有团队之前测试过两批印度电商用户数据，同样都是5万条号码，第一批直接导入营销流程，第二批则提前筛选印度本地活跃用户和长期在线账号。最后统计时，第二批后面的咨询率和回复率明显更高。
很多人最开始会觉得，印度电商获客更重要的是流量规模，但真正做久以后，越来越多人开始发现，真正影响后面转化率的，其实是用户质量。
尤其是在印度市场里，普通注册用户、高互动用户以及长期在线客户之间，后面的营销价值差距会越来越明显。
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印度电商用户为什么越来越依赖WhatsApp
很多印度本地用户，现在会长期使用WhatsApp沟通购物、售后以及本地服务。一部分用户还会同时保持Instagram活跃。
所以现在很多做印度电商流量的人，会重点分析：
印度WhatsApp活跃用户
印度本地高互动账号
印度长期在线用户
印度英语用户数据
印度精准电商客户
因为真正容易形成长期转化的人，通常都会保持稳定社交行为。
相比普通流量，长期在线的印度用户后面的回复稳定性通常会更高。
为什么很多印度电商流量后面没有效果
很多团队导入印度用户数据后，会发现：
浏览量很高
消息发送量很多
互动数据不低
但真正形成长期沟通的人却并不稳定。
原因很多时候不是产品，而是账号本身已经存在明显差距。
有些账号长期不聊天；
有些用户只是短时间浏览；
还有一些号码属于营销用途，并不是真实电商用户。
所以现在越来越多人开始提前过滤：
印度低互动用户
印度沉默账号
印度异常社交账号
印度短期注册用户
因为真正有价值的印度电商客户，通常都会保持长期互动行为。
印度本地活跃用户有哪些明显特点
很多长期活跃的印度电商用户，会保留比较稳定的行为特征。
例如：
长期聊天记录
固定在线时间
多平台社交行为
持续互动频率
长期使用同一号码
相比普通账号，这类用户后面的转化稳定性通常会更高。
很多做印度精准获客的人，现在会重点观察：
印度高质量用户
印度长期在线账号
印度高互动客户
印度本地活跃流量
因为不同类型账号之间，后面的营销质量差距已经越来越明显。
印度不同年龄层用户消费差异很明显
很多印度年轻用户，更容易停留在Instagram和短视频内容里；而部分30岁以上用户，则会更依赖WhatsApp沟通。
所以现在很多行业已经开始拆分：
印度年轻电商用户
印度英语活跃用户
印度高消费客户
印度长期在线账号
因为不同年龄层后面的消费习惯已经开始明显分化。
印度电商精准获客开始偏向用户过滤
以前很多行业更喜欢直接扩大印度流量规模，但现在越来越多人开始先分析用户行为，再决定后面的营销方向。
有些做印度电商获客的团队，会先测试不同类型用户的数据表现，例如长期在线用户、高互动账号以及英语活跃用户，再慢慢扩大后面的导入规模。
像数据海洋目前支持全球成品数据、精准数据定制以及代筛服务，不少行业会用来筛选印度电商精准客户、印度WhatsApp活跃用户以及印度长期在线账号，通过活跃程度、互动行为以及行业标签进行组合过滤。
很多时候，同样数量的印度电商用户，是否长期互动、是否保持真实社交行为，后面的转化率差距会非常明显。
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