会员制营销与管理 会员细分模型（一）

　　上一讲我们讨论了会员细分维度，即会员细分变量的内容，本讲开始，我们着重讨论会员细分模型的有关内容。

　　会员细分模型本质上是会员细分变量的模型化描述。

　　会员细分变量有许多许多，简单的有性别、年龄段、职业、收入等会员基础特征变量，这些变量无需建立什么模型进行描述，大家一目了然。但是，比较复杂的会员行为特征变量就需要建立会员细分模型，进行全面的描述，例如会员贡献度、会员价值、会员生命期、会员忠诚度等。

　　一、会员贡献度模型

　　在一个指定的时间区间内会员为企业作出的贡献称为会员贡献度。根据会员贡献度的不同，能有效细分会员。

　　会员贡献度通常用于会员会籍等级的细分，从而为作出不同贡献的会员规划不同的会员权益（制度性会员权益）。另外，在策划会员营销活动时，针对选定的营销目标对象，还可以依据会员贡献度（会籍等级）的不同给予不同的营销政策（优惠、优先、优质、尊享）。但是有一点必须提醒各位，不建议依据单一的会员贡献度细分来开展所谓的会员精准营销。

　　会员贡献度到底怎样衡量？怎样计算？以下讨论几个常用的会员贡献度模型，仅供大家参考。

　　（1）消费额贡献度模型：按会员消费金额计算贡献度

　　会员贡献度=某个时间区间内会员的累计消费金额

　　其中消费金额可以是到款金额、净销金额等，时间区间可以是入会至今、自然年度、循环年度（1年循环、2年循环……）等。

　　例如：选择“循环年度消费回款金额”计算模型，会员会籍等级可细分如下：

　　钻卡会员：30000元及以上

　　白金会员：20000元～30000元

　　金卡会员：10000元～20000元

　　银卡会员： 5000元～10000元

　　普卡会员： 5000元以下

　　（2）利润贡献度模型：按会员创造利润计算贡献度

　　会员贡献度=某个时间区间内会员创造的累计利润额

　　其中利润金额可以是按到款金额核算的利润、按净销金额核算的利润等，时间区间可以是入会至今、自然年度、循环年度（1年循环、2年循环……）等。

　　利润贡献度模型一般把会员细分为三个部分：

　　•高贡献会员（MVC）：MostValuable Customer

　　指目前贡献度比较大的会员，是企业需要想方设法保留下来的会员。

　　•高潜力会员（MGC）：MostGrowable Customer

　　指目前贡献度不太大但未来贡献会比较大的会员，是企业需要着力精心服务、精心营销的对象，需要有长期会员营销策略。

　　•负债会员（BZC）：Below Zero Customer

　　原则上，这样的会员企业不需要再投入资源进行服务与营销。但在具体运营时，还需进一步细分什么样的会员可以真正放弃。

　　与消费额贡献度模型比较，利润贡献度模型衡量会员贡献度是比较精准的。但是，利润是非常敏感的数据，只能限于企业内部高层员工知晓，不能告诉其它员工，更不能告诉会员。所以，利润贡献度模型不能作为会员会籍细分之用，但可以在会员营销活动（特别是会员尊享营销活动）时用来细分、遴选营销对象。

　　（3）积分贡献度模型

　　会员贡献度=某个时间区间内会员获取的积分数量

　　其中时间区间可以是入会至今、自然年度、循环年度（1年循环、2年循环……）等，会员积分的获取依据会员积分获取方法计算，例如：

　　新会员入会，获取300积分

　　老会员晋升，获取500积分

　　订单消费1元，获取1个积分

　　白金会员消费1元，获取1.5个积分

　　钻卡会员消费1元，获取2个积分会员日消费1元，获取2个积分

　　亲情传递1人，获取2000个积分

　　有效评价1次，获取300个积分

　　有理投诉1次，获取300个积分

　　建议采纳1次，获取500个积分

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　　例如： 选择“ 积分贡献度模型”，会籍等级可细分如下：

　　钻卡会员：30000积分及以上

　　白金会员：10000积分～30000积分

　　金卡会员： 5000积分～10000积分

　　银卡会员： 1000积分～5000积分

　　普卡会员： 1000积分以下

　　积分贡献度模型的优势在于比较全面，而不用单一的消费额、利润等指标去衡量会员的贡献，同时还可以把利润这一比较隐蔽的数据转化成积分的形式进行呈现。

　　积分模型通常作为会籍细分的有效模型，该模型成功的关键是积分获取规则的制定，以确保真正能够体现会员的贡献。

　　在实际运营中，由于会籍等级是公开的，并且其细分方法要尽量简单，所以采用“消费额贡献度”模型是比较常见的，部分企业也会采用“积分贡献度”模型进行会籍等级的细分。至于“利润贡献度”模型，是企业内部细分会员的一种方法，不能用于会籍等级细分，但用于会员尊享服务的营销活动是很有帮助的。

　　二、会员价值模型

　　会员价值细分在会员细分管理中占有非常重要的地位。在长期的理论研究中已经发现并不是所有的会员对企业的价值都是等同的，企业80%的利润往往是由20%的会员创造的，企业无法将精力平均分布在每个会员身上，否则这样的资源配置方式将严重违背企业利益最大化的原则。

　　会员价值是会员细分的基本依据，也是会员细分的核心，它可以告诉企业什么样的会员是有价值的、什么样的会员是没有价值的。对有价值的会员，需要增加营销与服务资源的投入，让会员为企业创造价值；而对没有价值的会员，则需要减少或者停止对其的投入。

　　这里讨论的会员价值是指“会员未来价值”，即会员未来将给企业创造多少价值。前面讨论的会员贡献度可以理解成“会员历史价值”。会员未来价值包括会员未来为企业创造的消费金额、消费利润，还包括为企业亲情传递新会员、为企业宣传品牌等。

　　在讨论会员价值时经常会提到会员最终价值的概念，会员终身价值CLV（Customer Lifetime Value）是会员在整个生命周期内为企业创造的价值：会员终身价值CLV = 会员历史价值+会员未来价值。

　　所以会员历史价值（会员贡献度）是比较容易衡量、计算的，但会员未来价值不是简单计算出来的，而是根据会员的历史消费信息、交流信息、联系信息，通过回归分析的方法进行预测的。

　　对于一个新入会的会员，历史消费信息、交流信息、联系信息寥寥无几，预测会员的未来价值就相当困难。

　　（1）RFM 价值模型

　　RFM模型就是最近购买时间R (Recency )、购买频率F( Frequency)和购买金额M(Monetary Value )三个细分变量组合的结果，在快消品、零售业等领域的会员制运营时，可以比较精准地预测会员未来价值，即未来消费的可能性。如果采用5分位方法（后续详细讨论分位算法的相关内容），会员就可以分成125个组。

　　每组的客户价值、营销响应度往往是不同的，为后续的精准会员营销在开展简单型复购、提升型复购、交叉型复购的营销活动时产生不错的营销效果、服务效果。

　　（2）会员价值矩阵

　　RFM虽然是会员价值细分中很常用的模型，但其存在的缺点是显而易见的。一方面，会员细分群过多则难以针对每个细分会员群采用不同的会员营销、会员服务策略；另一个方面，RFM模型中消费频率与消费金额这两个变量存在多重共线性，如一个会员每多一次消费，其消费金额就相应增加。

　　会员价值矩阵是对RFM的简单改造，它采用两个变量：平均消费金额、消费频次。构成以下的二维会员价值矩阵，再针对不同细分对象群分别开展不同的会员服务、会员营销策略。

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