实施、分析、优化：为了成功实施受众分析和细分策略，无论是在创建细分时还是在评估特定细分中的活动绩效时，务必牢记数据分析方法的重要性 。
特别重要的是：
- 步骤1： 从来自各种来源的大量数据和信息 （个人数据、心理数据、购买路线和习惯的行为信息、兴趣、需求、目标等数据）中定义微细分；
- 第 2 步： 为每个确定的群体选择现场和场外个性化活动 ，旨在吸引用户，鼓励他们购买；
- 步骤3： 分析每个单独活动的性能数据 以进行优化，并可能评估其他必要的微细分的定义。
受众微细分：技术的战略作用
尽管越来越多的公司愿意承认数据作为战略不可或缺的一部分所发挥的根本作用，但读取和使用汇总形式的此类数据的能力仍然非常困难。CRM、电子商务平台、现金管理系统等等：在全渠道时代，太多公司的数据管理仍然 viber数据 参差不齐，信息的收集和管理是在不同的环境中进行的。
第一步无疑是从基于渠道的数据和信息管理转向基于用户的管理（客户的单一视图）。
因此，采用 像 Blendee 这样的客户数据平台 至关重要： 从线上和线下多个来源收集有关用户的数据和信息，并在单一环境中提供，最重要的是，在个人用户层面进行规范化。
我的买家是谁？他们通过哪些渠道到达我的网站？你看过哪些产品？他们买了哪些？他们是经过哪些行动才达成购买决定的？您打开促销简讯了吗？他们使用了优惠券吗？有效的微分段可以回答所有这些问题，最重要的是，它允许您根据这些问题的答案精确地定义微集群。
但要将其付诸实践，您需要数据和信息，您需要CDP。
受众微细分：一些可作为起点的分组
虽然由于受众的特点，每个电子商务项目都应被视为一个独立的项目，但我们可以专门根据购买和浏览行为定义一组可立即使用的微细分。
- 过去 30 天内频繁购买的用户
- 过去六个月内购买过但过去三个月内未购买过的用户
- 频繁购买者，即过去六个月内至少购买过五次商品的用户。
- 仅使用优惠券购买的用户
- 购买过同一类别/品牌多件商品的用户
- 点击推荐产品但从未购买的用户
- 放弃购物车 且未完成购买的用户
- 浏览过网站多个页面的用户
在产品页面停留时间较长的用户
- 独立购买者，即访问过 情感是如何发挥作用的 一次并进行过一次购买的用户。
- 大额消费用户，即订单平均金额高于商店平均值的用户。
- VIP，
以下是一些示例：
- 根据用户的活动或来源渠道对页面或封面的 内容 进行个性化；
- 针对特定群体（例如高消费者）对类别页面上的产品进行个性化；
- 插入 行为 消息 作为对 在短信中 在购物车中留下商品的用户的提醒；
- 向常客发送包含临时优惠的个性化电子邮件；
- 针对不经常购买的用户插入带有预定优惠的 行为 消息；
- 匿名用户的动态个人资料表格。