顾客的终生价值 哪些关系值得维护

罗伊·加德夫先生有一家经营邮购业务的公司，最近，为了节省开支，他决定要砍去部分未来价值不高的顾客。市场分析人员交给了加德夫先生三类顾客的名单：第一类顾客在过去几年内光顾过公司几次，但是购买的数量极少；另一类顾客只光顾过一次，但是一次购买的数量很大；第三类顾客和公司有着长期的，但是零星的购买关系。
加德夫陷入了困境！究竟该砍掉哪一部分顾客呢？如何从这些资料中判断顾客的未来价值呢？
企业实行客户关系管理已经有许多年的历史了，现在他们在整理其客户数据时经常会遇到类似的问题。对付这种复杂而且日益突出的问题，顾客终生价值”衡量方法就派上了大用场。
“顾客终生价值”(Customer Lifetime Value)指的是每个购买者在未来可能为企业带来的收益总和。宾夕法尼亚大学沃顿商学院的彼得·费德教授在他的论文《从顾客的购买历史来衡量顾客价值，可能带来管理推论偏见》中指出：对于大多数企业来说，他们主要的营销策略就是要不断地考虑，到底哪些客户关系值得企业维持，哪些不值得。因此，营销经理需要对顾客数据进行更加精细的研究，更加精确地测量出顾客终生价值。”
其实仔细分析加德夫的顾客，可以按照单次交易收益和重复交易次数，大致将他们分成四个类别，分别是：1.黄金顾客。愿意与企业建立长期互利互惠关系，每次交易都能为企业带来收益；2.流星顾客。喜欢不断尝试新的选择，并不总与该企业交易，但每次交易都能为企业带来一定的收益；3.小溪顾客。顾客愿意与企业建立长期的业务关系，但每次交易都只能为企业带来较小的收益；4.负担顾客。有些顾客在众多企业中比较选择，只在企业为吸引顾客将价格压到极低甚至是负收益时才与企业交易。
伦敦商学院的高级研究员Tim Ambl-er最近的研究表明，很多大企业已经开始计算单个顾客或某个细分市场未来30年的顾客收益率了。他们按照顾客终生的价值来分配企业的营销资源，使得企业的营销经费得到更好的利用。如同某种产品一样，顾客对于企业利润的贡献也可以分为导入期、快速增长期、成熟期和衰退期。对于那些终生价值很低的顾客，企业基本上不会对他们进行投资，让他们自己慢慢地退出。
但是，很多企业却认为顾客终生价值非常难以捉摸，首先，它非常难以准确地测量与计算，其次，它非常难以应用。要预测顾客会和公司能保持多长时间的关系，以及他们的“成长性”，的确不是一件简单的事情。
解析顾客终生价值
每个客户的价值都由三部分构成：历史价值(到目前为止已经实现了的顾客价值)、当前价值(如果顾客当前行为模式不发生改变的话，将来会给公司带来的顾客价值)和潜在价值(如果公司通过有效的交叉销售可以调动顾客购买积极性，或促使顾客向别人推荐产品和服务等，从而可能增加的顾客价值)。
分析顾客终生价值的主要步骤包括：
1.收集顾客资料和数据
公司需要收集的基本数据包括个人信息(年龄、婚姻、性别、收入、职业等)、住址信息(区号、房屋类型、拥有者等)、生活方式(爱好、产品使用情况等)、态度(对风险、产品和服务的态度，将来购买或推荐的可能)、地区(经济、气候、风俗、历史等)、客户行为方式(购买渠道、更新、交易等)、需求(未来产品和服务需求等)、关系(家庭、朋友等)。这些数据以及数据随着时间推移的变化都将直接影响顾客的终生价值。
2.定义和计算终生价值
终生价值包括或影响终生价值的主要因素是：所有来自顾客初始购买的收益流，所有与顾客购买有关的直接可变成本，顾客购买的频率，顾客购买的时间长度，顾客购买其他产品的喜好及其收益流，顾客推荐给朋友、同事及其他人的可能、适当的贴现率。
3.顾客投资与利润分析
可以直接基于交易成本或资金投入进行计算，或者根据过去类似客户的行为模式，利用成熟的统计技术预测客户将来的利润。
国外的汽车业早已进入了“潜在顾客终生价值”管理营销时代，他们是这样计算顾客的终生价值的：他们把每位上门顾客一生所可能购买的汽车数，乘上汽车的平均售价，再加上顾客可能需要的零件和维修服务而得出这个数字。他们甚至更精确地计算出加上购车贷款所带给公司的利息收入。通过这样的计算，一个忠诚顾客终生平均可以为公司带来40万美元的收入。
为了最大程度地发掘顾客的终生价值，丰田汽车信奉的是“我们不是在卖汽车，而是在帮助顾客买汽车”的经营理念，推出了“保姆式”的服务计划。美国卡迪拉克想得更周到，在他的每一个汽车维修点都已备好车，只要他的用户车一坏，即可把坏的车放下，开走备用车；待用户的坏车一修好，马上开到你的门上去，一点也不耽误用户的时间。
4.顾客分组
从第三个步骤中，企业可以看出如何在顾客终生价值中赢得最大的利润，随后企业可以根据这些数据将顾客分成具有不同特征、不同行为模式和不同需求的组。比如说企业可以用聚类分析法将顾客分成苛刻的顾客、犹豫不决的顾客、节俭的顾客和久经世故的顾客，根据每个组制定相应的措施。
5.开发相应的营销战略
衡量“顾客终生价值”的目的不仅仅是确定目标市场和认知消费者，而是要设计出能吸引他们的交叉销售方法(Cros s-Selling)、向上销售方法(Up-Selling)、附带销售方法(Add-on Selling)、多渠道营销(Multi-Channel Marketing)和其他手段。这些手段都能够帮助企业运用RFM(见相关链接)模式来提高客户的价值，尽可能地将客户的潜力开发出来。
测量顾客终生价值的方法
顾客终生价值的复杂性和变化性，使得采用何种方法准确地测量和计算成为了企业面临的最大挑战之一。目前，比较流行和具有代表性的顾客终生价值预测方法为DWYER方法和顾客事件预测法。
DWYER方法
1985年，J acks on根据顾客购买行为的差异，把工业客户分为两大类：永久流失型和暂时流失型。永久流失型指的是这样一类客户，他们要么把其业务全部给予现在的供应商，要么完全流失给与另一供应商。这类客户这样做的原因是，或者其业务无法分割，只能给予一个供应商；或者其业务转移成本很高，一旦将业务给予某供应商则很难转向其他供应商。这种客户一旦流失，便很难再回来，故称之为“永久流失”客户。
暂时流失型指的是这样一类客户，他们将其业务同时给予多个供应商，每个供应商得到的只是其总业务量的一部分(一份)。这类客户的业务转移成本低，他们可以容易地在多个供应商之间转移业务份额，有时可能将某供应商的份额削减到零，但对该供应商来说不一定意味着已经失去了这个客户，客户也许只是暂时中断购买，沉寂若干时间后，有可能突然恢复购买，甚至给予更多的业务份额。
1997年DWYER将J acks on的客户分类应用到了直效营销中，他根据两类客户的行为特征差异，开发了两个分别针对这两类客户的预测模型——适用于永久流失客户的客户保持模型(Cus tomer Retenti-on Model)和适用于暂时流失客户的客户转移模型(Cus tomer Mig ration Model)。但是DWYER方法的缺陷是，它只能预测一组客户的终生价值或每个客户的平均终生价值，无法具体评

估某个客户对于公司的终生价值。
顾客事件预测法
利用“顾客事件”的概念预测未来的顾客终生价值是一般营销领域比较常用的方法，一些咨询公司，如Qube Cons ulting Limited甚至推出了基于这种方法的预测软件。这种方法主要是针对每一个客户，预测一系列事件发生的时间，并向每个事件分摊收益和成本，从而为每位顾客建立一个详细的利润和费用预测表。
顾客事件预测可以说是为每一个顾客建立了一个盈亏账号，顾客事件档案越详细，与事件相关的收益和成本分摊就越精确，预测的准确度就越高。
但是，顾客未来事件预测的精准度并不能完全保证，主要有两个原因。其一，预测依据的基础数据不确定性很大，顾客以后的变数、企业预计的资源投入和顾客保持策略，以及环境变数等都具有很多不确定性。其二，预测的过程不确定性很大，整个预测过程是一个启发式的推理过程，涉及大量的判断，需要预测人员具有丰富的经验，所以预测过程和预测结果因人而异。
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