CRM方法：用RFM分析模型保持有價(jià)值客戶(hù)

肖東軍 2004/12/02

　　在客戶(hù)關(guān)系管理過(guò)程中，商家不斷追逐獲得客戶(hù)的信息，而客戶(hù)往往不愿意主動(dòng)透露自己的信息或意圖，除非客戶(hù)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，獲得的往往也是一些外在的客戶(hù)行為數據，對于客戶(hù)內心真實(shí)想法及消費趨勢，商家仍然知之不多。這正應了一句俗話(huà)："知人知面不知心"。

　　為了得到客戶(hù)的"心"（如客戶(hù)滿(mǎn)意度、忠誠度等），從客戶(hù)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測模型。在這里向大家介紹一種相對簡(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容易獲得的已成交客戶(hù)的行為參數。R(Recency 最近)表示客戶(hù)最近一次購買(mǎi)的時(shí)間距當前有多遠，也就是停止采購的時(shí)間，例如20天、8周、3個(gè)月等；F(Frequency 頻率)表示客戶(hù)在最近一段時(shí)間內購買(mǎi)的次數；M(Monetary Value貨幣價(jià)值)表示客戶(hù)在最近一段時(shí)間內每次購買(mǎi)的平均金額。

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

　　廣東一家辦公設備及耗材零售企業(yè)，在省內建立了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(hù)也多了起來(lái)，通過(guò)向客戶(hù)用郵政信函發(fā)送商品目錄、開(kāi)展直效營(yíng)銷(xiāo)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)區分客戶(hù)，以便在"更恰當的時(shí)間、向恰當的客戶(hù)傳遞恰當的商品信息"，從而刺激重復交易，同時(shí)也適當降低郵寄費用。他們把客戶(hù)最近一次購買(mǎi)日期到當天的天數算出來(lái)，得到R這個(gè)參數。

　　R≤7天的為 R1級客戶(hù)
　　8天≤R≤30天的為 R2級客戶(hù)
　　R≥30天的為 R3級客戶(hù)

　　對于R1級的客戶(hù)，該公司會(huì )立即再郵寄一份商品目錄及獎勵積分計劃，對于R2級的客戶(hù)則會(huì )在一周內再郵寄一份商品目錄及獎勵積分計劃，對于R3級以下的客戶(hù)則不采用這重追隨購買(mǎi)的郵寄方式。 根據國外的統計結果，R1級客戶(hù)對直效郵件的回函率是R2級的三倍，因為這些客戶(hù)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)的郵件內容，采用"交叉銷(xiāo)售"（Cross-Sell）或"提升銷(xiāo)售"（Up-Sell）的策略，推薦與客戶(hù)購買(mǎi)需求相關(guān)度高的商品，或者提供額外的重復購買(mǎi)獎勵，效果更加顯著(zhù)。如果采用M貨幣價(jià)值這個(gè)參數對客戶(hù)分類(lèi)，則平均交易金額高的客戶(hù)的反饋率并不見(jiàn)得比平均交易金額低的客戶(hù)來(lái)得多。 采用F購買(mǎi)次數作為參數對客戶(hù)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)月購買(mǎi)超過(guò)5次以上的客戶(hù)，今后將每月郵寄一次商品目錄；而購買(mǎi)不足2次的客戶(hù)，將只會(huì )每?jì)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)相對不高，或者相互間有互補性，具有多次重復購買(mǎi)的必要，這些企業(yè)可能提供如下商品：日用消費品、服裝、小家電等；RFM也適用于這類(lèi)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：精密機床、成套生產(chǎn)設備、打印機等；RFM對于商品批發(fā)、原材料貿易、以及一些服務(wù)業(yè)（如旅行、保險、運輸、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(xiāo)領(lǐng)域了。如今它更常用于監測客戶(hù)消費行為異動(dòng)、防范重要客戶(hù)流失方面。

　　全勝公司是一家小型化工原料貿易企業(yè)，年銷(xiāo)售額4000多萬(wàn)元，最有核心競爭力的產(chǎn)品是食品添加劑，如檸檬酸等，頂端客戶(hù)是幾家國際知名大型的飲料制造企業(yè)在當地的工廠(chǎng)，由高層管理人員親自跟進(jìn)，客戶(hù)關(guān)系維護得很好，能穩定地占有較理想的客戶(hù)份額。但是該公司還經(jīng)營(yíng)其他多條產(chǎn)品線(xiàn)，其他非頂端客戶(hù)近1000家，來(lái)自不同的行業(yè)，采購規模和習慣各不相同，要集中有限的企業(yè)資源、保持高價(jià)值客戶(hù)的忠誠度、防范高價(jià)值客戶(hù)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：分別計算出過(guò)去12個(gè)月所有已成交客戶(hù)貢獻的總采購金額，可以利用公式計算：

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

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

下表是降序排列后第11名起的幾家客戶(hù)的情況，它們是40家高端客戶(hù)的一部分。

        M F TM
序號 等級 客戶(hù)編號 客戶(hù)簡(jiǎn)稱(chēng) 平均采購金額 購買(mǎi)次數 總采購金額
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 依據總采購金額給客戶(hù)排名

　　步驟二，把客戶(hù)關(guān)系保持的重點(diǎn)首先放在前高端及中端用戶(hù)那里，因為頂端客戶(hù)的忠誠度高、客戶(hù)份額高，再額外花精力的話(huà)邊際效益不明顯；低端客戶(hù)數量多、貢獻小，暫時(shí)沒(méi)有太多精力照料。對于高端和中端的約190家客戶(hù)，分別計算出它們過(guò)去12個(gè)月每次購買(mǎi)到下次購買(mǎi)的平均周期，公式為：

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

        M F TM P D R △
序號 等級 客戶(hù)編號 客戶(hù)簡(jiǎn)稱(chēng) 平均采購金額 購買(mǎi)次數 總采購金額 平均采購周期 最近購買(mǎi)日期 停止采購天數 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
*統計周期=過(guò)去365天

表2  對比客戶(hù)停止采購天數和平均采購周期

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

　　K、O、P三個(gè)公司在安全警戒線(xiàn)范圍內，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。因為它們已經(jīng)有些日子沒(méi)有按照過(guò)去的行為習慣繼續采購了。進(jìn)一步觀(guān)察，我們發(fā)現L公司僅僅超過(guò)其平均采購周期4天，相對于46天的平均采購周期來(lái)說(shuō)仍然屬于正常的波動(dòng)范圍，不必過(guò)于焦慮，當前可以把它與N公司同等對待，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)了其平均采購周期，而且超過(guò)的天數（26天和22天）比平均采購周期（17天）還大一倍以上。這說(shuō)明這兩個(gè)客戶(hù)流失的風(fēng)險比較大，需要重點(diǎn)關(guān)注。統計員發(fā)現此類(lèi)情況后，應立即指派工作任務(wù)給負責維護M和P公司關(guān)系的銷(xiāo)售代表，讓銷(xiāo)售代表采取必要的方式了解客戶(hù)暫停購買(mǎi)的原因。

　　客戶(hù)暫停購買(mǎi)的原因可能是客戶(hù)本身遭受困難無(wú)力采購，也可能是客戶(hù)調整產(chǎn)業(yè)方向，也可能是由于某些事件導致滿(mǎn)意度下降而被競爭對手乘虛而入，也可能是正常的淡旺季波動(dòng)。銷(xiāo)售代表進(jìn)行調查、跟進(jìn)后，判斷原因并向公司提出合理化建議，以規避財務(wù)風(fēng)險、盡量擴大客戶(hù)生命周期價(jià)值。假如原因是客戶(hù)遭受到了暫時(shí)性的困難，則可在控制應收款風(fēng)險的基礎上，適當調整策略協(xié)助客戶(hù)度過(guò)難關(guān)，當客戶(hù)業(yè)務(wù)重上正軌后，必然投桃報李，更加忠誠；假如原因是客戶(hù)調整業(yè)務(wù)方向，對某種特定的原料采購下降，則要研究本公司的產(chǎn)品線(xiàn)中，有哪些適用于客戶(hù)新的發(fā)展方向，有針對性地推薦適銷(xiāo)對路產(chǎn)品，延長(cháng)客戶(hù)的生命周期；假如是由于某些事件處理不當造成客戶(hù)滿(mǎn)意度下降，則要設法向客戶(hù)解釋、彌補，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(hù)下次購買(mǎi)的大體時(shí)間，并預先制定銷(xiāo)售工作計劃，到未來(lái)恰當的時(shí)間提醒銷(xiāo)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M平均采購金額，以及基于F×M計算出來(lái)的TM總采購金額，還沒(méi)有減去產(chǎn)品成本、一對一的銷(xiāo)售、服務(wù)和營(yíng)銷(xiāo)費用、應予以分攤的某些管理費用，因此TM總采購金額還不是更為精確的客戶(hù)凈現值（NPV, Net Present Value）。依據TM總采購金額進(jìn)行客戶(hù)排名只是相對的，在精確取得客戶(hù)貢獻的稅前凈利潤前，誰(shuí)能保證排名第201的客戶(hù)就一定比排名第199的客戶(hù)更有價(jià)值呢？誰(shuí)能保證當前排名第300的客戶(hù)，未來(lái)不會(huì )出現迅猛的發(fā)展從而導致采購能力的顯著(zhù)提升呢？誰(shuí)能保證后800名的客戶(hù)里面，沒(méi)有那么幾位目前已具有相當大的采購量，只是因為客戶(hù)關(guān)系維護沒(méi)有到位而目前僅僅是零星地采購，看起來(lái)似乎只是個(gè)無(wú)足輕重的小客戶(hù)呢？

　　好在，我們是在尋找一種改進(jìn)客戶(hù)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了一些令人欣喜的成果。美國賓西法尼亞大學(xué)沃頓商學(xué)院的市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)學(xué)教授彼特·費德（Peter S. Fader）領(lǐng)導的一個(gè)小組2004年7月發(fā)表了一篇論文，成功地將客戶(hù)的歷史行為數據RFM與客戶(hù)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)現對客戶(hù)生命周期價(jià)值的預測，則目前依據M的客戶(hù)排名將更科學(xué)，從而盡量減少遺漏重點(diǎn)客戶(hù)的風(fēng)險。

　　當客戶(hù)數量、業(yè)務(wù)筆數達到一定規模的時(shí)候，完全依賴(lài)手工收集客戶(hù)行為數據（RFM等），計算客戶(hù)流失風(fēng)險，往往會(huì )顯得力不從心。向CRM計算機軟件系統尋求幫助成為一種必然的趨勢。然而暫時(shí)來(lái)說(shuō)，國內的CRM軟件并不能立即很好地實(shí)現RFM分析模型，其他的一些分析模型如客戶(hù)生命周期價(jià)值模型、客戶(hù)忠誠度模型等也在研究、建立之中。少量數據基礎比較扎實(shí)、軟件機制比較科學(xué)的CRM軟件，已經(jīng)能部分提供對于RFM分析模型的一些支持了。

　　例如SynleadCRM企業(yè)版，當"生意機會(huì )"進(jìn)入"結案成功"階段后，會(huì )自動(dòng)觸發(fā)系統將對應的客戶(hù)單位記錄中的"上次成功交易日期"字段的數值，更新為結案成功的日期，便于我們計算R停止購買(mǎi)時(shí)間，如下圖所示：


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

　　對于過(guò)去一段時(shí)期，M平均購買(mǎi)金額（平均金額）、TM（合同金額）、F購買(mǎi)次數（合同數量）和排名的統計也實(shí)現了自動(dòng)化：


圖2 依據合同金額對客戶(hù)單位進(jìn)行降序排名

　　依據圖2中的排名結果，可以把客戶(hù)分類(lèi)，如頂端客戶(hù)、高端客戶(hù)、中端客戶(hù)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(hù)企業(yè)能通過(guò)CRM軟件的操作，更簡(jiǎn)便地得到客戶(hù)價(jià)值較高、流失風(fēng)險較大的客戶(hù)記錄列表，并針對列表的客戶(hù)記錄直接建立和分派跟進(jìn)任務(wù)，將有價(jià)值客戶(hù)的流失消滅在萌芽狀態(tài)，甚至做到防患于未然。

廣州朗潤公司供稿 CTI論壇編輯


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