数据化运营指标体系之会员运营指标体系
数据化运营的体系分类包括：会员数据化运营、商品数据化运营、流量数据化以及内容数据化运营。运营指标体系是量化分析的 metrics，是说明命题的参考依据。本文从相关分类上的指标体系进行收集和归纳.
1. 会员数据化运营
会员数据化运营是从企业的客户/会员，企业发展周期阶段，企业规模以及企业性质等因素进行相关分析，是辅助于 CRM 解答以下问题：
- 会员/客户生命周期状态
- 会员/客户核心诉求
- 会员/客户转化习惯和路径
- 会员/客户价值
- 会员/客户增长与维护
- 针对会员/客户的运营活动时间、措施以及需要差异化措施
1.1 会员数据化运营的关键指标
会员数据化运营的关键指标体系包括：会员整体指标、营销指标、活跃度指标、价值度指标、终生价值指标以及异常指标。
- 会员整体指标 从注册数量、激活数量以及购买数量等角度搭建相关指标。在落地角度来看需要根据具体的业务和应用场景区分，例如针对激活会员的定义，需要确认什么行为是确定为激活状态的用户——点击链接、手机验证还是身份证验证；应用中是需要以单纯激活的数量来量化还是以激活率来量化。
- 会员营销指标 针对的可以通过一定会员营销方式——手机号码、邮箱、微信以及其他可以触达信息的方式的会员数量（可营销会员数量）。费用方面指标，可以从营销媒介费用、优惠券费用以及积分兑换费用——积分兑换费用可以用直接兑换货币或者兑换量化的物品，这类费用都会算作营销费用。收入方面指标，主要是营销收入，其中需要特别注意对相应的动作、渠道等有一定的埋点用以区分活动类型、渠道以及促销码促成交易等。在应用中会用到的比值型指标：
- 用券会员比例
- 用券金额比例
- 用券订单比例
- 用券用户平均订单金额
- 用券用户复购率
- 营销费率，针对的是会员营销费用占营销收入的比例
- 每注册收入，每个注册用户带来收入
- 每订单收入，每笔订单带来收入
- 每会员收入，每个会员带来收入
- 每注册成本，每获得一个注册用户需要成本
- 每订单成本，每获得一个订单需要成本
- 每会员成本，每获得一个会员需要成本
- 每挽回损失用户成本
- 每单位线索成本，eg:获得一个联系方式成本
- 会员活跃度指标
- 整体会员活跃度的评价是以会员的动作或者关键指标作为会员是否活跃的标识。该指标是反应累积的用户活跃度情况。统计信息包括所有会员的行为，包括账户行为、互动行为、订单行为以及分享行为——从业务角度出发将相关行为拆分到需要跟踪的行为，可取值范围以及行为编码、具体的权重值构成可以搭建出相应的活跃度定义矩阵。
- 活跃用户数，通用的指标包括 DAU（每日活跃用户）、WAU（每周活跃用户）以及 MAU（每月活跃用户数量），三者在同一个统计周期中相同用户计数一次。
- 会员价值指标
- 会员价值分群 通过模型或者方法将会员分为几个群体和层级，其是用户标签值，用于体现用户状态、层次以及价值区分
- 复购率 针对一定周期内购买两次以及以上的会员比例。但在统计上可能存在差异——一类是自然时期的统计(例如统计 3 日复购率，那么计算上需要统计 T 期用户数作为基数，T + 1 到 T + 3 期内再次购买的用户数作为复购用户数，后者除以前者即得到三日复购率)，另一类是间隔之间的统计，以及两者混合的统计的方式
- 消费频次 统计的是一定周期内的消费次数。应用上可以反映出用户对于企业的用户消费黏性指标
- 最近一次购买时间 统计的是用户距离上次购买或者消费的时间，是用于评估会员消费价值黏性指标
- 最近一次购买金额 统计的是用户最近一次订单的消费或者购买金额。该指标是用户反应消费的能力
- 会员终生价值指标 会员生命周期是从用户称为企业会员开始到离开的数据统计值，需要注意相关指标不是限定在一定的时间内，而是从整体了解会员的状态，同时也是衡量整体价值的指标
- 会员生命周期价值（CLV，Customer Lifetime Value），会员生命周期内的订单金额综总和
- 会员生命周期订单量，会员整个生命周期内的下单量总和
- 会员生命周期平均订单价值，会员整个生命周期内下单金额除以下单量
- 会员生命周期转化率，针对的是会员在完整生命周期内完成订单数和触达企业产品的次数比例。eg：会员访问 100 次网站，其中消费次数为 2 次，其会员生命周期转化率为 2%
- 会员生命周期剩余价值，预测会员在生命周期内内还能产生多少价值。该指标是一系列的预测性指标：
- 预期未来 20 天的会员转化率
- 预期生命周期剩余订单价值
- 预期 7 天内下单数量
- 预计下 1 个订单的订单金额
- 下次购买的商品名称
- 会员异动指标 针对不再购买、消费相关服务、产品的用户相关指标
- 会员流失率 统计的是流失的会员数量占全部会员数量的比例。会员流失是需要重点关注的指标，一方面需要注意流失现状和行业标准差异，另一方面是需要关注流失率的趋势。前者是用于监控实际现状，另一方面是需要关注波动情况以及时响应
- 会员异动比 统计新增会员和流失会员之间的比例关系，主要反应的是会员增长和流失之间关系，能体现用户发展状态
1.2 会员数据化运营应用场景
数据化运营的应用主要包括会员会员营销和会员关怀。会员营销包括建立基于会员的客户关系管理系统，用户的类型转换，挖掘用户潜在需求和消费热点，基于历史数据为营销活动提供策略和建议以达到精准营销，会员营销中异常转化识别出有效 VIP 客户，以及挖掘会员传播关系，找到口碑传播效应的关键节点。
会员关怀包括对预警事件监控与策略设置，会员行为分析，喜好分析，群体行为分析应用，用户流失预测，以及对会员生命周期的关怀管理
1.3 会员数据化运营分析模型
1.3.1 会员细分模型
将整体会员划分为不同的细分群体，以方便应用于营销和关怀。搭建相关模型会使用到的方法，包括基于用户标签进行划分、ABC 分类方法以及聚类方法等：
- 基于用户标签分类 这类属性是直接利用用户相关的标签，eg:会员地域、类别、消费等级以及其他偏好
- ABC 分类 利用主要特征进行累积排序的方式，将 A、B、C 三类根据分别占比的不同，确认主要因素（发生频率占 0%
80%)、次要因素（发生频率占 80%90%）和一般因素 - 聚类法 利用聚类模型对会员进行分类
1.3.2 会员活跃度模型和会员价值度模型
这里主要说明应用 RFE 或者 RFM 模型结果：
- 基于模型结果下用户的得分，对会员活跃度进行解析以及不同得分的会员进行差异化运营
- 将得到的会员得分作为得分，以作为后续分析和模型输入特征
需要注意模型的得分解析，会因为行业、产品类型等出现不同的解释，应用上也需要根据具体情况判断
1.3.3 会员流失预测模型
会员的流失预测模型，是对会员生命周期管理的重要预防性应用。在应用中流失预测模型中重要的关键是明确流失的因素，例如什么条件、什么特征属于流失会员，同时是永久性流失还是临时性流失。从流失的因素可以从两个角度分析，会员主动流失（表现是用户明确表达，不再希望收到相关信息、服务等），另一类没有从会员角度得到关于主要业务领域的有效反馈。
在搭建该模型中需要注意以下几个问题：
- 流失会员的样本数量是少数类，需要注意处理样本不均衡问题
- 模型特征的选择需要注意实际情况
- 模型在进行特征工程时，需要注意结合时间维度搭建相关特征，同时访问、登陆、浏览/搜索以及咨询等行为数据也应当应用于模型中
应用上模型搭建是周期性的而非一次性的，需要从天、周以及月为周期进行监控；对用户的流失标签管理，可以结合营运需要进行关怀和营销。
1.3.4 会员特征分析模型
会员特征模型的作用是对会员特征做分析，包括了两类可能的结果——一类是对业务提供行动的细节要素，能够强实施性的数据分析特征；另一类是通过数据分析结构，提供详细的动作因素，指明下一步的行动方向和目标。
- 有明确特征的分析模型 通过明确的业务方向，找到达到目标时间的会员特征。搭建的模型方法中，包括利用决策树的方法找到影响目标变量的关键因素，利用关联规则的方式明确会员特征，利用异常检测的方式明确异常特点以作为运营支撑。
- 针对没有前期经验或者目标下，通过对整体特征解析会员的全貌以及差异。例如使用聚类方法明确会员差异特征，另一种是利用统计分析来了解会员情况。
1.3.5 营销响应模型
是在营销活动之前，针对会员对于营销活动可能的响应搭建的相关模型，以了解响应的会员特征、占据的响应用户比例以及销售情况分析。在数据收集方面，需要特别注意数据采样范围（搭建模型的用户数据，应该是包括了会员用户的整体用户数据），数据字段采集（包括各个媒介和渠道下的数据，手机短信、电邮等，发送时间、频率、信息等运营关键要素以及实施后结果），数据收集周期（对于营销活动电邮的有效期一般在 1～7 天，手机短信一般在 1 天）
通过该模型可以从两个方向下得到应用：
- 基于模型找到最可能产生购买转化行为的规则。eg:最近一次购买时间在 3 个月以内、会员等级为三级以上、总订单额大于 3000、订单量大于 10 的客户，以这种方式得到相关条件之后可以直接进行用户筛选以及营销推广
- 基于模型预测可能的定量转化数量、转化率，转化客户的客单价，以此计算可能的营销收入作为营销活动计划提报的数据量化指标和支持依据