基于CLV和任務分配模型的顧客管理模式研究

[摘 要]一個企業有沒有顧客，擁有的顧客是什么類型的，是不是企業想獲取的顧客，都是當今企業需要認真思考的問題。而要獲取有效的顧客并加以管理，必須認真核算每個顧客的價值大小，從而依據不同的價值程度把顧客加以分類，并委以勝任的業務員來管理相應類型的顧客，使顧客在得到優質產品與服務的同時為企業帶來相應的利潤。因此，本文先通過CLV來測算顧客價值大小，并借助任務分配模型來幫助企業找到業務員與顧客的最優匹配，從而提升企業的顧客管理水平。

[關鍵詞]CLV 任務分配模型 顧客管理

伴隨著顧客擁有更多的產品選擇權，一個企業擁有顧客的數量和擁有顧客的質量必將影響著企業的可持續發展。對于同一個行業市場而言，顧客的總量在一定時期內是相對穩定的，然而對于同一行業內的不同企業而言，其在同期所擁有的顧客數量而是不一樣的。這取決于企業對顧客的重視程度，給顧客的價值大小，能為顧客提供哪些他們需要的產品或服務，以及顧客是否會認同企業的這些服務與策略。再次，對于某一企業的總體顧客而言，其中又有區別，他們對企業的利潤貢獻程度是大相徑庭的。同時，企業內負責與顧客直接打交道的業務員，由于自身的業務素質、業務水平、知識水平、營銷策略水平等方面的不同，對于同一顧客，由不同的業務員來維護，很可能會改變該顧客對企業的利潤貢獻度，甚至會造成顧客的流失。

作為一家企業要想有效地獲取顧客，把優質的顧客攬入懷中，需要認真研究不同顧客所帶來的不同價值，并對不同價值的顧客加以分類。同時又要仔細研究本企業內部的業務員水平，讓優質的顧客由優質的業務員來管理，以盡量獲取最大化的企業利潤。因此，本文接下來先介紹如何運用CLV來測算不同顧客的價值大小并加以區分，在區分的基礎上借用任務分配模型來實現業務員與顧客的最優匹配。

一、基于CLV的顧客價值測算

所謂CLV(Customer Life Time Value——CLV)即顧客終身價值，是指企業與顧客發生交易關系的存續期間，企業從顧客獲得的所有凈收入的現值。從定義出發，影響顧客價值的因素主要有三個方面:顧客在單位時間內給企業帶來的凈現值、顧客生命周期的時間長度和貼現率。企業在獲得顧客以后，應首先判斷其獲得的顧客價值的大小，從而對不同價值的顧客實施不同的營銷策略。

而要準確測算出顧客價值，既要全面考慮顧客在整個生命周期內對企業的所有貢獻額，又要考慮方便企業進行具體操作應用。為此，本文通過吸取現有CLV的思想，結合企業方便運用的需要，將顧客價值即CLV值分為三個部分來加以考慮:一是沉沒成本(HC-History Cost);二是當前利潤CP(CP-Current Profit);三是未來收益(PV-Potential Value)。即:

公式(1-2)

1.沉沒成本(HC-History Cost)

沉沒成本是指到目前為止企業為該顧客所投入的一切成本。該成本已經發生了，無論顧客今后是否會購買企業的產品，故在這種情況下發生的成本看作是過去沉沒成本。在面對有沉沒成本的銷售行為中，企業進行顧客管理決策的時候，應該看重的是邊際收益，而并非總的收益。

2.當前利潤(CP-Current Profit)

當前利潤是指顧客從與企業發生交易的時間起，其為了購買企業的產品而付出的全部金額，并扣除企業為提交該產品而支出的所有費用(包括直接成本與間接成本)。從該定義可以看出，當前利潤是企業的主要收入來源，也是企業現金流的體現，企業應當予以高度關注。當前利潤可以通過企業的財務報表和相關費用表加以核算，對企業來說簡單易行，方便操作。只要企業在平時的業務經營中注重做好所有數據的記錄，就可以依據數據通過簡單的計算即可得出，因此，具有很大的便利性與操作性。具體計算方法就是每個顧客的總貢獻額減去花在該顧客上的直接服務成本、稅金及交通費用等其他開支。

3.未來收益(PV-Potential Value)

未來收益是指假定顧客當前行為模式不發生改變的話，在將來某一時間為企業帶來總收益的大小。為了在同一時點對顧客價值的大小進行比較，未來收益需要考慮幾個因素，一是未來持續時間內每年的收益值。二是市場的折現率。三是未來保留住該顧客的概率。

為了方便研究和企業的實際運用，對于未來每年內的收益可以按以前顧客與企業的交易額進行類推。例如，某顧客在過去半年中，總共為企業帶來利潤5000元，則未來一年內預計將為企業帶來利潤額為10000元。對該顧客將與企業保持幾年的交易時間，目前尚未見到比較成熟的理論可以運用，為此，本文認為可通過問卷調查的方法來預估顧客與企業保留時間的概率。該調查主要是向顧客發送問卷，讓顧客進行做答，通過顧客的回答計算其總得分，再根據得分情況給出相應的保持概率。而對于市場的折現率，可以按照同期銀行的標準利率執行。因此，顧客的未來收益可表示如下:

公式(1-3)

其中:

T0:過去顧客與企業交易的時間(以年為單位)

t:顧客維持購買的年限

R:過去顧客為企業帶來的利潤額

P:企業保留住該顧客的概率

r:折現率(銀行同期標準利率)

綜上所述，顧客價值大小可以表示如下:

公式(1-4)

公式(1-4)給出如何具體計算顧客價值，企業可以根據實際數據加以運算，得出具體的顧客價值。通過具體的顧客價值，企業可以很容易區分出哪些顧客是重要顧客而應予以重點關注，哪些顧客是次要顧客，可以少投入資源，從而為企業的營銷策略提供依據。

當企業在測算出顧客價值后，應考慮如何根據不同的價值對顧客進行相應的歸類。通過查閱現有的文獻，沒有發現比較成熟的劃分依據，然而營銷理論中“二八定律”告訴我們20%的顧客能產生80%的利潤，為此，本文將顧客價值分別按“20%30%—30%—20%” 的區分區間將所有顧客分為四個層次，即分別對應為:A類顧客、B類顧客、C類顧客和D類顧客，如表1-1所示，從而為企業接下來的營銷決策即如何將不同層次的顧客與業務員之間進行最優匹配，并分別對各層次顧客采取相應的顧客管理策略奠定了基礎。

表1-1 CLV區間值與顧客層次對應表

CLV值

顧客層次CLV區間值

A類顧客80%—100%

B類顧客50%—80%

C類顧客20%—50%

D類顧客0%—20%

二、基于任務分配模型的顧客與業務員的匹配

企業在獲得顧客以后，并對獲取的顧客價值進行測算之后，可以運用表1-1的劃分方法，將各個不同CLV值的顧客進行歸類。為了讓最有價值的顧客能夠長期為企業所有，也為了讓業務員發揮最大的功效，從而實現不同價值的顧客由最合適的業務員來維持，達到企業利潤最優的目標，企業可以根據自身具體情況，借助任務分配模型來實現業務員與不同層次顧客的最優匹配，從而為不同層次顧客提供最合適的營銷策略和服務。

任務分配模型主要是為了解決在資源一定和任務一定的情況下，如何使資源與任務得到最優的匹配。現假設有4個顧客A、B、C、D，每個顧客都可以由不同的業務員來維護，每個顧客的維護成本如下表1-2所示。現要求每個業務員只維護一個顧客，應如何分配兩者之間的關系才能使總維護成本最小。

表1-2 業務員與顧客的任務分配問題

顧客

業務員1234

A10121314

B78510

C12987

D11578

表1-2中，業務員1維護顧客A所需的成本為10個單位，業務員1維護顧客B所需的成本為7個單位，業務員1維護顧客C所需的成本為12個單位，業務員1維護顧客D所需的成本為11個單位，表中其他列的數據依此類推，現要求出最小的總維護成本。此任務分配問題通過匈牙利算法可以較方便地找到最優分配方案。

匈牙利算法的步驟是:

(1)從收益矩陣每一行所有元素減去該行最小的元素，使每行至少出現一個零元素。

(2)從實施第1步得到的矩陣中的每一列所有元素減去該列最小的元素，使每列至少出現一個零元素。

(3)從實施第2步得到的矩陣中，劃出能覆蓋所有的零元素的直線，如果線條數等于矩陣的行數，則已找到最優矩陣，轉第6步;否則，轉第4步。

(4)從矩陣中未被線條穿過的元素中減去這些元素中的最小數，并將這個最小數加到直線交叉的元素上，其余元素不變。

(5)重復第3步和第4步，直到獲得最優矩陣。

(6)從僅有一個零的行或列開始，找出零元素對應的分配方案，每行和每列僅能確定一個元素，最后使每行和每行都有一個零元素。零元素對應的就是最優分配方案。

對于上例，通過運用匈牙利算法進行具體求解，可得到如下結果如表1-3所示。

表1-3

表1-3的結果是顧客A由業務員1來維護;顧客B由業務員3來維護;顧客C由業務員4來維護;顧客D由業務員2來維護，從而使總的維護成本最小，實現不同業務員與顧客之間的最優匹配。

以上任務分配問題所解決的是如何使總的維護成本最小，而本文中企業要實現的任務分配問題是如何讓不同層次的顧客由不同的業務員來維持，達到總收益最大。為了能運用任務分配模型來解決此問題，假定表中各數據是各位顧客的CLV值的倒數值，后運用任務分配模型進行求解，得到的最優解就是使總收益最大的任務分配解。

任務分配模型的運用，主要是幫助企業在不同層次顧客與業務員之間找到最優的匹配方案，為企業接下來的營銷方案制定與實施，以及不同業務員對各自的顧客實施有效管理奠定了基礎。

三、結束語

顧客管理是當今眾多企業都十分關注的話題，因為顧客的需求與獲取是整個企業生產經營的依據，脫離了對顧客的關注與研究，企業的其他活動也失去了意義。本文正是基于以上目的，通過運用CLV來有效測算出企業所獲取到的顧客價值大小，讓企業能正確區分出不同層次的顧客。在對顧客進行分類后，通過任務分配模型幫助企業在不同的業務員與不同的顧客之間進行匹配，使企業在維持好顧客的同時獲取最優的利潤，進而提升企業的顧客管理水平。

參考文獻:

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[2]菲利普#8226;科特勒 凱文#8226;萊恩#8226;凱勒:《營銷管理》，上海人民出版社，2006