大數據時代企業客戶資產價值評估研究

張麗

【摘 要】 文章從利用大數據分析客戶價值入手，對客戶盈利能力、客戶發掘成本、客戶忠誠度、滿意度、保留率等客戶價值評估指標進行了分析，構建了基于大數據的企業客戶價值評估的現在價值模型和潛力價值模型，以期使企業客戶價值評估更為科學、高效，為企業管理者提供財務決策參考。

【關鍵詞】 大數據； 客戶； 資產價值； 評估模型

【中圖分類號】 F275 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2018）17-0133-03

一、引言

在當前企業競爭日益激烈的背景下，客戶價值評估對企業財務管理有重要的意義：第一，客戶價值的評估可以使企業更有針對性地進行財務管理工作。客戶是企業資金管理、成本費用管理、利潤管理及戰略管理等需要考慮的最重要的因素，長期保持有高質量的忠誠客戶，可以使企業節省大量的成本；企業通過鎖定高價值客戶，將資產分配到更具有價值的客戶的業務中去，可以獲得更高的利潤回報，進而實現企業價值最大化的目標。第二，分析客戶價值可以讓企業價值評估運作體系更加有效。客戶價值的分析便于企業在兼并或者收購、資產的出售、資本金重組、回購股份等重大交易活動中更好地對目標企業的盈利的能力和潛在發展的能力進行評估，從而使企業抓住對自身發展更為有利的交易機會。第三，客戶價值的評估有助于企業管理和量化客戶資產。客戶資產是企業重要的無形資產，客戶價值衡量了客戶對企業的重要程度，用客戶價值來評估企業價值，可以更加及時和全面地反映企業的財務狀況，預測企業收益的增長前景。

大數據的特點是數據量巨大，數據類型眾多，具有很高的商業價值。大數據技術使企業迅速地獲得各種類型有價值的數據信息。龐大的數據為企業進行客戶價值評估節省了收集數據信息的成本和時間。在海量的數據中，企業可以根據客戶的數據對客戶進行識別，對客戶價值進行評估。大數據技術可以迅速處理信息，使企業借助大數據技術掌握客戶重要的信息，依據云計算架構立刻處理和分析數據[1]，極大地提高了企業客戶價值評估的效率，及時為企業管理者提供重要的管理決策信息。

二、運用大數據分析企業的客戶價值

（一）利用大數據分析客戶價值的方法

1.數據的收集

客戶數據的收集是企業利用大數據分析客戶價值的第一步。企業在商業活動中通過不同的渠道獲取客戶信息，有直接獲得客戶信息的渠道，例如，在市場調查過程中獲得客戶數據，在市場營銷、對客戶服務過程中獲得客戶數據或是在終端設備收集客戶數據等；也有間接獲得客戶數據的渠道，例如，通過媒介、行政部門、金融機構等等。企業可以把從各種不同渠道獲得的客戶數據建立客戶數據倉庫，為客戶價值評估提供依據。客戶數據倉庫還可以把分散在企業內部的訂單處理、客戶支持、營銷、銷售、查詢等環節的信息和分散在企業外部的統計人口信息、客戶信用等信息集成，整合成現有的客戶、潛在的客戶、流失的客戶的數據信息[2]，用于企業客戶價值評估。

2.數據的挖掘

客戶數據的挖掘就是企業通過有規劃、有目標地收集客戶數據，以特別高的轉換效率把數據轉換成信息，在海量的客戶數據中找出潛在的規則。企業客戶數據挖掘的方法有很多種，分類挖掘、聚類分析、回歸分析法是其中最常用的數據挖掘方法[3]。

客戶數據的分類挖掘法，就是企業把客戶數據庫當中一組數據的共同特征找出來，將它們按照分類方法劃分為不同的類別。分類挖掘法常用于細分企業客戶、分析客戶的滿意度、分析客戶購買商品偏好、預測客戶購買趨勢等[3]。客戶數據的聚類分析法，就是把一組客戶數據按照類似性和互異性分成不同的幾個類別，再對結果數據分析后歸納總結出相似性和共同點。聚類分析法常應用于分析客戶的背景、分類客戶、細分市場等，通過聚類分析可以讓企業管理者從比較高的層面上分析總數據庫中的數據。客戶數據的回歸分析法，是確定兩種或更多的變量間互相依存的定量關系的統計分析的方法。回歸分析法主要用于發掘客戶、客戶保持和預防客戶流失、分析客戶生命周期、預測企業銷售趨勢等。

3.數據的分析

企業獲得了客戶的數據信息，挖掘了數據的價值，接著更重要的一步就是數據分析。客戶數據分析就是分析客戶數據的實質屬性，它是最大限度地利用客戶數據和最準確地定位客戶的重要手段。客戶數據分析是細分客戶數據的一個過程，主要是從海量的客戶信息數據中找出關鍵的數據，因為關鍵數據能表現出數據的重要價值，例如客戶價值大小的數據。數據分析可以使企業更好地把握客戶數據的含義，對客戶價值做出預測性的判斷。

（二）利用大數據分析客戶價值評估指標

1.客戶的盈利能力指標

客戶的盈利能力指標是一個定量的評價企業客戶資產的指標。它是根據事先規定好的評價標準，對企業客戶數據計算得出的確定的結果。并不是所有的企業客戶都是對企業有價值的，有的客戶只能增加企業的成本，而不能給企業帶來收益。企業可以利用大數據技術，運用決策樹方法識別找到最有價值的客戶[4]。企業還可以借助大數據挖掘的技術預測在不同的市場競爭環境下客戶獲利能力的變化，為準確進行客戶價值評估提供依據。

2.客戶的發掘成本指標

客戶的發掘成本指標是評價客戶資產的一個主要的指標。客戶的發掘成本是指企業為了吸引和維系原有的老客戶而進行投資的成本，以及為了發掘獲得新客戶發生的營銷費用等。例如，企業為了吸引新客戶花費的廣告費用，向新客戶介紹推廣產品或服務所需的費用，營銷人員的管理費用等。企業有關客戶發掘成本的計算，應該把這些發掘成本對每位客戶進行具體的量化，而不是簡單的分攤。為了達到這個目標，企業可以在前期調整客戶發掘成本的數據統計，盡可能單獨統計和核算每位客戶的成本，這樣計算出來的是真正意義上的每位客戶的發掘成本。這個計算過程并不是一件非常容易的事，因為企業并沒有對每位客戶進行細化管理。有的企業可能只計算出了客戶發掘的總成本，但是并沒有把成本具體量化到每位客戶的身上。更多的情況是，企業只是把客戶發掘的總成本簡單地平均分攤到每位客戶的頭上，這是非常不科學和不準確的。企業利用大數據的挖掘技術可以根據一系列的客戶資料，創建一個模型，對每位客戶的發掘成本單獨計算，進而使企業核算的客戶價值更加準確。

3.客戶的忠誠度指標

客戶忠誠度是評價企業客戶資產的一個重要的指標。客戶忠誠行為是指受價格、產品或提供的服務的特性等要素的影響，客戶很長時間地購買企業的產品或服務的態度或者行為。忠誠的客戶是企業最大的財產，企業保留住一位老客戶成本是發掘一位新客戶的成本的五分之一，所以提升客戶對企業的忠誠、減少老客戶的流失是企業關注和研究的重點問題。企業可以通過挖掘客戶的信息數據，分析客戶的購買產品或服務的趨勢，統計有關的數據，從而對企業客戶的忠誠程度進行區分，預測其中老客戶的忠誠度的變化[4]。

4.客戶的滿意度指標

客戶滿意度是表示客戶對企業的產品或者提供的服務滿意程度大小的衡量指標。客戶的滿意程度越高，企業留住客戶的可能性就越大；相反，客戶的滿意程度越低，企業留住客戶的可能性就越小。客戶對企業的滿意度也是評價客戶資產的一個重要的指標。客戶的滿意度可以用客戶的期望、客戶的需求、客戶消費的體驗和客戶獲得的售后服務作為參數表示成一個函數。企業可以通過對客戶的關鍵數據分析（例如多維度分析客戶的基本資料信息，客戶對價格的期望，客戶價值大小的數據等）預測客戶的滿意度。

5.客戶的保留率指標

客戶的保留率是一個與客戶的流失率相對的比率。企業不可能永遠保留住客戶，市場競爭的激烈程度越大，客戶保留率越低。客戶的保留率可以用在一定時間內的（如月、年）忠誠的客戶占總的客戶的比例計算出來。保持現有的客戶可以增加企業資金的流量，同時可以節省發掘新客戶所需的營銷成本，從而使企業獲得更多的現金流量和收益。客戶的保留率越高，表明客戶對企業越忠誠，企業客戶的價值越高。客戶的保留率是客戶價值評估的重要指標之一。企業可以借助于收集、統計數據和數據挖掘技術對客戶的保留情況進行研究，建立一個客戶保留預測模型，對企業存在流失風險的客戶進行辨別和預測。大數據技術也可以幫助企業對客戶流失的情況進行分析。企業借助大數據進行預測，對現有客戶的消費行為進行分析，可以確定各類客戶流失的可能性。企業還可以通過使用數據挖掘工具對已經流失的客戶建立模型，即建立客戶流失預測模型[1]，找出導致客戶流失轉移的模式，然后識別企業目前哪些客戶可能流失，從而計算分析出客戶的保留率。

三、借助大數據建立客戶價值評估模型

（一）客戶現在價值評估模型

（二）客戶潛力價值評估模型

預測計算客戶潛力價值的變量很大程度上依賴于大數據。客戶潛力價值（Customer Potential Value，CPV）是指企業現有的客戶和潛在的客戶將來可能給企業創造的利潤總和的現值。從企業客戶資產管理的角度來看，客戶潛力價值不但可以反映當前的潛力價值，也可以反映未來的潛力價值[5]。客戶潛力價值主要體現在客戶的增量購買和客戶的交叉購買。客戶的增量購買是指客戶增加已購產品或服務的交易額，它的可能性與大小取決于客戶份額、客戶資產的管理水平和客戶業務總量。客戶份額是指客戶帶給企業的業務量占企業總業務量的比例，所以客戶份額越小，增量購買的可能性就越大。如果一個客戶將所有的業務都給了企業，他就沒有了增量購買的可能。企業客戶資產的管理水平越高，客戶增加交易量的可能性就越大；相反，客戶有可能縮減業務量的份額。客戶業務總量主要決定了增量購買的多少。如果客戶的業務總量很大，即使份額增加很小的比例，增加的交易量也很可觀；相反，業務總量很小的客戶，即使份額增加很大的比例，增加的交易量也很少。客戶交叉購買是指客戶購買之前從未買過的企業的產品或服務，或是拓展業務范圍。客戶交叉購買可能性取決于兩個因素：一是企業可以提供給客戶從未購買又有需求的產品或服務的數量，該產品或服務的數量越多，客戶交叉購買的可能就越大；二是企業客戶資產的管理水平，企業客戶資產的管理水平越高，客戶交叉購買的可能就越大[7]。

因為企業的客戶信息數據庫不但會有社會學特征的統計數據（例如，客戶的人口學信息數據），還會有客戶在企業的購買行為模式信息數據，所以在客戶潛力價值的計算過程中，一般情況下可以用人口學信息數據（例如客戶的國籍、年齡大小和教育程度等信息）和客戶在企業中的購買行為模式數據[8]來作為預測客戶潛力價值的構成因素，如圖1。

四、結語

客戶資產是企業重要的無形資產，大數據是企業重要的商業信息資源，利用大數據幫助企業進行客戶價值評估，對企業的財務管理工作有重要的意義。企業借助于大數據技術掌握客戶關鍵的信息，依據云計算架構，即時處理分析信息數據，可以使企業客戶價值的評估更加高效和準確，為企業管理者提供重要的財務決策參考，以此來制定有效的企業管理發展策略，提升企業的客戶價值，提高企業的收益，使企業價值實現最大化的財務管理目標，達到企業與客戶雙贏的目的。

【參考文獻】

[1] 楊進.企業客戶關系管理中的大數據解決方案研究[J].現代經濟信息，2014（11）：33.

[2] 徐剛，饒欣.客戶關系管理理論與實務[M].上海：上海財經大學出版社，2016：205-207.

[3] 李軍.實戰大數據客戶定位與精準營銷[M].北京：清華大學出版社，2015：3-15.

[4] 欒港.客戶關系管理理論與應用[M].北京：人民郵電出版社，2015：65-66.

[5] 吳輔世.基于客戶—企業動態關系的客戶資產研究[D].天津：南開大學博士學位論文，2013.

[6] 馬少輝.客戶資產分析與管理研究[D].天津：天津大學博士學位論文，2007.

[7] 齊佳音，舒華英.客戶價值評價、建模及決策[M].北京：北京郵電大學出版社，2005：58-80.

[8] 馬輝民，尹漢斌，肖威.客戶潛在價值預測模型及細分研究[J].工業工程與管理，2003（2）：26-27.