策略了。保留不互动的订阅者会损害送达率并扭曲指标。在移除之前，发送带有明确后果的最后一封”最后机会”邮件（“我们将把您从列表中移除”）。一些品牌从日落活动中看到5-10%的重新互动率。

结论

邮件分群不再是可选项——它是竞争性邮件营销的必备条件。从分群活动中看到760%收入增长的品牌并没有使用魔法；他们正在战略性地使用客户数据，在正确的时间向正确的人发送正确的信息。

从基础开始：

1. 审计您的数据 —— 了解您有什么可以利用的
2. 建立核心细分 —— 先建立基于互动和购买的细分
3. 创建定制内容 —— 每个细分都值得独特的信息
4. 自动化投递 —— 设置响应行为的工作流
5. 衡量和优化 —— 基于结果持续改进

最精密的分群策略——如RFM分析和预测建模——在您拥有清洁、统一的客户数据时才变得可能。这就是Tajo等平台发挥作用的地方，它自动同步您的Shopify数据，无需手动操作即可为智能的Brevo分群提供动力。

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