在當今網絡時代，隨著平台逐步開啟知識付費、音樂付費、影片付費等模式，我們已經步入了「萬物付費時代」。傳統的粗放型運營模式已經無法適應當下的需求，如何在這樣的付費環境中，制定精準的會員客戶策略和管理，已經成為企業必須重視的課題。
在分享我的BI會員策略管理經驗之前，我們不妨從消費者的角度出發，談一談自己作為某些商鋪或平台會員時的體驗和痛點。比如，當我們作為商鋪或平台會員時，常常會收到一堆促銷信息或新品推薦。點開一看，卻常是毫無針對性的群發簡訊，缺乏個性化服務。長此以往，消費者的耐心逐漸消耗，甚至可能選擇將平台拉黑。實際上，這一現象反映出大多數商鋪或平台未能有效利用消費者數據，依然停留在粗放型的「跑馬圈地」階段。通過會員數據分析，不僅可以提升銷售運作效率，還能提高行銷精度，將相關促銷活動精準推送給真正有需求的用戶群體。
會員管理是一個典型的兩極化過程：一方面，我們需要擴大會員基數，另一方面，行銷策略又必須精準細分，否則可能事倍功半。以下是常見的幾大會員管理誤區：
● 過於注重新客戶開發，忽視老客戶的維護與流失分析；
● 未細分客戶群體，過分關注特價商品購買者，忽略優質客戶的維護；
● 沟通方式單一，過度頻繁打擾會員；
● 缺乏客戶生命周期管理，未能挖掘會員的潛在附加價值；
● 將會員管理當作促銷活動來看待，而非長期經營策略。
本文將從會員數據採集、基礎會員數據分析、以及會員價值挖掘三個方面，分享我通過BI工具實現會員策略管理的經驗，幫助企業更好地了解會員的消費行為，挖掘潛在價值，讓會員變得更「值錢」。
一、會員數據採集
首先，會員數據採集是精準分析的基礎。理想情況下，我們需要收集會員的姓名、性別、出生年月、聯絡方式、地址等信息。然而，實際收集這些信息時，往往面臨諸多挑戰。比如，如何獲取真實的月收入數據、準確的手機號碼和地址等。這時，可以採用一些技巧，例如：
● 在收集收入數據時，提供收入範圍選擇，而不是直接讓客戶輸入；
● 使用Wi-Fi認證或活動參與來收集客戶的手機號碼；
● 透過送試用品或優惠券的方式，獲取客戶的真實地址；
● 透過辦卡時關聯身份證信息，獲取客戶年齡等。
對於某些必要的客戶數據，購買一些付費渠道的數據也是有效途徑。雖然成本較高，但獲取的用戶數據質量通常更好。需要注意的是，企業在收集和使用客戶數據時，要注重保護用戶隱私，避免泄露，以維護品牌的商譽。
二、基礎會員數據分析
數據採集完畢後，接下來便是會員基礎數據的分析。對於商鋪和平台而言，會員數據通常可以分為以下三類：
● 日常/每週關注指標：如新增會員數、開卡率、會員客單價、回頭率等；
● 月度/季度分析指標：如會員年齡分佈、性別分佈、會員增長率、流失率等；
● 年度研究指標：如新增開卡率、流失率、會員消費週期等。
這些數據可以幫助企業及時發現問題，進行調整。例如，利用四象限圖對會員流失率與新增率進行對比分析，找出哪些城市或區域的會員管理最為成功，哪些區域則需要改進策略。
三、分析挖掘會員價值
基礎數據分析有助於發現當前的運營問題，但要實現長遠發展，企業還需深入挖掘會員的潛在價值。通過用戶畫像分析，我們可以根據不同的客戶群體特徵來制定差異化的行銷策略。例如：
● 忠誠度：可以通過最近一次消費時間和消費頻率來衡量客戶的忠誠度；
● 消費力：通過消費金額和最大單筆消費金額來評估客戶的購買力；
● 價格容忍度：通過特價商品消費比例來評估會員的價格敏感度。
通過將這些指標綜合評分，可以繪製出會員畫像，並根據每個會員的特點，制定個性化的行銷方案，從而提升回購率和客戶滿意度。
例如，美國零售商Target通過分析女性客戶的購物記錄，發現某些女性客戶購買無香味乳液的習慣可能暗示她們懷孕。Target通過這一分析，提前向孕婦推送優惠券，幫助商家更精確地吸引目標客戶。
總結
通過BI工具進行會員數據分析，不僅能夠幫助企業實現精準的客戶分層與定位，還能深入挖掘會員的潛在價值。將數據轉化為實際的運營策略，將使企業在競爭中佔據先機。希望今天的分享能為大家帶來一些啟發，歡迎共同交流學習。
