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對於電商網站，會員網站主要分為to C和to B，相比與傳統企業的CRM網站，功能相對簡單。

會員網站主要是管理用戶信息，通過一系列滿足用戶心理、提高黏性的方法來實現開發新用戶、增加用戶活躍度的目的。會員網站有一個升級版的名稱：CRM（客戶關系管理網站），相比傳統的會員網站，CRM網站是一套完整的客戶關系開發、 管理及流程管理的解決方案，賦予企業完善的客戶交流能力，最大化客戶收益率。

對於電商網站，會員網站主要分為to C和to B，相比與傳統企業的CRM網站，功能相對簡單。to C的會員管理主要包含會員基礎信息管理、會員成長體系和積分體系這三部分。有to B業務的會員管理網站還涉及到B端用戶的組織架構管理、客戶拓展等功能。在B2B2C的電商平臺的會員管理中，還需要對會員體系進行分層。每個店鋪都可以對其會員進行獨立管理。提供平臺會員、店鋪會員體系獨立存在，獨立運營，並且可交叉匹配，統一管理平臺用戶信息。

會員基礎信息管理

先想象下場景，當用戶從客服入口進來，咨詢瞭一個訂單，用戶的陳述一般是“我的訂單怎麼還沒發貨”、“剛在你們這買的衣服尺碼小瞭” 等等主觀陳述。客服的第一反應“這個用戶是誰？”、‘買過什麼？’等，這時候就會去會員網站中查詢用戶信息。

會員的基礎信息管理是聚合關於用戶信息的一個出口，包括用戶的基本信息、優惠券信息、訂單信息、售後信息、會員等級、會員積分、會員餘額等內容。可以看出會員網站還涉及到與其他網站之間的一些信息交互。

基本信息：包括註冊時間、註冊手機號、性別、會員等級、會員積分、會員餘額以及收貨地址等相關信息。

優惠券信息：用戶賬戶中的優惠券明細及狀態，優惠券金額、使用條件、領取時間、使用時間、有效期及使用狀態等。優惠券可鏈接到優惠券明細。

訂單信息：用戶的訂單記錄列表，顯示訂單主要信息（下單時間、狀態、金額、收貨信息等）。可鏈接至訂單管理中的訂單詳情，對訂單進行相關操作（退貨退款等。）

售後信息：用戶的售後記錄列表，顯示售後主要信息 （下單時間、售後申請時間、狀態、金額、收貨信息等） ，可鏈接至訂單售後管理。

會員等級：主要是會員成長明細，記錄成長值增減的原因和時間，以及升級歷史，可以修改用戶等級。

會員積分：會員積分變動明細，記錄積分的來源、消耗。

會員成長體系

在會員等級管理中，有個經常用到的詞：成長值。用戶的成長值決定瞭用戶的會員等級。

以目前最大的兩傢電商平臺為例，淘寶的成長值叫做“淘氣值”，不同的淘氣值對應不同的會員等級（普通會員、超級會員、APASS）；京東的成長值就叫做“成長值”，不同的成長值對應不同的會員等級（註冊會員、銅牌會員、銀牌會員、金牌會員、鉆石會員 ）。

這兩傢電商的會員成長體系采用的是兩種不同的模型：RFM模型和用戶行為增長模型，也是目前應用最廣泛的兩類模型。會員成長值是根據不同的成長策略進行量化賦分。電商中主要對用戶的登錄、購物、評價、曬單等行為進行評估，來計算會員的成長值。

 

RFM模型

RFM是客戶消費行為特征分析模型，RFM代表Recency（最近一次消費時間），Frequency（某一個時間范圍內的消費頻次），Monetary（某一個時間范圍內的平均客單價或累計交易額）。 RFM模型是衡量用戶價值的重要工具和手段，對會員價值進行多維度動態指標綜合加權計算。

RFM模型在衡量用戶價值時，沒有固定的計算方法，企業要根據平臺的實際定位，對R、F、M這三個指標進行維度劃分，對每個指標進行層次劃分，並且給每個層次進行評分，這樣R、F、M的值就分別評估出來，並且對其進行聚類定性描述。其次根據RFM模型，可以實現對用戶消費特性進行群體細分。

如圖2所示，將這三個指標劃分成5檔，可以形成多種組合（5x5x5個組合）。

在固定周期裡，統計用戶的R、F、M的值，計算對應的成長值，累加至現有的成長值上。當用戶的消費特征下降後，成長值有可能為負數，所以用戶的成長值會增加，也會減少。對應的用戶等級也會增加或降級。

上面隻是舉例說明，真實的成長值計算比這要復雜，還要加各種權重。譬如將用戶的活躍行為（登錄、評價、曬單等 ）納入到成長值計算體系中，在固定周期內統計用戶活躍成長值，與RFM成長值求和得到周期內的成長值變動。

RFM模型還可以協助實現客戶生命周期分析，例如F值突然下降幅度很大，就需要執行用戶喚醒策略。通過對R、F、M值結合業務分析，分析客戶消費特征，針對不同用戶進行區別營銷。

用戶行為增長模型

用戶行為增長模型是指根據用戶在平臺上的行為，進行成長值量化，突出用戶單次行為的貢獻度，成長值是會員行為的單向累計的統計。在電商網站中，一般對用戶的登錄、購物、評價、曬單等行為進行成長值評估。

以京東為例，其成長值增長策略為：

登錄：除註冊會員外，每日第一次手動登錄後可獲得成長值獎勵；

購物：訂單完成後獲得成長值（購物成長值=結算金額×加速系數）；

評價：評價20元以上商品（虛擬商品除外），審核成功獲得20個成長值；

曬單 ：前10名曬單20元以上商品（虛擬商品除外）的用戶，審核成功後獲得20個成長值 。

當然還有一些成長值回退策略，退貨、評論被刪等行為相應的成長值扣減回退。

通過用戶行為增長模型來評價用戶的成長值，在用戶進入平臺初期有很大的激勵作用，但是後期乏力。當用戶成長值較高、用戶等級較高時，就很難再激勵為瞭成長值用戶持續購物。但RFM模型一個動態評估模型，當用戶消費傾向下降時，成長值就會停滯不前甚至下降，能持續激勵用戶去消費。例如已經成為瞭超級會員，但是半年沒消費開始掉級，變成瞭普通會員，這樣的降級動作就可以重新喚醒用戶。

在設計會員等級與成長值的對應管理時，首先就要想清楚會員等級和會員權益的對應關系。在數據的基礎上劃分會員等級，保證最高等級到最低等級的會員分佈比例，而不能隨性定級。

積分體系

積分體系是很多線上線下商傢都會采用的用戶消費激勵體系。積分可以正向累加，對用戶的某些行為（如交易行為、互動行為等）產生與價值相匹配的積分； 也可以被客戶進行主動消耗抵用，目前主流的三種積分消費方式：訂單結算抵扣、積分商城購買商品、用戶權益置換等，這樣積分的生成和消耗就形成完整的閉環。

獲取積分也是通過簽到、購物、評價、曬單、分享、充值等行為進行積分返還，例如購物送積分：每消費 xxx 元，送 xxx 積分，一次性消費 xxx 元，額外送 xx 積分。還可以界定商品、會員等級、營銷活動等不同的條件界定返回積分的區別。京東的京豆、淘寶的淘金幣（已取消）、信用卡積分等都屬於積分的一種形態。

積分和用戶成長值有所相同，也有所不同。成長值增加時，積分並不一定會增加。會員成長值和會員等級相掛鉤，而積分和會員等級並沒有直接關系，而且積分是可以使用消費的。

會員體系分層

當電商平臺上有店鋪時，那會員體系就變得立體。如圖3所示，用戶（VIP1-7）等人屬於平臺的會員；都在店鋪中發生過消費，又屬於店鋪的會員；甚至有會員屬於不同店鋪的會員，如VIP2既是店鋪1的會員，同時也是店鋪2的會員。

這就需要兩套相互獨立但是數據共用的會員體系來實現，搭建多層級多歸屬的會員體系。由於實際業務的復雜性，我們會遇到平臺自營商品、線下服務門店、平臺商戶店鋪、不同渠道的客戶、B端與C端用戶等等各種粒度的主體與會員，相應的會員策略也有所不同。這就需要多層級多歸屬的會員體系來解決實際的業務需求。

會員網站是運營工作的載體，通過會員等級特權及積分激勵的手段來達到促進用戶購物，提高用戶粘性的目的。據我觀察，目前電商中的會員體系在實際使用中並沒有很好的效果，相比於許多線下實體商業的會員體系的效果就很差，例如酒店、信用卡、連鎖超市等。很多平臺的會員等級就一個裸露的名頭，沒有對應的會員權益去支撐，或者根本看不出有很大的區別，毫無吸引力。淘寶取消淘金幣的積分體系是不是側面說明現有的積分體系對用戶驅動並不大？

會員網站有很大擴展性，可以給用戶加會員標簽，進行人群畫像分組，執行不同的營銷策略。還可以把線上店鋪、現在門店納入到會員管理體系(CRM)中，提供給銷售業務人員進行開發、跟蹤客戶。

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