營造良好的顧客體驗是每個電商品牌成功的重要因素之一。在競爭激烈的市場中，品牌如何區隔自己並吸引目標消費者，是每位電商行銷人員都需要思考的重要課題。透過「精準分眾」的概念，品牌可以更有針對性地推出行銷活動，引發顧客的興趣、增加顧客忠誠度。
傳統的分眾行銷模型仰賴顧客基本屬性資料，但是現在的電商環境已經不再是單純的年齡、性別等人口統計學特徵可以解決的。電商平台上的數據累積越來越多，品牌可以透過數據分析更加深入地了解顧客的行為、偏好和興趣，進而進行更加精準的分眾行銷。
其中，數據平台（CDP）的導入可以幫助品牌記錄和分析顧客的興趣偏好和互動行為，幫助品牌了解顧客的消費路徑，提高客戶忠誠度，並幫助品牌制定精準化、個人化的行銷策略。
如何在新零售時代做好分眾行銷？請接著看下去。
分眾就是「分類與區隔目標受眾」。一般而言，會選定幾個首要的維度，針對所有會員進一步分類區隔。
最常見的分眾方式，是從會員的描繪輪廓（Persona） 與購買行為進行分眾。舉例來說：銀行金融業的產品，會依據顧客財力和人生規劃階段的影響，作出以下區隔：年輕小資族、中壯年高獲利族、穩健退休族，需要針對分眾來推薦不同風險程度的投資產品。
RFM 模型則是依照會員的消費金額（Monetary）、消費頻次（Frequency）、最近一次的消費時間（Recency）等維度作為會員區隔，舉例來說：品牌可以將「一年累計消費金額」做為參考維度、設定多個級距，就能將高消費力的族群定義出來。若團隊目標為短時間內提升營收，即可優先針對這一類族群進行溝通，快速轉換銷售。
除了單一維度外，品牌也可以結合兩個以上的維度作為進階的分眾依據。舉例來說，電商品牌常會使用「消費回購周期」搭配「購買頻次」進行會員分眾，先計算每個會員的回購周期，再依照回購週期內的購買頻次進行區隔。
OmniSegment CDP 中的「NASLD 分群模型」，即是依據上述邏輯、透過消費週期及購買頻率兩個維度，計算出消費者活躍度，並以此進行會員分眾。其中，NASLD 分別代表新鮮客（New）、活躍客（Active)、沈睡客(Sleep)、流失客(Lost)、及封存客(Deep)。其中， N（新鮮客）與 A（活躍客）都是 3 倍回購週期內的會員，N 新鮮客是購買 1 次，而 A 活躍客是購買 1 次以上；區間內不同購買頻次的顧客，代表不同的購買機率與忠誠關係，運用這樣的分群，品牌可以更精準的因應不同分群顧客，設計行銷方案及溝通內容。
品牌的行銷資源有限，每一檔活動皆會耗費一定的金錢、時間與人力。在顧客的營收貢獻、活躍程度存在差異的前提下，齊頭式的資源分配將無法最大化投資報酬。團隊資源是否能有效集中、並達成不同檔期的行銷目標，將大幅仰賴分眾的精準度。
因此，具備顧客經營思維的分眾行銷，品牌要能掌握以下重點：
電商產業最常見的基礎分眾法，即是依據品牌的會員等級制度進行拆分，如：基本會員、黃金會員、VIP 會員等。此外，也可依據其他基本屬性（年齡、職業、婚姻狀態）進行分眾，如：親子族群、單身上班族、享樂退休族等，進而預測、掌握該類群消費者的潛在需求。
若要延伸分眾類型的廣度，行為數據也是電商常見的分眾依據。品牌可透過顧客是否在當月完成首購，拆分為新客與舊客。網站互動行為也可以做為分眾拆分，將瀏覽、購買特定品類的顧客進行分眾，並依據品類性質推估該類群受眾的延伸需求。
此外，同一套分眾模型，維度的權重也會依據產品性質與行銷目標而有所差異。以 RFM 模型為例，對部分產業而言，頻繁的消費次數遠比消費的金額高低來的重要（如：平台交易產品），因此，分眾就會以消費頻次（Frequency）及最近一次的消費時間（Recency）作為優先維度；而對於客單價高、回購頻次低的產業來說（如：家具家飾品牌），則會更在乎會員消費金額 （Monetary）的提升。
分眾的定義與依據，往往扣著團隊的行銷目標出發。因此，不同的分眾方式，所制定的觀察指標也有所差異。
好的顧客經營，從策略規劃、檔期布局，到溝通內容、渠道選擇、以及目標對象篩選，需要憑藉完整的會員數據及顧客中心的分眾行銷計畫，才能成功。在執行層面上，運用數據描繪出顧客輪廓、找出目標客群、並依據消費行為進行分眾後，還是必須搭配長期會員經營方針，在年度行銷活動規劃時，同步思考會員經營計畫與資源配置。行銷活動與會員經營同步進行，彼此的加乘效果將可在每檔波段性的活動中體現出來，再將成效轉化成後續會員經營策略評估指標，持續優化。
每個會員得來不易，拉新留存之後，還希望舊客能死忠的持續購買、頻繁消費，也都會仰賴分眾行銷的策略。有效的分眾行銷，將會大幅提升顧客經營的效益。
品牌行銷目標的達成，往往歸功於分眾行銷的精準度。而分眾行銷的基礎，則仰賴品牌對於顧客輪廓的掌握度。如何 360 度掌握顧客樣貌？電商指名度最高的 OmniSegment CDP，可集結顧客的屬性資料、行為數據與興趣偏好，成為品牌一站式數據引擎，並透過條件篩選與邏輯演算自動生成分眾組合，協助品牌執行更精準的分眾行銷！