基于数据的客户细分与定位策略，是现代数字营销的核心。它意味着企业不再将所有客户视为一个同质群体，而是通过深入分析各种数据，将客户划分为更小、更具共同特征的群体，并针对每个群体提供高度个性化的营销信息和服务。这种策略能够显著提高营销效率、提升客户满意度，并最终促进业务增长。
1. 客户细分：识别客户群体的关键
客户细分是基于数据，将客户群体划分为具有相似特征的小组。以下是常用的数据维度：
人口统计细分： 最基础的细分方式，包括年龄、性别、收入、教育水平、职业、婚姻状况、家庭规模等。这些数据通常来自CRM系统、注册信息或第三方数据。
地理位置细分： 根据客户的地理位置（国家、城市、区域，甚 rcs数据 至RCS数据中的实时定位）进行细分，对于本地化营销和实体店业务尤为重要。
行为细分： 最重要的细分维度之一，基于客户与品牌互动的方式。
购买行为： 购买历史（RCS数据可以追踪RCS消息引导的购买）、购买频率、购买金额、产品偏好、最近购买时间（RFM模型）。
网站/应用行为： 浏览页面、点击路径、停留时间、搜索关键词、购物车放弃等。
RCS消息互动行为： 对RCS消息的打开率、点击RCS消息中的链接、观看视频时长、参与投票、填写表单、发送的回复内容、RCS消息咨询类型等。这些RCS数据能提供非常细致的移动端用户行为洞察。
内容消费偏好： 喜欢阅读博客、观看视频、参与互动活动等。
渠道偏好： 喜欢通过RCS消息、电子邮件、社交媒体还是电话进行沟通。
心理细分： 基于客户的价值观、生活方式、兴趣、态度、个性和动机。这些数据可以通过问卷调查、RCS消息中的投票或社交媒体聆听获得。
生命周期阶段细分： 根据客户与品牌的互动程度，将其划分为潜在客户、新客户、活跃客户、忠诚客户、流失客户等。
通过数据分析工具（如聚类分析、决策树等），企业可以识别出不同维度的客户群体，并为每个群体创建详细的客户画像。RCS数据作为重要的行为数据源，能够为这些画像增添深度和实时性。