大數據背景下我國企業客戶價值識別研究

羅婷 湖南科技學院

一、引言

在信息時代，客戶關系管理已經成為當今企業關鍵性的競爭工具和獲得利潤增長的有效途徑。雖然我國很多企業已經意識到了客戶關系管理的重要性，但是在實施過程中卻存在眾多問題。有些企業的客戶關系管理只是把工作重心放在不斷開發新客戶上，不惜花費大量資源和代價去拼命爭奪新客戶。有些企業的客戶關系管理只是停留在簡單的喊口號和照辦照抄上，既缺乏將客戶為中心的理念根植于管理層和員工心中的指導，又缺乏客戶關系管理相關重要理論知識和實踐操作的指導。而有些企業的客戶關系管理就是簡單開發或引進一款客戶關系管理系統軟件，但是客戶關系軟件只是實施客戶關系管理的基本前提，不是客戶關系管理的全部。客戶關系管理的核心是識別客戶價值，然后在客戶價值識別的基礎對客戶進行分層，最后實施精準營銷，有效配置企業資源，實現資源最優化，提高企業效益。

二、大數據價值

（一）進行用戶畫像

用戶畫像是指根據用戶的屬性、生活習慣、用戶偏好、用戶行為等信息而抽象出來的標準化用戶模型。因此進行用戶畫像企業就必須掌握用戶各方面的數據進行有效畫像。所以用戶畫像最初是在用戶最易獲取的電商領域得到應用的。離開大數據就無法進行用戶畫像。在如今在大數據時代背景下用戶畫像在各領域得到充分的應用。用戶畫像可以用來挖掘用戶興趣、偏好、人口統計學特征，適合企業產品的各個周期，從新用戶挖掘到老用戶培養到挽回流失客戶等，主要是提升影響營銷精準度、推薦匹配度、終極目標是提升產品服務，提高企業利潤。

（二）判斷客戶價值

對于企業來說并非所有的客戶都是有價值的，企業應該根據客戶對企業的價值的不同而區別對待。科學識別客戶的價值是成功運作客戶關系管理的前提，是企業營銷實踐客觀發展的需要。客戶對企業的價值貫穿于客戶與企業關系存在的整個周期，因此在衡量客戶價值的時候不能簡單地把客戶直接購買而為企業帶來的利潤貢獻作為客戶價值，而是應該衡量在客戶關系的整個生命周期內為企業創造的所有價值總和。一般來說，影響客戶價值的因素有客戶生命周期長度、企業與客戶關系的質量。企業與客戶關系的質量包括購買價值、口碑價值、信息價值、知識價值和交易價值。對這些價值的衡量就必須獲得客戶的個人信息如年齡、婚姻、性別、收入；客戶的住址信息如區號、房屋類型、家庭情況；客戶的生活方式如愛好、產品使用情況等；客戶行為方式如購買渠道、客戶態度如對風險產品/服務的態度、將來購買或推薦的可能等數據。因此，客戶價值的判斷離不開大數據的支撐。

（三）實施精準營銷

在大數據時代到來之前，企業營銷活動的決策僅僅依據傳統的營銷數據，即一般線下活動的數據，如顧客性別、年齡、職業和收入等來判斷顧客的需求和購買力，數據來源僅限于消費者某一方面的有限信息，不能提供消費者全面信息，導致企業無法充分了解消費者的購物行為購物需求及趨勢。互聯網時代尤其是移動互聯網的發展帶來了新類型的數據，包括消費者瀏覽網站的數據、行為地理位置的數據、社交媒體數據、郵件數據等。這些數據不僅記錄了消費者的行為軌跡，還記錄了消費者的情感與生活習慣。在這樣的大數據背景下，企業可以借助大數據技術將新類型的數據與傳統數據進行整合，從而更加全面地了解消費者的虛擬性，對顧客群體進行細分，然后對不同群體的消費心理和行為特征采取相應的專門策略，實施精準營銷。

三、我國企業客戶價值識別中存在的問題

（一）對客戶數據收集不夠

并非所有的客戶都是有價值的，企業應該根據客戶貢獻的價值不同而區別對待客戶。因此科學地進行客戶價值識別是企業成功進行客戶關系管理的基礎。對企業客戶價值的識別就必須充分掌握客戶的數據。客戶數據是營銷決策的基礎，是對客戶分級的基礎，是與客戶溝通的基礎，是實現客戶滿意的基礎。但是目前我們大多少企業對客戶數據的收集僅僅停留在一般基礎性的消費者數據，其中不乏知名的金融機構、通信運營商、航空公司以及醫療組織。這些企業雖然采用的都是國外知名軟件公司提高的客戶關系管理軟件，留存了海里的客戶交易行為信息，但是缺乏客戶的背景信息或與客戶互動的信息。比如一個銀行的白金客戶，系統里留存了他所有的存貸款和理財產品交易記錄，但是個人背景、家庭情況等信息很少，專屬的客戶精煉和他互動的記錄只有短短幾條，而且每條記錄不超過10個字。

（二）對客戶價值識別方法認知不足

根據客戶價值讓渡理論，客戶價值意味著客戶為企業帶來的利潤以及客戶在其生命周期內為企業的生存和發展所作出的貢獻。對于大多數企業而言都是通過采購客戶關系軟件來實施客戶關系管理，對客戶價值識別也是依賴采購的客戶關系軟件，缺乏針對企業具體業務特征的客戶價值識別方法。比如對于一些制造商而言，其面臨的客戶不僅包括經銷商等組織客戶，還包括許多個人客戶，因此進行客戶識別的時候應考慮企業自身的業務特征。

（三）未有效利用客戶價值識別的作用

大數據背景下客戶關系管理的重要性不言而喻，目前我國眾多企業也越來越重視客戶關系管理，甚至花高價購買或開發客戶關系管理系統。在對客戶價值進行科學有效地分析前提下，企業可對客戶進行分層。但是很多企業未有效利用客戶價值識別的結果，未對客戶進行組合分析，導致客戶關系管理形同虛設，企業營銷活動也未參考客戶價值識別結果。

四、大數據背景下客戶價值識別的對策

（一）加強對客戶數據的挖掘與整合

在美國85%的零售商和制造商認為他們需要一個強大的數據來支持他們的營銷。企業只有收集全面的數據，特別時客戶與企業的交易數據才能清楚地知道誰是企業的客戶，客戶價值多少，哪些是優質客戶，哪些是劣質客戶，從而根據客戶不同特點針對性地實施營銷活動，降低營銷成本。所有企業必須全面、準確、及時地掌握客戶的數據。在大數據背景下企業更應該加強對客戶數據的挖掘與整合。在客戶數據挖掘方面要充分收集消費者各方面的數據，除一般基礎數據外還應該收集消費者的生活情況、個性情況、人際情況等更為隱私的情況，比如房地產企業應該還要去了解消費者家庭人口情況。其次還要多渠道獲取消費者信息。比如直接渠道有在調查中獲取、在營銷活動中獲取、在服務過程獲取、在終端采集獲取、通過博覽會等會議獲取、通過網站和呼叫中心獲取、從客戶投訴中采取。間接渠道有工商行政管理部分、國內外金融機構及分支機構、戰略伙伴或者老客戶、行業協會等。對收集的數據與企業內部各部門業務數據進行整合，為客戶價值識別提供靈魂、高速的數據庫。

（二）根據業務特征優化客戶價值分析方法

目前典型的客戶價值識別方法有ABC分析法、RFM分析法以及CLV分析法，但是三種方法各有優劣（見附表）。ABC分析法強調了是對客戶以往貢獻度的分析而沒有考慮客戶未來能為企業貢獻的價值。RFM分析法是根據客戶行為來區分客戶，操作起來很容易，但是卻沒有考慮企業投入的成本。CLV分析法相對來說準確性最高，但是應用難度大，操作成本高，對客戶未來為企業創造價值的判斷主觀性強。所有企業在具體應用的時候就應根據自身業務特點進行識別方法的優化。比如在運用RFM分析法時在購買時間、購買頻率、購買金額都相同時，加入企業投入成本作為影響因素。在客戶關系管理的具體實施過程中應重視可以動態調整客戶價值分析法，運用不同評估方法對已發生的情況進行預測，然后比較預測跟和實際情況以判斷分析方法的準確性。

（三）運用客戶價值識別結果指導營銷

對于客戶進行有效的細分有助于提高企業營銷活動的效率和效果。客戶價值地科學分析為客戶分析提供了新的變量。基于客戶價值的細分，可以使企業的營銷資源配置更有效。因此企業應運用客戶價值識別的結果對客戶進行分析，然后針對不同細分群體采取相應的營銷策略。同時客戶價值識別的結果還應用于指導企業的客戶開發、維護以及識別防范客戶流失等活動的管理。