爆品复投的核心在于精准触达高价值用户，而历史成交用户包作为最优质的种子人群，其定向策略的优化直接影响复购率与 ROI。本文结合巨量千川平台机制与实战经验，解析如何通过数据驱动的精细化运营，激活历史用户资产，实现流量效率与转化效果的双重突破。
历史成交用户包是基于用户购买行为构建的精准人群池，其核心优势在于：
转化效率高：复购成本仅为新客获取成本的 1/3，转化率是泛流量的 5-8 倍。
标签质量优：包含商品偏好、消费频次、客单价等深度行为数据，为算法提供优质训练样本。
生态协同性强：与巨量千川的 “人群再营销” 功能深度耦合，可叠加兴趣标签实现二次破圈。
巨量千川系统对历史成交用户包的匹配逻辑遵循 “相似性扩展” 原则：初期通过 LTV（生命周期价值）模型筛选高潜力用户，中期结合行为序列（如浏览 - 加购 - 成交）优化出价策略，后期通过动态创意适配不同人群偏好。
采用 RFM 模型（最近购买时间、购买频率、消费金额）对历史用户进行三级分层：
重要价值用户（R≤7 天 / F≥3 次 / M≥客单价 120%）：直接推送高价值组合套餐，搭配 “专属客服 + 限时免单” 权益。
潜力唤醒用户（R 15-30 天 / F≥2 次 / M≥客单价 80%）：通过 “复购券 + 赠品” 组合刺激需求，设置 “老客专属价” 提升吸引力。
沉睡用户（R＞60 天 / F=1 次 / M＜客单价 60%）：结合 “场景化兴趣标签”（如 “母婴人群 + 早教课程”）进行跨品类唤醒。
某美妆品牌通过分层运营，将历史用户复购率从 18% 提升至 32%，客单价增长 25%。
在巨量千川后台采用 “行为 + 兴趣 + 场景” 三维定向组合：
行为标签：锁定 30 天内浏览 / 加购未支付用户，叠加 “历史成交用户包” 进行二次触达。
兴趣标签：结合商品属性扩展关联兴趣（如 “护肤达人” 扩展至 “健康生活方式”），拓展潜在需求。
场景标签：根据用户活跃时段（如 20:00-22:00）与设备类型（如 iOS 用户）设置时段溢价。
实操中建议创建多组差异化计划，例如：
针对不同用户分层设计差异化素材：
高价值用户：突出 “专属权益” 与 “服务升级”，如 “老客专属 100 元券 + 顺丰次日达”。
潜力用户：强调 “限时优惠” 与 “场景解决方案”，如 “换季必囤三件套，立省 200 元”。
沉睡用户：通过 “痛点唤醒” 与 “社交证明” 激发需求，如 “3000 + 老客户回购，您的专属护理方案已更新”。
利用巨量千川的 “程序化创意” 功能，自动生成多版素材组合，优选点击率 TOP30% 的创意放量。
建立 “数据监控 - 策略调整 - 模型优化” 的闭环机制：
关键指标监测：重点关注 CTR（点击率）、CVR（转化率）、ROI（投入产出比）及 GPM（千次曝光成交额）。
A/B 测试：对比 “历史用户包 + 徕卡定向” 与 “历史用户包 + 智能扩量” 的效果，选择最优组合。
动态调优：对 3 天内 ROI 低于 1.5 的计划强制关停，释放预算给优质计划。
某家居品牌通过迭代优化，将历史用户包的 ROI 从 1:2.3 提升至 1:4.1，流量成本下降 18%。
DMP 人群包功能：通过 “自定义人群包” 圈选特定商品的历史购买用户，叠加 “排除 30 天内已购用户” 避免重复触达。
自动扩量（Auto Expand）：在计划稳定后开启此功能，系统将在保持转化成本的前提下探索相似人群。
数据概览看板：实时监测用户年龄、性别、兴趣分布，及时剔除低效标签。
2025 年巨量千川算法升级后，历史用户包的应用将向 “全生命周期管理” 演进：
预测性复购：通过 AI 模型预测用户需求周期，在产品消耗前 3 天精准推送复购提醒。
跨品类渗透：基于用户历史购买数据，推荐高关联度新品（如 “购买过手机壳” 推荐 “充电宝”）。
场景化唤醒：结合季节变化与热点事件（如 “开学季” 推 “学生文具”），激活沉睡用户。
历史成交用户包的定向优化是爆品复投的核心竞争力。商家需基于巨量千川的智能工具，通过分层运营、组合定向、动态创意与数据迭代，实现用户价值的深度挖掘。
