在现代商业环境中，客户模型成为了卓越客户管理的核心工具之一。随着数据分析和人工智能的崛起，企业能够更加精准地了解客户需求、行为和偏好。客户模型作为一种预测性工具，通过整合大量数据和算法，可以帮助企业洞察客户的动态，从而更好地满足其需求，提供个性化的体验，并推动业务增长。本文将探讨客户模型如何助力客户管理，从而实现更优化的销售和服务策略。
一个高效的客户管理系统对于企业的成功非常重要。在ToB （企业对企业）产品中，仅仅基于用户需求来设计产品架构是远远不够的。B端产品服务的是有着几年，甚至几十年管理积淀的企业，必须依靠一定的理论知识来支撑系统的设计规划。
一、客户资产理论
“客户资产”这一概念源于哈佛商业评论在1996年刊登的一篇文章《用客户资产进行营销管理》，文章称：全美第二大服装零售商Lands’End和麦当劳都明确提出，其营销目标是要保持客户而不是卖出产品；企业业绩增长被解释为“得到客户并且保持客户”，以便获得客户全部潜在价值。
客户资产理论鼓励把客户当作当前和未来的现金流来源。其诞生的背景是，销售被视为一种产品导向、离散交易的推介行为。直至今天，我们仍然可以看到有类似的销售行为——忽悠一个是一个，完全不考虑售出后的服务和有可能的二次销售，这就相当于切断了企业“未来的现金流”来源。
理解“客户资产”必须站在相对宏观的角度，它对CRM系统的理论支撑在于：
客户是企业的一部分资产（无形资产），扩充客户数量就是扩充企业资产；
客户质量越高，这份资产越保值，业绩越容易得到持续提升；
这份资产是会动态变化的，正确、持续地维护客户关系可以实现资产增值。
模型1：客户资产的空间组成
客户资产=客户价值的总和。客户价值主要包含5个方面，下图已有备注说明：
应用：
客户档案卡：将客户档案卡视为企业的一项无形资产，档案卡的系信息设计中要包含以上五种价值要素。
模型2：客户资产的时间组成
客户资产的空间组成和时间组成的关系是相互包含的，例如市场价值有历史的、当前的和未来的，历史价值也包含市场、规模、品牌等等。
这里要注意，评价客户资产规模需要引入一定的成本概念，例如营销投入成本、销售支持成本、跟进时间成本等等，避免盲目投入成本而收获不到相应的客户资产。
应用：
销售业绩预测：基于已有销售数据对未来的业绩进行趋势判断；
销售建议：根据客户当前的价值，结合客户关系管理模型，为实现客户价值增值提供智能化建议。
二、客户价值理论
客户价值理论曾被美国服务管理研究学者V.Zeithaml称作“客户可感知价值理论”，即客户通过权衡可感知的利益或服务，对产品或服务作出的总体评价；也被美国“现代营销学之父”菲利普·科特勒称为“客户让渡价值”，意思是总顾客价值与总顾客成本之差，他强调的价值包含产品质量、响应速度、企业形象等等。
这两个概念都是站在客户角度对企业一方的要求。
1994年，中国学者王海洲从企业角度提出客户价值理论，即上一节<客户资产理论>中提到的5个价值指标：市场价值、规模价值、品牌价值、信息价值，网络价值。
模型3：客户价值模型
客户资产是企业宏观意义上的客户价值的总和，而客户价值是对市场价值、规模价值、品牌价值等价值要素的抽象。即：客户资产=总客户价值=多个客户的（市场价值+规模价值+品牌价值+信息价值+网络价值）。
（1）市场价值主要指客户对企业销售额的贡献：具体包含历史消费总额，单次消费最大/小金额、历次消费平均金额、消费频次；
（2）规模价值主要指客户的规模能否在行业内形成从众效应：具体包含已披露的企业净利润、销售收入、税收（或排名）、参保人数、舆论指数、行业/区域影响力（偏主观）等；
（3）品牌价值即V.Zeithaml提出的客户可感知价值理论：在实际应用中，通常由销售人员进行主观判断，例如通过聊天记录、说话语气等因素，判断该客户对于企业的意向程度；
（4）信息价值主要指所获取客户信息的完整程度：具体包含联系人信息的完整性、联系人数量、客户信息明细项等等；
（5）网络价值主要指能否通过该客户获取到新客户：通常由客户的行业/区域影响力，是否有母/子公司、客户口头承诺等因素综合决定；
模型4：RFM模型
RFM模型最早在1994年由美国数据库营销研究所Arthur Hughes提出，该模型由：
R（最近一次购买至现在的间隔）、
F（购买次数）、
M（某一期间购买的金额）
三个行为变量来对客户进行细分：
首先针对这三个指标进行打分，然后计算三个指标的加权和，最后按结果排序，形成类似重要、一般、无效客户的分类。
针对RFM模型，有研究表明，R、F值越大，客户与企业开展新交易的可能性越大；M值越大，客户与企业重复购买的可能性越大。
仅由三种指标组成的RFM模型相对已经落后，可以看做是对客户价值模型的精简化表达。随着信息技术的发展，完全可以借助更多的指标来判断客户价值：填写客户基本信息后，系统自动在网络上爬取客户已公开的其他信息，通过数据对比和清洗形成完整的客户档案，最后根据各类分析模型给出销售建议。
模型5：客户价值评估模型（方法）
每类客户价值都拥有众多的组成指标，客户总价值又有多种类型的客户价值组成，那么，如何去评估这些指标或类型的重要程度和最终价值呢？
层次分析结构图
（1）价值评估：赋值/权重乘积加和
以RFM模型为例：
指标权重由层次分析法和判断矩阵得出，指标赋值由函数映射或主观填数取得。
该分析模型可以应用在包括RFM模型、客户价值模型以及下文将要介绍的客户细分模型在内的，所有包含指标类型和权重定义两类元素的分析模型中。
（2）权重定义：构造判断矩阵
首先建立层次分析结构图，构建出客户价值评价指标，如上图；
构建判断矩阵：针对上一层次的某一指标，确定本层次指标之间的相对重要性;通过对同一准则下的指标进行两两比对，确定彼此间的重要性，并赋予一定的分值；
计算各价值层次中指标的权重，具体方法有特征根法、和法、几何平均法等；
一致性检验：由于人为判断力误差，在构造判断矩阵R时，对两两因素进行比较可能会出现一些判断上的矛盾，因此需要对结果进行一致性检验，计算检验数C.R.：
当C.R.=0时，R判断矩阵具有完全一致性；
当C.R.<0.1时，R判断矩阵具有满意一致性；
当C.R.≥0.1时，R判断矩阵存在矛盾，需要予以调整。
（3）权重赋值：函数映射or主观填数
对于具备客观事实特征的数据，如日期、销售额、次数等，采用函数映射的方式对价值指标进行赋值；由于这些数据的单位不同，数值范围差异也较大，因此在抓取到真实数据后需要做函数映射，在可控的数值范围内取数参与计算。
对于难以用客观事实衡量的价值指标，如区域影响力、行业影响力等，直接通过手工填数来赋值。
三、客户细分理论
客户细分理论是指企业根据客户的价值、需求和偏好等因素对客户进行分类管理的方法，它是对客户价值理论的继承和完善。进行客户细分后，属于某一类型的客户具备一定的相似性，而不同的细分客户群间存在明显的差异性；细分出的类型仍然是客户价值的体现，如客户信用、客户流失倾向等。
“如果企业不能正确选择客户，所有的销售策略都可能是无效或低效的”，客户细分理论之所以受到重视，就是源于这样的获客背景。另外，数据挖掘技术的发展和企业信息化程度的提高，也让企业认识到收集客户信息并进行分析和分类管理的重要性，尤其是对于服务行业。
模型6：聚类分析模型（方法）
客户价值模型仅仅对客户的价值进行了简单的归类，并没有指出如何进行归类，满足归类的关键条件是什么。客户细分模型即是对价值模型的细化，如满足多少历史消费总额的算高端客户，历次平均消费达多少的算重点客户，消费频次为多少的算常规客户……
依靠主观标准确定可能不符合销售数据预测趋势，依靠手工分析又需要整理大量的原始数据，基于以上两个难点，CRM系统引进了数据挖掘技术。
本节主要介绍数据挖掘中的聚类分析模型：
聚类分析有一个重要特点：输入分析模型的是一组未分类的记录，也就是事先不知道数据对象的结构；通过算法检测多个观测指标，找出数据个案与数据个案之间相似程度的统计量，然后对数据个案进行分组；组内的相似性越大，组间的差别越大，聚类效果就越好。这就是选择用聚类分析来实现客户细分的原因——不必指定价值指标，也不必关心指标权重。
模型7：客户信用评价模型
根据客户的历史信用资料（回款率、逾期范围等），利用信用评分模型，得到不同等级的信用分数；根据客户的信用等级，确定客户可以持有的金额权限，从而保证收款业务的安全性。
具体实施方法可参照价值评价模型或聚类分析模型。
模型8：客户流失倾向预警模型
该模型的关键点在于客户流失警戒点的确定，即满足哪些条件可构成客户流失评判标准。
其次是客户挽回策略的制定，通常需要与SCRM系统相关联，针对流失客户提供自动化营销协助，如短信问候、邮件关怀等等。
客户模型助力客户管理是非常实用的，不仅能够优化企业的销售策略，提高客户关系维护效率，还能够为企业创造更多的价值和持续增长的现金流。通过有效的客户资产理论、客户价值理论和客户细分理论的运用，企业可以更好地了解客户需求和行为，制定相应的营销策略，提高用户留存率和客户忠诚度，实现可持续发展。
客户模型的应用为企业提供了更深入的洞察客户需求和行为的途径。通过分析大数据、预测趋势，企业能够更精准地制定营销策略、优化销售流程，并提供更好的客户体验。随着技术不断发展，客户模型的应用将变得更加智能化和个性化，为企业带来更多商机和成功。将客户模型融入客户管理战略，将有助于企业在市场竞争中占据优势，提升客户满意度，实现可持续增长。
