传统的客户细分多依赖人口统计学信息，但在数字数据库营销中，更精准的细分依赖行为数据、心理数据及预测模型。
1. RFM模型深度应用
Recency（最近购买时间）
Frequency（购买频率）
Monetary（购买金额）
通过打分和聚类，不仅区分活跃度，还能预 奥地利 WhatsApp 电话号码列表 未来价值，指导个性化营销内容制定。
2. 行为路径细分
利用客户的点击流和转化路径，识别“沉默用户”“浏览未购买用户”“高频购买用户”，设计针对性的激活和转化方案。
3. 情绪与态度标签
基于客户反馈、评论情感分析（NLP技术），为客户贴上“满意度高”“潜在流失”“忠诚拥护者”等标签，实现情感驱动的客户管理。
情感营销策略：让数据库营销更有温度
纯数据驱动的营销容易缺乏“人情味”，结合情感营销能显著提升客户黏性。
1. 讲故事的力量
结合客户画像，发送定制化故事内容，让客户感受到品牌关怀和价值认同。