前言
當你用心做好各種活動資訊發送給會員，卻發現點開訊息的會員數越來越少、被封鎖刪除的卻越來越多，讓收集會員數據越來越難，而客戶也不勝其擾。這說明大多數企業品牌只停留在收集會員數據，對於會員資料整合的數據清洗、分類、分析、策略變現等應用實務，還未能徹底落實。本篇內容將帶您由會員數據治理的觀念建立，避開對會員數據管理的常見錯誤，並了解透過會員分析與會員分群為會員行銷所帶來的 6 個重要價值。
會員數據治理流程
圖 1. 數據治理流程 數位資產與核心技術價值一樣是企業的生存命脈，而數據的妥善管理與應用，是企業做為部門溝通與策略分析的依據，而對零售業、餐飲服務業、旅宿觀光業等，會員數據治理更是大數據會員行銷策略擬定的基礎。
會員數據治理的重要觀念
會員資料數據是認識會員、經營會員、會員行銷的基礎，任何需要銷售的產業都知道要掌握自己的會員數據，從最初的顧客關係管理 ( CRM ) 到自有顧客數據平台 ( CDP ) 會員資料庫，就是企業對資料整合與會員資料管理的日漸重視。然而，為什麼會員數據治理 ( CDG ) 對企業品牌營收佔有關鍵地位？
收集會員數據是為分析出對營收有幫助的黃金資訊，如果一開始收集到的數據就不完整、錯誤、假造...等無用數據，即使再用心分析，對於營收也沒有幫助。因此會員數據治理的流程中，清楚完整涵蓋會員數據整合資料、匯流採集、數據倉儲管理、數據精煉貼標處理、數據分析應用匯出，讓身為經營管理者的你，對於企業品牌的營運數據與會員資料管理系統...等數位資產運用管理與價值，有更完整的脈絡架構認識。
會員數據治理 ( CDG ) 是一切會員行銷的應用基礎，其中還能看清每個會員的全貌，安排精準行銷方案，提升會員黏著度，在時間累積的互動中掌握顧客終身價值。
會員數據清洗的 5 個常見問題
採集數據後第一步要進行數據清洗 ( Data Cleansing ) ，去除掉沒有意義與錯誤的資料，留下的才是真實有效的會員數據，在這基礎上進行會員資料庫設計，包含建立完整的會員資料表、將會員分級、從會員行銷案例去分析擬定精準的會員行銷策略。然而許多業主並不全然清楚自己有多少真實會員數，甚至常把會員數作為一時的虛榮指標，而沒有進行會員數據清洗，導致後續在會員分群、消費行為分析上產生一系列的錯誤。
接下來我們就來了解會員數據清洗的重點有哪些？
1. 清洗重複的會員數據，將同一個會員的資料整併管理。
2. 清洗沒有聯繫方式、無法溝通的會員數據 ( 只有姓名與會員編號 )
3. 清洗出錯誤與不可驗證的會員數據，例如：手機號碼少一碼、Email 的 @ 後面空白、生日年份錯誤。
4. 清洗複查數據的關聯性是正確的，例如：男性的身分證字號數字第一個為 1、每年重新計算點數的會員資格，但該會員已很久沒有消費卻仍有有效點數 … 等，將不合邏輯或關聯性錯誤的數據資料調出來查核。
5. 清洗出真正的 TOP VIP 身分，避免資料偏差形成誤判，例如：櫃姐通常會將超級大戶的身分藏在口袋裡，而用櫃姐自己的會員身分結帳累積點數，導致品牌無法從會員數據找到真正的消費大客戶。
會員數據分析的觀念與面向
會員數據分析就像身材管理一樣，當你覺得自己已經吃很少且多運動了，為什麼體重跟三圍數字還是沒有減少呢？而你明明已經聘請專業人員進行會員數據分析，為什麼營業額卻還是沒有顯著的增長？
在會員資料系統的分析中深度探討，就會發現經營事業不能只是依靠直覺判斷與慣性作法，數據所提供的科學基礎，會讓企業品牌主看見策略行為的盲點，打破常規作法並作為校正行銷策略、銷售行為的尺規。
會員資料庫數據應用的 5 個常見錯誤
錯誤案例 1：只用於會員分群行銷
辛苦從各渠道採集彙整的會員數據，只用於會員分群促銷活動，而未用於經營策略的制定。
錯誤案例 2：過於重視新客戶開發
過度重視新客戶的開發，忽略舊客戶維護經營，使營運成本提高。( 經營舊客戶的成本是招攬新客戶的 20% )
錯誤案例 3：會員溝通形式與渠道過於單一
跟會員的溝通形式與渠道過於單一，難以吸引更多會員，也讓舊客戶容易疲乏無新鮮感。
錯誤案例 4：較少關注優質客戶
對購買特價品客戶的關注度，超過對優質客戶的關注，尤其當公司庫存過高影響現金周轉的時候。
錯誤案例 5：忽略會員生命週期管理
沒有經營會員生命週期管理，缺少營收動能。會員生命週期是會員與品牌產生的關係歷程，通常有五個階段：新會員、成長期、成熟期、衰退期、會員流失，品牌應該根據會員當下在生命週期的狀態，預防會員流失或是用以規劃各種行銷活動。
會員資料庫數據分析的 6 個基礎面向
會員數據分析的價值在於將分析結果運用於顧客關係管理經營與會員分類行銷運營，從而帶來持續穩定成長的營收。以下我們將從會員數據採集與清洗、基礎會員數據分析、分析發掘會員價值、會員生命周期管理、會員人物誌 ( Persona ) 分析、會員行銷運營策略制定，共六個面向建立你對會員數據分析的面向有基礎理解。
( 1 ) 會員數據採集與清洗
在進行會員數據採集前，要先了解目的來設定要採集哪些會員數據，接下來確認各數據渠道上的數據名稱定義相同，在數據回到中心彙整時才能減少認定上的錯誤。常見要採集的基礎會員數據，例如：姓名、性別、出生年月日、手機號碼、電子信箱、地址、公司、月收入情況等，如何讓客戶願意填寫的技巧則需要品牌主從會員特性的理解搭配活動設計，才能引起準會員的興趣，其中也需考量在填寫中就能進行資料驗證 ( 如手機驗證碼、會員卡透過身份證綁定 ) 等可以確保資料正確的方式，降低後續會員數據清洗的工作，並且可以設定基礎會員數據的準確性與完整率等KPI 指標來提升會員數據的質量。
( 2 ) 基礎會員分析看企業經營成果
會員新增率與會員流失率是會員分析的重要指標，而基礎會員數據分析的邏輯是要從中看出會員行為趨勢、進行數據比對找出差異、尋找出最源頭的問題原因並制定解決方案，以此三大要點整理出企業品牌在月、季、年不同時間的執行策略，解決眼前影響營業額的主要問題。
( 3 ) 從會員資料整合分析發掘會員價值
從分析會員數據發掘會員價值的目的，是為企業品牌帶來可持續且長遠發展的策略計畫，常用的參考數據指標，例如：顧客忠誠度 ( 最近一次消費時間、消費頻率 )、顧客購買力 ( 消費金額、單筆消費最大金額 )、價格容忍度 ( 特價品銷售佔比、最高單品銷售佔比 )，將上列數據做綜合參考，調整並重新制定企業品牌發展計畫。其他如：舊會員帶新會員、會員終身價值等也是會員價值的重要指標。
( 4 ) 會員生命周期分析
會員生命週期，是制定會員行銷策略的基礎邏輯。會員生命週期的五個階段為：消費過一次的客戶但非會員 ( 實體門市 ) 、成為新會員、活躍會員( 三個月內消費過 )、睡眠會員 ( 六個月未消費 )、流失會員 ( 一年未消費 )。品牌可以從活躍會員中找出帶來 80% 價值的核心會員，針對這群會員進行向上行銷 ( 分析過去消費喜好 ) 與 交叉行銷 ( 從消費行為中挖掘更多需求 )。
( 5 ) 會員人物誌 ( Persona ) 分析
會員人物誌分析，是依據會員的性別、身高、體重、年齡、職業、家庭結構、收入、喜好、消費習慣等的了解，為會員分群並做會員標籤，以此來制定精準且個性化的會員行銷活動訊息，推送到該分群的會員面前，而不是全部發送讓沒興趣的會員厭惡，還增加行銷成本。因此會員人物誌的細緻描繪與分析，是精準行銷的基礎。
( 6 ) 會員行銷運營策略
會員數據分析的最終目標，是提供超越消費者想像的貼心優質服務與個性化的消費訊息，精準的投放資訊引發會員興趣進而產生購物行為，刺激會員生命週期的活躍程度，在不斷滿足會員需求的同時，培養會員對品牌的忠誠度與黏著度，深度挖掘會員終身價值，成為品牌素人大使，帶入更多新會員，一步步為企業品牌帶來持續的營業額與利潤，才是會員數據分析使會員行銷運營成功的良好循環。
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