CRM方法:用RFM分析模型保持有价值客户
肖东军 2004/12/02
在客户关系管理过程中,商家不断追逐获得客户的信息,而客户往往不愿意主动透露自己的信息或意图,除非客户能立即看到这样做给自己带来的好处。即使商家使出浑身解数,获得的往往也是一些外在的客户行为数据,对于客户内心真实想法及消费趋势,商家仍然知之不多。这正应了一句俗话:"知人知面不知心"。
|
|
|
|
M |
F |
TM |
序号 |
等级 |
客户编号 |
客户简称 |
平均采购金额 |
购买次数 |
总采购金额 |
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 依据总采购金额给客户排名
步骤二,把客户关系保持的重点首先放在前高端及中端用户那里,因为顶端客户的忠诚度高、客户份额高,再额外花精力的话边际效益不明显;低端客户数量多、贡献小,暂时没有太多精力照料。对于高端和中端的约190家客户,分别计算出它们过去12个月每次购买到下次购买的平均周期,公式为:
|
|
|
|
M |
F
|
TM
|
P
|
D
|
R
|
△ |
序号 |
等级 |
客户编号 |
客户简称 |
平均采购金额 |
购买次数 |
总采购金额 |
平均采购周期 |
最近购买日期 |
停止采购天数 |
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
*统计周期=过去365天
表2 对比客户停止采购天数和平均采购周期
从表2中可以看到:
图1 SynleadCRM自动触发填写"上次成功交易日期"
对于过去一段时期,M平均购买金额(平均金额)、TM(合同金额)、F购买次数(合同数量)和排名的统计也实现了自动化:
图2 依据合同金额对客户单位进行降序排名
依据图2中的排名结果,可以把客户分类,如顶端客户、高端客户、中端客户等,更新到图1的单位"状态"字段中。
我们可以期待在不久的将来,用户企业能通过CRM软件的操作,更简便地得到客户价值较高、流失风险较大的客户记录列表,并针对列表的客户记录直接建立和分派跟进任务,将有价值客户的流失消灭在萌芽状态,甚至做到防患于未然。
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