客户分组是发卡平台运营的核心策略，其演变从粗放的"一视同仁"转向了数据驱动的"精准狙击"，早期平台采用统一营销策略，导致资源浪费与用户体验割裂；如今通过多维数据分析（如消费频次、金额、活跃时段等），平台构建动态用户画像，将客户划分为高净值型、潜力型、流失风险型等精细化标签组，科学分组的背后是机器学习模型对用户行为的实时预测，辅以A/B测试验证策略有效性，艺术性则体现在平衡商业目标与用户体验——例如对沉默用户采用温和唤醒机制，而非机械轰炸，这种"靶向运营"使营销转化率提升30%以上，同时降低客户流失率，印证了分组策略从经验主义向智能化的范式升级。