POST TIME:2018-12-03 21:27
對于電商系統,會員系統主要分為to C和to B,比擬與傳統企業的CRM系統,功能相對簡單。
會員系統主要是辦理用戶信息,通過一系列滿足用戶心理、提高黏性的方法來實現開發新用戶、增加用戶活躍度的目的。會員系統有一個升級版的名稱:CRM(客戶關系辦理系統),比擬傳統的會員系統,,CRM系統是一套完整的客戶關系開發、 辦理及流程辦理的解決方案,賦予企業完善的客戶交流能力,最大化客戶收益率。
對于電商系統,會員系統主要分為to C和to B,比擬與傳統企業的CRM系統,功能相對簡單。to C的會員辦理主要包羅會員基礎信息辦理、會員成長體系和積分體系這三部分。有to B業務的會員辦理系統還涉及到B端用戶的組織架構辦理、客戶拓展等功能。在B2B2C的電商平臺的會員辦理中,還需要對會員體系進行分層。每個店鋪都可以對其會員進行獨立辦理。提供平臺會員、店鋪會員體系獨立存在,獨立運營,而且可交叉匹配,統一辦理平臺用戶信息。
會員基礎信息辦理先想象下場景,當用戶從客服入口進來,咨詢了一個訂單,用戶的陳述一般是“我的訂單怎么還沒發貨”、“剛在你們這買的衣服尺碼小了” 等等主不雅觀陳述。客服的第一反應“這個用戶是誰?”、‘買過什么?’等,這時候就會去會員系統中查詢用戶信息。會員的基礎信息辦理是聚合關于用戶信息的一個出口,包孕用戶的基本信息、優惠券信息、訂單信息、售后信息、會員等級、會員積分、會員余額等內容。可以看出會員系統還涉及到與其他系統之間的一些信息交互。
基本信息:包孕注冊時間、注冊手機號、性別、會員等級、會員積分、會員余額以及收貨地址等相關信息。優惠券信息:用戶賬戶中的優惠券明細及狀態,優惠券金額、使用條件、領取時間、使用時間、有效期及使用狀態等。優惠券可鏈接到優惠券明細。訂單信息:用戶的訂單記錄列表,顯示訂單主要信息(下單時間、狀態、金額、收貨信息等)。可鏈接至訂單辦理中的訂單詳情,對訂單進行相關操作(退貨退款等。)售后信息:用戶的售跋文錄列表,顯示售后主要信息 (下單時間、售后申請時間、狀態、金額、收貨信息等) ,可鏈接至訂單售后辦理。會員等級:主要是會員成長明細,記錄成長值增減的原因和時間,以及升級歷史,可以修改用戶等級。會員積分:會員積分變動明細,記錄積分的來源、消耗。會員成長體系在會員等級辦理中,有個經常用到的詞:成長值。用戶的成長值決定了用戶的會員等級。
以目前最大的兩家電商平臺為例,淘寶的成長值叫做“淘氣值”,差別的淘氣值對應差別的會員等級(普通會員、超級會員、APASS);京東的成長值就叫做“成長值”,差別的成長值對應差別的會員等級(注冊會員、銅牌會員、銀牌會員、金牌會員、鉆石會員 )。
這兩家電商的會員成長體系采用的是兩種差別的模型:RFM模型和用戶行為增長模型,也是目前應用最廣泛的兩類模型。會員成長值是按照差別的成長策略進行量化賦分。電商中主要對用戶的登錄、購物、評價、曬單等行為進行評估,來計算會員的成長值。
圖1 淘寶會員等級
RFM模型RFM是客戶消費行為特征分析模型,RFM代表Recency(比來一次消費時間),Frequency(某一個時間范圍內的消費頻次),Monetary(某一個時間范圍內的平均客單價或累計交易額)。 RFM模型是衡量用戶價值的重要工具和手段,對會員價值進行多維度動態指標綜合加權計算。RFM模型在衡量用戶價值時,沒有固定的計算方法,企業要按照平臺的實際定位,對R、F、M這三個指標進行維度劃分,對每個指標進行層次劃分,而且給每個層次進行評分,這樣R、F、M的值就別離評估出來,而且對其進行聚類定性描述。其次按照RFM模型,可以實現對用戶消費特性進行群體細分。
如圖2所示,將這三個指標劃分成5檔,可以形成多種組合(5x5x5個組合)。
圖2 RFM 指標
在固定周期里,統計用戶的R、F、M的值,計算對應的成長值,累加至現有的成長值上。當用戶的消費特征下降后,成長值有可能為負數,所以用戶的成長值會增加,也會減少。對應的用戶等級也會增加或降級。
上面只是舉例說明,真實的成長值計算比這要復雜,還要加各種權重。譬如將用戶的活躍行為(登錄、評價、曬單等?)納入到成長值計算體系中,在固定周期內統計用戶活躍成長值,與RFM成長值求和得到周期內的成長值變動。
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