电商会员等级规划相关的9个细节问题

　　掌秀科技表示会员等级规划是会员管理的基础，目前电商行业内并没有统一的标准，因为涉及到用户的切身利益，每个细节的设置或修改，都有可能造成用户不满，我们要做的就是尽量把事情做对。本文是我想到的一些问题和思考。

　　1、电商会员等级包括哪些维度？

　　用来衡量用户等级的数值，每家叫法都不同，我们暂且统一叫做价值分。

　　从图13-1可以看到：价值分主要由消费、活跃两部分构成，消费包括金额、频次、时长等，其实就是RMF模型，活跃包括登录、评价、分享等，当然都是跟销售相关的用户行为。

　　图13-1 会员等级构成（图片来源：京东、天猫、苏宁）

　　2、消费、活跃要分别统计吗？

　　从图13-1可以看到，京东、天猫都是从消费、活跃等多个维度共同统计得到最终的会员价值分，相对来说活跃相关的行为用户比较容易完成，比如：完成一次分享，用户就可以获得价值分，而苏宁是对消费、活跃分别统计，除了分享之外还必须要购买才可以升级。

　　那么问题来了，用户必须要购买才算会员吗？

　　首先，对于新用户一般都有新人大礼包，目的就是实现用户的首次购买，不需要通过会员等级再做限制；

　　其次，电商的会员权益基本都是跟购买相关的，用户即使通过分享取得了会员等级，不购买也没有任何意义；

　　最后，从会员等级先易后难的角度来说，对于低等级会员不适合给用户设置较多门槛，尤其对于初创期的产品，以拉新为主，更适合消息、活跃统一计算。

　　3、计算规则要透明吗？

　　从图13-1可以看到，京东的会员价值分包括消费、活跃、账户、小白信用、信誉几部分，其中消费、活跃、账户几部分，用户完成某一项任务可以获得多少价值分是非常明确的。但是信誉、小白信用是怎么计算的并不明确，最终的价值分如何得出也不明确，可以说是半透明的计算规则。

　　同理天猫价值分由购物分、奖励分、基础分构成，每个大项得分是明确的，但细分项如何计算不明确，用户完成具体某一项任务的得分也不明确。而苏宁的成长值、购物天数，细分项和计算规则都非常清晰。

　　计算规则对用户不透明，用户不知道完成任务后会具体得到多少回报，还会怀疑存在暗箱操作。从长期来看，做同样的任务，是否得到同等的回报，用户其实是有感知的。

　　而对用户清晰透明，好处是对用户行为有明确的促进作用，推荐的用户行为，可以设置较高的分数，促使用户优先完成。但不好的地方是，后期规则如果出现频繁调整，因为对用户是可见的，无论是否通知用户，都有可能引起用户不满。

　　为此需要在正式上线之前先发布一个内测版，收集用户反馈，并提前通知用户内测期间计算规则可能会有微调，等数据稳定后再发布正式版。

　　图13-2 会员等级计算规则（图片来源：京东、天猫、苏宁）

　　4、价值分和积分有什么区别？

　　通过以上分析，我们可以认为价值分代表了用户对我们的价值，无论包括哪些构成，都是按照统一的标准累加后得到的，比如：购物是按金额来衡量，那么分享、登录等行为也折算成金额。而积分可以认为是我们给用户消费后的返利，积分可以用来兑换或抵现，因为每个商品每个品类的成本不同，返利自然也是不同的。

　　用户购买同一个商品，我们给用户的价值分、积分要一样吗？

　　当然不一样，因为是两个完全不同的东西，在数值上没有任何联系。

　　可以合并成一个吗？

　　当然不可以，用户把积分消耗完了，就被当成新用户对待，显然也是不合理的。

　　5、按历史统计还是按最近一年统计？

　　从图13-2可以看到：京东、天猫、苏宁都是统计最近一年的价值分。也就是说，不管历史上用户买了多少东西，完成了多少任务，都不考虑，只计算最近一年。

　　作为对比我们看到华为商城是按历史统计的，如图13-3：

　　一方面华为商城是以手机及周边产品为主的自营商城，购买频次比电商平台要低；

　　另外一方面，从目前用户的换机周期来说，平均要2年左右，如果只统计最近一年，用户不但没有享受到会员权益，运营上也会导致用户等级过度集中。

　　图13-3华为商城等级规则（图片来源：华为商城）

　　6、同一家公司的多个产品可以用一套晋升规则吗？

　　图13-4列举了阿里的几个产品，飞猪、支付宝、优酷、1688，每个产品都有不同的等级规则，每个产品的客单价、使用频次、任务列表等等都不同，要所有产品使用一套等级规则肯定是不合适的。

　　但同时我们也看到淘宝、天猫是使用一套等级规则，甚至是同一个页面，因为淘宝和天猫的关系比较特殊，在淘宝可以搜索到天猫商品，二者并没有完全独立。

图13-4阿里部分产品等级规则（图片来源：飞猪、支付宝、优酷、1688）

　　7、应该分多少个等级？

　　首先查询用户的价值分分布，可以以客单价为间隔，比如：客单价是1000，那么可以以1000为间隔，查询0~1000、1000~2000、2000~3000以此类推。间隔设为客单价只是参考，可以在查出初步的结果后可以再调整，如果没有用户活跃相关的数据，可以先只查消费金额的分布情况。

　　接下来把数据做合并。

　　用户数量少的分段可以做合并，比如：10000~11000的用户有5个，11000~12000的用户8个等等，就可以统一合并为10000以上。另外需要考虑可以提供的特权，要保证每个等级都有对用户有吸引力的权益，用户才有动力继续升级，比如：设置10个等级，结果5~10级提供的权益都一样，就没有意义。最后再结合等级上线后的预期，确定初步的等级分段。

　　最终上线稳定后的会员等级划分是否健康，有两个基本原则：

　　一个是普通用户的占比不能超过80%，如果大部分都是普通用户，那说明会员体系根本没起到效果；

　　另外一个是高等级会员的占比不能高于低等级会员，因为正常情况下等级越高会员数应该越少，是一个金字塔结构。

　　8、价值分如何设置？

　　首先确定几个构成项的权重，比如：前面我们说，价值分一般包括消费、活跃等，如果还包括其他，也可以一起加进来，比如消费占50%权重，活跃占50%。

　　接下来消费可以再细分为消费金额、消费年限、消费频次，也就是RMF，活跃可以再细分为无限+容易（比如签到）、有限+容易（比如收藏）、有限+稍微复杂（比如评价）、有限+复杂（比如完善资料）。

　　最后以一个一般用户的晋升过程为例，结合产品目标，确定最终的具体分值。比如：用户等级一共分5级，我们希望大部分用户能达到3级，那么达到3级需要多少价值分？

　　比如是3000，按照之前确定的50%的权重，需要用户在消费、活跃方面各付出1500分，然后再把这1500分细分到消费、活跃的细分项中。

　　9、需不需要惩罚机制？

　　前面我们讨论的按最近一年统计价值分，已经是一种基于时间的惩罚机制，也就是说，一年之前无论用户获得了多少价值分，都不会提升会员等级。除此之外，再列举两种常见的惩罚机制，如图13-5，一种是类似华为手机，一年内没升级就扣减部分价值分，另外一种是类似飞猪，未达到保级分就降级。

　　按历史统计和按最近一年统计，实际上代表了两个极端：一个是只看历史不管现在，一个是只看现在不管历史，扣分、降级实际上是兼顾了历史和现在的折中方案。

　　有的小伙伴可能认为扣分或降级，会给用户很大的挫败感，会导致用户流失，其实如果改为加分的话也是可以的，比如：对于最近一年购买的用户给予额外的加分，但是这样的话，需要对会员等级的价值分范围及权益做重新调整，不但会让用户对现有的规则产生不信任，也会给我们带来很大的工作量。所以相比之下，扣分、降级比频繁的修改规则要好一些。

　　从目的上来说，惩罚机制想要解决的是会员活跃度的问题，已经取得一定会员等级的用户，可能不再想继续付出而只想享受相应的会员权益。如果观察数据，发现大部分用户还很积极，那么就不需要任何惩罚。

　　如果需要惩罚机制，具体选择哪种方式：

　　首先是要考虑到不同阶段的产品目标，一般来说越成熟的产品惩罚越严格；

　　其次要考虑不同行业的特点和用户习惯，比如：扣分、降级常用在航空、金融行业，几大电商平台都统计最近一年的价值分；

　　最后对于惩罚的具体幅度来说，可能使用户更积极，也可能使用户流失，都要经过内测后再正式发布。