会员系统主要是管理用户信息，通过一系列满足用户心理、提高黏性的方法来实现开发新用户、增加用户活跃度的目的。会员系统有一个升级版的名称：CRM（客户关系管理）系统。相比传统的会员系统，CRM系统是一套完整的客户关系开发、管理及流程管理的解决方案，赋予企业完善的客户交流能力，使客户收益率最大化。
对于电商系统，会员系统主要分为针对C端和针对B端两种，相比传统企业的CRM系统，功能相对简单。针对C端的会员管理主要包含会员基础信息管理、会员成长体系和积分体系这三部分。针对B端业务的会员管理系统还涉及B端用户的组织架构管理、客户拓展等功能。在B2B2C的电商平台的会员管理中，还需要对会员体系进行分层。每个店铺都可以对其会员进行独立管理。平台会员、店铺会员体系独立存在，独立运营，并且可交叉匹配，统一管理平台用户信息。
【会员基础信息管理】
先想象下场景，当用户从客服入口进来，咨询了一个订单，用户的陈述一般是“我的订单怎么还没发货”、“刚在你们这买的衣服尺码小了”等主观陈述。客服的第一反应一般是“这个用户是谁？”、“买过什么？”等，这时候就会去会员系统中查询用户信息。
会员的基础信息管理是聚合用户信息的一个出口，包括用户的基本信息、优惠券信息、订单信息、售后信息、会员等级、会员积分等内容。可以看出会员系统还涉及与其他系统之间的一些信息交互。
（1）基本信息：包括注册时间、注册手机号、性别、会员等级、会员积分、会员余额以及收货地址等相关信息。
（2）优惠券信息：用户账户中的优惠券明细及状态，包括优惠券金额、使用条件、领取时间、使用时间、有效期及使用状态等。优惠券可链接到优惠券明细。
（3）订单信息：用户的订单记录列表，显示订单主要信息（下单时间、状态、金额、收货信息等）。可链接至订单管理中的订单详情，对订单进行相关操作（退货、退款等）。
（4）售后信息：用户的售后记录列表，显示售后主要信息（下单时间、售后申请时间、状态、金额、收货信息等），可链接至订单售后管理。
（5）会员等级：主要是会员成长明细，记录成长值增减的原因和时间，以及升级历史，可以修改用户等级。
（6）会员积分：会员积分变动明细，记录积分的来源、消耗。
【会员成长体系】
在会员等级管理中，有个经常用到的词：成长值。用户的成长值决定了用户的会员等级。加 入 会 员 微 信
以目前最大的两家电商平台为例，淘宝的成长值叫做“淘气值”，不同的淘气值对应不同的会员等级（普通会员、超级会员、APASS），如图11-1所示；京东的成长值就叫做“成长值”，不同的成长值对应不同的会员等级（注册会员、铜牌会员、银牌会员、金牌会员、钻石会员）。
图11-1 淘宝会员等级
这两家电商的会员成长体系采用的是两种不同的模型：RFM模型和用户行为增长模型，也是目前应用最广泛的两类模型。会员成长值是根据不同的成长策略进行量化赋分。电商中主要对用户的登录、购物、评价、晒单等行为进行评估，来计算会员的成长值。
1．RFM模型
RFM模型是客户消费行为特征分析模型，RFM代表Recency（最近一次消费时间），Frequency（某一个时间范围内的消费频次），Monetary（某一个时间范围内的平均客单价或累计交易额）。RFM模型是衡量用户价值的重要工具和手段，是对会员价值进行多维度动态指标的综合加权计算。
RFM模型在衡量用户价值时，没有固定的计算方法，企业要根据平台的实际定位，对R、F、M这三个指标进行维度划分，对每个指标进行层次划分，并且给每个层次进行评分，这样R、F、M的值就分别评估出来，从而对其进行聚类定性描述。另外，根据RFM模型，可以实现对用户消费特性进行群体细分。
如表11-1所示，将这三个指标划分成5档，可以形成多种组合（5×5×5个组合）。
表11-1 RFM模型指标计算示例
在固定周期里，统计用户的R、F、M的值，计算对应的成长值，累加至现有的成长值上。当用户的消费特征下降后，成长值有可能为负数，所以用户的成长值会增加也会减少，对应的用户等级也会增加或降级。
上面只是举例说明，真实的成长值计算比这要复杂，还要加各种权重。比如将用户的活跃行为（登录、评价、晒单等）纳入到成长值计算体系中，在固定周期内统计用户活跃成长值，与RFM模型成长值求和得到周期内的成长值变动。
RFM模型还可以协助实现客户生命周期分析，例如F值突然下降幅度很大，就需要执行用户唤醒策略。通过对R、F、M值结合业务分析，可以分析客户消费特征，针对不同用户进行区别营销。
2．用户行为增长模型
用户行为增长模型是指根据用户在平台上的行为，进行成长值量化，突出用户单次行为的贡献度，成长值是会员行为的单向累计的统计。在电商网站中，一般对用户的登录、购物、评价、晒单等行为进行成长值评估。
以京东为例，其成长值增长策略如下。
（1）登录：除注册会员外，用户每日第一次手动登录后可获得成长值奖励。
（2）购物：订单完成后用户获得成长值（购物成长值＝结算金额×加速系数）。
（3）评价：用户评价20元以上商品（虚拟商品除外），审核成功获得20个成长值。
（4）晒单：前10名晒单20元以上商品（虚拟商品除外）的用户，审核成功后获得20个成长值。
当然还有一些成长值回退策略，比如退货、评论被删等行为会使用户的相应成长值扣减回退。
通过用户行为增长模型来评价用户的成长值，在用户进入平台初期有很大的激励作用，但是后期乏力。当用户成长值较高、用户等级较高时，就很难再激励用户为了成长值持续购物。而RFM模型作为一个动态评估模型，当用户消费倾向下降时，成长值就会停滞不前甚至下降，能持续激励用户去消费。例如某用户已经成为了超级会员，但是半年没消费开始掉级，变成了普通会员，这样的降级动作就有可能重新唤醒用户。
在设计会员等级与成长值的对应管理时，首先就要想清楚会员等级和会员权益的对应关系。在数据的基础上划分会员等级，保证最高等级到最低等级的会员分布比例，而不能随性定级。
【积分体系】
积分体系是很多线上线下商家都会采用的用户消费激励体系。积分可以正向累加，对用户的某些行为（如交易行为、互动行为等）产生与价值相匹配的积分；也可以被客户进行主动消耗抵用。目前主流的三种积分消费方式有：订单结算抵扣、积分商城购买商品、用户权益置换等，这样积分的生成和消耗就形成完整的闭环。
获取积分也是通过签到、购物、评价、晒单、分享、充值等行为，例如购物送积分，用户每消费X元，平台送用户Y积分，或者用户一次性消费X元，额外送Y积分。还可以根据商品、会员等级、营销活动等不同的条件界定返回积分的区别。京东的京豆、淘宝的淘金币、信用卡积分等都属于积分的一种形态。
积分和用户成长值有所相同，也有所不同。成长值增加时，积分并不一定会增加。会员成长值和会员等级相挂钩，而积分和会员等级并没有直接关系，而且积分是可以用来消费的。
【会员体系分层】
当电商平台上有店铺时，会员体系就变得立体。如图11-2所示，用户（VIP1～VIP7）属于平台的会员；同时用户在平台上的店铺发生过消费，又属于店铺的会员；甚至有会员属于不同店铺的会员，如VIP2既是店铺1的会员，同时也是店铺2的会员。
图11-2 会员体系分层
这就需要两套相互独立但是数据共用的会员体系来实现，搭建多层级多归属的会员体系。由于实际业务的复杂性，我们会遇到平台自营商品、线下服务门店、平台商户店铺、不同渠道的客户、B端与C端用户等各种粒度的主体与会员，相应的会员策略也有所不同。这就需要多层级多归属的会员体系来解决实际的业务需求。
会员系统是运营工作的载体，通过会员等级特权及积分激励的手段来达到促进用户购物、提高用户黏性的目的。据笔者观察，目前电商中的会员体系在实际使用中并没有很好的效果，相比于许多线下实体商业（如酒店、银行信用卡、连锁超市等）的会员体系的效果就差得多。很多平台的会员等级就是一个裸露的名头，没有对应的会员权益去支撑，或者根本看不出有很大的区别，毫无吸引力。
会员系统有很大扩展性，可以给用户加会员标签、进行人群画像分组、执行不同的营销策略，还可以把线上店铺、线下门店纳入到会员管理体系（CRM）中，提供给销售业务人员进行客户开发、客户跟踪。