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客户关系管理之客户价值理论

发布日期:2020-07-15 13:25:18   来源 : unknown    作者 :unknown    浏览量 :128
unknown unknown 发布日期:2020-07-15 13:25:18  
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客户价值理论曾被美国服务管理研究学者V.Zeithaml称作“客户可感知价值理论”,即客户通过权衡可感知的利益或服务,对产品或服务作出的总体评价;也被美国“现代营销学之父”菲利普·科特勒称为“客户让渡价值”,意思是总顾客价值与总顾客成本之差,他强调的价值包含产品质量、响应速度、企业形象等等。

这两个概念都是站在客户角度对企业一方的要求。

1994年,中国学者王海洲从企业角度提出客户价值理论,即上一节<客户资产理论>中提到的5个价值指标:市场价值、规模价值、品牌价值、信息价值,网络价值。

模型3:客户价值模型

客户资产是企业宏观意义上的客户价值的总和,而客户价值是对市场价值、规模价值、品牌价值等价值要素的抽象。即:客户资产=总客户价值=多个客户的(市场价值+规模价值+品牌价值+信息价值+网络价值)。

(1)市场价值主要指客户对企业销售额的贡献:具体包含历史消费总额,单次消费最大/小金额、历次消费平均金额、消费频次;

(2)规模价值主要指客户的规模能否在行业内形成从众效应:具体包含已披露的企业净利润、销售收入、税收(或排名)、参保人数、舆论指数、行业/区域影响力(偏主观)等;

(3)品牌价值即V.Zeithaml提出的客户可感知价值理论:在实际应用中,通常由销售人员进行主观判断,例如通过聊天记录、说话语气等因素,判断该客户对于企业的意向程度;

(4)信息价值主要指所获取客户信息的完整程度:具体包含联系人信息的完整性、联系人数量、客户信息明细项等等;

(5)网络价值主要指能否通过该客户获取到新客户:通常由客户的行业/区域影响力,是否有母/子公司、客户口头承诺等因素综合决定;

(6)此外,还有一些对销售决策起补充或辅助作用的价值,下一节<客户细分理论>将会介绍。

模型4:RFM模型

RFM模型最早在1994年由美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出,该模型由R(最近一次购买至现在的间隔)、F(购买次数)、M(某一期间购买的金额)三个行为变量来对客户进行细分:

首先针对这三个指标进行打分,然后计算三个指标的加权和,最后按结果排序,形成类似重要、一般、无效客户的分类。

针对RFM模型,有研究表明,R、F值越大,客户与企业开展新交易的可能性越大;M值越大,客户与企业重复购买的可能性越大。

仅由三种指标组成的RFM模型相对已经落后,可以看做是对客户价值模型的精简化表达。随着信息技术的发展,完全可以借助更多的指标来判断客户价值:填写客户基本信息后,系统自动在网络上爬取客户已公开的其他信息,通过数据对比和清洗形成完整的客户档案,最后根据各类分析模型给出销售建议。

模型5:客户价值评估模型(方法)

每类客户价值都拥有众多的组成指标,客户总价值又有多种类型的客户价值组成,那么,如何去评估这些指标或类型的重要程度和最终价值呢?

(1)价值评估:赋值/权重乘积加和

指标权重由层次分析法和判断矩阵得出,指标赋值由函数映射或主观填数取得。

该分析模型可以应用在包括RFM模型、客户价值模型以及下文将要介绍的客户细分模型在内的,所有包含指标类型和权重定义两类元素的分析模型中。

(2)权重定义:构造判断矩阵

首先建立层次分析结构图,构建出客户价值评价指标,如上图;

构建判断矩阵:针对上一层次的某一指标,确定本层次指标之间的相对重要性;通过对同一准则下的指标进行两两比对,确定彼此间的重要性,并赋予一定的分值;

计算各价值层次中指标的权重,具体方法有特征根法、和法、几何平均法等;

一致性检验:由于人为判断力误差,在构造判断矩阵R时,对两两因素进行比较可能会出现一些判断上的矛盾,因此需要对结果进行一致性检验,计算检验数C.R.:

当C.R.=0时,R判断矩阵具有完全一致性;当C.R.<0.1时,R判断矩阵具有满意一致性;当C.R.≥0.1时,R判断矩阵存在矛盾,需要予以调整。

(3)权重赋值:函数映射or主观填数

对于具备客观事实特征的数据,如日期、销售额、次数等,采用函数映射的方式对价值指标进行赋值;由于这些数据的单位不同,数值范围差异也较大,因此在抓取到真实数据后需要做函数映射,在可控的数值范围内取数参与计算。

对于难以用客观事实衡量的价值指标,如区域影响力、行业影响力等,直接通过手工填数来赋值。

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