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本篇文章將詳細拆解大會員這一驅動業務，作者從需求、建設框架、服務功能拆解及數據功能拆解四個方面進行分析。接下來，我們一起看看作者的解讀。

隨著購物中心、零售、餐飲、服務等企業逐漸集團化，有品牌布局多個連鎖形成集團化，也有多元化業務發展形成集團化。

無論哪一種ToC業務的集團化企業都在利用會員營銷體系對集團客戶的運營進行不斷的改進和完善，并逐步建立起分板塊業務的會員制營銷體系。

會員體系和大會員有什么區別？（這里引用了知乎網友的一些觀點）

「會員體系」是業務驅動，而「大會員」是驅動業務

「會員體系」核心圍繞著服務單一應用，對業務增長容易遇到瓶頸，「大會員」建設更像是企業去找到“第二增長曲線”：

1. 商業價值層面，大會員從企業頂層重塑集團會員體系，統一會員體系。
2. 基于集團的多元化業務優勢，串通客戶生活場景，滿足客戶多樣化、品質化的服務訴求。
3. 從單一產品認知到建立會員對于品牌的認知，增加企業的品牌附加值。
4. 大會員的數據應用對集團業務擴展、產品調整提供重要的決策依據。

「大會員」對企業既有的業務是會帶來一定的沖擊的：

大會員需要有全局通盤考慮的角色推動，大會員從頂層驅動，圍繞著全業務流程，往往承建角色由集團IT承建，對于運營團隊能力要求更高。

另外，對于已成熟業務的切換，需要大量的教育成本，或者利益誘因幫助會員進行平臺的切換。所以這些風險，企業在部署大會員或者會員體系的時候都需要充分考慮。

一、三大核心需求

由于文章篇幅問題，這里就跳過需求分析環節，針對在集團企業建設統一會員項目，作者總結為以下3大需求：

1. 建立One ID會員身份體系，享受統一的會員權益和服務

針對有效的整合與利用集團化的多板塊會員資源，建立集團統一會員管理，建立跨業務板塊的會員數據共享機制，打造互聯互通的One ID會員身份體系。

利用該體系讓會員通過唯一的身份標識在不同業務板塊間無縫切換，享受統一的會員權益和服務，形成集團會員私域流量運營池。

2. 融合多個板塊的產品和服務體系，建立跨業務的忠誠度運營方案

建立聯動性的會員運營方案或策略，為會員提供豐富的組合權益以及多元化服務體系。

通過深入了解會員的行為和偏好，設計跨板塊的聯動營銷方案，為會員提供個性化的組合權益，如交叉消費折扣、跨板塊積分疊加等。

3. 全面數據采集、處理和應用，為業務提供會員運營數據支撐和決策賦能

通過在各個業務板塊和渠道進行全面的會員數據采集和整合，可以建立全景式的會員畫像，并將數據沉淀到集團的數據中心。

深度開展數據挖掘分析，為業務提供準確的會員運營數據支撐和決策賦能，優化會員運營策略和個性化推薦，洞察會員需求和行為趨勢，從而更加精準地滿足會員的需求，提升運營效果和會員體驗。

二、總體建設框架

集團大會員旨在統一管理和運營集團旗下各業務板塊的會員群體，為各個板塊提供應用服務。

底層對多維度業務開展數據采集，通過數據處理與能力搭建，構建會員服務中心和會員數據中心兩個關鍵部分。

集團大會員平臺總體架構圖

會員服務中心：服務中心是大會員業務運營體系建立的核心，負責集團統一會員的管理和運營業務。

主要建立集團統一會員服務能力：

1. 統一會員認證：建立會員主檔案模塊，為各業務板塊提供會員注冊與識別認證，并管理會員的個人信息、偏好和購買歷史等主數據。
2. 會員運營體系建立：設定會員的特權權益和獎勵機制，包括：成長體系、積分體系、權益體系、等級體系、付費會員卡等，激勵會員的消費和參與度。
3. 營銷活動和促銷管理：規劃和執行會員專屬的營銷活動和促銷計劃，提高會員參與度和轉化率。

會員數據中心：數據中心是大會員營銷的支持部分，負責數據的采集、分析和應用，建立數據輔助會員運營決策的能力。

1. 數據采集和整合：從各個數據源收集和整合會員相關的數據，包括會員信息、購買數據、行為數據等。
2. 數據分析和洞察：利用數據分析技術和工具，對會員數據進行深入分析，探索會員的行為模式、偏好趨勢和潛在需求，為營銷決策提供洞察和支持。
3. 數據應用和個性化營銷：將數據洞察轉化為具體的個性化營銷策略和活動，通過精準的目標營銷和定向推薦，提升會員的參與度和購買意愿。

這兩個中心通過數據的流動和共享實現緊密的協作，會員中心提供業務需求和指導，數據中心提供數據支持和分析結果。共同推動大會員營銷的策略和執行，賦能各業務板塊的會員滿意度提升、促進銷售增長，并建立長期的會員運營體系。

三、大會員服務中心功能拆解

1. 集團統一會員身份模塊

1）會員認證（會員主檔案）

為集團旗下所有會員應用提供統一會員身份識別認證，實現One ID的會員主數據互聯互通：

1. 會員賬戶基本信息：這些信息是識別會員身份和與其進行有效溝通的基礎，包括包括會員的賬戶編號、會員等級、積分余額、會員的姓名、性別、年齡、聯系方式等。
2. 購買歷史：購買歷史數據可以用于了解會員的偏好和消費習慣，從而提供個性化的推薦和定制化的營銷活動，包括購買的產品或服務、購買日期、訂單號、支付方式等。
3. 參與活動：用于評估活動效果、了解會員的參與度和互動水平，以及為會員提供相應的獎勵和特權，記錄會員參與過的活動、活動參與日期、參與方式等。
4. 售后服務：于及時響應和解決會員的問題，提供良好的客戶服務體驗，包括會員的投訴、退款、售后需求等記錄。
5. 渠道偏好：優化渠道布局和提供更符合會員習慣的購物體驗，記錄會員更傾向于使用的購買渠道，例如線上購物、線下實體店購物或移動應用購物等。
6. 行為分析：改進產品推薦算法、優化頁面布局和個性化推廣，通過分析會員的瀏覽行為、點擊行為、搜索行為等，了解會員在平臺上的行為模式和興趣偏好。

2）標簽管理

會員標簽管理用于對會員進行分類和分組，并為其打上特定的標簽，以更好地理解和管理不同會員群體，包括以下：

1. 標簽創建和定義：創建和定義各種會員標簽，如興趣、偏好、購買行為等，也可以使用預定義的標簽進行快速分類。
2. 標簽分配和編輯：將特定的標簽分配給會員，以標識其所屬的群體或特征。通過手動分配標簽或根據會員屬性和行為自動分配標簽來實現。
3. 多標簽組合：會員可以被分配多個標簽，以便更準確地描述其屬性和行為。支持邏輯運算符（如AND、OR）來組合不同的標簽，以創建更復雜和詳細的會員群體。
4. 標簽搜索和篩選：根據特定的標簽或標簽組合進行搜索和篩選，以查找符合特定標準的會員，快速定位和管理特定群體的會員，并進行相關的分析和營銷活動。

2. 集團統一會員運營模塊

1）會員卡（付費會員）

建立集團統一付費會員卡，為用戶提供給以付費方式獲取特殊權益和福利的會員計劃。

以下是付費會員卡的功能：

1. 會員權益和特權：付費會員卡提供獨特的會員權益和特權，例如專屬折扣、優先購買權、特定產品或服務的提前訪問、免費禮品等，以專屬權益和特權份吸引用戶續費保持會員身份。
2. 會員定價和計劃：付費會員卡提供不同的會員定價和計劃選項，以滿足不同用戶需求和預算。例如，可以提供月費、年費或季度費等多種計劃選擇，讓用戶根據自己的需求選擇適合的會員計劃。
3. 會員優惠和折扣：付費會員卡持有人享受額外的優惠和折扣，適用于公司產品、服務、合作伙伴產品或特定活動，激勵會員購買更多的產品或服務，并增強他們的忠誠度。

2）儲值卡（單用途預付卡）

儲值卡賬戶是一種預付款賬戶，用戶可以通過充值一定金額到賬戶中，然后在需要時使用賬戶余額支付商品或服務費用。

以下是儲值卡賬戶的功能說明：

1. 充值和賬戶余額管理：用戶可以通過多種途徑將金額充值到儲值卡賬戶中，包括企業充值。
2. 多場景使用：儲值卡賬戶通常可以在多個場景中使用，例如線下購書中心、在線購物平臺、移動應用等。
3. 交易記錄和賬戶安全：儲值卡賬戶會記錄用戶的交易記錄，包括充值、消費和退款等。同時，賬戶安全也是重要的考慮因素，通常會采取安全措施，如賬戶密碼、雙重認證等，保護用戶的賬戶安全。

3）成長體系

統一集團會員成長體系是為了激勵和獎勵會員在平臺上的積極行為和參與度，為各應用提供集團統一管理的成長體系方案：

1. 成長值的獲?。撼砷L值是衡量會員成長程度的指標，會員通過在平臺上完成特定任務或參與特定活動來獲得成長值。任務和活動包括：購物消費、內容互動、會員活動參與、會員推薦、個人信息完善等等。
2. 成長值的扣減：除了增加成長值外，一些行為也可能導致成長值的扣減，扣減機制確保會員行為的合規性和平臺的秩序。

4）等級體系

統一集團會員等級體系是為了形成集團統一的會員等級管理方案，可以劃分以下：

1. 等級劃分：統一會員等級體系將會員根據其活躍度和貢獻度劃分為不同的等級。
2. 等級晉升機制：會員可以通過滿足特定條件來提升自己的會員等級。根據成長體系以及運營條件可以包括會員在平臺上的消費金額、購買次數、活躍度、推薦新會員等。當會員滿足相應的條件時，系統會自動將其升級到更高的會員等級。
3. 等級保持要求：為了保持高級別的會員等級，會員需要繼續保持其在平臺上的活躍度和消費行為。平臺可以設定一定的等級保持要求，如每月至少完成一次購物、保持一定的活躍度等。

5）權益體系

統一集團會員權益體系建立權益體系（池），各應用可選擇配置對應的權益項。

可以劃分以下：

1. 專屬折扣和優惠：會員權益體系為會員提供獨有的折扣和優惠，使會員在購買商品或享受服務時能夠享受更優惠的價格。這些折扣和優惠可以是針對特定商品、品類或活動的，為會員提供實實在在的經濟效益。
2. 積分獎勵和兌換：會員權益體系可以設置積分獎勵機制，會員在購物、消費或完成特定任務時可以獲得積分。
3. 個性化服務：基于會員的個人偏好和歷史行為，會員權益體系可以提供個性化的服務。例如，為會員定制推薦商品、提供專屬的產品推薦、定制化的購物體驗等，提升會員的滿意度和購物體驗。
4. 生日禮遇：會員權益體系可以提供特別的生日禮遇，例如生日優惠券、生日禮品或折扣等，讓會員在特殊的日子感受到特殊的關懷和待遇。
5. 快速退換貨服務：會員權益體系可以為會員提供更便捷的退換貨服務，例如優先處理會員的退換貨請求、免費或優惠的退貨運費等，提升會員的購物信心和滿意度。
6. 會員活動參與資格：會員權益體系可以確保會員有資格參加平臺組織的會員活動，如會員專場銷售、線上線下活動、抽獎或贈品活動等。這些活動為會員提供獨特的體驗和機會。
7. 會員等級升級和特權提升：會員權益體系可以根據會員的活躍度、消費行為和參與程度來設定會員等級，并提供相應的特權和福利。

6）積分體系

統一集團會員積分賬戶，由集中管理和跟蹤會員積分的積分體系對會員在平臺上的各種活動和交易都可以為其積累積分，并統一積分賬戶中進行兌換和管理。

以下是統一積分賬戶功能：

1. 積分累積：會員在平臺上的購物、消費、參與活動、分享內容等行為都可以為其積累積分。每個行為對應著一定數量的積分，累積積分的數量根據會員的行為規則和積分計算規則確定。
2. 積分跟蹤和管理：統一積分賬戶記錄和跟蹤會員的積分變動情況，會員可以隨時查看自己的積分余額和積分歷史記錄。
3. 積分兌換：會員可以將積分兌換成平臺設定的相應獎勵，如折扣券、禮品、優惠碼、會員等級提升等。兌換規則和兌換的獎勵種類由平臺決定，會員可以根據自己的需求和積分余額選擇兌換相應的獎勵。
4. 多渠道積分使用：統一積分賬戶可以跨平臺和跨渠道使用。無論會員在線上還是線下進行消費，積分都可以被識別、累積和使用，增強會員的便利性和靈活性。
5. 積分過期和失效：統一積分賬戶可以設定積分的有效期，過期的積分將失效，鼓勵會員及時使用積分，提高積分的活躍度和消費頻率。

3. 集團統一會員營銷模塊

1）營銷策略/事件營銷

營銷策略/事件營銷是指在特定事件、節日、促銷活動等關鍵時刻，針對會員群體（營銷分組）進行有針對性的營銷活動。

以下是事件營銷的功能描述：

1. 事件觸發：事件營銷功能可以設置不同的事件觸發條件，如節日、會員生日、購買行為、注冊成為會員等。當會員滿足觸發條件時，系統會自動觸發相應的營銷活動。
2. 營銷活動設置：在事件營銷功能中設定各類營銷活動，如發送生日祝福短信、贈送節日優惠券、推送特定商品促銷信息等，營銷活動支持根據不同事件和會員分組來個性化設置。
3. 個性化內容推送：根據會員的個人信息、購買行為和興趣偏好，事件營銷可以實現個性化內容推送。例如，向會員推送與其購買歷史相關的商品或服務，提高推送信息的精準度和相關性。
4. 定時推送和提醒：在特定事件發生前或當天，系統可以自動向會員發送提醒和推送通知。例如，提前幾天向會員發送節日促銷活動的通知，或在會員生日當天送上生日祝福。

2）營銷分組

營銷分組是一種將會員按照一定的標準和規則進行分類和分組的功能。通過營銷分組，可以更加精準地定位和針對不同的會員群體進行個性化的營銷活動。

以下是營銷分組的功能描述：

1. 分組依據：營銷分組可以根據多種依據或標簽，如會員的購買歷史、消費行為、興趣偏好、地理位置、年齡、性別等。根據不同的依據進行分組，可以更好地理解和把握不同會員群體的需求和特點。
2. 分組規則：分組規則是指根據特定的條件和算法將會員劃分到不同的分組中的規則。這些規則可以是預設的規則，也可以是基于機器學習和數據分析得出的智能規則。
3. 優先級管理：在營銷分組中，可以設定不同分組的優先級，例如，將高價值客戶或活躍用戶放置在優先級較高的分組中，以便更加重視和關注他們的需求，并提供更好的服務和特權。
4. 分組管理和調整：營銷分組應該具備靈活的管理和調整功能，支持根據實際情況對分組進行調整，添加新的分組或合并現有分組，確保營銷策略與會員群體的變化保持一致。

3）營銷工具

結合集團層面的活動策劃需求建設相應的營銷工具（業務層的營銷可以交給業務會員系統執行）。

以下為部分工具：

1. 活動報名：活動報名功能是一種用于會員活動管理和參與的工具，它提供了便捷的報名流程和管理功能?；顒訄竺δ苤С旨瘓F發布各種類型的會員活動，包括線上活動、線下活動、培訓課程、研討會等?；顒影l布界面通常提供活動名稱、時間地點、參與人數限制、活動描述等信息。
2. 活動二維碼：活動溯源二維碼是一種用于活動參與者追蹤和驗證的工具，它可以通過掃描二維碼獲取活動相關信息并進行溯源。每次掃描驗證二維碼時，系統將記錄相關的活動數據，這些數據可以用于后續的數據分析、統計和活動報告生成。
3. 優惠卡券：集團會員優惠卡券提供特定的折扣、優惠或特別待遇。會員優惠卡券可以提供在購買產品或服務時享受折扣的特權。這些折扣可以是固定金額的折扣、百分比折扣或滿減優惠。會員使用優惠卡券時，相應的折扣將被應用于他們的購買金額。支持POS核銷和核銷API接口對接。
4. 積分商城：集團統一積分兌換商城，積分商城設定了積分與商品之間的兌換比例和規則，開放給所有會員進行兌換。
5. 抽獎工具：在線抽獎工具，可以幫助企業快速創建和執行各種類型的抽獎活動。它提供了多種抽獎形式，如隨機抽取、抽獎碼抽取、幸運轉盤等，并具有自定義獎品、參與條件和抽獎規則的功能。
6. 口令營銷：口令營銷工具可以通過設定特定的口令或優惠碼來促進會員參與活動。會員在購買或參與活動時輸入口令或優惠碼，可以獲得特定的折扣、禮品或其他福利。
7. 短信/郵件營銷：短信/郵件營銷工具可以用于向會員發送個性化的短信或電子郵件，宣傳和推廣會員活動。

4）營銷數據分析

應用根據營銷策略/事件營銷對訂單進行標記，基于訂單的標識進行數據分析和營銷反饋，以便評估不同分組的效果和表現。

管理員可以根據分組的數據表現來調整和優化營銷策略，以獲得更好的營銷效果。

四、大會員數據中心（應用層）功能拆解

1. 主題模型分析（AIPL與RFM模型）

1）AIPL模型分析

AIPL是一種把不同階段的用戶規模和行為轉化關系進行量化追蹤和全鏈路可視化的營銷模型。AIPL從用戶行為角度將用戶劃分為4種類型。

分別為：

• A（Awareness）：指品牌認知人群，這類用戶剛了解企業的產品或服務。
• I （Interest）：指品牌興趣人群，這類用戶在產品內有過點擊或使用等行為。
• P（Purchase）：指品牌購買人群，這類用戶已經購買了相關產品或服務。
• L（Loyalty）：指品牌忠誠人群，經常復購甚至分享傳播。

AIPL模型的分析，可以幫助集團去全面認識自己的用戶資產，判斷哪個環節導致成交用戶不足，從而有針對性的制定用戶運營或營銷策略。

1. AIPL模型配置管理：提供AIPL主題模型配置管理功能。支持用戶選擇不同渠道數據進行 AIPL 模型配置，并支持對 AIPL 4 類人群進行規則配置管理，依據業務情況及不同階段設定 AIPL 模型。在本項目內，關于 AIPL 模型的用戶行為定義建議如下：A-瀏覽/點擊/觀看；I-會員/收藏/加購/互動/領券；P-購買；L-復購/復購+正向分享。
2. AIPL 用戶分析：提供能力支持用戶分析AIPL模型中各類用戶的人數和相應的變化趨勢，用戶可設定具體的 AIPL 模型及計算基準日期查看其背后的 AIPL 用戶分析情況。
3. AIPL 流轉分析：提供能力支持用戶分析指定時間段內具體的AIPL模型中各類用戶的轉化、流失情況。

2）RFM 模型分析

RFM模型是一種通過用戶的R消費間隔（Recency）、F消費頻率（Frequency）、M消費金額（Monetary）三項指標來衡量用戶價值的手段。RFM模型將購買過的用戶進行分類，從而進行用戶維系，提高用戶留存和復購。

基于RFM模型分析，可以幫助集團識別出最有價值的用戶群體，從而優化市場營銷策略和提高銷售業績。

1. RFM 模型配置管理：提供 RFM 主題模型配置管理功能。用戶可依據系統內已有的用戶消費訂單數據，創建 RFM 模型，并對 RFM進行參數配置以及對比值參數配置。
2. RFM 用戶分析：提供能力支持用戶分析RFM模型中用戶的RFM指標情況，以及RFM各類用戶類型的分布情況。用戶在R、F、M任意一項中的價值可被分為高、低兩類，綜合R、F、M三項的表現，用戶可被劃分為8種類型，分別是高價值用戶、重點保持用戶、重點發展用戶、重點挽留用戶、一般價值用戶、一般保持用戶、一般發展用戶、潛在用戶。利用 RFM 用戶分析，可以定期監控營銷效果和客戶反饋，根據反饋結果和數據分析，及時調整營銷策略和服務方案，優化客戶體驗和銷售業績。

2. 人群洞察管理

用戶基于特定業務規則完成人群篩選后，可對人群進行特征分布的洞察分析，具體特征可依據設定的標簽進行數據查看。

1. 標簽人群創建：支持用戶通過標簽篩選的方式創建人群數據。
2. AIPL模型 人群創建：支持用戶通過已配置好的 AIPL 模型中篩選出所需類型人群的方式創建人群數據。
3. RFM 模型人群創建：支持用戶通過已配置好的RFM 模型中篩選出所需類型人群的方式創建人群數據。
4. 手動上傳人群創建：支持用戶通過手動上傳不同人群數據包的方式創建人群數據。
5. 綜合交并人群創建：支持用戶從已有人群中通過且（交）、或（并）、差計算創建生成新的人群數據。

4. 經營數據看板

基于BI報表工具，支持用戶圍繞會員用戶人群標簽數據進行自助提取分析，支持在報表中通過圈選提取生成新的人群數據啦。

1. 會員畫像分析：支持用戶查看系統會員用戶的畫像分析數據，畫像類型包括性別、年齡、學歷、來源渠道、行為。
2. 渠道用戶畫像：提供不同來源渠道用戶的洞察分析，包括用戶數及走勢、用戶新增、活躍、轉化、流失生命周期的分析。
3. 實時銷售數據統計：提供整體當天實時銷售數據統計查詢。
4. 訂單交易分析：提供所對接的不同銷售渠道的訂單相關的交易數據指標的統計與分析。
5. 渠道銷售數據統計：提供全渠道用戶的交易分析概覽。
6. 商品會員銷售分析：提供整體商品會員的數據統計分析，包括銷售額概覽、商品看板（訪客量、銷量、支付金額）、商品銷售指標詳情。
7. 消費用戶查詢：支持設定不同維度對消費用戶進行綜合查詢。
8. 門店經營分析月報：提供集團各門店每月經營分析報告數據，包括銷售進度、核心指標、TOP 成交額商品。