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客户定位策略及应用研究

2017-08-14 01:55 [摘要] 客户定位是客户关系治理的一个重要研究内容，本文从客户定位的方式及数据分析在客户定位的应用谈起，提出了客户定位的方法和针对定位结果的处理。
　　[关键词] 客户关系治理定位
　　客户定位是客户关系治理的一个重要研究内容，对客户进行定位时，经常碰到这样一些题目：
　　定位有哪些方式？除了用客户对企业的利润贡献来看外，还有其他定位变量吗？
　　定位应该是同一的吗？既一旦一个客户被划回到一个种别，是否企业的每个部分都要按照这一划分采取一致的行动？
　　定位的结果要让客户知晓吗？是否应当让客户有权自己选择定位的回属吗？
　　
　　一、定位方式
　　
　　1.属性分析
　　属性分析可以从三个方面来考虑。
　　(1)外在属性。像客户的地域分布、客户的产品拥有、客户的组织回属（如企业用户、个人用户、政府用户）等。这种方式数据易得，但比较粗放，不易明晰客户层面谁是“好”客户，谁是“差”客户，可能知道的只是某一类客户(如大企业客户) 较之另一类客户(如政府客户) 可能消费能力更强。
　　(2)内在属性。内在属性指客户的内在因素所决定的属性，如性别、年龄、信仰、爱好、收进、家庭成员、信用度、性格、价值取向等。通过客户的内在属性亦可将客户定位，如VIP客户等。
　　(3)消费属性。即所谓的RFM：最近消费、消费频率与消费额，这些指标需在财务系统中得到。但并不是每个行业都能适用。比如说，在通讯行业，对客户定位主要依据这样一些变量：话费量、使用行为特征、付款记录,信用记录等。
　　根据消费行为来定位只能适用于现有客户，对于潜伏客户，由于消费行为还没有开始，当然无从谈起。即使对于现有客户，消费行为定位也只能满足企业客户细分的特定目的。如奖励贡献多的客户。至于找出客户中的特点为市场营销活动找到确定对策，则要做更多的数据分析工作。 （转载自http://zw.ＮＳＥaＣ.com科教作文网）
　　
　　2.统计分析
　　假如按照上述定位方式进行客户定位的话，基本上不需要进行数据分析。但随着营销的统计方法日益精确化，服务的日益个性化，客户定位在不同情况下经常精确到能适用多种统计方法。如要知道什么样的客户为优质客户，就要用消费行为数据为应变量，找出在内在属性、外在属性各变量中影响应变量的自变量。这个自变量可能是一个或几个前文中我们所列的数据，也可能是由这些数据所导出的一些抽象的因子，只有这样营销策略才能有针对性。否则，若仅仅盯住那些高消费，高价值客户不断促销，结果并不一定表明客户仍然会有良好的响应。
　　除了一般描述型，比如Cross-tab报表的方法外，目前数据发现与数据挖掘用得最多的有两类:传统统计方法，这包括聚类分析、因素分析和CHAID方法。非传统统计方法，其中包括神经网络方法、回回树方法等。