市场研究机构WARC发布的《2026年营销人员工具包》报告显示，59％的营销人员认为，基于年龄、收入、社会阶层和家庭结构的传统分群方式已不再有效。这一数据反映出营销技术领域正在经历的结构性变化：运行了二十年的静态分群逻辑，正在被AI驱动的实时个体决策所取代。
过去二十年，分群（segmentation）的实践方式是将客户划分为不同群体、为每个群体命名，并向群体内所有人发送相同的信息。无论标签是“高价值用户”“流失用户”还是“购物车放弃者”，其核心逻辑一致——分群是一套静态指令，告诉营销系统对某一类人执行什么动作。在AI系统能够实时评估个体行为、动态选择信息内容、投放渠道和触达时机的背景下，这种静态分群不仅冗余，而且往往基于过时数据，难以反映用户意图和兴趣的真实变化。
行业中存在一种流行判断，认为“分群已死”，个体级个性化将完全由算法接管。但这一判断混淆了“分群产物”与“分群实践”。前者是静态列表或规则集，可以退役；后者是持续理解客户结构如何迁移和组织的分析实践，在AI代行大量微观决策时反而更加必要。若缺乏统观层面的分群视角，AI可能在数百万次微观决策中持续优化局部目标，而管理层无法回答基本战略问题：算法是否对价格敏感用户区别对待？是否出现了未被识别的新群体？是否存在某些群体被系统性忽视？
报告指出，分群的角色正从战术控制面板转变为诊断工具——类似一张天气图，帮助营销负责人识别哪些群体在增长、收缩或变化，从而支撑预算分配、产品路线图和信息策略。这一转变对营销技术栈提出新要求：从周期性定义规则、拉取名单、定期刷新，转向持续监测与动态智能。对于提供营销SaaS、客户数据平台和AI决策工具的企业服务厂商而言，能否在个体级个性化之上提供可解释的群体洞察层，将成为产品竞争力的关键分水岭。
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