第一、对会员异常数据进行清洗。
很多人说到会员数据就要进行数据挖掘，我之前看到过一段话：“数据首先是管理、其次是分析、最后才是挖掘”。所以，在正式做会员数据分析之前，
必须对那些异常数据进行清洗
，保证数据质量，只有这样会员顾客数据分析的结果才是靠谱的。
如，那些胡乱填写的数据进行筛选删除等。
第二、对日常会员基础数据指标看趋势、找对比、溯源头。
每天或每周需要关注并追踪的会员指标
：会员的新增开卡数、新开卡率、贡献率、会员客单件、会员件单价、会员连带率、沟通率、回头率等。
每月或每季度需要关注并追踪的会员指标
：除了前面那些指标外，还包括会员的平均年龄、性别贡献率、有效会员总数，会员增长率、流失率、回头频率、平均回头天数、促销活动的转化率等。
第三、梳理会员客单价分布占比，进行对比。
会员客单价的高低反映了店铺会员消费承受能力的情况，多组织适合消费者承受的价格带产品。而提升中高价位的产品销售，是提升客单价的重要方法。
如下图，一个蛋糕店的1月份和2月份的客单价占比对比，从图中看出，会员客单价2月份相比1月份占比持平，客单价26-50元内占比都占46%，可见这个蛋糕店的会员客单价26-50元区间，在可结合根据顾客喜好，合理优化搭配商品系列组合套餐，多组织适合消费者承受的价格带产品，再通过内容软文营销+海报，促使客单价持续提升。
第四、了解会员构成占比、消费频次的分布情况。
一般情况下，会员占比在45%-55%之间比较好，这时利益最大化，市场拓展与顾客忠诚度相对正常，且业绩也会相对稳定。若是低于这个数值区间，就表示顾客流失，或市场认可度差，若高于此数值，则表示开发新客户的能力差，假若先高后低，表示顾客严重流失。
而消费频次的分布可看出，若消耗越快，复购高，粘性越高，说明店铺的会员忠诚度越高。
了解这两个分布占比代表当前会员数据对整个门店销售的代表性越强；反之，如果这两个指标占比偏低，那么应该考虑实施加大会员纳新，将更多顾客转化成为会员，使之消费记录可以连续和被跟踪。
如图，从蛋糕店的会员消费频次看出消费4次以下仍占比较大，应促进高频次会员消费，余额高的顾客再次消费，可持续维持老会员忠诚度，丰富充值活动（如赠充值等），加大成为会员的力度。
第五、基于RFM
模型
打标签
建立
私域流量池，进行会员分群管理。
RFM模型通过一个顾客的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱3项指标来描述该客户的价值状况。基于一个理想的顾客特征来衡量现实中顾客价值的高低，通过此类分析，定位最有可能成为品牌忠诚顾客的群体，根据不同类型的会员，建立不同的流量池（微信群或者会员管理系统等），不断的维护会员客户，强化门店的核心竞争力。
比如，通过RFM模型进行会员分类，可以显示出不同类型会员顾客的占比，针对不同类型的顾客进行不同策略的营销，例如，对于即将流失的顾客，商家再主动地跟进服务，可定期地免费抽奖、免费收寄快递、免费商品体验、赠送小礼品等手段进行挽回。
总结
总之，从强化门店竞争力最大化的角度来讲，会员管理既要把会员基数做大，还要提高会员的购买频次，同时还需要防止顾客离你而去
，因此，会员顾客的不同生命周期管理（新客→成为会员→活跃会员→沉默会员→睡眠会员→流失会员）采取针对性的策略，要持续的做到看趋势、找对比、溯源头。
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