从上表可以看出，商家对于特权的理解可以是物质层面和精神层面两者需求的综合考虑，大家可以基于马斯洛需求原理去做更多的展开去创造出更为丰富的特权体系，而不应该将自己对于会员维护的理解仅局限于商品的打折方面。
二、 两个工具
1、 客户流失比例图
这个思路最开始是我在网店管家的管家学院培训课程上跟学员们做的分享，其思路是围绕着整个交易流程中各环节的客户流失原因和比例展开的，如下图：
对于上面这个图，关于浏览的数据是可以通过流量工具来获取的，而后面的数据，基本上都可以通过ERP系统来获取。商家在这个分析过程中，除了需了解各种情况的客户流失比例动态变化外，还需深入去了解每一次客户流失的具体原因，比如关于“拒签“，有物流损坏、有物流错误、有货品发少发错等等原因。通过这个图中的客户流失比例的了解，选择重点突破口去做工作的改进。这个图也包含了另一个含义，即客户管理的工作是从客户开始浏览你的店铺开始的，把CRM中的C代表的consumer调整为customer，这样理解，或许可以更系统地把握客户管理的工作范围。
2、 RFM模型的应用
RFM模型在客户管理方面是个比较常用的模型了，但在电商圈似乎还比较少应用。对于RFM模型的介绍，大家可以百度下，它本质上是一个客户群细分工具，其细分的基础是客户的交易行为。经常听到一些商家说自己的系统中已经有几万几十万的客户档案，但如果对这些包含交易行为数据的客户档案的管理如果和花钱买来的客户档案采用同样的营销管理方式，那就未免太过可惜了，不仅浪费了营销经费，也在营销效果方面因为没有针对性而效果欠佳。那么在客户管理中怎样利用好RFM模型？首先牵涉的是R、F、M层级的划分，对于此划分，我的理解是一般不要超过3级，并且根据不同商家的经营特征来做区分，以一个例子来做说明：
R——7天（R3），8~30天(R2)，31天以上(R1)，考察的是客户购买的沉默期；
F——1次(F1)，2~3次(F2)，3次以上(F3)，个人倾向于把3次作为客户是否发展为忠诚客户的一个参考标准；
M——100(M1),101~1000(M2),1000(M3)以上，这个就需要根据商家的商品平均定价和平均客单价来做划分，其重点在于考察客户的购买能力。
通过上面的划分，我们就可以将客户群细分为(R1F1M1)、(R1F1M2)、(R1F1M3)等27个部分了。当然，这里面商家也可以结合自身特点去调整R、F、M各项内容的划分，比如可以划分为2、3、2级别，然后RFM对应的就是12个区间了。
做好划分后，除了可以通过RFM模型中各区间客户数量比例的动态变化来考察自己客户管理工作的效果外，还可以将自己的会员体系的搭建和营销活动与RFM模型中每一个区间的客户做对应，比如同样做一次DM宣传，对不同区间的客户的DM内容能否做区分，比如做会员特权设计，对不同区间的客户设计什么特权更能满足其需求。
当然，因为并没有过RFM模型操作的实际经验，这里的分享也仅限于理论层面的一些想法，如果有商家后续做这方面的应用，也希望可以将执行的心得做一二分享。
（本篇完）
