【正文】 Value，CLV）是客戶關系價值的一種主要表現(xiàn)形式，是指客戶在全生命周期內為企業(yè)創(chuàng)造的價值，即客戶在整個生命周期內各個交易時段上為企業(yè)創(chuàng)造的利潤的凈現(xiàn)值的總和。 24 客戶終身價值（續(xù) 1） ? 客戶終身價值的基本模型 ? CLV為客戶終身價值； P（ t） 是第 t年客戶給企業(yè)帶來的凈利潤； T為客戶生命周期長度； i為折現(xiàn)率。 ? 兩點說明：客戶在整個生命周期絕對忠誠，不存在流失，針對單個客戶終身價值的計算模型 ??????TttitPC L V1)1()(25 客戶終身價值（續(xù) 2） ? 客戶終身價值的影響因素 ?利潤 ?是客戶在生命周期內給企業(yè)帶來的凈現(xiàn)金流，等于客戶生命周期內的關系收入減去關系成本。 PS： 關系收入 關系成本：客戶獲取成本、客戶發(fā)展成本、客戶保持成本、客戶關系結束成本 26 ?客戶生命周期長度： 與客戶生命周期總長度有關，與生命周期各階段的時間長度有關 ?折現(xiàn)率 ： 與客戶終身價值成反比，折現(xiàn)率越高，客戶終身價值越低 27 客戶終身價值（續(xù) 3） ? 客戶終身價值的組成 ?觀點 1： 客戶終身價值由歷史價值（ History Value, HV）、當前價值（ Current Value, CV）和潛在價值（ Potential Value, PV）組成，即： CLV=HV+CV+PV ?觀點 2： 客戶終身價值由基礎利潤（ Profit Base）、收益增長（ Increased Purchases）、成本節(jié)約（ Cost Saving）、推薦效應（ Referrals）以及價格溢價（ Price Premiums）組成，即： CLV=PBV+IPV+CSV+RV+PPV 28 客戶終身價值（續(xù) 4） ? 客戶終身價值的應用 ?市場細分： 提供直接支持 ?資源分配 ： 引導企業(yè)投入多少資金獲取、保留客戶 ?客戶選擇 ： 按 CLV排序，識別最具價值的客戶 ?客戶獲取和保持計劃 29 客戶細分 1. 客戶細分的概念與作用 2. 客戶細分的方法 30 客戶細分的概念與作用 ? 客戶細分的概念 ?客戶細分又稱為客戶區(qū)隔，是指把市場劃分為若干個客戶群體，以提供有針對性的產品服務和營銷模式的市場分類過程。每一個客戶群體就是一個細分市場，屬于同一個細分市場的客戶具有相似的需求、特征或行為，而隸屬于不同細分市場的客戶則具有差異性。 31 客戶細分的概念與作用（續(xù) 1） ? 客戶細分的作用 ?幫助企業(yè)確定目標市場，做到有的放矢 ?通過客戶細分，有效地識別和定位企業(yè)的目標市場，可以減少無謂的投入，有效降低企業(yè) CRM的實施成本。 ?幫助企業(yè)合理利用有限資源 ?將客戶劃分為不同的重要等級或類別，識別出具有較大概率或有價值同企業(yè)保持密切關系的客戶，并進一步進行差異化營銷 。 32 客戶細分的方法 ? 基于客戶統(tǒng)計學特征的客戶細分 ? 基于客戶行為的客戶細分 ? 基于客戶生命周期的客戶細分 ? 基于客戶價值的客戶細分 33 客戶細分的方法（續(xù) 1） ? 基于客戶統(tǒng)計學特征的客戶細分 ?基于客戶統(tǒng)計學特征的客戶細分是按照不同的人口統(tǒng)計學特征（如年齡、性別、收入、職業(yè)、地區(qū)等）將客戶區(qū)分成不同的群體。 ?基于客戶統(tǒng)計學特征的客戶細分方法簡單易行，但這是一種以產品為導向的客戶細分，只能提供模糊的客戶輪廓，難以反映客戶需求、客戶價值和客戶關系階段等，因此無法讓企業(yè)確切地了解客戶的真正意圖，更不能夠作為企業(yè)精細化營銷和客戶發(fā)展、保持策略等的指導。 34 客戶細分的方法（續(xù) 2） ? 基于客戶行為的客戶細分 —— RFM模型 ? R（ Recency）：是指上次購買至今日的期間，即停止采購的時間長度。該期間越短，客戶購買日期越近，被認為越有可能再次購買。 ? F（ Frequency）：指購買頻率，即客戶在某一期間內購買的次數(shù)。交易次數(shù)越多的客戶越有可能與企業(yè)達成新的交易。 ? M（ Moary）：指客戶在某一期間內購買的金額?？蛻糍徺I花費的金額越多，就越有可能再次對企業(yè)的產品與服務做出響應。 35 客戶細分的方法（續(xù) 3） ? 基于 RFM的細分方法舉例 ?廣東一家辦公設備及耗材零售企業(yè)，在省內建立了 9家連鎖配送中心，業(yè)務發(fā)展迅速，有過成交記錄的老客戶也多了起來，通過向客戶用郵政信函發(fā)送商品目錄、開展直效營銷的成本越來越高。該公司希望找到一種更有效的方法，來區(qū)分客戶，以便在“ 更恰當?shù)臅r間、向恰當?shù)目蛻魝鬟f恰當?shù)纳唐沸畔?” ，從而刺激重復交易，同時也適當降低郵寄費用。 36 客戶細分的方法（續(xù) 4） ? 第一步：基于參數(shù) R（ Recency）的細分 ?把客戶最近一次購買日期到當天的天數(shù)算出來，得到 R這個參數(shù)。然后可以依據參數(shù) R的大小對客戶進行分組，例如可以把客戶分成數(shù)量基本相等的 5個等級， R5級表示最近一次購買時間最接近統(tǒng)計當日， R1級表示最近一次購買時間最遠離統(tǒng)計當日。 37 客戶細分的方法（續(xù) 5） R停止交易天數(shù) 客戶分級 R≤7天 R5級 8天 ≤R ≤30天 R4級 30天 ≤R ≤60天 R3級 60天 ≤R ≤120天 R2級 R≥121天 R1級 38 客戶細分的方法（續(xù) 6） ? 客戶郵寄策略 ?對于 R5級的客戶，該公司會立即再郵寄一份商品目錄及獎勵積分計劃； ?對于 R4級的客戶則會在一周內再郵寄一份商品目錄及獎勵積分計劃； ?對于 R3級以下的客戶則不采用這種追隨購買的郵寄方式。 39 客戶細分的方法（續(xù) 7） ? 第二步：基于參數(shù) F（ Frequency）的細分 ?采用 F購買次數(shù)作為參數(shù)，將客戶分為F5~F1五組，采取不同的郵寄策略也是很有意義的。例如過去 6個月購買超過 5次以上的客戶，今后將每月郵寄一次商品目錄；而購買不足 2次的客戶，將只會每兩個月郵寄一次。 40 客戶細分的方法（續(xù) 8） ? 第三步：基于參數(shù) M（ Moary）的細分 ?參數(shù) M(購買金額）對客戶重復購買的影響與前兩者相比較小。 ?根據客戶在某一期間內購買的總金額把客戶分為 M5~M1五組。 41 客戶細分的方法（續(xù) 9） ? 第四步：基于 RFM的細分 ?將客戶分別按照 R、 F、 M參數(shù)分組后，假設某個客戶同時屬于 R F M3三個組，則可以得到該客戶的 RFM代碼 543。同理，我們可以推測，有一些客戶最近剛剛成功交易、且交易頻率高、總采購金額大，其 RFM代碼是 555，還有一些客戶的 RFM代碼是 55 545?? 42 客戶細分的方法（續(xù) 10） 511