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　　案例分析：用RFM保持有價值客戶

　　全勝公司是一家小型化工原料貿易企業，年銷售額4000多萬元，最有核心競爭力的產品是食品添加劑，如檸檬酸等，頂端客戶是幾家國際知名大型的飲料制造企業在當地的工廠，由高層管理人員親自跟進，客戶關系維護得很好，能穩定地占有較理想的客戶份額。但是該公司還經營其他多條化工原料產品線，其他非頂端客戶近1000家，來

　　1)步驟一：分別計算出過去12個月已成交客戶貢獻的總采購金額，可以利用公式計算：

　　M×F= TM（Totle Monetary Value，總采購金額）

　　*M=過去12個月內的平均采購金額

　　*F=過去12個月內的采購次數

　　總采購金額也可以通過其他統計途徑（例如從進銷存軟件或銷售自動化SFA軟件）獲得。計算出各個客戶的總采購金額后，可以利用EXCEL將客戶名單按總采購金額進行降序排列，把1000家客戶中最前面的1%約10家客戶定義為頂端客戶，把其次的4%約40家客戶定義為高端客戶，把再次的15%約150家客戶定義為中端客戶，其余的800家客戶歸入低端客戶。

　　下表是降序排列后第11名起的幾家客戶的情況，它們是40家高端客戶的一部分：

　　2)步驟二，把客戶關系保持的重點首先放在前高端及中端用戶那里，因為頂端客戶的忠誠度高、客戶份額高，再額外花精力的話邊際效益不明顯；低端客戶數量多、貢獻小，暫時沒有太多精力照料。對于高端和中端的約190家客戶，分別計算出它們過去12個月每次購買到下次購買的平均周期，公式為：

　　365天÷F= P

　　*F=過去12個月的采購次數

　　*P=Period平均采購周期

　　分別計算出這190家客戶最近一次購買日期D到今天的天數：

　　Today – D= R

　　*D=Date最近購買日期

　　*R=停止采購天數

　　將P（Period平均采購周期）、D（Date最近購買日期）和R（停止采購天數）依次填寫到步驟一制作的客戶列表中，并利用EXCEL的公式計算出兩者的差△：

　　P-R=△　

　　*Today今天=2004-11-27

　　*統計周期=過去365天

　　從圖4中可以看到：

　　△>0，停止采購的天數小于平均采購周期的有甲、戊、庚三個公司；客戶流失安全警戒線范圍

　　△=0，停止采購的天數等于平均采購周期的有丁公司；

　　△<0，停止采購的天數大于平均采購周期的有乙、丙、己三個公司。乙、丙、己三個公司需要立即引起關注

　　　。因為它們已經有些日子沒有按照過去的行為習慣繼續采購了。進一步觀察，我們發現乙公司僅僅超過其平均采購周期4天，相對于46天的平均采購周期來說仍然屬于正常的波動范圍，不必過于焦慮，當前可以把它與丁公司同等對待，稍加留意其近期動向即可。而丙、己兩個公司不僅超過了其平均采購周期，而且超過的天數（26天和22天）比平均采購周期（17天）還大一倍以上。這說明這兩個客戶流失的風險比較大，需要重點關注。統計員發現此類情況后，應立即指派工作任務給負責維護丙、己公司關系的銷售代表，讓銷售代表采取必要的方式了解客戶暫停購買的原因。

　　客戶暫停購買的原因可能是客戶本身遭受困難無力采購，也可能是客戶調整產業方向，也可能是由于某些事件導致滿意度下降而被競爭對手乘虛而入，也可能是正常的淡旺季波動。銷售代表進行調查、跟進后，判斷原因并向公司提出合理化建議，以規避財務風險、盡量擴大客戶生命周期價值。假如原因是客戶遭受到了暫時性的困難，則可在控制應收款風險的基礎上，適當調整策略協助客戶度過難關，當客戶業務重上正軌后，必然投桃報李，更加忠誠；假如原因是客戶調整業務方向，對某種特定的原料采購下降，則要研究本公司的產品線中，有哪些適用于客戶新的發展方向，有針對性地推薦適銷對路產品，延長客戶的生命周期；假如是由于某些事件處理不當造成客戶滿意度下降，則要設法向客戶解釋、彌補，并采取有力措施避免重犯，盡量挽回影響；假如是正常的淡旺季波動，則要了解清楚客戶下次購買的大體時間，并預先制定銷售工作計劃，到未來恰當的時間提醒銷售代表跟進。

　　三、RFM分析模型小結

　　RFM分析模型不是萬能的，它也有其弊端。例如對M平均采購金額，以及基于F×M計算出來的TM總采購金額，還沒有減去產品成本、一對一的銷售、服務和營銷費用、應予以分攤的某些管理費用，因此TM總采購金額還不是更為精確的客戶當期凈價值（NPV， Net Present Value）。如果能以可操作的方式實現對客戶生命周期價值的預測，則目前依據M的客戶排名將更科學，從而盡量減少遺漏重點客戶的風險。

　　簡便地得到客戶價值較高、流失風險較大的客戶記錄列表，并針對列表的客戶記錄直接建立和分派跟進任務，將有價值客戶的流失消滅在萌芽狀態，甚至做到防患于未然。 　　

　　以上的案例分析，其實已經把FRM的方法創造性地應用到了客戶預警與客戶挽留了。　　

　　如果我們覺得FRM的細分還不夠，那就要引入數據挖掘工具了，數據挖掘可以發現RFM無法獲取的特殊的客戶群，這些客戶群有特殊的消費行為。并對我們原來的客戶細分方式進行改進。由于篇幅的關系，我們在下一講介紹。