會員顧客重要嗎？當然重要，看看你身邊的零售業或零售品牌們，基本是無一不會員制。你再仔細看看你會發現有的企業只是在模仿，而有的卻是在經營會員制。因為大家都把會員制當成穩定銷售來源的一種重要渠道了。大家都在攫取顧客的銷售價值，而很少有企業通過數據分析去挖掘顧客的附加價值！

      我把會員顧客的價值分為銷售價值和附加價值。銷售價值顧名思義就是會員可以帶來的相對穩定的顧客群和穩定的銷售額的價值，附加價值就是通過對會員的購買記錄進行分析從而創造差異化的管理以及根據分析結果指導決策的價值。本文不談策略，只談零售行業如何通過數據分析挖掘會員顧客的價值。

      在做會員數據分析之前，有一項非常重要的工作要做，那就是數據清洗。因為會員銷售記錄中有不少是有問題的數據記錄。目前所有的POS和CRM系統都不提供數據清洗的功能。一般來講有問題的數據體現在兩個方面：連續消費的卡（幾乎每天都有消費記錄，這種卡很可能是網絡卡或者是卡在店員手中），單次消費金額異常的卡（每次消費金額都很大，超出普通消費者的購買習慣。這種卡很可能是團購卡或網購卡）。這兩種消費應該都不是正常會員的消費數據，并且有時它會左右分析結論，所以要在正式的數據分析之前剔除掉。

一、會員群體的數據分析

      會員群體的數據分析，包括兩個方面：會員群體基本信息的分析和會員消費價值的分析。會員基本信息的分析包括會員的性別、年齡段、地域、職業、收入、開卡地屬性等。這部分分析主要是看顧客群是否和公司的整體策略相吻合，有無變化的趨勢，是否需要調整公司策略等。需要注意的是公司策略變化會影響數據規律的變化，比如調整商品結構或者提高開新卡的條件等。

下面是對某化妝品品牌VIP顧客的部分分析報告：


      針對會員顧客消費價值的分析我把它分為三個方面：財富值、消費力和附加值。會員顧客就像我們的個人財富一樣，需要我們倍加珍視和呵護。我們不但要分析他們的消費力，還需要挖掘他們的附加值，以便更好的服務于他們。請見下圖：


      有關財富值中的開卡率等于新會員卡數除以成交顧客數，這項指標和公司的開卡策略有莫大的關系。開卡率太高和太低都有問題，開卡率太高日后維護成本會增加，開卡率太低不利于財富值的增加。不同的企業會有不同的開卡率，這個值需要企業不斷地分析和調整策略，來達到一個平衡。一個企業的會員總數會不斷地累積變大，其中必然會產生很多沒有價值的會員卡，如果不加以區分會浪費企業的管理資源，所以很多企業提出了有效VIP卡的概念。零售品牌一般定義為滾動12個月內有消費或達到指定的消費金額的顧客為有效顧客，對于零售百貨和超市的時間點可以相應修改為6個月和3個月。

      和有效VIP卡相對應的是附加值中的流失率，如果一個零售品牌2010年6月底的有效VIP卡為6萬張，而截止到2011年6月底有4萬個顧客回來消費過，那12個月內的流失率就是33%。這個流失率是一個滾動概念，每個月都可以進行滾動分析，需要注意的是滾動的時間段務必統一。

      回購頻率是指在一段時間內顧客平均回來購買的次數，而平均回頭購買天數是指顧客平均多少天會來購買一次（注意這是回來購買而不是只是回來，因為回來而沒有購買的數據沒辦法被統計，未來的科技也許會支持這個指標的分析）。這兩個指標是相輔相成的，每個零售企業都希望自己的會員顧客經?；貋?，最好是天天回頭，實際上這些要求都是不現實。所以你會見到很多企業的促銷員天天去騷擾顧客，最后顧客不堪騷擾而離去。對于一個企業來說天天回頭是不現實的，但是我們完全可以一步一步的提高。下圖是一個零售企業的這兩個指標圖（虛擬數據），希望對大家有所啟示：


      如何利用這張圖？企業需要制定對應的策略來逐步提高這兩項指標，比如加強溝通，注意溝通技巧，改變促銷活動頻率等。溝通頻率需要和平均購買天數一致，絕對不能隨性。大家還可以留意一下大型超市的促銷期的長度，有的是10天，有的是12天，還有的是15天，這個值是和上面兩個指標相關聯的；

二、會員個體的數據分析

    會員個體數據的分析指標和群體分析指標大部分是一致的，也包括消費力和附加值的分析。只是我們更多把分析體現在個體差異和群體分類上。找到個體和群體的差異，制定對應的銷售策略。下圖是某零售百貨部分VIP會員的四象限分級管理圖（X軸代表顧客的年回購頻率即每年回頭購買的次數，越往右代表頻率越高。Y軸是表示顧客每次回頭購買的平均消費金額，越往上單次消費金額就越高。紅色十字線是平均值線）。


如何解讀這個圖？
1.   一象限是黃金顧客，回購頻率和平均購買金額都是高于平均值的，二和四象限是潛力顧客；
2.   一象限一般不需要特別的溝通和維護，他們基本上是公司最忠實的顧客，二象限的顧客需要特別加強溝通頻率，四象限的顧客也不需要特別溝通他們回店消費，者是，但是需要店鋪內工作做足，提高客單價；
3.   在資源緊張的情況下三象限不需要特別維護，保持不流失的原則溝通即可。

      未來的針對會員個體的數據分析方向應該是通過對個體的數據研究來指導企業人性化服務上面，需要我們能夠比會員更了解他們自己。那時當顧客走進你的店鋪的時候，店員的手上就已經拿到該顧客的購買習慣和偏好了，并且根據顧客的喜好也已經設計了好幾套推薦方案。當你脫口而出顧客對服裝款式和顏色的喜好時，顧客一定會被你折服的！