無論產業為何，當品牌需要與「人」互動時，必定脫離不了會員制度的導入。消費者-註冊-登入-下單，管理後台累積了密密麻麻的資料，眼看品牌似乎擁有大量會員基數，但實際上你瞭解會員，能預測其偏好，推薦吸引他的內容嗎？
無論產業為何，當品牌需要與「人」互動時，必定脫離不了會員制度的導入。消費者-註冊-登入-下單，管理後台累積了密密麻麻的資料，眼看品牌似乎擁有大量會員基數，但實際上你瞭解會員，能預測其偏好，推薦吸引他的內容嗎？
名單≠會員
會員制度早從填寫紙本資料發行實體會員卡開始，一直到現在人手一機隨處即「嗶」的時代，其二差異除了字面上實體與線上轉變外，對於「會員」也有了更嚴格的定義。
而你掌握的到底是「名單」還是「會員」？是僅有著詳盡基本資料與訂單紀錄的清單，還是可以瞭解行為歷程與偏好取向的關係？
之於企業&品牌，花了大筆預算舉辦行銷活動，轉換會員數經常是效益評斷的標準之一，目的不外乎是希望能與消費者從陌生人變成朋友，獲得更多貼心觸動的機會，進而達成銷售目標。
依循上述腳本，角色轉換後品牌如何進行後續的互動，決定了你擁有的是名單還是會員。
猜測or預測
名單與會員的差別即取決於數位工具的選擇，針對會員管理大概有80%的答案是「CRM」，沒錯！CRM (Customer Relationship Management) 的確能解決初階的會員關係維護目的，基本資料維護、訂單/消費紀錄管理…，當有促銷活動或廣告投放需求時，再依基本資料、訂單紀錄條件篩選匯出使用。
然而單靠性別、生日與消費次數、金額，能讓你找出相似的更多人？或有共同偏好取向的一群人？
看似一段正常的流程與應用，但行銷精準與否的決勝點就在此分出高下，是猜測成分多還是預測的效益佳，也於此定論。
科技數位技術進步，大數據時代來臨，資料數據的儲存不再因有限的空間而侷限，雲端技術應用讓會員管理系統有了新的服務型態可能，CDP (Customer Data Platform)就此開展。
藉由大量數據的搜集，透過演算法分析比對，得出一個客觀且有根據的結果。針對會員經營分析的情境運用，企業可以搜集每一個會員與品牌互動的軌跡（點了什麼、看了什麼、買了什麼…），再經由演算法分析出幾千幾萬個會員中，有共同偏好嗜好的是哪一群人，而進行後續的宣傳規畫。
如此，除了可提高目標受眾的精準度外，因為能更瞭解會員屬性及偏好，或許也能成為企業決策擬定的參考之一。
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