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第 3 期公开课 | 你的客户,价值几何?

GIO 增长团队 2018-02-23
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作者 | 猎聘网 - 单艺


在市场中,每个客户的能给厂家带来的价值并不相同,换言之,客户的价值并不相等。那么如何衡量一个客户(用户)在一段时期内对企业有多大价值?以此来获取、留住优质客户,并针对性促销,提供更精准服务,获得更大商业价值。

今天,猎聘首席数据官单艺先生从客户价值理论角度为您一探究竟。

一、每一个客户的价值都一样吗?

显而易见,在市场中,每个客户的能给厂家带来的价值并不相同,换言之,客户的价值并不相等。

RMF模型用来评估客户价值

在 CRM 中,RFM 模型被广泛应用,R/F/M 分别是最近一次消费( Recency )、消费频率( Frequency )和消费金额( Monetary ) 的首字母。

RFM 模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段,通过顾客在消费间隔、消费频率和消费金额三方面的表现来定量评价客户价值。

RFM 的不足之处是,并不是一个非常精确的量化模型,不能计算出一个客户的具体价值。

二、你会用 CLV 吗?

CLV 是 Customer Lifetime Value 的简称,用来衡量一个客户(用户)在一段时期内对企业有多大价值,也称为 LTV。

假如一个客户两年内在某商店内消费 2000 元,这 2000 元就是 CLV,具有预测性。

那么 CLV 到底有什么作用呢?

1) 根据客户价值对客户分类,尽量获取优质客户;

2) 根据客户价值,执行推广计划,评估市场效果;

3) 制定留存策略,留住优质客户;

4) 差异化定价,针对性促销;

5) 对客户细分,提供更加针对性的服务。

三、风投,还是“疯投”?

在过去的2015年,O2O 行业烧钱大战绝对是电商行业的一大热点,外卖、团购行业更是烧的不亦乐乎。各种风险投资基金(简称“风投”)变成了“疯投”,见到 O2O 创业公司就投钱,完全不考虑 CLV 等基本的商业规律。

随着 2015 年资本寒冬的到来,一批有一批的 O2O 创业公司倒下来,倒闭速度之快,出人意料。如果创业当初,多考虑一下客户价值等基本的商业规律,那些公司还会无理性的烧钱吗?

不考虑 CLV 所导致的烧钱大战,客户流失,企业倒闭等一系列现象,不得不引起我们深思。哪怕是简答的 CLV 计算,有总比没有强。

四、CLV,三种青年的三种算法


数学能力一般的普通青年,用简单的乘法数学公式得到客户价值,即平均每单价值*平均每年购买次数*利润率。

这个算法简单易懂,不足之处是没有考虑客户中途流失的情况。

在考虑客户流失率( c )的基础上,文艺青年改进了上面的算法,用每个账号带来的收益( ARPA )乘于每年客户留存的总和,得到最终的而结果。

科学青年不甘落后,又综合考虑了客户每年价值的变化 V ( t )、每年的生存度 S ( t )变化以及无风险利率( r )等因素,推出了上面两种模型。

科学青年的两个模型分别考虑了离散时间和连续时间两种计算方式,是对普通青年和文艺青年算法的完善和升级。

当然,一般人都看不懂科学青年的两个公式啦!

五、 放大招,借用生存理论研究 CLV

统计学常用的生存模型

生存理论是统计学上常用的模型,主要研究人在观察期内的生存率或死亡率。上图中,小人代表观察对象出生,红色的 × 代表观察对象挂掉了。

某国年轻人生存率曲线

上图中,蓝色线表示某国人口的生存率。0-5 岁时,生存率下降很快,这容易理解,新生儿较虚弱。5 岁以后,生存率下降缓慢,因为人长大了,抵抗力增长,生存率交稿。

虚线代表生存率的变化率,从数学角度上看,它是生存率的一阶导数。

六、案例:从 DVD 租赁看 CLV

下面是一个出租电影 DVD 商店的客户流失案例, 标题列分别是客户的“”性别、”年龄“、“首次购买通过优惠券进来”,“是否流失”,“”观察时间“。

我们利用 Python 对上述数据进行回归分析,得到下面的结果:

此处省略一万个字......( 回归分析和 P 值理论 )......上线的结果表明客户性别对留存结果不显著,年龄和优惠券对客户留存显著,说明很多客户还是贪小便宜的,冲着优惠券来的。同时年龄系数是负的,说明年龄越大,客户约忠诚。
这个统计分析结果告诉我们,合理的优惠券可以提升客户留存,销售人员要关注年纪大的忠实客户。


七、CLV 带来的忠告


基于业务设计的角度,从客户花费和客户贡献出发来设计客户价值函数。
不要盲目最求复杂的数学公式,有时候,简单的经验规则也可能很有效。




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