买了定开就后悔，会员营销就是做好精准推荐？

自会员体系诞生以来，会员营销就被赋予厚望。

方法论看了不少，提出的诉求与增长路径不外乎——

1. 前期：搭建有效的会员等级体系（大坑1：会员等级≠会员体系）

2. 过程：提供精准商品推荐、精准内容触达以“猜用户喜欢”（大坑2：用户洞察≠用户数据洞察）

3. 结果：最终实现持续转化、提高营销效率（大坑3：只关注结果，忽略过程数据）

体现在关键指标上，就是拉新、入会、首购、复购、留存、裂变、活跃等...

从传统营销角度来看，设计拉新活动、首购优惠、分享有礼、互动积分兑礼等都是达成目标的手段，却忽略了其中被浪费的政策成本（有时设计9折即可达成目的，实际却根据经验主义设置了8.8折）与营销的持续性。

因为缺乏任一环节数据的反馈，都得导致问题盲猜、计划盲做。这也是很多营销人员在面对一个空有会员等级划分，只能筛选性别、地域、手机号、年龄等基础属性数据，却被要求做“精准营销”时的困境。

难为了无米巧妇。

01.

被低估的信息化基建

如何依托会员体系做“精准营销”，看似简单，不就是需要一个推荐系统做个性化吗？业界已经有非常成熟的方案，但真要在企业落地有一堆的困难和挑战。

比如：

1、企业数据量级是否充足：数据量级的大小直接影响个性化推荐的精准度和效果，需要以大量的用户数据作为基础，包括产品信息、消费能力和购买行为等。

2、个性化推荐的技术门槛：实现高效的个性化，而不是根据基础属性、问卷、消费数据人工判断，需要企业拥有先进的算法和技术团队，这可能超出了一些企业本身自建的技术能力范围。

3、营销策略的复杂性：精准营销需要考虑用户的多维需求，包括积分增长、消费能力、产品偏好，这增加了营销策略的复杂性，企业需要根据自身特性在不同因素之间找到平衡。

4、成本与效益的权衡：开发和实施一个高效的个性化推荐系统需要投入大量的资源和资金，企业需要在短期成本和长期效益之间进行权衡，目前的阶段是否真的需要。

因此，企业的战略考量、数据基础、策略配合、技术能力，缺一不可。

有了可以孵化“智能推荐”的基础土壤，怎么样构建上层建筑？这时，技术团队就要代替业务团队向企业“问诊”。

02.

精准把脉，厘清关键阻塞

在一个大型跨国企业的咨询项目中，赛诺贝斯预先成立了一个专门的6人项目组，进行了长达20天的深入调研，以了解多方需求和实施环境。

2.1需求调研

我们发现，虽然已经拥有完善的会员体系和触达渠道，但客户向我们提出在运营过程中面临了如下挑战

通过业务逻辑梳理与客户的深度沟通，我们得到了一个具体的切入点：在会员俱乐部的会员信息模块下，有一个“距下一等级”的推荐功能，展示用户可以购买的商品列表。在市场、产品、销售、大区的共同商议下，确定了以“优化该推荐功能，提高会员体验和销售转化率”为首要突破口。

2.2 数据准备

要实现推荐系统的需求，必须先解决数据分散的问题。由于该企业的营销数字化基础不够完善，相关数据分布在不同的业务系统和数据源中，我们花了10余人天首要进行了以下几项关键工作：

数据集成

将分散在不同系统中的数据整合到一个统一的平台中，确保数据能够被集中管理和访问。

数据清洗

对集成后的数据进行清理，去除重复、错误或不完整的数据，保证数据的质量和一致性。

数据整合

将清洗后的数据进行统一格式化和规范化，构建一个完整、可用的数据库，为后续的推荐算法提供可靠的数据基础。

这些前期的准备工作对于构建一个高效的推荐系统至关重要，确保系统能够精准地分析用户行为并提供个性化的推荐。

最终，我们获取了推荐优化的底层信息。感兴趣的可以扫码下载《会员营销数字化升级实战》了解详情。

2.3推荐流程

我们发现，虽然已经拥有完善的会员体系和触达渠道，但客户向我们提出在运营过程中面临了如下挑战

紧接着，就是如何优化推荐算法。这个推荐算法的过程可以简单理解为以下几个步骤：

√ 计算差距：首先，我们会看一下用户当前的积分与达到下一个会员等级还差多少积分。然后，根据这个差距，计算出用户大约需要购买多少金额的商品才能升级。

√ 选择商品：接下来，系统会使用推荐算法挑选出适合用户的商品。这个过程会考虑用户的兴趣，推荐那些用户可能喜欢的商品。同时，也会加入一些热门商品，确保推荐的内容丰富多样。

√ 排列商品：选出的商品会根据几个标准进行排序。我们会优先推荐那些最符合用户需求的商品，同时也会考虑到商品的价格和用户需要的积分差距，进行合理的排列。

√ 最终筛选：当用户点击某个商品时，系统会再次检查这个商品是否符合用户的实际积分需求，然后将最终符合条件的商品展示给用户。

通过这个过程，用户不仅可以找到自己感兴趣的商品，还能更快地提升会员等级。

根据时间维度上的热门趋势、商品类别中当前的热门商品、已购信息推荐相关配件/服务、复购热门等特定类型组合拟定了召回及排序策略。比如根据用户的购买能力调整商品推荐的优先级，确保推荐的商品价格适合用户；考虑当前最受欢迎的商品，同时也评估这些商品的口碑。从用户角度，提供更优的购买建议。

2.4多样化考量

考虑到智能推荐引起的“信息窄化”问题，技术团队从实际出发，提出避免个性化推荐系统完全倾向于向用户推荐高度符合其偏好的内容，导致用户接触到的信息越来越单一。最终，推荐算法的排序还会进行一次重排，结合不同产品品类和时间因素，将商品打散，确保推荐结果的多样性。这一步也可以防止推荐的商品过于集中在某些品类或时间点上。

2.5实施效果

从完成开发实施到确保系统的高效部署和运行，赛诺贝斯技术团队在关键周期仍频繁与客户深度沟通，持续优化以适应不断变化的业务需求。而实施新的推荐系统后，不仅从用户端带来了体验升级，更体现在实际可以看得见的效果：

取得成效：

精准推荐的点击率提升

通过产品匹配和积分差距计算，商品推荐的点击率提升了20%-30%，说明用户对推荐的商品更加感兴趣。

个性化推荐带来的转化率增长

基于用户历史行为和消费能力的个性化推荐，使得商品购买转化率增加了15%-25%，显著提升了销售额。

用户会员等级提升速度加快

用户更容易找到适合购买的商品，推动积分增长，预计会员升级速度加快了30%，提高了用户的忠诚度。

复购率的优化

由于对复购商品的合理降权，用户在推荐商品中的新尝试比例提升了10%-15%，带动了新产品的销售。

多样化推荐减少商品集中度

重排策略使得推荐商品的多样性显著增加，商品集中度降低了25%，确保用户看到更丰富的产品选择。

03.

量体裁衣，陪伴客户成功

当业界看似已经有非常成熟的方案时，真正的难题岂是一个模版就能代替。魔鬼藏在细节中，只有精准定位客户需要，量体裁衣，才能更好地满足定制化客户的实际需求。

赛诺贝斯技术团队在面对充满压力的增长挑战下，从策略咨询、开发实施、系统运营所提供的完备的一体化服务能力，受到了客户的高度认可。

赛诺贝斯正致力于推广这种创新的交付和服务模式，将“咨询、技术、运营”三位一体的服务模式扩展到更多的垂直细分行业——包括消费零售、工业制造、医疗医药等行业。我们的目标是通过这种客户成功陪伴式服务，助力各行业实现数字化转型，释放其潜在的商业潜力。