当你用购买频率作为主维度细分客户时
Posted: Sat Jul 12, 2025 6:43 am
不要忘记有些人买得频繁只是因为他们退得也快。
错误常常是由匆忙带来的，某公司在圣诞节前夜把所有“喜欢节日”的客户归入了“基督徒”分组，舆论风波滚滚而来。
有个程序员把出生日期格式设成了“月/日/年”，结果系统认为所有客户都还没出生，于是自动踢出了营销流程。
当你把所有点击了“旅游保险”的人归为“旅行爱好者”时，你忽略了 电报数据库 可能只是他们怕死的本能反应。
营销机器人曾一次性向所有浏览了“贷款页面”的用户发送了“恭喜您获批10万额度”，第二天服务器被警察查封。
避免错误不是靠运气，而是靠流程与复核，但流程长了，复核烦了，错误还是悄悄溜进来跳踢踏舞。
人群聚类算法经常自以为聪明地创造新客户类别，比如“高收入高退单低忠诚中年男性”，听起来像B级片角色。
在一个细分项目里，团队把所有看过两次产品介绍的视频用户归为“产品深度兴趣组”，结果都是误触。
客户不是变量的堆叠，也不是机器学习的供体，每一笔数据背后都是活着的、复杂的、善变的现实。
错误常常是由匆忙带来的，某公司在圣诞节前夜把所有“喜欢节日”的客户归入了“基督徒”分组，舆论风波滚滚而来。
有个程序员把出生日期格式设成了“月/日/年”，结果系统认为所有客户都还没出生，于是自动踢出了营销流程。
当你把所有点击了“旅游保险”的人归为“旅行爱好者”时，你忽略了 电报数据库 可能只是他们怕死的本能反应。
营销机器人曾一次性向所有浏览了“贷款页面”的用户发送了“恭喜您获批10万额度”，第二天服务器被警察查封。
避免错误不是靠运气，而是靠流程与复核，但流程长了，复核烦了，错误还是悄悄溜进来跳踢踏舞。
人群聚类算法经常自以为聪明地创造新客户类别，比如“高收入高退单低忠诚中年男性”，听起来像B级片角色。
在一个细分项目里，团队把所有看过两次产品介绍的视频用户归为“产品深度兴趣组”，结果都是误触。
客户不是变量的堆叠，也不是机器学习的供体，每一笔数据背后都是活着的、复杂的、善变的现实。