营销策划方案：如何让用户只对你的品牌感兴趣?这两件事必须做好

我们正处在一个急剧变革的时代，技术的飞速进步促使诸多领域发生了翻天覆地的变化，比如，营销的环境和方式。

从渠道为王到以用户为中心，从注重新客获取到注重会员维护，从营销渠道割裂到线上线下融合……相信很多品牌企业对这些都有深切体会，并急于寻找新的方向。

可是，不断寻求突破、追逐变化的品牌主是否发现，在时时变革的商业数字时代，营销的本质其实始终未变？那就是，对客户忠诚度的争夺和管理，即会员营销。

而想要做好会员营销，让你的用户只对你的品牌感兴趣，就必须要做好最关键的两件事：吃透数据，选对场景。

1、吃透数据

2016年”双11″阿里零售平台无线占比82%，远超美国”黑五”无线占比36%。2017年”双11″阿里这一数据达到了九成。线上数据池越来越庞大。

数据，是会员营销的能源和决策依据。

品牌企业挖空心思，收集、整合数据，从线上渠道到线下门店，将订单、会员、商品等相关数据全部收纳进数据中心池中。但是这些还远远不够！

真正让数据发挥效用的，是在分析和挖掘环节。用冷数据做用户筛选，从多维度分析挖掘热数据，盘活数据中心池。基于数据分析预判用户行为，在用户购买前就可以开展个性化的营销活动，最终实现购买和转化。

那么又该如何分析、挖掘会员数据呢？Webpower为品牌企业提供了以下手段。

金字塔用户评级体系

根据消费指数和活跃指数对用户进行综合评级，两个指数下设多个评级标准，最终根据用户的星级轻松识别高价值用户。

RFM模型

RFM模型最早由Bult和Wansbeek在1995年提出，随着信息化时代的到来，被验证是作为数字化客户数据和优化市场支出的最好工具之一。

这一模型是根据最近一次消费、消费频率、消费金额三个因素将用户分成125类，Webpower将125个用户分类优化成有现实意义的11个细分的客户群。这样，针对不同的客户群，marketing人员可以灵活地采取不同的营销策略，同时也可以根据模型的前后对比，检验营销活动的效果。

多维分析体系

当常规的数据报告不能满足需求时，可以通过多维分析体系，自行筛选查看。它可以基于不同的维度筛选不同的客户群，通过不同时段的对比，进行不同维度的分析，是一种更为高阶的数据分析手段。

2、选对场景

75%的客户渴望企业能用个性化信息与其沟通。–Forrester