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|如何分析“会员数据”，强化门店的竞争力？

编辑导读：想要提高线下门店的竞争 ， 就要掌握更多的顾客资源 ， “会员数据”在这场争夺大战中扮演着重要角色 。本文将从三个方面进行分析 ， 希望对你有帮助 。
|如何分析“会员数据”，强化门店的竞争力？
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线下门店竞争状况可以说是非常激烈的 ， 如今疫情下 ， 提升门店的竞争力更是重中之重了 ， 而竞争的关键 ， 归根结底是对顾客资源的争夺 。
对于线下门店来说 ， 会员往往是顾客群当中的核心群体 ， 只有对品牌形成认可并且有持续消费习惯的顾客才会加入会员 ， 进而分享门店 ， 使品牌效应最大化 。且门店也可以针对会员采取一些针对性的营销策略 ， 持续地争取再次上门、再次购买的机会 。因此 ， “会员数据”必将在这场争夺大战中发挥越来越大的作用 。
然而 ， 在大数据时代 ， 很多门店会员数据根本就没有用起来 ， 还处在最基本的跑马圈地（会员）时代 。所以 ， 对会员数据分析一方面可以指导销售营运 ， 主要是还可以提高营销的精准度 ， 强化门店的竞争力 。
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那么 ， 我们先来了解一下“会员”需要收集哪些数据呢 。
其理想状态就是收集顾客信息以下数据：
姓名、性别、年级、生日、手机号码、邮箱、地址、月收入、工作单位性质、客单价、会员连带率、复购率、会员消费频次、会员充值情况、剩余情况、购买的项目、卡耗数据（如美业——次卡、时卡、通用卡、疗程卡数据情况）等 。
会员姓名、电话、年纪、职业、住址、月收入情况等会员基本信息的画像 ， 可用来分析挖掘顾客的”可能需求” 。
会员客单价、购买的项目、消费频次、卡耗数据、到店的次数、剩余情况、复购的品项等会员消费习惯 ， 可用来分析顾客“自己的需求、信任的品项”等 。
而这些数据主要是为了后期的分析和精准营销 ， 但有些数据收集起来是比较困难的 ， 如会员顾客的个人月收入就很难直接获取 ， 这时候就需要利用挖掘客户需求的一些手段 ， 比如让顾客选择收入的范围 ， 以及问顾客最近在什么地方消费了项目 ， 来预估顾客的消费水平等手段来完善顾客画像 。还比如通过微信发放代金券来收集微信号 ， 通过办卡时刷顾客的身份证来收集出生日期等等一系列手段 。
传统门店总是希望能免费得到顾客的这些数据 ， 但免费的时代得到的这些数据质量得不到保障 ， 所以适当的用“利益”获取有用信息 。会员的数据收集完毕后 ， 通过分析数据背后传达出来的信息 ， 进而完善会员的顾客画像 ， 为顾客分层 ， 实施精准营销策略提供参考（价值） ， 强化门店竞争力 ， 最终提升门店的销量和营业收入 。
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接下来 ， 我们就来梳理如何分析会员数据 ， 强化门店的竞争力？
第一 ， 对会员异常数据进行清洗 。
【|如何分析“会员数据”，强化门店的竞争力？】很多人说到会员数据就要进行数据挖掘 ， 我之前看到过一段话：“数据首先是管理、其次是分析、最后才是挖掘” 。所以 ， 在正式做会员数据分析之前 ， 必须对那些异常数据进行清洗 ， 保证数据质量 ， 只有这样会员顾客数据分析的结果才是靠谱的 。
如 ， 那些胡乱填写的数据进行筛选删除等 。
第二 ， 对日常会员基础数据指标看趋势、找对比、溯源头 。
每天或每周需要关注并追踪的会员指标：会员的新增开卡数、新开卡率、贡献率、会员客单件、会员件单价、会员连带率、沟通率、回头率等 。
每月或每季度需要关注并追踪的会员指标：除了前面那些指标外 ， 还包括会员的平均年龄、性别贡献率、有效会员总数 ， 会员增长率、流失率、回头频率、平均回头天数、促销活动的转化率等 。
第三 ， 梳理会员客单价分布占比 ， 进行对比 。


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