手把手教你搭建数据化会员体系,提高会员复购率(下).doc

手把手教你搭建数据化会员体系，提高会员复购率（下）

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这一次主要针对会员拉新、促活留存、数据驱动业务运营的结构和策略推演。
上期我们讲完搭建会员数据化运营指标体系的第一点：从潜在会员变为注册会员的拉新环节所需要关注的指标，现继续第二点：

2、针对注册会员和活跃会员的促活留存环节是运营者的最主要工作之一，我们日常按会员贡献率所做的会员分层分类、会员成长激励体系等都是在这个环节实行的，体现在数据上我们可以设立的指标体系包括了解会员消费力、和质量的体系，了解会员体验深度的体系和了解会员属性的会员画像体系。

（1） 会员规模和质量
● 活跃会员指标：活跃会员指在某统计周期的消费体验次数。活跃会员是衡量场地会员规模的指标。通常，一个场地是否成功，如果只看一个指标，一定是活跃会员总数。活跃会员根据不同周期可以分为日活跃数（分析体验高低峰时段）、周活跃数（分析高低风日）、月活跃数，通过优惠套餐组合，项目时段优惠、限时特价等具有针对性活动促销拉均客流。
● 新增会员指标：新增会员指标是衡量推广拉新渠道效果的主要指标；同时新增会员占活跃会员的比例也可以用来衡量门店的健康度。
● 会员留存率指标：会员留存率是在在某一统计时段内的新增会员数中再经过一段时间后仍然会到店消费体验的会员比例，并形成到店消费频次相对稳定的客群。（比如一次通过办新卡充500元送1000的活动，吸引100个新会员办卡，其中70个在半年内把1500元消费完后就不来二次充值了，那么这次活动的有效留存率只有百分之30%左右）会员留存率一方面反映会员质量，一方面也反映场地新引力，若该指标很低可在这两方面查找原因。
● 会员构成指标：会员构成是对终极周期内活跃会员的构成进行分析，以月活跃会员为例。月活跃包括本月回流会员、连续活跃N月会员，忠诚会员、高价值会员等，有助于通过新老会员结构了解活跃会员健康度。
（2） 会员参与度
会员参与度体系是衡量会员活跃度的重要指标体系。

消耗次数（耗币）：指在某统计周期内会员到店消耗次数。在进行数据分析时，一方面要关注消费次数的总量走势，另一方面，则需要关注人均消耗次数，即同一统计周期的消耗次数与活跃会员数的比值，如人均日消耗次数，则为日消耗次数与日活跃会员数的比值，反映的是每天每会员平均消耗次数。

最近一次消耗：会员最近一次到店耗币距离现在的时间，通过维度和分布的分析，也可在一定程度上反应活跃度。

消耗额：指在某一统计统计周期内会员在店游玩耗币的总值。消耗额还可以从人均消耗额（消耗额和活跃会员数的比值），机台消耗额等角度进行分析，是衡量游乐项目活跃度的重要指标。

消耗频率：同一会员相邻两次启动的时间间隔。我们通常要分析使用时间间隔分布，一般统计一个月内会员到店耗币间隔的活跃会员数分布。也可以通过不同统计周期(时间点不同，但跨度相同)的使用时间间隔分布的差异，以发现会员体验的问题，以及判断活跃会员的质量分类。

（3）会员画像
会员画像就是通过各种数据勾勒出会员的轮廓，凡是可以定义出会员属性的指标都可以放在会员画像里，包括性别、年龄、学历、收入、支出、职业、行业、个人兴趣爱好、商业兴趣、社交关系等等，维度越多，数据越丰富、会员的轮廓就越清晰，制定的营销策略就更有效。

比如我们的手机每天都会收到各种短信，邮箱里也经常收到广告邮件，且越来越精准的戳中你的点。如果你某个APP许久没有使用，收到短信提醒，或收到平台派发的优惠券，那就是运营人员基于数据分析才去的召回流失用户的措施。
同理，当我们搭建完会员体系后，通过会员活跃度、会员到店频次等维度报表可以分析出哪些被列入流失用户，根据这批会员以往的游乐偏好，制定特定套餐，通过群发短信等方式，激活召回，实现会员回流。

这一阶段主要是对流失的原因分析及制定相应召回激活沉睡会员、流失会员的方案，数据指标用来衡量工作效果。体现在数据指标上为流失和召回体系，包括流失率、到达率、打开率、打开点击率、回流率。

流失率：流失率和留存率是互为此消彼长的一对概念，某个统计时间后不再到店消费的会员比率，两个指标一般都是采用同期群的计算方式，但因为流失率有一定的滞后性，所以通常是通过查询留存率来预计流失率。

到达率：营销方案推送到达用户手机或邮箱的比率。

打开率：会员看到推送打开的比率。

打开点击率：会员打开后点击内容/链接的比率。

回流率：回流会员数与统计周期内流失会员的比率。

此阶段目标是让流失会员回流，但并非一蹴而就。推送的形式、推送发送时间、推送标题、发件人可信度高低、发送对象是否精准、实际内容与标题是否一致甚至页面排版都会影响到每一层的转化，最后呈漏斗状。

一、 数据驱动会员运营
完成结构化的数据指标体系搭建并不意味着运营体系的完成。数据本身没有价值，根据数据指标得出的策略才有价值，我们构建的数据指标都是基于客观现象的决策服务的，它帮我们制定和优化运营策略，也避免了店长等管理者的落后的经验主义以及主观臆测所隐藏的决策风险。
通过数据我们不仅是要知道场地的会员“是什么”和“有多少”，更重要的是要知道“为什么”？这是数据驱动业务的关键。
数据分析查找原因和运营策略优化是相互反复进行的，如果以会员的防流失为例。
防止会员流失的核心是降低会员流失率或延长会员的生命周期。造成会员流失的原因千差万别，有的是会员年龄的正常过度，比如高龄儿童对空间游乐消费减少。有的是推广过程中吸引了大量价值不高的会员，有的是游玩过程中产生疲惫感兴趣不断下降，只有找准会员流失原因才能推出有效的防止和召回策略，这都需要依赖数据指标来说明问题。
四、总结
1.搭建数据化用户运营体系的流程为：会员数据收集---构建会员数据化运营指标体系—数据驱动运营。
2.根据会员在场地体验的周期建立结构化数据指标体系，将会员运营工作数据化。
3.数据驱动业务，通过数据查找制定相应运营策略并通过继续观察数据不断优化。
搭建一个完整的会员体系需要建立在管理系统之上，我们油菜花系统总结3000+家门店运营管理出现的问题，开发出基于实际运营需求的多维度分析报表，已帮助万达宝贝王500W+会员的运营管理，极大提高了会员的忠诚度和消费度，为门店创收提供了正确决策。会员制的价值远远不只是一个优惠促销的特权工具，这需要管理者从思维上改变对它的价值判断，会员体系价值的发挥才能成为一种可能。