行為細分行為細分是根據客戶過去

的行為進行劃分例如購買歷史、購買頻率、品牌忠誠度以及行銷活動的參與度。 企業可以利用這些訊息，根據客戶過去與品牌的互動，為目標客戶提供個人化的優惠和推薦。 例如，電子商務零售商可以向先前購買過類似商品或放棄購物車的客戶發送有針對性的產品推薦。 5. 購買歷史細分：企業可以根據客戶的購買歷史（例如購買的產品或服務的類型、購買頻率和平均訂單價值）細分電話號碼資料庫。 透過分析客戶的購買行為，企業可以創造有針對性的行銷活動來推廣相關產品或追加銷售/交叉銷售機會。 例如，美容零售商可以向先前購買過護膚品的顧客發送個人化護膚建議。 6. 參與度細分：參與度細分是根據客戶與品牌的互動程度（例如電子郵件開啟、網站訪問、社群媒體互動以及對行銷活動的回應）對客戶進行分類。



企業可以利用這些資訊向目標客戶提供符合其參與偏好的相關內容和優惠。 例如，健身中心可以向經常關注其社群媒體貼文的顧客發送運動提示和激勵訊息。 7. 客戶生命週期細分：客戶生命週期細分是根據客戶在客戶旅 英國電話號碼 程中的位置來劃分客戶，例如新客戶、忠誠客戶、風險客戶和不活躍客戶。 企業可以創建有針對性的行銷活動，以滿足每個客戶群的特定需求和挑戰。 例如，基於訂閱的服務可以向新客戶發送特別優惠和激勵措施以鼓勵保留，同時重新吸引不活躍的客戶以贏回他們。 8. 管道偏好細分：企業可以根據客戶偏好的通訊管道（例如簡訊、電子郵件、電話或社群媒體）對其電話號碼資料庫進行細分。 透過了解客戶更喜歡如何接收行銷訊息，企業可以透過他們喜歡的管道提供內容，以提高參與度和回應率。



例如，科技公司可以向喜歡透過電子郵件接收訊息的客戶發送產品更新和公告。 9. 忠誠度計畫細分：擁有忠誠度計畫的企業可以根據客戶的忠誠度狀態（例如 VIP 會員、常客和偶爾購物者）對電話號碼資料庫進行細分。 透過針對每個細分市場提供個人化的獎勵和激勵，企業可以增強客戶忠誠度並提高保留率。 例如，一家咖啡店可以向 VIP 會員提供獨家折扣和福利，以鼓勵重複訪問和推薦。 10. 預測細分：預測細分市場使用資料分析和機器學習演算法來預測未來的顧客行為和偏好。 透過分析客戶資料的模式和趨勢，企業可以對其電話號碼資料庫進行細分，以找到轉換或參與可能性最高的目標客戶。 例如，線上零售商可以使用預測細分來根據瀏覽歷史記錄和過去與網站的互動來識別可能進行購買的客戶。 總之，對電話號碼資料庫進行細分對於希望實施有針對性的行銷工作的企業至關重要。