值的会员信息，是应该优先考虑并去解决的问题。之前的会员庞大的信息分散在各个渠道，彼此割裂，没有进行有效的深度挖掘，致使没有
起到对业务的支持作用。会员信息是企业的重要核心资产之一，这是所有零售企业的共识。现在的会员已经不是过去的一个简单概念，新零售时代会员是一个更加泛化的概念，这其中不仅包括有忠诚用户，也会包含有兴趣人群，即潜在用户等。九阳把不同渠道的全部上线的会员中心信息打通，重新统一规划了以前的分散积分规则和等级设定，会员的权益得到了全部渠道的贯通，企业的可以通过数据中心对会员的管理与各类需求的洞察，会员信息重新整合后，九阳发现会员购买的商品平均单价是非会员的2-3倍；会员购物频次是非会员的1.8倍，并且这些会员会购买更多、更高的商品。要如何维护好这些留存会员；要如何设定维护的周期等问题，企业通过数据分析发现，会员的品牌复购期大概是1～3个月，基于全面的数据分析，九阳会在不同时期发起会员促销行动，在会员的复购周期内对其多次触达，以特色的差异化服务巩固这些会员对品牌的黏性。除了会员数据中心的建设，在订单数字化的方面，也进行了数智化改进。正在构建的订单
数据中心是主要考虑的是升级全渠道的效率，要实现电商订单和线下商铺订单统一到订单数据中心中并同时和库存连接，实现订单的全渠道发货。举例说明一下，消费者在京东下单，订单分给经销商的仓库，但商品所在的仓库和消费者的收货地址不一定是最优匹配，比如，消费者在北京下单，经销商在成都，如果由经销商当地库房发货，而没有选择北京仓库，那么商品的周转效率就会很低。订单数据中心就会自动盘点所有地区的库房，计算周转率，最终实现和消费者最优匹配的经销商库房衔接，以此来提高消费者的购物体验。
数据中心是企业管理者最重视的信息，用户数据中蕴含着丰富的价值，在现在的流量化时代日益凸显，市场竞争除了需要增加用户数量，更重要的是要对现有用户的精细化运营，在这些众多的客户数据中，企业会在意哪些方面，用户数量多少？忠诚用户有多少？品牌的复购率如何？哪类商品有明显的购买倾向？对于九阳来说，20多年的发展不仅仅有技术和品牌效应的积累，还有大量宝贵的用户数据，之前这些分散的碎片化信息被重新整理和深度分析。挖掘出数据中蕴含的潜在信息，九阳就能运用这些信息使得精准营销成为可能。
