本文前半部分概述HZ項(xiàng)目中的亮點(diǎn)及相關(guān)重要模塊，后面隨想部分是自己的一些總結(jié)。

會(huì)員營(yíng)銷(xiāo)

HZ項(xiàng)目的亮點(diǎn)在通過(guò)豐富的營(yíng)銷(xiāo)方案帶來(lái)業(yè)務(wù)的提升，營(yíng)銷(xiāo)的著力點(diǎn)在個(gè)體精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、會(huì)員群組精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)、會(huì)員數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈。

針對(duì)個(gè)體的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

針對(duì)個(gè)體營(yíng)銷(xiāo)上主要是圍繞單人去做商品、互動(dòng)服務(wù)、教育品類(lèi)推薦，相關(guān)提醒。

• 魔盒
  每天每個(gè)會(huì)員推送一款特價(jià)商品，千人千面
• 知識(shí)庫(kù)
  寶寶今天6個(gè)月了，可以開(kāi)始添加輔食，如米粉等
• 其他媽媽買(mǎi)了什么
  買(mǎi)了這個(gè)商品的其他媽媽還買(mǎi)了什么
• 互動(dòng)活動(dòng)
  新媽媽學(xué)院開(kāi)學(xué)了，在線(xiàn)報(bào)名
• 不用猜，一定喜歡
  由采購(gòu)部定義主推商品（高毛利），結(jié)合會(huì)員標(biāo)簽推送
• 提醒
  金卡即將到期，1月內(nèi)消費(fèi)即可延期
• 需求缺口
  根據(jù)行業(yè)數(shù)據(jù)，告訴媽媽曾經(jīng)買(mǎi)過(guò)的東西需要補(bǔ)貨了

針對(duì)目標(biāo)客群的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)設(shè)計(jì)

整個(gè)營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)流程概括為以下：
規(guī)劃營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)——>利用會(huì)員模型分析會(huì)員數(shù)據(jù)——>篩選目標(biāo)客戶(hù)群——>全渠道執(zhí)行營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)——>會(huì)員營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)分析報(bào)表、會(huì)員營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)投入產(chǎn)出比分析報(bào)表

應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)例如下：

運(yùn)用會(huì)員數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈

這個(gè)的核心是根據(jù)商品需求模型計(jì)算的理論消費(fèi)金額去對(duì)比當(dāng)前消費(fèi)金額，近而找出商品缺口，去采購(gòu)、推廣。流程如下：
分類(lèi)模型——>缺口分析——>定向采購(gòu)——>定制活動(dòng)——>精準(zhǔn)投放

會(huì)員報(bào)表

HZ項(xiàng)目輸出報(bào)表如下圖，這里可以參考其報(bào)表應(yīng)用的目的，目前有分析會(huì)員發(fā)展健康度、分析會(huì)員消費(fèi)行為、分析會(huì)員交互行為、分析會(huì)員帳戶(hù)、分析會(huì)員異常積分、分析會(huì)員營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)ROI、用于驅(qū)動(dòng)的商品供應(yīng)鏈、用于財(cái)務(wù)積分分?jǐn)偂?/p>

用戶(hù)觸點(diǎn)

所有的營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)都要落地到用戶(hù)面前，HZ項(xiàng)目與用戶(hù)的觸點(diǎn)有線(xiàn)下門(mén)店、互聯(lián)網(wǎng)（微信商城、APP）、 客服、短信

會(huì)員

對(duì)會(huì)員分類(lèi)、分級(jí)、分群，這三種維度可以交叉組合，形成更加豐富的用戶(hù)畫(huà)像。
分類(lèi)：按照年齡層分類(lèi)，制作會(huì)員各年齡商品需求模型
分級(jí)：按照會(huì)員等級(jí)分類(lèi)，制作各年齡段各層級(jí)會(huì)員權(quán)益
分群：會(huì)員標(biāo)簽

數(shù)據(jù)

營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)的實(shí)施離不開(kāi)數(shù)據(jù)的支持，HZ項(xiàng)目用到的算法、數(shù)據(jù)模型、形成的會(huì)員標(biāo)簽如下：

1. 算法

• 聚類(lèi)關(guān)聯(lián)分析Apriori算法：在一個(gè)數(shù)據(jù)集中找出項(xiàng)與項(xiàng)之間的關(guān)系，也被稱(chēng)為購(gòu)物藍(lán)分析
• RFM算法：高價(jià)值低活躍、高價(jià)值高活躍、低價(jià)值高活躍度等
• ABC分類(lèi)法：該分析方法的核心思想是在決定一個(gè)事物的眾多因素中分清主次，識(shí)別出少數(shù)的但對(duì)事物起決定作用的關(guān)鍵因素和多數(shù)的但對(duì)事物影響較少的次要因素。
• Decision Tree決策樹(shù)：分類(lèi)算法的一種，簡(jiǎn)單但是廣泛使用。是用二叉樹(shù)形圖來(lái)表示處理邏輯的一種工具。可以直觀、清晰地表達(dá)加工的邏輯要求。特別適合于判斷因素比較少、邏輯組合關(guān)系不復(fù)雜的情況
• K-Means 算法：Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的頻繁項(xiàng)集算法，其核心思想是通過(guò)候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測(cè)兩個(gè)階段來(lái)挖掘頻繁項(xiàng)集。 Apriori（先驗(yàn)的，推測(cè)的）算法應(yīng)用廣泛，可用于消費(fèi)市場(chǎng)價(jià)格分析，猜測(cè)顧客的消費(fèi)習(xí)慣。
• 指數(shù)平滑法：生產(chǎn)預(yù)測(cè)中常用的一種方法。也用于中短期經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)預(yù)測(cè)。所有預(yù)測(cè)方法中，指數(shù)平滑是用得最多的一種。指數(shù)平滑法是在移動(dòng)平均法基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)法，它是通過(guò)計(jì)算指數(shù)平滑值，配合一定的時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型對(duì)現(xiàn)象的未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

2. 數(shù)據(jù)模型：
   檔案數(shù)據(jù)模型、消費(fèi)數(shù)據(jù)模型、品類(lèi)數(shù)據(jù)模型、品牌數(shù)據(jù)模型、單品數(shù)據(jù)模型、積分?jǐn)?shù)據(jù)模型、游樂(lè)數(shù)據(jù)模型、互動(dòng)數(shù)據(jù)模型、市場(chǎng)屬性數(shù)據(jù)模型、RFM模型
   需求飽和度模型（年段商品需求模型、各年齡段互動(dòng)服務(wù)需求模型、各年齡段育兒需求）

3. 會(huì)員標(biāo)簽
   檔案累數(shù)據(jù)、消費(fèi)類(lèi)數(shù)據(jù)、交互類(lèi)數(shù)據(jù)、行為類(lèi)數(shù)據(jù)、市場(chǎng)類(lèi)數(shù)據(jù)

會(huì)員權(quán)益與利益

會(huì)員系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)用戶(hù)自運(yùn)營(yíng)的方式是定義會(huì)員的權(quán)益與利益，讓用戶(hù)在這些規(guī)則下愉快玩耍。權(quán)益和利益表現(xiàn)載體是會(huì)員積分、會(huì)員等級(jí)、等級(jí)對(duì)應(yīng)的權(quán)益，特點(diǎn)如下：

1. 會(huì)員積分：積分規(guī)定、積分獲取、積分使用、積分營(yíng)銷(xiāo)

• 積分規(guī)定
  • 條件平民化：會(huì)員在各渠道消費(fèi)可以獲得積分（含促銷(xiāo)活動(dòng)）
  • 時(shí)效規(guī)范化：12個(gè)自然月
  • 流程標(biāo)準(zhǔn)化：積分兌換，積分調(diào)整、增減等多種形式積分營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)操作流程。系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)，減少人工量。
• 積分獲取
  • 規(guī)則差異化：特權(quán)特價(jià)，不同等級(jí)獲取積分比例存在差異化
  • 渠道多樣化：多渠道獲取會(huì)員積分（消費(fèi)、活動(dòng)、異業(yè)等）
• 積分使用
  • 形式多重化：積分內(nèi)部使用，積分兌換贈(zèng)品、券，積分抵扣現(xiàn)金
  • 方式多樣化：與異業(yè)或者供應(yīng)商積分外部流通
• 積分營(yíng)銷(xiāo)
  • 情景豐富化：營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)圍繞積分展開(kāi)，提升內(nèi)部積分流通速度，會(huì)員與公司實(shí)現(xiàn)共贏
  • 營(yíng)銷(xiāo)人性化：積分到期前多種方式提醒、推送營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，刺激潛在顧客消費(fèi)

2. 會(huì)員等級(jí)：分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)、分級(jí)有效期、分級(jí)權(quán)益、等級(jí)營(yíng)銷(xiāo)

• 分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)
• 分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)化：按照會(huì)員經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行分級(jí)條件判斷，等級(jí)可進(jìn)可退
• 升降自動(dòng)化：
  普通會(huì)員，有效期內(nèi) 消費(fèi) < XXX
  銀卡會(huì)員，有效期內(nèi) XXX <= 消費(fèi) < XXX
  金卡會(huì)員，有效期內(nèi) XXX <= 消費(fèi) < XXX
  鉑金卡會(huì)員，有效期內(nèi) 消費(fèi) >= XXX
• 分級(jí)有效期
  • 時(shí)效規(guī)范化：定義等級(jí)有效期
• 分級(jí)權(quán)益
  • 權(quán)益差異化：不同等級(jí)權(quán)益不同，不同年齡段權(quán)益不同
• 等級(jí)營(yíng)銷(xiāo)
  • 營(yíng)銷(xiāo)人性化：會(huì)員等級(jí)到期前多種形式提醒推送營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)，刺激潛在顧客群體保級(jí)消費(fèi)

會(huì)員體驗(yàn)與服務(wù)

HZ項(xiàng)目中把與會(huì)員交互的的事件歸納為以下方面：

1. 會(huì)員入會(huì)事物

• 入會(huì)渠道多元化：會(huì)員注冊(cè)入會(huì)渠道分為線(xiàn)上渠道和線(xiàn)下渠道
• 線(xiàn)上渠道包括：官網(wǎng)、呼叫中心、微信及用戶(hù)APP
• 線(xiàn)下渠道包括：門(mén)店客服、導(dǎo)購(gòu)APP及收銀APP
• 重復(fù)入會(huì)檢驗(yàn)：各渠道入會(huì)會(huì)員資料進(jìn)入CRM，手機(jī)號(hào)碼為入會(huì)必填字段，且為主要入會(huì)標(biāo)識(shí)，所有渠道注冊(cè)入會(huì)前均有校驗(yàn)手機(jī)號(hào)碼的功能及步驟

2. 資料維護(hù)事物

• 會(huì)員資料實(shí)時(shí)共享：會(huì)員通過(guò)用戶(hù)APP、微信及官網(wǎng)自主完善個(gè)人資料， 所完善內(nèi)容統(tǒng)一記錄在CRM系統(tǒng)中，會(huì)員可在各渠道看到已完善內(nèi)容
• 會(huì)員資料修正標(biāo)準(zhǔn)化：會(huì)員申請(qǐng)修正會(huì)員資料，若完善手機(jī)號(hào)碼或?qū)殞毶?，需提供相?yīng)資料來(lái)驗(yàn)證其身份的真實(shí)有效性后，通過(guò)客服平臺(tái)完善會(huì)員資料
• 會(huì)員資料補(bǔ)全獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制：會(huì)員通過(guò)完善會(huì)員資料可根據(jù)完成程度獲取積分，系統(tǒng)根據(jù)每個(gè)字段的權(quán)重自動(dòng)計(jì)算完成程度，以進(jìn)度條的形式展現(xiàn)，達(dá)到某個(gè)進(jìn)度即可獲得該進(jìn)度的積分

3. 會(huì)員卡事物

• 卡掛失、停用、合并流程系統(tǒng)化：卡事務(wù)操作需會(huì)員提供虛擬卡或身份證復(fù)印件來(lái)驗(yàn)證身份，通過(guò)客服平臺(tái)直接與CRM關(guān)聯(lián)，確保會(huì)員賬戶(hù)安全性，減少公司損失

4. 會(huì)員游樂(lè)事務(wù)

• 游樂(lè)信息透明化：會(huì)員可通過(guò)全渠道查詢(xún)游樂(lè)、沙池次數(shù)
• 售賣(mài)渠道多元化：可通過(guò)用戶(hù)APP/微信/官網(wǎng)/收銀APP/門(mén)店P(guān)OS購(gòu)買(mǎi)
• 游樂(lè)退貨流程規(guī)范化：通過(guò)客服平臺(tái)依據(jù)原單，客服計(jì)算需要退還的金額，按照游玩一次，按照50元/次扣減，游玩2次及2次以上退款按照已用次數(shù)*30元進(jìn)行退款，上限30次計(jì)算；其中贈(zèng)送的游樂(lè)、沙池次數(shù)原數(shù)扣除，再依據(jù)退款規(guī)則退款

5. 會(huì)員異常賬戶(hù)事務(wù)

• 會(huì)員異常賬戶(hù)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定：針對(duì)促銷(xiāo)員、大宗銷(xiāo)售、收銀員、其他代刷卡人員設(shè)定不同標(biāo)準(zhǔn)，并設(shè)計(jì)成報(bào)表，實(shí)時(shí)跟蹤異常賬戶(hù)情況

6. 會(huì)員互動(dòng)事務(wù)

• 互動(dòng)活動(dòng)系統(tǒng)化：互動(dòng)活動(dòng)作為會(huì)員賬戶(hù)一種進(jìn)入CRM系統(tǒng)，會(huì)員可以多渠道報(bào)名（門(mén)店客服臺(tái)、導(dǎo)購(gòu)APP、會(huì)員APP、官網(wǎng)），簽到表進(jìn)CRM系統(tǒng)，可進(jìn)行精準(zhǔn)化營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)

7. 會(huì)員投訴事務(wù)

• 會(huì)員投訴系統(tǒng)化：客訴處理由系統(tǒng)支持，客服人員使用客服平臺(tái)將會(huì)員投訴關(guān)聯(lián)會(huì)員，線(xiàn)上、線(xiàn)下會(huì)員投訴記錄打通，通過(guò)客服平臺(tái)可查看會(huì)員不同渠道的投訴記錄，全國(guó)各地所有的消費(fèi)記錄，且對(duì)投訴類(lèi)型、投訴方式、投訴處理結(jié)果進(jìn)行分類(lèi)

隨想

CRM系統(tǒng)核心價(jià)值是提供為用戶(hù)服務(wù)的工具，未來(lái)的目標(biāo)是通過(guò)自動(dòng)化營(yíng)銷(xiāo)的方式去服務(wù)用戶(hù)。

商家的核心訴求是追逐利益，CRM系統(tǒng)的核心目標(biāo)就是在每個(gè)用戶(hù)身上獲得最大化的利益。實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的我們可以對(duì)用戶(hù)分類(lèi)，針對(duì)不同類(lèi)型的用戶(hù)使用恰當(dāng)?shù)臓I(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)去刺激用戶(hù)產(chǎn)生消費(fèi)。

分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)可以選擇一些共性的特點(diǎn)去進(jìn)行用戶(hù)劃分，劃分后的同類(lèi)人要擁有相同的消費(fèi)心理，繼而用同一套營(yíng)銷(xiāo)方案去刺激產(chǎn)生消費(fèi)。

根據(jù)用戶(hù)的生命周期，建立一套通用的營(yíng)銷(xiāo)體系。用戶(hù)生命周期分為誕生期、成長(zhǎng)期、成熟期、衰退期。針對(duì)不同生命周期的用戶(hù)我們提供目標(biāo)客群營(yíng)銷(xiāo)、個(gè)體實(shí)時(shí)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)，實(shí)現(xiàn)這些營(yíng)銷(xiāo)方案，我們需要搭建底層數(shù)據(jù)——>建立用戶(hù)標(biāo)簽——>實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)

• 底層數(shù)據(jù)模型
  檔案數(shù)據(jù)模型、消費(fèi)數(shù)據(jù)模型、品類(lèi)數(shù)據(jù)模型、品牌數(shù)據(jù)模型、單品數(shù)據(jù)模型、積分?jǐn)?shù)據(jù)模型、游樂(lè)數(shù)據(jù)模型、互動(dòng)數(shù)據(jù)模型、市場(chǎng)屬性數(shù)據(jù)模型、RFM模型
  需求飽和度模型（各年齡段商品需求模型、各年齡段互動(dòng)服務(wù)需求模型、各年齡段育兒需求）
• 用戶(hù)推薦算法
  實(shí)現(xiàn)這些需要實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶(hù)的分類(lèi)、商品的分類(lèi)及關(guān)聯(lián)規(guī)則，可能用到的分類(lèi)相關(guān)算法有：聚類(lèi)關(guān)聯(lián)分析Apriori算法、ABC分類(lèi)法、Decision Tree決策樹(shù)，關(guān)聯(lián)規(guī)則算法有K-Means 算法、Decision Tree決策樹(shù)。

根據(jù)這些數(shù)據(jù)模型、用戶(hù)分類(lèi)算法，我們可以自定義組合多維度的用戶(hù)標(biāo)簽，并與用戶(hù)生命周期的分類(lèi)相組合，實(shí)現(xiàn)更加細(xì)分的用戶(hù)組合。這些用戶(hù)標(biāo)簽形成用戶(hù)畫(huà)像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)還差商品畫(huà)像，商品、用戶(hù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

商品畫(huà)像可以根據(jù)商品數(shù)據(jù)模型（單品、品類(lèi)、品牌數(shù)據(jù)模型）、商品分類(lèi)算法去形成畫(huà)像。

商品、用戶(hù)之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則可以根據(jù)商品需求飽和度模型、用戶(hù)推薦算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法去打造。

在HZ的數(shù)據(jù)模型基礎(chǔ)上，推薦Cohort Analysis數(shù)據(jù)模型，如下圖：

營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)工作流程可以概括為數(shù)據(jù)采集——>數(shù)據(jù)整合——>數(shù)據(jù)分析——>數(shù)據(jù)應(yīng)用

數(shù)據(jù)采集：數(shù)據(jù)采集、清洗
數(shù)據(jù)整合：跨渠道數(shù)據(jù)整合
數(shù)據(jù)分析：會(huì)員標(biāo)簽、數(shù)據(jù)模型、推薦算法
數(shù)據(jù)應(yīng)用：營(yíng)銷(xiāo)活動(dòng)

會(huì)員系統(tǒng)中除了實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷(xiāo)，另外一大核心是定義好會(huì)員規(guī)則，讓用戶(hù)自己愉快的玩耍。規(guī)則主要包含會(huì)員權(quán)益與利益，商家根據(jù)自身特點(diǎn)，對(duì)不同會(huì)員等級(jí)、不同用戶(hù)生命周期指定不同的權(quán)益。
會(huì)員的利益還可以通過(guò)會(huì)員積分去體現(xiàn)，商家需要定義好積分的獲取、使用、營(yíng)銷(xiāo)規(guī)則。

關(guān)于對(duì)會(huì)員系統(tǒng)最后的輸出，商家最大核心訴求是通過(guò)會(huì)員營(yíng)銷(xiāo)、會(huì)員積分等手段實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的提升，未來(lái)我們可以考慮通過(guò)咨詢(xún)、協(xié)運(yùn)營(yíng)等方式，深入商家的運(yùn)營(yíng)工作中去，同商家一起實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)，在這個(gè)過(guò)程中完善自身的產(chǎn)品，同時(shí)把這些運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)覆蓋到更多商家中去，實(shí)現(xiàn)自身業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)。