“會(huì)員制”是目前企業(yè)、品牌、平臺(tái)培養(yǎng)消費(fèi)習(xí)慣、提升用戶忠誠度的常用手段，越來越多的會(huì)員制服務(wù)以各種面貌出現(xiàn)在用戶的可選項(xiàng)里。其中，快消品牌偏愛通過消費(fèi)激活會(huì)員資格、視頻網(wǎng)站實(shí)行普通、白金、鉆石的付費(fèi)會(huì)員分級(jí)、跨境電商平臺(tái)推出會(huì)員包郵、免稅等會(huì)員特權(quán)禮包……
通過付費(fèi)或免費(fèi)的會(huì)員制度，企業(yè)、品牌、平臺(tái)不僅能獲取較為全面精準(zhǔn)的用戶信息，更達(dá)到了增強(qiáng)溝通、消費(fèi)激勵(lì)、提供歸屬感等多重目的。那么，這些花樣繁多的會(huì)員制服務(wù)能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來真正的效益轉(zhuǎn)化？如何借助會(huì)員管理完成品牌用戶的生命周期管理？會(huì)員制是否需要門檻？這些問題仍有討論空間……
會(huì)員數(shù)據(jù)背后的商業(yè)價(jià)值
會(huì)員對(duì)品牌及企業(yè)的意義不必多說，忠誠用戶的持續(xù)消費(fèi)貢獻(xiàn)力是用戶形成品牌偏好的必要條件，經(jīng)常性重復(fù)購買力，不僅有助改善品牌在線上線下化解的服務(wù)品質(zhì)，更重要的是幫助用戶形成定期來“逛”的習(xí)慣，使用戶完成從接觸、熟知到忠于品牌的培養(yǎng)。
面對(duì)體量龐大、需求復(fù)雜的消費(fèi)群體，建立合理的的會(huì)員管理成為首先需要解決的問題，越來越多的企業(yè)選擇借力大數(shù)據(jù)。通過對(duì)會(huì)員群體進(jìn)行大數(shù)據(jù)管理，在大量搜集結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（聯(lián)系方式、最新聯(lián)系點(diǎn)、購買的產(chǎn)品等）的基礎(chǔ)上，著力于處理、儲(chǔ)存和分析不是由客戶直接提供的大量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（電郵、微博、評(píng)論等），對(duì)會(huì)員數(shù)據(jù)的分析不僅是為了了解更多典型用戶行為，更是發(fā)揮會(huì)員數(shù)據(jù)價(jià)值的基礎(chǔ)。
當(dāng)大數(shù)據(jù)通過對(duì)大量結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)執(zhí)行科學(xué)算法分析，可以為企業(yè)建立用戶行為模型并提供預(yù)測(cè)，這些分析包括但不限于以下方面：
＊模式分析：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集或數(shù)據(jù)組合中的新模式，理解消費(fèi)者的數(shù)據(jù)行為；
＊情感分析：發(fā)現(xiàn)顧客對(duì)產(chǎn)品／服務(wù)的評(píng)價(jià)，同時(shí)在問題廣泛傳播之前解決它，也有助于提升服務(wù)；
＊營銷分析：分析顧客與品牌的互動(dòng)、顧客彼此之間的互動(dòng)，從而優(yōu)化推銷決策和信息；
＊推薦分析：為顧客提供最好的推薦，提高轉(zhuǎn)化率；
＊影響分析：確定哪些人對(duì)顧客的影響巨大，了解誰對(duì)誰有影響對(duì)企業(yè)來說是一個(gè)巨大的優(yōu)勢(shì)；
當(dāng)基于用戶大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果作用于更多消費(fèi)用戶生命周期中時(shí)，自然就形成了關(guān)于會(huì)員制度的管理閉環(huán)。從行為模式篩選出忠實(shí)客戶、描述客群輪廓，通過分析他們行為及情感上的共性，做出商業(yè)判斷、制定營銷方案。會(huì)員數(shù)據(jù)分析成為企業(yè)真正的營收驅(qū)動(dòng)力。
如何實(shí)現(xiàn)會(huì)員價(jià)值最大化？
那么在企業(yè)、品牌、平臺(tái)的管理過程中，如何實(shí)現(xiàn)會(huì)員商業(yè)價(jià)值的最大化呢？這離不開對(duì)會(huì)員用戶生命周期數(shù)字化管理下的精細(xì)化運(yùn)營。特別是對(duì)對(duì)市場(chǎng)格局已定、品牌市場(chǎng)占有率飽和的企業(yè)、行業(yè)而言，更需重視深挖掘既有會(huì)員用戶價(jià)值，這也是快消、品牌零售、包裝食品、旅游等短消費(fèi)周期行業(yè)會(huì)員滲透率更高的原因之一。
企業(yè)會(huì)員用戶的的數(shù)據(jù)來源不僅有企業(yè)內(nèi)部自有數(shù)據(jù)，同時(shí)通過社交媒體、支付、郵件、廣告、搜索引擎等渠道，增補(bǔ)會(huì)員標(biāo)簽數(shù)據(jù)，使得的會(huì)員的畫像更加精準(zhǔn)。從媒體內(nèi)容偏好、行為觸點(diǎn)偏好、社交媒體行為等多方面還原會(huì)員群像，從而幫助企業(yè)完成：產(chǎn)品組合營銷、個(gè)性化激勵(lì)、用戶流失預(yù)測(cè)等重要環(huán)節(jié)的數(shù)字化應(yīng)用。
以電商零售如何制定會(huì)員個(gè)性化激勵(lì)為例，從電商購買行為和互動(dòng)活躍度兩個(gè)維度，細(xì)化維度指標(biāo)并賦予不同的積分及權(quán)重，將此作為一對(duì)一定制化推送內(nèi)容的基礎(chǔ)，并根據(jù)積分分級(jí)，予以不同會(huì)員特權(quán)，在潛移默化中培養(yǎng)會(huì)員的購買習(xí)慣及忠誠度。
會(huì)員個(gè)性化激勵(lì)
另外，隨著市場(chǎng)同類產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)愈加激烈，品牌對(duì)于用戶流失的警惕也日漸敏感。在用戶流失預(yù)測(cè)方面，會(huì)員體系數(shù)據(jù)的價(jià)值更高。如，通過RFM模型描述會(huì)員的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項(xiàng)指標(biāo)，來判斷會(huì)員價(jià)值狀況；對(duì)于會(huì)員留存周期管理，日留存率、周留存率、月留存率則意味著新用戶的留下意愿、轉(zhuǎn)化比例及產(chǎn)品的生命周期……針對(duì)會(huì)員數(shù)據(jù)進(jìn)行的一系列多維度評(píng)估是指導(dǎo)下一步會(huì)員營銷管理的重要依據(jù)。
在激活會(huì)員制商業(yè)價(jià)值的過程中，不僅是幫助企業(yè)完成各環(huán)節(jié)的高效率運(yùn)營，更重要的是，轉(zhuǎn)化率的提升將促使用戶與企業(yè)得以建立起正向情感，讓用戶和商家在長期穩(wěn)定的關(guān)系上獲得雙贏。
【關(guān)于我們】泰一數(shù)據(jù)是泰一指尚（股票簡(jiǎn)稱:浙江富潤，股票代碼：600070）旗下數(shù)據(jù)商業(yè)服務(wù)品牌，依托于國內(nèi)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)技術(shù)實(shí)力及持續(xù)的產(chǎn)品創(chuàng)新，T-DATA致力于發(fā)掘大數(shù)據(jù)的商業(yè)價(jià)值，幫助客戶實(shí)現(xiàn)市場(chǎng)決策執(zhí)行，實(shí)現(xiàn)將數(shù)據(jù)信息轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品能力。 T-DATA深入金融、教育、房產(chǎn)、汽車、電商、快消、3C、娛樂等眾多垂直行業(yè)，生成千億級(jí)標(biāo)簽。利用獨(dú)有的數(shù)據(jù)挖掘算法、個(gè)性化的標(biāo)簽體系、全網(wǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)分析以及可視化展現(xiàn)技術(shù)，為客戶實(shí)際的全業(yè)務(wù)場(chǎng)景提供消費(fèi)者洞察、品牌研究與媒介研究。基于大數(shù)據(jù)的商業(yè)信息洞察，幫助客戶實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用，建構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值發(fā)現(xiàn)和應(yīng)用創(chuàng)新能力。
