在营销系统中，会员不需要等级

阿魏 2023-07-26 11:59:59

随着互联网的发展，会员（通用）等级体系作为用户分层解决方案暴露出了巨大的缺陷，而市场中的运营人员却对其心怀执念，本文旨在梳理其中原因，并以此为基础，为后会员（通用）等级体系时代的数字营销平台系统建设提供一些建议。

在整个营销领域中，会员（通用）等级体系是最常见的功能之一，在营销运营市场中拥有着广泛的受众，但随着营销数字化建设越来越深入，该功能却慢慢暴露出了巨大的缺陷。

PS：这里所说的会员等级成长体系不等同于京东PLUS会员、淘宝88会员、美团会员、腾讯视频会员等付费权益包。

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京东会员（通用）等级体系

一、会员（通用）等级体系是干什么的？

会员（通用）等级体系大家应该都见过，但其职能是什么（到底解决了什么问题）可能不是所有人都知道。总结下来，会员（通用）等级体系大致承担着两个职能：

分解大面额权益的价值，使其可以覆盖日常场景，并提高用户粘性

从企业角度上来说，企业营销过程中，存在着大量用户主观决策场景，如注册、签到、转发推文等，在这些场景中采用大面额权益（比如代金券、机场贵宾休息室等）或价值高但难以量化的权益（比如专属客服）进行用户激励的效果会比较好。

但如果用户签到一次就奖励大面额权益，企业承受不了这样巨大的成本；如果用户签到n次再奖励大面额权益，却不告诉用户还需要签到多少次，又起不到激励作用。这就催生出了很多标记用户获取大面额权益进度的功能，比如用户任务以及会员成长等级体系等。

从用户角度上来说，上述过程提高了用户与企业业务互动的连续性，也即提高了用户黏性。

用户（营销价值）分层，以支持用户差异化服务的开展；

在整个现代营销体系中，用户（营销价值）分层可谓是基础中的基础，其主要性我们就不在此赘述了。在落地方案层面，会员（通用）等级体系是最常见的用户（营销价值）分层形式。

比如在传统CRM体系中，企业会给不同等级的用户设置不同的权益，在进行营销推广时我们也会向特定等级的用户发送活动信息。

二、会员（通用）等级体系犯了什么错？

因为公司业务原因，近几年我的工作方向主要集中在数字营销领域。虽说数字营销领域已经有了很多用户（营销价值）分层理论和对应的落地方案，但在实际市场调研过程中，我发现市场中的B端运营人员，对于会员（通用）等级体系似乎有着巨大的执念：

比如说即便我们提供了丰富的标签体系，很多车企的B端运营人员都会坚持要求我们提供会员（通用）等级功能来进行圈选用户，并以此为基础开展后续的用户营销工作。

但实际上会员（通用）等级体系作为用户（营销价值）分层的主要应用方案有3个致命的缺陷：

缺陷1：会员（通用）等级体系难以描述同一客户同一时刻对不同业务营销价值的差异

比如在正常情况下，女生对于女性用品销售业务的营销价值肯定是比男生高的，而对于男性用户销售业务来说情况完全相反，但在现实生活中某些电商同时存在着男性频道和女性频道，且共用一套会员（通用）等级体系。

缺陷2：会员（通用）等级体系难以描述用户数据与用户营销价值间的非线性关系

比如我没有小孩，但我帮我姐姐在某母婴电商平台上买了很多商品，也因此积累成长值称为某等级会员，后续她不再需要我帮她买了，按理说这时我应该是突然不具备营销价值了，但因为会员（通用）等级体系无法描述这种非线性关系，我将在未来相当长一段时间内继续保持会员等级，并占用该电商一定的营销资源。

缺陷3：会员（通用）等级体系难以描述同一等级下不同客户精细化的特征偏好

比如我们在使用会员（通用）等级体系指导用户触达时，不借助其他手段，我们是无法分辨两个同等级的会员，到底哪个通过短信触发更有效，哪个通过邮件触达更有效，哪个需要其他触达方式。抽象来看，这个缺陷和第一个权限是一回事。

三、为什么会这样？

这里我是有两个疑问的：

为什么会员（通用）等级体系会有这些缺陷？
为什么运营人员喜欢用会员（通用）等级体系？

经过对两个问题的深入思考，我得到了以下结论。

3.1 会员（通用）等级体系的原罪

其实我们可以用“时代的眼泪”来概括会员（通用）等级体系在目前用户（营销价值）分层领域中的窘境。在商业市场诞生之初，大致情况如下：

大多数市场是在信息技术手段尚不成熟的时期兴起的；
新兴市场前途未知，同时很多创业公司压根就没钱，这一时期的企业开展的业务普遍比较单一（恒大汽车表示你就是在扯犊子。狗头），避免在非核心性业务上有过多投入。
新兴市场一般都存在用户红利——以智能手机为例，市场早期用户尚未形成对产品的充分认知，简单的增加曝光度、控制流量入口即是抢占不断涌入的新用户的最好手段；

所以在这个阶段，企业构建的用户（营销价值）分层模型大多满足以下情况：

因为业务单一，企业根本不用考虑用户在不同的业务面前营销价值评分是否有差异。
因为企业的工作重心在主体业务上，沉淀的也只有主体业务数据，以维度单一的主体业务数据进行用户（营销价值）分层的本质是——以用户过去业务贡献来预测其未来可能产生的业务贡献，这是典型的经验主义解决方案，而经验主义偏向于把复杂问题简单化。这也是为什么用户的营销价值与用户数据间明明充斥着复杂的非线性关系，但会员（通用）等级体系却是简单的线性模型。
在过去主体业务基本上就是交易数据，所以很多会员（通用）等级体系的的成长规则和用户交易额强挂钩。

产品经理，产品经理网站

很多所谓的SCRM产品中，会员（通用）等级体系是与主体业务数据呈完全的线性关系的。

因为没有钱，也没有必要，同时技术也未必成熟，所以这个时期的企业没有开展客户精细化运营业务的动力，在构建用户（营销价值）分层模型时，自然也不会关心不同用户的特征偏好。

换言之，这个阶段进行用户（营销价值）分层时根本不会遇到上述三个缺陷所代表的需求，而会员（通用）等级体系也就是在这样的市场环境下诞生的。

后来，随着商业市场的发展，企业会逐渐通过上升期，转而要面对存量市场，摆在企业面前的就有两条路：

拓展新业务，寻找新的增长点；
提高自身在存量市场的竞争力。

这个阶段，企业构建的用户（营销价值）分层模型会发生以下变化：

拓展新业务，就必然会遇到同一用户同一时刻在不同业务面前的营销价值不同的情况；
要提高自身在存量市场的竞争力，就必须开展用户精细化运营，投其所好提供差异化服务。这就对用户营销价值及其偏好特征分析提出了时效性及精准性要求。

而近年信息技术高速发展和移动互联网快速普及，解决了“用户触达”和“用户数据采集”等两大难题，为用户精细化运营的开展铺平了道路。而日渐高涨的用户精细化运营需求，也使得会员（通用）等级体系的上述缺陷越发的扎眼。

说到这里，我们可以总结一下：

从用户（营销价值）分层角度来说，会员（通用）等级体系实际上是企业及市场草创阶段的产物，它是以经验主义为理论基础，以主体业务数据为数据依据的用户（营销价值）分层解决方案，具备比较强的时代局限性，难以满足多业务用户运营和用户精细化运营业务。而近年来信息技术高速发展和移动互联网快速普及激活了用户精细化运营，使得会员（通用）等级体系的缺陷彻底暴露了出来。

3.2 转型过程中的阵痛

实际上，为了满足“多业务用户运营”及“用户精细化运营”带来的新的用户（营销价值）分层需求，市场早有响应——在13年前后，国内的DSP平台逐步上马的DMP系统中即采用了多维度的用户标签来进行用户圈选。整个标签体系在营销广告投放领域中已经运用的非常成熟了，我们甚至可以看到很多文科生基于此种情况写得很多关于数据安全、个人隐私的煽情文章。

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当然，严格来说DMP一般算是三方服务，且主要应用于营销广告投放，而会员（通用）等级体系所代表的则是企业自身全量业务的用户分层需求。这就不得不提近年来大热的CDP了。

从业务角度上来看，我们可以粗暴的将CDP理解为一方（企业自用）的DMP，拥有可从多维度描述用户的特点，只不过因为应用范围的差异使其与DMP在系统建设上有很大差别。
从职能角度上来看，CDP可以说是对会员（通用）等级体系用户（营销价值）分层职能的继承和发展，理论上可以完美解决会员（通用）等级体系的上述几个缺陷。

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不过，我在文章的“第二章”就提到过，目前市场中的B端运营人员对会员（通用）等级体系有着莫名的依赖。经过总结，我认为大致有2方面的原因。

3.2.1 运营人员自身认知不足

从运营人员视角上来看，CDP还算是个新事物，DMP比它的普及度高很多，运营人员对于“人群标签”的应用有着惯性思维，可能还没有完全搞清楚其在营销广告外的其他场景中的玩法。

3.2.2 新的用户分层解决方案还不够成熟

（1）市面上的很多所谓的数字营销软件服务商，可能自己都还没搞清楚会员（通用）等级体系和“人群标签”之间是什么关系，做出来的东西看起来思路也不是很明确，很容易形成误导。

比如某赞商城后台，其中不仅“人群标签”和会员（通用）等级体系是独立存在的两个功能，其还“贴心”的提供了一个跟会员（通用）等级设置字段差不多的“权益卡”的功能。

在进行权益下发时，其又提供了两条独立的运营路径分别使用“人群标签”和会员（通用）等级体系进行用户圈选，这样一通操作下来，我已经完全不知道“人群标签”和会员（通用）等级体系的职能关系了。

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而在另外一个叫酷客电商的产品中，会员（通用）等级体系则直接被划归到了标签栏目下，并且会员（通用）等级仅与用户消费金额线性相关，我是感觉这样的设计有点“脱了那啥放那啥，多了些啥”，直接就叫“用户GMV”或“用户消费金额”多直观易懂？

并且在最终进行服务或权益投放时，其只能使用“会员”这一单一维度标签进行用户筛选，其他标签则仅能用于营销短信等广告投放过程中的用户圈选。

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我相信他们在做相关内容设计时应该有过深入的调研和思考，但从结果上来看，我是建议两家的产品经理可以坐下来交流学习一下，应该对双方产品的业务架构设计都有帮助。

（2）市面上的标签产品都比较基础，缺少很多在营销运营决策中所需的关键标签，这使得根据“人群标签”和会员（通用）等级体系进行营销的实际效果差别不大。

我们能够进行用户分析的原始数据包括用户的自然属性、用户与企业进行业务互动产生的业务过程数据、企业授予用户的虚拟资产数据等，这些原始数据与用户营销价值间存在着非常复杂的关系，我们是没有办法将这些数据直接应用于用户分层的，需要通过模型（本质是原始数据与营销价值间的对应关系公式）分析，将原始数据转化为用户营销价值评分决策因子，比如用户内容偏好标签、用户权益偏好标签、用户权益成本标签、用户商品偏好标签等。

而目前市场中的用户标签大多仅是通过对用户原始数据进行简单处理得出的，这与会员（通用）等级体系没有本质上的区别。比如上面酷客电商中的会员（通用）等级体系实际就是用户GMV数据。

四、我们应该怎么办？

既然知道问题的症结所在，对症下药即可。

4.1 完善新的用户分层解决方案

前文已经说明了，新的用户分层解决方案最大的症结在于缺少对于数据的“深加工”，所以我们需要构建模型来进行用户内容偏好标签、用户权益偏好标签、用户权益成本标签、用户商品偏好标签等高级标签的开发。训练模型的关键是数据量，就好像下面的段子：

为啥成都华西医院的肛肠科全国第一？因为成都人喜欢吃火锅（吃火锅丰富了肛肠病例的样本）。

而市场中除了阿里、腾讯等企业既有数据又有技术能力外，其他则更多是仅有数据或技术的数字营销软件供应商和传统企业。让传统企业将数据提供给数字营销软件供应商进行训练再反哺传统企业，显然不符合传统企业的利益。所以需要数字营销软件供应商在模型训练平台上做文章，实际上像阿里云、个推等也确实陆续推出了自己的模型训练平台产品。

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