3种会员数据运营方法,复购率妥妥提高
tongdui8 2021/03/29 10:30:30 阅读 0

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。

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