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你的客户有价值吗?

    摘要

    在e时代中,许多组织尚且不知在他们的客户中哪些是要着重关注的。客户并非"生来平等",可是,许多组织提供的服务及其背后的支持系统都作了这样的假设。对所有客户提供非常高质量的服务在经济上并不合算,尤其当你并不清楚每个客户个体的价值。

    本文主要是关于理解单个客户的利润,终身价值的概念(或称为长期价值)以及这些信息如何利用在保持与获取客户的管理策略中。

    本文成文之际,作者正关注于将数据仓库应用于解决金融行业的问题。时间已经证明作者在本文中的观点可以同样应用各行各业,包括电信的部分。 如果你不了解谁是你的当前和潜在客户,你将如何识别该挽留谁,哪些客户是你所希望获得的呢?

    关注价值客户

    你需要了解要服务你的现有客户需要耗费多少,而他们又能为你的组织带来多少利润。但是哪些是你想要获得(而且为什么),这些客户又具备什么特征?在关系到服务质量和目前客户的管理策略,你要不断问自己这些问题,你想要发现你的客户贡献的利润是多少,分门别类的或单个客户的;你想要知道他们潜在的利润贡献,而且知道如果持续保留这些客户,所需的花费是多少。你应该清楚的知道投入有多少?无论是在保有当前合适的(有价值的)客户,还是应用知识去管理未来的客户获取并保持他。

    现有成本系统的价值

    要了解客户利润,你通常会先向你的成本系统中寻找。这些系统牢固地基于标准会计准则,因此也只关注于当年利润。财务系统不考虑潜在的与某个客户、客户群或产品线相关的利润或损失-这些系统只是去用数字。成本计算只关心那些成本/利润中心的损益并积累成为全公司的损益。会计体系并非关注于客户或组织的整体表现而是成本分配。管理会计体系是创建于工业革命(纺织品行业),然后于19世纪得到了进一步的发展,特别是在铁路、制造业、零售业和机械工业。在制造业的世界中,材料成本和直接人力成本在全部成本中占有最大比重。其他的则是管理成本。在一个新的以服务为主导的经济环境中,陈旧的会计方法扭曲了利润率。几乎所有活动都可以被看成是不可细分的管理成本。

    只是在近几年,才有一些考虑到了制造环节和服务部分需求的发展和活动付诸了实践。虽然有些措施力图分清组织中的产品成本,但是这些仍然集中在对当年的收益底线的贡献方面。很少有试图去关心全部关系收入和相关成本的方法,甚至这些不被认为是组织业绩的重要衡量指标。今天在许多银行,整个会计程序还是按照旧的银行模式进行,即使采用边际成本的计算都会皱眉,或者干脆不被接受。

    数据仓库

    今天,利用象数据仓库这样的新技术可以有机会重新审视会计系统,以反映哪些业绩指标对你的组织是重要的。

    还有一个经常由咨询专家提出,而且也是正确的方法,即基于业务的财务方法。如果你有时间来实施它,这是最好的方法,而且可以获得全部的决策支持。基于业务的财务方法有个简单原理,那就是所有的成本必须在理解之后才能分配。这就导致需要理解并且区分与业务和交易相关的成本要素,这样一个流程的成本才能从头至尾地被区分开。更新的方法都为更佳的决策和在服务环境中衡量表现相关,而要达到这些目的,传统的方法是行不通的。"以基于业务的会计原则来看,准确、精确的信息可以用来支持战略性决策体系。分析结果可以用来构建分析框架,并区分影响客户、产品和网络利润率的行为。

    近似价值

    那么你想要对银行计算客户价值了,但今天你还不能实施基于业务的会计方法,那么计算一个近似或相对价值怎么样?无论你考虑得多么周密,你会发现,那些什么都算的移动成本很难给出有意义的数据,唯一的方法就是妥协。你可能必须要接受估算的费用成本和按比例分配的管理成本。在相对价值或分数的基础上,客户可以被分门别类,获得特殊的待遇,这样才能与你的整体客户战略相统一。

    数据仓库的优势之一是具有在最细节的层面上存储数据的能力。你可以记录实际的客户交易,然后将它们和成本挂起钩来。你可以通过变量来计算,这些变量包括交易金额、所利用的分销渠道、消费模式、客户采用的不同服务种类等等。当这些业务情况变化的时候,你可以利用统计方法来发现明显的趋势,可以对成本的金额/级别关系有更清晰的认识。当建立起一个具有很强逻辑性的数据模型的时候,你就有了一个牢固的基础支持你来分析客户价值。从这里可以给客户库赋予更多的现实价值,在这些工作完成之后,你就可以开始以这种模式来识别那些被认为最有价值的群体,选择出那些你认为最有价值的客户。

    不要从利润数据仓库开始

    请注意:我没有建议你从第一个数据仓库或集市以获得客户价值。作为起点,有些更简单的事情可以在你初试数据仓库的时候带来相当的早期回报-如客户分类和使用分析。"在开始建立第一个数据仓库就分析价值、客户或其他什么几乎是不可能的。只有在所有的收入和成本的构成被单独归类,并存储到数据仓库之后,你才可能获得预期利润。"

    谈及利润率,如同硬币的另一面,客户也在衡量你能提供的价值(利润的另一面)。分析能够实现对基本客户群体的评价,进一步的调查能够清楚与组织的关系中的价值是什么。如果不知道客户看重什么就是危险的,所提供的也是有缺陷的。

    终身价值

    如果你知道客户的价值就可以决定是否愿意保留并发展他们。你可以对客户比你的竞争对手更高一筹(更适合客户的需求),你还可以培育客户带来更多的利润。要做到这一点,你至少要关注客户价值的两个衡量指标:A客户对于组织的实际的长期价值,B组织能够获取的潜在价值。要开始将传统市场营销中获取客户的观念,转变成基于获取和保留这样的新观点,你需要考虑客户终身价值(CLV)的估算、客户生命周期价值(CLIC)或长期价值(LTV)。不妨这样开始,用全部或某些指标来划分每种产品或服务的销售额:客户、所用产品/服务的数量、加上保有时间。发现客户流失的频率、他们的档案记录和转移的可能性,这些可以让你更好地理解在未来的收入流中你的成本会是多少。

    分析所有的客户保有时间的信息,你可以预测出一个客户可能与你共度的时间段(在公式中这等于生命周期),然后,你就可以计算未来的收益、净交易成本,用你选择的某一利率折现就获得了他们的净现值。

    这一公式当然可以变得更加复杂,特别是当你加入诸如离去倾向这样的宏观层面的变量时,或者将成本模型随时间进行调整。基于客户长期价值LTV作为估算的真实价值,你当然还可以给你的客户群分出级别,这是为了发现哪些值得分配资源的客户群和哪些不值得的。

    依据分析的深度,你现在可以决定将如何培养客户,并让价值等级发挥作用。在作了这样的分析之后,一家银行将其原来的"对任何人,在任何时间、任何地点都免费"的政策调整成为由信息主导的整套策略,这套策略可以增加已知的价值群体;一家电信公司认为如果它能够提供与竞争对手提出的优惠类似的措施,就能更好地保持用户。这样做它不仅发现保有率提升了(这从整体上降低了成本),客户获取能力也提升了。要衡量价值有各种各样的方法,不过你一定要将数据转换成可以行动的信息,这样才能以表一中的指标进行衡量:


表一:客户价值信息

    深入的客户利润信息使你识别个体客户的梦想成真(群体不能作出决策而个体却能!),当个体价值可以和行为倾向配套的时候,就有机会可以设计出对个人具有吸引力的产品/服务。我们可以计算出客户价值的范围,这个范围和客户行为模型的范围相匹配。如果你想要设计新的产品/服务,从客户价值开始是个不错的起点。将这样的想法转为现实的复杂性正在降低,因为技术承担了管理和分析数据的负担。我们可以改变思维的定式:营销并不仅仅是销售出去,而是从挖掘潜在长期价值以及明显的对其他产品与服务购买倾向中,锁定未来的收益。

    底层数据

    那些可以反应价值层次、活跃度、忠诚度、购买潜力和可能转移的底层数据和客户属性,可以帮助你将客户识别出来并分出层次。这样的分层,是开始了解你的客户是谁和他们对你的价值的第一步。你的客户保有策略应当包含这样的信息作为开始。有些组织容易将注意力集中在没有太多价值的客户上,这是因为他们对于其客户价值模型的纬度和行为倾向并不理解。利用行为和预期模型方法,组织可以计算出倾向值和潜在产品购买差距,这些反应在所谓的"非价值"客户上。

    对于银行或电信公司来说,学生客户在最开始往往被认为是不赚钱的。但当把终身价值考虑进去的时候,整个情况都改观了。当对话方式(电话、Email、和/或直邮)改变的时候,保持长期关系就成为了挑战。更高的净价值个体可能是一个你极度渴求的客户,但对你花费的营销成本来说,可能不是最大、最快的回报。如果理解了你的个人客户和他们的转移以及购买倾向的对应关系,你就可以瞄准与某一类客户相适应的产品种类,并且比以往更有信心。

    市场营销永无止境

    一旦可以获得关于相对客户价值的更好的信息,营销的工作就会发生这样的变化:将获取和保有客户作为向组织创造稳定的利润流的方式。另一方面则是管理组织的服务和产品品牌,并不断地向客户提供明确实际的价值。持续地寻找方法来加深和增强与个人客户的关系,竞争差异就会体现出来。

    如果组织的营销人员决定以特殊方式对某一特定的人群创造一种难以撼动的竞争优势时,一对一营销就会成为一种重要的武器。当关系加深,更多的服务/产品被消费,竞争的进入屏障也增加了。基于关系的定价策略是应对进攻型的降价竞争策略的有效方法。当你知道了某个客户的终身价值时,你可以提供更低的价格、整合的服务等优惠措施。你甚至会整体地下调收费,但仍然明确地知道将获得不错的投资回报。

    在组织中,市场营销应当担当其信息管理的角色。组织拥有的信息以及如何应用它们是完成市场差异化的关键,也是获得竞争优势的手段。有关客户个体的成长、培育方面的信息,对于某些组织来说,正在成为它们的核心能力之一。如果有每一个客户的价值分析作为基础,有围绕着客户的信息,这个组织就有足够的能力来理解其客户基准。

    总结

    单个客户的价值,与其相关的倾向模型范围,构成了营销的基础,用以设计并有效地提供新的产品和服务。这些新的产品/服务均可以为某个特定客户来调整价格和相关条件。

    在大规模定制和"细分到每个"的世界里,市场营销的任务是理解每个个体客户的需要和偏好。向客户提供的服务必须是对他们有价值的。组织和客户之间的每次对话也应如此。如果你的手边就有客户偏好和长期价值(LTV),你就为将来提供那些价值产品和服务抢得先机。

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