大數據與會員管理 大數據可以為用戶提供卓越的洞察力，也有可能讓企業不堪重負。而企業根據其收集數據做出自己的選擇。企業面臨的主要問題是大數據是由技術專業人員收集的技術解決方案，但最佳實踐是其業務流程。由于資源和輸入設備得到爆炸式增長，人們收集到的數據比以往更多。

　　根據IBM公司的調查，大多數美國公司存儲的數據量為100TB，而美國的政府部門和企業每年因數據損壞而造成損失高達3.1萬億美元。然而，企業創建數據湖或數據倉庫并將它們存滿數據，其中大部分數據未被使用或曾被使用過。企業的數據湖將快速積累成為存滿數據的信息池。最基本的問題是許多數據只得到了部分處理或完全偏離了基礎。數據收集不正確或收集手段沒有正確定義。

　　面對海量數據，如何避免誤讀或濫用?關鍵是要保障數據的采集、分析、應用這三個步驟，一環套一環都應正確無誤。如果只有數據卻沒有精準的分析，數據量即便再大，技術即便再先進，也無法為實際業務帶來幫助。大數據的應用務必要解決實際問題，唯有如此，大數據才是有價值的。

　　什么是“泛會員”?

　　“泛會員”既包括橫向的、狹義顯性的“泛會員”，更包括縱向的、廣義非顯性的“泛會員”。從橫向來講，“會員”指的是自有會員，也就是CRM系統中的“C”——Customer，即留過痕跡的真實會員。從廣度上來講，“泛會員”將覆蓋范圍擴大到來過、逛過店鋪，但沒有消費過、留下痕跡的潛在會員。從更廣的角度看，“泛會員”還包括其他所有沒有到過店鋪但在商圈覆蓋范圍內、可以觸達但尚未觸達的潛在會員。以往，游樂設備企業只能管理會員的消費記錄、品牌偏好、消費金額、消費頻率、姓名、手機號等結構化數據，在分析、運營會員的時候，也只能依據這些淺顯的維度。如果消費者一年內在店內消費較多，就認為“這是有消費力的重點顧客”，如果特別少，就是“沒有潛力的顧客”，這種判斷顯然過于粗放，容易讓商家錯失很多潛在的商機。

　　而“泛會員運營”，指的是對一個消費者進行全面深層的了解，通過更多維度的數據去分析一個消費者的職住地半徑、生活半徑、所在商圈特征、以及結合相關的非結構化數據去分析他(她)的審美取向、性格特點和價值觀等。而這些很難立刻量化的內在、感性維度的標簽，對消費者最終的購買決定和消費行為有著決定性的影響。通過深入分析泛會員的顯性和非顯性興趣習慣，就能有針對性的、在不打擾消費者的前提下做到有的放矢、精準營銷

　　針對會員的精準營銷

　　新設備，講究的就是人心人性的連接，那么設備商怎樣才能做到精準的泛會員營銷呢?首先，要通過人本數據對企業能管理和運營的所有流量，即泛會員進行全面畫像，這是我們了解消費者的第一步。通常我們可以從這幾個維度進行分析：

　　①人口屬性。

　　②設備屬性，比如其所使用手機的品牌、型號及價格等。

　　③職業。

　?、軍蕵返?。②③④這三個維度并稱稱“職、住、娛”三維度。

　?、輵闷?，比如手機中安裝哪類App更多、日常使用哪些App更久。

　?、蘧€下消費偏好，比如消費更多是在餐廳、還是服裝店、還是酒吧等。

　?、哂^影偏好，比如泛會員在線上更喜歡美劇還是韓劇，使用設備是手機還是Pad，觀影時間段是上班途中還是睡前等等。

　　通過以上維度的標簽，就可以描繪基礎的消費者畫像。另外，還可以根據不同行業需求定制一些行業標簽。比如：游樂類標簽，對銷售淘氣堡、游藝機等游樂產品的品牌來說就有重要的價值，這樣能夠為企業更完善的消費者畫像。

　　在我們了解了消費者之后，就可以從開源和節流兩方面提升企業的運營效率：

　?、匍_源。體現在更高效的獲取新客，進而增加客戶滿意度、提升客戶忠誠度、增加復購率和客單價。那就要求游樂企業在千萬級的潛在客群中，定位和觸達與其種子客群匹配度高的人群，轉化為新客。

　?、诠澚鳌ｓw現在顯著降低企業營銷成本。以往沒有精準的數據可參考，企業做營銷別無他法，只能“廣撒網”，明明知道營銷費用有一半是浪費的，卻無法知道是哪一半。現在，通過大數據這個精準的手段和工具，企業可以精準定位和影響目標客群。以往需要購買覆蓋100萬人次的曝光廣告，現在可能只需要購買精準覆蓋目標客群的50萬甚至30萬人次就夠了。即使這部分人次的平均價格是以往的1.5倍或者1.3倍，但由于精準了，轉化率提升了，ROI還是提升了。

     其次，是體驗。但大數據并不能直接改變消費體驗，更多時候，大數據對消費體驗的優化是間接的。當商家不知道目標消費者是誰的時候，只能給所有客群發信息，這讓消費者體驗很不好。如果商家了解消費者的個人特點及興趣，推送的信息與消費者的需求或潛在需求相匹配，那就不一樣了。所以歸根結底，是大數據讓定位客群更精準了。

　　比如，“母親”這個人群其實也有各自不同的需求，通過大數據來判斷其孩子的年齡段，就能夠更好地投其所好。面向不同階段的“母親”人群，就可以針對性的推送不同產品或服務。而這些通過數據判斷的結果，比以往的調研和猜測具有覆蓋面廣和準確度高的特點。