客户细分的方式和主要类型

正如上面所说，进行客户细分的标准有很多，基本上可以分为4 大类：基于客户统计学特征的客户细分、基于客户行为的客户细分、基于客户生命周期的客户细分、基于客户价值相关指标的客户细分。基于客户统计学特征（年龄、性别、收入、职业、地区等）的客户细分方法已为大家所熟悉，该方法虽然简单易行，但缺乏有效性，是一种以产品为导向的客户细分，难以反映客户需求、客户价值和客户关系阶段的特点，难以指导企业如何去吸引客户、保持客户，难以适应客户关系管理的需要。在CRM环境下，客户细分更应重视客户的行为和客户价值，因此本书重点介绍后3 类客户细分方法，即基于客户行为的客户细分、基于客户生命周期的客户细分和基于客户价值的客户细分。

1）基于客户行为的客户细分

客户忠诚度专家弗雷德里克·雷奇汉（美）（Frederick Reichheld）认为要了解客户是否会在公司购买更多的产品和服务，真正重要的是要看客户的行为，如购买频率、购买金额等，而不是客户的满意度。依据客户行为属性进行客户细分为很多公司所采用，特别是依据购买金额进行客户细分非常普遍，如电信公司依据客户的话费把客户分为白金客户、黄金客户、青铜客户、铁质客户等。在依据客户行为特征进行客户细分的方法中，较广泛被使用的是RFM模型和客户价值矩阵模型。

（1）RFM模型

RFM（Recency，Frequency ＆ Monetary）是客户关系管理的一种分析模式，是在不需要复杂的数据挖掘技术下对客户分类的方法，是直效营销和数据库营销中一种比较常用的手段。R（Recency）是指上次购买距离现在的时间。该期间越短，顾客购买日期越近，被认为越有可能再次购买；F（Frequency）指在某一期间内购买的次数，交易次数越多的客户越有可能与企业达成新的交易；M（Monetary）指在某一期间内购买的金额，M越大，越有可能再次选择企业的产品与服务。RFM模型的想法就是把这3 个变量综合起来考虑，该方法必须根据3 个不同的输入变量分别对客户进行排序。客户排序后，一般会分为5 等份，在5 等份顶端的客户的分数为5，下一级的客户为4，依此类推，按照这种方式，每位客户都被定位在一个三维空间里，从（1，1，1）到（5，5，5），合计有125 个客户群（见图3.5）。凡是落在RFM方块上同一单位里的客户，就作为同样的一群，可以同等对待。在计算了所有客户的R×F×M 后，把计算结果从大到小排序，前面的20%是最好的客户，企业应该尽力保持他们；后面的20%是企业应该避免的客户；企业还应该大力投资中间60%的客户，使他们向前面的20%转移。

图3.5　RFM模型

资料来源：贝里，利诺夫.数据挖掘：客户关系管理的科学与技术［M］.袁卫，等，译.北京：中国财政经济出版社，2003.

RFM模型是一种有效的客户细分方法，在企业开展促销活动后，重新计算每个客户的RFM，对比促销前后的RFM值，可以看出不同客户群对促销活动的反应，识别更有利可图的客户群，为企业开展更有效的营销提供可靠依据。RFM 模型的缺点：一是分析过程烦琐，细分后的客户群过多，难以针对每个细分客户群采用不同的营销策略；二是购买次数与同期总购买额这两个变量存在多重共线，如一个客户每多一次购买，其总购买额也相应增加。

（2）客户行为矩阵模型

客户行为矩阵模型是对传统RFM 模型的修正，它用平均购买额代替总购买额，用购买次数与平均购买额构造客户行为矩阵，简化细分的结果，如图3.6所示。

图3.6　客户行为矩阵模型

对于最好的客户，企业要保持他们，他们是企业利润的基础；对于乐于消费型客户、经常性客户，他们是企业发展壮大的保证，企业应该想办法提高乐于消费型客户的购买频率，通过交叉销售和增量购买，提高经常性客户的平均购买额；对于不确定型客户，企业需要慎重识别客户间的差别，找出有价值的客户，使其向另外三类客户转化，而对于无价值客户不必投入资源进行维护。

依据客户行为进行客户细分能够从客户行为上反映不同类客户在购买频率、购买量、最近购买日期的不同，但是它难以反映客户在认知维度上的认知状态，如客户的满意度、忠诚度等，公司还需要结合客户的认知状态全面评估客户。

2）基于客户生命周期的客户细分

客户生命周期是客户关系生命周期的简称，指客户关系水平随时间变化的发展轨迹，它描述了客户关系从一种状态（一个阶段）向另一种状态（另一阶段）运动的总体特征。客户生命周期的长短对客户价值具有直接的影响，客户生命周期越长，客户价值越高。由于客户和企业的关系是随时间不断地发展变化的，处于不同关系阶段的客户有不同的特征和需求，因此，客户生命周期管理是客户关系管理的重要内容，依据客户生命周期进行客户细分也就成为一种重要的细分方法。依据客户生命周期细分客户的主要方法有：

（1）忠诚度阶梯分类法

《Relationship Marketing》（马丁·克里斯托弗，亚德伦·培恩，戴维·巴伦廷）提出一个反映客户忠诚的关系营销梯级表，如图3.7所示，从该图中可以看出，依据客户所处的客户生命周期的不同阶段把客户分为潜在顾客、现实买主、长期客户、支持者和鼓吹者，企业的客户策略就是要把潜在顾客逐步变成公司及其产品的热忱拥护者。客户在阶梯的不同层次，其需求必然不同，按照该梯级表，企业就能够有针对性地为不同梯级的客户提供不同的产品和服务，促使客户成为忠诚客户。

图3.7　忠诚度阶梯分类图

要说明的是，该方法虽然称为忠诚度阶梯分类法，实质上它表明了客户关系水平随时间变化的发展轨迹，表示客户关系从一个阶段向另一个阶段发展，即从潜在客户转变为现实客户，最后成为企业的鼓吹者。客户生命周期越长，客户的忠诚度越高。因此，我们把该方法归类为基于客户生命周期的客户细分。

（2）依据客户关系的不同阶段进行客户细分

关系阶段划分是客户生命周期研究的基础，对客户生命周期进行阶段划分的方法有多种，比较有代表性的是Dwyer，Schurr和Oh的研究，他们提出了买卖关系发展的一个五阶段模型，国内学者陈明亮以Dwyer 等人的五阶段模型为基础，将客户关系的发展划分为考察期、形成期、稳定期、退化期4 个阶段，称为“四阶段模型”。下面以陈明亮的四阶段模型为基础，分析不同阶段的客户特征及客户策略：(www.xing528.com)

·考察期的客户。由于互相不大了解和不确定性的存在，因此评估客户的潜在价值和降低不确定性是这一阶段的中心任务，企业要吸引有价值客户并为其提供优良的产品和服务，客户只有在满意的基础上才会进入形成期。

·形成期的客户。他们是企业未来的现金流来源，企业需要大力投入，不遗余力地发展与有价值客户间的关系。

·稳定期的客户。他们是企业利润的主要来源，企业必须大力投入进行客户关系保持。

·退化期的客户。他们可能由于需求发生变化，或者经历不满意而疏远企业。退化期在客户生命周期的每一阶段均有可能发生，这时企业需要评估自身的产品和服务是否满足客户的需求和客户的未来价值，企业应该尽力保持有价值的客户，满足客户的需求，毕竟保持一位老客户的成本要远远低于吸引一名新客户的成本；而对于无价值的客户，可以任其流失，甚至鼓励其转向竞争者。

客户生命周期理论是客户关系管理的重要工具，关注客户所处的阶段是客户关系管理的重要内容之一，依据客户生命周期的客户细分方法能够使企业针对客户所处阶段进行有针对性的营销，促使客户向稳定期发展，或者延长稳定期。不过，该方法也存在不足，该方法难以识别相同生命周期阶段的客户差异。同是形成期的客户，客户价值存在差异，如果平均用力，将难以避开不良客户。因此，还需结合有关客户属性评估客户价值。

3）基于客户价值的客户细分

本章第3 节已经对客户价值作了定义，它有顾客价值和关系价值两重含义，但这里进行客户细分主要是对关系价值而言，即是指企业与客户维持关系的全过程中，企业从客户那里获得的利润的总现值。客户价值由两部分组成，一是直接客户价值，指客户购买企业的产品和服务为企业带来的价值；二是间接客户价值，指由于客户关系的发展而使得交易成本降低、效率提高和口碑效应所带来的价值。间接客户价值在计算上存在很大困难，如何预测客户价值是一个至今没有解决的问题，客户价值的预测只能是一个大概的估计值，难以精确。不过，用预测的客户价值衡量不同客户对企业价值的相对差异，作为判别客户对企业价值大小的标准正在被学术界和企业界逐步接受。

基于客户价值的客户细分方法主要有：

（1）利润分类法

本方法的依据是“80/20”法则，“80/20”法则认为：企业80%的利润由顶部的20%的客户创造，在某些行业，企业100%以上的利润甚至仅由顶部10%的客户创造，可惜的是，一部分利润却被一些没有赢利的客户给消耗了。利润细分法一般把客户群分为3 部分，即高价值客户、低价值客户和负价值客户。该方法较为简洁，易于操作，但因只考虑客户带给企业的利润，没能区分不同客户的资金利润率的高低和客户所处客户生命周期的阶段。表3.4是银行业常用的依据客户利润进行的客户细分。

表3.4　银行业的客户细分

来源：Robert Giltner and Richard Ciolli.R-think customer segmentation for CRM results［J］.The journal of bank cost ＆ management accounting，2000.

对企业来说，最主要的是要识别能带来绝大部分利润的20%的客户和负价值的客户，对其采用不同策略，见表3.5。

表3.5　客户细分策略

（2）客户价值矩阵

客户价值矩阵选择了“客户历史价值”和“客户潜在价值”两个维度指标，每个维度分成高低两档，由此可将客户群分为四组，结果如图3.8所示。

图3.8　客户价值矩阵

矩阵中的4 个方格代表了4 种不同的策略。

综上所述，客户细分可以让企业从比较高的层次上来察看整个客户数据库中的数据，使得企业可以用不同的方法对待处于不同细分客户群中的客户。客户细分的最后一个层次是“细分到个人”，也就是“一对一营销”，这样企业可以对每个客户提供非常有目的性和个性化的服务，这个时候客户细分达到最优，但这意味着你如果有10 000 个客户，就有10 000 个客户群，那么，你在区分赢利客户和非赢利客户上将费尽周折，实际上，能成功管理和沟通10个以上客户细分群的企业已经很少。所以说，客户细分方法一般是次优的，只能满足企业某些方面的需求，因此企业应该根据需要，多种细分方法结合使用。无论哪种细分方法，均需要大量的客户数据，如人口特征数据、历史购买数据、行为数据等。随着信息技术的发展，收集客户数据变得越来越容易、成本也比较低。可以预见，随着客户数据库的丰富，数据处理技术，特别是数据挖掘技术的发展，最大限度利用客户数据，结合多种客户属性从多个维度进行客户细分将是客户关系管理的重要内容，企业可以从多个维度识别客户，采用相应的客户策略，达到吸引优质客户，保持客户，建立客户忠诚的目的。