本文前半部分概述HZ项目中的亮点及相关重要模块，后面随想部分是自己的一些总结。
会员营销
HZ项目的亮点在通过丰富的营销方案带来业务的提升，营销的着力点在个体精准营销、会员群组精准营销、会员数据驱动供应链。
针对个体的实时精准营销
针对个体营销上主要是围绕单人去做商品、互动服务、教育品类推荐，相关提醒。
- 魔盒
每天每个会员推送一款特价商品，千人千面 - 知识库
宝宝今天6个月了，可以开始添加辅食，如米粉等 - 其他妈妈买了什么
买了这个商品的其他妈妈还买了什么 - 互动活动
新妈妈学院开学了，在线报名 - 不用猜，一定喜欢
由采购部定义主推商品（高毛利），结合会员标签推送 - 提醒
金卡即将到期，1月内消费即可延期 - 需求缺口
根据行业数据，告诉妈妈曾经买过的东西需要补货了
针对目标客群的营销活动设计
整个营销活动流程概括为以下：
规划营销活动——>利用会员模型分析会员数据——>筛选目标客户群——>全渠道执行营销活动——>会员营销活动分析报表、会员营销活动投入产出比分析报表
应用场景实例如下：
运用会员数据驱动供应链
这个的核心是根据商品需求模型计算的理论消费金额去对比当前消费金额，近而找出商品缺口，去采购、推广。流程如下：
分类模型——>缺口分析——>定向采购——>定制活动——>精准投放
会员报表
HZ项目输出报表如下图，这里可以参考其报表应用的目的，目前有分析会员发展健康度、分析会员消费行为、分析会员交互行为、分析会员帐户、分析会员异常积分、分析会员营销活动ROI、用于驱动的商品供应链、用于财务积分分摊。
用户触点
所有的营销活动都要落地到用户面前，HZ项目与用户的触点有线下门店、互联网（微信商城、APP）、 客服、短信
会员
对会员分类、分级、分群，这三种维度可以交叉组合，形成更加丰富的用户画像。
分类：按照年龄层分类，制作会员各年龄商品需求模型
分级：按照会员等级分类，制作各年龄段各层级会员权益
分群：会员标签
数据
营销活动的实施离不开数据的支持，HZ项目用到的算法、数据模型、形成的会员标签如下：
- 算法
- 聚类关联分析Apriori算法：在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析
- RFM算法：高价值低活跃、高价值高活跃、低价值高活跃度等
- ABC分类法：该分析方法的核心思想是在决定一个事物的众多因素中分清主次，识别出少数的但对事物起决定作用的关键因素和多数的但对事物影响较少的次要因素。
- Decision Tree决策树：分类算法的一种，简单但是广泛使用。是用二叉树形图来表示处理逻辑的一种工具。可以直观、清晰地表达加工的逻辑要求。特别适合于判断因素比较少、逻辑组合关系不复杂的情况
- K-Means 算法：Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。 Apriori（先验的，推测的）算法应用广泛，可用于消费市场价格分析，猜测顾客的消费习惯。
- 指数平滑法：生产预测中常用的一种方法。也用于中短期经济发展趋势预测。所有预测方法中，指数平滑是用得最多的一种。指数平滑法是在移动平均法基础上发展起来的一种时间序列分析预测法，它是通过计算指数平滑值，配合一定的时间序列预测模型对现象的未来进行预测。
-
数据模型：
档案数据模型、消费数据模型、品类数据模型、品牌数据模型、单品数据模型、积分数据模型、游乐数据模型、互动数据模型、市场属性数据模型、RFM模型
需求饱和度模型（年段商品需求模型、各年龄段互动服务需求模型、各年龄段育儿需求） -
会员标签
档案累数据、消费类数据、交互类数据、行为类数据、市场类数据
会员权益与利益
会员系统中实现用户自运营的方式是定义会员的权益与利益，让用户在这些规则下愉快玩耍。权益和利益表现载体是会员积分、会员等级、等级对应的权益，特点如下：
- 会员积分：积分规定、积分获取、积分使用、积分营销
- 积分规定
- 条件平民化：会员在各渠道消费可以获得积分（含促销活动）
- 时效规范化：12个自然月
- 流程标准化：积分兑换，积分调整、增减等多种形式积分营销系统标准操作流程。系统自动触发，减少人工量。
- 积分获取
- 规则差异化：特权特价，不同等级获取积分比例存在差异化
- 渠道多样化：多渠道获取会员积分（消费、活动、异业等）
- 积分使用
- 形式多重化：积分内部使用，积分兑换赠品、券，积分抵扣现金
- 方式多样化：与异业或者供应商积分外部流通
- 积分营销
- 情景丰富化：营销活动围绕积分展开，提升内部积分流通速度，会员与公司实现共赢
- 营销人性化：积分到期前多种方式提醒、推送营销活动，刺激潜在顾客消费
- 会员等级：分级标准、分级有效期、分级权益、等级营销
- 分级标准
- 分级标准化：按照会员经验值进行分级条件判断，等级可进可退
- 升降自动化：
普通会员，有效期内 消费 < XXX
银卡会员，有效期内 XXX <= 消费 < XXX
金卡会员，有效期内 XXX <= 消费 < XXX
铂金卡会员，有效期内 消费 >= XXX - 分级有效期
- 时效规范化：定义等级有效期
- 分级权益
- 权益差异化：不同等级权益不同，不同年龄段权益不同
- 等级营销
- 营销人性化：会员等级到期前多种形式提醒推送营销活动，刺激潜在顾客群体保级消费
会员体验与服务
HZ项目中把与会员交互的的事件归纳为以下方面：
- 会员入会事物
- 入会渠道多元化：会员注册入会渠道分为线上渠道和线下渠道
- 线上渠道包括：官网、呼叫中心、微信及用户APP
- 线下渠道包括：门店客服、导购APP及收银APP
- 重复入会检验：各渠道入会会员资料进入CRM，手机号码为入会必填字段，且为主要入会标识，所有渠道注册入会前均有校验手机号码的功能及步骤
- 资料维护事物
- 会员资料实时共享：会员通过用户APP、微信及官网自主完善个人资料， 所完善内容统一记录在CRM系统中，会员可在各渠道看到已完善内容
- 会员资料修正标准化：会员申请修正会员资料，若完善手机号码或宝宝生日，需提供相应资料来验证其身份的真实有效性后，通过客服平台完善会员资料
- 会员资料补全奖励机制：会员通过完善会员资料可根据完成程度获取积分，系统根据每个字段的权重自动计算完成程度，以进度条的形式展现，达到某个进度即可获得该进度的积分
- 会员卡事物
- 卡挂失、停用、合并流程系统化：卡事务操作需会员提供虚拟卡或身份证复印件来验证身份，通过客服平台直接与CRM关联，确保会员账户安全性，减少公司损失
- 会员游乐事务
- 游乐信息透明化：会员可通过全渠道查询游乐、沙池次数
- 售卖渠道多元化：可通过用户APP/微信/官网/收银APP/门店POS购买
- 游乐退货流程规范化：通过客服平台依据原单，客服计算需要退还的金额，按照游玩一次，按照50元/次扣减，游玩2次及2次以上退款按照已用次数*30元进行退款，上限30次计算；其中赠送的游乐、沙池次数原数扣除，再依据退款规则退款
- 会员异常账户事务
- 会员异常账户标准设定：针对促销员、大宗销售、收银员、其他代刷卡人员设定不同标准，并设计成报表，实时跟踪异常账户情况
- 会员互动事务
- 互动活动系统化：互动活动作为会员账户一种进入CRM系统，会员可以多渠道报名（门店客服台、导购APP、会员APP、官网），签到表进CRM系统，可进行精准化营销活动
- 会员投诉事务
- 会员投诉系统化：客诉处理由系统支持，客服人员使用客服平台将会员投诉关联会员，线上、线下会员投诉记录打通，通过客服平台可查看会员不同渠道的投诉记录，全国各地所有的消费记录，且对投诉类型、投诉方式、投诉处理结果进行分类
随想
CRM系统核心价值是提供为用户服务的工具，未来的目标是通过自动化营销的方式去服务用户。
商家的核心诉求是追逐利益，CRM系统的核心目标就是在每个用户身上获得最大化的利益。实现这个目的我们可以对用户分类，针对不同类型的用户使用恰当的营销活动去刺激用户产生消费。
分类标准可以选择一些共性的特点去进行用户划分，划分后的同类人要拥有相同的消费心理，继而用同一套营销方案去刺激产生消费。
根据用户的生命周期，建立一套通用的营销体系。用户生命周期分为诞生期、成长期、成熟期、衰退期。针对不同生命周期的用户我们提供目标客群营销、个体实时精准营销，实现这些营销方案，我们需要搭建底层数据——>建立用户标签——>实现精准营销
- 底层数据模型
档案数据模型、消费数据模型、品类数据模型、品牌数据模型、单品数据模型、积分数据模型、游乐数据模型、互动数据模型、市场属性数据模型、RFM模型
需求饱和度模型（各年龄段商品需求模型、各年龄段互动服务需求模型、各年龄段育儿需求） - 用户推荐算法
实现这些需要实现对用户的分类、商品的分类及关联规则，可能用到的分类相关算法有：聚类关联分析Apriori算法、ABC分类法、Decision Tree决策树，关联规则算法有K-Means 算法、Decision Tree决策树。
根据这些数据模型、用户分类算法，我们可以自定义组合多维度的用户标签，并与用户生命周期的分类相组合，实现更加细分的用户组合。这些用户标签形成用户画像，实现精准营销还差商品画像，商品、用户之间的关联规则。
商品画像可以根据商品数据模型（单品、品类、品牌数据模型）、商品分类算法去形成画像。
商品、用户之间的关联规则可以根据商品需求饱和度模型、用户推荐算法、关联规则算法去打造。
在HZ的数据模型基础上，推荐Cohort Analysis数据模型，如下图：
这个报表可以形象的展示出会员的留存情况，例如：1月的新增的会员在2月、3月等消费情况。当我们根据各个维度去观察客户的留存情况时就可以很好的反应出公司的运营情况。
营销活动工作流程可以概括为数据采集——>数据整合——>数据分析——>数据应用
数据采集：数据采集、清洗
数据整合：跨渠道数据整合
数据分析：会员标签、数据模型、推荐算法
数据应用：营销活动
会员系统中除了实现营销，另外一大核心是定义好会员规则，让用户自己愉快的玩耍。规则主要包含会员权益与利益，商家根据自身特点，对不同会员等级、不同用户生命周期指定不同的权益。
会员的利益还可以通过会员积分去体现，商家需要定义好积分的获取、使用、营销规则。
关于对会员系统最后的输出，商家最大核心诉求是通过会员营销、会员积分等手段实现业务的提升，未来我们可以考虑通过咨询、协运营等方式，深入商家的运营工作中去，同商家一起实现最终目标，在这个过程中完善自身的产品，同时把这些运营经验覆盖到更多商家中去，实现自身业务的增长。
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