基于数据的会员营销管理！
一、会员营销好坏的评判指标；
运营里会员营销专员的KPI指标跟这个直接挂钩，判别会员营销效果很多人认为是转化率、客单价，客单量这类，其实这些影响要素太多，例如促销的影响要素。个人认为会员营销其实就是基于会员管理基础上主动营销的行为，效果考虑的，应该是主动出击的快捷（时间）、方式（技巧）、力度（会员优惠体系的建立）、反馈（会员对此的反馈）
看下图，会员的成长路线：
时间指标：
激活会员率：每月新增会员数/会员数
这个指标衡量的是，有没有及时把新引来的对店铺有响应的用户转化为新会员，这个指标的直接影响要素是吸引技巧/优惠与用户的匹配度；
技巧指标：
流失会员率：流失会员的用户数/会员数
这个指标衡量的是，营销方式把握整体的准确度， 有没有冒失，有没有忽略，为什么没有赢回，指标的直接影响要素是赢回营销技巧
力度指标：
会员交易额占有率：会员交易金额总数/店铺交易额总数
这个指标衡量的是， 你做的一切优惠体系究竟有没吸引力，这涵盖了客单价以及购买频次，个人认为这个可以作为会员营销的终极指标
反馈指标：
会员回头购买率：回头客中会员的数量/会员数
这个指标衡量的是，店内营销活动与会员营销的结合度，考量到会员对此段时间的粘性如何
二、会员体系的建立与预设条件设置
个人认为体系的建立有两方面：一是会员等级体系的建立；二是会员行为体系的建立； 会员等级体系的建立是静态的，会员行为体系的则是动态的，包括购买频率，时间、次数这些，一般是促使新客户升级为忠实客户/挽救流失客户；
具有实用性质的是，建立这两个体系的好处是更科学化地去管理：通过促发预设条件产生的
主动营销行为；这种预设条件的建立，也需要事先考虑好，所以会员营销前期的关键是三个： 会员等级体系的建立、会员行为体系的建立、预设条件的具体设置，预设条件是体系中的一部分，所以在下面讨论体系建立的同时，也会同时加入预设条件；
先说第一个，会员等级体系的建立
1、会员等级体系
会员体系的通用法则：
四等级：50%-60%/20%-30%/10%-15% /5%
如果店铺是初期，门槛放低点，但是，每个店铺发展到一定程度，积累了一定的会员基数后，个人还是认为要做精细化的调整，例如每隔半年改变一次规则，我觉得是有必要而且必须的。具体的计算方式是怎么样子呢？
首先，先计算好你原始会员体系的指标，如下：
看上图，上图的数据每个月都会变动，建议先剔除一些特殊的数据，例如会员周，会员日；然后参考价值贡献率，算好四个等级的比例，例如是4:3:2:1，这个时候你分区间的时候是不是很容易了，很精确了？只要你预设好第一个会员门槛的百分比，如最初级会员是60%-70%，以下的三个区间就很明显了；
还有种情况，如果你的价值贡献率不是阶梯式的,这回怎么办？问这个问题的时候，你先问自己为什么会出现阶梯？出现这种问题的最大问题就是：你没有做好实时监控：每天记录的数据，如果不是阶梯式的，那么你明天就该考虑对这个不“和谐”的等级会员群采取主动出击行动了！（个人建议会员专员每天需要做的事情包含这个）
会员等级体系的预设条件很简单，只要你给每个等级的会员设置好优惠的条件，每当有会员购买时，都会促发这些预设条件；等级体系的预设条件要根据消费者喜好去建立，换个角度说，是不同的行业目标群体所注重的东西是不一样的，例如饰品很多人都想有包邮，衣服更注重的的是减价，家电更注重的是运费跟减价；这个简单，一笔带过；
2、会员行为体系
会员行为体系的建立，是为了防止会员的流失，以及升级会员，影响会员购买的因素其实很多，所以在要根据会员做营销的前提，需要给会员贴上更多的行为标签，例如性别，年龄，购买时间，频率等等；这时候要提到的是：会员行为体系的预设条件，与会员等级体系的预设条件是可以交叉的，例如，想对一个年龄阶层的会员送优惠活动，这时候不仅促发了会员
行为体系的预设条件，同时也会促发等级体系的预设条件；
以下是行为体系的标签分类：
1.属性体系：包括姓名、性别、年龄、地域、生日、购买能力、联系方式等等；预设条件很简单，如一个衣服店在北方变冷时想对会员做优惠活动，这之后只要促发了地域条件，就可以针对北方的会员做优惠活动
2.活跃度体系：包括PV、平均访问页面数、停留页面时间，跳失率等等，都是用户粘性程度的指标。预设条件复杂，要通过对比量子统计的平均日均数，如果发现总体减低，这时候一般都是会员活动停歇了，需要去出击了；还有种就是指标减低（升高），购买金额却减低（升高），这时候要考虑产品是不是有问题了，需不需要给会员推荐其他的产品？
3.购买行为体系：包括购买时间、客单价、客单量、单次购买金额、累计贡献、购买频次、购买周期等等。这个预设条件是整个行为体系的最重要部分，针对这个行为体系的指标，特别是购买周期，购买频次，对会员推荐新品时，或者新品上新周期应该与购买周期相同步；而且还可以根据购买周期/频次预设出会员的分类：新会员-老会员-忠诚会员-流失会员等，这样就会更容易针对不同分类会员运用不同的会员营销方式；
4.情绪体系：对有对产品退款、拒收、投诉、评价低等的会员做标签，这类会员短期内会有很多负面情绪，可以针对这类会员，隔着一段时间再去送道歉优惠（参考做法）
总结：给大家一个实用的建议，每日需要根据数据做调整的工作有：观察价值贡献率不是阶梯式，观察活跃度体系是不是有异常，观察购买行为体系以及情绪体系是否有异常；间隔的工作有：一是根据会员等级体系做固定的优惠活动（上新日、会员周等）；二是根据购买行为体系的预设条件去给予不同类型的会员做定向跟踪的优惠，譬如一个刚成为新会员的会员，一个变成流失会员的会员，你要跟踪这两个会员，让他们升级为老会员，让流失会员再次成为会员；
三、会员数据库的实效延伸运用
1、如何对会员进行消费者轮廓描述
以下是如何描述消费者轮廓的一个数据运用方法（仅是参考作用）
①从数据库选出一部分你的忠实客户
②对这部分忠实客户进行消费者轮廓描述，可以在表格里加上年龄层次等其他的参考要素；
③分析这些忠实用户有没有行为上的一些共性，情感上的一些共性？有的话，你是否对自己的目标群体有一个比较客观的认识？
④接着你需要干什么？寻找你的流失用户，新用户，再次分析描述，你需要做到的是：通过这些行为数据嗅出能供你使用的商业判断导向依据，否则什么都是浮云；
2、通用的精细化管理评价模型
上面讲了建立会员等级体系的一个方法，其实只是针对有一定会员基数的店铺的实用方式，写到这里了，想到了一个可以针对所有店铺的，特别是对小店铺的一种方法，可以用来做精细化管理。
先给大家阐述一个模型，RFM模型，最早由美国数据库营销研究所提出来，是会员管理的通行工具。在RFM模式中，R（Recency）表示客户最近一次购买的迄今时间，F（Frequency）表示客户的购买次数，M（Monetary）表示客户的累积购买金额；
如果我们对这三个参数设置不同的权重和计分标准，我们就可以对每个会员的价值进行定量评估，从而开展会员等级管理了；以下是大略图表：
如图，可以针对每个A/B/C/D?客户进行等级评估，算出合计你就会看到哪个会员重要，哪个不重要了，从而去做相应的营销行动吧！
第二篇：淘宝商城与淘宝的比较分析
1、淘宝商城与淘宝网的区别
信誉显示：淘宝商城店铺不显示信誉，不显示注册时间，如果没有重大的运营管理的失误，商城越是新店动态评分越高，新商城店铺在信誉动态评分方面甚至比商城老店铺还有优势；淘宝网注册店铺时间、个人信息都会显示在明显位置，所以淘宝网新店铺如果没有信誉累计是致命缺陷，对于店铺商品销售有着很大影响。
活动参与：淘宝商城店铺可以参加各种活动，而且很多活动只针对淘宝商城店铺开放；但是淘宝网店铺则有很多限制，如果是没有信誉的新店几乎没有参加活动的可能性。 橱窗推荐：两者都有橱窗推荐位，但是淘宝商城店铺商家可以将橱窗推荐了的商品设置“已推荐”，然而宝宝网店铺推荐位有限，一个5钻的商铺也只有50多个推荐位。推荐位的商品对于客户搜索时有着优先显示的好处。
平台服务：淘宝商城享有淘宝平台服务优势，每个淘宝商城店铺都设有淘宝小二负责，称为班主任，所以很多品牌都是在班主任的带领下做出来的，虽然现在新开的淘宝商城店铺没有了班主任，但是也会受到一些帮助诊断店铺的培训课程。然后这些服务在淘宝网上面是没有的。
销量累计：在当年淘宝商城累计销量不清零之前，消费者可以看到淘宝商城店铺商品累计销量达到上万件的非常之多，从而也成为了消费者购买重要参考指标，同样是淘宝默认搜索排名的重要指标。在反观淘宝网，淘宝网店铺是按照月销量累计，到下一个月月初则会自动清零。
收费标准：淘宝商城的店铺全部是需要缴纳不同档次的费用，少则几万，多则几十万上百万；淘宝网则不需要缴纳任何费用，出了特定销售商品类目需要缴纳1000元保证金外，无需任何投入。
2、淘宝商城脱离淘宝网后的优势
企业在商城开店后，每卖出一笔交易，都要按2%-5%不同的扣点给淘宝，也就是说淘宝在商城里可以赚到更多的钱。在商城里，会有更多的资源，更多的销售机会。这就是本质上的最大区别。
3、淘宝商城与淘宝网的联系
1、淘宝网店铺简称为C店，以个人的名义就可以开店的，不收费；而淘宝商城（天猫）则为B店，必须注册公司性质才可以开店，并且收取年费+技术服务费；
2、淘宝网与淘宝商城（天猫）可以理解为弟兄关系；
3、当然是淘宝商城（天猫）比较好的，如果有好的商品+好的进货渠道可以考虑淘宝商城（天猫）。
4、淘宝商城可否完全脱离淘宝网
短时间内，二者左右互搏的局面不可能根本上改变，淘宝网更难以再次成为创业者的孵化地。在B2C发展愈发强势、淘宝网声誉日下的情况下，淘宝商城的单独运营估计以后还会继续占用淘宝的链接，吸引客户资源，而且淘宝商城要重新进行大量品牌宣传，淘宝网客观上将被冷落。
5、总结
淘宝商城是淘宝网的一部分，淘宝网对淘宝商城起监督的作用。两者不可脱离。