许多人问我们，影院最好的运营手段是什么？对此，我们的答案始终没有变过，就是“会员！会员！会员！”，重要的事情说三遍！对于影院会员制的重要性，相信不用我多说什么了，可惜的是许多影院平常并没有把精力花在会员制的创新上和会员的维护上，谈到会员最常说的也只是电商售票的“抢班夺权”而已。特别是在会员关系的管理和维护方面，影院做得还很欠缺。不少影院只管办会员卡，办完之后就不再关注了。
事实上，有了会员之后，会员关系的管理和维护也是相当重要的。这就需要影院构建起会员数据池，经常对数据进行分析。
会员的消费行为集合，我们称之为“数据池”。比如：某一个会员，他一个月来几次？通常看那一类影片？它是与朋友一起来还是与家人一起来？他通常是周末来还是晚上来？他通常会购买一些什么卖品？消费金额多少？他通常会在影院什么地方停留？停留多久？等等。
通过这些数据，分析哪些是忠诚度高的会员、哪些是需要重点发展，哪些又是需要及时挽留的用户，这些对影院会员体系的构建和维系具有重要意义。
今天，我们介绍一种对会员关系进行管理和维护的方法——RFM模型。该机械模型通过一个会员的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱三项指标来描述该会员的价值状况。
R（Recency）：会员最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示会员交易发生的日期越久，反之则表示客户交易发生的日期越近。
F（Frequency）：会员在最近一段时间内交易的次数。F值越大，表示会员交易越频繁，反之则表示客户交易不够活跃。
M（Monetary）：会员在最近一段时间内交易的金额。M值越大，表示会员价值越高，反之则表示客会员值越低。
我们分别把最近一次消费、频率、金额分为远近、高低、大小等两种，而根据三个维度的变化组合我们又可以将会员分成多种类型。我们分别用 ↑表示消费近、频率高、金额大，用 ↓ 表示消费远、频率低、金额小，汇总可以得到如下图表。
从上表中可以看出，根据R、F、M三个要素，可以将会员划分成为八个类别。其中有四种类型的会员是需要影院重点关注的，分别是重要价值客户、重要发展客户、重要挽留客户和重要保持客户。
重要价值客户是消费的时间间隔比较近，在最近一段时间内交易次数和消费金额都很高的会员。这是影院的优质客户，是VIP中的VIP。
重要发展客户，是指消费的时间间隔比较近，消费金额很高但消费频次不高的会员。这些会员很有潜力但相对来说忠诚度不是很高，且可能是竞争对手的常客，影院需要重点发展这批客户，推出一定的竞争策略，将这批客户从竞争对手中争取过来。
重要挽留客户是指消费的时间间隔较远、消费频次不高，但消费金额较高的会员。消费间隔越长则会员越可能会“沉睡”，流失的可能性越大。但消费金额都很高，表示他们是潜力客户，需要影院通过一定的营销手段进行激活。影院可以询问本人等方式，找出问题出在哪里，予以挽留。
重要保持客户是指最近消费时间较远，但消费频次和金额都很高的会员，这说明他们是有一段时间没来的忠诚客户，影院需要主动和他们保持联系。
RFM模型较为动态地显示了一个会员的全部轮廓，这对个性化的沟通和服务提供了依据。但也要切记RFM也不可以用过头，而造成优质忠诚的客户不断收到信息，造成对他们的困扰。影院应该设计一个与会员接触频率的规则，如进店消费一周内应该发出一个感谢的短信或Email，并主动关心消费者是否体验方面的问题，一个月后发出体验是否满意的询问，而三个月后则提供观影或购买的建议，并开始注意会员的流失可能性，不断地创造主动接触会员的机会。这样一来，会员重复进店的机会也会大幅提高。
会员是影院重要的资产。吴晓波在其跨年演讲中曾预言：会员制将成为2019年最流行的消费者关系模式。其理由是：消费者在平台上获取信息的成本和企业在平台上获取消费者的成本都越来越高，所以催生了深耕用户经营的会员制。换句话说，当人口红利消退，商家开发一个新顾客的费用要比维持一个老顾客的费用多出很多倍。由此可见，维护自己的会员有多重要。
这就要求影院具备一定的数据收集和分析能力。而当下对影院来说，大数据仍处于概念大于应用的阶段。从数据的获取、整合、加工、综合应用、服务和推广，整个数据的处理流程不是一件简单的事，很多从业人士连财务报表这种基础数据都看不明白，更不用说将大数据转化成有价值的信息了。影院当然可以依赖第三方数据分析咨询公司，目前有很多这样的团队可以提供服务。但我们建议不要一味依赖第三方，因为聘请专业的数据分析人才，每个行业都有其特殊性，很多高薪聘请来的数据大师由于缺乏对行业的了解，所分析出来的构想，或脱离行业本身，难以付诸实际，这就使其能力大打折扣。
从电影消费行为链条上来讲，电影消费毕竟最终是要在影院完成的，所以影院或院线应该建立自己的平台，组建自己的数据分析团队，在提供更多服务的同时，收集相关数据，将主动权掌握在手中，抓住数据变现的互联网方法，才是长久之计。