会员卡的静态数据，如年龄、性别、职业、单位邮编、单位地址。
会员卡的动态数据，如购物时间、购买商品种类、花费金额、购买频率，等等。
会员卡的级别状态，如VIP卡、金卡、银卡、普通会员卡，等等。会员积分系统
一、会员群体 基本信息分析和消费价值分析
基本信息分析：
如有效VIP男女比例，每年增减趋势；年龄比例、趋势等
消费价值分析：
1财富值：开卡率、会员卡总数、有效卡总数
2消费力：平均购买金额、平均购买数量、消费品类结构、VIP消费占比
3忠诚度：年月滚动流失率（流失率，如果一个零售品牌2010年6月底的有效VIP卡为6万张，而截止到2011年6月底有4万个顾客回来消费过，那12个月内的流失率就是33%。这个流失率是一个滚动概念，每个月都可以进行滚动分析，需要注意的是滚动的时间段务必统一。）、年月周回购频率（回购频率是指在一段时间内顾客平均回来购买的次数，而平均回头购买天数是指顾客平均多少天会来购买一次）、平均回购天数。会员积分系统
二、会员个体的数据分析：分级管理（明星、小息、负担）
指标：累计积分、忠诚度、消费能力
（未来的针对会员个体的数据分析方向应该是通过对个体的数据研究来指导企业人性化服务上面，需要我们能够比会员更了解他们自己。那时当顾客走进你的店铺的时候，店员的手上就已经拿到该顾客的购买习惯和偏好了，并且根据顾客的喜好也已经设计了好几套推荐方案。当你脱口而出顾客对服装款式和颜色的喜好时，顾客一定会被你折服的！）
“以客户为中心”的战略转变
1、对超市的消费者(会员)进行准确的多维度的有营销指导意义的划分，清楚掌握主要会员群体的不同的消费模式、消费特征和对超市的利润贡献程度，按照不同的战略目标，将有限的资源集中在那些最有价值的消费者(会员)群体上面，从而提高超市的营销效率和盈利水平。
2、对于有潜力的客户，通过数据挖掘分析，发现他们的消费潜力和提升空间，采取有针对性的相应的营销措施，提升这些消费者的消费金额和对超市的利润贡献，同时还能增加消费者对超市的好感、忠诚度和粘连度。
3、对于高价值高利润的客户，如何防止他们的流失?如何在流失的前期可以采取相应的措施加以积极挽留，从而大幅度降低此类客户的流失，数据挖掘可以通过分析建模，明确圈定最有可能流失的客户人群，提前预警，帮助超市保留核心会员消费者，降低流失的风险。会员积分系统
4、不同的促销手段、营销方式、奖励渠道，应该有各自不同的适应人群和特定消费者，如何优化营销效率，真正作到不同消费者收到的是他们最喜欢的营销的话语和渠道以及奖励，数据挖掘的“营销响应模型”可以有效提升营销活动的响应率和赢利回报。
5、什么样的不同类商品放在一起可以明显提高销售额，如何确定捆绑销售的具体策略和种类，“购物蓝分析”可以从成千上万的商品中发现最有价值的捆绑组合。
6、某特定商品的核心消费群体是什么样的特征和消费模式，如何通过精准的特征分析，满足这群核心群体并且有的放矢的有效复制更多的这样的优质客户?“核心消费者模型”可以有效提高营销效率和客户忠诚度。会员积分系统
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