我来教你营销策划方案：如何让用户只对你的品牌感兴趣。

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

90%的全球公司将竞争重点放在客户体验上。–Gartner

场景化可以帮助你为你的用户打造一场极致体验，从而牢牢地抓住他们，让他们只对你的品牌感兴趣。用一句话来概况，就是要在正确的场景下，将正确的信息通过正确的渠道发给正确的用户。

首先，尽量让你的推送内容做到千人千面个性化。

在这里介绍两种推荐机制：基于内容的推荐和协同过滤推荐。

基于内容推荐是指根据商品或内容的数据，发现商品或内容的相关性，然后根据用户以往的喜好记录推荐给用户相似的物品。这一推荐机制对企业的用户数量和数据规模没有要求，适用范围很广。

但是如果你想让自己的企业的个性化推荐更加与众不同，挖掘到用户更深层次的潜在需求如何做好营销策划，为他们制造更多的”惊喜”，而且用户数量又有一定的规模，那么可以采用推荐机制2.0版本–协同过滤推荐。

协同推荐完全基于用户的实时行为数据，通过找到有共性的用户并进行群组划分，再基于用户的行为数据推荐商品。同时协同推荐有权重机制，即在同等推荐条件下，品牌企业可以赋予性别、年龄、地域、行为属性等不同的权限，使推荐内容有所侧重。

其次，融合线上线下，打通不同渠道，让你的场景贯穿始终。

用户更愿意接受线上线下的整合营销的触达方法，而不满足于仅通过一个渠道接触品牌。以某服装品牌为例，顾客A收到某个场景活动的短信，提示Ta绑定该品牌公众号会员，公众号上同步推送相关的活动详情。顾客A参与完成并获奖，获奖短信要求Ta到线下门店领奖。在线下门店，导购完成核销的同时，再根据顾客A的喜好为Ta推荐单品，只要下单购买还可再获一次抽奖机会。这样，一次成功的复购就完成了，整个营销活动形成了线上线下的闭环，品牌企业还可借此机会完善用户信息。

最后，创建全渠道自动化营销旅程，让营销人员解放出来。

WebpowerJOURNEY界面

通过全渠道自动化营销平台，创建全渠道自动化营销旅程，构建自循环的用户生命周期，不仅可以轻松完成常规的营销活动，还可以快速策划完成新的campaign。营销人员只需提前预设好用户行为、事件、时间等触发条件，就可以自动发送预设内容，轻松开启营销旅程。通过平台报告还可以对比各渠道的营销绩效如何做好营销策划，从而优化成本。