CRM方法：用RFM分析模型保持有價值客戶

肖東軍 2004/12/02

　　在客戶關系管理過程中，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)，對于客戶內(nèi)心真實想法及消費趨勢，商家仍然知之不多。這正應了一句俗話："知人知面不知心"。

　　為了得到客戶的"心"（如客戶滿意度、忠誠度等），從客戶那里獲得更大的生命周期價值，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單可行、且行之有效的方法：RFM分析模型。RFM中，每個英文字母代表一種相對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買的時間距當前有多遠，也就是停止采購的時間，例如20天、8周、3個月等；F(Frequency 頻率)表示客戶在最近一段時間內(nèi)購買的次數(shù)；M(Monetary Value貨幣價值)表示客戶在最近一段時間內(nèi)每次購買的平均金額。

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

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

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

　　對于R1級的客戶，該公司會立即再郵寄一份商品目錄及獎勵積分計劃，對于R2級的客戶則會在一周內(nèi)再郵寄一份商品目錄及獎勵積分計劃，對于R3級以下的客戶則不采用這重追隨購買的郵寄方式。根據(jù)國外的統(tǒng)計結果，R1級客戶對直效郵件的回函率是R2級的三倍，因為這些客戶剛完成交易不久，所以會更注意同一公司的商品信息。如果及時跟進的郵件內(nèi)容，采用"交叉銷售"（Cross-Sell）或"提升銷售"（Up-Sell）的策略，推薦與客戶購買需求相關度高的商品，或者提供額外的重復購買獎勵，效果更加顯著。如果采用M貨幣價值這個參數(shù)對客戶分類，則平均交易金額高的客戶的反饋率并不見得比平均交易金額低的客戶來得多。采用F購買次數(shù)作為參數(shù)對客戶進行分組，采取不同的郵寄策略也是很有意義的。例如過去6個月購買超過5次以上的客戶，今后將每月郵寄一次商品目錄；而購買不足2次的客戶，將只會每兩個月郵寄一次。

　　RFM非常適用于提供多種商品的企業(yè)，這些商品單價相對不高，或者相互間有互補性，具有多次重復購買的必要，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也適用于這類企業(yè)，它們既提供高價值耐用商品、同時又提供配套的零部件或維修服務，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(mào)易、以及一些服務業(yè)（如旅行、保險、運輸、快遞、娛樂等）的企業(yè)也很適用。

　　RFM分析模型不斷豐富發(fā)展，已經(jīng)不局限于直效營銷領域了。如今它更常用于監(jiān)測客戶消費行為異動、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，頂端客戶是幾家國際知名大型的飲料制造企業(yè)在當?shù)氐墓S，由高層管理人員親自跟進，客戶關系維護得很好，能穩(wěn)定地占有較理想的客戶份額。但是該公司還經(jīng)營其他多條產(chǎn)品線，其他非頂端客戶近1000家，來自不同的行業(yè)，采購規(guī)模和習慣各不相同，要集中有限的企業(yè)資源、保持高價值客戶的忠誠度、防范高價值客戶流失真不是一件容易的事情。利用RFM分析模型，則可有效地改進這方面的工作。

步驟一：分別計算出過去12個月所有已成交客戶貢獻的總采購金額，可以利用公式計算：

　　M×F= TM（Totle Monetary Value，總采購金額）
　　*M=過去12個月內(nèi)的平均采購金額
　　*F=過去12個月內(nèi)的采購次數(shù)

　　總采購金額也可以通過其他統(tǒng)計途徑（例如從進銷存軟件或銷售自動化SFA軟件）獲得。計算出各個客戶的總采購金額后，可以利用EXCEL將客戶名單按總采購金額進行降序排列，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	等級	客戶編號	客戶簡稱	平均采購金額	購買次數(shù)	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(jù)總采購金額給客戶排名

　　步驟二，把客戶關系保持的重點首先放在前高端及中端用戶那里，因為頂端客戶的忠誠度高、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、貢獻小，暫時沒有太多精力照料。對于高端和中端的約190家客戶，分別計算出它們過去12個月每次購買到下次購買的平均周期，公式為：

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

				M	F	TM	P	D	R	△
序號	等級	客戶編號	客戶簡稱	平均采購金額	購買次數(shù)	總采購金額	平均采購周期	最近購買日期	停止采購天數(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)計周期=過去365天

表2 對比客戶停止采購天數(shù)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(shù)小于平均采購周期的有K、O、Q三個公司；
　　△=0，即使停止采購的天數(shù)等于平均采購周期的有N公司；
　　△<0，即停止采購的天數(shù)大于平均采購周期的有L、M、P三個公司

　　K、O、P三個公司在安全警戒線范圍內(nèi)，暫時可以不用關注。而L、M、P三個公司需要立即引起關注。因為它們已經(jīng)有些日子沒有按照過去的行為習慣繼續(xù)采購了。進一步觀察，我們發(fā)現(xiàn)L公司僅僅超過其平均采購周期4天，相對于46天的平均采購周期來說仍然屬于正常的波動范圍，不必過于焦慮，當前可以把它與N公司同等對待，稍加留意其近期動向即可。而M、P兩個公司不僅超過了其平均采購周期，而且超過的天數(shù)（26天和22天）比平均采購周期（17天）還大一倍以上。這說明這兩個客戶流失的風險比較大，需要重點關注。統(tǒng)計員發(fā)現(xiàn)此類情況后，應立即指派工作任務給負責維護M和P公司關系的銷售代表，讓銷售代表采取必要的方式了解客戶暫停購買的原因。

　　客戶暫停購買的原因可能是客戶本身遭受困難無力采購，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致滿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。銷售代表進行調(diào)查、跟進后，判斷原因并向公司提出合理化建議，以規(guī)避財務風險、盡量擴大客戶生命周期價值。假如原因是客戶遭受到了暫時性的困難，則可在控制應收款風險的基礎上，適當調(diào)整策略協(xié)助客戶度過難關，當客戶業(yè)務重上正軌后，必然投桃報李，更加忠誠；假如原因是客戶調(diào)整業(yè)務方向，對某種特定的原料采購下降，則要研究本公司的產(chǎn)品線中，有哪些適用于客戶新的發(fā)展方向，有針對性地推薦適銷對路產(chǎn)品，延長客戶的生命周期；假如是由于某些事件處理不當造成客戶滿意度下降，則要設法向客戶解釋、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，則要了解清楚客戶下次購買的大體時間，并預先制定銷售工作計劃，到未來恰當?shù)臅r間提醒銷售代表跟進。

　　RFM分析模型不是萬能的，它也有其弊端。例如對M平均采購金額，以及基于F×M計算出來的TM總采購金額，還沒有減去產(chǎn)品成本、一對一的銷售、服務和營銷費用、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凈現(xiàn)值（NPV, Net Present Value）。依據(jù)TM總采購金額進行客戶排名只是相對的，在精確取得客戶貢獻的稅前凈利潤前，誰能保證排名第201的客戶就一定比排名第199的客戶更有價值呢？誰能保證當前排名第300的客戶，未來不會出現(xiàn)迅猛的發(fā)展從而導致采購能力的顯著提升呢？誰能保證后800名的客戶里面，沒有那么幾位目前已具有相當大的采購量，只是因為客戶關系維護沒有到位而目前僅僅是零星地采購，看起來似乎只是個無足輕重的小客戶呢？

　　好在，我們是在尋找一種改進客戶關系管理策略的實用方法，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。美國賓西法尼亞大學沃頓商學院的市場營銷學教授彼特·費德（Peter S. Fader）領導的一個小組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與客戶生命周期價值CLV建立了直接的聯(lián)系模型。如果能以可操作的方式實現(xiàn)對客戶生命周期價值的預測，則目前依據(jù)M的客戶排名將更科學，從而盡量減少遺漏重點客戶的風險。

　　當客戶數(shù)量、業(yè)務筆數(shù)達到一定規(guī)模的時候，完全依賴手工收集客戶行為數(shù)據(jù)（RFM等），計算客戶流失風險，往往會顯得力不從心。向CRM計算機軟件系統(tǒng)尋求幫助成為一種必然的趨勢。然而暫時來說，國內(nèi)的CRM軟件并不能立即很好地實現(xiàn)RFM分析模型，其他的一些分析模型如客戶生命周期價值模型、客戶忠誠度模型等也在研究、建立之中。少量數(shù)據(jù)基礎比較扎實、軟件機制比較科學的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"進入"結案成功"階段后，會自動觸發(fā)系統(tǒng)將對應的客戶單位記錄中的"上次成功交易日期"字段的數(shù)值，更新為結案成功的日期，便于我們計算R停止購買時間，如下圖所示：

圖1 SynleadCRM自動觸發(fā)填寫"上次成功交易日期"

　　對于過去一段時期，M平均購買金額（平均金額）、TM（合同金額）、F購買次數(shù)（合同數(shù)量）和排名的統(tǒng)計也實現(xiàn)了自動化：

圖2 依據(jù)合同金額對客戶單位進行降序排名

　　依據(jù)圖2中的排名結果，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，用戶企業(yè)能通過CRM軟件的操作，更簡便地得到客戶價值較高、流失風險較大的客戶記錄列表，并針對列表的客戶記錄直接建立和分派跟進任務，將有價值客戶的流失消滅在萌芽狀態(tài)，甚至做到防患于未然。

廣州朗潤公司供稿 CTI論壇編輯

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