WhatsApp男女筛选怎么做？男性和女性用户能分开吗 WhatsApp男女筛选怎么做？男性和女性用户能分开吗

做WhatsApp客户筛选时，有人会希望把男性用户和女性用户分开，方便后续做不同产品、不同内容或者不同活动。这个需求本身并不复杂，但最容易出问题的地方也很明确：WhatsApp号码本身不能可靠告诉你这个用户是男性还是女性。

如果客户资料里本来就有性别字段，例如用户注册时自己填写、会员资料里已经保存、活动报名时主动选择，或者客服沟通中已经明确确认过，那么就可以把这些已有性别信息和WhatsApp号码状态结合起来，继续做男女分组。

如果手里只有一批手机号，没有其他资料，就不适合通过头像、昵称或者号码去猜性别。

WhatsApp男女筛选，真正要先看有没有性别字段

假设现在有一批5万条海外客户数据。

里面包含：

手机号

国家

姓名

性别

客户来源

产品兴趣

这种数据就比较适合继续做男女筛选。

先把男性用户单独整理出来，再把女性用户单独整理出来，然后继续检查哪些号码已经开通WhatsApp。

最后就可以得到：

男性＋WhatsApp已开通

女性＋WhatsApp已开通

性别未知＋WhatsApp已开通

这种分法很清楚。

性别来自企业已有客户资料，WhatsApp状态来自号码筛选，两类信息组合起来使用。

只有手机号，不能直接判断男女

如果原始数据只有电话号码，就不要把WhatsApp男女筛选理解成输入号码以后直接返回男性或女性。

手机号并不包含可靠的性别信息。

WhatsApp账号也不会因为号码本身就自动公开真实用户性别。

有些人可能想通过头像判断，但这种方法问题很多。

用户可能不用真人头像；

可能使用公司Logo；

可能使用宠物、风景或者卡通图片；

也可能使用和本人没有关系的头像。

昵称也是一样。

很多海外用户使用英文名、网名、公司名称或者缩写，仅凭名字判断性别很容易出错。

所以真正需要做男女用户分类时，最好从已有、明确的客户资料开始。

哪些性别数据更适合拿来做筛选

比较常见的来源有几种。

第一种是用户注册时自己填写。

比如官网注册、会员系统、活动报名或者产品试用表单里，本来就有性别选项。

第二种是企业自己的CRM客户资料。

如果之前销售、客服已经在正常业务过程中确认过用户资料，可以直接沿用。

第三种是会员或历史订单数据。

部分业务本身会保存客户自行提供的基础资料，这些字段可以在后续客户整理时继续使用。

第四种是用户主动补充的信息。

比如客服沟通或者账号资料更新过程中，用户自己完善了性别信息。

这些数据比根据号码、头像或者昵称猜测可靠得多。

数字星球更适合解决WhatsApp状态这一层

如果企业已经有一批包含性别字段的客户号码，可以先把号码本身整理好。

比如统一国际号码格式、去除重复号码，再通过数字星球筛选WhatsApp开通状态。

例如原始数据有：

美国男性客户

法国女性客户

泰国男性客户

英国女性客户

经过号码整理和WhatsApp筛选以后，可以继续得到：

美国＋男性＋WhatsApp已开通

法国＋女性＋WhatsApp已开通

泰国＋男性＋WhatsApp已开通

英国＋女性＋WhatsApp已开通

这样后续营销就可以根据业务需要继续细分。

数字星球负责已有号码和WhatsApp平台状态，男性或女性标签仍然应该来自企业原有的真实客户资料。

男女分开以后，不代表一定要做两套完全不同的营销

这是另一个容易走偏的地方。

有些人一看到男性、女性两个标签，就觉得必须分别准备两套广告、两套话术。

其实要看产品本身。

如果卖的是明显存在受众差异的产品，例如部分服饰、美妆、母婴、男士护理等，性别分组可能比较有意义。

但如果卖的是企业软件、工业设备、物流服务、B2B工具，性别通常并不是最重要的条件。

这种情况下，比男女更值得看的可能是：

行业

公司规模

职位

产品需求

国家

真正实用的做法，是性别和产品兴趣一起看

单独看男性或者女性，范围还是太大。

例如有1万名女性WhatsApp用户，但里面有人关注A产品，有人关注B产品，还有人只是历史活动报名。

如果全部放进同一个名单，销售仍然会很乱。

更实用的是继续组合。

比如：

女性＋WhatsApp已开通＋关注美妆产品

男性＋WhatsApp已开通＋关注户外用品

女性＋WhatsApp已开通＋近期咨询

男性＋WhatsApp已开通＋历史客户

这样性别标签才真正参与到客户分层里。

否则只是把一张大表拆成两张大表，意义有限。

性别未知的数据不要强行补标签

客户数据库里经常会有一部分性别为空。

这种数据完全可以保留成“未知”。

不要为了让表格看起来完整，就通过姓名、头像或者算法猜一个结果。

因为一旦猜错，后面客户沟通反而会更尴尬。

比较实用的分法就是三组：

男性

女性

未知

如果以后用户自己补充资料，再更新就行。

客户数据不是一次整理完以后永久不变，可以随着正常业务信息逐步完善。

WhatsApp男女筛选适合哪些场景

如果业务本身有明显的受众差异，男女筛选会比较有价值。

比如服装推广。

男性和女性关注的款式不同，可以把内容分开。

比如美妆和护理产品。

部分产品受众比较明确，就可以减少无关内容。

再比如活动营销。

如果某些活动本身有清晰的用户定位，也可以根据已有性别资料筛选目标人群。

但如果产品没有明显性别差异，就没必要为了筛选而筛选。

客户需求通常比性别更重要。

客户来源还要一起保留

哪怕已经完成男女分组，也不要把原来的客户来源删掉。

一个女性用户来自官网主动询价。

另一个女性用户只是两年前参加过一次活动。

两个人虽然性别相同，WhatsApp也都已开通，但业务价值完全不同。

所以最终客户表最好同时保留：

国家

手机号

性别

WhatsApp状态

客户来源

关注产品

不要把性别筛选变成刻板标签

性别分组只是为了在确实有业务需要时减少无关触达。

不能因为客户是男性，就默认一定喜欢某一类产品。

也不能因为客户是女性，就直接判断消费习惯或者购买能力。

真正是否感兴趣，还是要看客户自己留下的产品选择、咨询内容和后续行为。

所以即使做了WhatsApp男女筛选，后面也应该继续让真实需求决定营销内容。

一套比较简单的筛选流程

如果客户数据里已经有性别字段，可以这样处理。

先整理已有客户资料。

统一国际号码格式。

做号码去重。

保留原有男性、女性和未知标签。

再通过数字星球筛选WhatsApp开通状态。

最后把性别、平台状态、产品兴趣和最近业务行为重新组合。

这样得到的就不是简单的男女号码表，而是一份可以继续给销售和运营使用的客户数据。

WhatsApp男女筛选本身并不难，难的是数据来源要靠谱。性别应该来自用户自己填写或已有业务资料，WhatsApp检测负责确认号码的平台状态。两者组合起来可以做客户分组，但不要把手机号、头像或者昵称当成判断真实性别的依据。

数字星球是一个全球领先的号码筛选平台，它结合了全球手机号段选择、号码生成、去重、对比等功能。它为全球客户提供支持 236个国家的批量号码筛选和检测服务，目前支持 40多个社交和应用程序，如:

whatsapp/line，twitter，facebook，Instagram，LinkedIn，Viber，zalo，币安，signal，skype，DISCORD，Amazon，Microsoft，Truemoney，Snapchat，kakao，Wish，GoogleVoice，Botim，MoMo，TikTok，GCash，Fantuan，Airbnb，Cash，VKontakte，Band，Mint，Paytm，VNPay，Moj，DHL，Okx，MasterCard，ICICBank，Byb 等。

该平台具备多项功能，包括开通筛选、活跃筛选、互动筛选、性别筛选、头像筛选、年龄筛选、在线筛选、精准筛选、时长筛选、开机筛选、空号筛选、手机设备筛选等。

平台提供自筛模式、代筛模式、细筛模式和定制模式，以满足不同用户的需求。

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