京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
客户价值一词大家都不陌生,指的是客户对企业的创利能力,那么应该如何来评估客户价值呢?经常用到的客户价值评估模型有以下三种。
一、RFM模型
RFM模型可以说是最简单、最实用的一种评估客户价值的方法了,它主要有3个基础指标构成:
(1)Recency:最近一次消费时间,指客户上一次购买时间;
(2)Frequency:消费频率,指客户在一定时间段内的消费次数;
(3)Money:消费金额,指客户在一定时间段内累计消费的金额。
这三个指标,体现出用户的活跃度,忠诚度和消费能力,帮助我们按照特定的要求将对客户进行筛选,判断客户价值。
例如,其中M值大,也就是最近一段时间累计消费金额最大的客户是“重要客户”,其余客户则为“一般客户"和”流失客户“,企业在维护这些客户时需要采取不同的针对策略。
二、CLV模型
CLV(CustomerLifetimeValue)模型,也被称为LTV(lifetimevalue),客户生命周期价值模型,能够有效预测客户未来利润的模型,通常用来衡量一个客户在一段时期内对企业有多大价值。
CLV计算时考虑的是完整的客户生命周期,这就意味着它包含客户获取和客户流失,常用的计算公式是:
这一公式对群体有效,但是对个体精准度较低,因为个体流失率影响因素太多,而群体流失率却是可以统计的。
三、顾客社交价值模型
(1)顾客社交活跃度模型
在现阶段新的商业服务环境下,企业与客户不仅是,推送商品与消费购买的关系,而更多是彼此认知与互动。企业对于单个用户自带的传播属性和影响力也越来越重视。因此评估客户价值不仅仅是看给企业直接带来多少现金利润,还应该考虑该客户对企业传播度与美誉度的价值影响。
(2)顾客影响力模型
这一模型目的是找到有影响力的人群,对于目前的KOL影响力毋庸置疑,如果企业能从自身用户中发觉培养,一定能更好的提高企业和品牌的传播力和影响力。
以上就是小编给大家分享的三种评估客户价值的模型,希望对于小伙伴进行客户商业价值分析时有所帮助。
CDA学员免费下载查看报告全文:2026全球数智化人才指数报告【CDA数据科学研究院】.pdf
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据技术飞速迭代、数字营销竞争日趋激烈的今天,“精准触达、高效转化、成本可控”已成为企业营销的核心诉求。传统广告投放 ...
2026-04-24在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失已成为制约游戏生命周期、影响营收增长的核心痛点。据行业报告显示,2024年移动游戏平均次 ...
2026-04-24 很多业务负责人开会常说“我们要数据驱动”,最后却变成“看哪张报表数据多就用哪个”,往往因为缺乏一套结构性的方法去搭建 ...
2026-04-24在Power BI数据可视化分析中,切片器是连接用户与数据的核心交互工具,其核心价值在于帮助使用者快速筛选目标数据、聚焦分析重点 ...
2026-04-23以数为据,以析促优——数据分析结果指导临床技术改进的实践路径 临床技术是医疗服务的核心载体,其水平直接决定患者诊疗效果、 ...
2026-04-23很多数据分析师每天盯着GMV、DAU、转化率,但当被问到“哪些指标是所有企业都需要的”“哪些指标是因行业而异的”“北极星指标和 ...
2026-04-23近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16