会员系统PPT推荐.pptx
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会员系统PPT推荐.pptx
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,微信会员-我的会员,WeChatmember,会员信息,用户微信头像,微信昵称,会员卡号,会员卡等级展示。
展示用户目前积分状态,离下一等级的分值差距。
会员等级展示,会员权益,详细介绍会员权益信息,可后台进行更新操作。
微信会员-我的优惠券,WeChatmember,优惠券信息,劵名称,劵金额,收劵规则,使用日期,以及详情入口。
展示用户优惠券,现金劵状态,未使用状态,已过期状态。
优惠券状态栏,现金劵信息,劵名称,劵金额,收劵规则,使用日期,以及详情入口。
点击优惠劵,现金劵,进入详情说明页面,介绍劵的使用说明和劵规则信息。
优惠券详情,微信会员-优惠券详情,WeChatmember,优惠券过期状态,劵过期显示灰色,系统设置统一模版,使用楼层范围从劵备注获取信息。
优惠券详情,微信会员-交易记录,WeChatmember,积分增减记录,可以记录线上所有增减积分的记录,供用户查看明细,点击可以查看单个交易记录,通过收银机编号区分。
交易记录分类,超市购物记录,显示用户购买商品的名称,时间,金额,增加积分,超市为单品入库,可以显示商品名称。
显示用户购买商品的品牌,时间,金额,增加积分,如入库细分到单品名称及规格,这里可以显示。
商场购物记录,微信会员-抽奖活动,WeChatmember,抽奖人数统计,抽奖人数总计,中奖人数总计,可后台修改数字,增加可信度。
奖品为会员积分,现金劵,优惠券,中奖概览可后台设置,抽奖需扣取一定积分。
抽奖区,实时中奖展示,实时中奖用户动态展示,滚动播放已中奖用户,可后台添加中奖记录,增加可信度。
文字性活动介绍,在后台可设置。
活动说明,微信会员-积分商城,WeChatmember,商品图片,名称,市场价格,兑换要求,兑换记录,兑换记录可后台操作,增加兑换成功率。
商品详情,文字说明兑换要求,前期兑换成功需上门自取,商品图片详情展示。
兑换说明及图片展示,积分商品快捷筛选分类,方便用户选择自己喜欢的商品。
商品分类,商品图片,商品名称,兑换要求,点击可兑换礼品。
商品列表,微信会员-个人资料,WeChatmember,微信信息,微信头像,微信昵称。
个人资料从线下系统获取信息,可在线上单独建立更全面的个人资料库,用于会员分析。
个人资料,不可修改信息,身份证,手机号码,性别,姓名,不可修改,会有提示弹窗。
积分商城快递运送时,个人资料不完善,不能兑换奖品。
联系方式,微信会员-服务反馈,WeChatmember,详细说明,问题文字详细说明,用户可选择反馈的类型,服务意见,商品投诉,人员投诉,后台可增加选项。
反馈类型,反馈处理,后台可查看反馈信息列表,有状态区分,优服课定时查看反馈,致电给予回复。
填写联系后才可以提交至后台,方便联系用户处理反馈。
联系方式,微信会员-系统消息,WeChatmember,系统信息,后台手动推送信息,自动推送信息,在线兑换礼品后,推送信息告知领取地点,联系方式。
积分兑换信息推送,活动信息推送,后台可手动推送商场活动信息等,抽奖活动中奖信息推送,告知奖品已发送。
中奖信息推送,微信会员-楼层导视,WeChatmember,楼层指引,点击指引可查看楼层平面图及品牌分布。
楼层平面分布图,品牌编号。
平面图,安全标识,安全出口,收银台,厕所,电梯标注。
楼层主营类别,对应楼层平面分布图,品牌编号。
品牌编号,微信会员-楼层活动展示,WeChatmember,分类列表,用户可以按楼层,商品类别进行筛选,选择自己想要的活动信息。
展示商场门店活动信息,后台可添加活动。
活动列表,品牌活动,品牌logo,活动标题,活动时间,活动内容,内容有字数限制,需简单明了。
活动为品牌活动,不介绍商厦整体活动,活动周期建议一周以上。
活动说明,02,会员分析,微信会员-会员列表,WeChatmember,微信会员-建立分组-,WeChatmember,微信会员-建立分组-,WeChatmember,微信会员-建立分组-,WeChatmember,微信会员-筛选会员,WeChatmember,微信会员-RFM模型,WeChatmember,RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。
RFM分析模型主要由三个指标组成,最近一次消费(Recency),消费频率(Frequency),消费金额(Monetary),微信会员-顾客分类管理,WeChatmember,将消费者进行分层,首要是获取消费者一段时间内订单数据,进行分析。
通过消费者购买行为数据中的购买时间、购买频次、购买金额三项指标来描述该客户的价值,将消费者按照消费频次、客单价等维度划分为重要保持、重要发展、重要价值、重要挽留、一般重要、一般客户、一般挽留、无价值8类消费者。
其中前4类是最需要重点关注的消费者,应该针对这四类消费者在店铺不同的消费表现提供不同的服务。
而一些价值较低,甚至无价值的客户则可以选择放弃。
顾客分类管理,微信会员-RFM模型,WeChatmember,R=短F=高M=高,这类客户可以采用“重要保持”的措施。
这类消费者的消费频次和客单价都高于均值,要保持这种消费者的有效方法是给予一定的长期优惠,如给予VIP等级快速提升资格。
R=短F=低M=低,这类用户最近有消费,但频次和客单价低于平均值。
针对此客户重要做的是“重要发展”:
给予满就送、搭配的促销组合推荐。
如买了热水袋,可以推荐美臀坐垫、睡衣、美发卷等关联产品组合促销,拉升他们的消费频次。
关联销售则可以拉动客单价的提升。
R=短F=低M=高,这类消费者属于销量的主要贡献者,最近有消费,消费频次低于平均值,但客单价却高于平均值。
这些消费者的价值关键点在于可以通过提高消费频次来加大其对店铺的贡献,建议采用“重要价值”的方式来提升其贡献值。
建议分析这部分客户最近的消费产品,交叉定向发送差异品类产品及促销信息,促进再次购买。
如客户买电吹风,要针对性发送浴室相关的居家用品。
R=长F=高M=高,这类消费者的考虑时间较长,虽然购买频率和购买金额都较高,但容易“溜走”,需要给予“重要挽留”式的措施去加以挽留。
要有有针对性的唤醒措施,可以发送定向优惠,在指定时间内满多少可享受折扣。
微信会员-划分客户生命周期,WeChatmember,根据客户不同回购周期所占有的客户比例,可以为客户生命周期的划分提供依据,可以把客户划分为:
“活跃”、“沉默”、“睡眠”、“流失”四个生命周期。
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三项指标来描述该客户的价值状况。
将自己的会员体系的搭建和营销活动与RFM模型中每一个区间的客户做对应,比如同样做一次DM宣传,对不同区间的客户的DM内容能否做区分,比如做会员特权设计,对不同区间的客户设计什么特权更能满足其需求。
划分客户生命周期,微信会员-发送优惠券,WeChatmember,微信会员-发送短信息,WeChatmember,微信会员-会员统计,WeChatmember,微信会员-个人资料,WeChatmember,微信会员-系统设置,WeChatmember,03,客服系统,客服系统-提交反馈,WeChatmember,等待处理,状态展示,提交反馈,正在处理,客服系统-反馈评价,WeChatmember,反馈内容,处理编号,状态显示,反馈类型,详细内容,姓名,联系方式,照片,姓名,部门,工号,联系方式,处理人信息,服务评价,对本次服务的评价,对服务人员进行精准评价,后台可以设置标签。
标签评价,客服系统-反馈列表,WeChatmember,客服系统-处理反馈-,WeChatmember,客服系统-处理反馈-,WeChatmember,客服系统-处理反馈-,WeChatmember,客服系统-我的反馈,WeChatmember,客服系统-反馈统计,WeChatmember,客服系统-投诉统计,WeChatmember,客服系统-标签统计,WeChatmember,客服系统-个人资料,WeChatmember,客服系统-系统设置,WeChatmember,客服系统-系统设置,WeChatmember,04,数据挖掘,数据挖掘-消费信息挖掘,WeChatmember,消费信息中蕴含着大量的有用信息,如何从中挖掘出潜在的商机是问题的关键。
在系统的设计中尝试了关联规则算法,关联规则研究有助于发现交易数据,购买了某一类商品对购买其他商品的影响。
分析结果可以应用于商品货架布局、库存安排以及根据购买模式对用户进行分类。
消费信息挖掘,数据挖掘-消费信息挖掘,WeChatmember,1、进行数据的预存处理,以销售单为单位,剪出销售单中的非商场商品,剔除只有单项数据的销售单。
消费信息挖掘,2、扫描一次处理后的数据库,产生多种连衣裙搭配购买的订单的商品,以频度降序排列,生成商品列表。
3、按商品列表中商品出现的次序排列频度,挖掘出连衣裙和遮阳帽的关联性,达到了预期的效果。
4、挖掘出连衣裙和遮阳帽的关联性,对营销产生了一定的指引性和针对性,例如:
买连衣裙加99送价值399元遮阳帽一顶;
买连衣裙用户推送遮阳帽优惠卷;
连衣裙+遮阳帽搭配价299元等活动内容,大大提高了成交率。
加入年龄段数据挖掘,可进行年龄段分组,精准推送优惠或促销信息。
数据挖掘加上多种元素可进行更深一层的数据挖掘,包含性别、年龄段,就可以分析出来不同性别,不同年龄段消费的特征;
包含职业、收入,就可以分析出来不同职业,不同收入消费的特征。
有了销售数据和基本信息管理基本的条件和因素,就可以建立以消费者为中心的全营销体系,通过CRM系统的需求分析、市场计划、等一系列的电子化、数字化的方式,实现企业营销的有计划、精准化推送与开展的方式。
数据挖掘-大数据分析,WeChatmember,零售行业谁都离不开大数据,大数据和科技是改变未来行业的两大主题。
其中大数据尤其重要,但是反过来看,不管是线上零售还是线下零售,对大数据的重视程度是千差万别,特别是传统零售。
大数据分析,数据挖掘-消费行为分析,WeChatmember,由于年龄、职业、性别、经历、地域特征等原因,造成了顾客消费习惯的不同。
系统设计时,根据顾客地域性不同,将其消费情况按年龄、学历等进行分类,统计分析出该地区顾客的不同消费特征,这就为了公司的合理决策提供了必要的依据。
从而配合ABC分类或RFM模型可以预测最有潜力的顾客群
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