Telegram群发也能用？你没用好手机号数据
Posted: Sun Jun 15, 2025 5:38 am
去重移除重复的手机号码，确保每个用户只有一个唯一的记录格式统一统一手机号码的格式（如去除国家代码、统一分隔符等）。
缺失值处理 处理缺失的关键数据点（如通过其他信息补充，或标记为未知）。异常值检测： 识别并处理明显错误的或异常的数据。 定义分群维度与指基于业务目标和可用的手机号码关联数据，定义分群的维度和指标。这通常包括：
基本属性分群
地理位置： 根据手机号码归属地或注册时填写的地址进 摩洛哥 手机号码列表 行区域分群（如城市、省份）。这对于线下门店、区域性活动、特定地域推广非常有用。
人口统计学： 年龄、性别（如果数据中包含）。
行为属性分群：
活跃度： 基于最近一次登录、购买、浏览、互动的时间（如活跃用户、流失用户、沉睡用户）。
内容偏好： 根据用户浏览、收藏、购买的商品类别或内容类型进行分群。
渠道偏好： 喜欢通过App、Web、公众号、短信等哪个渠道进行互动。
使用频率/时长： 产品或服务的使用频率和每次使用时长。
价值属性分群（RFM模型）：
R (Recency) - 最近购买时间： 最近一次消费距今多久。
F (Frequency) - 购买频率： 一定时期内的购买次数。
M (Monetary) - 消费金额： 一定时期内的总消费金额。
通过RFM模型，可以将用户分为高价值用户（重要价值客户）、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户等。
生命周期分群：
潜在客户： 仅留下手机号，未有购买行为。
新用户： 首次购买或注册不久。
活跃用户： 持续购买或互动。
高价值用户： 购买频率高，消费金额大。
流失用户： 长期未互动或购买。
忠诚客户： 长期支持，多次复购。
偏好与兴趣分群：
产品偏好： 对特定商品品类或服务类型感兴趣。
活动偏好： 喜欢参与打折、满减、积分、抽奖等不同类型的活动。
4. 选择分群方法
选择合适的分群方法，可以是基于规则的，也可以是数据驱动的：
手动/规则分群： 基于预设的业务规则和指标进行划分，如“最近90天未购买且消费金额大于1000元的用户”。
K-Means聚类： 一种常用的非监督学习算法，根据用户特征的相似性自动将用户划分为K个簇。
层次聚类： 另一种聚类方法，通过构建树状结构来展示数据点之间的关系。
决策树/随机森林： 如果有明确的业务目标（如预测用户流失），可以使用这些算法来识别导致不同结果的用户特征，并据此分群。
5. 分群命名与画像描述
对每个细分群体进行清晰的命名，并对其特征进行详细的描述。例如：
“VIP活跃家庭用户”： 近期购买频率高，客单价高 多为家庭用品，集中在周末消费。
“新晋单身白领”： 首次购买时尚品，客单价适中，居住在市中心，平日线上活跃。
“待唤醒流失客户”： 超过半年未购买，曾有高额消费，对特定折扣活动敏感。
6. 制定针对性营销策略
为每个细分群体制定个性化的营销策略，并通过手机号码进行精准触达：
高价值用户： 提供专属VIP服务、新品抢先体验、生日特权、邀请参加线下活动。
新用户： 发送欢迎礼包、新手引导、常用功能介绍、首单优惠。
流失用户： 短信召回、高额优惠券、调查问卷了解流失原因、推出新服务吸引回流。
偏好特定品类用户： 定期推送该品类的上新、促销信息、搭配建议。
区域性用户： 针对该区域的线下活动邀请、本地优惠券。
渠道偏好用户： 通过他们偏好的短信、微信、App消息等渠道进行推送。
7. 效果评估与迭代优化
分群策略不是一成不变的，需要持续进行效果评估和优化：
A/B测试： 对不同分群实施不同的营销策略，对比效果。
数据监测： 持续监测每个分群的转化率、留存率、购买频率等关键指标。
定期更新： 用户行为和偏好是动态变化的，需要定期更新用户数据和分群模型。
反馈循环： 根据营销活动的效果反馈，调整分群标
缺失值处理 处理缺失的关键数据点（如通过其他信息补充，或标记为未知）。异常值检测： 识别并处理明显错误的或异常的数据。 定义分群维度与指基于业务目标和可用的手机号码关联数据，定义分群的维度和指标。这通常包括：
基本属性分群
地理位置： 根据手机号码归属地或注册时填写的地址进 摩洛哥 手机号码列表 行区域分群（如城市、省份）。这对于线下门店、区域性活动、特定地域推广非常有用。
人口统计学： 年龄、性别（如果数据中包含）。
行为属性分群：
活跃度： 基于最近一次登录、购买、浏览、互动的时间（如活跃用户、流失用户、沉睡用户）。
内容偏好： 根据用户浏览、收藏、购买的商品类别或内容类型进行分群。
渠道偏好： 喜欢通过App、Web、公众号、短信等哪个渠道进行互动。
使用频率/时长： 产品或服务的使用频率和每次使用时长。
价值属性分群（RFM模型）：
R (Recency) - 最近购买时间： 最近一次消费距今多久。
F (Frequency) - 购买频率： 一定时期内的购买次数。
M (Monetary) - 消费金额： 一定时期内的总消费金额。
通过RFM模型，可以将用户分为高价值用户（重要价值客户）、重要保持客户、重要发展客户、重要挽留客户等。
生命周期分群：
潜在客户： 仅留下手机号，未有购买行为。
新用户： 首次购买或注册不久。
活跃用户： 持续购买或互动。
高价值用户： 购买频率高，消费金额大。
流失用户： 长期未互动或购买。
忠诚客户： 长期支持，多次复购。
偏好与兴趣分群：
产品偏好： 对特定商品品类或服务类型感兴趣。
活动偏好： 喜欢参与打折、满减、积分、抽奖等不同类型的活动。
4. 选择分群方法
选择合适的分群方法，可以是基于规则的，也可以是数据驱动的：
手动/规则分群： 基于预设的业务规则和指标进行划分，如“最近90天未购买且消费金额大于1000元的用户”。
K-Means聚类： 一种常用的非监督学习算法，根据用户特征的相似性自动将用户划分为K个簇。
层次聚类： 另一种聚类方法，通过构建树状结构来展示数据点之间的关系。
决策树/随机森林： 如果有明确的业务目标（如预测用户流失），可以使用这些算法来识别导致不同结果的用户特征，并据此分群。
5. 分群命名与画像描述
对每个细分群体进行清晰的命名，并对其特征进行详细的描述。例如：
“VIP活跃家庭用户”： 近期购买频率高，客单价高 多为家庭用品，集中在周末消费。
“新晋单身白领”： 首次购买时尚品，客单价适中，居住在市中心，平日线上活跃。
“待唤醒流失客户”： 超过半年未购买，曾有高额消费，对特定折扣活动敏感。
6. 制定针对性营销策略
为每个细分群体制定个性化的营销策略，并通过手机号码进行精准触达：
高价值用户： 提供专属VIP服务、新品抢先体验、生日特权、邀请参加线下活动。
新用户： 发送欢迎礼包、新手引导、常用功能介绍、首单优惠。
流失用户： 短信召回、高额优惠券、调查问卷了解流失原因、推出新服务吸引回流。
偏好特定品类用户： 定期推送该品类的上新、促销信息、搭配建议。
区域性用户： 针对该区域的线下活动邀请、本地优惠券。
渠道偏好用户： 通过他们偏好的短信、微信、App消息等渠道进行推送。
7. 效果评估与迭代优化
分群策略不是一成不变的，需要持续进行效果评估和优化：
A/B测试： 对不同分群实施不同的营销策略，对比效果。
数据监测： 持续监测每个分群的转化率、留存率、购买频率等关键指标。
定期更新： 用户行为和偏好是动态变化的，需要定期更新用户数据和分群模型。
反馈循环： 根据营销活动的效果反馈，调整分群标