一、功能核心解析
用户分层能力
基础维度:性别、年龄、地域、注册时间、消费频次、客单价等
行为标签:浏览商品类型、加购未购买、优惠券领取未使用、复购周期等
RFM模型:通过最近消费时间(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)划分高价值用户
自定义标签:如“会员等级”“兴趣偏好”“流失预警”等
专属优惠设计
差异化权益:根据用户分层匹配不同优惠形式(折扣券、满减券、赠品、免运费等)
动态定价:对高价值用户提供更高折扣,或对价格敏感用户推送小额优惠
场景化优惠:结合用户历史行为(如“加购未购买”用户推送“加购商品专属折扣”)
触达渠道选择
多渠道覆盖:短信、Push推送、App内消息、邮件、微信模板消息等
优先级设置:根据用户活跃渠道动态调整(如高频用户优先App推送,低活跃用户用短信)
案例1:唤醒沉睡用户
分层:30天未活跃用户
策略:发送“回归礼包”(如“满100减30”券+热门商品推荐)
效果:提升用户回访率,降低流失率
案例2:提升复购率
分层:近30天消费过但未复购用户
策略:根据首单商品类型推送关联优惠(如购买奶粉的用户推送“尿不湿满200减50”)
效果:提高跨品类购买率
案例3:新用户转化
分层:注册7天内未首购用户
策略:发送“新人首单立减20元”券+限时爆款推荐
效果:缩短新用户决策周期
案例4:高价值用户维护
分层:RFM模型中的“高价值用户”(近期消费、高频、高客单)
策略:发送“VIP专属福利”(如无门槛券、生日礼包、优先购权益)
效果:增强用户忠诚度,提升LTV(生命周期价值)
案例5:加购未购买用户
分层:商品详情页加购但未下单用户
策略:24小时后推送“加购商品限时折扣”提醒
效果:提高加购转化率
案例6:优惠券过期提醒
分层:领取优惠券但未使用且即将过期用户
策略:发送“您的优惠券即将过期,点击立即使用”+推荐商品
效果:提升优惠券核销率
AI个性化推荐:结合用户历史行为,动态生成优惠组合(如“您可能喜欢的商品+专属折扣”)
社交裂变:鼓励用户分享优惠链接,邀请好友助力获得更高权益
节日营销:结合节日主题设计分层优惠(如母亲节针对女性用户推送美妆券)
