基于动态客户保持的企业客户生命周期价值模型研究

摘 要 : 在 客 户 生 命 周 期 价 值 模 型 及 研 究现 状 分 析 的 基 础 上 , 以 客 户 保 持 率 为 切 入 点 , 探 讨
了动态客户保持率的研究方法及客户生命周期价值模型的改进 策略, 提 出了基于动 态客户保
持的企业客户生命周期价值扩展模型, 并通过实例分析验证了研究方法的有效性。
2 企业客户生命周期价值的研究现状及改进需求
作为企业的 重要 资源, 客户 具 有价 值 和生 命 周
期 , 客 户 生 命 周 期 ( customer lifetime value, CLV ) 是 指 从 企业 与 客 户 建 立 业 务 关 系 到 关 系 终 止 的 全 过 程 。 CRM 所 倡 导 的 客 户 关 系 营 销 更 关 注 客 户 的 长 期 价 值 , 在 对 客 户 的 识 别 、保 留 和 发 展 的 整 个 生 命 周 期 里, 强调以客户终生价值最优为 最终目的, 从而 实现 对全生命周期中价值客户的 有效管 理。由于许 多获 取客户数据的 技术 出现, 使得 企业 对客 户的 研究 可 以更加深入, 客户生 命周 期价 值研 究是 得益 于管 理 理念和技术发展而兴起的新的管理课题。 2. 1 生命周期框架下客户价值的定量研究现状
其中, P ( t) 为客户的净利润函数, r 为客户保持率, n 为客 户 生 命 周 期 时 间 长 度 , d 为 折 现 率 , 则 CLV 模 型 的参数结构如图 1 所示。
图 1 CLV 模 型 参 数 构 成 通过 文 献 研 究 可 以 发 现 目 前 对 客 户 利 润 参 数 等 已经 有 了 比 较 成 熟 的 研 究 , [ 2, 3] 但 对 客 户 生 命 周 期 的 时间和 客户 保持率 的综合 研究 还有待 进一步 展开。 在 Paul D . Berger 和 Nada I . Nasr 的 模 型 中 , 虽 然 引 入 了 客户保 持率参 数, 但它假 定客 户在全 生命 周期的 各
究主要 包括: 通 过计算 客户 收益流 及客 户获取 成 本 、客 户 保 持 成 本 和 其 它 相 关 成 本 等 来 建 立 CLV 模
型; 提出不同的方法来分析现 存客户的信 息, 预 测 未来客 户交易 的概 率值, 并通 过实验 来检 验企业 应
该获取和保留哪些或哪类客户以 及客户 的长期价 值
第 17 卷第 6 期 2 0 0 4 年 12 月
管理科学 MANAGEMENT SCIENCES IN CHINA
Vol. 17 No . 6 December, 2 0 0 4
基于动态客户保持的 企业客户生命周期价值模型研究
谭跃雄, 周 娜
( 湖 南 大 学 工 商 管 理 学 院 , 湖 南 长 沙 410082)
为价值 客户提 供优 质服务, 并 从价值 客户 服务中 得 到 卓 越 回 报 的 一 种 有 选 择 性 的 价 值 交 换 战略 。
CLV 最 早 是 应 用 于 直 接 营 销 领 域 , 随 着 信 息 技 术 的发展, 企业开始拥有越来越完 备的客户数 据, 使 对
客户 行 为 的 深 入 挖 掘 和 分 析 成 为 可 能 , 对 CLV 的 研
Keywords: Customer lifetime value ( CLV) ; Dynamic customer retention rate; Customer relationship manage ment ( CRM)
1 引言
个性 化 的 市 场 需 求 和 激 烈 的 市 场 竞 争 使 企 业 的 战略重点逐步转向以消费者为中 心的客 户关系管 理 ( customer relationship management, CRM ) 。 面 对 客 户 资 源 相对短 缺的竞 争环 境, 企 业为 争夺顾 客和 市场份 额 的成本 也迅速 增加, 如何 从投 入产出 的角 度去挖 掘 有价值 的客户 资源, 并在 较低 成本上 使客 户价值 和 企业 价 值 达 成 动 态 平 衡 是 一 个 值 得 深 入 研 究 的 问 题 。本 文 将 通 过 客 户 保 持 率 及 企 业 客 户 生 命 周 期 价 值 的 建 模 来 研 究 其 对 企 业 营 销 资 源 配 置 的影 响 。
第 6期
基于动态客户保持的企业客户生命周期价值模型研究
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价出客 户的价 值, 并针对 不同 类型客 户进 行差异 化
投入, 也只有对客户的价值进行 定量分析, 企业才 能 实施有 效的差 异化 客户管 理, 这使客 户价 值定量 研
究成 为 问 题 的 焦 点 。 CRM 是 集 中 对 价 值 客 户 的 认 识 、保 持 和 发 展 的 动 态 管 理 , 是 科 学 引 导 客 户 关 系 ,
对客户保持率进行探讨, 寿命分布模型是十分有 效 的 研 究 工具 。 客 户 保 持 率 实 际 上 就 是 客 户 ( 关 系 )
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管理科学
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寿命分布, 在分析和比较客户寿 命时我们发 现, 威 布 3. 3 企业动态客户保持率计算与参数确定
尔 分 布( 拟 合 模 型 ) 能 有 效 地 表 现 客 户 流 失 率 的 实 际 变化 且 比 分 布 的 数 学 表 达 和 计 算 更 简 单 , [ 4, 5] 利 用
关键词: 客户生命周期价值; 动态客户保持率; 客户关系管理
中图分类号: F713 50
文献标识码: A
文章编号: 1672- 0334( 2004) 06- 0046- 05
Study of Customer Lifetime Value Model of Enterprises based on Dynamic Customer Retention
在威布尔分布的生存函数中, 和 是产 生其应 用多 样 性 的 参 数 因 子 , 对 这 两 个 参 数 的 确 定 是 客 户
2. 2 客户生命周期价值模型的参数结构与改进需求
根 据 Paul D . Berger 和 Nada I . Nasr 的 研 究 成 果 , 我
们 可 以 将 CLV 模 型 的 一 般 形 式 表 示 为
∀ CLV =
n t= 0
P( t)
#
r#
1 (1+ d) t
( 1)
个交易期中客 户保 持率不 变, 对这 种常 量客 户保 持 率的确定也未 予阐 明, 这 使得 模型 的计 算结 果与 实 际有 一 定 的 差 距 , 不 能 满 足 企 业 对 CLV 的 较 高 应 用 要 求 , 因 此 有 必 要 对 上 述 CLV 模 型 进 行 改 进 , 以 提 高 CLV 模 型 的 有 效 性 和 实 用 性 。 本 文 拟 对 CLV 模 型 中 的动态客户保 持率 进行深 入研 究, 在此 基础 上提 出 扩 展 的 企 业 CLV 模 型 , 并 对 该 扩 展 模 型 进 行 验 证 。
3 企业客户 生命 周期价 值 模型 中动 态客 户 保持 率 分析及参数确定
3. 1 常量客户保持率及其局限性 从 CLV 模 型 一 般 形 式 可 以 看 出 , 客 户 保 持 率 的
估计 偏 差 会 引 起 CLV 计 算 同 等 数 量 级 的 预 测 误 差 , 减 少 客 户 保 持 率 与 实 际 值 之 间 的 差 异 可 以 提 高 CLV 计 算 的 准 确性 。 常 量 客 户 保 持 率 的 估 计 关 系 建 立 的 时 间 无 关 , 是 一 个 固 定 的 量 r0 , 计 算 时 取 客 户 在 历 史 阶 段 的 平 均 保 持 率 数 据 。 Reichheld 比 较 了 常 量 流 失 率 与 实 际流失率( 如图 2) , 发现常量客户保持率与实际客户 保持率之间有 较大 的差距, 即 常量 客户 保持 率在 客 户生命周期的 早期 和整体 上高 估了 客户 保持 率, 在 某 时 点 后 则 低 估 了 客 户 保 持 率 。[ 3]
在全球客户资源争夺日趋激烈的今天, 价值客户 不仅是企业最 宝贵 的资源, 也 是其 竞争 对手 争取 的 目 标 。企 业 需 要 借 助 一 种 有 效 的 方 法 能 够 方 便 地 评
收 稿 日 期 : 2004- 08- 18
作 者 简 介 : 谭 跃 雄 ( 1962- ) , 男 , 湖 南 长沙 人 , 毕 业 于 国 防 科 学 技 术 大 学 获 博 士 学 位 , 湖 南 大 学 工 商 管 理 学 院 副 教 授 , 研 究 方 向 : 企 业 运 作 管 理、企 业 资 源 计划 ( ERP ) 系 统 开 发 、客户 关 系 管 理 等。
TAN Yue xiong , ZHOU Na ( School of Business Administration , Hunan University , Changsha 410082, China )
Abstract:This paper , based on the present study of customer lifetime value ( CLV ) model, discusses the re search method of dynamic customer retention rate and the improving tactics of customer lifetime value model, and then the paper puts forward an expanded model of enterprises customer lifetime value based on dynamic customer retention and verifies its effect through an empirical study.