会员体系搭建起来后，运作了一段时间，发现对数据的处理并不理想，很多数据没办法进行有效的利用，通兑吧整理了几个误区以及解决方案，一起看看吧！
会员数据分析误区一：没有定义好“新用户”“老用户”
这是不少企业都会踩得坑，普遍认为没有购买行为的就算新用户，但事实是，即便付费了，在短时间内，这类用户对平台的熟悉程度并没有很高，反而连不少功能都不清楚，所以严格意义上来说，也是属于新用户。
因此在数据分析中，对于用户的区分，需要很明确，考虑到一切可能性。
会员数据分析误区二：不细分客单价，对购买特价商品的客户极为关注
直观用户高价值的考量维度之一就是购买频率，针对特价商品，用户购买的频率会比较高，不少贪便宜的用户会多次购买。但该类用户的客单价并不是很高，即便是高频率的消费，对GMV的贡献也并不是很大。另一方面来讲，该类用户的忠诚度比较高，对于后续的转化价值，可以作为会员数据分析的重点，买着买着，就成高价值用户了。
会员数据分析误区三：没有针对用户的生命周期进行
用户进入平台后，会随着时间推移，用户会产生不同的心理，对产品的需求也会有所不同。因此在会员数据分析时候，对不同生命周期的用户进行定性和定量的分析也十分重要。针对每一周期的用户，给予不同的优惠或者营销方式，精准营销。 同时通过会员数据分析，在不同周期内挖掘出更多的用户价值，赋予老用户更多的功能和价值体验。
会员数据分析误区四： 把数据分析当做短期目的，而非长期经营
这个和很多企业的定位也有关系：把会员运营管理当成是促销活动来做，而不是经营策略。所以对数据的需求也是。但会员体系，是需要长时间的运营，即便有短期促销活动，也是属于会员体系中的一部分。
总的来说，会员数据分析是会员体系中重要的一个环节，需要长期投入人力，拿到精准的数据，从而得到更精准的用户画像。