所以，我们需要给会员插上尽可能多的标签：性别、年龄、地域、注册时间、购买记录、访问记录、投诉的内容、退换货历史等等。这些标签将有助于系统快速地对消费者精准定位，自动计算对哪些会员在何时发送什么信息；这些标签也有助于发布新品上架的信息时，把不同的产品精准地推销给有需求的消费者，减少频繁的信息发布所带来的反感情绪。

那么，一个消费者的数据库，到底需要多少科目来进行统计分析，才能实现上述目的呢？

1.人口统计学科目：包括姓名、性别、年龄、地域、生日、家庭状态、联系方式等等。11月份，你把羽绒服推给北方的会员，一定比推给南方的会员更有把握；你把婴童产品，推荐给28～35岁左右的女性会员，一定会有比较高的成交率。

2.访问科目：包括注册时间、历次访问时间、平均访问页面数、平均访问时长等等。访问科目，是统计分析会员活跃度的最关键指标。要知道，挽回一个休眠会员的成本，是开发一个新会员成本的3倍！从访问科目，我们会得出许多有用的信息，譬如平均访问频率很高，但购买率却很低，那一定是产品表现出了什么问题，消费者迟迟不能被打消顾虑。

3.购买科目：包括购买时间、购买金额、购买商品、累计贡献、频次和周期等等。购买科目的最大贡献，并不是让我们去搞什么会员等级折扣制度，而是在于我们能够去统计分析，在什么时候，推荐什么样的产品，会员会比较能接受。

4.事件科目：包括订单取消、拒收、退换货、投诉、评论、建议、推荐等等。事件科目是许多企业所忽视的，但这恰恰最考验品牌的软实力。因为消费者在做出订单取消、拒收、退换货、投诉时，往往带有非常明显的情绪倾向，不加重视，会直接造成客户流失。

数据库不是简单的购买记录+联系方式，它是对消费者和品牌之间所有接触信息的集成，是营销的大基石，缺少了对这些科目的统计分析，营销将完全无计可施。

会员管理

数据库营销有三大原则：匹配度、个性化、尊崇感，用通俗一点的话讲就是：和谁说，说什么，怎么说。而会员管理，就是要解决匹配度的问题，动态跟踪会员数据库所有科目，一旦到达预设的触发条件，系统就会自动刺激会员。这就是会员管理。

根据消费者的行为特征，会员管理一般可分为三类：

活跃度管理

跟踪统计会员的访问科目。通过对注册时间、访问周期、访问迄今时间等科目的平衡计分，系统可以生成一个“访问活跃度参数”，这个参数的时间动态曲线，非常直观地显示了你的会员的活跃度，它综合评估了在一个时间段内，网站的产品、活动、服务对会员的吸引力。根据这个参数，我们可以把会员分成“兴奋会员”、“活跃会员”、“惰性会员”和“休眠会员”，一旦某个会员跌入到下一层级的会员类别时，系统就可以自动触发营销机制，进行挽救。

忠诚度管理

这是跟踪统计会员的购买科目，与上一条有异曲同工之作用。同时，当购买忠诚度和访问活跃度并线时，还有一个很重要的参考价值，那就是评估企业的产品质量满意度、服务满意度以及产品上新策略：购买忠诚度低、访问活跃度高，那一定是新品出问题了，可能是款式，也可能是定价；购买忠诚度低、访问活跃度低，那一定是产品质量或者服务质量出问题了；当然还有一种小概率的情况，那就是购买忠诚度高，而访问活跃度低，那就表明你的新品上架的频率，或者你的会员沟通的频率需要加强了。

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