拉卡拉智能POS机：商家联盟（异业联盟）的三大行业应用场景

投稿用户 • 2023年4月14日 am11:54 • 行业动态 • 阅读 136

商家联盟（异业联盟）的三大行业应用场景

“ 商家联盟 ”是一种着力于本地生活的商业模式，又名“异业联盟”，顾名思义就是把跨行业、多商家联合起来，会员只需使用一张联盟会员卡，便可在所有的联盟商家内消费，享受会员折扣并能够获得统一的奖励。

商家联盟是指某一区域通过组织运营商为了达到某种商业目的而组织起来的一个商业联盟体系。在这个商家联盟体系之内，实现了会员资源共享、合作共赢为目的，达到会员刷卡消费一卡通，走到哪儿，哪里就可以刷卡消费打折积分。

对会员来讲，会员享受了一定的折扣和优惠；对商家来讲扩大了商家品牌知名度，提高了客流量，降低了推广成本。

通常以运营商为中心，负责发起、运营、管理区域代理商、联盟商家和会员，从而实现自己的商业目的，运营商最终也是为了盈利，通过设置一定的积分、打折、消费、结算返利等规则最终实现自己的盈利。商家联盟，也叫异业联盟、百业联盟、通用积分联盟、积分联盟、商业联盟、消费联盟、消费一卡通、一卡通会员消费系统等，有多种说法。

商家联盟的行业应用场景

1、本地生活服务平台

基于本地商家，构建多元化、开放式的一站式本地服务平台。同时开展深度异业营销活动，打造本地生活私域流量池，降低渠道成本；

2、行业联盟平台

通过不同地区或合作等方式联合同行业商家，打破用户增长瓶颈，增强联盟商家影响力，同时促进行业向更加规范化、品质化方向发展；

3、社区生态解决方案

结合社区社群生态，提供线上线下一体化体验；运用联盟卡会员打通社区商家与线上平台，形成社区商家联盟。

对于商家联盟其实对于很多客户来说并不陌生，像一些大型的商场、购物街、美食街其实都是属于商家联盟，商家联盟会员卡系统顾名思义就是一卡通用，会员凭借一张会员卡可以在联盟各个商家中进行消费，会员拿着一张会员卡，可以在当地，一个区域，一个城市，全省乃至全国任何一个商家去消费，会员消费之后可以获得积分，那么这个积分怎么用呢？会员积分可以低现，会员积分可以兑换礼品；我们的商家联盟会员卡管理系统是线上线下结合的，线下就是按照我们上面所说的会员直接持卡消费，在线上就是在微信商城、PC端商城进行消费，同样积分也是可以通用的。

在商家联盟中会员卡其实有实体会员卡和微信会员卡，实体会员卡很多情况下都是总部统一发放的，会员持卡消费享受会员权益；还有一种是电子会员卡也就是微信会员，这种是基于微信第三方平台，可以通过微信公共号或者小程序的方式来实现，会员直接扫码就可以注册成为会员，会员不管是到哪个联盟商家去消费，只要打开手机出示微信会员或者在微信里面打来卡包，出示会员编码即可支付，同时通过这样的方式商家还可以在微信平台上面去发布一些优惠政策给会员，这样有利于拉动会员量、促成会员的二次消费，提升回头率。

商家联盟两种形态

1、同行业跨地区

适用于行业属性倾向比较重，而地域属性比较清的平台，如旅游、票务、游乐场等行业的联盟卡，

2、同地区跨行业

适用于打造城市商业联盟、城市商圈平台，消费者可持卡在各联盟商户通用消费、享受折扣。

会员体系；一卡通用，实现会员共享、资源整合

1、培养用户习惯

引导用户开通会员，会员折扣锁住用户，培养联盟忠实用户

2、裂变分享

联盟会员可分享裂变，锁定关系共享权益

3、联盟权益

线上平台开通权益，线下门店消费

POS机费率

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扩展资料：

相比较对未知“惊喜”的探索，对未知风险的警惕显得更为重要。当竞争数据化，不再是去看对手做了什么事，而是从那些“微声音”中感受危机，例如，以前A公司的消费者，有10%是先去B公司看看后再来A公司的，现在这个比例变成了30%，说明B公司的影响力比以前大，一旦B公司策略有变化，对于A公司便是危险。所以，需要用一些非结构化的数据不断补充，这就是大数据的范畴。

除此之外，SNS、百度这类的社会数据也是很大一块非结构化的数据。这些社会数据不单只是用来评价公司口碑的好坏，同样能帮助公司进行一些决策，只是一直没有找到这个连接点。

表面上，这套框架已经很全面，但是尽管第五个申请POS机元素没有加入，可运营的能力还是极低。所谓的第五元素便是人，当不同的用户群走进去后，整套框架立刻变得千变万化。

在蛛丝马迹中找数据

在商业环境中的企业，究竟应该收集什么数据，哪些数据对企业重要，这个数据究竟是社会数据、竞争数据、交互数据还是经营数据，这些都需要思考。

事实上，不少公司在收集数据上存在问题。如果早上8点你在A路上，觉得特别堵，怎么解释那条路那天特别堵呢？必须收集与A路相邻相交的各条路的情况，如果这些周边数据不收集，只关注了一个数据，是没法验证A路堵车原因的。

这就是说，数据收集过程是没有边界的，不可能因为大数据的关系，什么数据都去收集，但一些关键性的核心数据以及周边数据必须收集，否则一旦错过，就没有机会。

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