面向直连消费者品牌的人群基于营销：定义及实施方法
人群基于营销是基于真实行为和身份，针对特定已知个体进行精准营销的实践——而非依赖人口统计代理划分的广泛受众群体。对于Shopify 直连消费者品牌而言，这代表了电子邮件、重定向和留存营销方式的重大转变。
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要点
摘要
- people-based marketing（又称identity marketing）利用真实行为数据，针对已知个体，而非基于人口统计或兴趣定义的匿名受众群体。
- 核心要求：必须在个体层面了解访客和客户身份，而非仅仅掌握汇总模式。
- 对于DTC品牌，people-based marketing主要通过三大渠道运作：电子邮件（使用identified contacts）、付费重定向（使用first-party custom audiences）和站内个性化（使用行为画像）。
- identity resolution——将匿名访客匹配到已知档案的过程——是实现people-based marketing的基础设施。
- 实施people-based marketing的品牌因基于明确意图而非人口推断，转化率更高，获客成本更低。
关键要点
- 传统受众定位依赖人口统计和兴趣代理，people-based marketing则依赖真实身份和行为信号。
- first-party data（电子邮件地址、购买历史、站内行为）是people-based marketing的核心资产，归品牌所有，而非广告平台。
- 三种实用工具支持DTC的people-based marketing：电子邮件平台（Klaviyo）、identity resolution工具（Attribuly）和付费媒体自定义受众（Meta、Google）。
- 覆盖率差距是主要障碍：若只能识别14%的访客，people-based marketing仅能触达14%的潜在受众。
- 缩小覆盖率差距——从14%提升至55%以上——是people-based marketing基础设施中最高杠杆的投资。
什么是people-based marketing？
传统数字营销针对受众群体：“美国25-34岁对健身感兴趣的女性”。定位基于广告平台从汇总行为推断的人口统计和兴趣代理。
people-based marketing则用直接身份替代推断：“Elena，本周浏览过你的跑鞋三次，周二加入购物车。”定位基于具体已知个体的实际行为。
此区别重要，因为：
| 维度 | 基于群体 | 基于个体 |
|---|---|---|
| 你所知 | 人口统计代理特征 | 真实身份和行为 |
| 信息相关性 | 基于推断兴趣 | 基于明确意图 |
| 渠道一致性 | 各渠道分开投放 | 同一人跨渠道连贯触达 |
| 浪费 | 高——许多群体成员意图低 | 低——针对确认的意图信号 |
| 数据所有权 | 依赖平台 | 你拥有first-party data |
DTC的people-based marketing三大渠道
渠道1：电子邮件（身份优先）
电子邮件本质上是people-based——发送至绑定特定个体的邮箱地址。挑战在于大多数邮件活动仅覆盖已有订阅者，而大部分访客未通过被动方式成为订阅者。
identity resolution扩展邮件覆盖范围：通过将匿名访客匹配到邮箱地址，扩大邮件people-based marketing的触达人群——从仅限表单订阅者扩展到所有带有可识别意图信号的访客。
渠道2：付费重定向（自定义受众）
Meta和Google允许广告主上传客户名单（邮箱地址），创建已知个体的自定义受众。广告针对这些人群在Meta和Google平台上精准投放。
people-based重定向优于标准重定向的原因：标准重定向像素向触发像素事件的任何人展示广告，但因iOS隐私政策和浏览器限制，像素覆盖大幅下降。上传已识别邮箱列表创建的自定义受众不依赖像素追踪，能直接触达已知高意图个体。
乘数效应：通过visitor identification工具识别的每个联系人都成为自定义受众的一部分。识别联系人越多→自定义受众越大且意图越强→重定向表现越好。
渠道3：站内个性化
利用绑定已知身份的行为画像，个性化站内体验——展示相关产品、调整优惠或基于购买历史和浏览行为优先推荐内容。
这需要与电子邮件和重定向相同的身份基础设施：必须知道访客身份，才能个性化其体验。
如何为Shopify实施people-based marketing
步骤1：构建first-party data基础
people-based marketing的货币是first-party data——你直接从客户和网站访客处收集的、经适当同意的信息。
对于Shopify店铺：
- 邮件列表（来自弹窗、结账、购买后）
- 购买历史（来自Shopify）
- 站内行为事件（来自Klaviyo或server-side tracking）
- 已识别的匿名访客数据（来自identity resolution工具）
步骤2：缩小识别差距
原生Klaviyo追踪捕获约14-15%的站内行为事件。Attribuly的identity resolution层将此提升至55%以上——同样的people-based marketing基础设施，触达实际访客数量提升3-4倍。
这是最高杠杆步骤：每新增一个识别联系人，同时扩大邮件覆盖、自定义受众规模和重定向池。
步骤3：构建行为触发（非基于时间的发送）
people-based marketing最强大之处在于消息由个体刚刚完成的行为触发，而非预设日历时间。
| 行为 | 触发消息 |
|---|---|
| 浏览产品3次，未加入购物车 | 浏览放弃邮件 |
| 加入购物车，未结账 | 放弃购物车邮件（邮件1） |
| 开始结账，未购买 | 结账放弃邮件（60分钟内邮件1） |
| 购买后30天无复购 | 补货或交叉销售邮件 |
| 打开邮件但未点击 | 以不同角度跟进 |
步骤4：同步已识别联系人至付费媒体
将已识别邮箱列表上传至Meta和Google，创建：
- 已验证高意图访客的重定向受众
- 基于最佳客户建模的相似受众
- 抑制名单（排除近期购买者，避免重复获客）
步骤5：闭环反馈
识别联系人转化后，通过server-side tracking向广告平台发送更丰富的转化信号，提升广告平台优化效果——数据越好，定位越精准。
people-based marketing常见错误
错误1：将所有邮件订阅者视为同等
并非所有联系人意图相同。加入购物车的访客意图高于六个月前为折扣弹窗注册的用户。people-based marketing应按行为意图细分，而非仅按名单成员。
错误2：止步于邮件，忽视付费重定向
邮件和重定向是people-based marketing的互补渠道。未打开邮件的识别联系人可能会看到你的重定向广告。仅限邮件的people-based marketing浪费了重要补充渠道。
错误3：不单独衡量people-based覆盖率
你通过people-based渠道触达了多少实际访客？该指标（people-based总覆盖 ÷ 访客总数）是people-based marketing最重要的指标，却鲜有跟踪。
错误4：混淆people-based marketing与大规模个性化
在主题行加上名字不是people-based marketing。真正的people-based marketing基于具体个体的实际行为触发消息，而非统计上某人口群体可能的行为。
常见问答
实施people-based marketing需要哪些工具？
核心组合：电子邮件平台（Klaviyo）、identity resolution工具（Attribuly）和付费媒体账户（Meta、Google）。identity resolution层通常是已有Klaviyo且投放广告店铺缺失的关键环节。
people-based marketing和account-based marketing（ABM）一样吗？
两者共享核心原则——针对特定已知个体而非广泛群体定位——但ABM是B2B版本（针对特定公司账户），people-based marketing是B2C版本（针对具体个人消费者）。
第三方cookie废弃后people-based marketing如何运作？
其重要性提升而非降低。第三方cookie支持广告平台的概率性受众定位。随着其消失，基于first-party身份数据——邮箱自定义受众、server-side转化信号——成为精准定位的主要机制。拥有强大first-party数据资产的品牌在无cookie环境中更具优势。
people-based marketing和identity marketing有何区别？
两者可互换使用，均指基于真实身份数据而非匿名人口统计群体进行精准营销的实践。
Shopify店铺多快能搭建people-based marketing基础设施？
基础实施（连接identity resolution工具、启用Klaviyo行为流程、设置Meta自定义受众）通常需1-3小时。构建有意义的识别联系人池需1-2周的实时流量。
下一步
people-based marketing的基础是了解访客身份。首先缩小识别差距——从14%原生覆盖提升至55%以上，借助专用identity resolution。
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作者：Alex Liju，Attribuly创始人 最后更新：2026年6月23日
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