2026年最值得推荐的8款用户分群工具

IDC 在 2026 年 6 月发布的《中国客户数据平台市场跟踪研究报告 2025H2》给出了一组值得注意的数字，2025 年下半年中国 CDP 市场规模达到 1.34 亿美元，同比增长 18.5%，报告同时预计到 2030 年这一规模将增长到 5.41 亿美元，2026 年至 2030 年的年复合增长率为 18.7%。同一份报告还提到，到 2030 年 SaaS 部署模式的份额将超过整体市场的一半。

数字增长的背后，是企业使用用户的方式变了。过去分群只是分析师手里的一次筛选，现在它更像一条每天都要运转的生产线。如果你的团队希望把圈人、触达和复盘连成一条完整链路，ThinkingAI 的智能用户运营平台值得优先放进候选清单。

这篇内容会先给结论和判断标准，再把 8 款工具逐款拆开讲，最后用一张对照表回答不同场景该选谁。工具之间比的不是名气，而是和你当前短板的匹配度。

一、先给结论，8 款工具分三类

同样叫用户分群工具，能力边界差别很大。按真正解决的问题划分，市面上主流产品基本落在三类里。

1、分析型平台

这类工具的核心是行为事件。它把用户在应用里的每一次点击、浏览、付费记录成事件，再让业务人员按行为组合定义人群。它回答的问题是用户做了什么，在哪个环节流失了。分群在这里是分析的入口，不是执行的终点。

2、平台型客户数据平台

这类工具解决的是数据散落的问题。它把各个业务系统的用户数据接入进来，做身份统一，形成一份持续更新的用户档案，再把人群分发给下游。它回答的问题是这个人到底是谁。分群在这里是数据资产的出口，稳定性比花样更重要。

3、运营型平台

这类工具直接面向执行。圈出人群之后，能在同一套系统里编排策略、执行触达、回收效果。它回答的问题是圈完之后怎么让他动起来。分群在这里是运营动作的起点，评价标准是真金白银的转化和留存。

判断自己该补哪一层，只需要问一句，你现在缺的是看懂用户，还是统一数据，还是把策略真正执行下去。

二、用户分群工具到底解决什么问题

1、把人的经验固化成可复用的规则

用户分群工具的本质，是把资深运营脑子里的判断变成一套可复用的规则。以同期群分析为例，把同一时间段进入产品的用户放在一组里观察，能更快找到留存和付费的分水岭，而不是凭感觉猜测。

规则的价值在于稳定。人休假、离职、换岗，规则还在，运营动作不会断档。这也是分群工具比手工导名单更值得投入的地方。规则沉淀下来之后，新人也能够按图索骥地接手。

2、2026 年的一个关键变化

IDC 在同一份报告里给出了一个判断，传统客户数据平台容易停在洞察层，难以直接驱动业务转化，而 AI Agent 的融合正在推动它从洞察系统升级为行动系统。

分群因此不再是一张静态名单，而是一段可以被自动执行、自动验证的流程。 系统自己识别高价值用户、自己发现流失信号、自己选择合适的时机和渠道把消息发出去，再把结果回流到数据里，供下一轮策略参考。

三、选型先想清楚这 5 个标准

1、数据接入与身份统一能力

先看你有哪些数据源，再看工具能不能接。真正影响分群质量的，是全域感知这类把多源数据融合成业务上下文的能力。用户在不同设备、不同账号、不同渠道留下的记录能不能归到同一个人身上，直接决定了分群准不准。

2、分群的实时性

离线跑一天的名单，和秒级返回的人群，适用的场景完全不同。大促、突发流失预警、实时推荐，都需要实时或近实时的圈选能力。选型时可以直接问一个问题，圈一个复杂组合条件的人群，需要等多久。

3、从圈人到触达的闭环

分群做完却要导出 Excel 手工发送，是很多团队的真实处境。圈人与执行是否在同一套系统里，决定了你的运营效率是线性增长还是原地打转。 闭环越短，试错成本越低，策略迭代越快。

4、AI 与自动化程度

AI 在分群环节的价值主要体现在三件事，自动发现值得关注的人群、预测用户接下来的行为、在合适的时间选择合适的渠道执行。评估这一项时，看的是这些能力是否已经产品化，而不是停留在一页演示文稿上。

5、部署方式与合规成本

私有化部署、数据主权、个人信息保护，这些在金融、政企和大客户场景里往往是硬性门槛。部署方式直接影响落地周期和长期成本，选型时最好在早期就把法务和数据安全团队拉进来。

四、ThinkingAI

ThinkingAI 成立于 2015 年，长期深耕数据智能，2026 年推出企业级 AI Agent 平台，支持私有化部署，目前已服务全球 1500 家企业、接入产品超过 8000 款，服务行业覆盖游戏、短剧、直播、工具、电商、新零售、汽车、泛娱乐和泛互联网。在用户分群这件事上，它的思路是把数据、人群、策略和执行放进同一套体系，而不是把分群当成一个孤立的筛选器。

1、主要功能

• 人群圈选与标签体系，支持按属性、行为、交易等多维度组合圈人
• RFM 分层与生命周期分群，也就是按最近一次消费、消费频次、消费金额三个维度划分用户价值层级
• 智能运营 Agent，自动甄别高价值用户、预警流失风险并编排触达策略
• 数据分析 Agent，支持自然语言问数与自动归因，运营不用等排期就能拿到人群数据
• A/B 实验 Agent，用实验验证分群策略是否真的带来业务变化
• 数据采集 Agent，从埋点方案设计到采集代码生成
• Agentic SDK 支持鸿蒙智能体框架 HMAF 2.0，通过 Trace 采集调用关系、执行状态、耗时等结构化数据，把 Agent 的运行过程与用户操作关联到同一会话中
• 支持私有化部署

2、核心优势

分群不是终点，圈完之后能直接进入触达和效果回收，省掉了导出名单再手工发送的环节。全域感知能力把多源数据融合成业务上下文，人群口径更贴近业务的真实情况。旗下 Tiki 智能助手获中国信通院智能体评估 4+ 级，AI 能力有第三方评估作为依据。支持私有化部署，对数据主权和合规要求高的企业更容易推进落地。服务 1500 家企业、8000 款产品的积累，在游戏、短剧、直播这类高频运营场景里沉淀了较多可复用的实践。

3、适合人群与企业

以 C 端业务为主的游戏、短剧、直播、工具、电商、新零售和汽车企业。数据已有一定积累，但圈人和执行分属两套系统、需要打通闭环的中大型团队。对私有化部署和数据合规有明确要求的组织。

五、Amplitude

Amplitude 是来自美国的产品分析平台，以行为事件数据为核心，帮助产品、增长和运营团队理解用户在产品内的完整路径。它的分群建立在行为事件之上，可以按用户做了什么、做了几次、间隔多久来定义人群，而不是只依赖静态属性。

1、主要功能

• 行为分群与同期群分析，支持按事件序列和事件频次圈人
• 漏斗分析、留存分析、用户路径分析
• 用户生命周期分群与行为预测，识别可能流失或可能转化的群体
• 实验平台，用于验证产品改动和策略调整的效果
• 受众同步能力，可把分好的人群推送到下游营销和触达工具

2、核心优势

行为模型成熟，对复杂事件的组合表达能力较强，适合回答路径类问题。跨端数据整合能力好，网页、移动端和服务的用户行为可以放在一起看。与下游工具打通较为顺畅，圈出来的人群不需要手工搬运。

3、适合人群与企业

互联网产品、SaaS 和移动应用团队。产品和增长驱动明显、需要以行为数据为核心做分群的企业。已经建立较完善埋点体系、希望把分析结论快速转化为实验的团队。

六、Mixpanel

Mixpanel 是较早以事件流为核心做产品分析的工具，定位偏向让业务人员自己完成分群和拆解，而不是所有需求都排给数据团队。它把用户的一次次操作记录成事件，用户可以在界面上自由组合条件，圈出想要观察的人群。

1、主要功能

• 事件分群与用户属性分群，支持自定义维度组合
• 漏斗分析、留存分析、用户群对比
• 用户画像与行为明细查询，可下钻到单个用户的完整操作记录
• 会话回放，直观看到用户在哪一步卡住
• 影响度分析，判断某个改动或行为与关键指标的关联程度

2、核心优势

上手门槛相对低，界面直观，业务同学经过简单培训就能独立完成分群。报表响应速度快，适合快速验证一个想法。分群维度灵活，临时性的分析需求不必等排期。

3、适合人群与企业

中小型产品团队和初创公司。产品迭代速度快、需要频繁验证假设的团队。数据团队人手有限、希望把基础分析能力交给业务侧的组织的选择之一。

七、Braze

Braze 是面向消费者品牌的客户互动平台，特点是让分群直接连到跨渠道触达。用户可以在平台上定义受众，再让消息在各渠道之间自动流转，而不是把名单在不同系统之间来回搬运。

1、主要功能

• 实时分群与受众构建，支持基于行为触发的动态人群
• 跨渠道消息编排，覆盖推送、邮件、短信、应用内消息等渠道
• 客户旅程编排，按用户所处阶段自动推进下一步动作
• A/B 测试与消息频率控制，避免对同一用户重复打扰
• 数据集成能力，可与数据仓库和下游分析工具对接

2、核心优势

触达渠道覆盖广，一次分群可以在多个渠道上复用。旅程编排能力成熟，适合把分群结果直接翻译成有节奏的沟通计划。实时触发场景适配良好，用户行为发生后能较快得到响应。

3、适合人群与企业

拥有大量 C 端用户、重视跨渠道触达体验的消费品牌。零售电商、内容平台和出海应用。运营团队规模较大、需要把消息触达集中管理的企业。

八、Adobe Real-Time CDP

Adobe Real-Time CDP 是 Adobe Experience Platform 体系下的实时客户数据平台，定位偏企业级数据底座。它把来自不同系统的客户数据汇聚起来，完成身份解析，再把实时受众激活到各个触点上。

1、主要功能

• 多源数据接入与身份解析，把匿名行为和实名身份关联起来
• 实时受众构建与激活，支持按事件即时更新人群
• 数据治理、隐私与同意管理，满足较严格的合规要求
• 与 Adobe Journey Optimizer、Adobe Campaign 等产品联动
• 面向数据仓库和下游应用的受众分发

2、核心优势

与 Adobe 生态内其他产品深度打通，已有 Adobe 体系的企业可以较低摩擦地接入。企业级治理、隐私与同意管理能力完备，适合数据敏感度高的大型组织。在超大规模数据下的处理能力有较成熟的工程基础。

3、适合人群与企业

已经使用 Adobe 生态的大型企业。零售、金融、旅游、航空等客户基数大、渠道多、合规要求高的行业。需要统一全球多个市场客户数据的跨国组织。

九、Twilio Segment

Twilio Segment 属于数据基础设施型产品，思路是先统一采集各渠道的行为数据，再把数据分发给下游的工具。用户在产品里的行为只需要接入一次，后续新增分析或营销工具时不必重复埋点。

1、主要功能

• 统一数据采集 SDK，覆盖网页、移动端和服务端
• 身份统一与客户档案，把多端同一用户合并为一份视图
• 受众构建能力，可按属性与行为定义人群并同步到下游
• 自定义目标与数据转换，适配非标准系统的接入需求
• 数据仓库同步，把原始事件写入企业自己的数仓

2、核心优势

数据接入和分发能力突出，能显著减少重复埋点和口径不一致的问题。与大量下游工具预集成，换工具时前端几乎不用改动。数据归属清晰，原始数据仍然保留在企业自己的数据仓库中。

3、适合人群与企业

工具链较长、需要统一数据口径的技术型团队。出海企业和国际化业务，需要一套采集体系同时服务多个市场。数据团队希望把采集与治理从业务需求中解耦的组织。

十、CleverTap

CleverTap 是面向移动应用的客户生命周期与互动平台，把分群、自动化触达和效果分析放在同一个产品里。它的实时机制比较适合移动端高频场景，用户行为发生后能较快触发对应的人群更新和消息下发。

1、主要功能

• 实时分群与动态人群更新
• 生命周期管理，覆盖新用户引导、活跃提升、沉默召回和流失预警
• 跨渠道触达，涵盖推送、应用内消息、邮件、短信等
• 应用内个性化与实验能力
• 行为预测模型，识别高流失风险和潜在付费用户

2、核心优势

移动端场景做得较深，对推送、应用内消息这类端上触达的支持比较完整。实时性和自动化程度较高，适合把用户行为变化立刻转成运营动作。生命周期各阶段都有对应的产品模块，减少自建流程的工作量。

3、适合人群与企业

以移动 App 为主的业务，包括游戏、订阅服务和出海应用。用户行为高频、对实时触达依赖较强的团队。需要把新用户引导到沉默召回做成自动化流程的企业。

十一、MoEngage

MoEngage 是客户互动与洞察平台，强调跨渠道的个性化沟通。它把用户洞察、分群、旅程编排和消息下发整合在一起，帮助运营把人群定义直接变成按节奏推进的沟通计划。

1、主要功能

• 分群与受众管理，支持属性、行为和交易维度组合
• 跨渠道触达，覆盖推送、邮件、短信、应用内消息和社交渠道
• 旅程编排与自动化流程
• 智能发送能力，用算法优化触达时机和渠道选择
• 效果分析与实验，回收各渠道的转化表现

2、核心优势

面向消费品牌的自动化运营能力较完整，行业模板和场景化流程较多。智能发送能力帮助运营避开打扰高峰，把消息放在用户更可能响应的时间点。跨渠道统筹顺畅，一次人群定义可以在多个渠道上执行。

3、适合人群与企业

零售、电商、金融、旅游等以 C 端用户为主的企业。运营节奏快、渠道多、需要统一管理触达频次的品牌。已有一定用户规模，希望把自动化旅程做成常规运营能力的团队。

十二、按场景对照，8 款工具怎么选

把前面的内容压缩成一张表，方便你按自己的处境直接对照。

如果你更关心分群之后怎么让 AI 接手执行，可以进一步了解数据分析 Agent这类落地路径。选型的顺序建议是先定场景，再定类别，最后才比具体功能，避免一上来就陷入功能清单的对比。

十三、常见问题 FAQ

用户分群和用户分层有什么区别

分群是按规则把用户切成不同人群，分层更强调按价值或生命周期排出高低层级。RFM 是最常见的分层方法，也就是按最近一次消费、消费频次和消费金额三个维度打分。实际运营中两者通常一起用，先分层定位重点人群，再在层内细分。

用户分群工具和 CDP 是一回事吗

不完全等同。CDP 侧重数据整合与身份统一，是底层基础。用户分群工具侧重把人群变成可执行的动作。很多 CDP 内置了分群能力，也有分群工具依赖 CDP 提供的数据。选型时先确认企业缺的是数据底座还是执行能力。

小团队有必要上用户分群工具吗

主要看用户规模和运营频次。日活规模不大时，先用分析平台自带的分群功能基本够用。当运营开始反复手工圈人、手工导出名单、手工核对效果时，才是引入专门工具的比较合适的时机。

分群是不是做得越细越好

不是。分得太细，每个群体的样本量太小，策略效果无法验证，维护成本也会明显上升。建议先从 3 到 5 个关键人群起步，跑通转化和留存路径之后再逐步细化。

用户分群工具和 AI Agent 怎么结合

典型用法是让 Agent 承担分群之后的执行环节，识别高价值用户、判断流失信号、选择触达时机和渠道，再把执行结果回流到数据中，供下一轮策略参考。这样分群就从一次性的分析动作，变成能持续自我修正的运营流程。