漫谈CRM体系化建设3：如何留住客户

RFM是最经典的客户消费行为特征分析模型，RFM代表Recency（最近一次消费时间），Frequency（某一个时间范围内的消费频次），Monetary（某一个时间范围内的平均客单价或累计交易额）。根据公司实际数据情况，将这三个指标划分成几档，可以形成多种组合（假设每个指标分五档，则可产生5x5x5个组合），对这些组合进行聚类分析，提炼出行为模式类似的多个群体，实现对客户消费特征的群体细分。

RFM的应用方向包括业务分析，客户消费特征分析，以及营销策略输出。RFM可以协助实现客户生命周期分析，例如，如果大多数成熟客户每个月稳定下单频次F是15次，即稳定一天下两单，如果R值变成了4，即最后一次下单距今已超过4天，则认为客户进入睡眠期（衰退期），需要唤醒策略激活。如果R值变成了15，则认为客户进入流失状态（离开期），需要二次激活。至于如何定义R和F，从而定义衰退和离开，需要结合实际业务以及数据分布来制定。

RFM在所有商业领域通用，是每个售卖产品或服务的企业，必须实现的第一个客户细分模型。针对RFM的介绍资料非常多，建议读者进行深度学习。

（3）价值模型

企业的资源是有限的，对有限的资源进行合理的分配，让高价值客户得到优先的服务和特权，是每个企业都会做出的选择。例如，假设有两个客户A和B，A平均一个月下20单，客单价20元；B客户平均一个月下5单，客单价200元。一个月内A客户贡献了400元营收，B客户贡献了1000元营收，显然B客户对企业的价值更大，要更加关注，保证留存。

价值模型通常从消费额的角度来建设，输出方向主要是对不同贡献程度的客户提供差异化服务。价值模型通常和客户等级共同建设，通过会员等级定义差异化服务。

需要注意的是，有些互联网APP在某些阶段不以营收为目的，对客户价值或用户价值的丈量，会采用其他指标或方式，例如登陆次数，交互行为等。

（4）忠诚度模型

忠诚度模型通常用交易频次来量化定义。以价值模型中提到的A、B客户为例，A客户虽然贡献度较小，但下单频次高，是一个高频忠诚客户。对于这类客户，企业可以通过礼包或部分特权的形式给予鼓励。

有些时候，企业会综合考虑客户的价值模型和忠诚度模型来设计会员等级，提供差异化增值服务。但对于企业来讲，本质上贡献度更高的客户更重要。例如，支付宝、携程等公司，在客户等级的规则描述中提到，会同时考虑消费、投资金额和交互行为。但我相信最终的计算公式，更多考核的是消费或投资金额。

（5）生命周期模型

前文已经对客户的生命周期做了很多介绍，定量界定客户生命周期的最重要目的，是对获取期和提升期的客户进行激活和留存，对衰退期和离开期的客户进行及时挽回。

同样，生命周期的定义方法要结合实际业务，如果是不以营收为目标的互联网公司，或变现的方式不是依赖于交易而是广告投放，此时对用户生命周期的定义可能会通过登录、交互行为来切入。

（6）偏好模型

偏好模型通过分析用户的交互行为和交易数据，来判断客户的需求偏好。偏好模型更多的时候通过客户画像和打标签来实现。

（7）信誉模型

信誉模型的设计必须配合实际的业务动作，例如对低信誉客户进行部分限制。如果没有配套的业务动作，创建信誉模型没有太大价值。信誉模型多数时候由风控团队负责。

（8）客户画像

（编辑：惠州站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!