动态抑制算法：Klaviyo如何自动识别垃圾邮箱

K Insight

对于依赖邮件营销的品牌而言，发送效率和准确性是生命线。

你是否遇到过这样的困境：

• 发送量很高，但打开率和点击率却持续下降？

• 邮件营销活动效果不佳，但找不到明确原因？

• 浪费预算在那些永远不会打开邮件的“僵尸”邮箱上？

如果你的邮件系统持续向那些无效、不存在或垃圾邮箱发送邮件，这不仅会浪费你的营销预算，更重要的是，它会严重损害你的发件人信誉（Sender Reputation），导致即使是有效用户的邮件，也可能被判为垃圾邮件（Spam）。

这时候，DC 研发的 “动态抑制算法 (Dynamic Suppression Algorithm)” 就派上了用场。

动态抑制算法是 DC 结合其深厚的 DTC 运营经验与 Klaviyo 平台功能，为品牌研发的一套数据驱动的邮件列表优化方法论。它通过深度分析历史数据和用户行为，自动识别并抑制潜在的垃圾邮箱或不活跃用户。

这意味着，通过 DC 的动态抑制算法，你的营销活动将能够精准地触达高质量的目标受众，同时避免浪费资源在低质量或垃圾邮箱上。

• Tips： Klaviyo 平台本身具备基础的垃圾邮箱过滤和不活跃用户抑制功能。DC 的“动态抑制算法”是基于这些功能之上的高级策略和配置方案，旨在为客户提供更精细化、效果更佳的抑制管理。

它的核心理念是：

• 算法驱动筛选： 基于多维度用户行为（如打开、点击、访问网站、购买）设定评分模型，精准定义和识别“非活跃用户”。

• 动态调整策略： 依据发送反馈，灵活调节算法的抑制强度，确保效果最佳化。

• 成本与效率双赢： 确保每一封邮件都发送给真正有潜力的用户，实现投资回报率（ROI）的最大化。

DC 的动态抑制算法是基于行为数据和机器学习技术，在 Klaviyo 平台上配置实现的。并非是一个独立的应用，而是指导您最大化利用 Klaviyo 现有功能的高级策略配置方案。

DC 策略会充分利用 Klaviyo 的用户行为数据，指导抑制操作：

• 邮件打开率：若某用户长时间未打开邮件，系统会根据 DC 设定的策略减少向该用户发送邮件的频率。

• 点击率：如果用户经常接收到邮件却不点击邮件中的链接，系统会将其标记为低互动用户，DC 策略将指导其抑制。

• 退订率：若用户多次退订或标记邮件为垃圾邮件，Klaviyo 会自动将其加入抑制列表，避免未来的邮件发送。

• 购买行为：若用户未产生购买行为，系统将综合评估其活跃度。

DC 的 AI 模型会综合分析用户的历史数据，为每个用户计算一个活跃度评分。

• 举例：一个用户可能 90 天未购买，但最近 30 天仍有打开邮件，模型会认为其仍有潜力，不会被立即抑制。而另一个用户 60 天未打开任何邮件，则可能直接被标记。

算法将输出需抑制的用户列表，然后 DC 策略指导您如何创建动态分段 (Dynamic Segments)：

• 分段创建：基于算法输出的“活跃度评分小于等于 X”或“最近 Y 天无互动”的用户创建 Segments。

• Campaign 排除：在发送大型营销活动 (Campaigns) 时，将这些低活跃度 Segments 排除在发送目标之外。

通过动态分段技术，DC 能够确保您的邮件发送活动持续聚焦于“高参与度”的用户群。这种精准投递策略能显著提升邮件的平均打开率和点击率，向邮箱服务商（ISP）发出积极信号，有效维护和提升发件人信誉（Sender Reputation）。

这是避免邮件被误判为垃圾邮件、确保长期送达率稳定上升的关键基础。

通过动态抑制垃圾邮箱，提升邮件精准投放的效果，避免被标记为垃圾邮件。

减少无效的发送，节省营销预算，确保每一封邮件都能触达潜在客户。

减少用户投诉和退订率，确保品牌的邮件营销活动不会对客户造成困扰或不适。

动态抑制算法是 DC 智能运营的核心机制之一。它将枯燥的“清理数据”工作交给了算法，让你能专注于更重要的营销策略。

数据驱动的增长，首先是数据质量的优化。 动态抑制算法，正是保障你数据质量，优化发件人信誉的“幕后英雄”。