對于ToB產品，僅僅基于用戶需求來設計產品架構是遠遠不夠的。B端產品服務的是有著幾年，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)的設計規(guī)劃。

上篇文章《CRM系統(tǒng)的整體功能設計》基于用戶需求，構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”的文章結構，從客戶關系管理相關的理論研究入手，結合軟件開發(fā)特點，總結出15個客戶關系管理模型，以便對CRM系統(tǒng)的設計規(guī)劃作重要參考。

一、客戶資產理論

“客戶資產”這一概念源于哈佛商業(yè)評論在1996年刊登的一篇文章《用客戶資產進行營銷管理》，文章稱：全美第二大服裝零售商Lands’End和麥當勞都明確提出，其營銷目標是要保持客戶而不是賣出產品；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。

客戶資產理論鼓勵把客戶當作當前和未來的現(xiàn)金流來源。其誕生的背景是，銷售被視為一種產品導向、離散交易的推介行為。直至今天，我們仍然可以看到有類似的銷售行為——忽悠一個是一個，完全不考慮售出后的服務和有可能的二次銷售，這就相當于切斷了企業(yè)“未來的現(xiàn)金流”來源。

理解“客戶資產”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（無形資產），擴充客戶數(shù)量就是擴充企業(yè)資產；
• 客戶質量越高，這份資產越保值，業(yè)績越容易得到持續(xù)提升；
• 這份資產是會動態(tài)變化的，正確、持續(xù)地維護客戶關系可以實現(xiàn)資產增值。

模型1：客戶資產的空間組成

客戶資產=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：

應用：

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

模型2：客戶資產的時間組成

客戶資產的空間組成和時間組成的關系是相互包含的，例如市場價值有歷史的、當前的和未來的，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的客戶資產。

應用：

銷售業(yè)績預測：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)客戶當前的價值，結合客戶關系管理模型，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管理研究學者V.Zeithaml稱作“客戶可感知價值理論”，即客戶通過權衡可感知的利益或服務，對產品或服務作出的總體評價；也被美國“現(xiàn)代營銷學之父”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，他強調的價值包含產品質量、響應速度、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)<客戶資產理論>中提到的5個價值指標：市場價值、規(guī)模價值、品牌價值、信息價值，網絡價值。

模型3：客戶價值模型

客戶資產是企業(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=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 網絡價值）。

（1）市場價值主要指客戶對企業(yè)銷售額的貢獻：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)內形成從眾效應：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、客戶信息明細項等等；

（5）網絡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分：

首先針對這三個指標進行打分，然后計算三個指標的加權和，最后按結果排序，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)重復購買的可能性越大。

僅由三種指標組成的RFM模型相對已經落后，可以看做是對客戶價值模型的精簡化表達。隨著信息技術的發(fā)展，完全可以借助更多的指標來判斷客戶價值：填寫客戶基本信息后，系統(tǒng)自動在網絡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，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或類型的重要程度和最終價值呢？

層次分析結構圖

（1）價值評估：賦值/權重乘積加和

以RFM模型為例：

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

該分析模型可以應用在包括RFM模型、客戶價值模型以及下文將要介紹的客戶細分模型在內的，所有包含指標類型和權重定義兩類元素的分析模型中。

（2）權重定義：構造判斷矩陣

首先建立層次分析結構圖，構建出客戶價值評價指標，如上圖；

構建判斷矩陣：針對上一層次的某一指標，確定本層次指標之間的相對重要性;通過對同一準則下的指標進行兩兩比對，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的權重，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，因此需要對結果進行一致性檢驗，計算檢驗數(shù)C.R.：

• 當C.R.=0時，R判斷矩陣具有完全一致性；
• 當C.R.<0.1時，R判斷矩陣具有滿意一致性；
• 當C.R.≥0.1時，R判斷矩陣存在矛盾，需要予以調整。

（3）權重賦值：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)值范圍內取數(shù)參與計算。

對于難以用客觀事實衡量的價值指標，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、客戶細分理論

客戶細分理論是指企業(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。進行客戶細分后，屬于某一類型的客戶具備一定的相似性，而不同的細分客戶群間存在明顯的差異性；細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)挖掘技術的發(fā)展和企業(yè)信息化程度的提高，也讓企業(yè)認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，滿足歸類的關鍵條件是什么。客戶細分模型即是對價值模型的細化，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……

依靠主觀標準確定可能不符合銷售數(shù)據(jù)預測趨勢，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。

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)對象的結構；通過算法檢測多個觀測指標，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)客戶細分的原因——不必指定價值指標，也不必關心指標權重?？蓞⒄?lt;技術掃盲：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數(shù)；根據(jù)客戶的信用等級，確定客戶可以持有的金額權限，從而保證收款業(yè)務的安全性。

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：客戶流失傾向預警模型

該模型的關鍵點在于客戶流失警戒點的確定，即滿足哪些條件可構成客戶流失評判標準。

其次是客戶挽回策略的制定，通常需要與SCRM系統(tǒng)相關聯(lián)，針對流失客戶提供自動化營銷協(xié)助，如短信問候、郵件關懷等等。

本文待續(xù)……

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作者：產品路漫漫，微信公眾號：產品路漫漫（Tonswin）

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