做好會員用戶畫像分析，比消費者本身更懂自己

今年一月份的時候給大家分享過一篇關(guān)于會員數(shù)據(jù)分析的文章，原計劃的會員生命周期分析和會員用戶畫像研究分析因為時間上的原因給大家推遲到現(xiàn)在才發(fā)，期間有些同學(xué)還特地前來咨詢下篇什么時候發(fā)出來，這邊讓大家久等了。對于零售電商行業(yè)來說，我們除了需要通過運營策略使得會員數(shù)量不斷增長引流之外，如何遠離一錘子買賣，將已得的會員做寬作深，讓現(xiàn)存的會員能夠不斷的產(chǎn)生消費行為，為公司帶來持續(xù)的利潤回報這個也是非常重要的。本文將從會員生命周期分析、會員用戶畫像分析、會員運營策略三大部分與大家進行深入的會員精細化運營分析，同時也歡迎各位同學(xué)們能夠一起交流和討論。

——本文所使用數(shù)據(jù)分析工具為FineBI4.1

會員生命周期分析

首先，我們?yōu)槭裁葱枰芯繒T的生命周期呢？因為你的會員在所處的每個階段所最適合的運營策略都是不一樣的，傳統(tǒng)的粗獷式運營已經(jīng)不能再能夠滿足當今時代的需求了。通常來說我們可以把會員的生命周期分為：普通消費者——>顧客/客戶——>新會員——>活躍會員——>睡眠會員——>流失會員這五大階段。其中：

普通消費者

普通消費者泛指平臺或者商鋪的所有潛在顧客，目前還沒有產(chǎn)生過消費行為。對于這一部分潛在客戶，我們需要做的運營工作主要是通過新用戶折扣優(yōu)惠活動，來引導(dǎo)這批消費者在平臺產(chǎn)生第一次消費行為，進而轉(zhuǎn)化為平臺的會員用戶。

顧客/客戶

已經(jīng)在商鋪產(chǎn)生過至少一次消費行為的顧客。一般來說，是顧客/客戶但不是會員的情況一般來說是針對實體門店的，因為對應(yīng)網(wǎng)絡(luò)平臺來說，通常用戶在購買商品產(chǎn)生消費行為之前即需要注冊成為平臺的會員用戶。針對這一部分群體，對于線下門店我們則可以在顧客消費結(jié)束之后進行門店的會員優(yōu)惠折扣內(nèi)容推薦，引導(dǎo)顧客注冊成為會員。

新會員

已經(jīng)激活成為商鋪或者平臺會員的顧客。對于新會員這部分用戶群體，我們往往更想讓他們能夠更加活躍，從而產(chǎn)生二次甚至是多次消費行為。這邊跟大家分享一個新會員促進二次消費的一個運營方法，比如我們在給新注冊會員贈送一些優(yōu)惠券或者折扣時，可以限定其有效條件為第二次在平臺消費方可生效。

活躍會員

最近三個月內(nèi)有過消費行為的會員。對于平臺的活躍會員，我們可以通過FineBI工具使用二八分析方法，找出為平臺帶來80%價值的核心會員用戶（qavin、aaron、grace、kelak、allen、mattel、martin、jack、alvin），給予更好的服務(wù)和資源傾斜。

通過向上營銷（根據(jù)既有客戶過去的消費喜好，提供更高價值或者其他用以加強其原有功能或者用途的產(chǎn)品或服務(wù)）以及交叉營銷（從客戶的購買行為中發(fā)現(xiàn)客戶的多種需求，向其推銷相關(guān)的產(chǎn)品或服務(wù)）方法，然后有針對性進行定向精準營銷。

睡眠會員

最后一次消費行為在最近的7~12個月內(nèi)，已經(jīng)睡眠了6個月的會員用戶。對于這部分會員用戶，我們則可以進行定向的睡眠用戶喚醒運營，通過郵件/電話推送相關(guān)最新優(yōu)惠活動，以期喚醒部分睡眠用戶。

流失會員

最近1年以內(nèi)都沒有產(chǎn)生過消費行為的會員。對于這部分客戶，除了需要做類似睡眠用戶的喚醒運營外，還需要更加有直接吸引力的優(yōu)惠規(guī)則方有可能成功召回部分流失會員，比如可以針對超過一年沒有產(chǎn)生消費行為的流失會員出臺大幅度優(yōu)惠活動以期召回部分流失會員。

如上圖所示，我們可以通過FineBI中的漏斗圖來進行某個月的會員生命周期數(shù)據(jù)分析。對于平臺來說，我們最直接關(guān)注的可能是平臺的用戶增長情況了，那么通過以上漏斗圖可以看出，平臺的新會員為5%，而流失會員卻占了8%，意味著這個月的會員減少率為3%，那么這是一個非常危險的信號，對于這部分流失的會員數(shù)據(jù)，我們需要繼續(xù)切片去分析出平臺目前存在的問題。其次平臺睡眠會員也相對較多，需要考慮做一些有助于睡眠會員喚醒的運營活動，改善平臺會員結(jié)構(gòu)。

會員用戶畫像分析

消費者購買行為分析是消費者數(shù)據(jù)分析研究中尤為重要的部分，因為會員作為消費者，研究消費者的消費習(xí)慣可以幫助企業(yè)或者平臺更加精準地制定營銷策略。所謂會員用戶畫像分析，其實就是根據(jù)會員的用戶自然特征、社會特征、行為偏好特征給會員用戶打上偏向標簽。而會員個性化營銷更多的就是給這些你掌握的不同人群定制他們專屬的服務(wù)。比如說我日常消費時經(jīng)常購買巧克力、餅干、糖果等零食，那么就建議給我多推送相關(guān)的人氣零食商品；再比如我平時經(jīng)常每周六晚上在網(wǎng)上購物，那么可以在這一時間段（避免過多的廣告推送引起消費者厭煩）開始給我定向推送一些熱門商品，這樣才能刺激用戶向你希望的價值更高的會員發(fā)展。

如上圖所示，比如我們希望統(tǒng)計出目前平臺會員的特征分布用戶畫像數(shù)據(jù)，那么可以通過FineBI工具中的詞云圖進行會員用戶的特征標簽數(shù)據(jù)統(tǒng)計，統(tǒng)計頻率高的會員特征在詞云中則文字顯示較大，統(tǒng)計頻率低的會員特征在詞云中則文字顯示較大。特別是對于電子商務(wù)等網(wǎng)絡(luò)平臺，我們在收集用戶的特征信息方面相對于線下門店有著天然的優(yōu)勢，比傳統(tǒng)零售便捷太多，那么我們可以輕松地分析每一位會員的用戶畫像特征，分類聚合，精準營銷。

會員運營策略

會員數(shù)據(jù)分析的終極目標是通過研究消費者的購買行為數(shù)據(jù)，以達到比消費者本身更加了解自己的目的。最終實現(xiàn)對消費者的定向精準營銷，最大化地刺激并且滿足其消費需求甚至是超越用戶需求，引導(dǎo)用戶開始產(chǎn)生消費行為，并且盡量地產(chǎn)生二次/多次消費行為，最終為企業(yè)帶來持續(xù)的利潤回報。

最后需要注意的是會員運營管理并不僅僅局限于做一些平臺的會員折扣、積分體系等促銷活動，因為這些活動都是面向所有會員的，雖然在折扣比例、積分比例等方面有所差異，但顧客并沒有得到個性化的服務(wù)。只有進一步給顧客提供個性化服務(wù)，才能最大化地提升客戶的忠誠度，挖掘其潛在價值。另外個性化服務(wù)和營銷的具體形式是很多的，比如在會員生日、節(jié)假日、紀念日等時機，給會員特殊的折扣、多倍的積分或贈送一份特別的禮品，讓會員在感動之余，在商場中慷慨解囊，滿載而回；定期邀請高端優(yōu)質(zhì)會員參加企業(yè)舉辦的會員俱樂部活動，進一步增加其對企業(yè)文化的認同感等等運營模式，建立活躍的用戶生態(tài)，最終實現(xiàn)平臺和用戶共贏、共享、共創(chuàng)，才是用戶運營的最高境界。

文：羅益德@帆軟數(shù)據(jù)應(yīng)用研究院

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