。CRM客戶關(guān)系管理系統(tǒng)架構(gòu)分析會員系統(tǒng)運營管理主要是通過一系列滿足用戶心理、提高黏性的方法來實現(xiàn)開發(fā)新用戶、增加用戶活躍度的目的。會員系統(tǒng)有一個升級版的名稱：CRM（客戶關(guān)系管理系統(tǒng)），相比傳統(tǒng)的會員系統(tǒng)，CRM系統(tǒng)是一套完整的客戶關(guān)系開發(fā)、管理及流程管理的解決方案，賦予企業(yè)完善的客戶交流能力，最大化客戶的收益率。對于電商系統(tǒng)，會員系統(tǒng)主要分為to C和to B，相比與傳統(tǒng)企業(yè)的CRM系統(tǒng)，功能相對簡單。to C的會員管理主要包含會員基礎信息管理、會員成長體系和積分體系這三部分。有to B業(yè)務的會員管理系統(tǒng)還涉及到B端用戶的組織架構(gòu)管理、客戶拓展等功能。在B2B2C的電商平臺的會員管理中，還需要對會員體系進行分層。每個店鋪都可以對其會員進行獨立管理。提供平臺會員、店鋪會員體系獨立存在，獨立運營，并且可交叉匹配，統(tǒng)一管理平臺用戶信息。 1.會員基礎信息管理先想象下場景，當用戶從客服入口進來，咨詢了一個訂單，用戶的陳述一般是“我的訂單怎么還沒發(fā)貨”、“剛在你們這買的衣服尺碼小了”等等主觀陳述。客服的第一反應“這個用戶是誰？”、買過什么？等，這時候就會去會員系統(tǒng)中查詢用戶信息。會員的基礎信息管理是聚合關(guān)于用戶信息的一個出口，包括用戶的基本信息、優(yōu)惠券信息、訂單信息、售后信息、會員等級、會員積分、會員余額等內(nèi)容?？梢钥闯鰰T系統(tǒng)還涉及到與其他系統(tǒng)之間的一些信息交互。 基本信息：包括注冊時間、注冊手機號、性別、會員等級、會員積分、會員余額以及收貨地址等相關(guān)信息。 優(yōu)惠券信息：用戶賬戶中的優(yōu)惠券明細及狀態(tài)，優(yōu)惠券金額、使用條件、領取時間、使用時間、有效期及使用狀態(tài)等。優(yōu)惠券可鏈接到優(yōu)惠券明細。 訂單信息：用戶的訂單記錄列表，顯示訂單主要信息（下單時間、狀態(tài)、金額、收貨信息等）。可鏈接至訂單管理中的訂單詳情，對訂單進行相關(guān)操作（退貨退款等。） 售后信息：用戶的售后記錄列表，顯示售后主要信息 （下單時間、售后申請時間、狀態(tài)、金額、收貨信息等） ，可鏈接至訂單售后管理。 會員等級：主要是會員成長明細，記錄成長值增減的原因和時間，以及升級歷史，可以修改用戶等級。 會員積分：會員積分變動明細，記錄積分的來源、消耗。 2.會員成長體系在會員等級管理中，有個經(jīng)常用到的詞：成長值。用戶的成長值決定了用戶的會員等級。以目前最大的兩家電商平臺為例，淘寶的成長值叫做“淘氣值”，不同的淘氣值對應不同的會員等級（普通會員、超級會員、APASS）；京東的成長值就叫做“成長值”，不同的成長值對應不同的會員等級（注冊會員、銅牌會員、銀牌會員、金牌會員、鉆石會員）。這兩家電商的會員成長體系采用的是兩種不同的模型：RFM模型和用戶行為增長模型，也是目前應用最廣泛的兩類模型。會員成長值是根據(jù)不同的成長策略進行量化賦分。電商中主要對用戶的登錄、購物、評價、曬單等行為進行評估，來計算會員的成長值。 RFM模型RFM是客戶消費行為特征分析模型，RFM代表Recency（最近一次消費時間），F(xiàn)requency（某一個時間范圍內(nèi)的消費頻次），Monetary（某一個時間范圍內(nèi)的平均客單價或累計交易額）。 RFM模型是衡量用戶價值的重要工具和手段，對會員價值進行多維度動態(tài)指標綜合加權(quán)計算。RFM模型在衡量用戶價值時，沒有固定的計算方法，企業(yè)要根據(jù)平臺的實際定位，對R、F、M這三個指標進行維度劃分，對每個指標進行層次劃分，并且給每個層次進行評分，這樣R、F、M的值就分別評估出來，并且對其進行聚類定性描述。其次根據(jù)RFM模型，可以實現(xiàn)對用戶消費特性進行群體細分。如圖所示，將這三個指標劃分成5檔，可以形成多種組合（5x5x5個組合）。在固定周期里，統(tǒng)計用戶的R、F、M的值，計算對應的成長值，累加至現(xiàn)有的成長值上。當用戶的消費特征下降后，成長值有可能為負數(shù)，所以用戶的成長值會增加，也會減少。對應的用戶等級也會增加或降級。上面只是舉例說明，真實的成長值計算比這要復雜，還要加各種權(quán)重。譬如將用戶的活躍行為（登錄、評價、曬單等 ）納入到成長值計算體系中，在固定周期內(nèi)統(tǒng)計用戶活躍成長值，與RFM成長值求和得到周期內(nèi)的成長值變動。RFM模型還可以協(xié)助實現(xiàn)客戶生命周期分析，例如F值突然下降幅度很大，就需要執(zhí)行用戶喚醒策略。通過對R、F、M值結(jié)合業(yè)務分析，分析客戶消費特征，針對不同用戶進行區(qū)別營銷。 用戶行為增長模型用戶行為增長模型是指根據(jù)用戶在平臺上的行為，進行成長值量化，突出用戶單次行為的貢獻度，成長值是會員行為的單向累計的統(tǒng)計。在電商網(wǎng)站中，一般對用戶的登錄、購物、評價、曬單等行為進行成長值評估。以京東為例，其成長值增長策略為：登錄：除注冊會員外，每日第一次手動登錄后可獲得成長值獎勵；購物：訂單完成后獲得成長值（購物成長值=結(jié)算金額加速系數(shù)）；評價：評價20元以上商品（虛擬商品除外），審核成功獲得20個成長值；曬單 ：前10名曬單20元以上商品（虛擬商品除外）的用戶，審核成功后獲得20個成長值 。當然還有一些成長值回退策略，退貨、評論被刪等行為相應的成長值扣減回退。通過用戶行為增長模型來評價用戶的成長值，在用戶進入平臺初期有很大的激勵作用，但是后期乏力。當用戶成長值較高、用戶等級較高時，就很難再激勵為了成長值用戶持續(xù)購物。但RFM模型一個動態(tài)評估模型，當用戶消費傾向下降時，成長值就會停滯不前甚至下降，能持續(xù)激勵用戶去消費。例如已經(jīng)成為了超級會員，但是半年沒消費開始掉級，變成了普通會員，這樣的降級動作就可以重新喚醒用戶。在設計會員等級與成長值的對應管理時，首先就要想清楚會員等級和會員權(quán)益的對應關(guān)系。在數(shù)據(jù)的基礎上劃分會員等級，保證最高等級到最低等級的會員分布比例，而不能隨性定級。 3.積分體系積分體系是很多線上線下商家都會采用的用戶消費激勵體系。積分可以正向累加，對用戶的某些行為（如交易行為、互動行為等）產(chǎn)生與價值相匹配的積分；也可以被客戶進行主動消耗抵用，目前主流的三種積分消費方式：訂單結(jié)算抵扣、積分商城購買商品、用戶權(quán)益置換等，這樣積分的生成和消耗就形成完整的閉環(huán)。獲取積分也是通過簽到、購物、評價、曬單、分享、充值等行為進行積分返還，例如購物送積分：每消費 xxx 元，送 xxx 積分，一次性消費 xxx 元，額外送 xx 積分。還可以界定商品、會員等級、營銷活動等不同的條件界定返回積分的區(qū)別。京東的京豆、淘寶的淘金幣（已取消）、信用卡積分等都屬于積分的一種形態(tài)。 積分和用戶成長值有所相同，也有所不同。成長值增加時，積分并不一定會增加。會員成長值和會員等級相掛鉤，而積分和會員等級并沒有直接關(guān)系，而且積分是可以使用消費的。 4.會員體系分層當電商平臺上有店鋪時，那會員體系就變得立體。如圖所示，用戶（VIP1-7）等人屬于平臺的會員；都在店鋪中發(fā)生過消費，又屬于店鋪的會員；甚至有會員屬于不同店鋪的會員，如VIP2既是店鋪1的會員，同時也是店鋪2的會員。這就需要兩套相互獨立但是數(shù)據(jù)共用的會員體系來實現(xiàn)，搭建多層級多歸屬的會員體系。由于實際業(yè)務的復雜性，我們會遇到平臺自營商品、線下服務門店、平臺商戶店鋪、不同渠道的客戶、B端與C端用戶等等各種粒度的主體與會員，相應的會員策略也有所不同。這就需要多層級多歸屬的會員體系來解決實際的業(yè)務需求。會員系統(tǒng)是運營工作的載體，通過會員等級特權(quán)及積分激勵的手段來達到促進用戶購物，提高用戶粘性的目的。據(jù)我觀察，目前電商中的會員體系在實際使用中并沒有很好的效果，相比于許多線下實體商業(yè)的會員體系的效果就很差，例如酒店、信用卡、連鎖超市等。很多平臺的會員等級就一個裸露的名頭，沒有對應的會員權(quán)益去支撐，或者根本看不出有很大的區(qū)別，毫無吸引力。淘寶對淘金幣的積分體系的考量是不是側(cè)面說明現(xiàn)有的積分體系對用