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客户关系管理的15个模型总结(上)

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对于ToB产品,仅仅基于用户需求来设计产品架构是远远不够的。B端产品服务的是有着几年,甚至几十年管理积淀的企业,必须依靠一定的理论知识来支撑系统的设计规划。

上篇文章《CRM系统的整体功能设计》基于用户需求,构建出一个涵盖营销管理、销售过程管理和售后管理的CRM系统。本文采用“1个理论+n个模型”的文章结构,从客户关系管理相关的理论研究入手,结合软件开发特点,总结出15个客户关系管理模型,以便对CRM系统的设计规划作重要参考。

一、客户资产理论

“客户资产”这一概念源于哈佛商业评论在1996年刊登的一篇文章《用客户资产进行营销管理》,文章称:全美第二大服装零售商Lands’End和麦当劳都明确提出,其营销目标是要保持客户而不是卖出产品;企业业绩增长被解释为“得到客户并且保持客户”,以便获得客户全部潜在价值。

客户资产理论鼓励把客户当作当前和未来的现金流来源。其诞生的背景是,销售被视为一种产品导向、离散交易的推介行为。直至今天,我们仍然可以看到有类似的销售行为——忽悠一个是一个,完全不考虑售出后的服务和有可能的二次销售,这就相当于切断了企业“未来的现金流”来源。

理解“客户资产”必须站在相对宏观的角度,它对CRM系统的理论支撑在于:

  • 客户是企业的一部分资产(无形资产),扩充客户数量就是扩充企业资产;
  • 客户质量越高,这份资产越保值,业绩越容易得到持续提升;
  • 这份资产是会动态变化的,正确、持续地维护客户关系可以实现资产增值。

模型1:客户资产的空间组成

客户资产=客户价值的总和。客户价值主要包含5个方面,下图已有备注说明:

应用:

客户档案卡:将客户档案卡视为企业的一项无形资产,档案卡的系信息设计中要包含以上五种价值要素。

模型2:客户资产的时间组成

客户资产的空间组成和时间组成的关系是相互包含的,例如市场价值有历史的、当前的和未来的,历史价值也包含市场、规模、品牌等等。

这里要注意,评价客户资产规模需要引入一定的成本概念,例如营销投入成本、销售支持成本、跟进时间成本等等,避免盲目投入成本而收获不到相应的客户资产。

应用:

销售业绩预测:基于已有销售数据对未来的业绩进行趋势判断;

销售建议:根据客户当前的价值,结合客户关系管理模型,为实现客户价值增值提供智能化建议。

二、客户价值理论

客户价值理论曾被美国服务管理研究学者V.Zeithaml称作“客户可感知价值理论”,即客户通过权衡可感知的利益或服务,对产品或服务作出的总体评价;也被美国“现代营销学之父”菲利普·科特勒称为“客户让渡价值”,意思是总顾客价值与总顾客成本之差,他强调的价值包含产品质量、响应速度、企业形象等等。

这两个概念都是站在客户角度对企业一方的要求。

1994年,中国学者王海洲从企业角度提出客户价值理论,即上一节<客户资产理论>中提到的5个价值指标:市场价值、规模价值、品牌价值、信息价值,网络价值。

模型3:客户价值模型

客户资产是企业宏观意义上的客户价值的总和,而客户价值是对市场价值、规模价值、品牌价值等价值要素的抽象。即:客户资产=总客户价值=多个客户的(市场价值+规模价值+品牌价值+信息价值+网络价值)。

(1)市场价值主要指客户对企业销售额的贡献:具体包含历史消费总额,单次消费最大/小金额、历次消费平均金额、消费频次;

(2)规模价值主要指客户的规模能否在行业内形成从众效应:具体包含已披露的企业净利润、销售收入、税收(或排名)、参保人数、舆论指数、行业/区域影响力(偏主观)等;

(3)品牌价值即V.Zeithaml提出的客户可感知价值理论:在实际应用中,通常由销售人员进行主观判断,例如通过聊天记录、说话语气等因素,判断该客户对于企业的意向程度;

(4)信息价值主要指所获取客户信息的完整程度:具体包含联系人信息的完整性、联系人数量、客户信息明细项等等;

(5)网络价值主要指能否通过该客户获取到新客户:通常由客户的行业/区域影响力,是否有母/子公司、客户口头承诺等因素综合决定;

(6)此外,还有一些对销售决策起补充或辅助作用的价值,下一节<客户细分理论>将会介绍。

模型4:RFM模型

RFM模型最早在1994年由美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出,该模型由R(最近一次购买至现在的间隔)、F(购买次数)、M(某一期间购买的金额)三个行为变量来对客户进行细分:

首先针对这三个指标进行打分,然后计算三个指标的加权和,最后按结果排序,形成类似重要、一般、无效客户的分类。

针对RFM模型,有研究表明,R、F值越大,客户与企业开展新交易的可能性越大;M值越大,客户与企业重复购买的可能性越大。

仅由三种指标组成的RFM模型相对已经落后,可以看做是对客户价值模型的精简化表达。随着信息技术的发展,完全可以借助更多的指标来判断客户价值:填写客户基本信息后,系统自动在网络上爬取客户已公开的其他信息,通过数据对比和清洗形成完整的客户档案,最后根据各类分析模型给出销售建议。

模型5:客户价值评估模型(方法)

每类客户价值都拥有众多的组成指标,客户总价值又有多种类型的客户价值组成,那么,如何去评估这些指标或类型的重要程度和最终价值呢?

层次分析结构图

层次分析结构图

(1)价值评估:赋值/权重乘积加和

以RFM模型为例:

指标权重由层次分析法和判断矩阵得出,指标赋值由函数映射或主观填数取得。

该分析模型可以应用在包括RFM模型、客户价值模型以及下文将要介绍的客户细分模型在内的,所有包含指标类型和权重定义两类元素的分析模型中。

(2)权重定义:构造判断矩阵

首先建立层次分析结构图,构建出客户价值评价指标,如上图;

构建判断矩阵:针对上一层次的某一指标,确定本层次指标之间的相对重要性;通过对同一准则下的指标进行两两比对,确定彼此间的重要性,并赋予一定的分值;

计算各价值层次中指标的权重,具体方法有特征根法、和法、几何平均法等;

一致性检验:由于人为判断力误差,在构造判断矩阵R时,对两两因素进行比较可能会出现一些判断上的矛盾,因此需要对结果进行一致性检验,计算检验数C.R.:

  • 当C.R.=0时,R判断矩阵具有完全一致性;
  • 当C.R.<0.1时,R判断矩阵具有满意一致性;
  • 当C.R.≥0.1时,R判断矩阵存在矛盾,需要予以调整。

(3)权重赋值:函数映射or主观填数

对于具备客观事实特征的数据,如日期、销售额、次数等,采用函数映射的方式对价值指标进行赋值;由于这些数据的单位不同,数值范围差异也较大,因此在抓取到真实数据后需要做函数映射,在可控的数值范围内取数参与计算。

对于难以用客观事实衡量的价值指标,如区域影响力、行业影响力等,直接通过手工填数来赋值。

三、客户细分理论

客户细分理论是指企业根据客户的价值、需求和偏好等因素对客户进行分类管理的方法,它是对客户价值理论的继承和完善。进行客户细分后,属于某一类型的客户具备一定的相似性,而不同的细分客户群间存在明显的差异性;细分出的类型仍然是客户价值的体现,如客户信用、客户流失倾向等。

“如果企业不能正确选择客户,所有的销售策略都可能是无效或低效的”,客户细分理论之所以受到重视,就是源于这样的获客背景。另外,数据挖掘技术的发展和企业信息化程度的提高,也让企业认识到收集客户信息并进行分析和分类管理的重要性,尤其是对于服务行业。

模型6:聚类分析模型(方法)

客户价值模型仅仅对客户的价值进行了简单的归类,并没有指出如何进行归类,满足归类的关键条件是什么。客户细分模型即是对价值模型的细化,如满足多少历史消费总额的算高端客户,历次平均消费达多少的算重点客户,消费频次为多少的算常规客户……

依靠主观标准确定可能不符合销售数据预测趋势,依靠手工分析又需要整理大量的原始数据,基于以上两个难点,CRM系统引进了数据挖掘技术。

本节主要介绍数据挖掘中的聚类分析模型:

聚类分析有一个重要特点:输入分析模型的是一组未分类的记录,也就是事先不知道数据对象的结构;通过算法检测多个观测指标,找出数据个案与数据个案之间相似程度的统计量,然后对数据个案进行分组;组内的相似性越大,组间的差别越大,聚类效果就越好。这就是选择用聚类分析来实现客户细分的原因——不必指定价值指标,也不必关心指标权重。可参照<技术扫盲:数据挖掘(Data Mining)>

常见的聚类模型比较:

模型7:客户信用评价模型

根据客户的历史信用资料(回款率、逾期范围等),利用信用评分模型,得到不同等级的信用分数;根据客户的信用等级,确定客户可以持有的金额权限,从而保证收款业务的安全性。

具体实施方法可参照价值评价模型或聚类分析模型。

模型8:客户流失倾向预警模型

该模型的关键点在于客户流失警戒点的确定,即满足哪些条件可构成客户流失评判标准。

其次是客户挽回策略的制定,通常需要与SCRM系统相关联,针对流失客户提供自动化营销协助,如短信问候、邮件关怀等等。

本文待续……

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作者:产品路漫漫,微信公众号:产品路漫漫(Tonswin)

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  1. 求更新。

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  2. 大方向叫做“品牌生态“或者“生态生意“,小方向叫做沉淀。很多互联网人互联网人没注意到这点,几年内势必会被淘汰。
    中国互联网生意之所以那么好做在于,人口基数,很多公司靠一锤子买卖就能活的很好,但他们没有“愿景“,举例各种网红奶茶小吃,能赚钱,也就图个跟风新鲜。

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  3. 写得好呢

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  4. 写得挺好的

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