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大数据营销——客户分析

客户终身价值(CLV)

客户价值(CP),即在某个周期内某段客户关系所附带的营收和成本的差值。

客户终身价值其实就是客户关系带来的现金流的现值(present value)。未来任何现金流的现值衡量的是这些未来的现金流在当下的单次折现支付金额(single lump-sum value),客户终身价值则代表了客户关系在当下的单次折现支付金额。

1.抽样培养法

衡量未来客户现金流价值的方法之一是抽样培养法,首先是大胆地假设若干周期以前吸纳的客户和如今新吸纳的客户(从客户终身价值上来说)不分高低好坏:

    收集大致在同一周期吸纳的客户群体的数据,并小心地重构出他们在某段时间区间内的现金流。

    折算每位客户在吸纳时的现金流,从而倒推计算出样本客户的客户终身价值,然后对所有样本客户终身价值进行平均,进而估计体现在每名新吸纳的客户的终身价值。

另一种等价的方法是计算出群体带来的总现金流的现值,然后除以客户总数,得到该群体的平均客户终身价值。如果客户关系的价值不随时间而波动,那么群体样本的平均客户终身价值就能准确地估计出每位新吸纳客户的终身价值。

在客户关系平稳、随时间缓慢变化的情况下,抽样培养法十分有用。只要客户关系的价值变化缓慢,企业就可以使用客户关系的以往价值,来预测新客户关系的价值。

而当客户关系的价值变化十分迅速时,企业常常会使用一个简单模型来预测这些关系的价值。建立一个模型,也就意味着我们要对客户关系的发展作出一点假设。

2.客户终身价值模型

客户终身价值(CLV)等于每个周期的现金利润,乘以一个代表预期客户关系长度现值的因数(r是每个周期的客户保留率,d是每个周期的客户贴现率):

客户终身价值模型的局限性:

    模型假设在企业失去客户时,这种流失是永久性的。

    假设企业在计算未来现金流的现值时具有无限远见。

    假定在客户关系的整个生命周期内,其保留率是恒定不变的。

    假定利润贡献在整个生命周期中也被认为是恒定的。

3.带有初始利润的客户终身价值

这个替代公式适用于在第一个周期开始时就收到金额为M的初始现金流的情况。

4.潜在客户终身价值

客户终身价值的一个主要用处是为有关寻找潜在客户的决策提供帮助。企业愿意花费资金去获得的一位客户,就叫做潜在客户。在此过程中产生的获取支出,不仅需要和由此即时产生的销售利润贡献相比较,还应与这段新获取的客户关系所能够带来的未来现金流(客户终身价值)相对照。

潜在客户预期终身价值(PLV)等于从每位潜在客户身上预期能够获取的利润减去吸收这位潜在客户所用的花费(a表示潜在客户中预期能够做出购买并成为客户的比例,M_0是企业能够从初次购买中获取的平均利润,A为获取每位潜在客户所需的获取支出):

并非潜在客户终身价值为正时,就都要投入资金获取客户,因为这种做法是建立在如果企业不花这笔钱的话就吸纳不了这位客户的假设上的。如果企业同时有多种获取手段,那么放弃其中一种可能会使另一种的获取率上升。

逻辑回归

逻辑回归与线性回归类似,但相比后者有一个重要变化,使其结果有着关键性差别。

考虑营销中的一个重要指标:客户保留。假设有一家“存钱银行”想利用回归分析来检测自己是否能够保留客户,就会将保留设为因变量。但是这个因变量不是以连续变量的形式呈钟形曲线正态分布,而是只有1和0两个取值,分别代表客户保留和客户流失,这是仅有的两种可能性。再次强调,我们考虑的是一个虚拟变量,要预测该变量会取到两个选项中的哪一个。研究表明,逻辑回归是检测客户保留等虚拟变量的最佳模型。

个人消费者选择商品时,如果商品的首选特征价值增加,他们认定的商品价值通常不会也跟着直线性增加。相反,研究表明随着商品首选属性水平的增加,消费者对一件商品的估值通常呈S形曲线。在大多数实际情况中,这个S形曲线代表的是人们做出决策的方式。

1.逻辑变换

消费者选择行为的逻辑函数,显示从0到1的可能性分布(其中u_p=消费者从商品p获得的效用=a+b_1*X):

逻辑分布的可能性分布:

效用函数(u_p)又称作价值函数,描述的是一个人认定的某种商品或服务的价值。用来描述消费者如何做选择的逻辑函数,其表达式是价值函数指数除以1加价值函数指数之和。

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