数据分析知识,会员分析的基本方法
零售企业间的竞争,归根结底是对顾客资源的争夺,会员管理必将在这场争夺大战中发挥越来越大的作用。
会员卡的静态数据,如年龄、性别、职业、单位邮编、单位地址。
会员卡的动态数据,如购物时间、购买商品种类、花费金额、购买频率,等等。
会员卡的级别状态,如VIP卡、金卡、银卡、普通会员卡,等等。
一、会员群体 基本信息分析和消费价值分析
基本信息分析: 如有效VIP男女比例,每年增减趋势;年龄比例、趋势等 消费价值分析: 1财富值:开卡率、会员卡总数、有效卡总数
2消费力:平均购买金额、平均购买数量、消费品类结构、VIP消费占比
3忠诚度:年月滚动流失率(流失率,如果一个零售品牌2010年6月底的有效VIP卡为6万张,而截止到2011年6月底有4万个顾客回来消费过,那12个月内的流失率就是33%。这个流失率是一个滚动概念,每个月都可以进行滚动分析,需要注意的是滚动的时间段务必统一。)、
年月周回购频率(回购频率是指在一段时间内顾客平均回来购买的次数,而平均回头购买天数是指顾客平均多少天会来购买一次)、平均回购天数
二、会员个体的数据分析
会员个体的数据分析:分级管理(明星、小息、负担) 指标:累计积分、忠诚度、消费能力
(未来的针对会员个体的数据分析方向应该是通过对个体的数据研究来指导企业人性化服务上面,需要我们能够比会员更了解他们自己。那时当顾客走进你的店铺的时候,店员的手上就已经拿到该顾客的购买习惯和偏好了,并且根据顾客的喜好也已经设计了好几套推荐方案。当你脱口而出顾客对服装款式和颜色的喜好时,顾客一定会被你折服的!)
“以客户为中心”的战略转变
1、对超市的消费者(会员)进行准确的多维度的有营销指导意义的划分,清楚掌握主要会员群体的不同的消费模式、消费特征和对超市的利润贡献程度,按照不同的战略目标,将有限的资源集中在那些最有价值的消费者(会员)群体上面,从而提高超市的营销效率和盈利水平。
2、对于有潜力的客户,通过数据挖掘分析,发现他们的消费潜力和提升空间,采取有针对性的相应的营销措施,提升这些消费者的消费金额和对超市的利润贡献,同时还能增加消费者对超市的好感、忠诚度和粘连度。
3、对于高价值高利润的客户,如何防止他们的流失?如何在流失的前期可以采取相应的措施加以积极挽留,从而大幅度降低此类客户的流失,数据挖掘可以通过分析建模,明确圈定最有可能流失的客户人群,提前预警,帮助超市保留核心会员消费者,降低流失的风险。
4、不同的促销手段、营销方式、奖励渠道,应该有各自不同的适应人群和特定消费者,如何优化营销效率,真正作到不同消费者收到的是他们最喜欢的营销的话语和渠道以及奖励,数据挖掘的“营销响应模型”可以有效提升营销活动的响应率和赢利回报。
5、什么样的不同类商品放在一起可以明显提高销售额,如何确定捆绑销售的具体策略和种类,“购物蓝分析”可以从成千上万的商品中发现最有价值的捆绑组合。
6、某特定商品的核心消费群体是什么样的特征和消费模式,如何通过精准的特征分析,满足这群核心群体并且有的放矢的有效复制更多的这样的优质客户?“核心消费者模型”可以有效提高营销效率和客户忠诚度。
会员管理
由于会员营销策略的单一,各企业的会员政策过于趋同,造成顾客的忠诚度并不高,没有起到理想的效果。有些企业会员管理甚至走入了误区。实际上,如果希望让会员管理真正成为竞争的利剑,应该做好以下几个方面:
第一, 发行的会员卡对于顾客来说,必须具有足够的吸引力。
有些企业发行的会员卡折扣和积分的力度太小,顾客消费一年才能得到一个几元钱的小礼物,而且除了享受很低的折扣和积分外,没有任何其他的鼓励措施。这样的会员管理只能是一个摆设。
第二,应该尽量保证会员资料的准确性。
据调查,目前绝大多数企业的会员资料是不够准确的,也不够完整。多数会员只是在办卡时随便填写了一下姓名等少量的信息,而且以后就再也没有更新过。准确而完备的会员资料是进行会员个性促销、会员消费分析的基本依据,其重要性应该引起零售企业的充分重视。为了鼓励会员提供准确的资料和主动更新其资料,企业应该推出一些好的措施,比如有的企业为了让会员留下准确的家庭住址,会在办卡的时候告诉会员:请您留下准确的地址,这样我们才能将礼物准确寄送到您的手里;为了让顾客留下准确的手机信息,可以告诉顾客:如果您通过手机短信开通会员卡,就可以获得商场赠送的200分初始积分;为了让顾客留下准确的身份证号,可以告诉顾客:如果以后您要对会员卡进行挂失和补办,必须提供正确的身份证号。
第三,对会员应该实行生命周期管理。
有相当多的企业对会员管理是粗放式的,只是一味地发展新会员,没有会员的升降级和淘汰管理。这样的会员管理不能集中企业的有限资源为高端顾客提供优质的服务,而是将有限的资源平均给了所有的会员。不断增加的会员数据量,也给企业信息系统带来了巨大压力,降低了系统效率,提高了维护成本。
第四,为会员提供个性化服务、进行个性化营销是会员管理的根本任务。
很多企业的会员管理仅仅局限在搞一些会员折扣、会员积分等促销活动,这些活动都是面向所有会员的,虽然在折扣比例、积分比例等方面有所差异,但顾客并没有得到个性化的服务。只有进一步给顾客提供个性化服务,才能提升客户的忠诚度,挖掘其潜在价值。个性化服务和营销的具体形式是很多的,比如在会员生日、节假日、纪念日等时机,给会员特殊的折扣、多倍的积分或赠送一份特别的礼品,让会员在感动之余,在商场中慷慨解囊,满载而回;根据会员的历史消费记录,通过统计分析,得出会员的消费频率、消费倾向、消费习惯等,然后在合适的时机向会员发送其最喜欢的促销信息,可提高其购物兴趣;根据会员在一段时期内的会员累计积分、累计消费等,通过统计分析,得出会员的贡献度,然后将其区分为不同级别的会员,对高端优质会员提供贵宾式的待遇,给其尊贵的感觉;通过统计分析,及时发现可能流失的高端会员,主动对其进行关怀,了解其意见,将其重新拉回企业的会员队伍;定期邀请高端优质会员参加企业举办的会员俱乐部活动,进一步增加其对企业的认同感等等。
第五,充分利用各种信息手段,全面拓宽会员关怀的渠道。
要充分理解和尊重会员的个性化需求,必然要求会员接触和关怀手段的多样化。传统的关怀手段主要有:店内广告、邮寄目录、电话问候、电子邮件、服务台提供服务等。随着手机的日益普及,手机短信正成为一个便捷、及时、低成本的会员关怀方式。可以通过短信的方式向会员发送生日祝福、个性化促销信息、查询积分和储值余额等,这种打破了时间和地域的沟通方式的优点是非常明显的。
第六,将会员管理和储值管理结合起来。
制约零售企业发展壮大的一个重要因素是资金的缺乏。在普通会员卡的基础上,发行具有储值功能的会员卡,是一个既提高会员忠诚度,又为企业募集和沉淀资金的好办法。但发行具有储值功能的会员卡具有一定的风险,必须考虑信息系统的安全性,应该选择那些信誉好、稳定可靠、具有多种安全保障措施的信息系统,对于储值卡的发行过程应该进行详细的库存记录。
第七,通过联名卡的形式,拓展会员的发展渠道。
近年来,各大银行都在不遗余力地推广各种信用卡,零售企业借此机会与各银行进行合作,可实现信用卡在商场购物积分,以鼓励顾客使用信用卡,这样可以与各银行共享一些优质的客户资源。当然,零售企业也可以与酒店、美容店、各种俱乐部等建立联名卡,共享客户资源。 第八,将会员管理和赠券促销结合起来。 赠券促销是一种常见的促销方式,一段时间以来非常火爆。但传统的纸质赠券有许多弊端,比如赠券不能找零;多笔交易累计送券的时候操作繁琐,效率很低;赠券比较容易出现伪造的现象。使用会员卡代替纸质赠券,一卡多用,上述问题就可以迎刃而解。对没有会员卡的顾客,也可以通过发放临时会员卡的方式实现。另外,使用卡式赠券还可以更加有效地控制赠券的使用范围,通过控制使用时间来调整客流等。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python作为一门功能强大的编程语言,已经成为数据分析和可视化领域的重要工具。无论你是数据分析的新手,还是经验丰富的专业人士 ...
2025-01-10完全靠数据决策,真的靠谱吗? 最近几年,“数据驱动”成了商界最火的关键词之一,但靠数据就能走天下?其实不然!那些真正成功 ...
2025-01-09SparkSQL 结构化数据处理流程及原理是什么?Spark SQL 可以使用现有的Hive元存储、SerDes 和 UDF。它可以使用 JDBC/ODB ...
2025-01-09在如今这个信息爆炸的时代,数据已然成为企业的生命线。无论是科技公司还是传统行业,数据分析正在深刻地影响着商业决策以及未来 ...
2025-01-08“数据为王”相信大家都听说过。当前,数据信息不再仅仅是传递的媒介,它成为了驱动经济发展的新燃料。对于企业而言,数据指标体 ...
2025-01-07在职场中,当你遇到问题的时候,如果感到无从下手,或者抓不到重点,可能是因为你掌握的思维模型不够多。 一个好用的思维模型, ...
2025-01-06在现代企业中,数据分析师扮演着至关重要的角色。每天都有大量数据涌入,从社交媒体到交易平台,数据以空前的速度和规模生成。面 ...
2025-01-06在职场中,许多言辞并非表面意思那么简单,有时需要听懂背后的“潜台词”。尤其在数据分析的领域里,掌握常用术语就像掌握一门新 ...
2025-01-04在当今信息化社会,数据分析已成为各行各业的核心驱动力。它不仅仅是对数字进行整理与计算,而是在数据的海洋中探寻规律,从而指 ...
2025-01-03又到一年年终时,各位打工人也迎来了展示成果的关键时刻 —— 年终述职。一份出色的年终述职报告,不仅能全面呈现你的工作价值, ...
2025-01-03在竞争激烈的商业世界中,竞品分析对于企业的发展至关重要。今天,我们就来详细聊聊数据分析师写竞品分析的那些事儿。 一、明确 ...
2025-01-03在数据分析的江湖里,有两个阵营总是争论不休。一派信奉“大即是美”,认为数据越多越好;另一派坚守“小而精”,力挺质量胜于规 ...
2025-01-02数据分析是一个复杂且多维度的过程,从数据收集到分析结果应用,每一步都是对信息的提炼与升华。可视化分析结果,以图表的形式展 ...
2025-01-02在当今的数字化时代,数据分析师扮演着一个至关重要的角色。他们如同现代企业的“解密专家”,通过解析数据为企业提供决策支持。 ...
2025-01-02数据分析报告至关重要 一份高质量的数据分析报告不仅能够揭示数据背后的真相,还能为企业决策者提供有价值的洞察和建议。 年薪 ...
2024-12-31数据分析,听起来好像是技术大咖的专属技能,但其实是一项人人都能学会的职场硬核能力!今天,我们来聊聊数据分析的核心流程,拆 ...
2024-12-31提到数据分析,你脑海里可能会浮现出一群“数字控”抱着电脑,在海量数据里疯狂敲代码的画面。但事实是,数据分析并没有你想象的 ...
2024-12-31关于数据分析师是否会成为失业高危职业,近年来的讨论层出不穷。在这个快速变化的时代,技术进步让人既兴奋又不安。今天,我们从 ...
2024-12-30数据分析师在现代企业中扮演着关键角色,他们的工作内容不仅丰富多样,还对企业的决策和发展起着重要的作用。正如一个经验丰富的 ...
2024-12-29数据分析师的能力要求 在当今的数据主导时代,数据分析师的角色变得尤为重要。他们不仅需要具备深厚的技术背景,还需要拥有业务 ...
2024-12-29