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客戶關(guān)系管理的15個(gè)模型總結(jié)(上)(“客戶關(guān)系管理”)

對(duì)于ToB產(chǎn)品,僅僅基于用戶需求來設(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)來支撐系統(tǒng)的設(shè)計(jì)規(guī)劃。

客戶關(guān)系管理的15個(gè)模型總結(jié)(上)(“客戶關(guān)系管理”)

上篇文章《CRM系統(tǒng)的整體功能設(shè)計(jì)》基于用戶需求,構(gòu)建出一個(gè)涵蓋營(yíng)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(gè)理論 n個(gè)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(diǎn),總結(jié)出15個(gè)客戶關(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、客戶資產(chǎn)理論

“客戶資產(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《用客戶資產(chǎn)進(jìn)行營(yíng)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(yíng)銷目標(biāo)是要保持客戶而不是賣出產(chǎn)品;企業(yè)業(yè)績(jī)?cè)鲩L(zhǎng)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(jià)值。

客戶資產(chǎn)理論鼓勵(lì)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(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(duì)宏觀的角度,它對(duì)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(kuò)充客戶數(shù)量就是擴(kuò)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(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)客戶關(guān)系可以實(shí)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(jià)值的總和??蛻魞r(jià)值主要包含5個(gè)方面,下圖已有備注說明:

客戶關(guān)系管理的15個(gè)模型總結(jié)(上)(“客戶關(guān)系管理”)

應(yīng)用:

客戶檔案卡:將客戶檔案卡視為企業(yè)的一項(xiàng)無形資產(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:客戶資產(chǎn)的時(shí)間組成

客戶資產(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)客戶資產(chǎn)規(guī)模需要引入一定的成本概念,例如營(yíng)銷投入成本、銷售支持成本、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)的客戶資產(chǎn)。

客戶關(guān)系管理的15個(gè)模型總結(jié)(上)(“客戶關(guān)系管理”)

應(yīng)用:

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

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

二、客戶價(jià)值理論

客戶價(jià)值理論曾被美國(guó)服務(wù)管理研究學(xué)者V.Zeithaml稱作“客戶可感知價(jià)值理論”,即客戶通過權(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)銷學(xué)之父”菲利普·科特勒稱為“客戶讓渡價(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)角度提出客戶價(jià)值理論,即上一節(jié)<客戶資產(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:客戶價(jià)值模型

客戶資產(chǎn)是企業(yè)宏觀意義上的客戶價(jià)值的總和,而客戶價(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:客戶資產(chǎn)=總客戶價(jià)值=多個(gè)客戶的(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)值主要指客戶對(duì)企業(yè)銷售額的貢獻(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提出的客戶可感知價(jià)值理論:在實(shí)際應(yīng)用中,通常由銷售人員進(jìn)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(duì)于企業(yè)的意向程度;

(4)信息價(jià)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(xiàng)等等;

(5)網(wǎng)絡(luò)價(jià)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(duì)銷售決策起補(bǔ)充或輔助作用的價(jià)值,下一節(jié)<客戶細(xì)分理論>將會(huì)介紹。

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模型4:RFM模型

RFM模型最早在1994年由美國(guó)數(shù)據(jù)庫營(yíng)銷研究所Arthur Hughes提出,該模型由R(最近一次購(gòu)買至現(xiàn)在的間隔)、F(購(gòu)買次數(shù))、M(某一期間購(gòu)買的金額)三個(gè)行為變量來對(duì)客戶進(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,形成類似重要、一般、無效客戶的分類。

針對(duì)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(gòu)買的可能性越大。

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)來判斷客戶價(jià)值:填寫客戶基本信息后,系統(tǒng)自動(dòng)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(duì)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(jià)值評(píng)估模型(方法)

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

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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

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以RFM模型為例:

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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(jià)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(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(jià)值、需求和偏好等因素對(duì)客戶進(jìn)行分類管理的方法,它是對(duì)客戶價(jià)值理論的繼承和完善。進(jìn)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(jià)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(shí)到收集客戶信息并進(jìn)行分析和分類管理的重要性,尤其是對(duì)于服務(wù)行業(yè)。

模型6:聚類分析模型(方法)

客戶價(jià)值模型僅僅對(duì)客戶的價(jià)值進(jìn)行了簡(jiǎn)單的歸類,并沒有指出如何進(jìn)行歸類,滿足歸類的關(guān)鍵條件是什么。客戶細(xì)分模型即是對(duì)價(jià)值模型的細(xì)化,如滿足多少歷史消費(fèi)總額的算高端客戶,歷次平均消費(fèi)達(dá)多少的算重點(diǎn)客戶,消費(fèi)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(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)挖掘中的聚類分析模型:

聚類分析有一個(gè)重要特點(diǎn):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(duì)象的結(jié)構(gòu);通過算法檢測(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,聚類效果就越好。這就是選擇用聚類分析來實(shí)現(xiàn)客戶細(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)>

常見的聚類模型比較:

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模型7:客戶信用評(píng)價(jià)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(píng)分模型,得到不同等級(jí)的信用分?jǐn)?shù);根據(jù)客戶的信用等級(jí),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(shí)施方法可參照價(jià)值評(píng)價(jià)模型或聚類分析模型。

模型8:客戶流失傾向預(yù)警模型

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該模型的關(guān)鍵點(diǎn)在于客戶流失警戒點(diǎn)的確定,即滿足哪些條件可構(gòu)成客戶流失評(píng)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(duì)流失客戶提供自動(dòng)化營(yíng)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(hào):產(chǎn)品路漫漫(Tonswin)

本文由 @產(chǎn)品路漫漫 原創(chuàng)發(fā)布于人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。未經(jīng)許可,禁止轉(zhuǎn)載

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