一张脑图讲透会员数据化运营：给你分析思路、模型和工具

老客户或者会员客户对企业来说是非常重要的收入来源，开发新客户的成本是老客户的8倍，所有非常有必要激活老客户。数据在会员客户维护中起着非常重要的作用。于是就整理了这份会员数据化营销脑图，包括：

会员数据化的具体应用场景，包括：

为预警事件设置阀值，自动触发应急处理机制

分析会员行为，为会员提供个性化、精准化和差异化服务

通过会员喜好分析，提高客户忠诚度、活跃度和粘性

通过会员分析，预防会员流失并找到挽回已经流失会员的方法

基于会员群体行为，更好的划分会员群体属性并挖掘群体性特征

基于群体用户和内容相似度，发现有价值的会员互动方式

基于会员生命周期的关怀管理，促进用户终生价值最大化

包括具体的分析方法：会员细分模型、会员价值度模型、会员活跃度模型、会员流逝预测、会员特征分析模型、营销响应预测模型。

例如通过营销响应模型可以得到：

一是：基于模型找到最可能产生购买转化行为的会员规则特征。例如最近一次购买时间在3个月以内、会员等级为3级以上、总订单金额大于3000、订单量大于10的客户。通过这些条件直接从数据库中筛选对应的会员列表，并可以对该会员列表发送营销活动。

二是：基于模型预测可能产生的订单转化数量、转化率（例如选择10000个客户，会有4000个客户产生转化），以及有转化客户的客单价（通过训练样本集选择有转化客户，然后用订单金额/会员量计算得到）大体计算出此次发送会员能得到的营销收入。这些信息可以作为此次营销活动计划提报的数据量化指标和资源申请的数据支持。

会员数据化运营