判断客户价值的三个数据分析模型

一，使用帕累托模型判断哪些是我们最重要的客户。

帕累托原则，又称二八原则，是关于效率与分配的判断方法。帕累托法则是指在任何大系统中，约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。应用在企业中，就是80%的利润来自于20%的项目或重要客户。

模型的解释：

当一个企业80%利润来自于20%的客户总数时，这个企业客户群体是健康且趋于稳固的。

当一个企业80%利润来自大于20%的客户总数时，企业需要增加大客户的数量。

当一个企业80%利润来自大于20%的客户群时，企业的基础客户群需要拓展与增加。

模型的实际使用：

建立订单时间与销售区域的筛选器。比如在2015年，亚太地区利润分布是符合20/80原则的，需要在保持这个比例基础上，增加客户基数。又比如欧洲35%的客户贡献了80%的利润额，需要增加大客户数量。而非洲13.5%的客户贡献了80%的销售额。那么非洲区需要增加基础客户数量。

值得注意的是：无论何种情况，大客户必须认真对待和维护。各个区域需要列出这些客户做重点跟进。下图以亚太区为例，所列2015年大客户的姓名，与利润额。

第二，使用四象限法判断哪些是我们最大的客户。

四象限最初是一个时间管理模型，按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限，以此便于对时间进行有效的管理。

模型解释：运用在客户分析中，也就是利用，销售额和利润分为四个象限，对我们的客户进行分组。

具体措施如下：销售额高和利润都高的客户：重点对待

销售额高但是利润少的客户：一般保持

销售额低但是利润高的客户：重点发展

销售额和利润双低的客户：需要查明原因

模型的实际使用：

如图所示，每个销售大区与每个销售年份下的客户分布。

通过筛选数据，我们得到我们想要的客户信息。

第三，使用RFM模型判断客户价值。

RFM模型是在客户关系分析中广泛使用的 模型，是衡量客户价值和客户创利能力的重要手段。通过分析客户的近期购买行为、购买的总体频率以及花了多少钱，来描述客户价值。

R:最后交易距离当前天数（Recency）F: 累计交易次数（Frequency）M:累计交易金额（Monetary）

在这三个制约条件下，我们把M值大，也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”，其余则为“一般客户"和”流失客户“。基于此，我们产生了8种不同的客户类型。

模型的解释：

RFM：重要价值客户 措施：优质客户，需要保持

RFM：重要保持客户 措施：频率不高。需要多推荐新产品。

RFM：重要挽留客户 措施：交易金额大，为潜在的大客户。需要挽留。

RFM：重要换回客户 措施：交易金额和交易次数大，但是最近无交易。需要换回。

RFM：一般价值客户 措施：需要挖掘客户价值

RFM：一般保持客户 措施：新客户。需要推广。

RFM：一般发展客户 措施：贡献不大，一般维持即可。

RFM: 流失客户 措施： 各项指标均低于均值，需要找出原因。

模型的实际应用：

RFM模型主要按照特定的要求将客户筛选出来。以下是我们建立的一个客户筛选模板,选取我们想要的KPI值，具体措施具体对待即可。

同样鉴于这个筛选标准，我们也可以进一步知道各个区域客户分布占比状况。

以上