中国零售业在消费升级中进入了“新零售”时代。新兴的中产阶级汹涌崛起，并具有完全不同的消费心理和消费习惯。在互联网碎片化生活方式的引导下，他们也会更注重消费的体验感，会相对信任小众、可靠的新品牌，同时也希望通过消费模式的改变加入共同社群，从而找到志同道合的朋友，拓展自己的见闻，会员制度再也不单单是刺激消费的作用，而被新时代赋予了更多的社交意义。
▲会员制对消费者的好处是什么？
在电商和传统零售业的市场中，“会员制”的引入使行业具有更大的竞争力。除了为用户提供更优惠的福利外，还可以更有效地持续刺激消费。通过长期经营沉淀，它会随着时间的推移而筛选出一批持续贡献营业额的忠实用户。
▲我们可以发现，会员制对高端会员的一些显著优势
1、产品质量更好：
通常消费者注册会员都是为了买个放心，因此会员制通常反映了保障供应链质量的重要性。
不断优化供应链后端，实现商品更高品质与更低价格，为会员提供更好的购物体验。此外，对于上架商品进行正伪验证也是必不可少的，如有必要，还得提供正品的保险凭证。提高这些品质的成本是高端会员可以亲身感受到的，他们也愿意为此买单。
2、服务更专业：
即使是传统电商行业，现在也开始关注为优质会员提供提升体验的服务，并已开始设立“等级会员制”的门槛。
3、个性化：
某些新兴平台采用的“购物达人”制度，可以为会员提供投其所好且性价比更高的产品。同时，一些物美价廉的小品牌公司，也会因为专注于供应更垂直的客户和更优质的产品，从而有机会被推荐，并从中受益。
会员制使用的一对一服务模式，使消费者能重新拾起线下商店中面对面交流的良好体验。它可以利用更密切的沟通来促使“达人”和员工不断进步。会员管理方案是易商乐的主打核心，也是制定化方案最多的功能环节之一。
▲死板的数据会连累你，把财富拒之门外
过去，零售企业只会管理会员的消费记录、品牌偏好、名字、电话号码等死板的数据，基于这些浅显的维度去分析和管理会员，自然也得不出多少有助于营业额的信息。如果消费者在过去一年内到店消费次数较多，就会被认为“这是有消费能力的关键客户”。而消费次数较少，则是“没有潜力的顾客”，这种说法未免过于偏颇武断，企业很容易错失很多潜力顾客。
而当今，有赖于大数据科技的蓬勃发展，我们已经掌握更为全面描绘消费者的数据指标，如果需要对消费者有真正全面而深入的了解，就得通过更多的维度数据来分析消费者，例如：职业，住址半径，生活圈子半径，结合相关的非结构化数据来分析消费者的性格特征和审美取向。这些内在的、感性的标签很难一次性勾勒出来，但其对消费者的最终购买决策和消费行为具有决定性影响。
通过深入分析会员的显性和非显性兴趣习惯，就可以在不打扰消费者的情况下进行精准营销。
易商乐的会员管理系统，就是利用会员的长期购买的数据信息，计算会员显性及隐性的喜好趋向，来促成会员反复购买。
▲新零售时代，精细划分统计数据，以人为本，才是生财之道
在新零售时代，更多强调的便是人与人之间的联系。那么，企业该如何实现准确的会员营销以及如何提高消费者体验感？这里我们抛砖引玉，说一些大致的概念。
通常我们会从以下几个维度对一个自然人进行分析描述：
1.住址（家、学校、公司）2.职业 3.娱乐 4.应用喜好，例如手机中安装了哪种类型的应用程序更多、哪些应用程序使用时间更长； 5.线下消费爱好，例如在餐厅、服装店、酒吧等哪个营业场所的消费更多； 7、观影偏好，如会员更喜欢美剧、韩剧还是中式，倾向使用设备是手机还是iPad/电脑，观看时间段是在上班途中还是睡觉前。
诸如上述维度分析，可以描绘基本的消费者画像。除此之外，我们可以根据不同的行业需求定制一些行业标签。例如，母婴类标签，对于销售母婴产品的品牌来说就具有重要价值，它可以为不同行业的零售商提供更全面的消费者画像。
▲大数据光看没用，要会用
大数据不能直接改变消费者体验。也就是说，大数据对消费者体验的优化是间接的。当商家搞不清楚目标消费者是怎样的人时，只能向所有顾客发送骚扰信息，这将使消费者体验非常糟糕。然而，当企业了解消费者的个人特征和爱好时，推送的信息就会更准确地符合消费者的需求，体验感会非常好。归根结底，大数据使客户定位更加精确，企业的推广费用也就能更好的花在刀尖上。
会员制度的建设并不完全是为了满足短期盈利的需要，也是为了高质量和消费者忠诚度的保证，以便更精准地服务于会员客户。事实证明，服务好会员可以获得不菲的持续回报，因为只需要牢牢把握一批客户的心，就可以使其长期消费，让企业持续赚钱。
▲没有哪个时代，忠实的顾客有过那么高的含金量
未来，企业们服务客户再也不是口号说说就够的，必须保持一开始就保持为客户服务的初衷，并建立一整行之有效的会员管理体系，沉淀自己的品牌拥趸，为企业树立良好的声誉。而且要充分利用会员制的优势二次发展新顾客，从而实现人滚人，利滚利的可持续发展。
在新零售领域，会员不再是虚无缥缈，藏于雾云的上帝，而是企业必须摸地透透的金矿。
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