客户的终生价值(二)

客户的终生价值(二)：DWYER方法

1985年，Jackson根据顾客购买行为的差异，把工业客户分为两大类:永久流失型和暂时流失型。永久流失型指的是这样一类客户，他们要么把其业务全部给予现在的供应商，要么完全流失给与另一供应商。这类客户这样做的原因是，或者其业务无法分割，只能给予一个供应商;或者其业务转移成本很高，一旦将业务给予某供应商则很难转向其他供应商。这种客户一旦流失，便很难再回来，故称之为“永久流失”客户。

暂时流失型指的是这样一类客户，他们将其业务同时给予多个供应商，每个供应商得到的只是其总业务量的一部分(一份)。这类客户的业务转移成本低，他们可以容易地在多个供应商之间转移业务份额，有时可能将某供应商的份额削减到零，但对该供应商来说不一定意味着已经失去了这个客户，客户也许只是暂时中断购买，沉寂若干时间后，有可能突然恢复购买，甚至给予更多的业务份额。

1997年DWYER将J acks on的客户分类应用到了直效营销中，他根据两类客户的行为特征差异，开发了两个分别针对这两类客户的预测模型——适用于永久流失客户的客户保持模型(Cus tomer Retenti-on Model)和适用于暂时流失客户的客户转移模型(Cus tomer Mig ration Model)。但是DWYER方法的缺陷是，它只能预测一组客户的终生价值或每个客户的平均终生价值，无法具体评估某个客户对于公司的终生价值。

客户的终生价值(二)：顾客事件预测法

利用“顾客事件”的概念预测未来的顾客终生价值是一般营销领域比较常用的方法，一些咨询公司，如Qube Cons ulting Limited甚至推出了基于这种方法的预测软件。这种方法主要是针对每一个客户，预测一系列事件发生的时间，并向每个事件分摊收益和成本，从而为每位顾客建立一个详细的利润和费用预测表。

顾客事件预测可以说是为每一个顾客建立了一个盈亏账号，顾客事件档案越详细，与事件相关的收益和成本分摊就越精确，预测的准确度就越高。

但是，顾客未来事件预测的精准度并不能完全保证，主要有两个原因。其一，预测依据的基础数据不确定性很大，顾客以后的变数、企业预计的资源投入和顾客保持策略，以及环境变数等都具有很多不确定性。其二，预测的过程不确定性很大，整个预测过程是一个启发式的推理过程，涉及大量的判断，需要预测人员具有丰富的经验，所以预测过程和预测结果因人而异。

客户的终生价值(二)：顾客终生价值对营销政策的影响

Harrah''s娱乐集团的赌场业务可以算是顾客终生价值的一个成功案例。他们从收集到的客户信息中计算出“某位顾客会在何时光顾赌场，他进门后首先会去哪个游戏机前，他在不同的赌桌前将停留多久，他随着时间的推移消费习惯有何改变等等。”Harrah''s会根据这些信息来优化场地布置和人员分配，调整赌博游戏。

医药行业和信用卡行业等服务业从顾客终生价值中获益更大。因为对于这些行业来说，顾客随着时间的推移，需求和消费行为可能会发生巨大的变化。有的顾客目前的购买量较大，但不一定在未来具有增长潜力;有的顾客目前的购买量很小，但是未来的潜力惊人。

沃顿商学院营销学教授大卫·贝尔和他的同事认为，对于那些获得新顾客和维护客户关系成本较高的行业，顾客终生价值特别有意义，例如金融服务行业、航空业和酒店业。贝尔还解释说:当企业是运用‘不对称的分配体系’(Skewed Dis tributi-on)来处理业务时，顾客终生价值就更加有用了。以酒店行业为例，一小部分客户推动了企业的大部分业务，因此企业可以通过奖赏和激励手段来影响他们的消费行为;航空公司可以给一部分顾客免费升舱，这对于顾客来说受益很大，但其实企业付出的代价很小。”

贝尔教授还补充，按照顾客终生价值来收集客户资料和数据可以为企业带来一些特别的好处，比如企业或企业联盟可以挑选出他们觉得最具潜力的顾客，并对他们交叉销售其他相关产品和服务;按照顾客终生价值分配营销资源能够大大节约企业的经费，甚至可以根据顾客终生价值的预测来修正企业的产品和营销组合。

例如加拿大的Sears连锁零售集团，在对他们的顾客数据库进行整理分类，研究消费者购买行为和购买潜力时发现:只通过邮寄目录购物的消费者平均每年的购买金额为492美元，只通过商场购买的消费者平均每年的购买金额为1020美元。而令他们吃惊的是，那些既通过邮寄目录同时也亲自前往商场采购的顾客，平均每年的购买金额为1883美元。这个发现使得加拿大Sears的管理者决定调整他们的营销战略。他们在所有连锁店的入口、出口、顾客流通量比较大的地方和收银台旁边都摆放了精美的邮寄目录和邮寄订单。这个小小的举动第一年就使得公司的销售额增长了2.5亿美元!

然而，目前预测顾客终生价值的模型和准确性仍然是营销研究的一个难题，虽然很多商学院的专家提供了各种详细复杂的方法，预测的模型越来越复杂，需要考虑的变量越来越多，但是还没有一种方法能称得上非常客观、精确。而如何利用顾客终生价值进行交叉销售和向上销售也成为了营销界近年来的一个热点。

最近，沃顿商学院的Fader教授在其和同事合作的研究中指出，将顾客终生价值模型过于复杂化也是一种不正常的趋势，对企业并没有什么好处。尝试用消费者购买的时间(Recency)和购买频率(Frequ-ency)这样的简单易得的数据来作为预测标准，有时候反而能够得到较为准确的预测结果。

客户的终生价值(二)：相关链接:RFM模式

RFM是客户关系管理的一种分析模式。在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M(Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。

RFM非常适用于生产多种商品的企业，而且这些商品单价相对不高，如消费品、化妆品、小家电等;它也适合在一个企业内只有少数耐用品，但是该商品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机等;RFM对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV等也很适合。

RFM可以用来提高客户的交易次数。DM常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。根据统计，如果将所有R的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。

有些人会用客户绝对贡献金额来分析客户是否流失，但是绝对金额有时会曲解客户行为。因为对不同产品的促销会有不同的折扣。企业用R、F的变化，可以推测客户消费的异动状况，根据客户流失的可能性，列出客户，再从M(消费金额)的角度来分析，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以最有效的方式挽回更多的商机。

客户的终生价值(一)

客户的终生价值(二)

来源：中国品牌营销管理网