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。