2016年-普华永道全球__Loyalty_analytics_-_Member_engagement_models_The_foundation_of_a_powerful_member-retention_strategy_9页_615kb

会员参与模型：强大会员留存策略的基础

核心内容

会员参与模型是企业构建有效会员留存策略的重要工具。随着忠诚度计划的发展，企业不仅关注吸引新会员，更重视提升现有会员的参与度，以提高品牌忠诚度和收入稳定性。通过分析会员数据，企业可以识别高价值会员，预测其参与风险，并制定针对性的营销策略，从而减少收入波动，提升整体业绩。

主要观点

• 忠诚度计划的演变：忠诚度计划已从简单的积分兑换系统，演变为企业提升品牌价值和收入的重要手段。
• 会员参与的重要性：企业越来越重视会员参与，因为现有会员的流失比新会员的获取更具成本效益。
• 会员参与的定义：会员参与因行业和会员类型而异，企业需根据自身情况定义参与标准，如消费频率、使用次数等。
• 数据驱动的策略：会员参与模型依赖于数据的评估和分析，包括数据字段数量、质量、体积以及外部数据的整合。
• 分层策略：企业应采用价值导向的会员分层策略，识别不同参与水平的会员群体，并为其制定不同的参与标准和策略。
• 模型构建与验证：模型构建需包括数据评估、分层策略制定、因素选择、模型验证及输出定制。模型验证可通过“保留数据”进行，以确保其预测能力。
• 持续监控与优化：模型应定期进行监控和校准，以适应忠诚度计划的变化和营销干预的影响。

关键信息

• 会员数据评估：包括四个维度：数据字段数量、数据质量、数据体积和外部数据整合能力。
• 数据字段：应包含交易信息、会员属性（如会员年限、人口统计信息、信用卡持有情况）等，以揭示非直观的会员行为模式。
• 数据质量：数据完整性与可靠性是模型成功的关键，企业应识别并纠正数据错误。
• 数据体积：数据量越大，模型的预测能力越强，尤其在低流失率行业中。
• 外部数据：可提升模型的准确性，如地理、人口、心理数据等，可通过免费或付费渠道获取。
• 会员分层：不同会员群体应有不同参与标准，例如高端会员可能在三个月无活动时被视为流失，而普通会员可能在一年无活动时被视为流失。
• 模型输出：通过评分机制，模型可为每位会员分配参与风险评分，帮助企业优先关注高风险会员。
• 模型应用：模型可识别不同会员类型（如商务旅客与休闲旅客）的参与差异，从而制定更精准的营销策略。
• 模型优化：模型应持续监控和校准，以应对企业策略、产品和市场环境的变化。

模型构建步骤

1. 评估数据：分析数据字段、质量、体积及外部数据整合能力。
2. 制定分层策略：根据会员参与水平进行分层，确保各层有明确的参与标准。
3. 构建预测模型：选择影响会员参与的因素，验证模型的预测能力。
4. 模型输出定制：采用评分机制，识别高风险会员。
5. 持续监控与校准：确保模型在变化的环境中保持有效性。

企业收益

• 提升会员留存率：通过识别高价值会员的流失风险，企业可以采取措施防止其流失。
• 增加品牌收入：有效模型可帮助企业提升收入，通常增长幅度为5%-10%。
• 优化营销资源：企业可将营销资源集中在最有价值的会员群体上，提高投资回报率。
• 深入洞察客户忠诚度：模型提供对客户忠诚度驱动因素的深入理解，有助于设计更有效的忠诚度计划。

联系信息

如需进一步探讨如何利用数据和分析来增强会员参与策略，请联系以下专家：

• John Kryczka, FCAS, FCIA, MAAA
  Managing Director
  +1 312 298-3746
  john.r.kryczka@pwc.com

• Mark Jones, ACAS, MAAA
  Director
  +1 817 870-0825
  mark.j@pwc.com