人间四月芳菲尽，山寺桃花始盛开。 --白居易
2019已经结束，2020正在跨马而来。
互联网正在飞速发展，不管你愿不愿意，现在的中国互联网已经到达一个新的阶段--存量时代。在这种情况下如何做到有效的留存、促活变得尤其重要。在这种背景下，在自己产品中搭建会员体系，变成为一个热门话题。
对于电商平台来说，C端会员管理主要包含了会员基础信息管理、会员称成长体系和会员奖励体系，有很多平台也会引入会员的积分体系这几部分。那么怎么样搭建会员体系呢？
会员体系搭建，主要分为三步。
一、会员的基础信息管理和等级
会员信息管理，是对所有的会员进集中的管理，聚合会员信息；一般可以在平台的用户管理中进行展示，包括会员的等级，申请时间积分等内容。而会员涉及的信息包含用户的基本信息，优惠券信息，订单信息，售后信息，等级信息，会员积分等内容。
基本信息：包含了会员信息，注册时间，等级，积分等
优惠券信息：用户在账户中的优惠券明细和状态，使用和过期的数量等
订单信息：包含了会员价格会员等级等信息
售后信息：包含了会员价格会员等级等信息
会员积分：设置会员的积分变动明细、记录积分的来源和消耗
会员等级：记录会员的积分变动明细，记录成长值增减的原因和时间，设置会员的等级。
1、可以在所有用户进行会员等级划分；可以帮助进行精细化用户划分，针对不同层级的用户可以进行不同的运营手段。
2、设立时有三个依据，一是各个消费阶层的人群占比，二是各个特权对应的成本，三是产品愿意为此付出的成本。
二、会员成长体系
这是一块比较复杂的模块，在这一块的搭建时，着重提升会员等级的成长体验。
会员等级的成长围绕着引导用户转化的核心指标，依据于用户完成特定的转化任务，在任务设定时要综合成长速度、奖励分布以及消耗时长。通过任务的产出或者完成率，来衡量用户价值。
以电商的主流程为例分为：下载-注册-浏览-查看-购买。
对于每个流程转化，都对应不同的运营策略，增加目标转化。当然会有一些回退的策略，比如用户退货，或者删除评论之后就会扣除相应的成长值。这就是用户行为的增长模型，这种模型的特点很明显，前期能够很大程度上刺激用户完成任务，但是这种模型后续乏力，但用户到达一定的等级之后就很难对用户起到吸引作用，很难激励用户为了成长值继续购物。
而另一种就是RFM模型，是根据用户的行为进行分析，衡量用户价值的重要工具和手段，能够实现对会员行为进行多维度动态指标的综合加权计算。
R代表Recency：最近一次消费时间
F代表Frequency：某一时间段内的消费频次
M代表Monetary：某一时间内的平均客单价或者累计交易金额
通过这三个纬度，对用户行为进行划分，，对每个指标进行层次划分，并且给每个层次进行评分，从而对用户进行聚类定型分析。根据这个模型可以对用户消费特性进行群体细分。
举例如下：
在固定的周期内，对用户的行为进行统计，在累加到现有的成长值上。当用户的行为特征变弱后，成长值可能为负数，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者降级。
正常情况下，也会对每个参数进行加权，还有一些特定的行为也可以纳入成长体系中，在统计用户的成长值。
实际中，用户的会员体系在大部分平台中都有使用，目前大众点评、支付宝做的比较完善，可以进行参考。
三、会员的奖励体系
这部分一般是要根据公司内部资源进行设置，可以用最小的成本获取到最大的收益
四、积分体系
是一种线上的用户激励体系，可以根据积分进行用户等级的划分。积分一般为正向积累，对用户的关键动作可以设置奖励（交易行为、互动行为）；有积累就要有消耗，只有积分能够流动起来才是正常的一种方式；目前较为流行的积分消耗方式，订单结算折扣、积分商城购买东西、用户权益置换等。
用户可以通过签到、购物、评价、晒单等行为获得积分；还可以通过商品、会员等级、营销活动等返回不同的积分，来提升用户的会员体验。
