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怎样会员数据分析?需要你了解的会员数据3大分析

    Time: 2020-09-09来源:福运通

在当今互联网时代,随着各平台知识付费、音乐付费、视频付费等模式的开启,“万物付费时代”已经悄然而至。传统的粗犷式运营模式已经不再符合当今的时代潮流,如何在这样一个付费时代做好企业的精准化会员客户策略分析管理,成为当今时代人们尤为关注的话题。

在给大家分享自己的BI会员策略分析管理经验之前,先换位思考跟大家聊一聊我们自己本人作为某些商铺或平台会员群体中的一些痛点。

通常如果我们作为商铺或者平台会员,经常会收到各种特价、新品的促销短信,点开一看就感觉是那种一键撒网式毫无技术含量的群发短信我们在被这样的群发短信和电话轮番轰炸之后,在办理一些会员卡时都不太敢再预留自己的手机号码了,但是往往偶尔又怕错过他们的某些我们确实是感兴趣的会员促销活动,矛盾不言而喻,一旦客户容忍度低,也许就直接将商铺/平台拉黑屏蔽了。

以上类似场景在我们生活中的实际发生频次往往不胜枚举,说明大多数商铺或平台没有把消费者的数据真正用起来,还处于原始的跑马圈地的时代。但实际上对会员的数据分析一方面可以指导销售运营,另一方面还可以提高营销精准度(把对应的促销活动信息推送给最希望和需要收到的客户群体)。会员管理是一个很典型两极化管理,一方面会员的基数需要做大,另一方面会员营销却需要做小,否则很可能事倍功半。

通常我们做会员管理都会有以下几大误区:

1. 只注重开发新顾客,而忽视对老顾客的维护,也不关注顾客的流失情况(而事实上据某大型零售商充分的数据调研分析,一个老顾客的流失往往需要依靠十二个甚至更多的新会员方能弥补);

2. 不细分客户,对购买特价商品的客户极为关注,反过头来却忽视了对优质客户的照顾;

3. 跟会员国度沟通,沟通形式渠道单一,无特色;

4. 没有客户/会员生命周期管理,没有挖掘客户/会员本身能够产生的附加价值;

5. 把对会员运营管理当成是促销活动来做,而不是经营策略。

本文将从会员数据采集、基础会员数据分析、分析发掘会员价值、会员生命周期管理(下期更新)、会员购买行为(下期更新)研究五个方面,来给大家介绍自己通过BI工具实现会员客户策略分析管理的总结经验和心得,做到比你的会员更加了解会员本身的消费行为,发掘会员潜在价值,让你的会员更加“值钱”。

BI分析工具:FineBI

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一、会员数据采集

首先,我们的目的是进行会员客户策略分析管理,那么我们需要哪些基础数据呢?

理想状态下,通常需要譬如会员的姓名、性别、出生年月日、手机号码、邮箱、地址、公司、月收入情况等等信息。而实际想准确地收集和获取到这些信息有时候会比较困难,比如月收入、手机号码、地址等等。这时往往需要有一些技巧:比如采集会员收入情况数据时,不要让客户直接进行数据输入,让客户可以选择收入范围;另外对于手机号码,有时经常会遇到一些胡乱填写手机号码的情况,其实在这个WIFI时代,往往我们只需要通过一些商场或是其他登录注册/发送上网验证码的方式来获取到客户的手机号码;对于会员地址,我们可以采用给会员免费寄送试用品、小礼物等方式来进行数据获取;对于客户年龄,采用办理会员卡通过身份证绑定获取相关数据的方式会更加准确。

另外对于一些其他总要的客户数据信息,有时候我们通过一些付费数据获取渠道往往也是有必要的,毕竟通过一定成本获取到的用户其质量往往高于那些免费渠道的用户信息。有一点需要注意的是,作为商铺或者平台运营者,一定要懂得保护好自己的用户数据,因为这既是保护用户隐私,也是在保护自己的企业商誉。

在我们收集到了自己所关注的客户/会员信息之后,往往还需要对其中的一些异常数据进行数据清洗,保证好所分析的数据质量,这样得到的数据分析结果才是有质量和业务战略指导意义的。比如做运动服装零售的数据分析统计,有时候在做会员数据分析时,发现有5%的80岁以上的会员客户,另外居然发现其中还有不少的100岁以上的客户数据,有3%的会员年龄还在10岁以下,还有5%的客户没有性别,3%的没有联系方式。这些数据往往都是大概率有问题需要单独清洗剔除的,对于企业来说,我们可以通过设定基础数据准确性/完整率的kpi指标来提升企业原始的数据质量。

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关键词:会员数据分析