电商产品设计：会员系统

2017-07-05 23:19:00

对于电商系统，会员系统主要分为to C和to B，相比与传统企业的CRM系统，功能相对简单。

会员系统主要是管理用户信息，通过一系列满足用户心理、提高黏性的方法来实现开发新用户、增加用户活跃度的目的。会员系统有一个升级版的名称：CRM（客户关系管理系统），相比传统的会员系统，CRM系统是一套完整的客户关系开发、管理及流程管理的解决方案，赋予企业完善的客户交流能力，最大化客户收益率。

对于电商系统，会员系统主要分为to C和to B，相比与传统企业的CRM系统，功能相对简单。to C的会员管理主要包含会员基础信息管理、会员成长体系和积分体系这三部分。有to B业务的会员管理系统还涉及到B端用户的组织架构管理、客户拓展等功能。在B2B2C的电商平台的会员管理中，还需要对会员体系进行分层。每个店铺都可以对其会员进行独立管理。提供平台会员、店铺会员体系独立存在，独立运营，并且可交叉匹配，统一管理平台用户信息。

会员基础信息管理

先想象下场景，当用户从客服入口进来，咨询了一个订单，用户的陈述一般是“我的订单怎么还没发货”、“刚在你们这买的衣服尺码小了” 等等主观陈述。客服的第一反应“这个用户是谁？”、‘买过什么？’等，这时候就会去会员系统中查询用户信息。
会员的基础信息管理是聚合关于用户信息的一个出口，包括用户的基本信息、优惠券信息、订单信息、售后信息、会员等级、会员积分、会员余额等内容。可以看出会员系统还涉及到与其他系统之间的一些信息交互。

基本信息：包括注册时间、注册手机号、性别、会员等级、会员积分、会员余额以及收货地址等相关信息。
优惠券信息：用户账户中的优惠券明细及状态，优惠券金额、使用条件、领取时间、使用时间、有效期及使用状态等。优惠券可链接到优惠券明细。
订单信息：用户的订单记录列表，显示订单主要信息（下单时间、状态、金额、收货信息等）。可链接至订单管理中的订单详情，对订单进行相关操作（退货退款等。）
售后信息：用户的售后记录列表，显示售后主要信息（下单时间、售后申请时间、状态、金额、收货信息等），可链接至订单售后管理。
会员等级：主要是会员成长明细，记录成长值增减的原因和时间，以及升级历史，可以修改用户等级。
会员积分：会员积分变动明细，记录积分的来源、消耗。

会员成长体系

在会员等级管理中，有个经常用到的词：成长值。用户的成长值决定了用户的会员等级。

以目前最大的两家电商平台为例，淘宝的成长值叫做“淘气值”，不同的淘气值对应不同的会员等级（普通会员、超级会员、APASS）；京东的成长值就叫做“成长值”，不同的成长值对应不同的会员等级（注册会员、铜牌会员、银牌会员、金牌会员、钻石会员）。

这两家电商的会员成长体系采用的是两种不同的模型：RFM模型和用户行为增长模型，也是目前应用最广泛的两类模型。会员成长值是根据不同的成长策略进行量化赋分。电商中主要对用户的登录、购物、评价、晒单等行为进行评估，来计算会员的成长值。

图1 淘宝会员等级

RFM模型

RFM是客户消费行为特征分析模型，RFM代表Recency（最近一次消费时间），Frequency（某一个时间范围内的消费频次），Monetary（某一个时间范围内的平均客单价或累计交易额）。 RFM模型是衡量用户价值的重要工具和手段，对会员价值进行多维度动态指标综合加权计算。
RFM模型在衡量用户价值时，没有固定的计算方法，企业要根据平台的实际定位，对R、F、M这三个指标进行维度划分，对每个指标进行层次划分，并且给每个层次进行评分，这样R、F、M的值就分别评估出来，并且对其进行聚类定性描述。其次根据RFM模型，可以实现对用户消费特性进行群体细分。

如图2所示，将这三个指标划分成5档，可以形成多种组合（5x5x5个组合）。

图2 RFM 指标

在固定周期里，统计用户的R、F、M的值，计算对应的成长值，累加至现有的成长值上。当用户的消费特征下降后，成长值有可能为负数，所以用户的成长值会增加，也会减少。对应的用户等级也会增加或降级。

上面只是举例说明，真实的成长值计算比这要复杂，还要加各种权重。譬如将用户的活跃行为（登录、评价、晒单等）纳入到成长值计算体系中，在固定周期内统计用户活跃成长值，与RFM成长值求和得到周期内的成长值变动。

RFM模型还可以协助实现客户生命周期分析，例如F值突然下降幅度很大，就需要执行用户唤醒策略。通过对R、F、M值结合业务分析，分析客户消费特征，针对不同用户进行区别营销。

用户行为增长模型

用户行为增长模型是指根据用户在平台上的行为，进行成长值量化，突出用户单次行为的贡献度，成长值是会员行为的单向累计的统计。在电商网站中，一般对用户的登录、购物、评价、晒单等行为进行成长值评估。

以京东为例，其成长值增长策略为：

登录：除注册会员外，每日第一次手动登录后可获得成长值奖励；
购物：订单完成后获得成长值（购物成长值=结算金额×加速系数）；
评价：评价20元以上商品（虚拟商品除外），审核成功获得20个成长值；
晒单：前10名晒单20元以上商品（虚拟商品除外）的用户，审核成功后获得20个成长值。

当然还有一些成长值回退策略，退货、评论被删等行为相应的成长值扣减回退。

通过用户行为增长模型来评价用户的成长值，在用户进入平台初期有很大的激励作用，但是后期乏力。当用户成长值较高、用户等级较高时，就很难再激励为了成长值用户持续购物。但RFM模型一个动态评估模型，当用户消费倾向下降时，成长值就会停滞不前甚至下降，能持续激励用户去消费。例如已经成为了超级会员，但是半年没消费开始掉级，变成了普通会员，这样的降级动作就可以重新唤醒用户。

在设计会员等级与成长值的对应管理时，首先就要想清楚会员等级和会员权益的对应关系。在数据的基础上划分会员等级，保证最高等级到最低等级的会员分布比例，而不能随性定级。

积分体系

积分体系是很多线上线下商家都会采用的用户消费激励体系。积分可以正向累加，对用户的某些行为（如交易行为、互动行为等）产生与价值相匹配的积分；也可以被客户进行主动消耗抵用，目前主流的三种积分消费方式：订单结算抵扣、积分商城购买商品、用户权益置换等，这样积分的生成和消耗就形成完整的闭环。
获取积分也是通过签到、购物、评价、晒单、分享、充值等行为进行积分返还，例如购物送积分：每消费 xxx 元，送 xxx 积分，一次性消费 xxx 元，额外送 xx 积分。还可以界定商品、会员等级、营销活动等不同的条件界定返回积分的区别。京东的京豆、淘宝的淘金币（已取消）、信用卡积分等都属于积分的一种形态。

积分和用户成长值有所相同，也有所不同。成长值增加时，积分并不一定会增加。会员成长值和会员等级相挂钩，而积分和会员等级并没有直接关系，而且积分是可以使用消费的。

会员体系分层

当电商平台上有店铺时，那会员体系就变得立体。如图3所示，用户（VIP1-7）等人属于平台的会员；都在店铺中发生过消费，又属于店铺的会员；甚至有会员属于不同店铺的会员，如VIP2既是店铺1的会员，同时也是店铺2的会员。

图3 会员体系分层

这就需要两套相互独立但是数据共用的会员体系来实现，搭建多层级多归属的会员体系。由于实际业务的复杂性，我们会遇到平台自营商品、线下服务门店、平台商户店铺、不同渠道的客户、B端与C端用户等等各种粒度的主体与会员，相应的会员策略也有所不同。这就需要多层级多归属的会员体系来解决实际的业务需求。

会员系统是运营工作的载体，通过会员等级特权及积分激励的手段来达到促进用户购物，提高用户粘性的目的。据我观察，目前电商中的会员体系在实际使用中并没有很好的效果，相比于许多线下实体商业的会员体系的效果就很差，例如酒店、信用卡、连锁超市等。很多平台的会员等级就一个裸露的名头，没有对应的会员权益去支撑，或者根本看不出有很大的区别，毫无吸引力。淘宝取消淘金币的积分体系是不是侧面说明现有的积分体系对用户驱动并不大？

会员系统有很大扩展性，可以给用户加会员标签，进行人群画像分组，执行不同的营销策略。还可以把线上店铺、现在门店纳入到会员管理体系(CRM)中，提供给销售业务人员进行开发、跟踪客户。

Bouny_Yuan，公众号：碎碎恋产品。电商产品经理。专注于电商产品设计、商业分析以及后台挖坑。

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