零售数据分析之会员数据

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2020-04-2302:05:00 评论 550 1630字
摘要

分享零售会员的有关指标,我们来看看零售会员数据中有哪些指标是需要我们特别关注的。在会员指标中有短期和中期需要关注的不同指标,根据业务需求可以人、货和价格等为单位。

随着近几年,移动互联网和线上线下融合的加速,零售商户意识从"被动"转为"主动",从依赖商品和活动的吸引客流方式向自建会员营销系统转变。

零售数据分析之会员数据

这次分享零售会员的有关指标,我们来看看零售会员数据中有哪些指标是需要我们特别关注的。

一、每日/每周重点关注指标(短期指标):
1)新增会员数:新增会员数=期末会员数-期初会员总数
2)会员增长率:会员增长率=某短时间新增会员数/期初有效会员数*100%
3)会员贡献率:会员贡献率=会员销售总额/总销售额*100%
4)会员客单价:会员客单价=会员销售总额/会员总数
5)会员件单价:会员件单价=会员销售总额/会员销售销量
6)会员客单件:会员客单件=会员销售量/会员客流*100%
后面三个比较容易混淆的指标,我们来简单的说明一下,
*会员客单价是指平均每个会员的消费额,即这个人买东西花了多少钱,以人为单位
*会员件单价是以商品为单位,会员购买的商品的平均单价
*会员客单件这个指标是说明会员购买商品的数量,即平均一个人买了多少件商品

除此之外,还要格外关注那些达到会员条件,却没有加入会员的客户,需要去寻找这些客户群对门店的喜好程度存在偏差的原因。

零售数据分析之会员数据

二、每月/每季重点关注指标(中期指标):
1)有效会员占比:有效会员占比=有效会员总数/累计会员总数*100%
2)会员流失率:会员流失率=某段时间内流失的会员数/期初有效会员总数*100%
3)会员活跃度:会员活跃度=活跃会员数量/会员总量*100%
4)平均购买次数:平均购买次数=某个时间段内订单总数/会员总数
5)会员平均年龄:会员平均年龄=某个时间段店内会员年龄总和/有效会员总数*100%
有效会员需要确定一定交易条件,时间、金额、数量等等,不同门店的情况衡量。比如在数据分析时,长时间没有消费的会员要适当剔除。这也侧面反馈了会员的流失率。得知会员的流失率后,应该分析相应的原因,例如在办公楼的便利店,在换租高峰期的一段时间里,因为办公楼的空置率的原因,销量额会下降,会员流失严重。会员的年龄也是重要的分析数据,当会员年龄偏大的时候,相应的门店就不适合大量去推广网红产品,而是要找到适合会员年龄段的产品。
三、RFM模型
除了上面的指标外,我们可以用RFM模型给顾客划分角色。

该机械模型通过一个客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。

零售数据分析之会员数据

RFM模型根据客户数据库中有3个要素:最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency)、消费金额 (Monetary),这3个要素构成了数据分析的指标:
*最近一次消费 (Recency):最近一次消费意指上一次购买的时候,理论上,上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的顾客,对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应。零售企业可以根据不同的门店定义会员消费的时间标准。
*消费频率 (Frequency):消费频率是顾客在限定的期间内所购买的次数。我们可以说最常购买的顾客,也是满意度最高的顾客。如果相信品牌及商店忠诚度的话,最常购买的消费者,忠诚度也就最高。增加顾客购买的次数意味着从竞争对手处偷取市场占有率和营业额。
*消费金额 (Monetary):理论上M值和F值是一样的,都带有时间范围,指的是一段时间内的消费金额。消费金额是所有数据库报告的支柱,也可以验证"帕雷托法则"(Pareto’s Law)——公司80%的收入来自20%的顾客。它显示出排名前10%的顾客所花费的金额比下一个等级者多出至少2倍,占公司所有营业额的40%以上。
通过确定判断的要素,我们可以把顾客划分为以下8类,如图:

零售数据分析之会员数据

分析完客户的类别,可进行分类管理及采取相应的营销方式,给企业带来更多的优质会员。

了解完这些指标后,快根据相关的数据和工具进行分析吧,一起为企业发现数据之下的创益密码。

以上是我们这次的分享,如果你有上面更好的观点欢迎在评论区留言哦~

End.

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