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在餐饮行业中，除了关注产品本身和会员数量的增长以实现引流之外，如何深化和拓宽已获得的会员群体，促使他们频繁消费，为公司带来持续的利润回报，也是一个至关重要的问题。
通过分析会员的购买行为、偏好和其他特点，企业可以更全面地了解自己的目标客户，并掌握他们的需求和反馈，帮助制定更具针对性的营销策略，从而提高客户忠诚度和黏性。在餐饮行业中，通常有大量会员数据沉淀，例如会员的信息数据，消费数据等，然而，在处理这些数据时，往往会出现一些问题：
九数云BI将来自各个渠道的会员信息进行汇总和整理，以提供从会员消费行为到会员喜好的全方位会员数据分析。
今天，小九为大家带来了会员人群分析看板，帮助企业从会员画像入手，梳理会员消费涉及析的各大指标，实时追踪会员数据波动，辅助决策~
餐饮行业面临着同质化竞争激烈，客户粘性低的问题。为了留存客户并实现精准营销，商家通常会采取会员运营策略。其中，新增会员数、会龄人数分布和会龄消费分布是反映会员保有量的三个关键宏观指标。 会员画像分析看板可以帮助企业更好地了解自己的会员群体，制定更精准的营销策略，提高会员的活跃度和粘性，从而实现持续的利润回报。
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通过了解新增会员的数量，商家可以评估其吸引新客户的能力，并制定相应的营销策略来增加会员数量
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通过会龄人数分布和会龄消费分布，商家可以了解会员的忠诚度和消费能力
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会员画像：即会员信息标签化。根据会员的用户自然特征、社会特征、行为偏好特征给会员用户打上偏向标签
如上图，会员画像分析看板由三个相互关联的部分构成。左侧的图表显示了近一年的会员增长趋势，中间的环形图展示了各会龄段的人数，而右侧的环形图则展示了各会龄段的消费金额。通过点击中间的“1年”会龄指标，可以联动查看左侧“1年”会龄会员在半年内的增长趋势以及右侧“1年”会龄会员的具体消费数据。
根据图表，该企业在0-6月期间拥有最多的会员人数和消费额，消费额占比达到29.36%。相比之下，3年以上会龄会员的消费额仅为该会龄段消费额的近四分之一，企业需要关注和提升3年以上会龄会员的消费体验和忠诚度，以保持其持续的消费能力和贡献。
会员数据分析的最终目标是深入了解消费者的购买行为，实现对消费者的定向精准营销。通过引导消费者产生消费行为，并鼓励其进行二次或多次消费，为企业带来持续的利润回报。会员消费分析看板统计了不同会龄会员的平均消费金额，以更好地了解会龄对消费习惯的影响。
此外，为了更精确地划分客户类型，采用RFM分析法，将客户分类：
R：最近一次购买的时间（Recency）
F：在一段时间内的购买频率（Frequency）
M：一段时间内的消费金额（Monetary）
如上图， 会员消费分析看板左侧展示了上半年会员的人均消费情况。该看板还具备图表筛选功能，通过筛选会员画像分析的会龄，可以得到不同会龄会员的人均消费情况。同时，通过筛选右侧的客户类型，可以得到不同类别用户的平均每月消费金额。而右侧则以表格的形式直观展示rfm会员分析。
从数据中可以看出，会员的会龄超过3年的平均消费金额是会龄较低会员的2倍左右。会龄超过3年的会员平均消费金额是会龄较低会员的2倍左右。这表明，企业可以根据会员的消费行为和偏好，对菜单中的会员菜品进行差异化定价或制定有针对性的营销活动，例如发放不同金额的优惠券。
针对重要客户的需求和偏好，在会员菜品销售板块，我们可以深入分析不同菜品的销量及其连带性。例如，如果客户在日常消费时经常连带购买清炒时蔬、豆腐羹等菜品，我们可以向他们推荐更多相关的人气菜品。
会员菜品销售看板可以帮助企业更好地管理会员菜品销售情况，通过观察和分析会员菜品销售数据，可以了解会员的需求和偏好，调整菜单、推荐或套餐，以满足会员的需求。
会员菜品销售看板左侧以柱形图的形式展示了会员偏爱菜品的销量及销售金额，右侧则以表格的形式展现了会员高连带菜品的销售件数和连带点选率。当点击左侧的偏爱菜品时，可以查看右侧的连带菜品的具体连带销售件数。
根据上方的图表，在主菜中，农家小炒肉、霸王红烧肉、清蒸海鲈鱼等菜品销量较高，且后两者利润客观。因此，企业可以将这些菜品放在菜单中较为显眼的地方，以吸引更多会员的关注和消费。而龙井虾仁销量较少，且经常作为连带菜品，虽然其利润可观，但企业可以考虑对其进行下架或改良，以更好地满足会员的需求和偏好。
九数云的会员人群分析可以实时展示会员数据，包括新会员增长、消费额、菜品情况等，从而了解会员的购买行为和喜好，帮助企业及时发现市场趋势，根据会员的特性和需求，制定个性化的产品推荐、优惠活动。同时，通过分析看板，可以了解会员对产品的反馈和评价，及时调整产品和服务，提高运营效率。
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