□劉 霞 陳本衛(wèi)

會員是零售型、服務(wù)型企業(yè)最寶貴的財富，各零售企業(yè)、服務(wù)型企業(yè)都十分重視對VIP的開發(fā)，并著力發(fā)展新會員和激活老會員。實際上，維持老客戶的成本要遠低于贏得新客戶的成本，老會員更加了解產(chǎn)品，更易于開展營銷活動。一方面會員的基本信息需要做大，另一方面會員營銷范圍卻需要做小，即把促銷活動信息推送給最希望和需要收到的客戶群體。本文根據(jù)大學生數(shù)學建模競賽題目《大型百貨商場會員畫像描繪》的某大型百貨商場會員的相關(guān)信息，分析該商場會員的消費特征，比較會員與非會員的差異，并說明會員群體給商場帶來的價值。

一、商場會員的信息和價值

(一)商場會員的基本信息。利用Excel對附件1數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，將無用數(shù)據(jù)(10歲以下、80歲以上會員幾乎無購買記錄)剔除。發(fā)現(xiàn)會員中女性占的比例為81%，30～49歲年齡段接近2/3，并且入會年限2年以上的占90%。

(二)會員的R、M、F值。利用Excel對附件3數(shù)據(jù)進行處理，得到會員的R(最近一次消費)、F值(購買頻率)、M值(消費金額)。會員的R平均值為10.2天，高于和低于平均值的分別是36,162和53,170人。會員的M平均值為10442.71元，高于和低于平均值分別是19,632和69,700人。會員的F平均值為424.69，高于和低于平均值分別是20,566和68,766人。

(三)會員與非會員區(qū)別和會員的價值。利用Excel得出會員與非會員在消費總金額、購買總數(shù)量、平均每件消費金額等消費特征統(tǒng)計量。消費總金額為1,222,599,720元，購買總數(shù)量1,052,584件，平均每件消費金額1,161元。其中，會員消費總金額為1,204,268,449元，購買總數(shù)量911,702件，平均每件消費金額1,320元。非會員消費總金額為18,331,271元，購買總數(shù)量140,882件，平均每件消費金額130元。

會員消費總金額占市場總份額的98%。會員購買總數(shù)量為911,702件，而商場總銷售數(shù)量1,052,584件，會員購買總數(shù)量也遠比非會員多；根據(jù)消費總金額與購買總數(shù)量，可得出平均每件消費金額。在平均每件消費金額方面，會員遠比非會員所占份額近乎多10倍。

由此說明百貨商場中獲得的銷售額絕大部分來自于會員的消費，也給會員帶來了很大發(fā)展。

二、聚類分析刻畫會員購買力的模型

用Matlab處理附件3會員消費明細表(會員排序處理后)中的異常值，即去除R<0、F<0、M<0的異常值，得出會員消費情況R值、F值、M值。

在一般的RFM模型中，有RFM=R×F×M的忠誠度評分，即5×5×5=125個客戶群。RFM分析簡便有效，但這種細分方法的客戶群過多，有125個客戶群，難以對每個客戶群進行準確的理解，也就難以針對每個細分客戶群制定有效的營銷策略。

因此，本文將客戶群分為3×3×3個客戶群。由于R>300、F>100、M>10000的會員人數(shù)極少，本文按照R>300，300>R>150，150>R>0對R分為3類；按照F>100，100>R>50，50>R>0對F分為3類；按照M>10000，10000>R>5000，5000>R>0對M分為3類；最終得到27類會員群[1～2]。

利用Matlab程序求出這27類中R、F、M值平均值，并得出每類人數(shù)的劃分情況如表1所示，再對27類進行聚類分析，把27小類會員群體化歸為5大類。

表1 5大類會員人數(shù)及會員價值

因為客戶價值主張是客戶有效需求的深化，與客戶現(xiàn)實購買力掛鉤，是客戶需求的充分條件和必要條件的無縫鏈接。由此，把會員購買力等同于會員價值。利用公式求出購買力C，其中

C= WR×CR+WF×CF+WM×CM[3](WR=0.2，WF=0.4，WM=0.4)

(公式1)

由于數(shù)據(jù)量較大，分別對5大類中的CR、CF、CM取平均值，再對5大類會員群體求會員價值得分以及每類會員人數(shù)，得出5大類會員的購買力如表2所示。

表2 5大類會員的CR、CF、CM平均值及其購買力

由表2可看出，第一大類與第三大類人數(shù)所占比例最多，而會員的價值總和最低；第二、四、五大類所占比例不足20%，會員價值較大，卻是商家應(yīng)該抓住的重點客戶。這和Paretos’principle(二八定律)相符合，即在任何一組東西中，最重要的只占其中一小部分，約20%，其余80%盡管是多數(shù)，卻是次要的。二八定律討論的是頂端的20%的會員價值，而非底部的80%的非會員價值。因為20%的會員價值遠比非會員價值高得多。

三、建立會員生命周期與狀態(tài)劃分模型

(一)生命周期的四個階段。生命周期分為四個階段：考察期、形成期、穩(wěn)定期、衰退期[4]。

1.第一階段——考察期。關(guān)系的探索和試驗階段。在這一階段，雙方考察和測試目標的相容性、對方的誠意、對方的績效，考慮如果建立長期關(guān)系雙方潛在的職責、權(quán)利和義務(wù)。

2.第二階段——形成期。關(guān)系的快速發(fā)展階段。雙方關(guān)系能進入這一階段，表明在考察期雙方相互滿意，并建立了一定的相互信任和交互依賴。

3.第三階段——穩(wěn)定期。關(guān)系發(fā)展的最高階段。在這一階段，雙方或含蓄或明確地對持續(xù)長期關(guān)系作了保證。

4.第四階段——衰退期。關(guān)系發(fā)展過程中關(guān)系水平逆轉(zhuǎn)的階段。關(guān)系的退化并不總是發(fā)生在穩(wěn)定期后的第四階段，實際上，在任何一階段關(guān)系都可能退化。引起關(guān)系退化的可能原因很多，如一方或雙方經(jīng)歷了一些不滿意、需求發(fā)生變化等。

(二)生命周期劃分。對問題一中附件3整理后數(shù)據(jù)中的R(最近一次購物時間)進行分析，發(fā)現(xiàn)有部分的R數(shù)據(jù)大于365，即會員一年都沒有進行過回購，所以可以將R>365的會員定義為衰退期的會員。篩除R>365的數(shù)據(jù)后整理剩下數(shù)據(jù)，觀察得到TV(最近購買時間)、T1(第一次購物時間)、Y(購買次數(shù))三類數(shù)據(jù)，并利用此三類數(shù)據(jù)計算出平均消費間隔天數(shù)r(r=(TV-T1)/Y)。經(jīng)過分析，還發(fā)現(xiàn)當r<0.15時，會員只在同一天內(nèi)購買了商品，并未進行回購。

將r<0.15的會員定義為考察期會員；當R與r較接近時(即R/r的值在1的周圍時)，會員購買頻繁較穩(wěn)定，活躍性較強，可將R/r的值在這一階段的會員定義為處于穩(wěn)定期；當R較大于r時(即R/r的值與1相比較大時)，會員購買頻繁在下滑，可將R/r的值在這一階段的會員定義為處于衰退期；當R較小于r時(即R/r的值與1相比較小時)會員購買頻繁在上升，可將R/r的值在這一階段的會員定義為處于形成期。

最終利用r<0.15、R/r<0.8、0.81.2這四個標準將會員生命周期重新進行劃分，再對各個時期的會員人數(shù)進行統(tǒng)計，可得出四個狀態(tài)的人數(shù)及其比例如表3所示。

表3 四個狀態(tài)的人數(shù)及其比例

四、結(jié)語

在市場消費中，會員群體的消費價值遠高于非會員群體，無論是商場的總銷量，還是商場收入的總金額，會員給商場帶來的價值都比非會員群體高。在日常消費中，會員群體往往享有較多的優(yōu)惠，會員的消費頻率也會相應(yīng)增加。對于考察期和形成期的會員，應(yīng)該針對他們的消費情況與消費商品進行促銷活動或者調(diào)價，以將他們發(fā)展成為穩(wěn)定期會員；而針對穩(wěn)定期的會員群體，應(yīng)該根據(jù)他們的會員積分進行不同程度的打折，積分越高，折扣越多，吸引這批會員頻繁消費。通過會員生命周期與狀態(tài)劃分，有利于掌握會員的發(fā)展狀態(tài)，制定營銷策略。