营销的概念已经不再是尽可能接触更多的人，而是要接触到正确的人。如今用户被应用程序、通知和广告所淹没，他们每天要承受的刺激量惊人——事实上，平均每个人每天会接触 4,000 到 10,000 条广告。在这种环境下，分群（Segmentation） 已成为营销效果的关键，它意味着根据行为、偏好或市场特征将受众划分为可识别的群体。这些行为分群不仅仅是兴趣点，而是可操作的洞察力，能够为他们带来相关性强、个性化且有影响力的营销体验。
通过客户分群、市场分群、行为分群和人口统计分群，你无需再设计泛泛的营销活动——而是能够创造出独特且有意图的体验，而不是仅仅依赖于侥幸的互动。分群赋予你预测用户需求的能力，从而更好地为他们的行为做好准备，或设计能够深度共鸣的营销活动。
本指南将带你逐步了解分群的理论与实践。你将学习如何构建有意义的分群，如何设计可执行的分群策略，以及如何衡量其在增长、留存率和营收方面的成功。最终，你将掌握一套方法，将原始的用户数据转化为推动营销的深度洞察，并以深思熟虑的方式实施。
为什么分群会改变你的营销格局
想象一下，你向应用中的所有用户发送相同的推送通知。结果可能是：一小部分用户会点击，一部分会忽略，另一部分则完全不感兴趣。再想象另一种情况：每位用户收到的消息都与他们的兴趣、在应用中的行为以及交互路径相匹配。这是一个巨大的差别，这正是分群的价值所在。数据显示，分群后的电子邮件营销活动带来的收入高出 58%，打开率提升 14.3%，点击率则是未分群活动的两倍。
分群让你能够极其细致地理解受众。通过拆解受众的行为、动机和偏好，你可以发送让他们感觉“专门为自己设计”的消息、功能和体验。这不仅仅是为了提高点击率或整体转化率，更是为了促进互动，进而推动承诺和信任的建立。
通过对受众进行分群，你的增长将体现在多个方面：
- 参与度提升：因为你直接回应了用户的需求。
- 流失率下降：你可以识别并及时触达高风险群体——研究表明分群甚至能将流失率降低 15%–20%。
- 转化率提高：目标明确的营销活动直达最有可能采取行动的用户。
- 持续优化：因为所有的决策都基于数据，而不是凭空假设。
举个例子，如果你发现某一类用户（一个分群）经常观看视频教程，那么你就可以为类似用户设计突出互动视频内容的营销活动。同样，如果你识别出在购买行为或功能使用上的趋势，这就能帮助你锁定高价值用户群体，并针对他们推出高级优惠或奖励计划。
分群让营销不再靠猜测，而是用洞察驱动行动。 你能够利用可观测的趋势，而不是宽泛的假设，来创建基于实时数据的精准营销活动。更准确的信息意味着你能更合理地分配资源，并制定策略，把营销预算投入到真正相关且能产生可衡量效果的媒介上。
认知客户分群与市场分群
在你理解基础之前，分群这个概念多少显得有些抽象。最核心的两种分群方式是：客户分群和市场分群。它们都涉及受众的划分，且都具备战略意义，但服务的目标不同。
客户分群主要关注的是现有用户。通过根据行为、偏好和人口统计特征对现有用户进行划分，你可以快速理解如何在不同用户旅程阶段提供合适的体验。无论是新用户引导（onboarding）、用户留存、还是交叉销售与追加销售，客户分群都能帮助你在正确的时间交付正确的体验。即便是仅提升 5% 的客户留存率，也可能带来高达 95% 的收入增长，因为留住现有客户的成本远远低于获取新客户的成本。
市场分群则关注于更广泛的受众，超越当前用户群体。它通过地域、行业或其他特征找到独特的群体，从而为获取新客户的策略提供方向，并帮助厘清产品定位。理解市场分群能让你在资源分配上做到最优，同时识别潜在的增长市场。研究显示，72% 的客户只会与符合他们兴趣的定制化信息进行互动。
客户分群
客户分群的核心在于识别用户群体中的模式。有些用户更关注社交互动，而另一些用户则更看重应用内购买。了解这些模式能帮助你创建针对性更强的营销活动和产品体验，满足每个细分群体的偏好和需求。
例如，如果你发现完成教程的用户更倾向于进行购买，那么你就可以设计营销活动，引导新用户以同样的方式完成引导流程。通过这种基于用户行为的分群，你能够优化用户的参与度和转化率。
分群还能够帮助进行资源分配。一旦你识别出了高价值用户，就可以将留存活动、追加销售以及个性化优惠集中投放在这些群体上，从而最大化营销投入的影响力。
Market Segmentation 市场分群
市场分群能够帮助你分析外部机会，将受众按照行业、地域或潜在客户群体划分为不同的群组。这使得你能够更精准地进行目标定位，更合理地分配资源，并提升信息传达的有效性。
例如，如果不同地域的用户在产品采纳趋势上存在差异，你可能会发现一些尚未充分覆盖、但具备潜力的市场。更具体地说，你也能更清晰地判断哪些行业更有可能采用你的应用，从而更好地定位获客活动和产品定位。通过收集市场分群的洞察，你可以将所有努力集中在最能带来最佳回报的领域，而不是采取“散弹式”的广泛尝试。
行为分群：更精准的目标定位
行为分群以用户的行为为核心——即他们对营销活动、功能或应用内体验的行动和反应。由于能直接反映用户的意图和参与度，这种分群方式尤其有效。
例如，假设你想要针对一类在购物过程中放弃购物车的用户。行为分群可以帮助你将这一群体单独识别出来，并通过提醒或特别优惠来进行干预和提升相关性。同样地，对于那些经常与通知互动却迟迟未转化的用户，你也可以根据他们过去的行为，为他们提供更有吸引力的激励措施。
通过分析用户如何与功能交互、使用频率，以及他们对营销活动的响应情况，你可以提前预判用户的需求。行为模式为你提供了参考依据，识别这些模式能让你打造更相关、更及时的用户体验。行为分群将用户的活动与行为转化为战略决策，从而提升互动度、增加转化，并带来更高的投资回报率（ROI）。
行为分群中必须关注的核心指标
若要真正制定出高效的行为分群计划，你需要重点关注能够为你提供方向清晰度的指标，例如：
- 参与频率：用户多长时间会使用一次你的应用，或者与某些特定功能进行互动？
- 购买模式：哪些分群会转化？他们转化的频率和方式是什么？
- 对营销活动的响应：哪些消息或通知真正触发了用户的行动？
- 流失信号：哪些用户行为预示着他们的兴趣正在减弱？
关注这些指标将帮助你创建高度相关的营销活动，预测用户需求，并提供贴合个人体验的精准触达。这种层次的精细化，不仅能区分单纯的产品推广广告，还能推动更高层次的、真正带来增长的营销。
人口统计分群：在数据之外理解你的用户
行为数据告诉你用户在做什么，而人口统计数据则揭示用户是谁。用户群体的构成——例如年龄、性别、收入、教育水平、地理位置，甚至他们设备上的使用体验类型——为用户的行为、态度和参与模式提供了重要的背景。这些信息能帮助你与他们建立真正的联系，从而打造针对每个分群的营销活动、体验和功能。
例如，年轻用户可能更喜欢游戏化的体验、互动内容或社交分享机会。年长用户则可能更在意可用性、清晰度和可靠性。城市用户更容易对基于位置的优惠做出反应，而小城镇用户可能更倾向于接受简洁直接的叙事方式。将人口统计信息与用户的行为数据结合起来，能帮助你设计出个性化、相关性强、且时机恰当的营销活动。
人口统计分群的强大之处在于，它能为行为洞察提供进一步的上下文细节。比如，你可能识别出一群经常与推送通知互动的用户。但当你叠加人口统计数据后，可能会发现他们实际上是25–34 岁的都市高价值用户，并且有在晚上活跃的历史偏好。掌握这些信息后，你不仅可以选择在更可能被他们看到的时间投放活动，还能基于他们的生活方式优化信息传达，并提供更契合其现实体验的优惠。
人口统计分群还能帮助你发现新的增长空间。例如，通过按年龄或地区来分析采纳率，你可能会发现一些尚未得到充分覆盖的细分群体，这些群体可以进一步发展为目标明确的营销活动。收入数据可以帮助你确定合适的定价和高级功能，在不疏远低收入用户的前提下，实现最大化的合规变现。同样，教育水平或职业相关信息也能帮助你定制内容偏好、信息传达语气以及产品定位。
通过将人口统计数据与行为数据结合，你可以获得用户的整体视图。这种多维度的洞察能让你更高效地执行营销活动，不仅确保相关性，还可能提高长期留存率和用户生命周期价值。你不再需要凭猜测去判断用户是谁，而是能够基于真实世界中的模式、背景和洞察，采取更加战略性的方式。
制定成功的分群策略
在制定分群策略时，首先要明确战略和目标。问问自己：你希望通过分群实现什么？是要提升留存率？增加用户参与度？提高收入？还是要在全新的市场中获取更多客户？这些目标将帮助你明确需要创建的分群类型、需要收集的数据以及后续如何开展营销活动。
下一步是收集和分析数据。重点是获取有用且可操作的数据，而不是收集一切。寻找能区分不同群体的可识别模式，同时结合行为信号和人口统计信号。分群的目的不是给用户贴标签，而是去理解不同群体的行为方式，以及你如何更好地为他们服务。
在实施阶段，战略就要转化为行动。你需要为每个分群定制营销活动、功能和体验。时间点、信息传递方式和内容类型在不同分群中都至关重要。举个例子：偏好短内容的用户，可能更容易响应快速、可操作的推送通知，而不是长篇教程或推荐；而喜欢使用应用内资源合集的用户，可能更偏好少量但深入的教程或详细的推荐内容。
分群是一个持续的过程。用户在变，市场在变，他们的偏好也在变。你需要不断评估参与度、转化率和留存率等指标，以便更好地定义分群。同时要避免常见陷阱，比如过度分群（导致焦点分散），或侵犯用户隐私（削弱用户的信任和自主性）。一套好的分群方法应该在粒度和可执行性之间找到平衡，既能保持清晰的方向，又能推动具体的行动。
衡量分群对增长的影响
只有当你能够衡量分群带来的效果时，才能真正从中提取价值。关键衡量指标包括：参与度、转化率、留存率和投资回报率（ROI）。通过跟踪这些指标，你可以发现哪些分群正在推动增长，哪些分群表现平平。
如果你在监测参与度指标，你就能看到用户如何使用你的应用、功能和营销活动。高参与度的分群清楚地表明，你已经找到与他们建立联系并通过信息激发兴趣的方式。低参与度的分群则说明他们需要被进一步激励或干预，才能采取行动。
转化率指标能够展示哪些用户完成了预期的营销结果（转化），如购买或订阅。你可以利用这些转化率指标更好地判断从哪里开始你的营销分群活动。
留存率指标则能体现用户随时间的参与情况，帮助你识别哪些分群保持活跃，哪些分群有流失风险。
随着工具和分析平台的普及，你可以实时、持续地跟踪分群表现。通过分析用户行为、活动反馈和购买行为，不仅可以轻松调整或优化分群，还能对分群进行持续优化。例如，如果某一分群总是积极响应个性化销售优惠，你可能会增加这类定向促销的频率。相反，如果另一个分群的互动水平始终偏高，你可能需要考虑干预措施，如更新引导邮件或在应用内增加教程。
分群还能让你在更广的维度上衡量投资回报率（ROI）。与其仅仅评估整体营销活动，不如评估哪些分群能为你带来最高的用户生命周期价值（LTV），并通过在整个营销活动开发过程中细分预算分配，来更有效地使用营销资金。这不仅能让你把预算花在最有价值的地方，还能基于既定指标自信地计算 ROI，并随着时间推移，获得复合效率的可持续增长。
在“隐私优先”时代对分群的未来展望
随着数字营销格局的不断变化，数据隐私问题正逐渐成为新兴立法的核心。现有的 GDPR、CCPA 以及各国的本地法规，都迫使营销人员在提供个性化体验的同时，必须采用**隐私优先（Privacy-First）**的方法。因此，必须重新思考传统的分群方式，以在合规的前提下推动增长。
现代化的做法是利用人工智能驱动的分析和预测建模技术来推断洞察，而不需要使用可识别个人身份的信息。取而代之的是，通过隐私合规的框架，在整体或匿名化的层面上去理解趋势、偏好和行为。这样，你依然能够合理地对目标受众进行分群，同时尊重他们的隐私权。
隐私友好的分群方式能够增强用户信任。事实证明，用户更愿意与那些在数据使用上展现出道德责任感的应用和活动互动。信任带来忠诚，而忠诚意味着更低的流失率和更高的生命周期价值（LTV）。采用隐私友好分群的营销人员，依然可以提供个性化的互动、预测性的用户行为分析和定制化的营销活动。
在实践层面，这意味着需要创建以下特征的分群模型：
- 优先考虑用户同意
- 对敏感数据进行匿名化处理
- 基于行为和情境洞察，而非侵入性的个人数据
同时，预测模型可以帮助预判用户需求，并为他们策划个性化体验，而不以牺牲隐私为代价。
未来的分群将建立在洞察、个性化和隐私三者的结合之上——既为营销人员创造价值，也为用户带来保障。
结论：有效的分群
分群不是一种战术，而是一种思维方式。它帮助你理解用户、识别机会并创造个性化的体验。当你对客户有了深入洞察，对市场有了清晰理解，并掌握了用户行为和人口统计背景时，你就能够构建提升参与度、留存率，并最终推动收入增长的体系。
要更直观地了解分群的实际应用，可以参考 Apptrove 提供的受众分群技术。它提供便捷的工具，可以基于具体的行为、应用内活动或用户所处的生活阶段进行用户分群，从而立即提供定制化体验。
分群是一个需要不断重复的过程。市场在变化，受众在成长，而数据也会不断给出新的指引。通过不断测试分群、优化营销活动，并及时响应行为变化，你可以确保你的营销始终精准、有意义且可衡量。
在这一过程中，A/B 测试至关重要。当分群与 A/B 测试结合时，你就能验证不同受众群体最有共鸣的内容——无论是信息传递方式、功能展示，还是优惠设计。这种实验循环将带来更强的洞察和更优的结果。
当分群被正确应用时，它能让普通的活动变得精准化，让普通用户变成忠实粉丝，并让营销从猜测变为计划。它为每一个决策带来清晰度、自信和可操作的情报。
是时候全面拥抱分群了。通过这种方式，你将能够最大化利用受众与研究成果，使营销战略更加精准，并让你的应用在不断扩张、竞争激烈、数字优先的市场环境中保持持续增长。
了解如何在你的应用中启用分群，请访问 Apptrove。
