CRM方法：用RFM分析模型保持有價(jià)值客戶

肖東軍 2004/12/02

　　在客戶關(guān)系管理過(guò)程中，商家不斷追逐獲得客戶的信息，而客戶往往不愿意主動(dòng)透露自己的信息或意圖，除非客戶能立即看到這樣做給自己帶來(lái)的好處。即使商家使出渾身解數(shù)，獲得的往往也是一些外在的客戶行為數(shù)據(jù)，對(duì)于客戶內(nèi)心真實(shí)想法及消費(fèi)趨勢(shì)，商家仍然知之不多。這正應(yīng)了一句俗話："知人知面不知心"。

　　為了得到客戶的"心"（如客戶滿意度、忠誠(chéng)度等），從客戶那里獲得更大的生命周期價(jià)值，CRM提供了許多分析模型和預(yù)測(cè)模型。在這里向大家介紹一種相對(duì)簡(jiǎn)單可行、且行之有效的方法：RFM分析模型。RFM中，每個(gè)英文字母代表一種相對(duì)容易獲得的已成交客戶的行為參數(shù)。R(Recency 最近)表示客戶最近一次購(gòu)買的時(shí)間距當(dāng)前有多遠(yuǎn)，也就是停止采購(gòu)的時(shí)間，例如20天、8周、3個(gè)月等；F(Frequency 頻率)表示客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)購(gòu)買的次數(shù)；M(Monetary Value貨幣價(jià)值)表示客戶在最近一段時(shí)間內(nèi)每次購(gòu)買的平均金額。

　　作為一種對(duì)客戶分類的方法，RFM分析模型起初主要用于直效營(yíng)銷(Direct Marketing)領(lǐng)域，目的是提高老客戶交易的次數(shù)。

　　廣東一家辦公設(shè)備及耗材零售企業(yè)，在省內(nèi)建立了9家連鎖配送中心，業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，有過(guò)成交記錄的老客戶也多了起來(lái)，通過(guò)向客戶用郵政信函發(fā)送商品目錄、開(kāi)展直效營(yíng)銷的成本越來(lái)越高。該公司希望找到一種更有效的方法，來(lái)區(qū)分客戶，以便在"更恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間、向恰當(dāng)?shù)目蛻魝鬟f恰當(dāng)?shù)纳唐沸畔?，從而刺激重復(fù)交易，同時(shí)也適當(dāng)降低郵寄費(fèi)用。他們把客戶最近一次購(gòu)買日期到當(dāng)天的天數(shù)算出來(lái)，得到R這個(gè)參數(shù)。

　　R≤7天的為 R1級(jí)客戶
　　8天≤R≤30天的為 R2級(jí)客戶
　　R≥30天的為 R3級(jí)客戶

　　對(duì)于R1級(jí)的客戶，該公司會(huì)立即再郵寄一份商品目錄及獎(jiǎng)勵(lì)積分計(jì)劃，對(duì)于R2級(jí)的客戶則會(huì)在一周內(nèi)再郵寄一份商品目錄及獎(jiǎng)勵(lì)積分計(jì)劃，對(duì)于R3級(jí)以下的客戶則不采用這重追隨購(gòu)買的郵寄方式。 根據(jù)國(guó)外的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，R1級(jí)客戶對(duì)直效郵件的回函率是R2級(jí)的三倍，因?yàn)檫@些客戶剛完成交易不久，所以會(huì)更注意同一公司的商品信息。如果及時(shí)跟進(jìn)的郵件內(nèi)容，采用"交叉銷售"（Cross-Sell）或"提升銷售"（Up-Sell）的策略，推薦與客戶購(gòu)買需求相關(guān)度高的商品，或者提供額外的重復(fù)購(gòu)買獎(jiǎng)勵(lì)，效果更加顯著。如果采用M貨幣價(jià)值這個(gè)參數(shù)對(duì)客戶分類，則平均交易金額高的客戶的反饋率并不見(jiàn)得比平均交易金額低的客戶來(lái)得多。 采用F購(gòu)買次數(shù)作為參數(shù)對(duì)客戶進(jìn)行分組，采取不同的郵寄策略也是很有意義的。例如過(guò)去6個(gè)月購(gòu)買超過(guò)5次以上的客戶，今后將每月郵寄一次商品目錄；而購(gòu)買不足2次的客戶，將只會(huì)每?jī)蓚�(gè)月郵寄一次。

　　RFM非常適用于提供多種商品的企業(yè)，這些商品單價(jià)相對(duì)不高，或者相互間有互補(bǔ)性，具有多次重復(fù)購(gòu)買的必要，這些企業(yè)可能提供如下商品：日用消費(fèi)品、服裝、小家電等；RFM也適用于這類企業(yè)，它們既提供高價(jià)值耐用商品、同時(shí)又提供配套的零部件或維修服務(wù)，如下：精密機(jī)床、成套生產(chǎn)設(shè)備、打印機(jī)等；RFM對(duì)于商品批發(fā)、原材料貿(mào)易、以及一些服務(wù)業(yè)（如旅行、保險(xiǎn)、運(yùn)輸、快遞、娛樂(lè)等）的企業(yè)也很適用。

　　RFM分析模型不斷豐富發(fā)展，已經(jīng)不局限于直效營(yíng)銷領(lǐng)域了。如今它更常用于監(jiān)測(cè)客戶消費(fèi)行為異動(dòng)、防范重要客戶流失方面。

　　全勝公司是一家小型化工原料貿(mào)易企業(yè)，年銷售額4000多萬(wàn)元，最有核心競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品是食品添加劑，如檸檬酸等，頂端客戶是幾家國(guó)際知名大型的飲料制造企業(yè)在當(dāng)?shù)氐墓S，由高層管理人員親自跟進(jìn)，客戶關(guān)系維護(hù)得很好，能穩(wěn)定地占有較理想的客戶份額。但是該公司還經(jīng)營(yíng)其他多條產(chǎn)品線，其他非頂端客戶近1000家，來(lái)自不同的行業(yè)，采購(gòu)規(guī)模和習(xí)慣各不相同，要集中有限的企業(yè)資源、保持高價(jià)值客戶的忠誠(chéng)度、防范高價(jià)值客戶流失真不是一件容易的事情。利用RFM分析模型，則可有效地改進(jìn)這方面的工作。

步驟一：分別計(jì)算出過(guò)去12個(gè)月所有已成交客戶貢獻(xiàn)的總采購(gòu)金額，可以利用公式計(jì)算：

　　M×F= TM（Totle Monetary Value，總采購(gòu)金額）
　　*M=過(guò)去12個(gè)月內(nèi)的平均采購(gòu)金額
　　*F=過(guò)去12個(gè)月內(nèi)的采購(gòu)次數(shù)

　　總采購(gòu)金額也可以通過(guò)其他統(tǒng)計(jì)途徑（例如從進(jìn)銷存軟件或銷售自動(dòng)化SFA軟件）獲得。計(jì)算出各個(gè)客戶的總采購(gòu)金額后，可以利用EXCEL將客戶名單按總采購(gòu)金額進(jìn)行降序排列，把1000家客戶中最前面的1%約10家客戶定義為頂端客戶，把其次的4%約40家客戶定義為高端客戶，把再次的15%約150家客戶定義為中端客戶，其余的800家客戶歸入低端客戶。

下表是降序排列后第11名起的幾家客戶的情況，它們是40家高端客戶的一部分。

        M F TM
序號(hào) 等級(jí) 客戶編號(hào) 客戶簡(jiǎn)稱 平均采購(gòu)金額 購(gòu)買次數(shù) 總采購(gòu)金額
11 高端 DL90483 K公司 37,147 15 557,200
12 高端 CA48954 L公司 65,850 8 526,800
13 高端 CA48911 M公司 23,384 21 491,056
14 高端 DG08383 N公司 41,865 11 460,510
15 高端 ZS48183 O公司 24,566 17 417,623
16 高端 SZ66001 P公司 17,766 22 390,860
17 高端 ZH73201 Q公司 16,909 23 388,905

 表1 依據(jù)總采購(gòu)金額給客戶排名

　　步驟二，把客戶關(guān)系保持的重點(diǎn)首先放在前高端及中端用戶那里，因?yàn)轫敹丝蛻舻闹艺\(chéng)度高、客戶份額高，再額外花精力的話邊際效益不明顯；低端客戶數(shù)量多、貢獻(xiàn)小，暫時(shí)沒(méi)有太多精力照料。對(duì)于高端和中端的約190家客戶，分別計(jì)算出它們過(guò)去12個(gè)月每次購(gòu)買到下次購(gòu)買的平均周期，公式為：

　　365天÷F= P
　　*F=過(guò)去12個(gè)月的采購(gòu)次數(shù)
　　*P=Period平均采購(gòu)周期
　　分別計(jì)算出這190家客戶最近一次購(gòu)買日期D到今天的天數(shù)：
　　Today - D= R
　　*D=Date最近購(gòu)買日期
　　*R=停止采購(gòu)天數(shù)
　　將P（Period平均采購(gòu)周期）、D（Date最近購(gòu)買日期）和R（停止采購(gòu)天數(shù)）依次填寫到步驟一制作的客戶列表中，并利用EXCEL的公式計(jì)算出兩者的差△：
　　P-R=△

        M F TM P D R △
序號(hào) 等級(jí) 客戶編號(hào) 客戶簡(jiǎn)稱 平均采購(gòu)金額 購(gòu)買次數(shù) 總采購(gòu)金額 平均采購(gòu)周期 最近購(gòu)買日期 停止采購(gòu)天數(shù) P-R
11 高端 DL90483 K公司 37,147 15 557,200 24 2004-11-4 23 1
12 高端 CA48954 L公司 65,850 8 526,800 46 2004-10-8 50 -4
13 高端 CA48911 M公司 23,384 21 491,056 17 2004-10-15 43 -26
14 高端 DG08383 N公司 41,865 11 460,510 33 2004-10-25 33 0
15 高端 ZS48183 O公司 24,566 17 417,623 21 2004-11-21 6 15
16 高端 SZ66001 P公司 17,766 22 390,860 17 2004-11-19 39 -22
17 高端 ZH73201 Q公司 16,909 23 388,905 16 2004-11-13 14 2

*Today今天=2004-11-27
*統(tǒng)計(jì)周期=過(guò)去365天

表2  對(duì)比客戶停止采購(gòu)天數(shù)和平均采購(gòu)周期

從表2中可以看到：
　　△>0，即使停止采購(gòu)的天數(shù)小于平均采購(gòu)周期的有K、O、Q三個(gè)公司；
　　△=0，即使停止采購(gòu)的天數(shù)等于平均采購(gòu)周期的有N公司；
　　△<0，即停止采購(gòu)的天數(shù)大于平均采購(gòu)周期的有L、M、P三個(gè)公司

　　K、O、P三個(gè)公司在安全警戒線范圍內(nèi)，暫時(shí)可以不用關(guān)注。而L、M、P三個(gè)公司需要立即引起關(guān)注。因?yàn)樗鼈円呀?jīng)有些日子沒(méi)有按照過(guò)去的行為習(xí)慣繼續(xù)采購(gòu)了。進(jìn)一步觀察，我們發(fā)現(xiàn)L公司僅僅超過(guò)其平均采購(gòu)周期4天，相對(duì)于46天的平均采購(gòu)周期來(lái)說(shuō)仍然屬于正常的波動(dòng)范圍，不必過(guò)于焦慮，當(dāng)前可以把它與N公司同等對(duì)待，稍加留意其近期動(dòng)向即可。而M、P兩個(gè)公司不僅超過(guò)了其平均采購(gòu)周期，而且超過(guò)的天數(shù)（26天和22天）比平均采購(gòu)周期（17天）還大一倍以上。這說(shuō)明這兩個(gè)客戶流失的風(fēng)險(xiǎn)比較大，需要重點(diǎn)關(guān)注。統(tǒng)計(jì)員發(fā)現(xiàn)此類情況后，應(yīng)立即指派工作任務(wù)給負(fù)責(zé)維護(hù)M和P公司關(guān)系的銷售代表，讓銷售代表采取必要的方式了解客戶暫停購(gòu)買的原因。

　　客戶暫停購(gòu)買的原因可能是客戶本身遭受困難無(wú)力采購(gòu)，也可能是客戶調(diào)整產(chǎn)業(yè)方向，也可能是由于某些事件導(dǎo)致滿意度下降而被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手乘虛而入，也可能是正常的淡旺季波動(dòng)。銷售代表進(jìn)行調(diào)查、跟進(jìn)后，判斷原因并向公司提出合理化建議，以規(guī)避財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)、盡量擴(kuò)大客戶生命周期價(jià)值。假如原因是客戶遭受到了暫時(shí)性的困難，則可在控制應(yīng)收款風(fēng)險(xiǎn)的基礎(chǔ)上，適當(dāng)調(diào)整策略協(xié)助客戶度過(guò)難關(guān)，當(dāng)客戶業(yè)務(wù)重上正軌后，必然投桃報(bào)李，更加忠誠(chéng)；假如原因是客戶調(diào)整業(yè)務(wù)方向，對(duì)某種特定的原料采購(gòu)下降，則要研究本公司的產(chǎn)品線中，有哪些適用于客戶新的發(fā)展方向，有針對(duì)性地推薦適銷對(duì)路產(chǎn)品，延長(zhǎng)客戶的生命周期；假如是由于某些事件處理不當(dāng)造成客戶滿意度下降，則要設(shè)法向客戶解釋、彌補(bǔ)，并采取有力措施避免重犯，盡量挽回影響；假如是正常的淡旺季波動(dòng)，則要了解清楚客戶下次購(gòu)買的大體時(shí)間，并預(yù)先制定銷售工作計(jì)劃，到未來(lái)恰當(dāng)?shù)臅r(shí)間提醒銷售代表跟進(jìn)。

　　RFM分析模型不是萬(wàn)能的，它也有其弊端。例如對(duì)M平均采購(gòu)金額，以及基于F×M計(jì)算出來(lái)的TM總采購(gòu)金額，還沒(méi)有減去產(chǎn)品成本、一對(duì)一的銷售、服務(wù)和營(yíng)銷費(fèi)用、應(yīng)予以分?jǐn)偟哪承┕芾碣M(fèi)用，因此TM總采購(gòu)金額還不是更為精確的客戶凈現(xiàn)值（NPV, Net Present Value）。依據(jù)TM總采購(gòu)金額進(jìn)行客戶排名只是相對(duì)的，在精確取得客戶貢獻(xiàn)的稅前凈利潤(rùn)前，誰(shuí)能保證排名第201的客戶就一定比排名第199的客戶更有價(jià)值呢？誰(shuí)能保證當(dāng)前排名第300的客戶，未來(lái)不會(huì)出現(xiàn)迅猛的發(fā)展從而導(dǎo)致采購(gòu)能力的顯著提升呢？誰(shuí)能保證后800名的客戶里面，沒(méi)有那么幾位目前已具有相當(dāng)大的采購(gòu)量，只是因?yàn)榭蛻絷P(guān)系維護(hù)沒(méi)有到位而目前僅僅是零星地采購(gòu)，看起來(lái)似乎只是個(gè)無(wú)足輕重的小客戶呢？

　　好在，我們是在尋找一種改進(jìn)客戶關(guān)系管理策略的實(shí)用方法，而不是苛求完美。而且最近理論界也出現(xiàn)了一些令人欣喜的成果。美國(guó)賓西法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院的市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)教授彼特·費(fèi)德（Peter S. Fader）領(lǐng)導(dǎo)的一個(gè)小組2004年7月發(fā)表了一篇論文，成功地將客戶的歷史行為數(shù)據(jù)RFM與客戶生命周期價(jià)值CLV建立了直接的聯(lián)系模型。如果能以可操作的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)客戶生命周期價(jià)值的預(yù)測(cè)，則目前依據(jù)M的客戶排名將更科學(xué)，從而盡量減少遺漏重點(diǎn)客戶的風(fēng)險(xiǎn)。

　　當(dāng)客戶數(shù)量、業(yè)務(wù)筆數(shù)達(dá)到一定規(guī)模的時(shí)候，完全依賴手工收集客戶行為數(shù)據(jù)（RFM等），計(jì)算客戶流失風(fēng)險(xiǎn)，往往會(huì)顯得力不從心。向CRM計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)尋求幫助成為一種必然的趨勢(shì)。然而暫時(shí)來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)的CRM軟件并不能立即很好地實(shí)現(xiàn)RFM分析模型，其他的一些分析模型如客戶生命周期價(jià)值模型、客戶忠誠(chéng)度模型等也在研究、建立之中。少量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)比較扎實(shí)、軟件機(jī)制比較科學(xué)的CRM軟件，已經(jīng)能部分提供對(duì)于RFM分析模型的一些支持了。

　　例如SynleadCRM企業(yè)版，當(dāng)"生意機(jī)會(huì)"進(jìn)入"結(jié)案成功"階段后，會(huì)自動(dòng)觸發(fā)系統(tǒng)將對(duì)應(yīng)的客戶單位記錄中的"上次成功交易日期"字段的數(shù)值，更新為結(jié)案成功的日期，便于我們計(jì)算R停止購(gòu)買時(shí)間，如下圖所示：


圖1 SynleadCRM自動(dòng)觸發(fā)填寫"上次成功交易日期"

　　對(duì)于過(guò)去一段時(shí)期，M平均購(gòu)買金額（平均金額）、TM（合同金額）、F購(gòu)買次數(shù)（合同數(shù)量）和排名的統(tǒng)計(jì)也實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化：


圖2 依據(jù)合同金額對(duì)客戶單位進(jìn)行降序排名

　　依據(jù)圖2中的排名結(jié)果，可以把客戶分類，如頂端客戶、高端客戶、中端客戶等，更新到圖1的單位"狀態(tài)"字段中。

　　我們可以期待在不久的將來(lái)，用戶企業(yè)能通過(guò)CRM軟件的操作，更簡(jiǎn)便地得到客戶價(jià)值較高、流失風(fēng)險(xiǎn)較大的客戶記錄列表，并針對(duì)列表的客戶記錄直接建立和分派跟進(jìn)任務(wù)，將有價(jià)值客戶的流失消滅在萌芽狀態(tài)，甚至做到防患于未然。

廣州朗潤(rùn)公司供稿 CTI論壇編輯


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