消費企業“主動造血能力”的引擎 — — 存量會員營運分析 1. 一、消費新形勢下，會員客群正在發生哪些變化？2. 二、對於會員營運事業的經驗邏輯&鏈路思考2.1 核心問題一：“他們是誰？” — — 開啟已擁有的會員群體2.2 核心問題二：“需要什麼？” — — 找到他們需要的商品2.3 核心問題三：“如何運作？” — — 尋找匹配項與發力點3. 三、總結：會員營運給企業帶來的價值隨著全球經濟低迷的持續影響，許多行業都面臨著前所未有的變革與挑戰。然而，在這樣動盪的時期，卻有一個行業“悄悄復甦”。據資料顯示，2023 年上半年社會消費品零售總額同比增長 8.2%，最終消費支出對經濟增長貢獻率達 77.2%，比去年全年明顯回升，消費需求成為三大需求中拉動經濟增長的最主要因素。 在上述市場背景之下，消費零售企業一方面需積極拓展新事業開啟市場，向品牌集中化、產品多樣化、模式多元化方向轉型；另一方面，存量會員客群的營運成為消費零售企業自發性營運的的第二個核心抓手，這是考驗消費零售企業“主動造血能力“的關鍵核心。 因此，這篇文章數據君將從會員管理數位化經營視角出發，詳談會員營運的建設路徑與經驗總結。 1. 一、消費新形勢下，會員客群正在發生哪些變化？ 前文提到，整個消費行業正朝向品牌集中化、產品&模式多元化方向轉型，其本質為群體消費行為特徵的變化，而對應匹配的特徵是消費者開始逐步具備大牌觀念，追求個性需求，消費行為逐漸下沉。 而數據君基於對多家消費企業的會員客群業務現狀分析，總結出如下2個核心問題點： 1、缺少對會員的分層定位&差異化行銷 分層定位：對會員的分層定位大多透過會員卡等級進行，缺少復購率、活躍度等會員關鍵指標。對會員的分層，細分客戶特徵和附加價值挖掘深度不足 差異化行銷：目前行銷主要針對會員群體制定發券、滿減等活動，缺乏針對性，無法提升不同會員對其忠誠度 2、缺少會員營運全鏈路資料及資料分析意識匱乏 缺少資料：行銷活動的銷售情況經常到了晚上或者第二天才統計出來，對於活動過程中的客流量、客單價、銷售額等缺乏視覺化的過程資料追蹤 分析意識匱乏：以促銷商品為例，其依賴人工判斷，銷售人員通常會從滯銷、高庫存、新品等維度考慮選品，但缺乏透過資料，去對品類商品結構進行合理性評估，從而再進行促銷選品的分析意識。 2. 二、對於會員營運事業的經驗邏輯&鏈路思考 基於上述總結的核心問題，數據君認為會員營運在消費企業內其實是一個相當長線的任務。整個經營鏈路起點來自於面向自身擁有的“會員資產”的分析，進而基於已有貨品進行人貨場比配，最終確定如何設計營運行銷動作，並逐步迭代最佳化的過程。 而上圖，則是數據君基於部分消費企業會員事業的經驗提煉。 總結來看，消費零售企業在會員營運管理上，需要構建會員畫像，以消費者需求定位核心會員群體和商品，充分發揮使用者資產，打造企業級的會員營運閉環體系，即回答好“他們是誰” “需要什麼”“如何運作”這三個核心問題。 1. 核心問題一：“他們是誰？” — — 開啟已擁有的會員群體 面對“他們是誰”這個問題，消費零售企業的核心在於“會員畫像”的構建，利用分群策略以消費者價值驅動，同時綜合考慮消費者需求、購買行為、購買場景、消費主題等因素。 面向會員畫像的構建，RFM模型是一個繞不過去的內容和話題。常見的RFM模型大家都很熟悉，不過多贅述，僅在此給出一份基於RFM的迭代方案，以供參考： 基於此類指標設計，可以衍生一系列的分析拆解邏輯，示例如下： 值得一提的是，基於以上經營邏輯，數據君在調研時發現了一個看似“簡單卻又麻煩”的場景 — — 打標籤。即基於不同的邏輯屬性，給所有會員群體打上對應標籤。 在以往，大多數事業部員工會利用Excel去做標記及分析，但一方面Excel的標籤只能基於複雜的IF類函式公式展開，不僅書寫麻煩，調整起來更是難上加難，並且一位同事處理完後，其他人的閱讀成本相當高，久而久之負責打標籤的同事就成了”活字典”，資訊溝通效率極低。 但目前，在業內其實有更好的解決方法，即透過BI工具中的“條件標籤列”功能，敏捷調整會員分群場景，快速基於不同會員維度對客群進行分類，相容“且”與“或”的分析場景，並且可以反覆新增多種分類邏輯，快速構建客戶畫像的指標群。 舉個例子，比如我希望根據我的客戶進行一個快速的分類，基於歷史與近年的合作資料劃分一個標籤，分類出未來需要運作或者需要重新啟用的客戶。此時，就可以透過上述功能進行配置，快速將客戶分類貼上不同的標籤。 基於上述操作，我們便可快速根據分析需求，設計出符合自身企業需要的客戶分群畫像圖，這裡給出數據君過去調研的消費企業的分析圖表參考： 2. 核心問題二：“需要什麼？” — — 找到他們需要的商品 基於會員的基本消費資訊可以初步切分出會員的分佈與結構性組成，下一步則需要我們找到與各類客群匹配的商品。那麼，我們要做的就是從會員資料中找出他們真正需要的商品，所以面向會員的消費行為分析會在RFM模型等基礎上，衍生出一個完整的多層級分析體系，數據君將其稱為“多級會員分析鏈路”：從“消費前”到“消費中”到“消費後”的購物全流程，建立一個消費行為的資料體系。 這裡給出數據君總結的邏輯之一以供參考，整個分析鏈路基於不同的事業實體特徵，會衍生不同的價值體系： 整個體系鏈路中，最為重要的顯然是“消費中”的內容，對會員消費品類、商品、消費時段等進行監控，可作為精準行銷品類、品牌定位的依據。 在這裡，我們可以完成會員分析業務中最重要的“跨越”：從“會員分析”越向“人貨匹配”。 消費偏好的分析可以幫助我們構建一系列商品的目標池，這類目標池在分析的初期顆粒度上，往往無法抵達商品科目的最底層SKU，一般只能羅列一些中類，例如休閒食品中的乾脆小食、奶製品等。而繼續往下到達SKU的分析則同樣考驗行銷事業的功力，此處給出一個數據君曾服務過的某零售企業的行銷拆解邏輯： 此類分析需要依賴“會員經營”維度與“商品經營”維度資料的高頻聯動，在探索性分析過程中往往互為因果。 但數據君在深入企業實踐時發現，大部分企業在做探索式分析時，仍十分依賴Excel工具進行探究。即使是年收超百億的消費品巨頭，仍舊以傳統的Excel離線方式在處理展示資料，往往面臨資料版本不準、百萬資料堆在Excel等問題。想要實現一次月度會員分析報告或是選品彙報，就需要動輒幾個通宵甚至一週的時間處理資料。 可見，Excel限制了消費企業對於資料的管理&分析能力。而BI能做的就是幫助消費企業在傳統資料分析的基礎上，多走一公里，解決經營基於資料平臺的資料處理&聯動分析。 其中，FineBI作在資料聯動分析與探索方面做了針對性研究，透過類Excel的資料編輯探索邏輯，可直接聯動的分析操作配置，能快速解決消費企業在人貨匹配側高頻資料聯動的分析需求。 一切資料工具都是為了提效，而一切分析的目的都是嘗試找到經營的突破口，進而提升企業效益，我們已經找到了我們的客戶是誰，也大致定位到了他們需要什麼，最後的一步就是如何推動他們了。 3. 核心問題三：“如何運作？” — — 尋找匹配項與發力點 “運作”的實質是基於會員營運分析的差異化行銷動作。在行銷鏈路上，我們將會員的全生命週期可分為“拉新”→“促活”→“留存”→“轉化”→“裂變”，基於上述會員全生命週期，順應衍生出針對不同階段會員的行銷活動，並配予不同的行銷動作。 前文中，我們完成了對於會員畫像的研究和思考。在基於前置的會員選擇和商品選擇基礎之上，會設定全新的分析指標，數據君稱之為“拉動性指標”，即每類活動都存在一個拉動目的，該目的往往與消費零售企業的增長直接相關。拉動性指標之下往往會對應一系列的“支撐性指標”，而該類指標必須與一系列具體行銷動作相關，不一定一一對應，可能是多類指標對應多類行銷動作的資料，類似一個N:N的關係，總結起來可如下圖所示： 此類N:N的關聯關係在經營分析中往往錯綜複雜，我們需要同步解決多個“拉動性指標”與“支撐性指標”的關聯問題，同時解決基於行銷資料動態調整行銷動作的問題，資料不僅彙總困難，分析鑽取亦很困難。 舉個例子，大多數消費企業的資料配合過程往往是：由IT同事準備一張事業活動的Excel資料大寬表，而後事業部同事進行分析，但是事業部同事基於IT已準備好的一張實際寬表，導致事業部同事只能基於某一固定活動維度展開分析，在需要對多個活動交叉對比或多個支撐性指標對比分析時，此類分析模式與工具往往變得捉襟見肘。 因此，一種能最佳化IT經營資料配合模式，並能敏捷配置N:N等多型別資料的工具成為解決上述問題的“突破口”。 而BI就是這個“突破口”。在BI平臺上，IT能對資料進行全面整合，統一口徑，縮短IT與事業部同事之間的資料邏輯交流時間。同時事業部同事可自主完成想要的分析過程，不再單純依賴IT的開發排期，透過BI快速獲取自己想要的資料，如果想要嘗試去專門研究某個事業，或者探索相關問題，也可以基於平臺數據進行多維度交叉分析。 以我們消費零售中最為常用的“發券活動”為例，我們往往需要透過資料分析報表監控消費券的使用情況，分析各類會員的用券率和趨勢變化，及時發現異常用券情況，透過用券趨勢變化來實時調整行銷策略，提升行銷效果。根據以往數據君的調研，這個過程裡，在資料側我們其實在事業上會有以下幾個典型的場景： 首先，消費企業在一次活動中需要針對不同的消費券檢視消費情況，看看這些券發放了多少使用了多少，看看是不是真的活動有在執行； 其次，我們需要看一看這些券是否真的都發到了需要行銷的人那裡，這就需要我們對應看下收到券的人，與我們預期的會員人群是否匹配，需要看下對應收到消費券的會員明細清單； 最後，我們會研究下，消費券的活動是否真實的拉動了我們的收入，如果拉動了，收入的增長是消費券的關聯又有多少。 這幾個過程，在一次會員行銷的過程中常常出現，歷史溝透過的不少事業部老師都表示，歷史往往是從一線收集很多的券碼發放資料，然後線下去和會員資訊做個關聯進行對比，而後再匯出一份經營的資料表，總體制作成一份PPT，再進行活動內容的整理和彙報，整個過程費時費力。 但仔細梳理，會發現這些事情，其實總結起來，就是面向經營分析時BI產品能夠協助的核心場景： 快速看到員工執行後的資料結果：這個分析內容可能是事業部同事自己製作的，也可能是IT團隊幫忙開發的，但是總體需要透過視覺化的方式，快速看到實際狀況； 快速找到自己想要的資料：透過企業級的平臺，便捷拿到口徑規範，能及時更新的經營資料； 快速研究事業推進中存在的問題：透過資料尋找答案，進而再次協助事業推進。 走到這裡，一次完整的會員營運動作已經接近尾聲。流程的最後，是一次總結與回顧，透過活動中設計的“拉動性指標”與“支撐性指標”，我們可以一次次透過活動價值反饋會員畫像，檢視流失會員、活躍會員變化，最佳化會員結構，逐步迭代完成閉環的會員營運分析。 3. 三、總結：會員營運給企業帶來的價值 回顧整個會員營運的經驗邏輯與鏈路，我們可以發現會員營運分析是一次由消費者價值驅動的內部經營變革，其是透過“人貨匹配”“行銷拉動”等嵌入企業毛細血管中的經營動作，最終反作用於整個消費企業的經營管理體系當中，成為驅動消費企業再次增長的內生引擎。 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94685,94685#msg-94685 Tue, 22 Sep 2026 05:35:39 +0800 Phorum 5.2.7 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94685,94685#msg-94685 消費企業“主動造血能力”的引擎 — — 存量會員營運分析 http://mepopedia.com/forum/read.php?516,94685,94685#msg-94685
  1. 1. 一、消費新形勢下，會員客群正在發生哪些變化？
  2. 2. 二、對於會員營運事業的經驗邏輯&鏈路思考
  3. 2.1 核心問題一：“他們是誰？” — — 開啟已擁有的會員群體
  4. 2.2 核心問題二：“需要什麼？” — — 找到他們需要的商品
  5. 2.3 核心問題三：“如何運作？” — — 尋找匹配項與發力點
  6. 3. 三、總結：會員營運給企業帶來的價值
隨著全球經濟低迷的持續影響，許多行業都面臨著前所未有的變革與挑戰。然而，在這樣動盪的時期，卻有一個行業“悄悄復甦”。據資料顯示，2023 年上半年社會消費品零售總額同比增長 8.2%，最終消費支出對經濟增長貢獻率達 77.2%，比去年全年明顯回升，消費需求成為三大需求中拉動經濟增長的最主要因素。

在上述市場背景之下，消費零售企業一方面需積極拓展新事業開啟市場，向品牌集中化、產品多樣化、模式多元化方向轉型；另一方面，存量會員客群的營運成為消費零售企業自發性營運的的第二個核心抓手，這是考驗消費零售企業“主動造血能力“的關鍵核心。

因此，這篇文章數據君將從會員管理數位化經營視角出發，詳談會員營運的建設路徑與經驗總結。

1. 一、消費新形勢下，會員客群正在發生哪些變化？



前文提到，整個消費行業正朝向品牌集中化、產品&模式多元化方向轉型，其本質為群體消費行為特徵的變化，而對應匹配的特徵是消費者開始逐步具備大牌觀念，追求個性需求，消費行為逐漸下沉。



而數據君基於對多家消費企業的會員客群業務現狀分析，總結出如下2個核心問題點：

1、缺少對會員的分層定位&差異化行銷

分層定位：對會員的分層定位大多透過會員卡等級進行，缺少復購率、活躍度等會員關鍵指標。對會員的分層，細分客戶特徵和附加價值挖掘深度不足

差異化行銷：目前行銷主要針對會員群體制定發券、滿減等活動，缺乏針對性，無法提升不同會員對其忠誠度

2、缺少會員營運全鏈路資料及資料分析意識匱乏

缺少資料：行銷活動的銷售情況經常到了晚上或者第二天才統計出來，對於活動過程中的客流量、客單價、銷售額等缺乏視覺化的過程資料追蹤

分析意識匱乏：以促銷商品為例，其依賴人工判斷，銷售人員通常會從滯銷、高庫存、新品等維度考慮選品，但缺乏透過資料，去對品類商品結構進行合理性評估，從而再進行促銷選品的分析意識。

2. 二、對於會員營運事業的經驗邏輯&鏈路思考



基於上述總結的核心問題，數據君認為會員營運在消費企業內其實是一個相當長線的任務。整個經營鏈路起點來自於面向自身擁有的“會員資產”的分析，進而基於已有貨品進行人貨場比配，最終確定如何設計營運行銷動作，並逐步迭代最佳化的過程。



而上圖，則是數據君基於部分消費企業會員事業的經驗提煉。

總結來看，消費零售企業在會員營運管理上，需要構建會員畫像，以消費者需求定位核心會員群體和商品，充分發揮使用者資產，打造企業級的會員營運閉環體系，即回答好“他們是誰” “需要什麼”“如何運作”這三個核心問題。

1. 核心問題一：“他們是誰？” — — 開啟已擁有的會員群體



面對“他們是誰”這個問題，消費零售企業的核心在於“會員畫像”的構建，利用分群策略以消費者價值驅動，同時綜合考慮消費者需求、購買行為、購買場景、消費主題等因素。

面向會員畫像的構建，RFM模型是一個繞不過去的內容和話題。常見的RFM模型大家都很熟悉，不過多贅述，僅在此給出一份基於RFM的迭代方案，以供參考：



基於此類指標設計，可以衍生一系列的分析拆解邏輯，示例如下：



值得一提的是，基於以上經營邏輯，數據君在調研時發現了一個看似“簡單卻又麻煩”的場景 — — 打標籤。即基於不同的邏輯屬性，給所有會員群體打上對應標籤。

在以往，大多數事業部員工會利用Excel去做標記及分析，但一方面Excel的標籤只能基於複雜的IF類函式公式展開，不僅書寫麻煩，調整起來更是難上加難，並且一位同事處理完後，其他人的閱讀成本相當高，久而久之負責打標籤的同事就成了”活字典”，資訊溝通效率極低。

但目前，在業內其實有更好的解決方法，即透過BI工具中的“條件標籤列”功能，敏捷調整會員分群場景，快速基於不同會員維度對客群進行分類，相容“且”與“或”的分析場景，並且可以反覆新增多種分類邏輯，快速構建客戶畫像的指標群。

舉個例子，比如我希望根據我的客戶進行一個快速的分類，基於歷史與近年的合作資料劃分一個標籤，分類出未來需要運作或者需要重新啟用的客戶。此時，就可以透過上述功能進行配置，快速將客戶分類貼上不同的標籤。

基於上述操作，我們便可快速根據分析需求，設計出符合自身企業需要的客戶分群畫像圖，這裡給出數據君過去調研的消費企業的分析圖表參考：



2. 核心問題二：“需要什麼？” — — 找到他們需要的商品



基於會員的基本消費資訊可以初步切分出會員的分佈與結構性組成，下一步則需要我們找到與各類客群匹配的商品。那麼，我們要做的就是從會員資料中找出他們真正需要的商品，所以面向會員的消費行為分析會在RFM模型等基礎上，衍生出一個完整的多層級分析體系，數據君將其稱為“多級會員分析鏈路”：從“消費前”到“消費中”到“消費後”的購物全流程，建立一個消費行為的資料體系。

這裡給出數據君總結的邏輯之一以供參考，整個分析鏈路基於不同的事業實體特徵，會衍生不同的價值體系：



整個體系鏈路中，最為重要的顯然是“消費中”的內容，對會員消費品類、商品、消費時段等進行監控，可作為精準行銷品類、品牌定位的依據。

在這裡，我們可以完成會員分析業務中最重要的“跨越”：從“會員分析”越向“人貨匹配”。

消費偏好的分析可以幫助我們構建一系列商品的目標池，這類目標池在分析的初期顆粒度上，往往無法抵達商品科目的最底層SKU，一般只能羅列一些中類，例如休閒食品中的乾脆小食、奶製品等。而繼續往下到達SKU的分析則同樣考驗行銷事業的功力，此處給出一個數據君曾服務過的某零售企業的行銷拆解邏輯：



此類分析需要依賴“會員經營”維度與“商品經營”維度資料的高頻聯動，在探索性分析過程中往往互為因果。

但數據君在深入企業實踐時發現，大部分企業在做探索式分析時，仍十分依賴Excel工具進行探究。即使是年收超百億的消費品巨頭，仍舊以傳統的Excel離線方式在處理展示資料，往往面臨資料版本不準、百萬資料堆在Excel等問題。想要實現一次月度會員分析報告或是選品彙報，就需要動輒幾個通宵甚至一週的時間處理資料。

可見，Excel限制了消費企業對於資料的管理&分析能力。而BI能做的就是幫助消費企業在傳統資料分析的基礎上，多走一公里，解決經營基於資料平臺的資料處理&聯動分析。

其中，FineBI作在資料聯動分析與探索方面做了針對性研究，透過類Excel的資料編輯探索邏輯，可直接聯動的分析操作配置，能快速解決消費企業在人貨匹配側高頻資料聯動的分析需求。

一切資料工具都是為了提效，而一切分析的目的都是嘗試找到經營的突破口，進而提升企業效益，我們已經找到了我們的客戶是誰，也大致定位到了他們需要什麼，最後的一步就是如何推動他們了。

3. 核心問題三：“如何運作？” — — 尋找匹配項與發力點



“運作”的實質是基於會員營運分析的差異化行銷動作。在行銷鏈路上，我們將會員的全生命週期可分為“拉新”→“促活”→“留存”→“轉化”→“裂變”，基於上述會員全生命週期，順應衍生出針對不同階段會員的行銷活動，並配予不同的行銷動作。

前文中，我們完成了對於會員畫像的研究和思考。在基於前置的會員選擇和商品選擇基礎之上，會設定全新的分析指標，數據君稱之為“拉動性指標”，即每類活動都存在一個拉動目的，該目的往往與消費零售企業的增長直接相關。拉動性指標之下往往會對應一系列的“支撐性指標”，而該類指標必須與一系列具體行銷動作相關，不一定一一對應，可能是多類指標對應多類行銷動作的資料，類似一個N:N的關係，總結起來可如下圖所示：



此類N:N的關聯關係在經營分析中往往錯綜複雜，我們需要同步解決多個“拉動性指標”與“支撐性指標”的關聯問題，同時解決基於行銷資料動態調整行銷動作的問題，資料不僅彙總困難，分析鑽取亦很困難。

舉個例子，大多數消費企業的資料配合過程往往是：由IT同事準備一張事業活動的Excel資料大寬表，而後事業部同事進行分析，但是事業部同事基於IT已準備好的一張實際寬表，導致事業部同事只能基於某一固定活動維度展開分析，在需要對多個活動交叉對比或多個支撐性指標對比分析時，此類分析模式與工具往往變得捉襟見肘。

因此，一種能最佳化IT經營資料配合模式，並能敏捷配置N:N等多型別資料的工具成為解決上述問題的“突破口”。

而BI就是這個“突破口”。在BI平臺上，IT能對資料進行全面整合，統一口徑，縮短IT與事業部同事之間的資料邏輯交流時間。同時事業部同事可自主完成想要的分析過程，不再單純依賴IT的開發排期，透過BI快速獲取自己想要的資料，如果想要嘗試去專門研究某個事業，或者探索相關問題，也可以基於平臺數據進行多維度交叉分析。

以我們消費零售中最為常用的“發券活動”為例，我們往往需要透過資料分析報表監控消費券的使用情況，分析各類會員的用券率和趨勢變化，及時發現異常用券情況，透過用券趨勢變化來實時調整行銷策略，提升行銷效果。根據以往數據君的調研，這個過程裡，在資料側我們其實在事業上會有以下幾個典型的場景：

首先，消費企業在一次活動中需要針對不同的消費券檢視消費情況，看看這些券發放了多少使用了多少，看看是不是真的活動有在執行；

其次，我們需要看一看這些券是否真的都發到了需要行銷的人那裡，這就需要我們對應看下收到券的人，與我們預期的會員人群是否匹配，需要看下對應收到消費券的會員明細清單；

最後，我們會研究下，消費券的活動是否真實的拉動了我們的收入，如果拉動了，收入的增長是消費券的關聯又有多少。

這幾個過程，在一次會員行銷的過程中常常出現，歷史溝透過的不少事業部老師都表示，歷史往往是從一線收集很多的券碼發放資料，然後線下去和會員資訊做個關聯進行對比，而後再匯出一份經營的資料表，總體制作成一份PPT，再進行活動內容的整理和彙報，整個過程費時費力。

但仔細梳理，會發現這些事情，其實總結起來，就是面向經營分析時BI產品能夠協助的核心場景：

快速看到員工執行後的資料結果：這個分析內容可能是事業部同事自己製作的，也可能是IT團隊幫忙開發的，但是總體需要透過視覺化的方式，快速看到實際狀況；

快速找到自己想要的資料：透過企業級的平臺，便捷拿到口徑規範，能及時更新的經營資料；

快速研究事業推進中存在的問題：透過資料尋找答案，進而再次協助事業推進。



走到這裡，一次完整的會員營運動作已經接近尾聲。流程的最後，是一次總結與回顧，透過活動中設計的“拉動性指標”與“支撐性指標”，我們可以一次次透過活動價值反饋會員畫像，檢視流失會員、活躍會員變化，最佳化會員結構，逐步迭代完成閉環的會員營運分析。



3. 三、總結：會員營運給企業帶來的價值



回顧整個會員營運的經驗邏輯與鏈路，我們可以發現會員營運分析是一次由消費者價值驅動的內部經營變革，其是透過“人貨匹配”“行銷拉動”等嵌入企業毛細血管中的經營動作，最終反作用於整個消費企業的經營管理體系當中，成為驅動消費企業再次增長的內生引擎。]]> frlily 資訊 Wed, 18 Dec 2024 14:34:21 +0800