我把会员运营的家底，开源了

会员运营这行有块三不管地带，做业务的嫌它是技术细节，做数据的嫌它是业务琐事，两边都懂的人当它是吃饭本事。

这块地里长的东西，我这几个月全部公开了。字段怎么定义、口径怎么算、看板怎么搭、整个体系怎么从零建起来，都在 GitHub 上。

我做用户运营 14 年，2022 年进了一家连锁餐饮企业，岗位说白了叫翻译官，数据跟运营之间的翻译官，在市场部底下给 CMO 做数据汇报，要求两头都会，既懂一线业务也能自己动手搭数据看板。

这个岗位让我看清了一堵墙。墙这边，店长、店员、做活动的运营心里有需求但讲不出来，说不清"我要一张什么样的表"，墙那边，数据分析师听不懂业务，一张看板来回沟通好几轮才能确认对方到底想看什么。我在中间当了几年传声筒，两边的话都学会了，这套家底就是在墙缝里一点一点攒出来的。

放上去的都是什么

一份餐饮数据公式库，9 个文件两千八百多行，把连锁餐饮算账的公式摊开了，复购率怎么算，跨天算和不跨天算是两条完全不同的曲线，不少公司自己都没分清，顾客按最近一次来店、来的频率、花的金额分成 8 类，每类配什么策略，连"一个字段里的 NULL、空字符串、写着 null 三个字母的字符串要分三种情况判断"这种最脏的坑都写进去了。

一本字段词典，比如"一个顾客到底怎么认"，会员卡号、微信 openid、支付宝 ID、云闪付 ID，优先级怎么排，这种东西没有教科书教，全是实战里磨出来的约定。

39 条生产环境数据流水线的索引清单，每条线的输入输出、节点结构都列了。再加一整套模拟数据中台，以一家虚构的咖啡连锁为例，25 条流水线、54 个数据集、12 张看板，从会员注册、顾客分层、私域转化漏斗一直到加盟商的单店经营报告，想知道一套会员数据体系从头到尾长什么样，直接翻。数据全部是模拟生成的，真实公司的品牌、表名、敏感字段都做了脱敏。

前两年老乡鸡把自家菜品的溯源报告放上了 GitHub，六百多页，大家说那是把菜谱开源了。菜谱告诉你一道菜怎么烧，我这套告诉你一家连锁餐厅的客人怎么数、账怎么算。

以前为什么看不到

开头说的三不管地带，做会员做私域的考核里没这一项，口径差一点活动照样发，不上心是自然的，做数据的值钱的手艺在引擎和架构上，这些业务琐事排不上号，两边都泡透的人本来就少，泡透了的大多把这当吃饭本事。

所以这些经验的存放方式一直是散在某些人的脑子里，锁在某些公司的内网文档里，人一走就没了。我入行的时候到处找过这样的东西，没找到，只能自己踩，一个口径一个口径地对。

为什么摊开

今年 5 月一场线下分享会上我说过一句话，你们踩过的坑总结的经验不叫私有，是群策群力。

这话不是唱高调，我是真这么算账的。

第一笔账，抖音刚起来那几年，手里有点行业干货的人一种选择是拿它偷偷接单赚点小钱，另一种是做成视频讲给所有人听。后来的事情是，讲出去的人拿到了粉丝拿到了更大的机会，藏着的人还是那点小钱。会员运营这行现在站在类似的位置上，这些散在各处的经验陆陆续续总会有人开源，区别只是谁先。

第二笔账是 AI 给的。代码越来越不值钱了，AI 一分钟能写一堆，但"复购到底该用哪个口径、哪个数会骗人"这种业务经验 AI 的训练数据里没有，只能从人的脑子里抽出来摊开放着，AI 才用得上。我在直播里演示过，用 AI 工具直接连上公司的 BI 数据库，50 分钟从头搭出一个能用的看板 demo，传统流程写需求文档找 IT 评估排期开发，一个月能上线就不错了。50 分钟的前提是 AI 拿得到现成的口径和公式，我把它们摊开，等于给后面所有想干这件事的人省掉我当年踩的那些坑。

我不是技术出身，代码是这两年跟着 AI 边问边学的，这套东西里不少写法懂行的工程师可能会觉得糙，但它的价值本来也不在代码，在那些字段和公式背后的业务判断。

东西在哪

仓库在 majia-huiyuan，MIT 协议随便用，还做了 AI 友好版，把地址扔给你的 AI 工具就能用。

做会员做私域的可以去看看你嘴里的"复购""留存"在数据里长什么样，做数据分析的可以看看你算的每个数在业务眼里意味着什么，公式直接抄表名换成你家的就行，哪怕你只是想从头理一遍自己公司的会员数据，也可以照着模拟中台那套结构一层一层搭。

哪条公式帮你避了坑，或者发现哪里写错了，去仓库提个 issue。