[分享] 消費企業“主動造血能力”的引擎 — — 存量會員營運分析
隨著全球經濟低迷影響的延續，許多產業都面臨著前所未有的轉型與挑戰。然而，這段動盪時期中，卻有一個行業「悄悄復甦」。數據顯示，2023 年上半年社會消費品零售總額同比增長 8.2%，最終消費支出對經濟增長的貢獻率達 77.2%，比去年全年顯著提升，消費需求成為帶動經濟增長的三大需求之一。
在此市場背景下，消費零售企業一方面需積極拓展新業務，轉型為品牌集中化、產品多樣化、模式多元化；另一方面，針對現有會員群體的經營成為企業的第二核心重點，這是考驗零售企業「自主造血能力」的重要因素。本文將從會員管理的數位化經營角度出發，分享帆軟的經驗與建設路徑。
一、消費新趨勢下，會員群體有何變化？
整個消費行業正在朝向品牌集中化、產品與模式多樣化轉型，本質上是消費行為特徵的改變，顯示消費者開始注重品牌、追求個性化需求，消費行為逐步下沉。經分析多家消費企業的會員經營現狀，總結出兩個核心問題：
而筆者基於對數家消費企業的會員客群業務現狀分析，總結出如下2個核心問題點：
1、會員分層定位與差異化行銷不足
分層定位：大多數企業的會員分層僅依靠會員卡等級，缺乏復購率、活躍度等關鍵指標，客戶特徵細分不夠深入。
差異化行銷：目前行銷活動大多以發券、滿減為主，缺少針對性，難以提高會員忠誠度。
2、會員經營全鏈路數據及分析意識薄弱
數據不足：銷售情況通常延遲至隔天才有統計，缺乏即時的客流量、客單價等資料追蹤。
分析意識不足：例如，促銷商品選品僅靠經驗和高庫存等因素，缺少數據支持，無法有效分析商品結構。
二、帆軟的會員經營邏輯與鏈路思考
根據上述問題，帆軟認為會員經營是一項長線任務，業務鏈路的起點在於「會員資產」的分析，依據貨品進行人貨場匹配，並迭代最佳化行銷策略。以下是帆軟基於會員經營的經驗分享：
構建會員畫像：識別「他們是誰？」
構建「會員畫像」是核心，根據分群策略考量需求、行為等要素。RFM模型成為不可或缺的工具，透過標籤功能方便對會員進行分類。
基於此類指標設計，可以衍生一系列的分析拆解邏輯，示例如下：
以 BI 工具替代 Excel 打標籤的效率極高，能快速根據需求調整會員群組分類標籤，大幅提升分析效率。
找到會員所需的商品：了解「需要什麼？」
根據會員消費行為分析，建立「多層級會員分析鏈路」，從「消費前」到「消費中」到「消費後」的購物流程，打造消費行為資料體系。
會員分析最重要的是「人貨匹配」，透過分析消費偏好，逐步建立商品目標池，提升精準行銷能力。
實施行銷動作：探索「如何運作？」
基於會員的全生命周期，包括「拉新」、「促活」、「留存」等，規劃針對性行銷活動。
建立「拉動性指標」，結合「支撐性指標」，完善會員營銷分析。BI平臺可快速解決N多類型資料的分析需求，縮短 IT 與業務間的溝通流程。
例如，透過 BI 工具可即時監控消費券的使用情況，分析會員用券率及趨勢變化，實時調整行銷策略，大幅提高行銷效果。以前需手動處理的券碼發放資料，現在可在 BI 平台上快速整理並即時視覺化展示，減少業務分析的時間和成本。
三、總結：會員經營的價值
會員經營分析是由消費者價值驅動的企業內部業務變革，通過「人貨匹配」、「行銷拉動」等手段，反作用於企業經營體系，成為企業增長的引擎。這個引擎推動企業為消費者提供更精準的服務，累積更真實的會員資產。希望此引擎能助消費零售企業走得更遠。
