對于ToB產(chǎn)品，僅僅基于用戶需求來設(shè)計產(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來支撐系統(tǒng)的設(shè)計規(guī)劃。

上篇文章《CRM系統(tǒng)的整體功能設(shè)計》基于用戶需求，構(gòu)建出一個涵蓋營銷管理、銷售過程管理和售后管理的CRM系統(tǒng)。本文采用“1個理論 n個模型”的文章結(jié)構(gòu)，從客戶關(guān)系管理相關(guān)的理論研究入手，結(jié)合軟件開發(fā)特點，總結(jié)出15個客戶關(guān)系管理模型，以便對CRM系統(tǒng)的設(shè)計規(guī)劃作重要參考。

一、客戶資產(chǎn)理論

“客戶資產(chǎn)”這一概念源于哈佛商業(yè)評論在1996年刊登的一篇文章《用客戶資產(chǎn)進行營銷管理》，文章稱：全美第二大服裝零售商Lands’End和麥當(dāng)勞都明確提出，其營銷目標(biāo)是要保持客戶而不是賣出產(chǎn)品；企業(yè)業(yè)績增長被解釋為“得到客戶并且保持客戶”，以便獲得客戶全部潛在價值。

客戶資產(chǎn)理論鼓勵把客戶當(dāng)作當(dāng)前和未來的現(xiàn)金流來源。其誕生的背景是，銷售被視為一種產(chǎn)品導(dǎo)向、離散交易的推介行為。直至今天，我們?nèi)匀豢梢钥吹接蓄愃频匿N售行為——忽悠一個是一個，完全不考慮售出后的服務(wù)和有可能的二次銷售，這就相當(dāng)于切斷了企業(yè)“未來的現(xiàn)金流”來源。

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

• 客戶是企業(yè)的一部分資產(chǎn)（無形資產(chǎn)），擴充客戶數(shù)量就是擴充企業(yè)資產(chǎn)；
• 客戶質(zhì)量越高，這份資產(chǎn)越保值，業(yè)績越容易得到持續(xù)提升；
• 這份資產(chǎn)是會動態(tài)變化的，正確、持續(xù)地維護客戶關(guān)系可以實現(xiàn)資產(chǎn)增值。

模型1：客戶資產(chǎn)的空間組成

客戶資產(chǎn)=客戶價值的總和?？蛻魞r值主要包含5個方面，下圖已有備注說明：

應(yīng)用：

客戶檔案卡：將客戶檔案卡視為企業(yè)的一項無形資產(chǎn)，檔案卡的系信息設(shè)計中要包含以上五種價值要素。

模型2：客戶資產(chǎn)的時間組成

客戶資產(chǎn)的空間組成和時間組成的關(guān)系是相互包含的，例如市場價值有歷史的、當(dāng)前的和未來的，歷史價值也包含市場、規(guī)模、品牌等等。

這里要注意，評價客戶資產(chǎn)規(guī)模需要引入一定的成本概念，例如營銷投入成本、銷售支持成本、跟進時間成本等等，避免盲目投入成本而收獲不到相應(yīng)的客戶資產(chǎn)。

應(yīng)用：

銷售業(yè)績預(yù)測：基于已有銷售數(shù)據(jù)對未來的業(yè)績進行趨勢判斷；

銷售建議：根據(jù)客戶當(dāng)前的價值，結(jié)合客戶關(guān)系管理模型，為實現(xiàn)客戶價值增值提供智能化建議。

二、客戶價值理論

客戶價值理論曾被美國服務(wù)管理研究學(xué)者V.Zeithaml稱作“客戶可感知價值理論”，即客戶通過權(quán)衡可感知的利益或服務(wù)，對產(chǎn)品或服務(wù)作出的總體評價；也被美國“現(xiàn)代營銷學(xué)之父”菲利普·科特勒稱為“客戶讓渡價值”，意思是總顧客價值與總顧客成本之差，他強調(diào)的價值包含產(chǎn)品質(zhì)量、響應(yīng)速度、企業(yè)形象等等。

這兩個概念都是站在客戶角度對企業(yè)一方的要求。

1994年，中國學(xué)者王海洲從企業(yè)角度提出客戶價值理論，即上一節(jié)<客戶資產(chǎn)理論>中提到的5個價值指標(biāo)：市場價值、規(guī)模價值、品牌價值、信息價值，網(wǎng)絡(luò)價值。

模型3：客戶價值模型

客戶資產(chǎn)是企業(yè)宏觀意義上的客戶價值的總和，而客戶價值是對市場價值、規(guī)模價值、品牌價值等價值要素的抽象。即：客戶資產(chǎn)=總客戶價值=多個客戶的（市場價值 規(guī)模價值 品牌價值 信息價值 網(wǎng)絡(luò)價值）。

（1）市場價值主要指客戶對企業(yè)銷售額的貢獻(xiàn)：具體包含歷史消費總額，單次消費最大/小金額、歷次消費平均金額、消費頻次；

（2）規(guī)模價值主要指客戶的規(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、銷售收入、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）品牌價值即V.Zeithaml提出的客戶可感知價值理論：在實際應(yīng)用中，通常由銷售人員進行主觀判斷，例如通過聊天記錄、說話語氣等因素，判斷該客戶對于企業(yè)的意向程度；

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

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

（6）此外，還有一些對銷售決策起補充或輔助作用的價值，下一節(jié)<客戶細(xì)分理論>將會介紹。

模型4：RFM模型

RFM模型最早在1994年由美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所Arthur Hughes提出，該模型由R（最近一次購買至現(xiàn)在的間隔）、F（購買次數(shù)）、M（某一期間購買的金額）三個行為變量來對客戶進行細(xì)分：

首先針對這三個指標(biāo)進行打分，然后計算三個指標(biāo)的加權(quán)和，最后按結(jié)果排序，形成類似重要、一般、無效客戶的分類。

針對RFM模型，有研究表明，R、F值越大，客戶與企業(yè)開展新交易的可能性越大；M值越大，客戶與企業(yè)重復(fù)購買的可能性越大。

僅由三種指標(biāo)組成的RFM模型相對已經(jīng)落后，可以看做是對客戶價值模型的精簡化表達(dá)。隨著信息技術(shù)的發(fā)展，完全可以借助更多的指標(biāo)來判斷客戶價值：填寫客戶基本信息后，系統(tǒng)自動在網(wǎng)絡(luò)上爬取客戶已公開的其他信息，通過數(shù)據(jù)對比和清洗形成完整的客戶檔案，最后根據(jù)各類分析模型給出銷售建議。

模型5：客戶價值評估模型（方法）

每類客戶價值都擁有眾多的組成指標(biāo)，客戶總價值又有多種類型的客戶價值組成，那么，如何去評估這些指標(biāo)或類型的重要程度和最終價值呢？

層次分析結(jié)構(gòu)圖

（1）價值評估：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、客戶價值模型以及下文將要介紹的客戶細(xì)分模型在內(nèi)的，所有包含指標(biāo)類型和權(quán)重定義兩類元素的分析模型中。

（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)建出客戶價值評價指標(biāo)，如上圖；

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

計算各價值層次中指標(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：由于人為判斷力誤差，在構(gòu)造判斷矩陣R時，對兩兩因素進行比較可能會出現(xiàn)一些判斷上的矛盾，因此需要對結(jié)果進行一致性檢驗，計算檢驗數(shù)C.R.：

• 當(dāng)C.R.=0時，R判斷矩陣具有完全一致性；
• 當(dāng)C.R.<0.1時，R判斷矩陣具有滿意一致性；
• 當(dāng)C.R.≥0.1時，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)

對于具備客觀事實特征的數(shù)據(jù)，如日期、銷售額、次數(shù)等，采用函數(shù)映射的方式對價值指標(biāo)進行賦值；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)參與計算。

對于難以用客觀事實衡量的價值指標(biāo)，如區(qū)域影響力、行業(yè)影響力等，直接通過手工填數(shù)來賦值。

三、客戶細(xì)分理論

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

“如果企業(yè)不能正確選擇客戶，所有的銷售策略都可能是無效或低效的”，客戶細(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)識到收集客戶信息并進行分析和分類管理的重要性，尤其是對于服務(wù)行業(yè)。

模型6：聚類分析模型（方法）

客戶價值模型僅僅對客戶的價值進行了簡單的歸類，并沒有指出如何進行歸類，滿足歸類的關(guān)鍵條件是什么?？蛻艏?xì)分模型即是對價值模型的細(xì)化，如滿足多少歷史消費總額的算高端客戶，歷次平均消費達(dá)多少的算重點客戶，消費頻次為多少的算常規(guī)客戶……

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

本節(jié)主要介紹數(shù)據(jù)挖掘中的聚類分析模型：

聚類分析有一個重要特點：輸入分析模型的是一組未分類的記錄，也就是事先不知道數(shù)據(jù)對象的結(jié)構(gòu)；通過算法檢測多個觀測指標(biāo)，找出數(shù)據(jù)個案與數(shù)據(jù)個案之間相似程度的統(tǒng)計量，然后對數(shù)據(jù)個案進行分組；組內(nèi)的相似性越大，組間的差別越大，聚類效果就越好。這就是選擇用聚類分析來實現(xiàn)客戶細(xì)分的原因——不必指定價值指標(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）>

常見的聚類模型比較：

模型7：客戶信用評價模型

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

具體實施方法可參照價值評價模型或聚類分析模型。

模型8：客戶流失傾向預(yù)警模型

該模型的關(guān)鍵點在于客戶流失警戒點的確定，即滿足哪些條件可構(gòu)成客戶流失評判標(biāo)準(zhǔn)。

其次是客戶挽回策略的制定，通常需要與SCRM系統(tǒng)相關(guān)聯(lián)，針對流失客戶提供自動化營銷協(xié)助，如短信問候、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：產(chǎn)品路漫漫（Tonswin）

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