要了解一位客戶的價值標準,絕不是一件容易的事情。企業希望自己以客戶為中心,但是卻不知道要如何了解客戶。有人相信要了解客戶必須從了解客戶價值(customervalue)與利潤率(profitability)做起。也有人認為客戶價值分析是一種工具,幫助我們了解客戶形成購買決策的需求與欲望。還有人相信要了解客戶必須從行為區分(behavioralsegmentation)開始。
客戶利潤率、客戶價值/態度與行為區分3種方式,各自擁護者間的爭論持續加劇,每一方都堅稱自己是最好的。了解客戶的最佳方式究竟是什么呢?簡單來說,就是以上皆是。上述3種方式——客戶利潤率、客戶購買價值標準與客戶細分——在了解客戶為中心的課題上都占有一席之地。企業面臨的挑戰,是了解這3種方式的差異,知道何時該應用它們,以及如何從中獲得策略性與戰略性價值。
客戶利潤率
為什么要考慮客戶利潤率的差別呢?許多企業堅信所有客戶一樣重要,應該一視同仁。這有助于公關獲得成效,但是卻忽略了客戶價值與客戶對公司獲利貢獻的實際情況。每一位客戶對公司的獲利貢獻各不相同。你只要針對客戶收入與利潤率簡單作個十分位數分析(decileanalysis),就會在客戶價值方面呈現驚人結果。宣稱一小群客戶代表公司大部分收入與利潤表現的帕累托法則(Paretorule),通常可以適用于這些狀況。
要凸顯少數客戶特別的重要性,得經過幾道手續。首先要管理服務客戶的成本。盡管客戶服務在某種程度上適用于所有客戶,但是由客戶價值決定服務成本也不無道理。保險投保人即為一例。利潤高的客戶足以負擔保險經紀人親自打電話的費用與其他高成本的溝通方式,而利潤較低的客戶就只能通過郵件或電話服務中心來聯系。將這項原則與客戶深度洞察力結合,就能夠提高客戶利潤率、客戶滿意度與公司價值。
第二道手續是產品策略。企業多半不特別參考那些為公司創造高額利潤的客戶的需求、為他們定制產品,反而根據全體客戶廣泛的需要來管理產品供應狀況,犯下這個錯誤的公司不勝枚舉。有一個典型的例子,很多食雜零售商在規劃展售架位置與商品擺放空間時,以那些喜愛挑揀商品及利潤率低的客戶需求為主要訴求,而沒有特別凸顯最佳(高利潤率)客戶所需要的產品。
只評估目前的客戶價值是不夠的。對那些過去消費額度很高、但最近不如以往的客戶該怎么處理?還有,那些目前價值不高、但未來價值可能大幅提高的客戶又該如何看待呢?
客戶長期價值(customerlong-termvalue,CLV)分析是一種衡量客戶長期價值的方法。CLV等于未來收入凈值減去與客戶相關的成本。CLV公式還能幫助企業找出創造價值的因素,包括獲取客戶的成本與利潤、升等銷售與交叉銷售、留住客戶的各種做法與客戶提名的影響等。CLV可以有效計算客戶利潤率,它闡明一家公司在營銷、銷售與服務上的投資應該達到何種程度,它也能清楚顯示應該在某位客戶身上投入多少成本。
CLV能夠幫助企業做出以價值為基準的資源分配,特別是那些在客戶資料庫、客戶解析、客戶互動以及其他與客戶關系管理相關資源決策上的投資。讓我們來看看運用客戶價值組成要素,以支持CRM性能 的一種有效方法,也就是通過CLV主要影響因素來估算價值潛力°這些影響因素可能包括客戶獲取率、客戶叛離率、購買的產品或服務、獲取成本要素、銷售成本要素、服務成本要素與客戶持有期等等。
價值潛力的估算方法是利用公司業績之于整個產業的表現標準或潛在業績之于彈性目標,這要視手上擁有何種資料而定。舉例來說,假設目前的新客戶獲取率是20%,而潛在獲取率是22%,這2%的新客戶獲取率就可以很容易換算成利潤影響力,也就是將2%乘以既有客戶人數,然后再列入目前每位客戶帶來的凈利。如此一來,每個CLV要素的增長價值潛力就可以一一算出,企業便可依照這些結果,優先投資那些能夠直接為公司創造最大價值的CRM性能。
客戶的購買價值標準
了解以客戶為中心的第二種方法,是找出客戶做出特定購買決策的原因,并與特定市場與服務策略的知識整合,這就是所謂的客戶的購買價值標準分析(customerbuyervaluesanalysis)它包括以下步驟:
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找出影響客戶行為的關鍵價值標準。
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了解客戶偏好以及它們的代價,
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根據價值標準與取舍狀況,對客戶進行細分。
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發展出最符合這些類別的產品、渠道、定價、服務策略與價值議題。
以價值為基礎的區分法能夠支持策略性做法,包括整體企業策略、收入強化、成本降低、流程改善,以及提高客戶對產品或服務內容的興趣。
購買價值標準分析方式,通常是針對樣本客戶進行問卷調查,通過要客戶衡量損益、做出決策,可以找出驅動客戶評估產品與做出購買決策的因素。傳統的調查會一一詢問各種特性的重要性,但客戶通常認為每種特性都很重要,這是可預見的結果。而取舍研究(trade-offresearch)則是利用聯合分析法(conjointanalysis)這類技巧,要客戶在多項選擇中做出決定,以更有效率地評估客戶實際購買決策。例如,一家金融服務公司的客戶可能會選擇按市場利率開戶,或是以高出市場利率0.5%為條件、經由電話開戶,其他影響的因素還包括開戶渠道、等候時間、利率與服務、問題解決渠道等等。企業通過多重選擇比較的方式,可以看出每一項變數在客戶購買決策中的重要性。
進行這類取舍分析時,以正確的方式來問正確的問題是很重要的。垃圾進、垃圾(garbagein,garbageout)的諺語也適用于此。首先,列出所有可能影響客戶決策的因素。其次,從客戶的角度來重新組合這些因素,讓它們反映實際決策過程。有些取舍技巧會將每一變數分別列出,但大多則是為受訪者列出所有與產品相關的變數。由于不同的取舍分析會給予每種特性不同的權重,若沒能選擇正確技巧,就有可能忽略影響客戶行為的重要因素。
然后根據客戶的回答,對他們進行區分。舉例來說,其中一種客戶類別也許特別看重交易速度,而且愿意為了更快完成交易而放棄其他優惠;也有些客戶特別偏好某一交易渠道;或者,有些客戶類別特別注重價錢高低。由此可以清楚看出各種客戶類別重要的價值標準,因此能夠了解哪些因素對客戶整體或某一客戶類別特別重要。例如,一家大銀行進行購買價值標準分析后,消除了許多疑慮。第一個疑慮是,過去認為要以年齡與收入等人口統計資料來細分客戶,而事實上,人口統計資料分布在各個購買價值標準類別中。第二個疑慮是,過去認為客戶最重視與銀行職員的關系,結果,多數客戶認為價格與速度比與銀行職員的關系還要重要。第三個疑慮是,客戶滿意度是成功搶占市場的主要因素,而事實上,要了解購買價值標準、將之作為行動依據,才能使利潤率最大化。
決定客戶深度洞察力以及讓他們愿意掏腰包的購買價值標準,能夠主導客戶策略,例如:以合理的定價與遞送成本提供新產品;提供高速電話線路給那些偏好電話理財的高利潤客戶;根據特定(而非全體)客戶類別的需要來制定企業策略;針對吸引目標客戶的產品與渠道舉辦營銷活動。另外,這種方式也能改善流程,例如,簡化貸款申請文件的內容,將貸款審核期從兩周縮短為三天。舉凡各種組織設計與技術方面的改變,都能使企業收入增加、成本降低。
客戶價值分析也是將重點放在了解客戶購買關鍵因素上面,除此之外,還納入了客戶在各家競爭公司之間的選擇。它涵蓋每一項購買因素的相對重要性、業界各家公司提供購買決策要素的表現評分,以及這些購買因素、重要性與各家公司的相對表現如何因時而異。
這項方法所依據的觀念,是客戶根據產品、服務特性與成本組成的復雜取舍評估來做出購買決策。它不只查看客戶對某家公司特定產品的滿意度,還能比較各家競爭公司的產品,幫助企業對客戶滿意度有更透徹的了解。它還可以作為競爭威脅的領先指標,讓企業針對這些威脅做出策略性評估。
舉例來說,一家長途電話公司在面臨可能興起的價格大戰之際,利用客戶價值分析,權衡是繼續原有的溢價措施,還是使價格更有競爭力。該公司在了解客戶對競爭性價格和長途電話服務品質的看法之后,發現客戶認為他們公司的服務較佳,而且客戶愿意支付較高費用以得到較好的服務。盡管如此,客戶卻認為該公司的溢價措施已超過可接受程度,而且品質也受限。該公司根據這項分析結果定出提高品質的投資策略,包括基礎設施支出、賬單與架設流程改善計劃,以及一個說明溢價措施與強調服務品質改善的廣告。
客戶行為區分第三種了解客戶的方法是利用行為區分,特別是分析客戶資料庫中的客戶資料。有資料庫作后盾的區分法能夠應對客戶購買價值標準分析所面臨的重大挑戰—就是無法有效率地為所有客戶分發類別會員資格。
有些人堅信,除非企業可以評估所有客戶,否則客戶價值矩陣不會是一種有用的方法;除了策略層面外,問卷調查的區分方式通常無法實際執行,除非先發展出一些方法,將調查結果轉移到所有客戶身上才行得通。這不是件簡單的事,而且也很容易出錯,所以結論通常不太可靠。因此,客戶資料庫數據挖掘的出現,對于了解以客戶為中心非常重要。若能結合以資料為基礎的區分方式與客戶價值調查,則能夠更加以客戶為中心。
由客戶資料庫行為分析可以得到珍貴的客戶深度洞察力,因為它顯示了客戶實際的行為——而非口頭承諾或表面態度。這種分析方式可望獲得許多交易資料,包括所購買的產品或服務、數量、時間、促銷與平日購買狀況。如果可能,還能得到人口統計、生活方式、生活階段等資料。
有效率的行為區分始于一連串的業務規定,以及對于解決重要業務議題的理解。這也形成了各種區分用的變數選擇,有助于產生有意義的結果。舉例來說,有家在線經紀商相當吸引客戶,但是卻無法從客戶資料庫衍生出足夠的活動與利潤.行為區分涵蓋各個交易層面,如賬目價值、交易熟悉度,以及最近購買日、購買頻率、購買金額評估,被列入以上六種行為區分的客戶,從新客戶到有經驗、有影響力的客戶都有。數據倉庫中,每位客戶都被標上所屬類別會員身份,然后再附注他們的人口統計資料與生活階段資料。這些資料讓企業能夠進行一連串意義重大的客戶行為分析、相關人口統計資料與生活方式特性分析等。接下來,則是整合調查信息,歸納出適用所有投資者的通用區分法(universalsegmentation),如此一來,企業就可以進行滲透力分析(penetrationanalysis).潛在客戶價值評估、甚至建立起預測潛在交易層面的模型。
從這些模型與分析方式發展出來的學習與理解層面,完全改變了經紀業看待客戶的觀點。產品與優惠內容被鎖定在特定類別與子類別中,而且有了類別經理這個職位。幾乎所有營銷層面都大量倚重數據挖掘、樹立模型與分析,而且執行狀況相當成功。這家經紀商采取這種方式所創造出的營銷效果極為成功,不到18個月,發展數據倉庫與數據挖掘活動成本就已經全數回收。
許多企業實施態度區分來了解客戶,而且有效率地利用區分方法,進行廣告與產品策略。有些進行態度區分的公司宣稱他們已經擁有自己的區分方法,而不愿額外采用行為區分方法。這種情況很常見,但未免太過短視。事實上,態度與行為區分方法可以有效率地并存。態度驅動行為、行為再為公司創造價值。態度與行為皆能提供珍貴的客戶深度洞察力信息,不過,它們的應用方式各異。絕大部分的態度區分法都是以問卷調查為基礎,并被用作市場定位的參考。行為區分法可以以問卷調查為基礎、也可以以資料庫為基礎;以資料庫為基礎的區分方式能讓所有客戶都被區分,而且可以影響與客戶的互動。因此,行為區分法可以用于客戶決策與戰略性的客戶對待方式。
進行區分的關鍵在于明確區分各個類別。有一個常犯的錯誤,就是將年齡與性別等人口統計資料混入行為區分當中。這會讓區分變得模糊,效用降低。我們的做法是清楚定義資料庫中屬于行為變數的部分,選出具有業務價值的資料,只用這些變數來進行區分。然后,其他的信息可以從區分結果上來進行分析。人口統計資料分析可以用來測試各種行為的驅動因素。
另外一項區分關鍵,是用區分指標與檔案資料將每位客戶作上標記的能力。運用以類別為基礎的客戶對待方式,需要確認每一類別的客戶身份。要做到這一點,需要一個容納所有區分信息與各類別檔案的數據倉庫。以類別為基礎的營銷方式,能夠幫助預測客戶對營銷與優惠活動的反映。
最后,這個區分方法與模型必須實際運用。銷售與營銷人員必須了解如何使用這些模式.如何規劃活動與測試電話,以及如何分析這些反映。這些信息必須儲存于數據倉庫中,用來發展出更佳的模式。在導入新模型時一定要小心,還要有資深主管的監督作為后盾。如果以上兩項因素缺乏其一,就算是全世界最佳的模型也無法使用,只是徒然浪費金錢與精力而已。
這種區分方法可以作為檔案經理建立客戶檔案的基礎。每份檔案都有自己的優先順序與指令,這種以服務為導向的區分也許需要發展一套特別的服務與對待方式。企業在進行初步區分時,可能還需要教育及其他協助。類別經理需要開發策略讓低價值客戶往高價值類別移動。區分方法的重點在于提供一種架構,讓客戶關系管理活動都得到明確的定義。
結論
我們的經驗顯示,客戶區分法是發展客戶深度洞察力的基礎,也是衍生其他一切方法和活動的核心組織架構。它使營銷構想與策略得以經由實驗證明,也讓檔案經理能夠完成特定類別的目標。區分法可以成為新產品優惠活動設計與測試的基礎.雖然它并不容易,而且所費不菲,但卻是成為一家以客戶為中心企業的第一步。