[摘要] 客戶價(jià)值的研究是當(dāng)前營銷領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)和難點(diǎn)。本文在論述了客戶價(jià)值評價(jià)必要性的基礎(chǔ)上，就目前常用的客戶價(jià)值評價(jià)方法，論述了各方法的要點(diǎn)，并詳細(xì)地探討了如何運(yùn)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來更簡捷、更準(zhǔn)確地展開客戶價(jià)值評價(jià)。

[關(guān)鍵詞] 客戶價(jià)值數(shù)據(jù)挖掘客戶價(jià)值評價(jià)

目前，客戶終生價(jià)值應(yīng)用研究的思路是結(jié)合客戶生命周期理論，研究如何在客戶關(guān)系發(fā)展不同階段的不同交易期以最優(yōu)的客戶投入實(shí)現(xiàn)預(yù)期的客戶終生價(jià)值，特別是客戶生命周期中客戶投入的調(diào)整。該研究主要用于對價(jià)值客戶未來購買行為的預(yù)測分析以及在此基礎(chǔ)上的價(jià)值客戶管理。幫助企業(yè)正確認(rèn)識(shí)客戶的總體價(jià)值(當(dāng)前價(jià)值和價(jià)值潛力)貢獻(xiàn)，并進(jìn)行適當(dāng)?shù)姆诸?，定性和定量化地輔助企業(yè)識(shí)別、保留和發(fā)展價(jià)值客戶。這方面的研究成果構(gòu)成了客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中客戶價(jià)值管理模塊的營銷理論基礎(chǔ)。

一、客戶價(jià)值評價(jià)的必要性

所謂客戶價(jià)值就是指這些客戶能為企業(yè)帶來的價(jià)值，大小等于企業(yè)過去、現(xiàn)在、未來從客戶身上獲得的收益與吸引、發(fā)展、保持客戶所需的成本之間的差值。這里收益包括貨幣和非貨幣兩方面；吸引成本是指企業(yè)進(jìn)行投資以便獲取客戶并使之滿意的支出，包括市場營銷、廣告以及促銷等；發(fā)展成本是指企業(yè)用于加強(qiáng)或維持現(xiàn)有客戶關(guān)系的支出，包括研發(fā)、生產(chǎn)等；保持成本是指企業(yè)為延長客戶關(guān)系持續(xù)的時(shí)間，降低客戶不滿意程度，或重新激活客戶所進(jìn)行的活動(dòng)支出。

雖然客戶能給企業(yè)帶來收益，但由于客戶的社會(huì)人口特征、個(gè)性特征等各不相同，有的客戶大量購買企業(yè)產(chǎn)品，還可以為企業(yè)推薦新的客戶；而有的客戶卻很少購買企業(yè)的產(chǎn)品，還提出許多苛刻的要求，因此，不同類型的客戶給企業(yè)帶來的收益是不同的。同時(shí)，對企業(yè)而言，每一個(gè)客戶、每一個(gè)客戶群的增加都是有代價(jià)的，這代價(jià)不僅僅表現(xiàn)在營銷費(fèi)用上，更多的表現(xiàn)為客戶目標(biāo)不明確，以及目標(biāo)太多給企業(yè)帶來的管理成本增加。因此，綜合客戶收益和客戶擁有代價(jià)，可以發(fā)現(xiàn)客戶選擇是企業(yè)發(fā)展的重要因素，客戶不是越多越好，而是越準(zhǔn)確越好。

目前，對大多數(shù)企業(yè)而言，通常是各種類型客戶并存，企業(yè)內(nèi)客戶的價(jià)值呈正態(tài)分布。由于企業(yè)資源的有限性，不可能對每個(gè)客戶做到面面俱到，因此，通過對客戶價(jià)值進(jìn)行評價(jià)，并據(jù)此對客戶進(jìn)行分類，從而識(shí)別和選擇企業(yè)的客戶，將有助于企業(yè)把有限的資源用在為企業(yè)帶來利潤的盈利區(qū)客戶身上，并放棄那些代價(jià)高昂、卻不能為企業(yè)帶來太多收益的不盈利區(qū)客戶，提高企業(yè)資源的利用效率和生產(chǎn)經(jīng)營的針對性，為企業(yè)的目標(biāo)客戶帶來超出他們期望的價(jià)值和體驗(yàn)，創(chuàng)造持久的客戶忠誠和企業(yè)利潤最大化。

客戶價(jià)值評價(jià)，進(jìn)而展開客戶保持是企業(yè)實(shí)施客戶關(guān)系管理的主要目標(biāo)，它對企業(yè)的利潤有重要影響。資料表明：客戶保持率增加5%，行業(yè)平均利潤增加幅度在25%至85%之間；保持現(xiàn)有客戶比獲取新客戶的成本能夠節(jié)約4-6倍。但是客戶保持也是需要成本的，在現(xiàn)有的客戶群體中，并不是所有的客戶都會(huì)同企業(yè)建立并發(fā)展長期合作關(guān)系。如果不加區(qū)別的開展對所有客戶的保持努力，勢必會(huì)造成客戶保持成本的浪費(fèi)。因此，如果事先對客戶價(jià)值進(jìn)行評價(jià)，預(yù)測其是否具有長期價(jià)值，識(shí)別出具有較大概率同企業(yè)保持客戶關(guān)系的客戶，有區(qū)別地開展客戶保持努力，就會(huì)起到事半功倍的效果，大大節(jié)省企業(yè)的客戶保持成本。

二、基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶價(jià)值評價(jià)方法

數(shù)據(jù)挖掘就是從海量的原始數(shù)據(jù)中找出隱含在其中的、事先未知的、但又是潛在有意義的知識(shí)和信息，從而利用這些知識(shí)指導(dǎo)我們的行動(dòng)。數(shù)據(jù)挖掘方法以統(tǒng)計(jì)方法與人工智能為基礎(chǔ)，大致可分為如下5種分析方法:①統(tǒng)計(jì)分析：利用統(tǒng)計(jì)分析工具中提供的可視化功能和分析功能來尋找數(shù)據(jù)間的關(guān)系，并構(gòu)造統(tǒng)計(jì)模型和數(shù)學(xué)模型來解釋數(shù)據(jù);②聚類分析：聚類分析是把整個(gè)數(shù)據(jù)集劃分為不同的子集，使子集內(nèi)的各樣本具有較高的相似性，而不同子集樣本之間差別明顯;③關(guān)聯(lián)分析：挖掘出隱含在數(shù)據(jù)之間相互關(guān)聯(lián);④序列分析：重點(diǎn)在挖掘出數(shù)據(jù)之間基于時(shí)間的前后因果關(guān)系;⑤分類分析：通過分析已有的數(shù)據(jù)，揭示客戶或事件的特征與結(jié)論之間的關(guān)系，并按照影響結(jié)論的顯著程度將這些特征依次排列，進(jìn)而用來預(yù)測未來的客戶或事件。

數(shù)據(jù)挖掘迎合了企業(yè)在營銷、銷售和服務(wù)業(yè)務(wù)中涉及到的客戶其數(shù)據(jù)量大且細(xì)節(jié)化、分布廣泛等的特點(diǎn)，在通過對海量數(shù)據(jù)的處理估測客戶價(jià)值、探知金牌客戶特征等方面發(fā)揮了相當(dāng)大的作用。

綜合國內(nèi)外的相關(guān)文獻(xiàn)資料和企業(yè)的實(shí)際操作，現(xiàn)有的客戶價(jià)值評價(jià)方法可以歸納為以下幾種，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠有效地支持相應(yīng)評價(jià)方法的運(yùn)用。

(1)交易量評價(jià)法。交易量評價(jià)法是以交易額大小來衡量客戶價(jià)值，進(jìn)行客戶細(xì)分。統(tǒng)計(jì)分析將客戶的交易額進(jìn)行匯總，并通過可視化工具將客戶細(xì)分結(jié)果以直觀的商業(yè)圖表、圖形和表格形式呈現(xiàn)；也可以構(gòu)造多維表，并通過細(xì)剖、排序、旋轉(zhuǎn)等不同操作得到不同地區(qū)、不同職業(yè)背景、不同收入狀況及其它不同人口統(tǒng)計(jì)特征的客戶群相應(yīng)的客戶價(jià)值，便于更深入地把握企業(yè)的細(xì)分客戶群和相應(yīng)的價(jià)值。

(2)ABC評價(jià)法。ABC評價(jià)法是目前一種較常用的客戶價(jià)值評價(jià)方法，它根據(jù)利潤額來區(qū)分客戶。其原理是客戶對企業(yè)利潤額的分布規(guī)律：“企業(yè)80%以上的利潤來源于20%的客戶，70%的客戶只提供了不足20%的利潤，另有10%的客戶不僅不會(huì)為企業(yè)帶來任何利益，甚至?xí)魅跗髽I(yè)的盈利水平”。在ABC評價(jià)法里，客戶被直觀地分為Ａ，Ｂ，Ｃ三類，企業(yè)將優(yōu)先發(fā)展Ａ類客戶，保持或縮減Ｂ類客戶，拋棄Ｃ類客戶。

聚類分析根據(jù)事物的特征對其進(jìn)行聚類或分類，分析基于“物以類聚，人以群分”的樸素思想，認(rèn)為同類的客戶在行為特征上表現(xiàn)出相當(dāng)?shù)墓残裕煌惖目蛻粼谛袨樘卣魃媳厝淮嬖谥^大的差異。聚類分析問題的實(shí)質(zhì)是一個(gè)全局最優(yōu)問題，利用聚類分析可以自動(dòng)將樣本集按某些特征劃分成幾類，無需對客戶進(jìn)行事先的指標(biāo)體系和權(quán)重確定，因此基于聚類分析的ＡＢＣ客戶評價(jià)比較簡單、快捷。

(3)因素組合評價(jià)法。因素組合評價(jià)法是根據(jù)相關(guān)因素組合的結(jié)果來評價(jià)客戶價(jià)值的大小和對客戶進(jìn)行分類，考慮的因素通常分兩種情形，一是考慮客戶對企業(yè)產(chǎn)品的需求情況；二是考慮客戶規(guī)模和信用等級(jí)情況。

分類分析通過揭示客戶內(nèi)涵特征和結(jié)論（客戶價(jià)值）之間的關(guān)系，并按照影響結(jié)論的顯著程度將這些內(nèi)涵依次排列，進(jìn)而用來預(yù)測未來的客戶的價(jià)值。分類分析首先利用分類算法，根據(jù)歷史客戶數(shù)據(jù)和價(jià)值評價(jià)結(jié)論建立決策樹，可稱之為“學(xué)習(xí)”或“訓(xùn)練”階段。算法尋找歷史數(shù)據(jù)庫中具有最大信息量的屬性，構(gòu)造出樹根，再根據(jù)屬性取值大于（等于）或小于樹根的屬性值建立樹的分支，如此下去，直到所有的屬性（用戶的所有特征）都被用于樹形結(jié)構(gòu)中為止。再根據(jù)歷史經(jīng)驗(yàn)將決策樹轉(zhuǎn)化為分類規(guī)則，即對每一個(gè)樹葉結(jié)點(diǎn)得出分類規(guī)則。然后，利用分類規(guī)則對將來的新客戶進(jìn)行分類，即根據(jù)新客戶各特征的取值將其歸入最接近的樹葉結(jié)點(diǎn)，并利用分類規(guī)則做出相應(yīng)判斷，即得到新客戶的價(jià)值，同時(shí)調(diào)整分類樹和分類規(guī)則。

(4)客戶生命周期價(jià)值評價(jià)法。對于客戶生命周期價(jià)值的概念，目前基本的共識(shí)是：客戶生命周期價(jià)值是企業(yè)在與客戶保持長期交易關(guān)系的全過程中從該客戶處所獲得的全部利益的現(xiàn)值?？蛻羯芷趦r(jià)值評價(jià)法不僅考慮到收益流對企業(yè)利潤的貢獻(xiàn)，而且明確地扣除了企業(yè)為取得該收益流所付出的代價(jià)，同時(shí)，充分預(yù)計(jì)了客戶的非貨幣價(jià)值，并兼顧了客戶的未來價(jià)值潛力，因此，使用客戶生命周期價(jià)值評價(jià)法能夠客觀、全面地度量客戶對企業(yè)的貢獻(xiàn)?，F(xiàn)在，用客戶生命周期價(jià)值作為客戶價(jià)值的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，無論在學(xué)術(shù)界還是企業(yè)界都逐漸得到認(rèn)可。

但是根據(jù)客戶生命周期價(jià)值公式，計(jì)算客戶生命周期價(jià)值，對客戶價(jià)值進(jìn)行評價(jià)，需要充分估計(jì)和計(jì)算生命期內(nèi)企業(yè)與客戶相關(guān)的所有收益和成本，但這在實(shí)際操作中是相當(dāng)困難的，首先因?yàn)閷ι趦?nèi)不同時(shí)段發(fā)生的客戶事件及收益的具體預(yù)測較為困難；其次因?yàn)榭蛻舻姆秦泿艃r(jià)值難以量化；再者是因?yàn)榭蛻舻纳芷诳缍入y以預(yù)測。因此，在理論上雖然可以通過客戶生命周期價(jià)值模型對個(gè)體客戶價(jià)值進(jìn)行計(jì)算，從而對客戶進(jìn)行分類，找出高價(jià)值客戶，但實(shí)際上實(shí)現(xiàn)相當(dāng)困難。

為克服客戶的未來購買產(chǎn)品和服務(wù)事件難以預(yù)測的困難，客戶事件預(yù)測法被提了出來。這種方法的基本原理是：針對每一個(gè)客戶，預(yù)測一系列事件發(fā)生的時(shí)間，并向每個(gè)事件分?jǐn)偸找婧统杀?，從而為每位客戶建立一個(gè)詳細(xì)的利潤和費(fèi)用預(yù)測表。預(yù)測的精度依賴于事件預(yù)測的準(zhǔn)確性。事件的預(yù)測主要基于以下幾方面:①產(chǎn)品是有一定的設(shè)計(jì)和使用周期的，經(jīng)過一段時(shí)間，產(chǎn)品會(huì)有檢測、維修、更新?lián)Q代的需要;②一件產(chǎn)品會(huì)與其它產(chǎn)品發(fā)生若干聯(lián)系，因此一件產(chǎn)品或服務(wù)的購買會(huì)引發(fā)其它產(chǎn)品或服務(wù)的購買;③客戶的購買行為具有一定的購買模式，如購買Ａ產(chǎn)品的客戶有相當(dāng)?shù)目赡軙?huì)同時(shí)購買Ｂ產(chǎn)品，同時(shí)客戶的購買行為存在著一定的慣性。

關(guān)聯(lián)分析的作用是在客戶有關(guān)的數(shù)據(jù)集中挖掘出滿足一定條件的依賴性關(guān)系，它展示出數(shù)據(jù)間未知的依賴關(guān)系，并有可能描述成關(guān)注數(shù)據(jù)項(xiàng)間的因果關(guān)系。因此，關(guān)聯(lián)規(guī)則常被用來分析客戶的購買模式，而購買模式的揭示有助于預(yù)測客戶未來的購買行為。

與關(guān)聯(lián)分析有較大相似的是序列分析。序列分析主要針對兩個(gè)事件在發(fā)生時(shí)間上有一段間隔的情況，可用來發(fā)現(xiàn)符合一定頻率規(guī)則的購買模式等。例如，用戶在購買了打印機(jī)后，每隔一定時(shí)間就會(huì)購買打印紙，一定時(shí)間后又會(huì)要求產(chǎn)品維修。所以序列分析有助于預(yù)測將來客戶的購買產(chǎn)品和服務(wù)的要求。

三、結(jié)論

數(shù)據(jù)挖掘能幫助企業(yè)管理者從海量數(shù)據(jù)中統(tǒng)計(jì)和多維分析客戶購買數(shù)據(jù)，客戶分類，識(shí)別客戶的購買行為特征，發(fā)現(xiàn)客戶購買模式和趨勢，進(jìn)而展開客戶價(jià)值評價(jià)，達(dá)到提升客戶層次、保持有價(jià)值客戶的目的。利用數(shù)據(jù)挖掘建立客戶關(guān)系管理系統(tǒng)將極大地提升企業(yè)的競爭優(yōu)勢，提高企業(yè)的營銷水平。本文的探討將有利于企業(yè)建立有效的客戶關(guān)系管理系統(tǒng)。

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