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CRM：衡量顧客終生價(jià)值

2007/01/24

　　哪些顧客關(guān)系值得維系，和按照終生價(jià)值來(lái)分配營(yíng)銷(xiāo)資源。哪些不值得，這是困擾大多數企業(yè)的一個(gè)難題。為此，很多企業(yè)不僅僅考慮顧客過(guò)去和現在為企業(yè)創(chuàng )造的利潤，還設法預測未來(lái)他們將為企業(yè)帶來(lái)的價(jià)值，并根據顧客全生命周期利潤和終生價(jià)值來(lái)分配營(yíng)銷(xiāo)資源。

　　顧客的終生價(jià)值

　　羅 伊·加德夫先生有一家經(jīng)營(yíng)郵購業(yè)務(wù)的公司，最近，為了節省開(kāi)支，他決定要砍去部分未來(lái)價(jià)值不高的顧客。市場(chǎng)分析人員交給了加德夫先生三類(lèi)顧客的名單：第一類(lèi)顧客在過(guò)去幾年內光顧過(guò)公司幾次，但是購買(mǎi)的數量極少;另一類(lèi)顧客只光顧過(guò)一次，但是一次購買(mǎi)的數量很大;第三類(lèi)顧客和公司有著(zhù)長(cháng)期的，但是零星的購買(mǎi)關(guān)系。

　　加德夫陷入了困境!究竟該砍掉哪一部分顧客呢?如何從這些資料中判斷顧客的未來(lái)價(jià)值呢?

　　企業(yè)實(shí)行客戶(hù)關(guān)系管理已經(jīng)有許多年的歷史了，現在他們在整理其客戶(hù)數據時(shí)經(jīng)常會(huì )遇到類(lèi)似的問(wèn)題。對付這種復雜而且日益突出的問(wèn)題，顧客終生價(jià)值”衡量方法就派上了大用場(chǎng)。

　　“顧客終生價(jià)值”(Cus tomer Lifetime Value)指的是每個(gè)購買(mǎi)者在未來(lái)可能為企業(yè)帶來(lái)的收益總和。賓夕法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院的彼得·費德教授在他的論文《從顧客的購買(mǎi)歷史來(lái)衡量顧客價(jià)值，可能帶來(lái)管理推論偏見(jiàn)》中指出：對于大多數企業(yè)來(lái)說(shuō)，他們主要的營(yíng)銷(xiāo)策略就是要不斷地考慮，到底哪些客戶(hù)關(guān)系值得企業(yè)維持，哪些不值得。因此，營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)理需要對顧客數據進(jìn)行更加精細的研究，更加精確地測量出顧客終生價(jià)值。”

　　其實(shí)仔細分析加德夫的顧客，可以按照單次交易收益和重復交易次數，大致將他們分成四個(gè)類(lèi)別，分別是：1.黃金顧客。愿意與企業(yè)建立長(cháng)期互利互惠關(guān)系，每次交易都能為企業(yè)帶來(lái)收益;2.流星顧客。喜歡不斷嘗試新的選擇，并不總與該企業(yè)交易，但每次交易都能為企業(yè)帶來(lái)一定的收益;3.小溪顧客。顧客愿意與企業(yè)建立長(cháng)期的業(yè)務(wù)關(guān)系，但每次交易都只能為企業(yè)帶來(lái)較小的收益;4.負擔顧客。有些顧客在眾多企業(yè)中比較選擇，只在企業(yè)為吸引顧客將價(jià)格壓到極低甚至是負收益時(shí)才與企業(yè)交易。

　　倫敦商學(xué)院的高級研究員Tim Ambl-er最近的研究表明，很多大企業(yè)已經(jīng)開(kāi)始計算單個(gè)顧客或某個(gè)細分市場(chǎng)未來(lái)30年的顧客收益率了。他們按照顧客終生的價(jià)值來(lái)分配企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)資源，使得企業(yè)的營(yíng)銷(xiāo)經(jīng)費得到更好的利用。如同某種產(chǎn)品一樣，顧客對于企業(yè)利潤的貢獻也可以分為導入期、快速增長(cháng)期、成熟期和衰退期。對于那些終生價(jià)值很低的顧客，企業(yè)基本上不會(huì )對他們進(jìn)行投資，讓他們自己慢慢地退出。

　　但是，很多企業(yè)卻認為顧客終生價(jià)值非常難以捉摸，首先，它非常難以準確地測量與計算，其次，它非常難以應用。要預測顧客會(huì )和公司能保持多長(cháng)時(shí)間的關(guān)系，以及他們的“成長(cháng)性”，的確不是一件簡(jiǎn)單的事情。

　　解析顧客終生價(jià)值

　　每個(gè)客戶(hù)的價(jià)值都由三部分構成：歷史價(jià)值(到目前為止已經(jīng)實(shí)現了的顧客價(jià)值)、當前價(jià)值(如果顧客當前行為模式不發(fā)生改變的話(huà)，將來(lái)會(huì )給公司帶來(lái)的顧客價(jià)值)和潛在價(jià)值(如果公司通過(guò)有效的交叉銷(xiāo)售可以調動(dòng)顧客購買(mǎi)積極性，或促使顧客向別人推薦產(chǎn)品和服務(wù)等，從而可能增加的顧客價(jià)值)。

　　分析顧客終生價(jià)值的主要步驟包括：

　　1.收集顧客資料和數據

　　公司需要收集的基本數據包括個(gè)人信息(年齡、婚姻、性別、收入、職業(yè)等)、住址信息(區號、房屋類(lèi)型、擁有者等)、生活方式(愛(ài)好、產(chǎn)品使用情況等)、態(tài)度(對風(fēng)險、產(chǎn)品和服務(wù)的態(tài)度，將來(lái)購買(mǎi)或推薦的可能)、地區(經(jīng)濟、氣候、風(fēng)俗、歷史等)、客戶(hù)行為方式(購買(mǎi)渠道、更新、交易等)、需求(未來(lái)產(chǎn)品和服務(wù)需求等)、關(guān)系(家庭、朋友等)。這些數據以及數據隨著(zhù)時(shí)間推移的變化都將直接影響顧客的終生價(jià)值。

　　2.定義和計算終生價(jià)值

　　終生價(jià)值包括或影響終生價(jià)值的主要因素是：所有來(lái)自顧客初始購買(mǎi)的收益流，所有與顧客購買(mǎi)有關(guān)的直接可變成本，顧客購買(mǎi)的頻率，顧客購買(mǎi)的時(shí)間長(cháng)度，顧客購買(mǎi)其他產(chǎn)品的喜好及其收益流，顧客推薦給朋友、同事及其他人的可能、適當的貼現率。

　　3.顧客投資與利潤分析

　　可以直接基于交易成本或資金投入進(jìn)行計算，或者根據過(guò)去類(lèi)似客戶(hù)的行為模式，利用成熟的統計技術(shù)預測客戶(hù)將來(lái)的利潤。

　　國外的汽車(chē)業(yè)早已進(jìn)入了“潛在顧客終生價(jià)值”管理營(yíng)銷(xiāo)時(shí)代，他們是這樣計算顧客的終生價(jià)值的：他們把每位上門(mén)顧客一生所可能購買(mǎi)的汽車(chē)數，乘上汽車(chē)的平均售價(jià)，再加上顧客可能需要的零件和維修服務(wù)而得出這個(gè)數字。他們甚至更精確地計算出加上購車(chē)貸款所帶給公司的利息收入。通過(guò)這樣的計算，一個(gè)忠誠顧客終生平均可以為公司帶來(lái)40萬(wàn)美元的收入。

　　為了最大程度地發(fā)掘顧客的終生價(jià)值，豐田汽車(chē)信奉的是“我們不是在賣(mài)汽車(chē)，而是在幫助顧客買(mǎi)汽車(chē)”的經(jīng)營(yíng)理念，推出了“保姆式”的服務(wù)計劃。美國卡迪拉克想得更周到，在他的每一個(gè)汽車(chē)維修點(diǎn)都已備好車(chē)，只要他的用戶(hù)車(chē)一壞，即可把壞的車(chē)放下，開(kāi)走備用車(chē);待用戶(hù)的壞車(chē)一修好，馬上開(kāi)到你的門(mén)上去，一點(diǎn)也不耽誤用戶(hù)的時(shí)間。

　　4.顧客分組

　　從第三個(gè)步驟中，企業(yè)可以看出如何在顧客終生價(jià)值中贏(yíng)得最大的利潤，隨后企業(yè)可以根據這些數據將顧客分成具有不同特征、不同行為模式和不同需求的組。比如說(shuō)企業(yè)可以用聚類(lèi)分析法將顧客分成苛刻的顧客、猶豫不決的顧客、節儉的顧客和久經(jīng)世故的顧客，根據每個(gè)組制定相應的措施。

　　5.開(kāi)發(fā)相應的營(yíng)銷(xiāo)戰略

　　衡量“顧客終生價(jià)值”的目的不僅僅是確定目標市場(chǎng)和認知消費者，而是要設計出能吸引他們的交叉銷(xiāo)售方法(Cros s-Selling)、向上銷(xiāo)售方法(Up-Selling)、附帶銷(xiāo)售方法(Add-on Selling)、多渠道營(yíng)銷(xiāo)

　　(Multi-Channel Marketing)和其他手段。這些手段都能夠幫助企業(yè)運用RFM(見(jiàn)相關(guān)鏈接)模式來(lái)提高客戶(hù)的價(jià)值，盡可能地將客戶(hù)的潛力開(kāi)發(fā)出來(lái)。

　　測量顧客終生價(jià)值的方法

　　顧客終生價(jià)值的復雜性和變化性，使得采用何種方法準確地測量和計算成為了企業(yè)面臨的最大挑戰之一。目前，比較流行和具有代表性的顧客終生價(jià)值預測方法為DWYER方法和顧客事件預測法。

　　DWYER方法

　　1985年，J acks on根據顧客購買(mǎi)行為的差異，把工業(yè)客戶(hù)分為兩大類(lèi)：永久流失型和暫時(shí)流失型。永久流失型指的是這樣一類(lèi)客戶(hù)，他們要么把其業(yè)務(wù)全部給予現在的供應商，要么完全流失給與另一供應商。這類(lèi)客戶(hù)這樣做的原因是，或者其業(yè)務(wù)無(wú)法分割，只能給予一個(gè)供應商;或者其業(yè)務(wù)轉移成本很高，一旦將業(yè)務(wù)給予某供應商則很難轉向其他供應商。這種客戶(hù)一旦流失，便很難再回來(lái)，故稱(chēng)之為“永久流失”客戶(hù)。

　　暫時(shí)流失型指的是這樣一類(lèi)客戶(hù)，他們將其業(yè)務(wù)同時(shí)給予多個(gè)供應商，每個(gè)供應商得到的只是其總業(yè)務(wù)量的一部分(一份)。這類(lèi)客戶(hù)的業(yè)務(wù)轉移成本低，他們可以容易地在多個(gè)供應商之間轉移業(yè)務(wù)份額，有時(shí)可能將某供應商的份額削減到零，但對該供應商來(lái)說(shuō)不一定意味著(zhù)已經(jīng)失去了這個(gè)客戶(hù)，客戶(hù)也許只是暫時(shí)中斷購買(mǎi)，沉寂若干時(shí)間后，有可能突然恢復購買(mǎi)，甚至給予更多的業(yè)務(wù)份額。

　　1997年DWYER將J acks on的客戶(hù)分類(lèi)應用到了直效營(yíng)銷(xiāo)中，他根據兩類(lèi)客戶(hù)的行為特征差異，開(kāi)發(fā)了兩個(gè)分別針對這兩類(lèi)客戶(hù)的預測模型——適用于永久流失客戶(hù)的客戶(hù)保持模型(Cus tomer Retenti-on Model)和適用于暫時(shí)流失客戶(hù)的客戶(hù)轉移模型(Cus tomer Mig ration Model)。但是DWYER方法的缺陷是，它只能預測一組客戶(hù)的終生價(jià)值或每個(gè)客戶(hù)的平均終生價(jià)值，無(wú)法具體評估某個(gè)客戶(hù)對于公司的終生價(jià)值。

　　顧客事件預測法

　　利用“顧客事件”的概念預測未來(lái)的顧客終生價(jià)值是一般營(yíng)銷(xiāo)領(lǐng)域比較常用的方法，一些咨詢(xún)公司，如Qube Cons ulting Limited甚至推出了基于這種方法的預測軟件。這種方法主要是針對每一個(gè)客戶(hù)，預測一系列事件發(fā)生的時(shí)間，并向每個(gè)事件分攤收益和成本，從而為每位顧客建立一個(gè)詳細的利潤和費用預測表。

　　顧客事件預測可以說(shuō)是為每一個(gè)顧客建立了一個(gè)盈虧賬號，顧客事件檔案越詳細，與事件相關(guān)的收益和成本分攤就越精確，預測的準確度就越高。

　　但是，顧客未來(lái)事件預測的精準度并不能完全保證，主要有兩個(gè)原因。其一，預測依據的基礎數據不確定性很大，顧客以后的變數、企業(yè)預計的資源投入和顧客保持策略，以及環(huán)境變數等都具有很多不確定性。其二，預測的過(guò)程不確定性很大，整個(gè)預測過(guò)程是一個(gè)啟發(fā)式的推理過(guò)程，涉及大量的判斷，需要預測人員具有豐富的經(jīng)驗，所以預測過(guò)程和預測結果因人而異。

　　顧客終生價(jià)值對營(yíng)銷(xiāo)政策的影響

　　Harrahs娛樂(lè )集團的賭場(chǎng)業(yè)務(wù)可以算是顧客終生價(jià)值的一個(gè)成功案例。他們從收集到的客戶(hù)信息中計算出“某位顧客會(huì )在何時(shí)光顧賭場(chǎng)，他進(jìn)門(mén)后首先會(huì )去哪個(gè)游戲機前，他在不同的賭桌前將停留多久，他隨著(zhù)時(shí)間的推移消費習慣有何改變等等。”Harrahs會(huì )根據這些信息來(lái)優(yōu)化場(chǎng)地布置和人員分配，調整賭博游戲。

　　醫藥行業(yè)和信用卡行業(yè)等服務(wù)業(yè)從顧客終生價(jià)值中獲益更大。因為對于這些行業(yè)來(lái)說(shuō)，顧客隨著(zhù)時(shí)間的推移，需求和消費行為可能會(huì )發(fā)生巨大的變化。有的顧客目前的購買(mǎi)量較大，但不一定在未來(lái)具有增長(cháng)潛力;有的顧客目前的購買(mǎi)量很小，但是未來(lái)的潛力驚人。

　　沃頓商學(xué)院營(yíng)銷(xiāo)學(xué)教授大衛·貝爾和他的同事認為，對于那些獲得新顧客和維護客戶(hù)關(guān)系成本較高的行業(yè)，顧客終生價(jià)值特別有意義，例如金融服務(wù)行業(yè)、航空業(yè)和酒店業(yè)。貝爾還解釋說(shuō)：當企業(yè)是運用‘不對稱(chēng)的分配體系’(Skewed Dis tributi-on)來(lái)處理業(yè)務(wù)時(shí)，顧客終生價(jià)值就更加有用了。以酒店行業(yè)為例，一小部分客戶(hù)推動(dòng)了企業(yè)的大部分業(yè)務(wù)，因此企業(yè)可以通過(guò)獎賞和激勵手段來(lái)影響他們的消費行為;航空公司可以給一部分顧客免費升艙，這對于顧客來(lái)說(shuō)受益很大，但其實(shí)企業(yè)付出的代價(jià)很小。”

　　貝爾教授還補充，按照顧客終生價(jià)值來(lái)收集客戶(hù)資料和數據可以為企業(yè)帶來(lái)一些特別的好處，比如企業(yè)或企業(yè)聯(lián)盟可以挑選出他們覺(jué)得最具潛力的顧客，并對他們交叉銷(xiāo)售其他相關(guān)產(chǎn)品和服務(wù);按照顧客終生價(jià)值分配營(yíng)銷(xiāo)資源能夠大大節約企業(yè)的經(jīng)費，甚至可以根據顧客終生價(jià)值的預測來(lái)修正企業(yè)的產(chǎn)品和營(yíng)銷(xiāo)組合。

　　例如加拿大的Sears連鎖零售集團，在對他們的顧客數據庫進(jìn)行整理分類(lèi)，研究消費者購買(mǎi)行為和購買(mǎi)潛力時(shí)發(fā)現：只通過(guò)郵寄目錄購物的消費者平均每年的購買(mǎi)金額為492美元，只通過(guò)商場(chǎng)購買(mǎi)的消費者平均每年的購買(mǎi)金額為1020美元。而令他們吃驚的是，那些既通過(guò)郵寄目錄同時(shí)也親自前往商場(chǎng)采購的顧客，平均每年的購買(mǎi)金額為1883美元。這個(gè)發(fā)現使得加拿大Sears的管理者決定調整他們的營(yíng)銷(xiāo)戰略。他們在所有連鎖店的入口、出口、顧客流通量比較大的地方和收銀臺旁邊都擺放了精美的郵寄目錄和郵寄訂單。這個(gè)小小的舉動(dòng)第一年就使得公司的銷(xiāo)售額增長(cháng)了2.5億美元!

　　然而，目前預測顧客終生價(jià)值的模型和準確性仍然是營(yíng)銷(xiāo)研究的一個(gè)難題，雖然很多商學(xué)院的專(zhuān)家提供了各種詳細復雜的方法，預測的模型越來(lái)越復雜，需要考慮的變量越來(lái)越多，但是還沒(méi)有一種方法能稱(chēng)得上非常客觀(guān)、精確。而如何利用顧客終生價(jià)值進(jìn)行交叉銷(xiāo)售和向上銷(xiāo)售也成為了營(yíng)銷(xiāo)界近年來(lái)的一個(gè)熱點(diǎn)。

　　最近，沃頓商學(xué)院的Fader教授在其和同事合作的研究中指出，將顧客終生價(jià)值模型過(guò)于復雜化也是一種不正常的趨勢，對企業(yè)并沒(méi)有什么好處。嘗試用消費者購買(mǎi)的時(shí)間(Recency)和購買(mǎi)頻率(Frequ-ency)這樣的簡(jiǎn)單易得的數據來(lái)作為預測標準，有時(shí)候反而能夠得到較為準確的預測結果。M

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　　RFM模式

　　RFM是客戶(hù)關(guān)系管理的一種分析模式。在RFM模式中，R(Recency)表示客戶(hù)最近一次購買(mǎi)的時(shí)間有多遠，F(Frequency)表示客戶(hù)在最近一段時(shí)間內購買(mǎi)的次數，M(Monetary)表示客戶(hù)在最近一段時(shí)間內購買(mǎi)的金額。一般的分析型CRM著(zhù)重在對于客戶(hù)貢獻度的分析，RFM則強調以客戶(hù)的行為來(lái)區分客戶(hù)。

　　RFM非常適用于生產(chǎn)多種商品的企業(yè)，而且這些商品單價(jià)相對不高，如消費品、化妝品、小家電等;它也適合在一個(gè)企業(yè)內只有少數耐用品，但是該商品中有一部分屬于消耗品，如復印機、打印機等;RFM對于加油站、旅行保險、運輸、快遞、快餐店、KTV等也很適合。

　　RFM可以用來(lái)提高客戶(hù)的交易次數。DM常常一次寄發(fā)成千上萬(wàn)封郵購清單，其實(shí)這是很浪費錢(qián)的。根據統計，如果將所有R的客戶(hù)分為五級，最好的第五級回函率是第四級的三倍，因為這些客戶(hù)剛完成交易不久，所以會(huì )更注意同一公司的產(chǎn)品信息。如果用M來(lái)把客戶(hù)分為五級，最好與次好的平均回復率，幾乎沒(méi)有顯著(zhù)差異。

　　有些人會(huì )用客戶(hù)絕對貢獻金額來(lái)分析客戶(hù)是否流失，但是絕對金額有時(shí)會(huì )曲解客戶(hù)行為。因為對不同產(chǎn)品的促銷(xiāo)會(huì )有不同的折扣。企業(yè)用R、F的變化，可以推測客戶(hù)消費的異動(dòng)狀況，根據客戶(hù)流失的可能性，列出客戶(hù)，再從M(消費金額)的角度來(lái)分析，就可以把重點(diǎn)放在貢獻度高且流失機會(huì )也高的客戶(hù)上，重點(diǎn)拜訪(fǎng)或聯(lián)系，以最有效的方式挽回更多的商機。

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