当前被炒得极火的无人便利店，前有美国的Amazon Go，后有阿里(Alibaba)的淘咖啡，都快速占据了各大媒体的主要版面。然而两个A都未有可以快速复制的商业模式、成熟的运营、管理机制，因此这些“网红无人便利店”目前只是解决了店铺的前端展示、收银的“无人”的初级阶段，而在环境管理(环境、卫生、防盗等)、货品管理、运营管理、供应链管理方面还未达到“智能”级别，可见未来还是有很大可优化的空间的。在这些有待优化的环节中，会员的运营管理无疑是重中之重。

对门店来说，会员管理的角度需要关注的问题是多种多样的：

什么时间段，将有多少会员需要多少量的什么样的货品?每周的星期几会员们会更在乎购买什么样的商品组合?多少比例的会员会在什么时间段喜欢购买打折品?

而在无人便利店这一新兴业态中，由于其所投放的区域大都是成熟商区、居民区，客群通常是周边相对固定的人群。而便利店中贩卖的又多是复购率极高的快消品，因此，会员消费数据的采集和分析更具有实用性。另外，传统的会员管理由于门店自身的局限性，通常只能被动地搜集数据，集中体现在收银环节，而其他环节中可控程度非常低。无人零售业态的出现，让顾客从进店开始的消费轨迹都可能被有效记录，能够对会员进行更精准的分析。为了更好地去搜集分析这些会员数据，系统自然是必不可少的。

通过会员管理系统可以对会员消费数据进行采集，包括顾客基本信息、消费区域、消费时间段(如工作日白天、工作日休息时间、周末)、复购次数、复购频次、复购品类、消费金额、消费结构等等会员消费大数据。完成会员数据的采集后，运用会员管理系统对人群进行打标，通过大数据分析引擎技术尝试匹配顾客当前、预期时间段的后期需求，并由智慧引擎智能识别营销时机，为顾客进行红包、储值卡、优惠券、信用透支货币等泛金融服务，以达成对顾客的沉淀与积极的回流。在所有的功能体系中，快速识别、深度洞察、智能营销是会员管理系统的核心所在。

具体来说，假设会员是通过支付宝、微信进行的无人消费，我们以支付宝、微信帐号作为会员的唯一身份码。那么会员利用手机、身份特征码进行识别并真实消费之后，会员管理系统通过对该会员的消费者特征(年龄、身份)、当次购买商品信息(尺寸、阶段、数量)、以往购买同类型商品消费数据进行匹配，并结合会员管理系统预制并可自动学习的各种商品消费类模型进行自动分析，从而智能计算出该会员下一次对该商品或周边商品的消费量和时间节点。

很多时候，我们在做会员营销的时候，大都是根据自己品牌和店铺的整体运营节奏来的，所推产品也并非客户真实所愿，造成了大量的营销资源的浪费。而利用会员大数据计算得出顾客未来消费行为，再通过会员管理系统后台的智能营销引擎来结合每位会员的未来需求进行一系列的营销，如此方可称之为基于会员大数据的智能营销。

由于会员管理系统可以预期会员的未来消费行为和大致的时间节点，而无人便利店本就是以多受众的快消品+成熟的复购行为作为基础进行货品的陈列，因此利用会员大数据来为店铺的后端供应链和运营提供数据支撑是未来会员管理系统重要的使用场景之一。

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