對(duì)于ToB產(chǎn)品，僅僅基于用戶(hù)需求來(lái)設(shè)計(jì)產(chǎn)品架構(gòu)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。B端產(chǎn)品服務(wù)的是有著幾年，甚至幾十年管理積淀的企業(yè)，必須依靠一定的理論知識(shí)來(lái)支撐系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)劃。

上篇文章《CRM系統(tǒng)的整體功能設(shè)計(jì)》基于用戶(hù)需求，構(gòu)建出一個(gè)涵蓋營(yíng)銷(xiāo)管理、銷(xiāo)售過(guò)程管理和售后管理的CRM系統(tǒng)。本文采用“1個(gè)理論 n個(gè)模型”的文章結(jié)構(gòu)，從客戶(hù)關(guān)系管理相關(guān)的理論研究入手，結(jié)合軟件開(kāi)發(fā)特點(diǎn)，總結(jié)出15個(gè)客戶(hù)關(guān)系管理模型，以便對(duì)CRM系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)劃作重要參考。

一、客戶(hù)資產(chǎn)理論

“客戶(hù)資產(chǎn)”這一概念源于哈佛商業(yè)評(píng)論在1996年刊登的一篇文章《用客戶(hù)資產(chǎn)進(jìn)行營(yíng)銷(xiāo)管理》，文章稱(chēng)：全美第二大服裝零售商Lands’End和麥當(dāng)勞都明確提出，其營(yíng)銷(xiāo)目標(biāo)是要保持客戶(hù)而不是賣(mài)出產(chǎn)品；企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)被解釋為“得到客戶(hù)并且保持客戶(hù)”，以便獲得客戶(hù)全部潛在價(jià)值。

客戶(hù)資產(chǎn)理論鼓勵(lì)把客戶(hù)當(dāng)作當(dāng)前和未來(lái)的現(xiàn)金流來(lái)源。其誕生的背景是，銷(xiāo)售被視為一種產(chǎn)品導(dǎo)向、離散交易的推介行為。直至今天，我們?nèi)匀豢梢钥吹接蓄?lèi)似的銷(xiāo)售行為——忽悠一個(gè)是一個(gè)，完全不考慮售出后的服務(wù)和有可能的二次銷(xiāo)售，這就相當(dāng)于切斷了企業(yè)“未來(lái)的現(xiàn)金流”來(lái)源。

理解“客戶(hù)資產(chǎn)”必須站在相對(duì)宏觀的角度，它對(duì)CRM系統(tǒng)的理論支撐在于：

• 客戶(hù)是企業(yè)的一部分資產(chǎn)（無(wú)形資產(chǎn)），擴(kuò)充客戶(hù)數(shù)量就是擴(kuò)充企業(yè)資產(chǎn)；
• 客戶(hù)質(zhì)量越高，這份資產(chǎn)越保值，業(yè)績(jī)?cè)饺菀椎玫匠掷m(xù)提升；
• 這份資產(chǎn)是會(huì)動(dòng)態(tài)變化的，正確、持續(xù)地維護(hù)客戶(hù)關(guān)系可以實(shí)現(xiàn)資產(chǎn)增值。

模型1：客戶(hù)資產(chǎn)的空間組成

客戶(hù)資產(chǎn)=客戶(hù)價(jià)值的總和?？蛻?hù)價(jià)值主要包含5個(gè)方面，下圖已有備注說(shuō)明：

應(yīng)用：

客戶(hù)檔案卡：將客戶(hù)檔案卡視為企業(yè)的一項(xiàng)無(wú)形資產(chǎn)，檔案卡的系信息設(shè)計(jì)中要包含以上五種價(jià)值要素。

模型2：客戶(hù)資產(chǎn)的時(shí)間組成

客戶(hù)資產(chǎn)的空間組成和時(shí)間組成的關(guān)系是相互包含的，例如市場(chǎng)價(jià)值有歷史的、當(dāng)前的和未來(lái)的，歷史價(jià)值也包含市場(chǎng)、規(guī)模、品牌等等。

這里要注意，評(píng)價(jià)客戶(hù)資產(chǎn)規(guī)模需要引入一定的成本概念，例如營(yíng)銷(xiāo)投入成本、銷(xiāo)售支持成本、跟進(jìn)時(shí)間成本等等，避免盲目投入成本而收獲不到相應(yīng)的客戶(hù)資產(chǎn)。

應(yīng)用：

銷(xiāo)售業(yè)績(jī)預(yù)測(cè)：基于已有銷(xiāo)售數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)的業(yè)績(jī)進(jìn)行趨勢(shì)判斷；

銷(xiāo)售建議：根據(jù)客戶(hù)當(dāng)前的價(jià)值，結(jié)合客戶(hù)關(guān)系管理模型，為實(shí)現(xiàn)客戶(hù)價(jià)值增值提供智能化建議。

二、客戶(hù)價(jià)值理論

客戶(hù)價(jià)值理論曾被美國(guó)服務(wù)管理研究學(xué)者V.Zeithaml稱(chēng)作“客戶(hù)可感知價(jià)值理論”，即客戶(hù)通過(guò)權(quán)衡可感知的利益或服務(wù)，對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)作出的總體評(píng)價(jià)；也被美國(guó)“現(xiàn)代營(yíng)銷(xiāo)學(xué)之父”菲利普·科特勒稱(chēng)為“客戶(hù)讓渡價(jià)值”，意思是總顧客價(jià)值與總顧客成本之差，他強(qiáng)調(diào)的價(jià)值包含產(chǎn)品質(zhì)量、響應(yīng)速度、企業(yè)形象等等。

這兩個(gè)概念都是站在客戶(hù)角度對(duì)企業(yè)一方的要求。

1994年，中國(guó)學(xué)者王海洲從企業(yè)角度提出客戶(hù)價(jià)值理論，即上一節(jié)<客戶(hù)資產(chǎn)理論>中提到的5個(gè)價(jià)值指標(biāo)：市場(chǎng)價(jià)值、規(guī)模價(jià)值、品牌價(jià)值、信息價(jià)值，網(wǎng)絡(luò)價(jià)值。

模型3：客戶(hù)價(jià)值模型

客戶(hù)資產(chǎn)是企業(yè)宏觀意義上的客戶(hù)價(jià)值的總和，而客戶(hù)價(jià)值是對(duì)市場(chǎng)價(jià)值、規(guī)模價(jià)值、品牌價(jià)值等價(jià)值要素的抽象。即：客戶(hù)資產(chǎn)=總客戶(hù)價(jià)值=多個(gè)客戶(hù)的（市場(chǎng)價(jià)值 規(guī)模價(jià)值 品牌價(jià)值 信息價(jià)值 網(wǎng)絡(luò)價(jià)值）。

（1）市場(chǎng)價(jià)值主要指客戶(hù)對(duì)企業(yè)銷(xiāo)售額的貢獻(xiàn)：具體包含歷史消費(fèi)總額，單次消費(fèi)最大/小金額、歷次消費(fèi)平均金額、消費(fèi)頻次；

（2）規(guī)模價(jià)值主要指客戶(hù)的規(guī)模能否在行業(yè)內(nèi)形成從眾效應(yīng)：具體包含已披露的企業(yè)凈利潤(rùn)、銷(xiāo)售收入、稅收（或排名）、參保人數(shù)、輿論指數(shù)、行業(yè)/區(qū)域影響力（偏主觀）等；

（3）品牌價(jià)值即V.Zeithaml提出的客戶(hù)可感知價(jià)值理論：在實(shí)際應(yīng)用中，通常由銷(xiāo)售人員進(jìn)行主觀判斷，例如通過(guò)聊天記錄、說(shuō)話語(yǔ)氣等因素，判斷該客戶(hù)對(duì)于企業(yè)的意向程度；

（4）信息價(jià)值主要指所獲取客戶(hù)信息的完整程度：具體包含聯(lián)系人信息的完整性、聯(lián)系人數(shù)量、客戶(hù)信息明細(xì)項(xiàng)等等；

（5）網(wǎng)絡(luò)價(jià)值主要指能否通過(guò)該客戶(hù)獲取到新客戶(hù)：通常由客戶(hù)的行業(yè)/區(qū)域影響力，是否有母/子公司、客戶(hù)口頭承諾等因素綜合決定；

（6）此外，還有一些對(duì)銷(xiāo)售決策起補(bǔ)充或輔助作用的價(jià)值，下一節(jié)<客戶(hù)細(xì)分理論>將會(huì)介紹。

模型4：RFM模型

RFM模型最早在1994年由美國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)營(yíng)銷(xiāo)研究所Arthur Hughes提出，該模型由R（最近一次購(gòu)買(mǎi)至現(xiàn)在的間隔）、F（購(gòu)買(mǎi)次數(shù)）、M（某一期間購(gòu)買(mǎi)的金額）三個(gè)行為變量來(lái)對(duì)客戶(hù)進(jìn)行細(xì)分：

首先針對(duì)這三個(gè)指標(biāo)進(jìn)行打分，然后計(jì)算三個(gè)指標(biāo)的加權(quán)和，最后按結(jié)果排序，形成類(lèi)似重要、一般、無(wú)效客戶(hù)的分類(lèi)。

針對(duì)RFM模型，有研究表明，R、F值越大，客戶(hù)與企業(yè)開(kāi)展新交易的可能性越大；M值越大，客戶(hù)與企業(yè)重復(fù)購(gòu)買(mǎi)的可能性越大。

僅由三種指標(biāo)組成的RFM模型相對(duì)已經(jīng)落后，可以看做是對(duì)客戶(hù)價(jià)值模型的精簡(jiǎn)化表達(dá)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，完全可以借助更多的指標(biāo)來(lái)判斷客戶(hù)價(jià)值：填寫(xiě)客戶(hù)基本信息后，系統(tǒng)自動(dòng)在網(wǎng)絡(luò)上爬取客戶(hù)已公開(kāi)的其他信息，通過(guò)數(shù)據(jù)對(duì)比和清洗形成完整的客戶(hù)檔案，最后根據(jù)各類(lèi)分析模型給出銷(xiāo)售建議。

模型5：客戶(hù)價(jià)值評(píng)估模型（方法）

每類(lèi)客戶(hù)價(jià)值都擁有眾多的組成指標(biāo)，客戶(hù)總價(jià)值又有多種類(lèi)型的客戶(hù)價(jià)值組成，那么，如何去評(píng)估這些指標(biāo)或類(lèi)型的重要程度和最終價(jià)值呢？

層次分析結(jié)構(gòu)圖

（1）價(jià)值評(píng)估：賦值/權(quán)重乘積加和

以RFM模型為例：

指標(biāo)權(quán)重由層次分析法和判斷矩陣得出，指標(biāo)賦值由函數(shù)映射或主觀填數(shù)取得。

該分析模型可以應(yīng)用在包括RFM模型、客戶(hù)價(jià)值模型以及下文將要介紹的客戶(hù)細(xì)分模型在內(nèi)的，所有包含指標(biāo)類(lèi)型和權(quán)重定義兩類(lèi)元素的分析模型中。

（2）權(quán)重定義：構(gòu)造判斷矩陣

首先建立層次分析結(jié)構(gòu)圖，構(gòu)建出客戶(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)，如上圖；

構(gòu)建判斷矩陣：針對(duì)上一層次的某一指標(biāo)，確定本層次指標(biāo)之間的相對(duì)重要性;通過(guò)對(duì)同一準(zhǔn)則下的指標(biāo)進(jìn)行兩兩比對(duì)，確定彼此間的重要性，并賦予一定的分值；

計(jì)算各價(jià)值層次中指標(biāo)的權(quán)重，具體方法有特征根法、和法、幾何平均法等；

一致性檢驗(yàn)：由于人為判斷力誤差，在構(gòu)造判斷矩陣R時(shí)，對(duì)兩兩因素進(jìn)行比較可能會(huì)出現(xiàn)一些判斷上的矛盾，因此需要對(duì)結(jié)果進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，計(jì)算檢驗(yàn)數(shù)C.R.：

• 當(dāng)C.R.=0時(shí)，R判斷矩陣具有完全一致性；
• 當(dāng)C.R.<0.1時(shí)，R判斷矩陣具有滿(mǎn)意一致性；
• 當(dāng)C.R.≥0.1時(shí)，R判斷矩陣存在矛盾，需要予以調(diào)整。

（3）權(quán)重賦值：函數(shù)映射or主觀填數(shù)

對(duì)于具備客觀事實(shí)特征的數(shù)據(jù)，如日期、銷(xiāo)售額、次數(shù)等，采用函數(shù)映射的方式對(duì)價(jià)值指標(biāo)進(jìn)行賦值；由于這些數(shù)據(jù)的單位不同，數(shù)值范圍差異也較大，因此在抓取到真實(shí)數(shù)據(jù)后需要做函數(shù)映射，在可控的數(shù)值范圍內(nèi)取數(shù)參與計(jì)算。

對(duì)于難以用客觀事實(shí)衡量的價(jià)值指標(biāo)，如區(qū)域影響力、行業(yè)影響力等，直接通過(guò)手工填數(shù)來(lái)賦值。

三、客戶(hù)細(xì)分理論

客戶(hù)細(xì)分理論是指企業(yè)根據(jù)客戶(hù)的價(jià)值、需求和偏好等因素對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)管理的方法，它是對(duì)客戶(hù)價(jià)值理論的繼承和完善。進(jìn)行客戶(hù)細(xì)分后，屬于某一類(lèi)型的客戶(hù)具備一定的相似性，而不同的細(xì)分客戶(hù)群間存在明顯的差異性；細(xì)分出的類(lèi)型仍然是客戶(hù)價(jià)值的體現(xiàn)，如客戶(hù)信用、客戶(hù)流失傾向等。

“如果企業(yè)不能正確選擇客戶(hù)，所有的銷(xiāo)售策略都可能是無(wú)效或低效的”，客戶(hù)細(xì)分理論之所以受到重視，就是源于這樣的獲客背景。另外，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展和企業(yè)信息化程度的提高，也讓企業(yè)認(rèn)識(shí)到收集客戶(hù)信息并進(jìn)行分析和分類(lèi)管理的重要性，尤其是對(duì)于服務(wù)行業(yè)。

模型6：聚類(lèi)分析模型（方法）

客戶(hù)價(jià)值模型僅僅對(duì)客戶(hù)的價(jià)值進(jìn)行了簡(jiǎn)單的歸類(lèi)，并沒(méi)有指出如何進(jìn)行歸類(lèi)，滿(mǎn)足歸類(lèi)的關(guān)鍵條件是什么?？蛻?hù)細(xì)分模型即是對(duì)價(jià)值模型的細(xì)化，如滿(mǎn)足多少歷史消費(fèi)總額的算高端客戶(hù)，歷次平均消費(fèi)達(dá)多少的算重點(diǎn)客戶(hù)，消費(fèi)頻次為多少的算常規(guī)客戶(hù)……

依靠主觀標(biāo)準(zhǔn)確定可能不符合銷(xiāo)售數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)趨勢(shì)，依靠手工分析又需要整理大量的原始數(shù)據(jù)，基于以上兩個(gè)難點(diǎn)，CRM系統(tǒng)引進(jìn)了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

本節(jié)主要介紹數(shù)據(jù)挖掘中的聚類(lèi)分析模型：

聚類(lèi)分析有一個(gè)重要特點(diǎn)：輸入分析模型的是一組未分類(lèi)的記錄，也就是事先不知道數(shù)據(jù)對(duì)象的結(jié)構(gòu)；通過(guò)算法檢測(cè)多個(gè)觀測(cè)指標(biāo)，找出數(shù)據(jù)個(gè)案與數(shù)據(jù)個(gè)案之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量，然后對(duì)數(shù)據(jù)個(gè)案進(jìn)行分組；組內(nèi)的相似性越大，組間的差別越大，聚類(lèi)效果就越好。這就是選擇用聚類(lèi)分析來(lái)實(shí)現(xiàn)客戶(hù)細(xì)分的原因——不必指定價(jià)值指標(biāo)，也不必關(guān)心指標(biāo)權(quán)重。可參照<技術(shù)掃盲：數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）>

常見(jiàn)的聚類(lèi)模型比較：

模型7：客戶(hù)信用評(píng)價(jià)模型

根據(jù)客戶(hù)的歷史信用資料（回款率、逾期范圍等），利用信用評(píng)分模型，得到不同等級(jí)的信用分?jǐn)?shù)；根據(jù)客戶(hù)的信用等級(jí)，確定客戶(hù)可以持有的金額權(quán)限，從而保證收款業(yè)務(wù)的安全性。

具體實(shí)施方法可參照價(jià)值評(píng)價(jià)模型或聚類(lèi)分析模型。

模型8：客戶(hù)流失傾向預(yù)警模型

該模型的關(guān)鍵點(diǎn)在于客戶(hù)流失警戒點(diǎn)的確定，即滿(mǎn)足哪些條件可構(gòu)成客戶(hù)流失評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)。

其次是客戶(hù)挽回策略的制定，通常需要與SCRM系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)，針對(duì)流失客戶(hù)提供自動(dòng)化營(yíng)銷(xiāo)協(xié)助，如短信問(wèn)候、郵件關(guān)懷等等。

本文待續(xù)……

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作者：產(chǎn)品路漫漫，微信公眾號(hào)：產(chǎn)品路漫漫（Tonswin）

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