一、什么是门店公用会员卡
为将会员纳入零售企业的私域体系，在线下门店，导购都会引导客户进行注册，进而获得专属的会员卡，用以记录消费、获取积分，并享受对应的服务，如兑礼、折扣等会员权益。
通常，具有一定数据化管理意识的零售企业，一般都会有会员营销的相关指标：如会员重购金额、重购率等。但出于隐私保护、注册流程繁琐等原因，并不是所有来店消费的顾客都愿意注册会员卡。
因此，对于门店来说，这中间就产生了矛盾：总部要求考核会员的复购指标，但是会员又不愿意注册，即使会员回柜消费，也无法体现在重购金额KPI上。
面对此矛盾，门店给出的应对方案：用店员或相熟顾客的手机号注册会员卡，并将一些不愿意注册的顾客订单录入到门店会员卡中，这样门店会员相关的指标自然就很漂亮。
二、门店公用会员卡会有什么问题：
用某几个会员卡作为公卡，积累积分后内部消化礼品，甚至利用会员折扣吃价格差，导致应有的权益无法落实到真正消费的会员手上。
除损失这部分利益外，更严重的是绩效管理工具的失效：门店通过公用会员卡拿到的价差比绩效考核激励机制给的更多，所以绩效管理工具对门店无法产生激励作用，总部的战略、策略方向就无法在门店层面被有效执行到位。
这表面上属于管理问题，却实实在在对数据分析产生影响：
1. 无法反映真实经营
数据分析的本质是通过数据反应现实活动，进而可以运筹帷幄般地通过下数据指标这盘棋局，影响真实经营活动。但是一旦数据的真实性无法得到保证，也就是在棋局和真实活动之间蒙上了一层幕布。
业务方或领导在下决策时，自然就会有偏差，例如针对高复购率的门店推回柜优惠策略，最后统计时却发现活动效果不佳，那么不论是从哪个角度看，都很难发现原来是一开始门店的选址就是错误的。
再比如供应链、产品部门比较关注的“退货率”指标，深谙此道的门店老手可以利用促销折扣与正常售价之间的时间差，通过退货单来赚差价。进而使退货率指标虚高，影响上游的开发决策。
2. 分析模型的失效
数据分析师都掌握各种不同的分析模型，例如RFM用户价值模型。
RFM模型常见的作用是用于用户分群及通过RFM人群结构发现运营问题。在公用会员卡的影响下，门店的“重要价值用户”群体的占比肯定会虚高，导致在通过RFM模型进行增长机会挖掘的时候，会错误地将门店判断为”老客维护型“，进而建议采取针对老客的运营手段。
三、如何应对公用会员卡问题
对于公用会员卡的问题，最主要是要意识到它的严重性，进而在进行建模分析时，有意识地避开她。还可以通过以下手段来减少它的影响：
1、管理手段
这样的管理手段就比较多样，主要是和数据分析师工作不太相关，所以就不打算深入讨论。
2、数据清洗技巧
公用会员卡还是可以通过数据分析的手段识别出来，进而打上异常会员的标签。
这个过程很大程度上依赖业务经验及行业特型，如列出会员消费次数的分布，通过Turkey's Test、超过3倍标准差、一年消费不超过多少次等方式来识别离群值，只是这样的方法需要和业务确定一个阈值，避免过多地将正常的重要用户打上异常标签。
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