loyalty Review

这是一篇关于loyalty Review的思维导图。包含新增会员、新会员、老会员；各等级人数变化、生日礼等内容。

loyalty revamp

• CRM overview
  • CRM
    • TTL member（TTL&by 渠道）
      • 新增会员
        • 注册转化%，yoy
          • 衡量各渠道注册后benefit 吸引力
        • yoy 人数
      • 新会员
        • 新客人数，AUS，avg spending，freq，IPT，APIyoy，新客spending金额分布
          • 新客当年整体表现
        • 首单AUS，yoy对比，首单金额分布
          • 首单升级比例，衡量等级门槛
        • 复购率&复购人数，yoy
          • 衡量各渠道
        • 新客第二单AUS，yoy对比，2单新客累计金额分布
          • 衡量等级门槛，以及积分兑礼门槛，是否合理
        • 新客by AUS ，ipt的人数分布，yoy
        • 新客首单Top 产品&产品功效&新客首单购物篮
          • 核心招募产品，以及高连带产品组合for 积分商城产品&积分
        • 新客第二单Top 产品&产品功效
          • 子主题
      • 老会员
        • 老会员人数，AUS,avg spending，freq，ipt，API,yoy
          • 老客当年整体表现
        • 复购率&复购人数，yoy
          • 老客当年整体表现
        • 老会员spending 分布
          • 子主题
        • 复购Top产品&产品功效
          • 核心复购产品 for 高等级升级礼/积分商城产品
  • Loyalty
    • Tiers（TTL&by channel）
      • TTL 各等级人数变化，看各等级人数构成（期末人数=保级+升级至+降级至）
        • 识别增长乏力的tier
      • TTL 各等级人数，活跃率（购买人数/TTL 人数），sales 贡献%
        • 看分布是否呈现平行四边型
      • spending 分布
        • 对比等级门槛& 积分兑礼门槛和人数分布小高峰关联程度，切分等级
    • Points（TTL & by channel)
      • TTL & 各等级 当期新增积分A，当期消耗积分B，积分使用率B/A,yoy
        • 识别高&低积分使用率 等级，后续重点看其消耗
      • TTL & 各等级 可用积分分布& 兑礼率分布
        • 识别1.高存量低消耗；2. 底存量高消耗
      • TTL & 各等级 积分累计量，占比，by 累计方式，yoy
        • 找兴趣侧重点，可以丰富其玩法
      • TTL & 各等级 积分兑礼Top产品by兑礼当下可用积分分布
        • 看会员有足够积分时，选择最高可兑产品还是低档位产品，判断产品吸引力
      • MGM-邀请人TTL 人数，by tier 人数，人均成功邀请人数，被邀请人在成功注册后一个月内购买率%，以及首单AUS
        • 看被邀请人客质是否和邀请人忠诚度有关，考虑MGM benefit 差异化
    • Benefit
      • 生日礼
        • 各等级生日月购买%（生日月发生首单的人数/当月生日的人数）&生日月AUS，IPT by month & YTD
          • 看生日礼，对于提升购买率，AUS，或IPT 是否有效
        • 各等级非生日月购买%（当月发生首单的人/当月不是生日月的人数）&非生日月购买AUS,IPT by month & ytd