IMA小企业的客户终身价值

　　小企业主知道其利润来自客户,也知道要取得和留住一个客户需要做许多工作。老话说“客户永远是对的”,但是客户不一定总能显著地提高你的利润。尤其对小企业来说,知道哪些客户具有足够的价值而留住他们是很重要的。这就需要小企业主不仅了解客户过去产生的价值,还要了解他们将来的价值。一个阐述这个问题的有用工具叫客户终身价值(customer lifetime value,CLV),它代表从一个客户或一组客户那产生的未来现金流的现值。

　　然而小企业主们并不经常考虑CLV。一些人依靠直觉去判断一个客户会不会下单。当被问及他们如何知道一个潜在的客户将会向他们下单时,他们的一个常见答案是:“好吧,其实我不知道。去年好几个客户连一单都没下过,那是一个不景气的年份。”

　　CLV正成为一个重要的预测性指标。很多大企业用它来产生有价值的观点,小企业也应该这么做。

　　它不像看起来的那么简单

　　IMA认为计算CLV需要考虑很多因素,比如客户消费金额的变化、市场营销的成功与否、货物与劳务的成本,以及客户忠诚度的演变——而这些仅仅是开始。小企业需要考虑一些不同的或特殊的挑战。

　　比如,估计现金流对精确的计算结果很重要,但它取决于数据的准确性。而收集数据对于很多小企业来说是一个问题。每一笔与客户有关的交易应该关联到某一个特定的客户,但一个小企业常犯的错误是为一个客户设置多个账户。就算拼错一个客户的名字也会使数据失效。小企业的经理们往往忙于日常运营,以至于他们没有足够的资源去实施那些收集精确、相关的数据所需要的系统和流程。而真到了分析数据的时候,要把那些前后不一致的数据里归类就很困难了。

　　再者,很多与客户相关的交易明细数据产生于企业的会计系统之外。比如,一个客户曾经买过一件物品,这个物品会在软件系统里存档,并且与购买该物品的客户信息相关联。如果这个物品被要求退货或者换货,那么处理这件事的客服人员也许会直接换一个新的产品而没有在软件系统里记录是哪个客户换的货。从这笔交易来看,与该客户的实际交易金额是数据所体现的两倍。从这个角度讲,CLV被扭曲了,并会使小企业主保留这个客户,但这个决策并不会带来利润。客户盈利性不高的原因也许来自公司内部的不足,这些不足可以通过CLV分析被辨别出来。

　　CLV的类型

　　一共有三个层级的CLV,每一个层级有不同的用途:

　　单个客户层级的CLV最适合用于市场营销。

　　特定细分市场的CLV被用于分析推动产品或服务需求的因素。

　　整体客户层级的CLV涵盖全部的客户,主要用于整体商业战略、计划、预算,以及资源分配。

　　CLV模型依赖于单个交易的综合收入、产品成本,以及市场成本数据。使用可得的盈利能力数据,一个修正的现金流贴现模型或线性回归对大多数小企业来说已经足够了。线性回归被用来计算一个连续数值型的因变量(Y)和一个或多个连续数值型的自变量(X1,X2...)之间的关系。

　　要建立一个CLV模型(其中,CLV是因变量Y),自变量应当包括CLV的几个重要指标,如客户过截至某一特定日期的历史年营业额X1,年利润X2,等等。

　　即使是一个简单的CLV模型,考虑数据的特定属性是很重要的。季节性的购买行为具有不可预测性,因此你至少需要两年的数据来建立一个反映季节性变化的CLV模型。更近的以及更频繁的购买数据具有更高的预测能力。比如,分析师们通常会把一年内没购买的客户排除在外,使用按客户统计的周平均采购量。

　　在列出了会影响CLV的自变量之后,使用决策树或线性回归来评估一组自变量之间的相互关系,观察哪些因素会影响CLV并且确定他们的影响程度。比如,问你自己,“一个客户的购买频率是否影响这个客户带来的收入或利润?客户利润水平或其他相似指标与这个客户所带来的总收入或利润之间是否有相关性?”可以集思广益来分析各种假设,以确定CLV与相关自变量之间的潜在关系。依据各变量对假设的影响程度对每个自变量进行打分。

　　通过把每一条规则运用到一组已经知道结果的客户数据上,测试其作为预测指标的精准度。比如,如果你假设那些在旺季促销时下单的客户的每一笔交易所产生的收入是，的,那么相关规则可能是那些在11月和12月购买的客户会花费平均每笔交易金额的两倍以上。

　　为了测试这个规则,选取从11月1日到12月31日的所有交易数据。比较促销期间的交易金额与平均交易金额来确定你的假设。这个结论是适用于每个案例,还是大部分案例?修改规则来改善它的精准度。同时,测试其他采购数据,以排除其他原因造成的超出平均每笔交易金额的可能性。

　　一旦你辨别出客户购买行为中各变量的相互关系,如购买频率和交易量大小,改变每一个变量的数值,以更新CLV的预测值。比如,如果盈利能力与订单大小有关,追踪并标明单个客户订单数量和金额的变化。

　　IMA认为当CLV计算是基于一组不确定的假设而不是基于精确的科学时,估计一个客户或一组客户的价值的过程可以揭示极其重要的信息,这些信息能提高企业的盈利能力。以下是小企业使用CLV能够获得的一些好处:

　　1.挑出与公司总体战略和目标违背的客户;

　　2.制定更可行的销售目标;

　　3.发现没有产出的花费;

　　4.通过改变价格、产品、促销,或其他市场战略的组合来保证获取对企业有价值的客户;

　　5.改良业务流程,以改善诸如在数据收集等方面的弱点。

　　在商业洞察力方面的得益远不止提高效率和扩大市场占有率。最终,CLV会帮助小企业达成与优质客户建立长久关系的目标。