11.1 會員係統
電商產品經理寶典：電商後台係統產品邏輯全解析 作者：劉誌遠 投票推薦 加入書簽 留言反饋
會員係統主要是管理用戶信息，通過一係列滿足用戶心理、提高黏性的方法來實現開發新用戶、增加用戶活躍度的目的。會員係統有一個升級版的名稱：crm（客戶關係管理）係統。相比傳統的會員係統，crm係統是一套完整的客戶關係開發、管理及流程管理的解決方案，賦予企業完善的客戶交流能力，使客戶收益率最大化。
對於電商係統，會員係統主要分為針對c端和針對b端兩種，相比傳統企業的crm係統，功能相對簡單。針對c端的會員管理主要包含會員基礎信息管理、會員成長體係和積分體係這三部分。針對b端業務的會員管理係統還涉及b端用戶的組織架構管理、客戶拓展等功能。在b2b2c的電商平台的會員管理中，還需要對會員體係進行分層。每個店鋪都可以對其會員進行獨立管理。平台會員、店鋪會員體係獨立存在，獨立運營，並且可交叉匹配，統一管理平台用戶信息。 【會員基礎信息管理】
先想象下場景，當用戶從客服入口進來，谘詢了一個訂單，用戶的陳述一般是“我的訂單怎麽還沒發貨”、“剛在你們這買的衣服尺碼小了”等主觀陳述。客服的第一反應一般是“這個用戶是誰？”、“買過什麽？”等，這時候就會去會員係統中查詢用戶信息。
會員的基礎信息管理是聚合用戶信息的一個出口，包括用戶的基本信息、優惠券信息、訂單信息、售後信息、會員等級、會員積分等內容。可以看出會員係統還涉及與其他係統之間的一些信息交互。
（1）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、會員餘額以及收貨地址等相關信息。
（2）優惠券信息：用戶賬戶中的優惠券明細及狀態，包括優惠券金額、使用條件、領取時間、使用時間、有效期及使用狀態等。優惠券可鏈接到優惠券明細。
（3）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、金額、收貨信息等）。可鏈接至訂單管理中的訂單詳情，對訂單進行相關操作（退貨、退款等）。
（4）售後信息：用戶的售後記錄列表，顯示售後主要信息（下單時間、售後申請時間、狀態、金額、收貨信息等），可鏈接至訂單售後管理。
（5）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，以及升級曆史，可以修改用戶等級。
（6）會員積分：會員積分變動明細，記錄積分的來源、消耗。 【會員成長體係】
在會員等級管理中，有個經常用到的詞：成長值。用戶的成長值決定了用戶的會員等級。加 入 會 員 微 信
以目前最大的兩家電商平台為例，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），如圖11-1所示；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、鑽石會員）。
圖11-1 淘寶會員等級
這兩家電商的會員成長體係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。
1.rfm模型
rfm模型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），frequency（某一個時間範圍內的消費頻次），mary（某一個時間範圍內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，是對會員價值進行多維度動態指標的綜合加權計算。
rfm模型在衡量用戶價值時，沒有固定的計算方法，企業要根據平台的實際定位，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，並且給每個層次進行評分，這樣r、f、m的值就分別評估出來，從而對其進行聚類定性描述。另外，根據rfm模型，可以實現對用戶消費特性進行群體細分。
如表11-1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）。
表11-1 rfm模型指標計算示例
在固定周期裏，統計用戶的r、f、m的值，計算對應的成長值，累加至現有的成長值上。當用戶的消費特征下降後，成長值有可能為負數，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。
上麵隻是舉例說明，真實的成長值計算比這要複雜，還要加各種權重。比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係中，在固定周期內統計用戶活躍成長值，與rfm模型成長值求和得到周期內的成長值變動。
rfm模型還可以協助實現客戶生命周期分析，例如f值突然下降幅度很大，就需要執行用戶喚醒策略。通過對r、f、m值結合業務分析，可以分析客戶消費特征，針對不同用戶進行區別營銷。
2.用戶行為增長模型
用戶行為增長模型是指根據用戶在平台上的行為，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計。在電商網站中，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，其成長值增長策略如下。
（1）登錄：除注冊會員外，用戶每日第一次手動登錄後可獲得成長值獎勵。
（2）購物：訂單完成後用戶獲得成長值（購物成長值＝結算金額x加速係數）。
（3）評價：用戶評價20元以上商品（虛擬商品除外），審核成功獲得20個成長值。
（4）曬單：前10名曬單20元以上商品（虛擬商品除外）的用戶，審核成功後獲得20個成長值。
當然還有一些成長值回退策略，比如退貨、評論被刪等行為會使用戶的相應成長值扣減回退。
通過用戶行為增長模型來評價用戶的成長值，在用戶進入平台初期有很大的激勵作用，但是後期乏力。當用戶成長值較高、用戶等級較高時，就很難再激勵用戶為了成長值持續購物。而rfm模型作為一個動態評估模型，當用戶消費傾向下降時，成長值就會停滯不前甚至下降，能持續激勵用戶去消費。例如某用戶已經成為了超級會員，但是半年沒消費開始掉級，變成了普通會員，這樣的降級動作就有可能重新喚醒用戶。
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益的對應關係。在數據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。 【積分體係】
積分體係是很多線上線下商家都會采用的用戶消費激勵體係。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有：訂單結算抵扣、積分商城購買商品、用戶權益置換等，這樣積分的生成和消耗就形成完整的閉環。
獲取積分也是通過簽到、購物、評價、曬單、分享、充值等行為，例如購物送積分，用戶每消費x元，平台送用戶y積分，或者用戶一次性消費x元，額外送y積分。還可以根據商品、會員等級、營銷活動等不同的條件界定返回積分的區別。京東的京豆、淘寶的淘金幣、信用卡積分等都屬於積分的一種形態。
積分和用戶成長值有所相同，也有所不同。成長值增加時，積分並不一定會增加。會員成長值和會員等級相掛鉤，而積分和會員等級並沒有直接關係，而且積分是可以用來消費的。 【會員體係分層】
當電商平台上有店鋪時，會員體係就變得立體。如圖11-2所示，用戶（vip1～vip7）屬於平台的會員；同時用戶在平台上的店鋪發生過消費，又屬於店鋪的會員；甚至有會員屬於不同店鋪的會員，如vip2既是店鋪1的會員，同時也是店鋪2的會員。
圖11-2 會員體係分層
這就需要兩套相互獨立但是數據共用的會員體係來實現，搭建多層級多歸屬的會員體係。由於實際業務的複雜性，我們會遇到平台自營商品、線下服務門店、平台商戶店鋪、不同渠道的客戶、b端與c端用戶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係來解決實際的業務需求。
會員係統是運營工作的載體，通過會員等級特權及積分激勵的手段來達到促進用戶購物、提高用戶黏性的目的。據筆者觀察，目前電商中的會員體係在實際使用中並沒有很好的效果，相比於許多線下實體商業（如酒店、銀行信用卡、連鎖超市等）的會員體係的效果就差得多。很多平台的會員等級就是一個裸露的名頭，沒有對應的會員權益去支撐，或者根本看不出有很大的區別，毫無吸引力。
會員係統有很大擴展性，可以給用戶加會員標簽、進行人群畫像分組、執行不同的營銷策略，還可以把線上店鋪、線下門店納入到會員管理體係（crm）中，提供給銷售業務人員進行客戶開發、客戶跟蹤。
對於電商係統，會員係統主要分為針對c端和針對b端兩種，相比傳統企業的crm係統，功能相對簡單。針對c端的會員管理主要包含會員基礎信息管理、會員成長體係和積分體係這三部分。針對b端業務的會員管理係統還涉及b端用戶的組織架構管理、客戶拓展等功能。在b2b2c的電商平台的會員管理中，還需要對會員體係進行分層。每個店鋪都可以對其會員進行獨立管理。平台會員、店鋪會員體係獨立存在，獨立運營，並且可交叉匹配，統一管理平台用戶信息。 【會員基礎信息管理】
先想象下場景，當用戶從客服入口進來，谘詢了一個訂單，用戶的陳述一般是“我的訂單怎麽還沒發貨”、“剛在你們這買的衣服尺碼小了”等主觀陳述。客服的第一反應一般是“這個用戶是誰？”、“買過什麽？”等，這時候就會去會員係統中查詢用戶信息。
會員的基礎信息管理是聚合用戶信息的一個出口，包括用戶的基本信息、優惠券信息、訂單信息、售後信息、會員等級、會員積分等內容。可以看出會員係統還涉及與其他係統之間的一些信息交互。
（1）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、會員餘額以及收貨地址等相關信息。
（2）優惠券信息：用戶賬戶中的優惠券明細及狀態，包括優惠券金額、使用條件、領取時間、使用時間、有效期及使用狀態等。優惠券可鏈接到優惠券明細。
（3）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、金額、收貨信息等）。可鏈接至訂單管理中的訂單詳情，對訂單進行相關操作（退貨、退款等）。
（4）售後信息：用戶的售後記錄列表，顯示售後主要信息（下單時間、售後申請時間、狀態、金額、收貨信息等），可鏈接至訂單售後管理。
（5）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，以及升級曆史，可以修改用戶等級。
（6）會員積分：會員積分變動明細，記錄積分的來源、消耗。 【會員成長體係】
在會員等級管理中，有個經常用到的詞：成長值。用戶的成長值決定了用戶的會員等級。加 入 會 員 微 信
以目前最大的兩家電商平台為例，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），如圖11-1所示；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、鑽石會員）。
圖11-1 淘寶會員等級
這兩家電商的會員成長體係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。
1.rfm模型
rfm模型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），frequency（某一個時間範圍內的消費頻次），mary（某一個時間範圍內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，是對會員價值進行多維度動態指標的綜合加權計算。
rfm模型在衡量用戶價值時，沒有固定的計算方法，企業要根據平台的實際定位，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，並且給每個層次進行評分，這樣r、f、m的值就分別評估出來，從而對其進行聚類定性描述。另外，根據rfm模型，可以實現對用戶消費特性進行群體細分。
如表11-1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）。
表11-1 rfm模型指標計算示例
在固定周期裏，統計用戶的r、f、m的值，計算對應的成長值，累加至現有的成長值上。當用戶的消費特征下降後，成長值有可能為負數，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。
上麵隻是舉例說明，真實的成長值計算比這要複雜，還要加各種權重。比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係中，在固定周期內統計用戶活躍成長值，與rfm模型成長值求和得到周期內的成長值變動。
rfm模型還可以協助實現客戶生命周期分析，例如f值突然下降幅度很大，就需要執行用戶喚醒策略。通過對r、f、m值結合業務分析，可以分析客戶消費特征，針對不同用戶進行區別營銷。
2.用戶行為增長模型
用戶行為增長模型是指根據用戶在平台上的行為，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計。在電商網站中，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，其成長值增長策略如下。
（1）登錄：除注冊會員外，用戶每日第一次手動登錄後可獲得成長值獎勵。
（2）購物：訂單完成後用戶獲得成長值（購物成長值＝結算金額x加速係數）。
（3）評價：用戶評價20元以上商品（虛擬商品除外），審核成功獲得20個成長值。
（4）曬單：前10名曬單20元以上商品（虛擬商品除外）的用戶，審核成功後獲得20個成長值。
當然還有一些成長值回退策略，比如退貨、評論被刪等行為會使用戶的相應成長值扣減回退。
通過用戶行為增長模型來評價用戶的成長值，在用戶進入平台初期有很大的激勵作用，但是後期乏力。當用戶成長值較高、用戶等級較高時，就很難再激勵用戶為了成長值持續購物。而rfm模型作為一個動態評估模型，當用戶消費傾向下降時，成長值就會停滯不前甚至下降，能持續激勵用戶去消費。例如某用戶已經成為了超級會員，但是半年沒消費開始掉級，變成了普通會員，這樣的降級動作就有可能重新喚醒用戶。
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益的對應關係。在數據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。 【積分體係】
積分體係是很多線上線下商家都會采用的用戶消費激勵體係。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有：訂單結算抵扣、積分商城購買商品、用戶權益置換等，這樣積分的生成和消耗就形成完整的閉環。
獲取積分也是通過簽到、購物、評價、曬單、分享、充值等行為，例如購物送積分，用戶每消費x元，平台送用戶y積分，或者用戶一次性消費x元，額外送y積分。還可以根據商品、會員等級、營銷活動等不同的條件界定返回積分的區別。京東的京豆、淘寶的淘金幣、信用卡積分等都屬於積分的一種形態。
積分和用戶成長值有所相同，也有所不同。成長值增加時，積分並不一定會增加。會員成長值和會員等級相掛鉤，而積分和會員等級並沒有直接關係，而且積分是可以用來消費的。 【會員體係分層】
當電商平台上有店鋪時，會員體係就變得立體。如圖11-2所示，用戶（vip1～vip7）屬於平台的會員；同時用戶在平台上的店鋪發生過消費，又屬於店鋪的會員；甚至有會員屬於不同店鋪的會員，如vip2既是店鋪1的會員，同時也是店鋪2的會員。
圖11-2 會員體係分層
這就需要兩套相互獨立但是數據共用的會員體係來實現，搭建多層級多歸屬的會員體係。由於實際業務的複雜性，我們會遇到平台自營商品、線下服務門店、平台商戶店鋪、不同渠道的客戶、b端與c端用戶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係來解決實際的業務需求。
會員係統是運營工作的載體，通過會員等級特權及積分激勵的手段來達到促進用戶購物、提高用戶黏性的目的。據筆者觀察，目前電商中的會員體係在實際使用中並沒有很好的效果，相比於許多線下實體商業（如酒店、銀行信用卡、連鎖超市等）的會員體係的效果就差得多。很多平台的會員等級就是一個裸露的名頭，沒有對應的會員權益去支撐，或者根本看不出有很大的區別，毫無吸引力。
會員係統有很大擴展性，可以給用戶加會員標簽、進行人群畫像分組、執行不同的營銷策略，還可以把線上店鋪、線下門店納入到會員管理體係（crm）中，提供給銷售業務人員進行客戶開發、客戶跟蹤。