在設計一款CRM系統(tǒng)之前，我們需要先了解會員定義、會員管理和會員分析等體系內容，并了解這些內容在CRM中的對應要點。

入行將近2年，本身是從傳統(tǒng)的工業(yè)設計轉入的，一直從事電商、會員相關的設計，從單純的前端延伸拓展至后端，從單純的B2C接觸到B2B2C，最近做匯總的時候猛然發(fā)現(xiàn)都可以歸結至電商CRM，為此，拜讀了CRM大佬的相關文章，做了簡單的思維導圖，并有相關案例一一呼應，就算是復盤了。

CRM的全稱為Customer Relationship Management，翻譯過來就是客戶關系管理，比如一個電商平臺：

1. 有內部人員對商家的入駐開店上架商品做審核，那么我們需要對他們設定一定范圍內的權限，比如編輯、刪除、審核、增減等；
2. 商家需要在我們的平臺內開店、店鋪裝修、上架商品、售賣等，那么我們需要對他賦予一定的權限，并盡可能通過技術和營銷幫助他更好的出售商品；
3. 當然體量最多的客戶是普通消費者，消費者在平臺內購買，我們?yōu)樗峁┝己玫挠脩趔w驗，對他的等級進行劃分，賦予他一定權益。

以上，我認為客戶（customer）即指使用我們平臺的所有人員，即使角色不同，都是被管理的對象。當然在實際的設計中，即使是B2B2C，主要的管理對象還是最終的消費者。常用模塊主要包括以下3方面：會員定義、會員管理和會員分析。

會員定義

定義會員，首先需要確定對象，即如何才能成為會員。主流市場中可以將其分為2類：

1. 付費會員（比如京東plus會員，用戶通過付費成為一定時間內的會員，享受與普通用戶不同的權益）
2. 非付費會員（用戶通過一定行為提升會員等級，享受更好更多的權益，比如信用卡會員、大眾點評會員等）

用戶成為會員后，需要對會員信息進行管理，主要包括以下5方面：

1. 人口屬性信息
2. 聯(lián)系信息
3. 家庭/工作信息
4. 收貨信息
5. 卡/支付信息

?。?！注意：以上信息并非需要用戶在注冊之際就全部填寫（否則用戶會感到煩惱，注冊流失率極高），而是在使用的過程中一步步引導用戶填寫相關信息，而家庭/工作信息則并非清晰確定，是一個模糊的概念。

會員定義中的重中之重是會員等級、權益和積分體系。這部分內容都圍繞積分展開，此處積分可分為2大類，3小類：

1.成長積分

• a.可升可降的積分（比如淘寶淘氣值）
• b.只升不降的積分（貼吧等級積分）

2.抵物積分，即可用來在平臺內進行兌換的積分（例如淘寶淘金幣，京東金豆）

這中間涉及的等級、權益，積分獲取方式和使用方式內容涉及較多，可參考我之前的文章：《拼多多：為何不做會員成長體系和積分體系？》?。

會員管理

從會員的生命周期來看會員管理，首先會員生命周期可分為4個部分，可做的營銷活動分別為：

1. 考察期（拉新吸粉：關注有禮，注冊即送）
2. 成長期（沉淀拓展：領卡有禮；首次消費獎勵；首次充值獎勵）
3. 成熟期（忠誠培養(yǎng)：消費有禮；會員日；積分活動）
4. 衰退期（挽留維護：問卷調查，關懷活動）

會員對象管理與一般表單并無大的區(qū)別，有常用的導入導出功能、調整積分和批量修改信息的功能，值得一提的是其中的“打標簽”，我個人認為也可以理解為微型用戶畫像，這個值得深入研究和討論。

打標簽大體上可分為2類：手動打標簽和自動打標簽

• 手動打標簽：如果目標客戶符合條件“XX”，則對其手動打標簽為“XX”，針對的僅是目前所有的存量用戶（涉及到過濾器的使用，對存量數據進行SQL查詢）
• 自動打標簽：如果目標客戶觸發(fā)條件“XX”，則對其自動打標簽為“XX”，針對的不僅是已有的用戶，還有設立該標簽后所增加的用戶。（自動觸發(fā)，可用于場景營銷，比如：用戶排隊A門店or預定A門店，則推送A門店的優(yōu)惠券）

“XX”的內容可以包含多個“and”和“or”，比如：

• 平臺級別的篩選：最近30天有2次以上購買行為and消費金額超過100元；
• 店鋪級別的篩選：最近7天有收藏商品行為or最近7天有加購行為。
• 篩選的條件需產品先進行設置，可在實際使用過程中不斷完善。

CRM會員分析

CRM會員分析可以理解為：統(tǒng)計會員的基礎信息、行為分析和轉化分析，結合會員細分，形成完整的用戶畫像。

會員統(tǒng)計分析主要分為3類：

1. 基礎統(tǒng)計分析：包括性別比例、年齡分布、學歷分布、行業(yè)分布、地域分布和婚姻狀態(tài)
2. 行為統(tǒng)計分析（電商平臺為例）：渠道來源、消費店鋪習慣、交易行為、線上購買次數、線上消費金額、商品購買偏好
3. 轉化分析：漏斗分析（比如：首頁-商品列表頁-商詳頁-訂單列表頁-支付頁-支付完成頁，到達這些的用戶分別是多少，最后的百分比是多少，哪一步流失最多，并提出針對改善）

會員細分方法較多，可分為3大類6小類，分別是：

1.自定義分組：即打標簽

2.聚類分組：

• a.帕累托分析
• b.會員信息熱度評估
• c.RFM（在電商中可結合會員生命周期一同分析，可深入探討）
• d.K-means聚類

3.預測分析：決策樹

用戶畫像則是結合上述直接告知的結構信息和及其學習的非結構信息，豐滿用戶形象。比如：

“設計師高庭，今年27歲，從杭州的大學畢業(yè)后來到上海工作5年，今年剛迎來了第一個寶寶。平時每周都要網購，原先買的最多的商品是美妝類，現(xiàn)在母嬰類商品的比重正在增加。購物車和收藏夾中有很多商品，但一般都在19:00-24:00之間下單，每次購買的金額在100元以上的居多。”

以上，是我在實際工作中遇到的會員定義、會員管理和會員分析的內容，接下來會對會員標簽、會員生命周期和RFM、營銷場景優(yōu)化等內容進行深入分析，并輔以相關的原型做說明，希望可以和大家多交流~

以下內容為本次大概導圖，若需原圖或相互交流可留下聯(lián)系方式哈~歡迎指正~

本文由 @季然 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產品經理。未經許可，禁止轉載

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