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回顾2020年，在新冠肺炎电商打压和肺炎疫情的双重压力下，“行走在转型期十字路口”的受到了不同程度的打击，整个市场经历了暂时的下滑。与此同时，疫情的爆发也加速了的结构性变革，网络重组、数字生态和制度建设的加速，各种方式的不断创新，也在一定程度上加速了零售模式的转型。
对于创新型企业来说，这是一个可悲的机会。后疫情时代，有哪些新玩法？面对下一个零售红海市场，各企业将如何保持领先地位？我们来看看这家服装公司是怎么做的。
1.从“产品中心”转变为“客户中心”是一定的选择。后疫情时代，开始了一场自上而下的新革命。未来社会，零售企业必须以数字化企业的形式存在，数字化用户资产管理和用户运营将成为零售企业的核心竞争力。因此，传统的产品驱动零售理念需要彻底改革。
这家服装公司将营销重心从“产品中心”转向“客户中心”，客户关系治理成为目前企业关注的焦点。但是，目前在客户关系治理层面仍然存在以下不足：客户分组效果不好，无法合理区分不同的价值群体。
很难为客户定制个性化的服务解决方案，提高服务质量，导致客户损失回收问题。现有营销资源无法准确匹配高价值客户，严重阻碍企业利润提升。其实这家服装公司一开始也做过客户群分类和精准营销，接受了“Excel工具VBA语言写RMF模型”的方式。
这种方法缺乏完整的数据集成系统，各个系统相互独立，数据不被收买，形成数据孤岛，难以充分展示数据价值。同时，随着数据的快速增长，现有系统已经无法快速响应。
2“smart bi挖掘lr FMC模型”解决方案针对本公司客户关系治理的现状，Smartbi提出了一种新的解决方案：Smartbi挖掘LRFMC模型。Smartbi Mining有以下优点：具有专业的算法能力，内置50个挖掘组件；产品简单易用，业务人员还可以挖掘数据，可视化分析的全过程；产品扩散计算可以满足大型企业的数据挖掘需求；可以与BI平台无缝集成，通过Smartbi丰富多样的可视化手段分析显示挖掘效果。同时在公司原有的RMF模式基础上增加指标l和c，统称为LRMFC模式：指标l:成为会员的天数指标R:上次消费的时间距离指标f:消费频率指标m:累计消费金额指标c:购买商品平均折扣。
LRMFC模型在原模型上完善，公司的接受度会高于实力，满足需求和验证，而且可以使客户的聚类更细粒度，更有效地对客户价值进行分类。3解决方案1的实施过程。挖掘建模过程如图所示，整个项目的挖掘建模过程需要经过五个阶段：数据源、数据提取、数据探索与预处理惩罚、建模与应用、效果与反馈。
(1)数据源将用户需要从CRM客户关系管理、IPOS店铺管理系统、SAP等业务系统收集的源数据整合到数据源数据库中，以买断各个系统的数据。(2)数据提取提取数据源数据库中的数据，分为历史数据和增量数据。(3)数据挖掘和预处置处罚首先，通过全表统计对目标数据库中的数据进行挖掘和分析。
首先分析缺失值和异常。通过丢弃、填充、替换和删除重复项，可以达到删除异常、纠正错误和弥补缺陷的目的。此外，还进行了数据清理、属性规范和数据转换，以实现可用性 (5)反馈凭据模型的效果和应用效果优化模型，并重复此操作，直到模型调整到最佳状态。
2.会员按客户标签分为六类：低价值会员、高价值会员、重要成长会员、重要保留会员、重要保留会员、超高消费会员。分析不同客户价值群的特征，对客户价值群进行标记和管理。对于来说，有效的客户细分是深入分析客户需求、应对客户需求变化的重要手段。企业可以通过客户标签，针对不同类型的客户，结合以往历史数据形成的消费特征，进行精细化营销活动。
3.举办BI可视化展示，有效展示数据挖掘效果，辅助营销解析。(1)成员价值分组看板。
例如，从上图“不同群体成员的回报与回报”的柱状图可以看出，低价值成员的回报顺序高于交换顺序，重要成长成员的回报顺序与交换顺序基本一致，说明低价值成员和重要成长成员对产品质量的要求越来越高。我们可以对退货订单的原因进行专题分析，找出导致客户退货的几个重要原因，并针对这些原因制定相应的策略，以提高产品的服务和质量。(2)成员价值统计看板4解决方案1的优势。解放人力：将人员从重复的Excel分析中解放出来，提高事情的效率，将人力投入到更高层次的组织中2。
协助营销决策：通过模型圈定高价值客户，在两段式营销活动中为客户提供营销决策支持。3.同样更顺畅，营销策略直接接触一线业务：数据向门店业务人员开放，降低各门店和总部同样的成本，提高营销执行的速度和效率；而且店铺还可以验证和反馈营销策略的正确性，便于实时改变营销策略。4.营销响应率提高：与客户最初采用RFM模型的实时有效的营销策略相比，聚焦焦点问题，营销执行率大大提高。
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