基于大数据的会员营销

Ⅰ 大数据时代如何做好市场营销

大数据时代下，如何做好市场营销的推广工作?下面我为大家整理了在大数据时代，做好市场营销推广工作的要点和技巧，欢迎大家阅读参考!

如何做好市场营销

大数据对用户行为与特征分析

显然，只要积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯，甚至做到"比用户更了解用户自己"。这是大数据营销的前提与出发点。过去虽也有"一切以客户为中心"作为口号的企业经营思想,可以想想真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗，或许只有大数据时代这个问题的答案才能更加明确。

过大数据支撑精准营销信息推送

过去多少年了，精准营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因，主要是过去名义上的精准营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据支撑及详细准确的分析。现在的RTB广告的应用则向人们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。

大数据让营销活动更能投其所好

如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品即可投其所好。如《小时代》在预告片投放后，即从微博、微信上通过大数据分析得知其电影的主要观众群为90后女性，因此后续的营销活动则主要针对这些人群展开。

大数据帮助企业筛选重点客户

许多企业家纠结的事是：在企业的用户、好友与粉丝中，哪些是最有价值的用户?有了大数据，或许这一切都可以更加有事实支撑。从用户访问的各种网站可判断其最近关心的东西是否与你的企业相关，从用户在社会化媒体上所发布的'各类内容及与他人互动的内容中，可以找出千丝万缕的信息，利用某种规则关联及综合起来，就可以帮助企业筛选重点的目标用户。

大数据分析消费者的特点

面对日新月异的新媒体，许多企业想通过对粉丝的公开内容和互动记录分析，将粉丝转化为潜在用户，激活社会化资产价值，并对潜在用户进行多个维度的画像，其目的就是更加精准地分析你的产品消费者特点。

大数据可以分析活跃粉丝的互动内容，设定消费者画像各种规则，关联潜在用户与会员数据，关联潜在用户与客服数据，筛选目标群体做精准营销，进而可以使传统客户关系管理结合社会化数据，丰富用户不同维度的标签，并可动态更新消费者生命周期数据，保持信息新鲜有效。

在大数据分析架构下的众多商业管理模式中，UFO模型较为引人关注，这里U代表User experience，即用户体验，其对应的方向是产品设计;F代表Freemium，即免费商业模式，其对应的方向是商业模式研究和设计;O代表精细化运营，其对应的方向是产品营销运营。研究认为(2014)大数据在以下三个方面起到不同程度的作用。其中，大数据与U(用户体验)及F(免费商业模式)关联度中等，而与O(精细化运营)关联度最高。

今天我们的经营者大数据分析在商业模式设计、商业模式研究、创新商业模式等方面的能力还比较弱，可能到目前在中国还没看到非常成功的利用大数据分析来设计商业模式的案例，也许是因为计算机目前的智慧还没达到设计商业模式的能力高度。

但我们可以通过大数据分析方法进行行业监测以及进行创新监测，从而可以辅助战略规划人员来进行商业模式的设计。

好产品是运营出来的，互联网产品需要不断运营、持续打磨。产品运营的目的是为了扩大用户群、提高用户活跃度、寻找合适商业模式并增加收入。

成功的互联网运营要做到精细化运营，成功的精细化运营需要大数据支撑。大数据和互联网思维在此方面关联度最高。所以，企业在大数据的应用场景上，一定是要优先考虑如何通过大数据进行精细化运营，以驱动更好的运营效率和效果的提升。

基于大数据可以更好的做精细化运营监控、更准确的做用户细分、更准确的进行个性化推荐、更合理的进行营销推广效果的评估以及基于用户生命周期进行相关的营销策略创新。具体在以下几个方面值得关注：

1、通过基于大数据的方法进行用户细分。基于大数据可以找出更好的细分维度，并对用户做更好区隔，以辅助产品运营人员做更加准确的用户细分，并洞察每个细分人群的兴趣爱好和消费倾向，对每类用户分别进行有针对性的策划和运营活动。

2、通过大数据的方法，可以实现对不同通过渠道的效果评估。如果只看一些表面的数据，如广告的点击率，是非常难衡量不同推广渠道的真正效果。如果把用户的渠道行为和后续产品行为(即通过渠道获取的用户在产品上的各种使用行为)进行打通跟踪，在此数据基础上构建渠道质量评估模型，将能够更好的发现渠道的真正质量，或者更直接的，可以发现推广渠道的究竟有多少是虚假的流量。

3、通过利用基于大数据进行有针对性的用户画像，并通过用户画像数据、用户行为和偏爱，结合个性化推荐算法实现根据用户不同的兴趣和需求推荐不同的商品或者产品，通过算法真正的实现"投其所好"，以实现推广资源效率和效果最大化。

Ⅱ 会员营销怎么做

一：会员数字化
早在传统零售时代，就已经有了比较初级的会员管理。但传统会员管理线上线下的会员不能通用，享受的权益也不一样，这让顾客在消费时非常不方便。线上和线下会员权益的割裂，就必然会让我们的顾客体验欠佳。
要想实现我们会员的数字化，需要用好我们用户大数据这笔宝贵的资产，深挖用户的个性化需求。

二：做好精细化运营。
基于数据分析，把消费能力强、频率高的重度用户源伍饥，还有传播力强，爱分享的用户去挖掘出来分层管理。
绝大多数商家都有自己的会员系统，但是很多时候会员系统形同虚设20%的顾客贡献了80%的销售收入，但是我们并没有对这20%的顾橘卜客去做深度的运营，围绕他们去做更多的激发。
我雹返们另外80%的顾客，虽然只贡献了20%的销售额，但是在这些顾客中可能他们有很多人是拥有传播力或者拥有互动性，他们本质上是愿意给我们贡献力量的，可是这些人我们并没有挖掘出来。

三：要在权益方面吸引人。
关于会员权益，第一点是会员的价格折扣，第二点就是享受的特权。这是非常重要的，既能够激发情感，还有利益的吸引。

会员系统的搭建，是一个复杂的工程，没有最好，只有更好。

Ⅲ 企业的大数据营销方案该怎么去做

企业要做大数据营销就需要通过大数据平台，将企业码卖各个部门之间的数据打通，串联并相互融合，从而指导企业制定科学的营销方案。
首先把各个部门的数据汇总到一起，通过对这些数据分析，掌握用户的精准信息，建立用户画像，定义用户属性。同时企业要知道自己产品的定位是什么，产品卖点是什么等，对不同的对象采取不同的营销策略，直击痛点，实现转化。
然后搜集客户的个性化信息和需求，推送购买建议和相关促销信息，到提供跨渠道的客户购买体验，以及激发相关的品牌联系。利用小蜜蜂大数据平台进行数据挖掘和分析，发现客户思维模式和消费行为模式，指导产品的研发与新技术方向。
最后进行全渠道营销：整合并分析用户在终端的行为数据，帮助企业打通外部广告营销、自有终端平台、会员营销、商品分析等多种营销渠道。其具体具体流程可归纳如下：
1.数据采集
数据采集其中分为线下与线上。线下是在指在门店或某个商圈族搭内放置一个数据采集装置，采集周围用户的手机资源。线上是指利用LBS技术对指定区域、地点来精选数据采集调取。
2.数据清洗
原始数据采集上来时往往都是不规则、非结构化的数据，而且数据大量存在重复、缺失、错误等问题。所以需要进行数据清洗，也就是数据画像分析，并将清洗的结果传输到分析及运用系统中以供使用。 
原始数据中可能携带一些用户隐私相关的数据，在数据清洗时，需要通过标签化、分类化等等方式对这些数据进行处理。
对于非结构化的数据我们也需要采用数据建模及数据治理等方法将数据转化为结构化数据，这样才能加快统计分析的速度。
3.数据运用
前面二个运用只是基础的环节，最重要的是如何利用数据来达到营销效果。
数据可视化是数据分析及运用环节十分重要的展示窗口，通过这个窗口可以让更多的、各级工种得到数据传递的规律和价值，并使数据在工作决策中起到十分重要的作用。
除了数据可视化还是用户画像分析也是重要的营销手段，通过线下数据和线上数据分析，进行精准客户一系列分析会更迟穗逗加了解客户他们的喜好、浏览习惯、是否拥有消费能力等等，根据这些还可以制定出符合精准客户痛点的营销方案，力求营销最大化。

Ⅳ 企业如何利用数据进行精准营销

著名广告大师约翰·沃纳梅克曾经说过一句同样著名的话：我知道我的广告费有一半被浪费了，但我不知道是哪一半没浪费了。

最近不少来咨询小K的品牌商，都聚焦在客户画像、会员体系、自动化营销上，在品牌红利、流量红利结束后，企业的诉求从粗暴追求曝光、流量、新客，回归到了精细化营销需求： 如何做到精准触达高价值客户，达到有效的业务增长？

而上述的聚焦问题，无一都离不开大数据。

1、数据拷问

大数据作用主要在于描绘准确客户画像、构建完整的会员体系，并且最终可进行可持续的自动化精准营销，其对于市场、营销人员而言直接体现在留存、转化等目标KPI的提升上。正如曾任小米顾问的爆品专家金错刀在《爆品战略》中所提到，对于数据不仅仅只是盲目利用，要擅长“数据拷问”，挖掘真实、有用的数据并且为我所用。而金错刀认为数据拷问有以下三个关键维度，均可套用到营销上：

关键客户数据： 找到营销中起决定作用的用户/客户数据。如RFM模型中客户价值数据、客户画像数据等。

横比和纵比： 对于已有的数据，通过与友商相关数据对比（横向）和与品牌自身历史营销事件数据对比（纵比）。

细分和溯源： 尽可能多的维度去细分数据，并且从源头分析客户消费行为，这主要为了后续系列精准营销做铺垫，节约营销资源。

2、Knight案例

Knight利用大数据技术帮助某著名饮食策划公司打造忠诚度会员计划：

该饮食策划公司从19世纪80年代起已涉足餐饮行业，合作客户包括麦当劳、百盛餐饮、索菲特饭店、俏江南、星巴克等企业。

客户挑战：

原会员系统割裂封闭，难以实现与客户互动和管理

无法与客户建立持续互动，有效提升客户忠诚度和销量

需要统一平台支持会员管理业务

解决方案：

打造全渠道客户忠诚度管理平台

接入打通客户沟通渠道，提升客户体验

持续客户互动，社群营销，增强客户粘性和活跃度

追踪用户数据，提升营销精准度

项目成效：

打通信息孤岛，实现数据实时获取、共享和分析

多渠道接入客户互动，提升用户体验

完整的客户忠诚度数据平台，增加客户粘性

3、Knight大数据特点

客户触点广： 涵盖微信、自有门店、微商城、天猫、京东等主流渠道，进行全域营销

洞察维度多样化： 可准确分辨客户是否品牌官方会员、会员等级、是否品牌方旗下任何公众号粉丝等

信息来源准确： 可精准收录客户来源渠道及详细客户信息

客群细分洞察： 根据客群价值做客户旅程阶段、价值度、忠诚度、活跃度等客群细分，为精准营销提供最有效数据依据

自动化、自定义、多样化的客户标签： 科学预设标签，如触达方式、社交行为、积分使用偏好等；系统智能自动打标签；根据需求自定义添加标签分类，让工具更贴合品牌营销需求

Ⅳ 大数据在企业互联网转型中的应用

大数据在企业互联网转型中的应用

如何利用大数据做好会员营销？利用大数据如何连接消费者打造互动O2O闭环？12月26日海量大数据研习社第六次聚会上，兮易咨询董事合伙人顾骏分享了大数据在传统企业落地的一些实际案例。

大数据时代的到来：得“需求链”者得天下

传统企业销售分为三个时代：1.0实体店商、2.0PC为主体互联网电商、3.0移动互联网互动产品/服务/营销。

三个时代的考核指标：1.0时代考核渠道出货量，2.0时代考核店铺的人流量、转化率及客单价，3.0时代关注人——基于大数据的用户细分。

互联网思维即用户思维，围绕消费者展开的大数据洞察，将成为未来企业竞争决胜的决定性力量。

未来，零售企业的供应链是将产品推到消费者看的到、拿的到的地方。需求链是找到消费者的痛点，创造需求，掌握”需求链”即掌握话语权。

大数据与会员营销的实践

如何运用大数据通过存量客户的精准营销转亏为赢？通过大数据的方式将市场进行细分，其标签可分为8个类型：地理位置、人口特征、价值潜力、使用场合、购买行为、需求动机、个性态度和生活动式。

其中前5类数据是结构化数据，属于低维标签，比较容易获得，而后3类数据是一般是非结构化的，属于高维标签，获取难度及成本较高。对消费者的理解即由这8个方面构成，品牌对高维标签的理解程度越深，越具竞争力。

未来的竞争将打破行业限制，争夺的将是消费者的时间和注意力。品牌对购买行为、需求动机、个性态度和生活动式，这3类高维度标签的理解更为重要，大数据才有了用武之地。

传统的市场营销方式，简单地将消费者按照客纯镇单收入进行分类。而大数据挖掘关键方法，则在于寻找相关性标签，用户价值分群的革命性变化——聚类与质心。

以某链锁零售品牌为例，将用户通过标签为分7类，针对不同类型客户制定不同的营销活动和产品组合，帮助转化率进一步提升。实现了单月同期销售额增涨133%，老客户单月同期销售额增涨100%，增量近亿元。

下一代的互联网发展趋势：大数据与互动O2O的闭环

互联网时代下，“用户信息”成为像“人、财、物”一样重要的资产可以被经营，并通过大数据能力获得超出预期的企业利润。

通过用户信息为业务创造价值的时代已经到来，但是企业是否尺迟真正意识到用户信息的重要性？企业通过购买流量提升销做困粗售额的同时，却忽略了到店未转化客户的信息。企业应以此审视自己的业务流程，丧失掉多少获得用户信息的机会。

以某连锁零售品牌为例，遇到发展瓶颈，沉睡会员率高，会员复购率低。店铺经营转为用户经营，半年内实现流失客户挽回4%，睡眠客户激活6%，活跃客户增加10%。

未来营销组织发生方向：用户企划组、互动营销组、内容编辑组、大数据技术组。

用户企划组：站在消费者的角度研究消费者，研究群体需要的产品、用什么内容与群体沟通、群体的购买环境、能够提供的增值服务，获得分人群的预算。

以上是小编为大家分享的关于大数据在企业互联网转型中的应用的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

Ⅵ 大数据对营销有什么价值和意义

1.对用户个体特征与行为的分析
只有积累足够的用户数据，才能分析出用户的喜好与购买习惯等，甚至做到“比用户更了解用户自己”。这是大数据营销的前提与出发点，也是最核心的价值。无论如何，那些过去将“一切以客户为中心”作为口号的企业可以想想，过去你们真的能及时全面地了解客户的需求与所想吗?或许只有大数据时代这个问题的答案才会更明确。如果能在产品生产之前了解潜在用户的主要特征，以及他们对产品的期待，那么你的产品一定投其所好。
2.数据分析是保证广告与营销信息的精准推送
过去多年精准广告与营销总在被许多公司提及，但是真正做到的少之又少，反而是垃圾信息泛滥。究其原因主要就是过去名义上的精准广告与营销并不怎么精准，因为其缺少用户特征数据以及详细准确的分析。而现在的RTB广告等应用则向我们展示了比以前更好的精准性，而其背后靠的是大数据支撑。
3.数据分析才能实现对竞争对手的有效监测
竞争对手在干什么是许多企业想了解的，即使对方不会告诉你，但你却可以通过大数据监测分析得知。通过大数据分析找准方向，例如，可以进行传播趋势分析、内容特征分析、互动用户分析、正负情绪分类、口碑品类分析、产品属性分布等，也可以通过监测掌握竞争对手传播态势。
4.数据分析可以监测品牌危机以及提供化解危机的支持
新媒体时代，品牌危机使许多企业谈虎色变，然而大数据可以让企业提前有所洞悉。在危机爆发过程中，最需要的是跟踪危机传播趋势，识别重要参与人员，方便快速应对。通过大数据可以采集负面信息内容以便及时启动危机跟踪和报警，按照社群的社会属性分析，聚类事件过程中的观点，识别关键人物及传播路径，进而可以保护企业、产品的声誉，即抓住源头和关键节点，快速有效地处理品牌危机。
5.大数据分析可以有效地改善商品用户体验
改善商品用户体验，关键在于要真正了解用户及他们所使用的你的产品的状况与感受。例如，在大数据时代或许你正驾驶的汽车可提前救你一命，因为只要通过遍布全车的传感器收集车辆运行信息，就在你的汽车关键部件发生问题之前，会提前向你或4S店预警，这决不仅仅是节省几个金钱，而且对保护生命大有裨益。

Ⅶ 如何进行大数据营销

可穿戴的大数据

看看可穿戴技术，会认为这是便捷的下一步发展。但对于现代的企业主来讲，这是大数据成就的一个典型的例子。从一个智能手表收集的数据可以允许企业不仅知道你的习惯和你频繁去的地方，还有哪些特性更吸引你以及不怎么使用，这些都是他们可以用来分析的数据，来提高你的总体体验，还可以大胆预测哪些趋势和品味可以引领你，这样他们就可以在一个不相关的领域提供最好的服务。企业提供自己的品牌的可穿戴产品或更简单的设计不仅在可穿戴式产品的炒作，还可以充分和创造性的利用大数据的提供信息。

不管是大方向还是小方面，年轻的企业家都正在调整大数据运行的方式，以及大数据收集和使用的方法。随着如云端服务这样的技术的出现来帮助其前进与发展，可以公正地说，大数据的使用是越来越有创造力。

Ⅷ 会员营销的运作

现在商家都知道，必须多做一些活动才能更好的留住老顾客，而老顾客的留存量往往可能决定一个商家的成败。一个好的会员营销活动足可以让销售额翻倍，反之随着老顾客不断流失。所以，商家必须做好会员营销，更多的留住老客户的同时，也为新客户的购物增加愉悦度。

如何做好会员营销?

首先，我们要理解什么是会员营销，会员营销并不单单的指在你店里充值开会员的用户。一切关注你商城或者有二次购物意向的顾客都是你潜在的营销对象。我们要尽可能多的留住他们，并不断的为商家带来新客户。

做好会员营销，我们最好可以线下、线上同时进行，比如开启秒杀，拼团等功能，让用户自发的为商家传递流量，达到流量裂变，实现社交媒体营销的目的。

线下商家也可以参考有赞零售的收银系统，让顾客每一次支付都是营销的起点。设置各种增加客户粘度的营销活动。

总之，现在想做好生意我们就得摒弃传统的开门做生意的思维，尽量想更多的办法留住老顾客的同时不断的开拓新客户。

Ⅸ 京东产品经理的分享基于大数据的购物车营销玩法

如果在购物车中加入人工智能的算法模型，会有什么新的营销方式呢?

线上的购物车的概念源于线下商超的实体购物车，其主要作用是方便消费者在网站上购物，易于商品结算和抉择意向商品。购物车作为商品交易的中转站，全网每天有上亿用户在向购物车内添加中意的商品，顷刻间，就能产生过亿的销售额。

面对如此具大的流量，各家大厂都在惦记这个金矿。以往基于大数据的购物车营销，主要的产品形式为猜你喜欢和为你推荐，两者都是围绕用户的购物行为，用户商品爱好和用户画像属性展开，再经过大数据分析后，系统智能的推荐符合用户口味的商品。但是，这种营销方式是围绕购物车的商品或者用户画像推荐的其他商品，并非是对购物车内商品做营销策略，这种手段略微有点本末倒置了。

下文结合笔者的工作经历，讲述了如何基于购物车内商品，利用AI技术，设计一款购物车营销产品。

一、营销流程

商家端查看加购数据，如加购人数，加购件数，系统自动分析加购这部分人的画像数据，人群可以标签化

商家端根据自身需求，创建不同标签的人群的营销，例如可以选择新客户，老客户，15~25岁的用户群体，提供降价40元的服务

创建活动后，会触达给对应的覆盖人群。

第二天，商家端可以查看对应的营销数据。同时能够对比自然的转化率与促销后的转化率

二、商家端洞察购物车数据

购物车承载了所有的商品信息，包含商品名称，价格，店铺，促销，凑单和优惠券等。在进行大数据分析时，就需要把这些数据精分拆解清洗，提取有价值的部分。购物车的每件商品都可以看成一个实体，可能在不同的地点，不同的时间，有部分人把同一商品加进了购物车。这就说明这些群体是对这件商品感兴趣的，可能会下单，但却差些火候。也有部分人早早的就将商品加进了购物车，但却一直没有下单，临门却不入。 利用大数据技术，则可以把加购人群标签化，对不同标签的人群进行精准的营销策略，在一定程度上，能够提高购物车的转化。

如何进行呢?按照以下步骤：

商家加购数据盘点

产品需要考虑商家端和用户端。首先商家端需要了解自家的产品状况，销售情况，加购数据等，这样才能针对性的做营销策略。

商家端可以看到其店铺内的加购商品的人数，实时的计算某件商品，在多少人的购物车内，实时加购总件数，实时的库存。还能够查询到，这些商品的在未做干预的情况，自然的转化率情况(过去15天内加购该商品的消费者在昨日的转化率)。

列表中的商品按照加购人数从高到低排序，加购的人数越多代表这个商品越受欢迎。对加购人数多的商品进行营销干预，会起到更好的效果。当然，这里会把部分已经下架的，失效的商品自动的剔除掉。

画像部分把汇总所有用户的账户信息，画像纬度，从新客户，性别、消费层级、淘宝等级、地域5个纬度提供。画像将用户进行了标签化，利用这些标签，可以对其进行不同的营销动作。具体的分群策略可以看我的上一篇文章《基于大数据的会员任务营销，该怎么玩?》

商家可以单独对每个商品进行营销，根据自身品牌情况，投放给特定的人群，并进行低价，促销干预。

根据标签的选择，系统会根据用户在网站上的行为数据，提前预知已加购人群的转化比例，通过机器学习，能够自动过滤掉转化概率低的那部分用户群体。这里的计算规则是根据用户曾经是否购买过相同商品，或者是加入购物车是否是为了进行比价。

促销效果分析

通过用户分群能够了解你的客户群体特征，到底是什么样的人购买了你的商品或者对你的商品有意向，精准营销能够将这部分客户牢牢的抓在手里，用手段干预他们。对于商家来言，还需要效果分析数据。

圈定人数：活动覆盖的人群。系统能够计算符合活动标签和促销价格能够触达的人群

成交人数：活动开启后，提交订单的人数

触达人数：通过push和消息中心最终触达到的人群数量

成交金额：成交订单的总金额

三、消费者端触达的逻辑

当然，商家举办的所有活动都需要最终触达消费者端。基于购物车的营销，他的触达方式最优解就是在购物车参加活动的单品上进行用户触达，但只有覆盖的用户才会覆盖的到。触达方式分为：

购物车icon触达

购物车展示“限时”icon提醒，实时的促销倒计时提醒。时间的提醒能够增强消费者购物的紧迫感，通过促销和时间感提升喧嚣转化

降价提示，具体降价金额用红字展示，着重提醒。

消息中心触达

当活动开启时，在消息中心会收到push的营销内容，该内容为实时发送给已覆盖的人群。点击消息内容会跳转至购物车。不过这种push触达的方式效果并不是很好，点开率较低。具体的触达方式也可以看我的上一篇文章《基于大数据的会员任务营销，该怎么玩?》

结语

购物车的玩法多种多样，应该结合自家产品和研发能力评估当前阶段需要做哪些改进。但核心的目标是一致的，尽可能多的将购物车商品全部转化为订单，带来实际的收益。

Ⅹ 会员营销怎么做

一、留住客户：与客户建立长期稳定的关系，使他们转变为忠诚客户。企业发起的会员制所提供的特定产品或服务可以满足这些忠诚客户的长期需求。
二、吸引新的客户：首先，会员制利益本身的价值会吸引其他消费者加入会员制。其次，对会员制满意的会员会口碑宣传或者推荐朋友参与，从而吸引新的客户加入。
三、建立强大的客户数据库：一个维护良好、可以持续记载最新信息的会员管理系统是企业最强有力的营销工具，利用软件可以发起各种营销活动。因为只有在客户成为会员时，他所提供的个人基本资料（如姓名、年龄、喜好等）以及购买行为（如喜爱的品牌、购买频率、购买数量）都可以通过会员软件查看。
四、数据营销分析：通过会员软件中多种客户消费分析资料正好可以支持企业的其他部门，使研发部、产品营销部等部门可以针对会员客户的具体情况，进行进一步的沟通，以获得更加宝贵的信息和意见。与会员的沟通能帮助企业找出现有产品存在的问题、需要被改进的领域以及他们对新产品的想法等，从而增加客户 需要的产品，进而增加盈利。
五、加强与会员的互动：创造与会员沟通的机会，加强与会员间的接触。与借助广告或邮件等大众沟通方式相比，会员组织与会员之间的频繁接触可以形成更直接的、更个性化的沟通，这有助于会员对会员组织产生归属感。