客户終生價值

每個客户的價值都由三部分構成：歷史價值(到目前為止已經實現了的顧客價值)、當前價值(如果顧客當前行為模式不發生改變的話，將來會給公司帶來的顧客價值)和潛在價值(如果公司通過有效的交叉銷售可以調動顧客購買積極性，或促使顧客向別人推薦產品和服務等，從而可能增加的顧客價值)。

品牌管理的中心目標，就是通過佔據顧客的心智空間，提高顧客的生涯價值。從狹義來理解，顧客生涯價值（Customer Lifetime Value——CLV）是指一個顧客在與公司保持關係的整個期間內所產生的現金流經過折現後的累積和。從廣義來理解，顧客生涯價值是指所有顧客終身價值折現值的總和。企業在品牌管理過程中必須從廣義的角度來把握顧客生涯價值。　事實上，顧客生涯價值 ^[1]  不是一個單維的矢量。它是一個立體的概念，具有三維結構。 ^[2] 

企業通過維持與顧客的長期關係，建立高的顧客維持率，從而獲得較高的顧客生涯價值；

是指一個企業所提供的產品或服務佔某個顧客總消費支出的百分比。要獲得最大的顧客生涯價值，不僅需要有高的顧客維持率，更要有高的顧客份額。顧客份額應該是衡量顧客生涯價值的一個重要指標；

顯然企業總的顧客生涯價值的大小與它的顧客範圍直接相關。從顧客範圍維度出發，要求企業必須清楚它的現有顧客是誰，同時注意開拓潛在顧客①。

公司需要收集的基本數據包括個人信息(年齡、婚姻、性別、收入、職業等)、住址信息(區號、房屋類型、擁有者等)、生活方式(愛好、產品使用情況等)、態度(對風險、產品和服務的態度，將來購買或推薦的可能)、地區(經濟、氣候、風俗、歷史等)、客户行為方式(購買渠道、更新、交易等)、需求(未來產品和服務需求等)、關係(家庭、朋友等)。這些數據以及數據隨着時間推移的變化都將直接影響顧客的終生價值測算。

影響終生價值的主要因素是：所有來自顧客初始購買的收益流；所有與顧客購買有關的直接可變成本；顧客購買的頻率；顧客購買的時間長度；顧客購買其他產品的喜好及其收益流；顧客推薦給朋友、同事及其他人的可能、適當的貼現率。

可以直接基於交易成本或資金投入進行計算，或者根據過去類似客户的行為模式，利用成熟的統計技術預測客户將來的利潤。國外的汽車業這樣計算顧客的終生價值：他們把每位上門顧客一生所可能購買的汽車數，乘上汽車的平均售價，再加上顧客可能需要的零件和維修服務而得出這個數字。他們甚至更精確地計算出加上購車貸款所帶給公司的利息收入。

從第三個步驟中，企業可以看出如何在顧客終生價值中贏得最大的利潤，隨後企業可以根據這些數據將顧客分成具有不同特徵、不同行為模式和不同需求的組。比如説企業可以用聚類分析法將顧客分成苛刻的顧客、猶豫不決的顧客、節儉的顧客和久經世故的顧客，根據每個組制定相應的措施。

衡量“顧客終生價值”的目的不僅僅是確定目標市場和認知消費者，而是要設計出能吸引他們的交叉銷售方法（Cros s-Selling）、向上銷售方法(Up-Selling)、附帶銷售方法（Add-on Selling）、多渠道營銷（Multi-Channel Marketing）和其他手段。這些手段都能夠幫助企業運用RFM模式來提高客户的價值，儘可能地將客户的潛力開發出來。

1．計算你的平均銷售額和你每筆銷售的利潤。

2．通過認定一個客户重複訂購的次數來計算出他或她能帶來的額外利潤是多少，要保守點。

3．把營銷支出預算用新增客户數目來攤分，便能準確地計算出一個客户的銷售成本。

4．用同樣的方法計算出準客户的銷售成本。

5．計算出這些準客户的銷售額—-準客户變成客户的百分比。

6．從你預算這客户將帶來的利潤，扣除營銷支出，計算出一個客户的邊際淨值。

顧客終生價值的複雜性和變化性，使得采用何種方法準確地測量和計算成為了企業面臨的最大挑戰之一。比較流行和具有代表性的顧客終生價值預測方法為DWYER方法和顧客事件預測法。

該方法將客户分為兩大類：永久流失型和暫時流失型。

流失型客户要麼把其業務全部給予供應商，要麼完全流失給與另一供應商。原因或者是其業務無法分割，只能給予一個供應商；或者其業務轉移成本很高，一旦將業務給予某供應商則很難轉向其他供應商。這種客户一旦流失，便很難再回來。暫時流失型指的是這樣一類客户，他們將其業務同時給予多個供應商，每個供應商得到的只是其總業務量的一部分(一份)。這類客户的業務轉移成本低，他們可以容易地在多個供應商之間轉移業務份額，有時可能將某供應商的份額削減到零，但對該供應商來説不一定意味着已經失去了這個客户，客户也許只是暫時中斷購買，沉寂若干時間後，有可能突然恢復購買，甚至給予更多的業務份額。

DWYER方法的缺陷是，它只能預測一組客户的終生價值或每個客户的平均終生價值，無法具體評估某個客户對於公司的終生價值。

這種方法主要是針對每一個客户，預測一系列事件發生的時間，並向每個事件分攤收益和成本，從而為每位顧客建立一個詳細的利潤和費用預測表。

顧客事件預測可以説是為每一個顧客建立了一個盈虧賬號，顧客事件檔案越詳細，與事件相關的收益和成本分攤就越精確，預測的準確度就越高。但是，顧客未來事件預測的精準度並不能完全保證，主要有兩個原因。

其一，預測依據的基礎數據不確定性很大，顧客以後的變數、企業預計的資源投入和顧客保持策略，以及環境變數等都具有很多不確定性。

其二，預測的過程不確定性很大，整個預測過程是一個啓發式的推理過程，涉及大量的判斷，需要預測人員具有豐富的經驗，所以預測過程和預測結果因人而異。

注 ①胡左浩、鄭兆紅.顧客生涯價值概念及其對CRM的啓示.外國經濟與管理,2001.

“客户終身價值”（Customer Life-cycle Value，簡稱CLV。是指在維持客户的條件下，企業從該客户持續購買中所獲得的利潤流的現值）由Reichheld（雷克海）於1990年提出。該概念的提出，提醒着對客户當前價值和未來價值的關注，避免短期、狹隘的視圖。

在實現上，蘇尼爾.古普塔與唐納德.萊曼於06年6月出版的《關鍵價值鏈》一書中提出了一套簡便的計算方法，實現對結果的較為準確支撐，為CLV的廣泛應用提供了可能。作者模擬各類場景，推導出計算CLV的基本公式：CLV=mr/(1+i-r) 。其中，m為利潤，r 為保留率，i為貼現率，指將來收益折算至當前的轉換率。