零售企业实施会员制是企业营销战略的重要组成部分,通过会员制营销,企业期望与用户保持持续有效的联系,掌握用户动态,以此可以方便快捷且具有针对性地进行活动宣传,达到提高用户活跃度和忠诚度的目的。然而,很多企业的会员营销模式并未给企业带来预期的效益,会员制的发展面临着一定的挑战。高级别会员运营应该是企业在进行会员运营时的重点关注部分,大数据时代的技术特点为企业带来了新的运营工具和手段。利用一定的数据统计分析方法可以帮助企业实现顾客细分和影响因素分析,挖掘出用户消费数据所隐藏的潜在信息。企业据此可以审视自身在用户管理方面存在的问题和不足,进行调整和优化,从而打破高级别会员消费总金额的增长瓶颈,为企业带来更高效益。本文以某电子产品零售企业的黑钻会员消费数据为基础,根据这些数据的特点进行一定的统计分析,期望对该企业在对黑钻用户营销方面有所启发和帮助。首先对整体数据进行清洗、筛选、标准化等预处理工作,然后对该企业的黑钻会员消费数据进行描述性统计分析后利用RFM模型中的最近一次消费时间、消费频率、消费金额三项指标结合K-means聚类将黑钻会员分类,并结合层次分析法为每个类别用户进行打分排序后提出相应的营销策略。最后根据数据特点,针对用户价值这一指标做影响因素分析,利用SPSS将影响用户价值的8个因子做因子分析,然后结合因子分析结果利用Amos将这8个影响因子建立结构方程模型。对计算结果进行分析讨论后,建议企业结合用户分类制定“引导式”优惠券政策来刺激用户消费,提高用户消费频率和单用户毛利,并且建议企业将员工用户和“黄牛”用户标记出来,对其“量身定制”相应的运营政策。