会员(用户)数据化运营——指标介绍

最近看了《python数据分析与数据化运营》一书，受益良多，在这里整理部分笔记，也把自己的一些所得分享给大家。

会员（用户）数据化运营是企业运营的重要基础，了解会员数据化运营的角度、相关指标、方法、模型等，建立较为系统的思考逻辑，是非常重要的，本次笔记介绍的是第一部分：会员数据化运营的相关指标。

笔记纲要：

~~·会员数据化运营指标

··········会员整体指标

··········会员营销指标

··········会员活跃度指标

··········会员价值度指标

··········会员异动指标

一、会员数据化运营指标

11 会员整体指标

基于基础业务逻辑可以提取一下三个会员整体指标：

①注册会员数

②激活会员数

③购买会员数

也可参照AARRR模型等，从用户接触产品的过程中进行相关指标的统计。

除了“数”之外，可以进一步计算会员激活率，会员购买率等。

12 会员营销指标

①可营销会员数

会员营销的基础是存在可营销会员，即可通过一定方式联系到并进行营销的会员。

在找到可营销的会员之后，需要对会员营销的费用和收入进行统计，所以接下来是有关于营销费用和收入的相关指标：

②营销费用

营销费用可从下面几个角度考虑：

营销媒介费用、优惠券费用、积分兑换费用等

从营销方式角度可计算：用券/积分会员比例，用券/积分金额比例，用券/积分订单比例等~

从用户角度可以计算：每注册/订单/会员 所带来的收入

③营销收入

除了总体的营销收入指标外，应尽量对通过不同渠道触达产品完成购买的用户进行分别统计（如对不同渠道所发放的优惠券进行标记等）。

其他指标延伸可参照营销费用部分。

在计算营销费用与收入之后，可进一步计算：

营销费率 = 营销费用/营销收入 100%

13 会员活跃度指标

①整体会员活跃度

通过罗列与会员活跃度的相关指标，进行赋权，通过加权求和可计算用户每个用户活跃度，求和后可计算整体会员活跃度。

②每日/每周/每月活跃用户数

具体的活跃测评指标结合产品自身的特点。

14 会员价值度指标

可用来作为会员价值度的测评方法/指标的有：

①价值分群

高中低/钻石、黄金、白银等

②复购率

如计算在一定周期内购买两次或两次以上的会员比例。

③消费频次/金额/平均每次购买金额

可进一步计算会员访问到购买的转化率等

④最近一次购买时间/购买金额

最近一次购买时间也可作为消费价值黏性的评估指标；

⑤会员剩余价值

这是一个预测指标，可预测会员之后某段时间内的购买转化率、订单价值、订单数等。

15 会员异动指标

会员异动在该部分主要指会员的流失，包含：

①会员流失率 = 流失会员数/全部会员数

流失状态的判定需要结合具体情况，如在某些情境下，从付费会员到普通会员也为一种流失。

②会员异动比 = 新增会员数/流失会员数

首先，在软件模式上，建议采取客户端+中间业务逻辑层+后台数据库，以便于系统的维护和业务逻辑的统一，和系统的扩展性：在数量到达一定规模时，可通过扩展硬件服务器（安装中间业务逻辑层）而达到扩展。

最好可提供客户端的自动升级。

在数据库设计时，需要注意的是，得设计会员卡的现金流水帐表（即每张会员卡何时充值，充值金额、何时消费、消费金额等），就象会计帐中的供应商的应付款一样。各种业务单据负责回写到这些帐表中。具体需要如何设计得看你的业务复杂到什么程度。

数据库主要分为关系数据库和非关系型数据库（NoSQL）。

1、关系数据库

关系型数据库，存储的格式可以直观地反映实体间的关系。关系型数据库和常见的表格比较相似，关系型数据库中表与表之间是有很多复杂的关联关系的。

常见的关系型数据库有Mysql，SqlServer等。在轻量或者小型的应用中，使用不同的关系型数据库对系统的性能影响不大，但是在构建大型应用时，则需要根据应用的业务需求和性能需求，选择合适的关系型数据库。

2、非关系型数据库（NoSQL）

指分布式的、非关系型的、不保证遵循ACID原则的数据存储系统。NoSQL数据库技术与CAP理论、一致性哈希算法有密切关系。NoSQL数据库适合追求速度和可扩展性、业务多变的应用场景。

扩展资料

关系数据库分为两类：一类是桌面数据库，例如Access、FoxPro和dBase等；另一类是客户/服务器数据库，例如SQL Server、Oracle和Sybase等。桌面数据库用于小型的、单机的应用程序，它不需要网络和服务器，实现起来比较方便，但它只提供数据的存取功能。

客户/服务器数据库主要适用于大型的、多用户的数据库管理系统，应用程序包括两部分：一部分驻留在客户机上，用于向用户显示信息及实现与用户的交互；另一部分驻留在服务器中，主要用来实现对数据库的 *** 作和对数据的计算处理。

参考资料来源：百度百科-关系数据库

参考资料来源：百度百科-数据库

只要在表里面加一个字段就行

createtableorder

(

order_idvarchar(20),--订单编号

shuliangint,--数量

ok_wanintdefault0,--已完成数量，签订单时默认写0以后每次完成一批后就修改这个数据

)

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