單一 ID 和標籤 · 細分
一種受眾引擎－四種建構方式，每一種都以真實會員為基礎。
用簡單易懂的語言描述你的受眾群體，根據你的行為和價值數據制定規則來構建它，找到更多與你現有最佳受眾相似的成員，或者讓人工智能挖掘你錯過的精彩內容。無論你從哪裡開始，受眾群體最終都會形成。 尺寸已確定並已驗證 針對您的實際成員。
描述
用簡單易懂的語言表達
建構
用規則構建
外觀相似
尋找更多優質會員
發現
讓 AI 幫你發現你錯過的訊息
單一受眾
已完成大小調整、驗證，隨時可激活
問題
只有當您已經知道要建置什麼時，空白條件建構器才有用。
空白頁分割
大多數工具都在等待您描述受眾。你忘記描述的機會是看不見的。
數據對行銷人員保密
構成有效細分受眾群的近期購買、消費和類別訊號都儲存在分析系統中，而不是掌握在行銷活動策劃人員手中。
覆蓋範圍的猜測
如果沒有實際的受眾數量，您就無法判斷受眾規模是否值得投入行銷活動，是否太小不值得費心，或者是否意外地包含了您的全部粉絲。
四種建構方式
從您想到的任何方向開始—引擎都會完成剩下的工作。
無論您身在何處，都能找到目標受眾：輸入關鍵字、點擊連結、複製您的優質會員，或讓 AI 為您推薦。每條路徑最終都會指向經過驗證、適當規模且隨時可啟動的受眾群體。
描述
用簡單易懂的語言表達
輸入“上海購買過護膚品的過期VIP”，AI會產生真實且可直接驗證的規則候選清單——這些清單會根據您的欄位進行驗證，並根據您的成員進行調整，同時用通俗易懂的語言進行解釋。您只需審核並保存；所有資訊均非猜測。
建構
用規則構建
一個視覺化建構器，用於建立您的受管資料—生命週期、積分和等級、購買時間及頻率、消費金額和平均訂單價值、類別和品牌偏好、商店、通路和授權。每條規則都讀取經過認證的數據，因此受眾在任何地方都保持一致。
外觀相似
尋找更多優質會員
選擇一個成功的細分群體、標籤或幾個成員作為種子，Flash 會在您自己的用戶群中找到與他們最相似的成員——綜合考慮共同特徵、購買節奏、消費等級、喜愛的產品類別和流失預期。每個匹配項都會附帶一個「相似原因」摘要。絕不會上傳到廣告平台。
發現
讓 AI 幫你發現你錯過的訊息
該顧問會審核您目前已實施的標準留存策略，並提出您可能忽略的策略；自動發現功能可以找到您會員基礎中您從未想過的自然分組。每個分組都經過精心設計，隨時可以實施。
您可以細分什麼
行為、價值和類別數據－掌握在行銷人員手中。
其他工具在分析模組中隱藏的訊號，在這裡是至關重要的規則。您可以根據會員最近的購買時間、購買頻率和購買金額、他們偏好的類別、購物地點、觸達方式，甚至包括您企業獨有的屬性進行細分。
生命週期及身分識別
新用戶、活躍用戶、即將過期用戶或休眠用戶 · 註冊日期 · 註冊管道 · 生日月份
忠誠度
積分餘額 · 等級 · 終身積分 · 兌換 · 推薦
購買行為
最近購買時間（距離上次購買的天數）· 訂單數量 · 淨消費額 · 平均訂單價值 · 退貨率
類別和品牌親和力
購買類別或品牌 · 主要類別 · 類別範圍 · 補貨時間
商店和頻道
首頁 · 門市造訪頻率及次數 · 首選管道 · 各通路訂單量
同意與可訪問性
電子郵件行銷同意 · 推送可達 · 禁止銷售 · 抑制狀態
價值與參與度層級
歷史價值層級 · 互動評分 · 最近購買/購買頻率/價值區間 · 意圖訊號
預測下一步行動
預計下次購買日期（負數表示已過期）· 點擊傾向（0-100 分）
自訂字段
您新增給會員的任何屬性（會員號碼、首選商店、孩子的生日）一經存在即可分段
這些功能讀取與平台其他部分相同的經過認證的近期性、頻率、價值和類別數據——因此，「高價值、高風險護膚品買家」在細分、儀錶板和代理決策中的含義完全相同。
兩個預測條件保持真實。預計下次購買日期是根據每位會員本身的購買節奏向前推算出來的，並根據其實際購買規律度設定一個±範圍——只有當會員購買次數達到四次或以上且購買節奏較為規律時才會顯示，逾期訂單會直接顯示逾期日期，絕不會隨意編造日期。點擊傾向性資料每日更新，僅根據您最近的郵件發送情況計算得出——僅統計點擊次數，不統計開啟次數，因為郵件隱私設定會誇大點擊率——只有近期實際收到郵件的會員才能獲得評分。 「預計下次購買日期在-14天到3天之間」這項條件，只需一個篩選條件即可產生現成的補貨提醒受眾。
預設接地
所有受眾群體都必須經過嚴格審核才能使用建構器。
真實觸達，而非猜測
每個受眾群體都會回傳一個與您實際成員數量相對應的即時計數——有多少成員，以及佔總成員數的百分比——這樣您就可以在創建行銷活動之前了解是否值得發送該受眾群體。
發送前先掌握
內建檢查標記不符合任何人、幾乎不過濾任何人、包含不可能的規則或重複您已有的規則的受眾。
受眾群體減少
在單一定義中，可以針對特定受眾群體進行區分－例如，「挽回潛在客戶，但不包括VIP流程中的任何人」。
測量值，從未發明
當 Flash 顯示群組的價值時，它是真實的歷史支出，而不是預測的生命週期價值或提升模型。螢幕上的號碼是客服人員操作的號碼。
顧問
它還會告訴您您忘記建立哪些受眾群體。
除了按需建置之外，Flash 還會審查您的計劃：它會將標準的留存策略（新用戶、過期用戶、休眠用戶、VIP 用戶、高頻用戶、生日提醒）與您已運行的策略進行比較，並僅提出不足之處。每項建議都會與您的會員進行比對，只需單擊即可採納。
AI 會提出策略建議；如果 AI 無法提供建議，則會使用內建的預設策略。顧問始終返回真實有效的答案。
標準留存策略
擁有 vs. 缺失- 覆蓋範圍
新成員
最近 30 天內註冊
- 覆蓋範圍
VIP / 高價值會員
終身收益超過閾值
- 建議
失效
90 天以上無活動
- 建議
挽回沉睡客戶
長期不活躍用戶，重新激活
- 建議
高頻次
回頭客
- 建議
本月生日
基於時間的推廣
從運行中的程式開始
現成方案，一鍵安裝。
平台內建經過驗證的留存受眾庫—只需點擊一下即可安裝，它們會根據您的用戶群自動調整大小。您可以進行調整，也可以直接使用。
專為使用而打造
受眾並非終點。
直接進入行銷活動
選擇一個細分受眾群體作為行銷活動的目標受眾，即可在發送時即時解析——解密聯絡資訊、尊重用戶同意，並排除您選擇排除的任何受眾群體。
在每個個人資料中可見
開啟會員頁面，即可查看其目前所屬的細分市場—告別過時的快照清單。
一個有標籤的引擎
標籤由相同規則建立器驅動，標籤是一種可用於細分受眾的規則——因此受眾和標籤可以完美地組合。
人工智慧與創新
人工智慧作為使用者留存策略工具，而非查詢框。
人工智慧會產生受眾畫像，找到與您最佳成員相似的用戶，發現您從未描述過的群體，並標記您錯過的行銷活動——但它絕不會自行決定規模。每個 number 都會被測量，即使人工智慧不可用，規則建構器、顧問、相似使用者和發現功能也會繼續使用確定性邏輯運作。
積極主動，而非被動反應
它不會等待請求，而是分析覆蓋範圍並推薦要新增的下一個受眾。
基於您的數據
群組規模和價值是您自身成員的真實歷史測量數據——沒有虛構的受眾規模，也沒有預測的終身價值。
安全降級
規則建構器、顧問、相似使用者和發現路徑會回退到確定性規則和預設，因此即使人工智慧不可用，核心功能仍然有效。
外觀相似，無洩漏
在您自己的用戶群中，而非廣告網絡，找到更多優質會員。
廣告平台相似受眾需要將您的客戶名單交給第三方。 Flash 發現相似之處 在您已擁有的會員中 ——綜合考量您最優質會員的共同特徵和購買習慣，以及他們的消費等級、喜愛的產品類別和流失預期。您將獲得一個規模可控、可精準觸達的受眾群體，而且無需上傳任何內容。
結果一目了然：「相似之處」 摘要清楚地展示了每個匹配項的依據——例如「81% 的用戶處於同一 VIP 消費等級 · 55% 的用戶購買同一頂級類別的商品」（示例）。任何 Flash 沒有資料的項目都會被如實跳過，絕不造假。
業務變化
細分不再是空白頁——受眾群體可以被描述、建立、發現和評估，然後直接應用於使用它們的行銷活動。
四種方式
描述、建置、相似用戶，還是讓 AI 推薦？
實際覆蓋範圍
所有受眾規模均與您的實際會員規模相符
準備就緒
從受眾到即時行銷活動，尊重用戶許可
每個受眾群體都會與您的真實會員進行比對，以估算覆蓋範圍。
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行為擷取
一個即時、統一的個人資料－透過受控語意層提供服務，這是人工智慧讀取業務的單一介面。
了解更多 功能會員
經過驗證、欄位加密的會員記錄，整合所有管道，形成單一的行為時間軸。每位使用者檔案也會顯示預計下次購買日期和點擊可能性－僅當會員的歷史記錄支援時才會計算，絕非憑空捏造。
了解更多 功能標籤
面向人工智慧的語意層的狀態層：對會員身分進行管理、可解釋的標籤定義——包括生命週期、價值、偏好、同意和風險——每個代理程式、儀表板和API都會讀取並執行相應的認證「身分」資訊。
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將原始行為抽象化為事件模型－每個成員的事件時間線，記錄了事件發生的時間和經過，這是每個代理人用來理解事件原因的訊號。
了解更多 功能關係管理
將訂單和推薦抽象化為關係模型——會員間推薦圖譜和產品共同購買/類別偏好——從而確保覆蓋範圍和推薦基於真實的關聯。
了解更多 功能自訂字段
將您自己的屬性新增至 Flash 已追蹤的會員、商店和產品 - 會員編號、首選商店、孩子的生日 - 並在任何地方使用它們：細分、個人化和匯入。
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