大数据时代,会员管理新套路在此!
会员制度(后文简称会员制),是一种基于会员管理的营销方法,商家通过将散客变为会员,分析会员习惯与需求,挖掘其后续消费力以汲取终身消费价值,并通过客户转介绍等方式,实现客户价值最大化。
有部分乐园在线下的实际地推中,会被反问:“我做了会员卡,平时也做点活动,门口摆展架之类的,服务也挺好的。但是你说的拉回头客、引新客、提升单价之类的回馈并没有出现啊?”
会员制不等于会员卡,会员卡是工具,承载在背后的会员制管理才是商家需要掌握的核心
★会员管理
目前很多乐园商家会员管理存在很多问题,比如:
1、开发新会员投入占比过度膨胀,旧客户关系维护服务占比紧缩,对会员流失反应不敏感。
2、消费限度更高的“冷静系”客户被忽视,商户过度关注购买特价的“狂热系”客户。
3、会员沟通频次过高,沟通目的过于直接,造成骚扰及反感,沟通渠道单一不了解客户的沟通习惯。
4、对客户各个生命周期缺乏管理,无法激活客户二次活跃。
5、缺乏长期的会员经营意识,简单将会员制理解成活动促销,拉低了会员的消费层次。
针对以上的弊端,我们需要手机会员数据,在管理系统中对异常数据进行清洗,通过程序筛选确保数据质量,形成直观报表为管理者提供决策支持,促进会员的二次消费。
根据会员的活跃度及消费额,我们可以大概可以归类成:
(1)高价值会员:场地年销售额贡献前15%。此类为场地最优质客群,不仅消费频次高,消费单价也高,通过系统筛选,尽可能实行“一对一”服务营销,在客户生日前邮寄生日体验券或邮寄其他礼品等。
(2)高忠诚度会员:场地年销售额贡献前50%,二次到店消费的间隔不超过30天。此类为场地的主流客户,也是老顾客,消费频率高且又有一定的消费能力。所以,我们要不时推出新出产品来吸引人群。比如,通过系统在淡季设定满赠、满减等营销手法来提升购买率。
(3)高单价会员:半年内平均有效消费排名前15%。单次到店消费大大高于人均金额。此类会员属于高端客户,近期内平均消费频率及消费金额都很高的客户,我们要提供个性化的感动服务及特殊优先待遇,高单价会员更是我们2/8客户人群,不建议不对他们做活动优惠。
(4)低价高频次会员:场地通过营销获取的收益排名前15%。此类会员单次消费金额较低但频次较高,属于贪小便宜但又有一定消费能力的客群。我们可以通过系统筛选,对他们多做营销活动,并做出适时提高他们的消费金额限度,利用让他们推广乐园场地知名度。
(5)低价低频次会员:场地通过营销获取的收益排名后15%。此类会员喜欢占便宜但又没有消费能力,有营销活动赠送就来,没有营销活动赠送就不来,每次营销响应时给企业现金贡献很低,或基本没有花现金,所以通过系统筛选出客户的消费行为后,我们可以锁定(营销黑名单),下一次营销活动时就不划入营销目标人群。
(6)沉睡会员:半年内没有消费记录的会员。针对这类会员,我们要定期关注客户流动及变化,通过沟通与交流收集睡眠客户的服务反馈信息,不断提高完善我们的管理与出品。通过推出唤醒营销活动,来吸引睡眠客户的再次光临。最大的目的是希望在这些沉睡会员的口中得到服务反馈,找出会员沉睡的原因,从而完善自身的服务和管理并找出营销短板。
(7)明显流失会员:三个月内消费频率大于累计消费频率的50%。此类会员如不维护很快将变成沉睡会员,所以我们要通过会员系统管理,时时掌握他们的动态,定期筛选出明显流失会员进行赠送等营销,激活他们的消费频率,让客户感受到我们的关怀。
根据会员等级、权利细分管理,优化服务!
学会会员管理,本质是优化服务、提升营收的条件!
会员管理,绝不是管理会员的人身和行为。而是针对会员的等级、权利、资产进行管理。普通乐园,通常只是坐等顾客上门。或者会做一些促销活动,通过水牌、传单、海报、横幅告知往来路人,但这样的传播不精准,会有顾客错过一些本来有兴趣的促销活动,而且无法根据顾客的偏好和真正需求来制定促销活动方案。
因此,为了提高顾客的消费频率和额度,用信息化手段掌握会员偏好,发掘其真正需求,精准制定营销策略,并提炼好适合会员的个性化卖点,确保精准送达会员。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面,主要包括数据的收集、整理、分析和可视化,以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能: 统计学基础:数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异,总体来看,入门并不算特别困难,但需要一定的学习和实践积累。 入门难度:数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程,它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展,随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长,企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术,每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法: 对比分析法:通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级,以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域,吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言,在选择成为一名数据分析师时,行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能,旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df: importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢,因此随着年龄的增长,从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据,可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科,旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师,需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能: 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的,Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行,因为它拥有丰富的库和工具,能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代,数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任,而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一,已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中,数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升,还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中,选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择, ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展,统计学的重要性进一步凸显,相关人才的 ...
2024-11-20