這些促銷活動當然會推動消費，否則賣家不會發優惠券，但這樣運營的賣家卻發現自己陷入了惡性循環。消費者已經學會了等待優惠券來購買商品，因此賣家需要發送更多的優惠券來推動相同的銷售。但是，因為頻繁的打折，自己賺到的錢更少了。怎么辦？

細分客戶提供更有針對性的促銷

利用定期促銷的策略來促進購買本身沒毛病。問題是，這些優惠券經常被不加區別地發送給數據庫中的每個人。雖然每一張優惠券都可能帶來大量的銷售，但也有一些想不到的后果。

如果愿意正價購買的客戶使用優惠券，賣家在這樣的交易中會損失部分利潤。此外，對偶爾購買感興趣的人可能會被接二連三的優惠券郵件煩死，從而退訂，這意味著賣家也將從這些購物者那里失去潛在收入。

為了避免這些陷阱，零售商應該將促銷優惠只發送給有需要的消費者，以便轉化，并為每個人選擇最相關的促銷活動。

1，為高價值客戶和新的郵件訂閱人測試不同的促銷活動

可以給新用戶發送一個力度較大的折扣，以激勵他們立即采取行動。對那些高價值的購物者，可以就他們最喜歡的產品類別推廣新品。你可能會發現，許多忠實的客戶愿意不打折地購買新品。

2，進行進一步細分

將在過去90天內有過購買的客戶歸為一組，針對他們進行促銷，達到讓其復購的目的。將定期在特定類別購物的客戶分為一組，并向他們提供與其相關但以前從未購買過的新類別優惠券。

此時，賣家心里可能有疑問：如果已經通過郵件向不同的客戶組發送了不同的促銷優惠，那么如何決定網站上提供哪些促銷？這會讓購物者感到迷惑嗎？

為了解決這個問題，賣家應該利用網站個性化來確保每個人都能看到與其相關的促銷活動。可以讓主頁個性化，在一個突出區域為每個人展示與之相關的促銷，而不是在主頁上展示誰都能看到的“四折大減價”。首次訪問的訪客可以看到一個促銷活動，而忠誠的購物者可以看到另一個促銷活動。

如果通過電子郵件向某人發送了促銷活動，賣家要確保在網站上向他展示正確的促銷活動，這樣就不會出現混淆。

用機器學習把促銷帶上新臺階

如果賣家想高級一點，就不需要手動對客戶進行分組，可以使用機器學習算法來確定向每個人提供的最佳促銷。通過這種方法，您可以為算法提供一些不同的促銷或優惠，例如特定類別的九折優惠券、加入忠誠計劃的提醒、特定類別的新品通知等，并根據掌握的數據讓算法為每個人提供最合適的促銷。

雖然這看起來比前面描述的分組過程更復雜，但實際上這是一種更簡單、更自動化和可擴展的方法，客戶數量比較多的話也可以操作。

總而言之，沒必要每天都向郵件列表上的所有人發送相同的促銷或優惠。當賣家能為受眾提供更好的促銷活動時，客戶才更有可能被吸引，而不是用不相關的促銷轟炸他們，要專注于通過相關性和價值建立忠誠度。