Klaviyo 详解 13 种电商邮件细分策略与 AI 营销智能体实践
Read
Klaviyo 发布邮件营销策略指南，系统总结了 13 种电商人群动态细分策略及 AI 智能体实操方案。策略涵盖营销互动度、获客来源、浏览与弃购金额、LTV 预测、客服工单联动和偏好测试等维度，并引用了 Huda Beauty 提升送达率与收入翻倍等案例。团队还可利用内置 AI 智能体 Klaviyo Composer 通过自然语言指令筛选受众并自动规划跨渠道营销旅程。
文章系统梳理了从基础行为到预测 LTV 的分群维度与品牌案例，为跨境与 DTC 团队提供了可直接复用的生命周期邮件自动化配置路径。
邮件分群能帮你减少发送频次，同时向订阅用户推送更精准的内容。
根据消费者的浏览行为、偏好、购买记录、消费金额等已知信息将他们划分为不同的细分客群，只需发送契合他们需求的内容，就能提升收入并强化品牌声誉。
在动态分群机制下，整个流程全自动运行。当所有客户数据统一沉淀在类似 Klaviyo 这样的CRM 系统中时，随着消费者与品牌产生互动并满足不同条件，系统就会自动完成动态分群。这通常涵盖：
- 行为分群：行为分群根据订阅用户在全渠道的互动情况进行分组。这让你能针对用户的实际行为定制推送内容（例如：是否参与了营销活动、偏好购买哪些品类、消费金额高低，或是是否联系过客服）。
- 心理特质分群：心理特质分群根据订阅用户的兴趣爱好、价值观、生活方式及性格特征进行归类。这让你的邮件不仅能针对用户做过什么，更能切中他们真正在意的事情（例如：向具有环保意识的订阅用户推送绿色环保产品）。
- 人口统计学分群：人口统计学分群根据年龄、地域等特征划分订阅用户。这有助于定制引起特定群体共鸣的邮件（例如：向门店周边特定范围内的消费者发送本地线下活动的邀请函）。
此外，随着AI 分群功能的推出（文末将详细介绍），你可以将本文提到的邮件分群思路作为提示词的灵感来源，从而构建更复杂的受众群体，推送针对性更强的内容。
1. 基于营销互动情况的邮件分群
根据订阅用户对营销内容的互动情况来进行定向投放，对于维护邮件列表的健康度至关重要。基于互动度的分群几乎是必选项，它既能确保较高的邮件送达率，又能让你只触达那些真正想看你内容的消费者。
在整体业绩出现同比下滑时，Huda Beauty 决定全面调整内容策略，清洗邮件列表，集中精力触达最活跃的订阅用户。现在，他们只向过去 120 天内产生过互动的订阅用户推送常规营销邮件，而面向全量列表的集中轰炸式群发则只留给重大的年度大促。
成效显而易见：由 Klaviyo 带来的收入实现了同比翻倍。Huda Beauty 的 CRM 与会员忠诚度经理 Phuong Ngo 解释说：“借助 Klaviyo 便捷的分群功能，我们彻底解决了此前遇到的大量送达问题。这只是一个小小的调整，却带来了巨大的成效提升。”
积累一段时间后，你还可以根据订阅用户的历史互动记录，选择他们最有可能响应的渠道推送消息。只要你同时在搭建短信、WhatsApp 和移动 App 的营销名单，就能利用基于 AI 的渠道偏好分析，依据渠道互动数据构建细分人群，并将营销内容自动路由至用户下一次最可能参与互动的渠道。
2. 基于获客来源的邮件分群
新订阅用户是通过什么渠道加入邮件列表的——是官网、转介绍、社交媒体还是线下门店？这一渠道往往透露出他们接下来对品牌的期待。正因如此，获客来源便成了细分欢迎邮件流时非常实用的切入点。
在自动化流程中，你可以通过条件分支和拆分来实现人群细分。不妨根据新用户的潜在诉求，为其量身定制初次触达的内容：
- 如果用户来自促销活动页面，他们很可能对折扣更感兴趣。
- 如果他们在购买前就订阅了资讯简报，往往更看重干货或品牌故事。
- 如果是通过熟人推荐注册，他们多半已经对品牌建立起一定信任，此时应着重促成首单转化。
- 如果是在下单时完成订阅的，他们完全有可能再次复购。可以尝试提供一些奖励，引导他们撰写评价或进行下一次消费。
比如服装品牌 Marine Layer，就为门店订阅用户和线上订阅用户分别设计了一套欢迎流程。对于到访实体店的顾客，邮件会着重引导他们访问线上官网；而对于直接在官网订阅的用户，Marine Layer 则会提供九折优惠码，并引导他们寻找离自己最近的线下门店。
Marine Layer
3. 按近期注册时间细分邮件人群
新订阅者可能还没做好立刻购买的准备，但他们已经展现出了对品牌的兴趣。此时可以通过分享核心产品卖点、品牌故事、背书以及真实用户好评，来强化他们的订阅认同感。
除了常规的欢迎流程外，最初几封营销邮件也是收集用户偏好数据的好机会。例如，新订阅者可能暂时还不愿意下载 App 并开启推送通知，但你可以在邮件中提供订阅短信服务的选项；或者推送一份小问卷，测测哪款产品最适合他们。
家具品牌 Keeps 发出的这封邮件，就精选了最具代表性的品牌介绍内容：用户既可以点击了解品牌使命，也可以直接跳过这部分、去查看当家旗舰款。此外，Keeps 还在邮件底部附上了一条用户好评，这往往足以打动犹豫不决的用户，让他们滑回页面上方领取包邮兑换码。
4. 按浏览记录细分邮件人群
加入购物车代表着强烈的购买意向，但如果用户只是浏览了商品详情页却未加购，潜台词通常是：“我只是随便逛逛，还不确定要不要买。”
这意味着，针对仅浏览过特定商品页面的用户群体，你在邮件内容的编排上有很大的发挥空间。这里的核心目标，就是通过精准击中其需求痛点，推他们一把促成下单。
对于这类细分人群，一个极有价值的数据来源就是你的自助客户中心。用户在这里不仅能管理订单、申请退换货，通过在线客服沟通，更重要的是，他们能将心仪的商品收藏或加进愿望单，留待后续购买。
在这个邮件细分案例中，香氛品牌 Ashley & Co. 单独推荐了一款配件：清洁抛光布。这种策略非常适合那些浏览过其表面清洁产品、但还没下定决心加入购物车的用户。
个性化建议：如果想把个性化体验做得更深，可以利用“下一个最佳产品”（Next Best Product）功能。它会根据用户的行为与画像数据，预测对方下一步最可能需要哪款商品；通过为每位用户评估整个商品目录，直接推荐购买概率最高的单品。
这类 AI 商品推荐是一种更高阶的一对一个性化形式，因为它的依据是单个用户的行为，而非群体行为。借助“下一个最佳产品”，你能够精准锁定单一选择与单项优惠，向顾客传递出你真正重视其需求与偏好的信号。
5. 按加购未结金额进行邮件细分
弃购挽回邮件之所以成为最常用的自动化流程之一，原因很简单：它确实管用！Klaviyo 发布的《2026年全渠道基准报告》显示，弃购挽回流程平均每名收件人能带来 6.77 美元收益，在所有邮件流程中位居首位。
要进一步提升利润率，可以根据购物车金额对弃购挽回流程进行分流。对购物车金额较低的顾客，可以发送打动人心的文案，而不必附带优惠券；而面对高客单价顾客，即便提供折扣也能确保投资回报率。
例如果汁品牌 Pulp & Press 在“网络星期一”大促期间承诺，只要收件人“立即下单”，满 100 美元即可享七折。品牌正是借由更大的订单规模和更高的客单价，来对冲打折带来的利润损失。
Pulp & Press
6. 按购买历史进行邮件细分
顾客下单后，你就迎来了一个黄金窗口期，既可以及时推送实用信息，也能趁热打铁促成下一次购买。你可以结合商品本身的特性来制定细分策略。
顾客初次使用或安装商品时是否需要说明？可以在包裹送达前把所需信息悉数送达，让他们提前做好准备。商品是否属于易耗品？可以在用户最有可能回购的时间节点，适时发送提醒。
在这个邮件细分案例中，Graza 会向初次购买橄榄油的顾客发送跟进邮件，提醒他们购买补充装，以此引导用户尝试 Graza 创新的替换装瓶装设计。
个性化建议：如果想更进一步，这类补货提醒邮件非常适合结合预测分析技术，根据每位顾客的预计下次下单日期来精准把控发送时间。这才是真正的一对一个性化：邮件发送节点与顾客实际补货需求越契合，促成复购的几率就越高。
7. 按客户评价进行邮件细分
将给商品留下过评价的顾客单独细分出来，无论面对好评还是差评，处理电商评价都会更加游刃有余。
收到好评时，不妨发送一封感谢信以示认可，或附上优惠券来激励顾客后续继续评价和复购。面对差评也一定要及时回复，让顾客知道他们的意见得到了重视——这样你很可能还有机会重新赢得他们的信任。
你也可以向给出好评的顾客发送自定义评价问卷，并提供相应奖励，引导他们补充更多具体细节或晒图。这类富含上下文的细节至关重要，因为如今消费者在用大语言模型（LLM）做功课时，AI 导购系统经常会提取用户评价来对比产品，详实的评价有助于提高你的产品在搜索结果中的曝光率。
Compass Coffee 就利用 Klaviyo Reviews 来激励更多顾客在评价时附带图片。借助 Klaviyo，Compass 设置了条件分流规则：如果评价带图，顾客下次下单就能享受 15% 的折扣；如果不带图，则只会收到一封感谢邮件，并提示他们下次评价时记得晒图。
凭借这一策略，Compass 收集到的顾客晒图数量环比激增 3.7 倍，评价总数也上涨了 70.5%。
Compass Coffee
8. 基于客户终身价值进行邮件分群
客户终身价值（LTV）是指顾客在品牌消费的总金额。根据 LTV 对客户进行分群后，你就能投其所好，推送他们最感兴趣的个性化优惠。
你还可以利用 AI 基于预测 LTV 进行分群，也就是根据客户过去的消费行为估算其未来的消费总额。以下几种针对细分客群的优惠策略，能有效提升 LTV 并降低客户流失率：
- VIP（累计 LTV 或预测 LTV 较高）：享有新品优先抢购权
- 高频买家：享有促销活动提前入场资格
- 高消费顾客：专享限定新品发售
- 沉睡 VIP：提供力度更大的促销折扣
高价值客户是推行特惠活动和创意营销的绝佳对象。例如，Chamberlain Coffee 会为当天完成下单的客户提供免单抽奖机会。这种限时活动成本不高，却能有效重新激活高频买家，甚至还能激励他们多花一点钱，超出平时的客单价。
9. 基于消费金额进行邮件分群
与 LTV 类似，你也可以根据客户以往的消费金额进行分群，并据此推送具有针对性的激励措施。不妨尝试以下客群分类与优惠组合：
- 低消费客户：主打高性价比优惠、包邮门槛或组合装商品，以此激励他们提高单笔消费金额。
- 中等消费客户：提供专属折扣、新品抢先体验，或根据他们的购买记录推送个性化推荐。
- 高消费客户：对其忠诚度表达感谢，在展示高端产品的同时，提供 VIP 专属礼品或尊享体验。
10. 基于客服互动记录进行邮件分群
客服与营销团队对长期维护客户留存都至关重要。但现实中，这两个部门往往缺乏互通，无法了解客户与另一方的互动情况。
如果 CRM 系统能将客户数据、全渠道营销和客户服务整合为统一的数据源，营销团队就能参考用户与客服的互动情况，更有针对性地调整营销话术。比如：
- 基于 AI 客服对话进行分群：当 Klaviyo 客服智能体解答售前和售后咨询（如产品细节、退换货政策和订单物流）时，用户在对话中透露的偏好（如尺码、肤质、购买对象等）会自动沉淀到客户画像中，方便日后用于精准分群。
- 基于客服评价进行分群：与给出差评的用户相比，给出好评的用户往往更容易接受增购或升级推荐。而对于不满意的客户，则非常适合发送专属优惠进行挽留。
- 基于未完结客服工单进行分群：在 Klaviyo 中，你可以设置自动化规则：当用户名下还有正在处理的客服工单时，自动暂停向其发送营销活动邮件。
11. 基于会员忠诚度等级的邮件分群
忠诚度最高的用户往往最具价值，但他们的需求并不完全相同。如果你运营着分级会员体系，可以按等级对用户进行分群，激励会员通过更多消费晋升到下一级别。
例如，水具品牌 Hydroflask 发送的这封邮件就通过限时双倍积分活动，刺激会员下单。品牌明确展示了升入下一等级所需的分数，将消费优惠具象为看得见的数字，以此提高吸引力。如果需要在短期内冲刺季度目标，这种策略非常见效。
12. 基于地理位置的邮件分群
如果用户不在佛罗里达州，通常不会去点开关于迈阿密线下门店活动的系列邮件。同理，当你的冬装新品上市时，如果有一半客户正处于夏季，最好就先不要向他们推送相关的促销邮件。
尤其是对跨国品牌而言，针对特定天气或季节推出的系列商品、运费政策、定价策略以及库存情况，都会因地域不同而存在差异。
基于地理位置的分群能让你根据用户的居住地发送更相关的内容。借助 Klaviyo，你可以按国家、州/省、邮编进行分群，也可以通过在特定地点周围建立地理围栏来按辐射半径进行分群。
Dagne Dover 曾利用 AI 为一场线下活动快速筛选出符合地域要求的用户群。他们先在 Google 上搜索活动地点一定半径内的邮编，直接将搜索结果复制粘贴到 AI 提示词中。Klaviyo 随即生成了居住在这些邮编区域的目标客户群，为团队省去了数小时的手动配置时间。
注意：地理围栏功能需遵守当地的隐私和位置数据监管法规。部分地区对地理围栏的最小半径有强制规定，或对位置数据的使用方式有所限制。如果你打算使用 Klaviyo 的地理围栏功能，请确保相关设置符合当地所有适用的法律法规。
13. 基于用户偏好的邮件分群
只有真正了解受众，才能投其所好、避其所忌。电商问卷测验通过趣味十足的互动体验，成为收集客户偏好极佳的工具。
以 Andie Swim 为例，该品牌利用尺码测试问卷，根据版型与款式偏好对邮件订阅列表进行细分。短短 8 个月内，问卷结果自动发送流就创造了逾 7 万美元的收入。
Andie Swim
如何开启 AI 邮件人群细分
掌握了基础细分逻辑后，你就能自如地指导并调整 AI 营销智能体，构建更复杂的用户群体，发送更具针对性的内容。
在 AI 细分技术出现前，营销人员在每次策划活动时都必须手动划分人群。配置邮件自动化时，需要预设各种规则与条件，指定哪个人群触发哪个流程。虽然人群列表能根据消费者的实时互动动态更新，但要将特定人群与邮件内容精准匹配，依然需要耗费大量人工。
如今借助 AI，只需用自然语言描述目标与需求，自主营销智能体就会自动在数据中挖掘出对应人群。甚至在同一对话中，智能体就能直接起草邮件内容，并设定最佳发送时机。
以下是利用 AI 进行人群细分的具体步骤：
- 统一客户数据底座。深入的人群细分离不开实时客户数据。像 Klaviyo 这样的 B2C CRM 可以作为面向全触点平台的唯一可信数据源与集成中心，将所有客户数据汇聚到统一画像中，并随消费者的互动实时更新。这些画像正是人群能够持续自动更新的基础。
- 用自有数据训练 AI 营销智能体。像 Klaviyo Composer 这样的 AI 营销智能体原生内置在客户数据平台中，这一训练过程完全自动完成。相比那些无法调取真实客户上下文的 AI 模型，它生成的人群分组与个性化文案要有效得多。
- 开启 AI 智能细分。AI 营销智能体能够结合你的业务目标、过往成效以及客户数据的动态变化，推荐最合适的目标人群。
Composer 是内置于 Klaviyo B2C CRM 的全天候 AI 营销智能体。借助 Composer，你只需几分钟即可生成契合品牌调性的全新邮件。不管是明确的目标、简短的需求，还是 Composer 从客户与业务数据中挖掘出的洞察，它都能以此为起点，结合品牌与业务背景，全流程协助你构建覆盖邮件、短信及移动端 Push 推送的受众人群、自动化流程和营销活动。
来源：Klaviyo Official Blog · klaviyo.com