零售实体店如何分析会员数据主要从会员基础分析、标签分析、贡献分析、RFM分析、渗透分析几个角度进行分析，对不同会员进行差异化营销，让现存的会员能够不断产生消费行为，为公司带来持续利润。
一、基础的会员分析
1、会员基础分析
大家拿到会员的数据，首先需要对会员进行基础分析，了解会员的年龄层次、区域分布、消费能力等情况，并实现标签分析，刻画用户画像。
2、会员级别定义
随着会员的消费升级，会员的级别在不断升级，根据会员的消费情况，大家对会员进行级别定义，一般划分为：新顾客、返店客、固定客，并采用趋势分析、对比分析、结构分析等分析方法对每一类会员的消费情况进行分析。
以某家化妆品企业为例，他们的会员级别定义如下：
- 新顾客：第一次进店的客户
- 返店客：第二次、第三次购买的客户
- 固定客：经常购买的客户
通过对不同时间阶段的销售情况进行趋势分析、产品结构分析，找出销售额增长或下跌的主要原因，及时调整营销策略。
分析云支持复杂算法计算会员级别，消费评级和忠诚评级也可通过复杂算法得到，会员明细为精准营销提供依据。
3、会员结构分析
会员在逐步升级，大家需要进行结构分析，了解每个级别的会员数量、每个级别的会员为销售带来了多少价值、会员的变动情况等等。会员销售占比，决定销售的稳定性与市场满足度。
了解非会员到新店客、新店客到返店客、返店客到固定客的转换比例，洞察存在的产品、服务问题。
- 新顾客的占比低，会员以返店客和固定客为主，说明大家把精力、资金投入到传统的市场、营销渠道意义不大；
- 返店客的占比低，说明顾客的回头率差，需要改进顾客服务；
- 固定客的占比低，这是一个危险信号，购买了几次之后顾客不再光顾，那大家需要反思针对老顾客的服务是否出现了问题。
4、线上线下整合分析
很多企业也会遇到这些问题：会员不一定只在一个渠道中实现消费，有可能是到门店消费，也有可能是线上购物，尤其是疫情以来，更是加速了消费者选择线上购物的趋势，所以大家需要实现线上线下的整合分析。
分析云，能够实现电商系统与零售系统数据的集成，通过“主数据管理”，统一标准和口径，打通数据孤岛，实现会员消费数据的整合，做出更精准的分析洞察。
二、RFM模型分析
基础分析完毕，大家还需要借助一些模型工具，实现对会员数据更精细化的分析，其中最经典也是最常用的当属“RFM模型”。
1、什么是RFM模型
R：最近一次消费发生的时间
用途：判断会员生命周期，以做好周期营销。
会员生命周期：蜜月期、活跃期、流失期、休眠期。一般定义3个月内属于蜜月期，3-6个月属于活跃期，而半年内没有产生购物行为就已经进入到流失期了，超过1年没有购物则是进入休眠期。对于化妆品行业来说，距离消费日期越近，产生下一次购买可能性越大。
F:一定时间内的购买次数
用途：一定程度上体现了客户的忠诚度，代表着重复购买率，能够看到顾客维护情况。
M:一定时间内的购买金额
用途：一定程度上体现了客户的贡献值。大家都听说过“二八定律”，一般营销主要针对贡献值高的客户。
RFM组合，利用记忆曲线，帮助会员一起复习与您第一次购物的美好记忆，引发下一次购物。
２、如何实现应用？
根据RFM组合，大家可以将会员分为四类：活跃会员、近期流失会员、中期流失会员和休眠会员。
活跃会员：近１个月或３个月购买的会员。
对于易耗品而言，结合产品生命周期，是进行二次营销的最佳时间。例如购买的面膜，预计１个月内使用完，针对这些客户在产品快用完的时候及时做出产品推荐会收到绝佳的效果；对于非易耗品，此时大家可以提供产品养护或关怀，推动关联营销。
近期流失会员：3-6个月购买的会员
大家根据F或M，再精细划分为高质量会员、中质量会员、低质量会员。针对近期流失的会员，大家要对他们进行调查，是否对服务、对产品不满意？可以做同类商品的推荐，通过使用优惠的刺激、活动的刺激等方式，带动消费。
中期流失会员：6-12个月购买的会员
对于这些有半年没来的会员，大家可以选择老客户优惠刺激、活动刺激、会员特权活动来刺激消费；此时，建议不要做同类商品推荐，因为这些会员很可能已经选择了其他品牌。
休眠会员：1年前购买的会员
配合节假日、会员周年庆、门店周年庆等大力推荐，通过打温情牌刺激消费。
基于会员RFM模型，构建360°会员视图，实现门店差异化经营，为客户提供定制化服务。
以上是一些基础会员数据分析，RFM分析，能够很快地发现一些数据规律，并做出初步判断，但是想要做好会员运营，做到精准营销，还需要进一步的数据挖掘，实现深度分析。
备注：以上报表呈现制作工具：数钥分析云