8.基于RFM的分割 RFM 细分根据新近度、频率和货币价值对客户进行分组。客户最近多久与品牌互动或进行购买，他们互动或购买的频率如何，以及他们为品牌创造了多少货币价值。 内联_img_12 例如，Zomato 利用 RFM 细分来识别经常与特定餐厅互动并从其购买商品的客户群体，并且最近也做过同样的事情，从而增加了高货币价值。
Zomato 通过让他们成为这些餐厅的品牌大使来
奖励他们的忠诚度。 根据 RFM 分数于您区别对待低 RFM 和高 RFM 客户。电气承包商电子邮件列表 例如，您可以奖励 RFM 较高的客户，以表彰他们对您的品牌的忠诚度和持续参与，并激励 RFM 较低的客户增加互动。 与基于需求和基于价值的细分一样，RFM 模型与其他细分过滤器（例如心理细分和行为细分）配合使用效果最佳。
9.奖励：预测分割 上述细分方法基于客户对
您品牌的历史行为。预测分割又向前迈进了一步。AOB 目录 它了解客户之前的互动，并使用人工智能来预测客户下一步会做什么。根据这些预测，可以设置自动触发器，以便在客户访问网站或应用程序时显示消息或优惠。因此，预测细分有助于改变客户未来的行为。
