在眾多的客戶關(guān)系管理的分析模式中，RFM模型有著重要作用，最近一次消費(Recency)、消費頻率(Frequency)、消費金額(Monetary)，是衡量客戶價值的重要指標，將RFM模型自然融入到來購系統(tǒng)的統(tǒng)計分析中，讓商戶不用再做更多的分析調(diào)研，讓商戶不用再做更多的分析調(diào)研，即可評估出用戶的價值情況、區(qū)分會員人群、衡量營銷活動效果一目了然。
會員分群
會員分群的優(yōu)勢其一是將會員精準分類，管理員可清楚的了解企業(yè)會員的整體情況；其二是為打破以往會員都用同一套活動方案，導致活動效益低的困境。
01.六大會員人群，精準運營
來購商戶后臺默認為企業(yè)提供潛在會員、流失會員、即將流失會員、有消費意向分員、忠實會員、活躍會員分員人群分析。通過會員人群深度分析自己門店的會員情況，挖掘會員價值。
02.支持自定義會員畫像維度，深度分析門店會員
企業(yè)支持根據(jù)自己門店的情況自定義會員畫像維度創(chuàng)建會員人群。比如，當門店要做充值贈送活動時，可以通過自定義會員畫像維度把沒有會員余額或者低于多少余額的會員篩選出來進行會員營銷。
精準營銷
依托上述的會員分群功能可以分析出每個分群的會員活動需求是不同的，RFM會員功能支持根據(jù)不同的會員人群發(fā)送不同的會員優(yōu)惠券、消息，以此提升活動效益。
01.不同人群做不同活動，實現(xiàn)精準營銷
門店做活動時可根據(jù)會員人群做不同的活動，如針對即獎流失會員群可以做一些低門檻的優(yōu)惠券進行引流回購；針對高質(zhì)量的會員發(fā)一些充值贈送的活動，保持粘性。
02.發(fā)送活動提醒，多場景觸達會員
發(fā)送禮券給會員后，來購后臺可以發(fā)送微信消息推送提醒會員，提高禮券核銷率。
深度分析
RFM會員功能對門店會員數(shù)據(jù)進行深度分析，會員轉(zhuǎn)化率、會員復購率、會員哪個時間段逛商城多、會員喜歡的商品、品牌等，都將會清晰的分析出來。
會員分析-總況
會員總況主要分析會員概況（新增、加購、支付、訪問、下單、充值會員數(shù)等）、新老會員消費占比、會員人群消費占比、會員分類消費占比、會員標簽消費占比。
會員昨日分析
會員昨日數(shù)據(jù)主要分析線上商城的訪問人數(shù)、新用戶數(shù)、人均停留時長、訪問來源TOP5（任務(wù)欄、公眾號菜單、搜索、小程序歷史列表、卡包）等。
會員統(tǒng)計
會員統(tǒng)計數(shù)據(jù)主要分析會員行為（打開次數(shù)、訪問深度分布、使用頻次分布等）、來源分析（分場景訪問趨勢、整體來源分析）、留存分析（留存數(shù)據(jù)、留存趨勢）、頁面分析等。
會員趨勢
會員趨勢數(shù)據(jù)主要分析會員的新增趨勢（活躍人數(shù)）、會員分享的趨勢（裂變?nèi)藬?shù)）、新注冊會員留存情況、LTV分析（做了活動是否有盈利）等。
消費偏好
消費偏好數(shù)據(jù)主要分析會員對商城的商品分類、SPU、品牌維度的訪問量、購買情況等。
會員轉(zhuǎn)化
會員轉(zhuǎn)化主要對購買轉(zhuǎn)化、轉(zhuǎn)化率趨勢、企業(yè)微信好友轉(zhuǎn)化、公眾號粉絲轉(zhuǎn)化等數(shù)據(jù)進行深度分析。
會員詳情
會員詳情里可以看到會員的來源，交易統(tǒng)計（線上線下的交易情況），消費信息（訂單、儲值、積分、優(yōu)惠券等）情況。
來購RFM模型，沉淀會員行為數(shù)據(jù)，會員人群精確劃分，會員數(shù)據(jù)深度分析，活動效果實時跟蹤，助力企業(yè)實現(xiàn)會員精細化管理運營！
