向整个列表发送相同邮件等于把钱留在桌上。研究表明，分群邮件活动产生的营收比未分群活动高760%，但42%的营销人员仍无法有效地对受众分群。
邮件分群是根据特定标准将邮件订阅者划分为较小群体的实践, , 允许您向每个受众发送有针对性的相关信息，显著提升相关性和互动率。本综合指南涵盖您需要了解的邮件分群一切：从基础策略到高级RFM分析，附您今天可以实施的实际示例。
什么是邮件分群？
邮件分群是将邮件列表划分为基于共同特征、行为或偏好的不同群体（细分）的过程。不是向所有人发送一条通用信息，而是向每个细分发送量身定制的内容，显著提升相关性和互动率。
为什么邮件分群重要
数据说明了一切：
| 指标 | 分群与未分群的对比 |
|---|---|
| 打开率 | 高14.31% |
| 点击率 | 高100.95% |
| 每次活动营收 | 高760% |
| 退订率 | 低9.37% |
| 退信率 | 低4.65% |
当订阅者收到与其兴趣和需求匹配的内容时，他们互动更多, , 而且订阅时间更长。
不分群的代价
通用的邮件爆发会带来几个问题：
- 订阅者疲劳, 不相关的邮件导致退订
- 送达率降低, 低互动信号向邮件服务商表明这是垃圾邮件
- 浪费资源, 您在为人们忽视的邮件付费
- 错失营收, 通用优惠无法匹配特定客户需求
- 品牌损害, 不相关内容侵蚀信任和认知
邮件分群类型
有效的分群通常结合多种方法。以下是四种主要分群类型：
1. 人口统计分群
根据受众的个人特征和属性进行划分。
常见人口统计细分
| 细分类型 | 示例 | 活动应用 |
|---|---|---|
| 年龄 | 18-24、25-34、35-44、45-54、55+ | 产品推荐、信息传递语气 |
| 性别 | 男性、女性、非二元 | 产品重点、图片、优惠 |
| 位置 | 国家、地区、城市、气候带 | 本地活动、配送优惠、天气相关 |
| 收入水平 | 预算型、中等、高端 | 价格定位、产品层次 |
| 职业 | 学生、专业人士、退休人员 | 工作时间、痛点、购买力 |
| 家庭状态 | 单身、已婚、有孩子 | 产品相关性、生活方式信息 |
2. 行为分群
根据订阅者与您品牌的互动方式进行分组, , 他们做什么，而不只是他们是谁。
关键行为细分
购买行为：
| 细分 | 定义 | 策略 |
|---|---|---|
| 首次买家 | 仅1次购买 | 欢迎系列、第二次购买激励 |
| 回头客 | 2-5次购买 | 建立忠诚度、交叉销售 |
| VIP客户 | 6次以上购买或高消费 | 专属访问、高端待遇 |
| 流失客户 | 60天以上无购买 | 召回活动 |
| 从未购买 | 无订单的订阅者 | 转化重点、首次购买优惠 |
互动行为：
| 细分 | 定义 | 策略 |
|---|---|---|
| 高度互动 | 30天内打开/点击 | 更频繁发送、新品提醒 |
| 中度互动 | 60天内打开/点击 | 标准频率、重新互动内容 |
| 不活跃 | 90天以上无打开 | 召回序列、退场政策 |
| 新订阅者 | 过去14天内加入 | 欢迎系列、入门内容 |
浏览行为：
| 细分 | 定义 | 策略 |
|---|---|---|
| 购物车放弃者 | 加入购物车但未购买 | 带紧迫感的召回序列 |
| 浏览放弃者 | 查看产品但未添加到购物车 | 产品提醒、社会证明 |
| 类别浏览者 | 查看特定类别 | 类别专属推荐 |
| 愿望清单用户 | 将商品添加到愿望清单 | 降价提醒、恢复库存 |
3. 心理特征分群
专注于受众的心理特征, , 他们的价值观、兴趣、态度和生活方式。
如何收集心理特征数据
- 偏好中心, 让订阅者自选兴趣
- 调查和测验, 揭示偏好的互动内容
- 行为推断, 他们互动的内容传递兴趣信号
- 购买模式, 他们购买什么揭示价值观
- 社交媒体数据, 连接的档案显示兴趣
4. RFM分群
RFM（最近购买、购买频率、购买金额）分群是一种基于购买行为对客户评分的数据驱动方法。
了解RFM指标
| 指标 | 衡量什么 | 为何重要 |
|---|---|---|
| 最近购买（R） | 距上次购买天数 | 近期买家更可能再次购买 |
| 购买频率（F） | 一段时期内的购买次数 | 频繁购买者是忠实客户 |
| 购买金额（M） | 一段时期内的总消费 | 高消费者有更高的生命周期价值 |
RFM评分模型
每位客户在每个维度获得评分（通常1-5分）：
最近购买评分：
| 评分 | 距上次购买天数 |
|---|---|
| 5 | 0-30天 |
| 4 | 31-60天 |
| 3 | 61-90天 |
| 2 | 91-180天 |
| 1 | 180天以上 |
购买频率评分：
| 评分 | 过去12个月购买次数 |
|---|---|
| 5 | 10次以上 |
| 4 | 6-9次 |
| 3 | 3-5次 |
| 2 | 2次 |
| 1 | 1次 |
购买金额评分：
| 评分 | 过去12个月总消费 |
|---|---|
| 5 | $500以上 |
| 4 | $300-499 |
| 3 | $150-299 |
| 2 | $50-149 |
| 1 | $50以下 |
RFM细分和策略
| 细分名称 | RFM评分 | 特征 | 策略 |
|---|---|---|---|
| 冠军 | 5-5-5 | 近期、频繁、高消费 | VIP待遇、早期访问、推荐计划 |
| 忠实客户 | X-4-4至X-5-5 | 频繁购买、持续消费 | 忠诚度奖励、升级销售、专属优惠 |
| 潜力忠实者 | 4-2-2至5-3-3 | 近期买家、较低频率 | 培育、会员优惠、互动内容 |
| 新客户 | 5-1-1 | 刚购买，未知潜力 | 欢迎系列、品牌教育、第二次购买优惠 |
| 需要关注 | 2-2-2至3-3-3 | 各指标低于平均 | 重新互动、特别优惠 |
| 濒临流失 | 2-1-1至2-2-2 | 最近未购买 | 带紧迫感的召回 |
| 高风险 | 1-2-2至2-4-4 | 曾经是好客户，现已流失 | 积极召回、大幅优惠 |
| 不能失去 | 1-4-4至1-5-5 | 前最佳客户 | 个人联系、最高价值召回 |
| 冬眠 | 1-1-1 | 长期流失，低历史价值 | 低成本重激活或退场 |
建立您的分群策略
第一步：审计您的当前数据
在创建细分之前，了解您拥有什么数据：
基本数据点：
- 邮件地址和注册日期
- 购买历史（日期、金额、产品）
- 邮件互动（打开、点击、转化）
- 网站行为（查看页面、在站时间）
- 客户服务互动
第二步：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：
-
基于互动：
- 活跃（过去30天内互动）
- 不活跃（60天以上无互动）
- 新订阅者（过去14天内加入）
-
基于购买：
- 从未购买
- 一次性买家
- 回头客
- VIP/高消费者
-
基于生命周期：
- 潜在客户（从未购买）
- 新客户（过去30天内首次购买）
- 活跃客户（过去90天内购买）
- 流失客户（90天以上无购买）
第三步：创建针对细分的内容
每个细分应该收到量身定制的内容：
| 细分 | 内容重点 | CTA |
|---|---|---|
| 新订阅者 | 品牌介绍、欢迎优惠 | 首次购买 |
| 从未购买 | 社会证明、低风险优惠 | 转化为买家 |
| 一次性买家 | 交叉销售、评价请求 | 第二次购买 |
| 回头客 | 忠诚福利、新品 | 持续互动 |
| VIP客户 | 专属访问、感谢 | 维护关系 |
| 流失客户 | 召回优惠、新品展示 | 重激活 |
第四步：实施自动化
为每个细分设置自动化工作流程：
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（首次买家）：
- 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
召回（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
衡量分群成功
关键绩效指标
追踪这些指标衡量分群效果：
互动指标：
| 指标 | 未分群基准 | 分群目标 |
|---|---|---|
| 打开率 | 15-20% | 25-35% |
| 点击率 | 2-3% | 4-6% |
| 点击打开率 | 10-15% | 15-25% |
| 退订率 | 0.5% | 低于0.3% |
营收指标：
| 指标 | 如何衡量 |
|---|---|
| 每封邮件营收 | 总营收/发送邮件数 |
| 每细分营收 | 细分营收/细分邮件数 |
| 转化率 | 购买数/送达邮件数 |
| 各细分客单价 | 细分营收/细分订单数 |
常见分群错误
1. 过度分群
问题： 创建太多小细分，变得难以管理。
解决方案： 从5-7个核心细分开始。只在有内容和资源支持时才增加复杂度。
2. 静态细分
问题： 随着客户行为变化不更新细分。
解决方案： 使用根据实时数据自动更新的动态细分。
3. 忽视细分重叠
问题： 订阅者属于多个细分，收到重复或冲突的信息。
解决方案： 建立层次规则和跨细分频率上限。
4. 没有策略的分群
问题： 创建细分而没有明确计划如何以不同方式发送信息。
解决方案： 对您创建的每个细分，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，提供简单方式让订阅者更新偏好。
使用Tajo进行邮件分群
Tajo通过自动将完整的客户数据从Shopify同步到Brevo，改变了电商邮件分群：
自动客户智能
- 实时同步, 客户数据随购买发生而更新
- 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
- 忠诚度整合, 积分、级别和计划活动
预建细分模板
快速开始专为电商设计的细分：
- 首次与回头客
- 基于RFM的客户层次
- 按价值分类的购物车放弃者
- 产品类别偏好
- 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
- 随客户演变而自适应的自动化生命周期营销
常见问题解答
我应该从多少个细分开始？
从5-7个基于互动和购买行为的核心细分开始。这些通常包括：新订阅者、活跃互动者、不活跃者、首次买家、回头客和流失客户。只有当您有具体的内容策略和资源支持时才添加更多细分。分群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。细分审查的关键触发因素包括：客户行为的重大变化、新产品发布、季节性转变，以及任何重大活动表现变化后。
结论
邮件分群不再是可选的, , 它是竞争性邮件营销的必备条件。从分群活动中看到760%营收增长的品牌并非在使用魔法，他们在战略性地使用客户数据，在正确时间向合适的人发送正确的信息。
从基础开始：
- 审计您的数据, 了解您有什么可用的
- 建立核心细分, 首先是互动和购买导向的细分
- 创建量身定制的内容, 每个细分值得独特的信息传递
- 自动化传递, 设置响应行为的工作流程
- 衡量和优化, 基于成果持续改进
最复杂的分群策略, , 如RFM分析和预测建模, , 在您有干净统一的客户数据时成为可能。这就是Tajo等平台的差异所在，自动将您的Shopify数据同步到支持智能Brevo分群的数据，无需手动操作。
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