注册时间/活跃时长： 区分新用户、活跃用户、沉睡用户、流失用户，采取不同的激活或挽留策略。
2. 基于用户行为数据的分层（最常用且有效）：
消费行为分层 (RFM模型)：
Recency（最近一次消费）： 最近消 柬埔寨手机号码列表 费过的用户（高价值） vs. 很久未消费用户（需激活）。
Frequency（消费频率）： 经常购买的用户（忠诚客户） vs. 偶尔购买的用户。
Monetary（消费金额）： 高消费用户（VIP客户） vs. 低消费用户。
通过组合RFM三个维度，可以将客户分为“重要价值客户”、“重要保持客户”、“重要发展客户”、“重要挽留客户”等多个层级。
互动行为分层：
消息打开/点击率： 活跃参与营销活动的用户 vs. 几乎不打 手机号码数据购买指南（新手必看） 开消息的用户。
网页/APP浏览行为： 频繁浏览特定产品或服务页面的用户 vs. 仅浏览首页的用户。
咨询/反馈行为： 积极提问或提供反馈的用户。
特定事件行为：
参与活动： 参加过线上/线下特定营销活动的用户。
购物车放弃： 将商品加入购物车但未完成支付的用户（高潜力）。
下载/使用特定功能： 下载了特定APP或使用了某个新功能的用户。
3. 基于用户偏好/兴趣的分层（通常 汤加营销 需要结合其他数据源）：
兴趣偏好： 通过用户的浏览历史、收藏、搜索关键词、甚至问卷调研（在用户授权下），推断其对特定产品、内容或服务的兴趣。
产品偏好： 喜欢购买哪一类产品、哪个品牌的用户。
4. 基于用户价值/潜力的分层：
潜在客户： 留下手机号但尚未转化的用户。
新客户： 首次购买的用户。
忠诚客户： 长期稳定购买，贡献高价值的用户。
流失客户： 曾经活跃但现在不活跃的用户。
高潜力客户： 虽然目前消费不多，但根据其行为数据判断未来有较大消费潜力的用户。
实现客户分层的技术手段：
CRM（客户关系管理）系统： 专业的CRM系统是进行客户分层、管理和营销自动化的核心工具。它可以整合多种客户数据，进行标签化和分群。
CDP（客户数据平台）： 更高级的CDP能够整合来自各个渠道的碎片化客户数据，形成统一的客户视图，并支持更复杂的客户分层和画像构建。
数据分析工具/BI工具： 利用数据仓库、数据湖以及BI工具（如Tableau, Power BI, FineBI）对海量客户数据进行可视化分析，发现分层依据。
机器学习/AI： 对于大规模复杂数据，可以使用机器学习算法进行自动化客户聚类和预测，发现传统方法难以发现的客户群体。
核心前提：数据来源的合法合规性！
再次强调，所有这些分层策略都必须建立在合法获取并获得用户明确授权的手机号码数据基础上。非法获取和使用数据不仅会带来法律风险，也会破坏客户信任，导致营销适得其反。
通过对手机号码数据进行科学的客户分层，企业能够真正实现从“撒网”到“捕鱼”的转变，让每一条营销信息都更具针对性，从而最大化营销投入的回报。