实体店精细化管理——会员运营分析与建议

文_康中

实体店精细化管理
——会员运营分析与建议

文_康中

Store Management

近几年，受制于电商冲击、房租上涨、人力成本高涨等因素，实体店的经营一直承受巨大的压力。以连锁百强为例，2010-2015年的销售增长分别为21.0%、12.0%、10.8%、9.9%、5.1%和4.3%，销售增幅逐年下降。在困境中，越来越多的实体店重新审视自身，努力提升质量，管理从粗放化转向精细化。会员管理便是其中重要一环。

从数据的全面性上看，实体店与电商不可比拟。电商的会员数据不仅能显示顾客何时购买过什么商品，以实际消费情况分析会员的价值；而且能从会员号看到他在本网站的从浏览到收货的全程行为，贯穿整个消费过程，从而描绘出消费者较为全面的画像。

实体店辐射范围有限，客户数量有上限，近几年被电商分流了部分客源，加之周边竞争对手的争夺，对实体店来说，引流的困难越来越大。从引流成本上来看，保持一个消费者的营销费用仅是吸引一个新消费者的1/5，于是会员运营被实体店纷纷提上了重要日程，希望成为引流突破口，一些企业的会员管理部从边缘化部门逐渐转为重要职能部门。

目前实体店的会员运营存在以下不足和困难：

1，不少企业在多年前就已经建立了会员制度，会员的累积并未间断。但是，与日俱增的会员数量往往仅被企业作为显示自身规模的谈资，庞大的会员资产一直在库里沉睡，没有被利用于提升销量，其数据价值完全没有发挥。

2，一些企业之前没有建立会员制度，近两年或是意识到了会员的重要，或是跟风，纷纷加快搭建会员库，以各种小礼物或折扣券等激励手段，引导顾客以电子登记方式或纸质登记方式注册会员，也实现了一定的会员资料累积。然而，数据积累是个需要耐心的长期工程，激励手段从成本上考虑不能长期使用，所以会员数量在高速扩张一段时间后，增速必然大幅放缓。而且，招募会员通常是在店内，所以注册的会员都是近期到店的顾客，对于那些在商场辐射范围内却没有到店的顾客，尤其是曾在这里消费过但后来流失掉的那些老顾客，并没有纳入会员体系内，以这样的会员结构来做会员运营，对实现客流增量的帮助比较有限。

3，数据的丰富性不足，或者说，数据代表性不够。有些企业，会员的总数量和对应的消费记录并不少，达到千万条甚至上亿条级别。但是，平均到每一个会员，他的消费记录并不够丰富，尤其是耐用消费品的零售企业，数据的丰富度就更显匮乏。例如家用电器的专营店，顾客购买大件家电至少使用五到十年，所以多年来只有一两条消费记录的会员，并不在少数。如果凭只言片语且间隔数年的一两条记录作为代表，来评价顾客的消费档次或预测他的未来购置需求，准确度显然是不够的。

4，从数据的全面性上看，实体店与电商不可比拟。电商的会员数据不仅能显示顾客何时购买过什么商品，以实际消费情况分析会员的价值；而且能从会员号看到他在本网站的从浏览到收货的全程行为，贯穿整个消费过程，从而描绘出消费者较为全面的画像。即使会员还没有购买过商品，从他的浏览记录，也能勾勒出部分画像。相比之下，实体店的会员数据，则非常单薄，只能显示顾客何时何店购买了什么商品，而前期的决策过程和后续满意评价，是没有体现的，远远没有形成“售前-售中-售后”的完整数据链条。

5，企业的会员运营往往站在自己的角度，把会员当作分发促销通知的又一条通路，而没有从顾客的角度出发，让他们感受到会员身份能给自身带来什么利益，导致顾客对会员身份并不热衷。顾客注册会员，如果没有获得价格优惠等物质利益或额外的服务，手机却不时收到不感兴趣的推销短信，对会员身份则很难保持热情。当一次次消费时都报出自己的会员号，换来的是越来越频繁的短信推销而非切实利益时，面对收银员问“您是会员吗”，消费者们很难再有耐心回答。

以上为实体店的会员运营目前的不足之处，如何突破困境？

1，同时开展线上业务的企业，要把线上会员数据与实体店打通。同一会员身份可以在线上线下同时使用，不需分别注册。线上线下的会员等级、积分、礼品兑换等待遇要通用，不应分开计算。实体店的会员数据，得到线上数据的补充，将极大弥补现有信息的不足。融合线上数据来做会员资料分析，会员的画像可以更清晰，更准确。

2，加强跨界合作，尤其是耐用消费品这样的低频次消费的行业，更应主动发起对外的联合，以弥补数据丰富度方面的短板。以家电专营店为例，要争取和餐饮、个人护理等高频次消费的行业进行合作。上篇我们谈到，家电专营店的会员数据库，特点是整体规模大，客单价高，但单个会员的消费行为记录极少，靠家电产品自身的销售很难快速累积。针对这样的特点，家电专营店亟需扩充的重点不在于会员数量，而是现有会员的消费记录数。餐饮、个护等行业，消费频次高，客单价低，和家电专营店可以形成互补。家电专营店的会员，在餐饮店消费时，使用家电会员的身份，可以享受优惠，并累积双方的会员积分，未来可以两家企业的礼品中选择积分兑换，何乐而不为。跨界合作的企业，各自完善了会员数据库，同时强化了客户的好感和黏性，也为自己增加了销售机会。

3，与相关行业联合,为会员提供整合式解决方案。仍以家电专营店为例，家电的销售与房地产、装修、家具等行业有密切关联，与这些行业的企业进行资源的联合，向会员提供一站式解决方案，对家电专营店来说是比较有效率的引流手段。会员在联盟中的上游行业消费, 可以在家电专营店享受专人导购服务、家电套餐的额外优惠、特供机型的购买权、送货安装的VIP专属通道等特权和优惠。这种与上下游的资源联合，既能导入潜在顾客，又在一定程度上弥补了实体店会员数据全面性较差的问题。同时，耐用消费品的消费间隔过长，根据会员几年前的消费记录判断其现在的消费能力，不如根据相关行业的最新消费记录判断得更准确。如果会员几年前购买的是低端家电，上个月购置了高档建材，在家具店订制了几十万元的家具，那么现在，我们为他提供家电整体方案的时候，还要向他主推低端家电吗，显然是否定的。

4，上述几项建议，主要解决的是怎样完善实体店会员数据库的问题。拥有完善的会员数据后，可以将会员进行分级，比如按消费次数、消费金额设定几个台阶，将会员分级，对应不同等级的优惠待遇和服务待遇，这是现在最为通行的会员运营方法，数据处理的方法也比较简单。但是，拥有相对完整和简单分级的会员资料库，只是会员运营的基础，“增强忠诚度+提升销售”才是会员运营的根本目的和评价依据。设置一套有较长生命周期的会员成长体系，与会员形成良好的互动，是目前实体店亟需提升的方向。以往广撒网式的促销信息投放，从成本上、会员体验上，都不再适用于管理日趋精细的实体店。尽管多数企业的会员管理已能做到将会员分级，但这种一刀切式的会员等级，精细化管理的程度依然不够，同一级别的会员数量仍十分庞大，推荐的商品与会员需求匹配度不够精准，资源投放目标性不足。为了更好地做好会员运营，企业管理人员要更深入地运用大数据，在原有的“消费次数&消费金额”的简单分析逻辑之上，创建多种维度和指标，用于分析每个会员的消费喜好，例如购物时间偏好、折扣敏感度、价格耐受度、新商品追求度、新品牌接受度等等，综合各项参数，将商品的属性与会员的消费喜好进行匹配，才能降低投放成本且直击目标。会员不断获得“正是自己想要的”商品，而不是无效的推送，好感度、忠诚度将会逐渐建立，最终将反映在复购率和客单价的提升上。