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

會(huì)員營銷

HZ項(xiàng)目的亮點(diǎn)在通過豐富的營銷方案帶來業(yè)務(wù)的提升，營銷的著力點(diǎn)在個(gè)體精準(zhǔn)營銷年堆、會(huì)員群組精準(zhǔn)營銷斑匪、會(huì)員數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈呐籽。

針對個(gè)體的實(shí)時(shí)精準(zhǔn)營銷

針對個(gè)體營銷上主要是圍繞單人去做商品、互動(dòng)服務(wù)蚀瘸、教育品類推薦狡蝶，相關(guān)提醒。

• 魔盒
  每天每個(gè)會(huì)員推送一款特價(jià)商品贮勃，千人千面
• 知識(shí)庫
  寶寶今天6個(gè)月了贪惹，可以開始添加輔食，如米粉等
• 其他媽媽買了什么
  買了這個(gè)商品的其他媽媽還買了什么
• 互動(dòng)活動(dòng)
  新媽媽學(xué)院開學(xué)了寂嘉，在線報(bào)名
• 不用猜奏瞬，一定喜歡
  由采購部定義主推商品（高毛利），結(jié)合會(huì)員標(biāo)簽推送
• 提醒
  金卡即將到期泉孩，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)硼端，告訴媽媽曾經(jīng)買過的東西需要補(bǔ)貨了

針對目標(biāo)客群的營銷活動(dòng)設(shè)計(jì)

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

應(yīng)用場景實(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)金額去對比當(dāng)前消費(fèi)金額寓搬，近而找出商品缺口珍昨，去采購、推廣。流程如下：
分類模型——>缺口分析——>定向采購——>定制活動(dòng)——>精準(zhǔn)投放

會(huì)員報(bào)表

HZ項(xiàng)目輸出報(bào)表如下圖镣典，這里可以參考其報(bào)表應(yīng)用的目的兔毙，目前有分析會(huì)員發(fā)展健康度、分析會(huì)員消費(fèi)行為骆撇、分析會(huì)員交互行為瞒御、分析會(huì)員帳戶父叙、分析會(huì)員異常積分神郊、分析會(huì)員營銷活動(dòng)ROI、用于驅(qū)動(dòng)的商品供應(yīng)鏈趾唱、用于財(cái)務(wù)積分分?jǐn)偂?/p>

用戶觸點(diǎn)

所有的營銷活動(dòng)都要落地到用戶面前涌乳，HZ項(xiàng)目與用戶的觸點(diǎn)有線下門店、互聯(lián)網(wǎng)（微信商城甜癞、APP）夕晓、 客服、短信

會(huì)員

對會(huì)員分類悠咱、分級蒸辆、分群，這三種維度可以交叉組合析既，形成更加豐富的用戶畫像躬贡。
分類：按照年齡層分類，制作會(huì)員各年齡商品需求模型
分級：按照會(huì)員等級分類眼坏，制作各年齡段各層級會(huì)員權(quán)益
分群：會(huì)員標(biāo)簽

數(shù)據(jù)

營銷活動(dòng)的實(shí)施離不開數(shù)據(jù)的支持拂玻，HZ項(xiàng)目用到的算法、數(shù)據(jù)模型宰译、形成的會(huì)員標(biāo)簽如下：

1. 算法

• 聚類關(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)系檐蚜，也被稱為購物藍(lán)分析
• RFM算法：高價(jià)值低活躍、高價(jià)值高活躍沿侈、低價(jià)值高活躍度等
• ABC分類法：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闯第，識(shí)別出少數(shù)的但對事物起決定作用的關(guān)鍵因素和多數(shù)的但對事物影響較少的次要因素。
• Decision Tree決策樹：分類算法的一種缀拭，簡單但是廣泛使用乡括。是用二叉樹形圖來表示處理邏輯的一種工具≈茄幔可以直觀诲泌、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铣鹏、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)集算法敷扫，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個(gè)階段來挖掘頻繁項(xiàng)集。 Apriori（先驗(yàn)的，推測的）算法應(yīng)用廣泛葵第，可用于消費(fèi)市場價(jià)格分析绘迁，猜測顧客的消費(fèi)習(xí)慣。
• 指數(shù)平滑法：生產(chǎn)預(yù)測中常用的一種方法卒密。也用于中短期經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢預(yù)測缀台。所有預(yù)測方法中，指數(shù)平滑是用得最多的一種哮奇。指數(shù)平滑法是在移動(dòng)平均法基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種時(shí)間序列分析預(yù)測法膛腐，它是通過計(jì)算指數(shù)平滑值，配合一定的時(shí)間序列預(yù)測模型對現(xiàn)象的未來進(jìn)行預(yù)測鼎俘。

2. 數(shù)據(jù)模型：
   檔案數(shù)據(jù)模型哲身、消費(fèi)數(shù)據(jù)模型、品類數(shù)據(jù)模型贸伐、品牌數(shù)據(jù)模型勘天、單品數(shù)據(jù)模型、積分?jǐn)?shù)據(jù)模型捉邢、游樂數(shù)據(jù)模型脯丝、互動(dòng)數(shù)據(jù)模型、市場屬性數(shù)據(jù)模型伏伐、RFM模型
   需求飽和度模型（年段商品需求模型宠进、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)秘案、消費(fèi)類數(shù)據(jù)砰苍、交互類數(shù)據(jù)、行為類數(shù)據(jù)阱高、市場類數(shù)據(jù)

會(huì)員權(quán)益與利益

會(huì)員系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)用戶自運(yùn)營的方式是定義會(huì)員的權(quán)益與利益赚导，讓用戶在這些規(guī)則下愉快玩耍。權(quán)益和利益表現(xiàn)載體是會(huì)員積分赤惊、會(huì)員等級吼旧、等級對應(yīng)的權(quán)益，特點(diǎn)如下：

1. 會(huì)員積分：積分規(guī)定未舟、積分獲取圈暗、積分使用、積分營銷

• 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：積分兌換裕膀，積分調(diào)整员串、增減等多種形式積分營銷系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)操作流程。系統(tǒng)自動(dòng)觸發(fā)昼扛，減少人工量寸齐。
• 積分獲取
  • 規(guī)則差異化：特權(quán)特價(jià)，不同等級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)渺鹦、異業(yè)等）
• 積分使用
  • 形式多重化：積分內(nèi)部使用扰法，積分兌換贈(zèng)品、券毅厚，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
• 積分營銷
  • 情景豐富化：營銷活動(dòng)圍繞積分展開塞颁，提升內(nèi)部積分流通速度，會(huì)員與公司實(shí)現(xiàn)共贏
  • 營銷人性化：積分到期前多種方式提醒吸耿、推送營銷活動(dòng)祠锣，刺激潛在顧客消費(fèi)

2. 會(huì)員等級：分級標(biāo)準(zhǔn)、分級有效期珍语、分級權(quán)益锤岸、等級營銷

• 分級標(biāo)準(zhǔn)
• 分級標(biāo)準(zhǔn)化：按照會(huì)員經(jīng)驗(yàn)值進(jìn)行分級條件判斷竖幔，等級可進(jìn)可退
• 升降自動(dòng)化：
  普通會(huì)員板乙，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)員拳氢，有效期內(nèi) XXX <= 消費(fèi) < XXX
  鉑金卡會(huì)員募逞，有效期內(nèi) 消費(fèi) >= XXX
• 分級有效期
  • 時(shí)效規(guī)范化：定義等級有效期
• 分級權(quán)益
  • 權(quán)益差異化：不同等級權(quán)益不同，不同年齡段權(quán)益不同
• 等級營銷
  • 營銷人性化：會(huì)員等級到期前多種形式提醒推送營銷活動(dòng)馋评，刺激潛在顧客群體保級消費(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)員注冊入會(huì)渠道分為線上渠道和線下渠道
• 線上渠道包括：官網(wǎng)放接、呼叫中心、微信及用戶APP
• 線下渠道包括：門店客服留特、導(dǎo)購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纠脾，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)蜕青，所有渠道注冊入會(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)員通過用戶APP苟蹈、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)中右核，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)員申請修正會(huì)員資料慧脱，若完善手機(jī)號(hào)碼或?qū)殞毶眨杼峁┫鄳?yīng)資料來驗(yàn)證其身份的真實(shí)有效性后贺喝，通過客服平臺(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)員通過完善會(huì)員資料可根據(jù)完成程度獲取積分菱鸥，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)躏鱼，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

• 卡掛失氮采、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)印件來驗(yàn)證身份染苛，通過客服平臺(tái)直接與CRM關(guān)聯(lián)鹊漠，確保會(huì)員賬戶安全性，減少公司損失

4. 會(huì)員游樂事務(wù)

• 游樂信息透明化：會(huì)員可通過全渠道查詢游樂、沙池次數(shù)
• 售賣渠道多元化：可通過用戶APP/微信/官網(wǎng)/收銀APP/門店P(guān)OS購買
• 游樂退貨流程規(guī)范化：通過客服平臺(tái)依據(jù)原單贸呢，客服計(jì)算需要退還的金額镰烧，按照游玩一次，按照50元/次扣減楞陷，游玩2次及2次以上退款按照已用次數(shù)*30元進(jìn)行退款怔鳖，上限30次計(jì)算；其中贈(zèng)送的游樂固蛾、沙池次數(shù)原數(shù)扣除结执，再依據(jù)退款規(guī)則退款

5. 會(huì)員異常賬戶事務(wù)

• 會(huì)員異常賬戶標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定：針對促銷員、大宗銷售艾凯、收銀員献幔、其他代刷卡人員設(shè)定不同標(biāo)準(zhǔn)，并設(shè)計(jì)成報(bào)表趾诗，實(shí)時(shí)跟蹤異常賬戶情況

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)員賬戶一種進(jìn)入CRM系統(tǒng)蜡感，會(huì)員可以多渠道報(bào)名（門店客服臺(tái)、導(dǎo)購APP恃泪、會(huì)員APP郑兴、官網(wǎng)），簽到表進(jìn)CRM系統(tǒng)贝乎，可進(jìn)行精準(zhǔn)化營銷活動(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)支持情连，客服人員使用客服平臺(tái)將會(huì)員投訴關(guān)聯(lián)會(huì)員，線上览效、線下會(huì)員投訴記錄打通却舀，通過客服平臺(tái)可查看會(huì)員不同渠道的投訴記錄，全國各地所有的消費(fèi)記錄锤灿，且對投訴類型挽拔、投訴方式、投訴處理結(jié)果進(jìn)行分類

隨想

CRM系統(tǒng)核心價(jià)值是提供為用戶服務(wù)的工具衡招，未來的目標(biāo)是通過自動(dòng)化營銷的方式去服務(wù)用戶篱昔。

商家的核心訴求是追逐利益驶悟，CRM系統(tǒng)的核心目標(biāo)就是在每個(gè)用戶身上獲得最大化的利益膨桥。實(shí)現(xiàn)這個(gè)目的我們可以對用戶分類，針對不同類型的用戶使用恰當(dāng)?shù)臓I銷活動(dòng)去刺激用戶產(chǎn)生消費(fèi)勋眯。

分類標(biāo)準(zhǔn)可以選擇一些共性的特點(diǎn)去進(jìn)行用戶劃分浪箭，劃分后的同類人要擁有相同的消費(fèi)心理穗椅，繼而用同一套營銷方案去刺激產(chǎn)生消費(fèi)。

根據(jù)用戶的生命周期奶栖，建立一套通用的營銷體系匹表。用戶生命周期分為誕生期门坷、成長期、成熟期袍镀、衰退期默蚌。針對不同生命周期的用戶我們提供目標(biāo)客群營銷、個(gè)體實(shí)時(shí)精準(zhǔn)營銷苇羡，實(shí)現(xiàn)這些營銷方案绸吸，我們需要搭建底層數(shù)據(jù)——>建立用戶標(biāo)簽——>實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷

• 底層數(shù)據(jù)模型
  檔案數(shù)據(jù)模型、消費(fèi)數(shù)據(jù)模型设江、品類數(shù)據(jù)模型锦茁、品牌數(shù)據(jù)模型、單品數(shù)據(jù)模型叉存、積分?jǐn)?shù)據(jù)模型码俩、游樂數(shù)據(jù)模型、互動(dòng)數(shù)據(jù)模型歼捏、市場屬性數(shù)據(jù)模型稿存、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)需求模型甫菠、各年齡段育兒需求）
• 用戶推薦算法
  實(shí)現(xiàn)這些需要實(shí)現(xiàn)對用戶的分類挠铲、商品的分類及關(guān)聯(lián)規(guī)則冕屯，可能用到的分類相關(guān)算法有：聚類關(guān)聯(lián)分析Apriori算法寂诱、ABC分類法、Decision Tree決策樹安聘，關(guān)聯(lián)規(guī)則算法有K-Means 算法痰洒、Decision Tree決策樹。

根據(jù)這些數(shù)據(jù)模型浴韭、用戶分類算法丘喻，我們可以自定義組合多維度的用戶標(biāo)簽，并與用戶生命周期的分類相組合念颈，實(shí)現(xiàn)更加細(xì)分的用戶組合泉粉。這些用戶標(biāo)簽形成用戶畫像，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)營銷還差商品畫像榴芳，商品嗡靡、用戶之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

商品畫像可以根據(jù)商品數(shù)據(jù)模型（單品窟感、品類讨彼、品牌數(shù)據(jù)模型）、商品分類算法去形成畫像柿祈。

商品哈误、用戶之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則可以根據(jù)商品需求飽和度模型哩至、用戶推薦算法、關(guān)聯(lián)規(guī)則算法去打造蜜自。

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

營銷活動(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)采集尾膊、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)模型荞彼、推薦算法
數(shù)據(jù)應(yīng)用：營銷活動(dòng)

會(huì)員系統(tǒng)中除了實(shí)現(xiàn)營銷冈敛，另外一大核心是定義好會(huì)員規(guī)則，讓用戶自己愉快的玩耍鸣皂。規(guī)則主要包含會(huì)員權(quán)益與利益抓谴，商家根據(jù)自身特點(diǎn)，對不同會(huì)員等級寞缝、不同用戶生命周期指定不同的權(quán)益癌压。
會(huì)員的利益還可以通過會(huì)員積分去體現(xiàn)，商家需要定義好積分的獲取荆陆、使用滩届、營銷規(guī)則。

關(guān)于對會(huì)員系統(tǒng)最后的輸出被啼，商家最大核心訴求是通過會(huì)員營銷帜消、會(huì)員積分等手段實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的提升，未來我們可以考慮通過咨詢浓体、協(xié)運(yùn)營等方式泡挺，深入商家的運(yùn)營工作中去，同商家一起實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)命浴，在這個(gè)過程中完善自身的產(chǎn)品娄猫，同時(shí)把這些運(yùn)營經(jīng)驗(yàn)覆蓋到更多商家中去，實(shí)現(xiàn)自身業(yè)務(wù)的增長生闲。