人口统计特征在吸引潜在客户方面发挥作用，但行为定向才能将这些访客转化为实际客户并促使其持续回访。购物者的浏览、购买及支付等行为有助于预测其下一步行动。
商家应重点关注以下维度：
- 需要定向的行为，如频繁浏览、特定页面访问或某品类购买记录；
- 驱动购买的因素，例如优惠券激励或产品推荐偏好。
除浏览和购买行为外，还应跟踪邮件/短信参与度、客服请求、退换货记录、产品评论及用户证言。此外，可在网站中加入非侵入式单问题调查以提升推荐精准度。
亚马逊通过简单提问（如“您是粉丝吗？”）提升特定产品销量，并结合购买历史进行个性化推荐。
构建细分群体
利用旅程地图对客户进行细分，实现站内站外体验个性化。例如根据互动频率调整营销邮件频次，并通过API将邮件行为与站内实时消息打通（Mailchimp、Salesforce Marketing Cloud等平台均支持）。
还可基于浏览或购买历史优先展示商品。Shopify、Miva、BigCommerce等平台可原生构建数据集，多数购物车系统也支持第三方插件管理推荐内容或替换区块。
聚焦行为可实现精准推荐：运动用品店可向寒冷地区曾购同色服装的客户推荐库存充足的蓝色派克大衣；美妆品牌可向忠诚客户展示高转化产品，向新客展示畅销品。基于行为的细分有助于确定“提供什么”及“何时提供”，从而提高转化率。
实时营销
结合细分与预期行为，实时推送最佳内容。示例如下：
- 使用条件数据字段个性化体验，如“若客户购买蓝色衬衫，则展示蓝色派克大衣”；
- 根据生命周期和行为优先级提供优惠，避免过度折扣；
- 依据客户历史与当前活动调整弃购邮件，匹配产品类型与价格区间；
- 对即将离站未购用户展示自定义信息，利用OptinMonster等工具评估意图并在最佳时机触达；
- 根据点击与购买情况动态调整短信及邮件发送频率；
- 针对阅读博客、观看视频等特定操作生成即时邮件或短信提醒；
- 根据流量来源（如外部推荐）展示优质推荐内容。
通过A/B测试验证不同规则下的用户反馈，可为每个操作或细分群体找到最优解决方案。
个性化
个性化是电商成功的关键驱动力。人口统计数据奠定基础，而随互动积累的行为档案则提供关键且可操作的洞察。