在竞争日益白热化的电商领域，仅仅吸引新客户已不足以支撑业务的持续增长。如何提升复购率（Repeat Purchase Rate）和客单价（Average Order Value, AOV）成为电商企业的核心挑战。而电商数据库营销正是解决这一问题的强大武器。它通过对海量用户数据的深度挖掘和应用，实现购物体验的个性化、智能化，从而有效激发用户的二次购买意愿，并鼓励其购买更多商品，最终提升整体营收。对于孟加拉国等电商市场迅速发展的地区，掌握这一策略是实现业务飞跃的关键。
提升复购率的核心策略
个性化邮件/短信召回：
数据基础：分析用户的历史购买记录、浏览行为、购物车遗弃记录、收藏夹内容以及点击偏好。
营销策略：根据数据触发自动化邮件或短信。例如，针对“购物车遗弃”用户发送提醒，附带小额优惠券；对“近期购买过某类商品”的用户推荐相关新品或搭配商品；对“长时间未复购”的用户发送专属召回优惠。
效果：有效提醒用户完成购买，激发潜在需求，提升用户粘性。
会员/积分忠诚度计划：
数据基础：记录会员的积分、等级、兑换历史、生日信息等。
营销策略：通过数据库，为不同等级的会员 赌博数据库 提供专属特权、积分兑换、生日礼遇、限时抢购等，激励其持续消费。例如，高等级会员可享受免运费或提前购。
效果：培养用户的品牌忠诚度，增加用户对平台的依赖性，提高复购率。
智能推荐与关联销售：
数据基础：基于协同过滤、内容推荐等算法，分析用户的购买行为、浏览路径以及其他相似用户的购买习惯。
营销策略：在网站、App、邮件、弹窗等位置，实时展示“买了又买”、“看了又看”、“猜你喜欢”等个性化推荐。
效果：提升商品曝光率，增加用户发现新商品的机会，驱动非计划性购买。
提升客单价的核心策略
捆绑销售与搭配推荐：
数据基础：分析商品之间的关联性，例如哪些商品经常一起被购买。
营销策略：在商品详情页、购物车页或结算页，根据数据库推荐“搭配购买更优惠”、“推荐配件”或“套餐组合”，鼓励用户一次性购买多件商品。
效果：引导用户购买更多相关商品，增加单笔订单的总价值。
满减/满赠促销与阶梯式优惠：
数据基础：分析用户的平均客单价和对价格的敏感度。
营销策略：根据用户的消费能力和历史购买行为，推送不同额度的满减或满赠活动（如“满100减20”、“满200赠精美礼品”）。或设置阶梯式优惠，鼓励用户达到更高的消费门槛。
效果：刺激用户为了享受优惠而增加购买数量或金额，直接提升客单价。