项目背景
客户在客户关系管理领域面临着诸多挑战：
▍客户画像不清晰
客户分群效果不佳，无法合理区分不同价值群体。
▍客户活跃度不高
无法针对客户定制个性化服务方案，难以提升服务品质，导致客户流失挽回困难。
▍销售效率低，利润压力大
现有营销资源无法精准匹配高值高潜客户，严重阻碍企业利润的提升。
将营销焦点从“产品中心”转变为“客户中心“。
会员经济成为整个零售行业中的重要话题，每个零售企业都在努力地把顾客升级为会员，把会员提升为粉丝，努力提高会员的复购和活跃度。 客户是一家迈向以数字企业为主要形态的零售企业，将数字用户的管理与运营作为客户的核心竞争力提升方向。 客户将营销焦点从“产品中心”转变为“客户中心”，客户关系管理成为现阶段企业关注的核心问题。
客户在客户关系管理领域面临着诸多挑战：
客户分群效果不佳，无法合理区分不同价值群体。
无法针对客户定制个性化服务方案，难以提升服务品质，导致客户流失挽回困难。
现有营销资源无法精准匹配高值高潜客户，严重阻碍企业利润的提升。
针对该公司客户关系管理的现状，采用围绕 RFM+ 分析模型建立指标体系，基于智能数据平台构建一个全流程的会员价值分析体系。
首先，根据 RFM+ 分析模型有助于分解KPI和了解宏观会员贡献的结构化指标。在分解的过程中，我们会看到有哪些核心的指标需要关注， 并明白相互之间的逻辑关系。
其次，随时间变化体现会员活跃度的分析（活跃、沉睡、流失）。RMF+ 模型是原来的模型上进行完善，贴合客户需求，验证模型的难度也会小很多。 并且可以使客户的分群更加细粒度化，更有效地对客户价值进行分类。将会员分为5个类别：超级会员、高值高频会员、高值低频会员、低值高频会员、 低值低频会员，针对不同类型的客户进行精细化的营销动作。
最后，进一步将数据模型落地实施，构建“发现问题、根因分析、业务改进”的优化闭环流程。 将用户需要采集的源数据，从CRM客户关系管理等业务系统中的数据集成到数据源库，打通个系统的数据。 对不同的客户价值群体进行特征分析，将客户价值群体实现标签化管理。 将数据挖掘结果进行可视化展示，有效进行数据整合，辅助营销决策分析。 自助进行销售数据分析，能轻松地分享见解，让数据服务人人，数据驱动业务。
通过全流程的营销指标体系搭建与相关看板建设，客户实现了精准营销和高效决策。同时，优化了数据处理流程， 减少了IT开发负担，显著提升了业务协同性和数据时效性，为客户的持续发展提供了有力支撑。
通过模型圈定高值高潜客群，为营销活动中提供营销决策支撑。聚焦于核心问题，营销执行率有极大的提高。
通过客户活跃度进行了深度分析，并基于流失预警机制，识别出潜在流失的客户群体，及时发现并采取措施防止客户流失，确保业务的持续稳定增长。
通过深入分析商品配送流程、会员体验评价等流程指标，实时跟踪会员关切。通过优化流程、提升效率，不断增强客户满意度。