会员数据化运营

• 会员数据化运营概述

  会员数据化运营几乎是所有企业的必备运营工作，企业要生存必须有会员，无论企业处于那个发展阶段、企业规模如何、企业性质如何皆是如此。会员数据化运营辅助于客户关系管理（CRM），可以用来解决以下几方面问题：

• 会员的生命周期状态是什么？
• 会员的核心诉求是什么？
• 会员的转化习惯和路径是什么
• 会员的价值如何？
• 如何扩大市场覆盖、获得更多的会员？
• 如何更好的维系老会员？
• 应该在什么时间段、采取何种措施、针对那些会员做那些营销活动
• 在特定运营目标下，应该如何指定会员管理策略，包括行为管理、体验管理、增值服务、信息管理、营销管理、客户关怀等。

  传统的会员数据化运营更多聚焦在线上和线下的注册、购买会员，线下会员在注册转化之前的数据无法获取。在大数据技术的支持下，这种状态正在发生改变，借助于人工智能，深度学习等关键技术，可以将线上相对成熟的人脸识别、路径追踪等方面的应用逐步扩展到线下。这位线下会员完整生命周期的数据跟踪、识别和分析提供了基础。

• 会员数据化运营的关键指标
  • 会员整体指标

    • 注册会员数

    • 激活会员数

      激活会员根据激活时间周期的不同，可以细分为累计激活会员数、新增激活会员数。激活会员树可以延申出相对转化率指标：

      • 会员激活率：指注册会员中已经完成激活的会员比例

    • 购买会员数

      购买会员数是真正给企业带来利润的群体，可以延申出相对转化率指标：

      • 注册-购买转化率：从注册到购买的会员转化比例
      • 激活-购买转化率：从激活到购买的会员转化率

  • 会员营销指标

    • 可营销会员数

    • 营销费用

      • 营销媒介费用
      • 优惠卷费用
      • 积分兑换费用

    • 营销收入

    • 用券会员/金额/订单比例

    • 营销费率

      指会员营销费用占营销费用的比例

    • 单位注册/订单/会员收入

    • 单位注册/订单/会员成本

  • 会员活跃度指标
    • 整体会员活跃度

      整体会员活跃度用于评价当前所有会员的活跃度情况，通常以会员动作或关键指标作为会员是否活跃的标识。一般来说，会采用会员活跃度矩阵，通过业务定义的关键因素来判断整体会员活跃度（因素权重可根据企业自身情况定义）。

（本文内容来自本人学习Python数据分析与数据化运营后的笔记，后续会陆续进行更新，有兴趣的可以购买书籍自行阅读学习）