进入2021，许多企业回归零售本质，更加看重会员运营，看重老客户的多次购买，做好一个老客户比拉来十个新客户的效果都好，会员数据分析成了重要一个环节。

这需要仔细思考：用户为什么会多次连续来你家买东西？背后的原因、本质、规律是什么？理清楚这个思路和数据，提升复购率的问题就迎刃而解了。

那么会员数据分析到底从几方面入手呢？

1、找到企业用户的生命周期

用户生命周假设了用户留存与用户价值之间存在倒U型关系期，通常有五个主要阶段：潜在期、引入期、成长期、成熟期、衰退期。

每个用户所处的生命周期是一个动态变化的过程，不同用户在各个阶段所处的周期也不同，且并非每个用户都会经历生命周期全阶段。

企业可以针对关键性的节点对进行会员数据分析，比如成长期，用户刚刚接触平台，对一切感到新鲜，可以针对新手打造会员玩法和策略。

针对成熟期用户，对平台已经非常熟悉，简单的东西无法刺激用户，就需要通过更多的激励，直接的利益来引导用户继续走下去。

而对于衰退期的用户，更多需要召回和防止流失。一边需要运营人员设立预警机制提早防范，另外一边也需要配合更过的运营手段。

2、根据RFM模型测算

RFM模型是运营过程中常见的的方法论：主要是通过对用户行为的分类，以此区别出高价值用户，低价值用户，同时对高价值用户制定个性化服务。R（Recency用户最近一次到当前的时间间隔），F（Frequency最近一段时间内的消费次数），M（Monetary最近一段时间的消费总额）。

企业根据这三个维度对用户进行分档，一般来说消费金额越高，时间越短，次数越多的用户，需要重点运营。这时候对照用户三个维度的属性值来圈选高价值用户，进行组合式营销，确立复购用户的基本特征。

同时针对低价值用户，进行唤醒、促活，并且激励他们购买，可以给到更多的复购优惠措施。

3、A/B test测试，收集数据反馈

A/B Test是解决现有认知下，不确定哪种方案更优的问题。防止高层拍脑袋决定，那在会员运营中，怎么将A/B Test融汇贯通呢？

1）明确测试的核心目标、解决什么问题。平台会员、用户的情况交错纵横，问题也很多，在这种情况下，需要企业明确解决问题的优先级，再进行测试。比如复购是因为会员积分？还是因为优化会员权益内容？

2）确定测试的样本量

大的样本量更能体现实验的准确性，但是在会员数据分析收集上时间成本很高也。小的样本量，很难说明数据的准确性，并且有幸存者偏差，容易造成错误的判断。复购也有可能是用户的一时冲动，

因此企业需要结合自身资源进行样本量的选择。

3）确定实验的周期

保证测试周期，能够刚好覆盖产品的一般使用周期。简单来说，就说能够覆盖产品的高频用户和低频用户的复购周期，确保不会因为用户群体、特征的差异，从而产生一定的会员数据分析的差。

4）AB实验遵从的原则

mvp，小步快跑，先运作起来再优化细节

会员数据是企业的宝藏，各种会员数据分析方法需要更贴合业务、用户以及当下的场景。有了合理的数据分析法则，那么在会员运营、会员玩法扩展上，都不是难事了。