在会员数据化运营和管理模型中，常见的有 会员细分化模型、会员使用价值度模型、会员人气值模型、会员流失预测分析模型、会员现状分析模型和 营销推广相对应预测分析模型。
会员细分模型经常用以总体会员的宏观经济性剖析和探寻，常见的细分化模型有：根据特性的方式 ，ABC归类和聚类分析法。
针对K平均值在运用时须要留意数据出现异常值，数据的异常能显著更改不同之处中间的间距，提早搞好数据解决。此外必须留意数据的出现异常量纲，不一样的纬度和自变量中间，假如存有数据量纲或是经营规模差别，必须归一化或是规范化。如订单金额在1-10W,订单信息量在1-1000，显著订单金额会是聚类分析的关键影响因素。优化算法可靠性、高效率和精确性主要表现非常好，算法复杂度是样本数*聚类分析数*梯度下降法频次，時间耗费会与样本数线性增长。可是应对真真正正大量数据（超过100W条，在100w条之内kmeans是比较好的挑选），結果延迟比较严重，这时可以应用Mini Batch Kmeans。
针对DBSCAN是根据相对密度的聚类分析，融入数据的遍布样子更广，特别是在针对非凸或是圈形，对噪声、单连通区域过虑效果非常的好。可是针对相对密度转变大，数据量大的的数据不太好，耗费运行内存，I/O耗费也大。
会员价值度是评定用户价值，是区别会员使用价值的关键模型和参照根据。也是点评营销推广作用的核心标准之一。常见的是RFM模型。
RFM模型是会员近期一次订购的時间，选购頻率和购入额度。经常用于做顾客分群或使用价值区别。运用于国际贸易（交易方式）的会员剖析。
RFM模型根据一个固定不动的时间点做模型剖析，今日做的跟7天内做的很有可能不一样。
会员活跃度是评定客户活跃性状况，是剖析会员情况的基本上模型之一。常见可是RFE模型。
RFE模型是会员近期一次浏览時间，浏览頻率和网页页面互动交流度。在RFE模型中，因为不规定产生买卖，因而可以做未产生登陆、申请注册等匿名用户个人行为价值分析还可以做实名认证客户的剖析。
模型常见来做客户的使用价值分群和价值区别。
会员流失预测模型用于预测分析客户是不是会流失，是做客户生命期管理方法的关键防止运用。主要因素是界定好处在哪种情况为流失。流失分永久和短暂性。
在解决该模型时，数据样版一定不是平衡的，针对流失会员的预估結果，获得几率輸出可以融合流失预测分析标识一起运用业务流程方可以根据几率再融合业务流程工作经验做分辨。
针对参与练习模型的层面自变量挑选，一定要融合业务流程工作经验，由于业务流程针对特殊情景的判定是危害练习模型和运用結果的主要因素之一。
键入数据必须包括转换前的个人行为数据。
会员流失预警信息模型并不是一次性的，是周期时间行眼界和运作，如每日、每星期，最少每月。
会员特征分析模型给予的結果可能是模糊不清的，也可能是确立的。
第一种是在没有早期工作经验或是特殊总体目标下开启的，期待根据总体现状分析会员全景图片。这时必须先归类，随后再根据类型剖析特点 。用以为经营给予进一步业务流程姿势，一般逐渐于数据工作项目或是业务流程针对数据主题风格先验缺乏经验的状况；
第二种是有确立方位的，期待寻找实现目标時间的会员特点。常见的办法是归类和关系。做为为经营下一步姿势立即接触点。
营销推广回应模型是对于活动营销进行的，选用一般是随机森林算法，普遍的有逻辑回归、svm算法，随机森林等。
根据营销推广相对应预测分析模型获得的結果一般涉及2个方位：
根据模型寻找最有可能形成选购转换方式的会员特点。如近期一次选购時间在3个月之内、会员级别在3级以上、总订单金额在3000、订单信息量超过10的顾客。根据这种标准可以从数据可中挑选对用的会员目录，并对会员推送活动营销。
根据模型预测分析很有可能造成的订单信息转换总数、转换率（如挑选超过10W,会出现4000个顾客造成变换化），及其转换客户的客单价，随后用订单金额*会员量大致算出产生会员能取得的营销推广收益。这种信息内容都能够作为活动营销方案提报的数据量化指标和資源申请办理的数据适用。
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