GrowingIO 增长公开课第 3 期-单艺 .pdf
在市场中，每个客户的能给厂家带来的价值并不相同，换言之，客户的价值并不相等。那么如何衡量一个客户（用户）在一段时期内对企业有多大价值？以此来获取、留住优质客户，并针对性促销，提供更精准服务，获得更大商业价值。
今天，猎聘首席数据官单艺先生从客户价值理论角度为您一探究竟。
一、每一个客户的价值都一样吗？
显而易见，在市场中，每个客户的能给厂家带来的价值并不相同，换言之，客户的价值并不相等。
RMF模型用来评估客户价值
在 CRM 中，RFM 模型被广泛应用，R/F/M 分别是最近一次消费( Recency )、消费频率( Frequency )和消费金额( Monetary ) 的首字母。
RFM 模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，通过顾客在消费间隔、消费频率和消费金额三方面的表现来定量评价客户价值。
RFM 的不足之处是，并不是一个非常精确的量化模型，不能计算出一个客户的具体价值。
二、你会用 CLV 吗？
CLV 是 Customer Lifetime Value 的简称，用来衡量一个客户（用户）在一段时期内对企业有多大价值，也称为 LTV。
假如一个客户两年内在某商店内消费 2000 元，这 2000 元就是 CLV，具有预测性。
那么 CLV 到底有什么作用呢？
1） 根据客户价值对客户分类，尽量获取优质客户；
2） 根据客户价值，执行推广计划，评估市场效果；
3） 制定留存策略，留住优质客户；
4） 差异化定价，针对性促销；
5） 对客户细分，提供更加针对性的服务。
三、风投，还是“疯投”？
在过去的2015年，O2O 行业烧钱大战绝对是电商行业的一大热点，外卖、团购行业更是烧的不亦乐乎。各种风险投资基金（简称“风投”）变成了“疯投”，见到 O2O 创业公司就投钱，完全不考虑 CLV 等基本的商业规律。
随着 2015 年资本寒冬的到来，一批有一批的 O2O 创业公司倒下来，倒闭速度之快，出人意料。如果创业当初，多考虑一下客户价值等基本的商业规律，那些公司还会无理性的烧钱吗？
不考虑 CLV 所导致的烧钱大战，客户流失，企业倒闭等一系列现象，不得不引起我们深思。哪怕是简答的 CLV 计算，有总比没有强。
四、CLV，三种青年的三种算法
数学能力一般的普通青年，用简单的乘法数学公式得到客户价值，即平均每单价值平均每年购买次数利润率。
这个算法简单易懂，不足之处是没有考虑客户中途流失的情况。
在考虑客户流失率( c )的基础上，文艺青年改进了上面的算法，用每个账号带来的收益（ ARPA ）乘于每年客户留存的总和，得到最终的而结果。
科学青年不甘落后，又综合考虑了客户每年价值的变化 V ( t )、每年的生存度 S ( t )变化以及无风险利率（ r ）等因素，推出了上面两种模型。
科学青年的两个模型分别考虑了离散时间和连续时间两种计算方式，是对普通青年和文艺青年算法的完善和升级。
当然，一般人都看不懂科学青年的两个公式啦！
五、 放大招，借用生存理论研究 CLV
统计学常用的生存模型
生存理论是统计学上常用的模型，主要研究人在观察期内的生存率或死亡率。上图中，小人代表观察对象出生，红色的 × 代表观察对象挂掉了。
某国年轻人生存率曲线
上图中，蓝色线表示某国人口的生存率。0-5 岁时，生存率下降很快，这容易理解，新生儿较虚弱。5 岁以后，生存率下降缓慢，因为人长大了，抵抗力增长，生存率交稿。
虚线代表生存率的变化率，从数学角度上看，它是生存率的一阶导数。
六、案例：从 DVD 租赁看 CLV
下面是一个出租电影 DVD 商店的客户流失案例， 标题列分别是客户的“”性别、”年龄“、“首次购买通过优惠券进来”，“是否流失”，“”观察时间“。
我们利用 Python 对上述数据进行回归分析，得到下面的结果：
此处省略一万个字……( 回归分析和 P 值理论 )……上线的结果表明客户性别对留存结果不显著，年龄和优惠券对客户留存显著，说明很多客户还是贪小便宜的，冲着优惠券来的。同时年龄系数是负的，说明年龄越大，客户约忠诚。
这个统计分析结果告诉我们，合理的优惠券可以提升客户留存，销售人员要关注年纪大的忠实客户。
七、CLV 带来的忠告
基于业务设计的角度，从客户花费和客户贡献出发来设计客户价值函数。
不要盲目最求复杂的数学公式，有时候，简单的经验规则也可能很有效。
若有收获，就点个赞吧
0 人点赞
