分享到:
计算机软件 最近更新
讨论未来电商发展趋势论文提纲
浅谈自媒体对现代生活的影响
论文范文:网络发展对青少年心理发展的影响
论我国电子商务应用中的支付问题
电子商务模式研究
中小型企业客户关系管理系统的开发与应用
中石油浙江销售分公司信息管理系统设计
图书馆管理系统分析与设计
物流师职业资格认证报名管理系统
销售管理系统的开发与设计
酒店客房管理系统
财务管理系统的实现
餐饮管理系统设计与实现
社区卫生服务管理系统
汽车营销企业的客户关系管理系统
明道管理咨询有限公司客户关系管理系统设计与开发
企业订单管理系统开发
基于WEB的CRM信息系统的开发与研究
高校科研工作量统计系统的开发与设计
基于Struts的连锁店管理系统
杭州联华超市分析型CRM设计(9)
分页标题#e#
该模型从客户关系生命周期的全过程来描述客户保持的方法。具体来讲,杭州联合超市作为超市经营商,可以通过以下两方面的主题分析来实现客户的保持:
(1)客户消费情况分析:一是客户消费额度、时间分布情况;二是客户购买商品种类组合情况;三是高消费额客户种类、行业分布。
(2)已流失客户分析:通过对已经流失的客户进行分析,能够预测出现有客户中哪些客户可能会流失,从而对这些客户采取有针对性的措施以留住他们。
(3)客户保持收益模型
建立客户保持模型的直接收益是根据模型预测而实施的有针对性的客户保持策略所挽留下来的那些原本将迁移到竞争对手边的客户继续购买本超市的商品所产生的收益。间接收益是节省下来的吸引相同数据量新客户本应支出的巨额费用。即:
直接收益=保留下来客户的收益
间接收益=吸引相同数据新客户所需要的费用
总收益=直接收益+间接收益
净收益=总收益-保留成本
保留成本包括建立模型的软硬件成本,人员工资,以及根据模型的得出的结果所实施的保持策略的费用。即:
客户保留成本=软硬件成本+人员工资+保持策略费用

三、客户细分分析主题
(一)客户贡献分析—C²模型分析
C2分析是以客户贡献额和贡献额增长率(Contribution-Contribution Growth Rate)为依据对客户进行分类的一种方法。它将所分析的客户群体细分成4大类16小类。第一类为优良级客户,其中又细分为E(Excellence)、H(High)、P(Potential)、F(Fail)。第二类为鼓励级客户(Encourage),其中又细分为En++++、En+++、En++、En+。第三类为关注级客户(Concern),其中又细分为C++++、C+++、C++、C+。第四类为剔除级客户(Kill),其中又细分为K++++、K+++、K++、K+。
记α为客户贡献额,贡献额增长率β,则β=(Δα/α)×100%,α_avg(= ( ∑αi)/n, i=1.. n)为某一级客户群的平均贡献额,β_avg(= ( ∑βi)/n, i=1.. n)为某一级客户群的平均贡献额增长率。分类方法定义如下:

 

 

表4-2  C²分类方法定义
分类 方法定义
G级 优良级客户-----------(α≥0,β≥0)
其中E级--------------(α≥α_avg,β≥β_avg)
其中H级--------------(α≥α_avg,β<β_avg)
其中P级--------------(α<α_avg,β≥β_avg)
其中F级--------------(α<α_avg,β<β_avg)
En级 鼓励级客户-----------(α<0,β≥0)
其中En++++级------(α<α_avg,β≥β_avg)
其中En+++级--------(α<α_avg,β<β_avg)
其中En++级----------(α≥α_avg,β≥β_avg)
其中En+级------------(α≥α_avg,β<β_avg)
C级 关注级客户------------(α≥0,β<0)
其中C++++级--------(α≥α_avg,β<β_avg)
其中C+++级----------(α<α_avg,β<β_avg)
其中C++级------------(α≥α_avg,β≥β_avg)
其中C+级--------------(α<α_avg,β≥β_avg)
K级 剔除级客户-------------(α<0,β<0)
其中K++++级---------(α<α_avg,β<β_avg)
其中K+++级-----------(α≥α_avg,β<β_avg)
其中K++级-------------(α<α_avg,β≥β_avg)
其中K+级---------------(α≥α_avg,β≥β_avg)

(二)客户风险分析—R²模型分析
分为四级风险度R2分析和五级风险度R2分析,它是在给定的时间段内以风险度和风险度增长率(Risk-Risk Growth Rate)为依据对客户进行分类的一种分析方法。它将客户欺诈风险度分为极低、偏低、平均、偏高、极高五个等级,同时将客户欺诈风险度增长率也分为极低、偏低、平均、偏高、极高五个等级。
R2分析分类定义:
极低------- (数值-平均值)/ 标准偏差< -2;
偏低------(数值-平均值)/ 标准偏差∈[-2,-1);
平均------(数值-平均值)/ 标准偏差∈[-1,1);
偏高------(数值-平均值)/ 标准偏差∈[1,2];
极高------(数值-平均值)/ 标准偏差≥2。
(三)客户风险贡献联合分析—RC模型分析
RC(Risk-Contribution)分析方法是以客户欺诈五级风险度和贡献度为依据对客户进行分类的一种分析方法。它将客户欺诈五级风险度分为极低、偏低、平均、偏高、极高五个等级,同时将客户贡献度也分为极低、偏低、平均、偏高五个等级。从而将所分析的客户群体分为25类。
RC分类方法定义与R2分析分类定义同。
客户贡献的分级—ABC模型分析
本模型实现客户贡献度分级,客户根据其相对贡献的范围分为四大类,16小类,如下表所示:
表4-3  ABC分析方法参数设定表
分类 取值范围
序号 大类 小类 相对贡献范围 备注
1 A  [0,0.632] (0,1)之间的0.632位
2  A++++ [0,0.40] 0.4是(0,0.632)之间的0.632位
3  A+++ (0.40,0.55) 0.55是(0.4,0.632)之间的0.632位
4  A++ (0.55,0.60) 0.6是(0.55,0.632)之间的0.632位
5  A+ (0.60,0.632) 
6 B  (0.632,0.865) 0.865是(0.632,1)之间的0.632位
7  B++++ (0.632,0.78) 0.78是(0.632,0.865)之间的0.632位

随机推荐
自动喷水灭火系统管网的水力计算及程序实现
学生成绩管理系统的设计与实现
某商务网站信息发布系统研究与实现
在线软件销售系统的设计与实现
新世纪的软件产业与集成电路产业
汽车营销企业的客户关系管理系统
用Visual Basic 5.0开发无线通讯数据采集应用程序
中小企业办公自动化系统的开发
直饮水秒流量计算与VB编程
网上二手信息与交易平台

设为首页 | 关于我们 | 广告联系 | 友情链接 | 版权申明

Copyright 2009-2014 All Right Reserved [粤ICP备05100058号-11]