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一說(shuō)營(yíng)銷(xiāo)，水深范圍大。市場(chǎng)、理念到實(shí)現(xiàn)手段幾本書(shū)都概括不了，方法又良莠不齊，特別是最近甚至流行的一系列負(fù)面營(yíng)銷(xiāo)，就算有效果的也總讓人心里不舒服，不說(shuō)也罷（主要是我講不清。。。）。所以今天聊聊營(yíng)銷(xiāo)中的一個(gè)小部分：會(huì)員營(yíng)銷(xiāo)。

1.會(huì)員和用戶的區(qū)別

先說(shuō)會(huì)員，實(shí)際上現(xiàn)在“會(huì)員”這兩個(gè)字的概念已經(jīng)不是很好了，在理發(fā)店辦張卡就是會(huì)員。。。雖然總覺(jué)得有點(diǎn)low，但是這樣理解也是沒(méi)有錯(cuò)的。

還是以理發(fā)店為例，偶爾路過(guò)一次去剪個(gè)頭發(fā)，就成為了用戶，在理發(fā)師的不斷勸說(shuō)下，填寫(xiě)了資料辦了會(huì)員卡，甚至在卡上充值，就成為了會(huì)員。

所以這里講的會(huì)員主要是和非注冊(cè)用戶區(qū)分開(kāi)，會(huì)員是經(jīng)過(guò)注冊(cè)手續(xù)的某種組織成員。會(huì)員和用戶乍聽(tīng)之下差不多，可是實(shí)際上卻有區(qū)別。做產(chǎn)品的總愛(ài)講用戶，用戶門(mén)檻低，用戶就是使用產(chǎn)品的人。用戶包括了會(huì)員，會(huì)員是用戶的子集。

2.會(huì)員兩個(gè)字代表了什么

光是區(qū)分清楚用戶和會(huì)員實(shí)際上并沒(méi)有什么卵用。。。我們需要關(guān)注的是，對(duì)于不同的群體如何進(jìn)行不同策略的營(yíng)銷(xiāo)。（還有一些重要的問(wèn)題包括，用戶吸引，注冊(cè)的轉(zhuǎn)化，但實(shí)際上這是用戶的另外一堆問(wèn)題，今天先不討論。）

說(shuō)回辦卡，當(dāng)時(shí)在理發(fā)店辦卡的時(shí)候可能是因?yàn)橄搭^小妹還蠻可愛(ài)的，或者是跟理發(fā)師說(shuō)少剪一點(diǎn)，他居然聽(tīng)了，要不就是屈于老板娘的不斷游說(shuō)，畢竟一對(duì)一的地推還是很難拒絕，而且還充100送20呢。。。

所以，不管是因?yàn)槭裁丛蜻M(jìn)行的注冊(cè)，都是基于一定的認(rèn)可，就算是沒(méi)有進(jìn)行消費(fèi)。注冊(cè)時(shí)的成本的是付出了個(gè)人信息，承擔(dān)了可能持續(xù)接受不良信息的風(fēng)險(xiǎn)，所以總會(huì)期待有一定的產(chǎn)出。另外，也表示注冊(cè)之后，當(dāng)我有這方面需求時(shí)，我可能會(huì)選擇你。

作為理發(fā)店的一方，在這過(guò)程中獲得了一個(gè)會(huì)員的認(rèn)可，也獲得了這個(gè)會(huì)員之后持續(xù)消費(fèi)的可能，還有會(huì)員的信息以及持續(xù)服務(wù)和騷擾這個(gè)會(huì)員的機(jī)會(huì)。所以不管從何種意義上來(lái)說(shuō)，花時(shí)間和心思維護(hù)一個(gè)會(huì)員都是很有必要的。

3.體系化！RFM模型

會(huì)員多且具有不同特性，想要正規(guī)的營(yíng)銷(xiāo)就不得不將客戶去進(jìn)行體系化的分類(lèi)維護(hù)。說(shuō)到體系的劃分規(guī)則，就增加了整個(gè)營(yíng)銷(xiāo)的技術(shù)成本。

理發(fā)店的核心價(jià)值是服務(wù)，有價(jià)值的服務(wù)是根本。但是會(huì)員營(yíng)銷(xiāo)大家都在做，理發(fā)店會(huì)員管理采用的就是CRM系統(tǒng)和積分充值體系。一般會(huì)員的劃分有兩個(gè)維度，消費(fèi)金額和消費(fèi)頻率，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是美女燙不燙頭和先生下次再來(lái)啊。。。

并且，會(huì)員體量越大模型會(huì)越復(fù)雜，營(yíng)銷(xiāo)的個(gè)性化手段應(yīng)該越多，趨近于精細(xì)化管理。大家都想在對(duì)的時(shí)間向?qū)Φ娜俗鰧?duì)的事情，但是這需要有大量的行為數(shù)據(jù)和經(jīng)驗(yàn)才能做到。

根據(jù)美國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)研究所Arthur Hughes的研究，客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中有三個(gè)神奇的要素，這三個(gè)要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標(biāo)：

最近一次消費(fèi)(Recency)

消費(fèi)頻率(Frequency)

消費(fèi)金額(Monetary)

根據(jù)三個(gè)維度可分為8個(gè)象限去觀察不同客戶處在的位置去進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)。

由于消費(fèi)的過(guò)程是持續(xù)變動(dòng)的，所以RFM模型實(shí)在原有理發(fā)店的基礎(chǔ)上又增加了最近一次消費(fèi)時(shí)間維度，畢竟，吸引一個(gè)三個(gè)月前才來(lái)過(guò)的會(huì)員，比吸引一個(gè)兩年都沒(méi)來(lái)過(guò)的用戶容易的多。

在模型之外也應(yīng)該考慮不同運(yùn)營(yíng)成本，還有就是，在RFM模型中同樣類(lèi)型的會(huì)員也可能對(duì)營(yíng)銷(xiāo)的喜好程度和傾向性也大有不同。

4.個(gè)性化！基于內(nèi)容推薦、協(xié)同過(guò)濾推薦、基于知識(shí)推薦

除了之前提到的會(huì)員劃分和非個(gè)性化的營(yíng)銷(xiāo)，在這里想科普一下個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)，畢竟獲得了海量的會(huì)員數(shù)據(jù)我們可以做更多（有數(shù)據(jù)不用白不用?。?。個(gè)性化無(wú)疑可以提高用戶的忠誠(chéng)度，使用感受和消費(fèi)效率。

基于內(nèi)容的推薦方法就是根據(jù)用戶過(guò)去的瀏覽記錄來(lái)向用戶推薦用戶沒(méi)有接觸過(guò)的推薦項(xiàng)。

基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦是基于一個(gè)這樣的假設(shè)“跟你喜好相似的人喜歡的東西你也很有可能喜歡?！彼曰谟脩舻膮f(xié)同過(guò)濾主要的任務(wù)就是找出用戶的最近鄰居，從而根據(jù)最近鄰 居的喜好做出未知項(xiàng)的評(píng)分預(yù)測(cè)。

基于知識(shí)的推薦在某種程度是可以看成是一種推理技術(shù)，它們的推薦過(guò)程相似：用戶必須指定需求，然后系統(tǒng)設(shè)法給出解決方式。假設(shè)找不到解決方式，用戶必須改動(dòng)需求。此外，系統(tǒng)還要給出推薦物品的解釋。

本文由作者：lottelyn江琳??公眾號(hào)（這個(gè)產(chǎn)品超難用） 授權(quán)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理?，未經(jīng)許可，禁止轉(zhuǎn)載。