提升复购率是直播间实现长效增长的关键。巨量千川通过历史成交用户人群包的精准运营，为商家提供了深度挖掘存量用户价值的核心工具。本文将从人群包构建逻辑、策略组合、配套优化三方面，解析如何通过数据驱动的定向策略提升直播间复购率。

一、历史成交人群包的核心价值与构建逻辑

历史成交用户人群包的核心价值在于 **“用户生命周期管理”，通过分析用户的购买频次、客单价、退货率等行为数据，精准识别高价值用户。其构建逻辑遵循“数据穿透 + 场景适配”** 原则：

• 数据穿透：利用巨量千川 DMP 工具，整合用户消费能力、兴趣偏好、行为轨迹等多维度数据；

• 场景适配：结合直播时段、促销节点等动态因素，优化人群触达策略。

例如，某母婴品牌通过圈选 “近 6 个月购买 3 次以上” 用户，叠加 “育儿知识爱好者” 标签，成功将复购率提升至 42%。

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二、四步构建高价值人群包的实操路径

1. 数据筛选与标签组合

• 基础属性筛选：锁定消费能力高、退货率低的用户（如客单价≥2000 元、退货率＜5%）；

• 行为标签细化：选择 “近 30 天浏览过同类商品”“咨询客服超 2 次” 等高意向行为；

• 兴趣标签扩展：叠加 “品质生活”“会员日” 等场景化关键词，强化需求匹配。

操作技巧：利用巨量千川 “人群洞察” 功能，筛选 TGI 值＜100 的高转化人群（TGI 值越小，转化潜力越大）。

2. 分层运营策略

将人群包划分为核心用户、潜力用户、新客三级：

• 核心用户（占比 20%）：历史购买 3 次以上的高忠诚用户，通过专属福利（如会员日折扣）提升复购频率；

• 潜力用户（占比 50%）：购买 1-2 次但客单价较高的用户，推送关联商品组合（如 “买 A 送 B”）；

• 新客（占比 30%）：首次购买用户，通过 “复购券” 引导二次消费。

案例：某家居品牌通过分层运营，核心用户复购率提升至 65%，潜力用户客单价提高 38%。

3. 智能排除与扩展机制

• 排除包应用：创建 “近 6 个月退货率≥30%” 用户黑名单，避免无效触达；

• 相似人群扩展：基于高价值人群包，通过巨量千川 “智能扩展” 功能探索相似用户，扩大覆盖范围；

• 动态更新：每周清洗数据，剔除长期未活跃用户，补充新成交用户。

4. 组合定向与场景适配

• 时段优化：在用户活跃时段（如晚 8-10 点）推送高客单价商品，非活跃时段推送促销品；

• 内容定制：针对不同人群制作差异化素材，如核心用户侧重 “专属权益”，新客强调 “限时优惠”；

• 达人协同：联合垂直领域达人，通过 “粉丝画像穿透” 强化信任背书。

三、配套优化措施与实战案例

1. 私域流量运营

• 社群沉淀：通过 “订单积分兑换” 引导用户添加企业微信，提供专属顾问服务；

• 会员体系：设置会员等级，高等级用户享受免费维修、优先发货等特权；

• 积分消耗：积分可兑换实物商品或抵现，吸引用户持续互动。

2. 案例解析：某食品品牌的复购突破

• 问题：直播间复购率仅 8%，用户粘性不足；

• 诊断：历史成交用户未被有效激活，缺乏精准触达策略；

• 优化措施：

1. 创建 “近 90 天购买≥2 次” 人群包，叠加 “零食爱好者” 标签；

2. 推送 “买三送一” 组合装，并设置会员日专属折扣；

3. 通过企业微信社群推送新品试吃活动，强化用户连接。

• 效果：复购率提升至 35%，月 GMV 增长 210%。

3. 长效优化建议

• 数据监控机制：每日分析 “GPM 值” 与 “CTR”，若连续 3 日低于行业均值 15%，需重新校准人群包；

• A/B 测试验证：建立两组对照计划，一组采用历史人群包，另一组启用品类组合策略，通过 7 日数据对比优化；

• 算法协同策略：定期将优质组合同步至巨量千川智能推荐模型，提升系统探索效率。

四、总结

巨量千川历史成交用户人群包的运营是数据驱动的精准流量运营过程。通过数据筛选、分层策略、智能扩展与私域协同，商家可有效激活存量用户，提升复购率。