我在之前的文章里，讲过许多技师如何提升业绩、拉点钟，门店如何做拓客营销和项目提升的论点。如果这里 我把它总结成三块，也就是普通顾客应对、会员顾客提升、细分营销渠道。
听闻“良子”做过非凡足迹戈壁行走，“忆江南”做过直升机豪车俱乐部，“山里娃”对接了“泉城汇”和“养老地产”。一是，企业在转型升级期间需要外接平台的承载发力，二是，因为他们加强了对会员数据和潜藏终身价值的挖掘和利用。
很多养生馆的顾客，都会有这样的感慨：凭什么你发了一条短信我就要回你店里做项目啊？确实，我们很多门店都认为会员营销就是例行公事的发短信打电话。甚至，很多老会员再也没回来消费过，有人对此却不管不问。不信，你看看你的会员档案里有多少事僵尸顾客？根本问题：没有会员管理的意识。
通常足疗养生馆的会员管理，有这几个误区：
1、多注重开发新顾客，而忽视了对老顾客的维护，也不关注顾客的流失情况。大家觉得，每天有新卡现金进账就好。别忘了，一个老顾客的流失要靠12个新会员的销售额才能弥补。
2、不做顾客细分管理。至少团购客户应该限定在非黄金时间，某些小项目客户，在安排技师和房间时，也要有些考量。别忽视了对那些“黄金时间”的优质顾客。
3、会员回访或沟通单一化。说实话，大部分养生馆的客服，不愿意进房间回访顾客。你们的回访制度，基本形同虚设。即便做了，沟通也没有特色，沟通渠道单一。
4、顾客的周期性管理误区。简单来说，顾客连续都做98元的项目，做了两个月了，第三个月怎么办？要不要让他尝试一些新项目？我们的附加产品可不可以随之销售出去。挖掘不到顾客的附加价值，又不去做周期观察，这样顾客很容易流失。。
5、做会员，只是为了让人家搞活动时充点钱。本质上会员管理没有成为我们养生馆的经营策略。所以，我们一直在模仿，从来没创新。
养生馆会员渠道的管理和数据收集：
其实这些现象都是基础数据问题，会员数据的完整性及正确性一直是我们会员数据分析的一大障碍。这个问题不大，但是搞不好会员营销就会受到极大的制约。解决这个问题最好的办法是，专门做一个各店铺会员基础数据完整率的指标。比如说：你的会员搜集，应该从谁开始？技师、客服、还是网络？
假如你读过我以前的文章，就会记得，我不断的提到：会员数据四方组成。技师——客服——门店——收银系统——网络汇集。技师服务过程中：对方姓氏、身体状况、反射区对应、喜好茶水、性格爱好等要做记录。客服服务：顾客姓名、服务建议、联系方式、微信号、会员物品、健康指标、工作单位、生日时间等，综合后录入会员管理系统，在结合收银管理软件的数据分析；比如，每月来几次、做的什么项目、服务的技师是谁、卡里余额多少，结成完整会员数据。
这整套搜集，需要花费很多心思，但如果你真的做好了，效益自显。这些要引起管理者的充分重视，这样数据质量才会明显提升。所以基础数据的收集不是技术问题而是责任心问题。
有些数据收集起来是比较困难的，例如月收入，所以收集的时候需要技巧一些，比如让顾客选择收入的范围，不要直接让顾客填收入的具体数字。有些人说，别说这些了,我连顾客的电话号码都要不到!所以通常我让客服进门回访时，都会先介绍自己：“我是本店客服某某，这是我的名片，希望下次您来的时候能提前帮您安排好房间和技师。请问您有名片吗？”这样要，是不是效果会好些？
只要用心，办法总是有的。我们要知道，按摩养生这种生活方式可以跟这一个人一辈子。所以，每一个顾客数据，都是真金白银。
在正式做会员数据分析之前，必须对那些异常数据进行清洗，保证数据质量，只有这样会员顾客数据分析的结果才是靠谱的。每次店里搞卡票销售活动时，我都要人们列名单。组长手里必须有每个队员的顾客名单、联系方式，并帮助做逐一分析。那些顾客是无效顾客，并告诉他怎样做目标剔除或激活。当可能办卡顾客来到店里时，组长应第一时间知道。并鼓励组员备好点心、小吃、精美礼品，用诚心感动顾客争取获得更大面值的卡票。
会员数据分析的另一个误区是，很多人一谈到会员数据言必称会员数据挖掘，好像不从中挖出一座金山来就不算本事。其实我认为对于会员数据首先是管理、其次是分析、最后才是挖掘。先把基础的东西搞好了，对企业的价值可能额更大。
养生馆日常会员数据分析，包括以下内容：
1、每天或每周需要关注并追踪的会员指标：会员的新增开卡数、新开卡率、贡献率、会员客单价、会员连带率、沟通率、回头率等。
2、每月和每季度需要分析的会员指标：除了前面那些指标外，还包括会员的平均年龄、性别贡献率、有效会员总数，会员增长率、流失率、回头频率、平均回头天数、促销活动的转化率等。
3、年数据研究指标：主要包括会员的新开卡率、流失率、回头率、平均回购天数、唤醒率、激活率等策略指标。
每天每周的数据以追踪为主、分析为辅，侧重于分析发生了什么的层面。每月每季的数据以分析为主，侧重于研究趋势，找到关键问题。年末的会员数据分析以研究为主，用来指导下一年的策略制定。
说起会员管理，简单的一篇文章是不够的。今天咱们只谈了数据分析的重要性，和如何去搜集数据、分析内容，关于具体的对应策略我们下回接着聊吧。
今天文章写得太多了，我要休息一下了。
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就这样吧，早点睡喽。
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