如何做好會員的精細化分析、做到精準營銷呢？

主要從會員基礎分析、標簽分析、貢獻分析、RFM分析、滲透分析幾個角度進行分析，對不同會員進行差異化營銷，讓現存的會員能夠不斷產生消費行為，為公司帶來持續利潤。

一、基礎的會員分析

1、會員基礎分析

我們拿到會員的數據，首先需要對會員進行基礎分析，了解會員的年齡層次、區域分布、消費能力等情況，并實現標簽分析，刻畫用戶畫像。

2、會員級別定義

隨著會員的消費升級，會員的級別在不斷升級，根據會員的消費情況，我們對會員進行級別定義，一般劃分為：新顧客、返店客、固定客，并采用趨勢分析、對比分析、結構分析等分析方法對每一類會員的消費情況進行分析。

以某家化妝品企業為例，他們的會員級別定義如下：

• 新顧客：第一次進店的客戶
• 返店客：第二次、第三次購買的客戶
• 固定客：經常購買的客戶

通過對不同時間階段的銷售情況進行趨勢分析、產品結構分析，找出銷售額增長或下跌的主要原因，及時調整營銷策略。

分析云支持復雜算法計算會員級別，消費評級和忠誠評級也可通過復雜算法得到，會員明細為精準營銷提供依據。

3、會員結構分析

會員在逐步升級，我們需要進行結構分析，了解每個級別的會員數量、每個級別的會員為銷售帶來了多少價值、會員的變動情況等等。會員銷售占比，決定銷售的穩定性與市場滿足度。

了解非會員到新店客、新店客到返店客、返店客到固定客的轉換比例，洞察存在的產品、服務問題。

• 新顧客的占比低，會員以返店客和固定客為主，說明我們把精力、資金投入到傳統的市場、營銷渠道意義不大；
• 返店客的占比低，說明顧客的回頭率差，需要改進顧客服務；
• 固定客的占比低，這是一個危險信號，購買了幾次之后顧客不再光顧，那我們需要反思針對老顧客的服務是否出現了問題。

4、線上線下整合分析

很多企業也會遇到這些問題：會員不一定只在一個渠道中實現消費，有可能是到門店消費，也有可能是線上購物，尤其是疫情以來，更是加速了消費者選擇線上購物的趨勢，所以我們需要實現線上線下的整合分析。

分析云，能夠實現電商系統與零售系統數據的集成，通過“主數據管理”，統一標準和口徑，打通數據孤島，實現會員消費數據的整合，做出更精準的分析洞察。

二、RFM模型分析

基礎分析完畢，我們還需要借助一些模型工具，實現對會員數據更精細化的分析，其中最經典也是最常用的當屬“RFM模型”。

1、什么是RFM模型

R：最近一次消費發生的時間

用途：判斷會員生命周期，以做好周期營銷。

會員生命周期：蜜月期、活躍期、流失期、休眠期。一般定義3個月內屬于蜜月期，3-6個月屬于活躍期，而半年內沒有產生購物行為就已經進入到流失期了，超過1年沒有購物則是進入休眠期。對于化妝品行業來說，距離消費日期越近，產生下一次購買可能性越大。

F:一定時間內的購買次數

用途：一定程度上體現了客戶的忠誠度，代表著重復購買率，能夠看到顧客維護情況。

M:一定時間內的購買金額

用途：一定程度上體現了客戶的貢獻值。我們都聽說過“二八定律”，一般營銷主要針對貢獻值高的客戶。

RFM組合，利用記憶曲線，幫助會員一起復習與您第一次購物的美好記憶，引發下一次購物。

２、如何實現應用？

根據RFM組合，我們可以將會員分為四類：活躍會員、近期流失會員、中期流失會員和休眠會員。

活躍會員：近１個月或３個月購買的會員。

對于易耗品而言，結合產品生命周期，是進行二次營銷的最佳時間。例如購買的面膜，預計１個月內使用完，針對這些客戶在產品快用完的時候及時做出產品推薦會收到絕佳的效果；對于非易耗品，此時我們可以提供產品養護或關懷，推動關聯營銷。

近期流失會員：3-6個月購買的會員

我們根據F或M，再精細劃分為高質量會員、中質量會員、低質量會員。針對近期流失的會員，我們要對他們進行調查，是否對服務、對產品不滿意？可以做同類商品的推薦，通過使用優惠的刺激、活動的刺激等方式，帶動消費。

中期流失會員：6-12個月購買的會員

對于這些有半年沒來的會員，我們可以選擇老客戶優惠刺激、活動刺激、會員特權活動來刺激消費；此時，建議不要做同類商品推薦，因為這些會員很可能已經選擇了其他品牌。

休眠會員：1年前購買的會員

配合節假日、會員周年慶、門店周年慶等大力推薦，通過打溫情牌刺激消費。

基于會員RFM模型，構建360°會員視圖，實現門店差異化經營，為客戶提供定制化服務。

以上是一些基礎會員數據分析，RFM分析，能夠很快地發現一些數據規律，并做出初步判斷，但是想要做好會員運營，做到精準營銷，還需要進一步的數據挖掘，實現深度分析。

備注：以上報表呈現制作工具：數鑰分析云