如何管理客户关系？

昨天正是双十一大战，各商家调动了所有能够动员的资源进行备战，包括员工培训、营销、仓储配送、服务等，其中营销显然会是这份清单的重头戏。在双十一之前，各大商家就已经开始摩拳擦掌打广告，打折进行促销，希望在当天短时间内快速提高销售额。
然而在资源有限的情况下，企业只能将资源集中在少数几类对企业重要的客户或者具有增长潜力的客户上，因此对客户进行分类，并制定客户的差别化服务则尤为重要。本文以保险业为例，阐述一种识别和分类企业客户的思路，一方面获取企业的竞争优势，另一面也方便保险业务人员管理客户名单。
根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有三个神奇的要素。这三个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费(Recency)，消费频率(Frequency)，消费金额(Monetary)。
R (Recency)表示客户最近一次消费的时间间隔。理论上，上一次消费时间越近的顾客对提供即时的商品或是服务也最有可能会有反应，是进行是维系顾客的一个重要指标。F (Frequency)表示客户在一段时间周期内消费的次数。可以说最常购买的顾客，也是满意度最高的顾客。它也是衡量顾客品牌及企业忠诚度的重要指标。M (Monetary)表示客户在一段时间周期内消费的金额。一般来说，消费的金额是与价值贡献和消费能力成正比的。
保险业务中的客户购买行为记录满足了RFM模型交易数据要求。根据保险客户消费情况，我们可以将购买时间间隔R设定低于60天为低数值，高于2年为高数值。购买次数F设定一年低于2次为低数值，高于2次为高数值。保费金额M设定低于5000元为低数值，高于5000元为高数值。
但是就保险公司而言，从公司的角度划分客户并不完全适用，因为业务员与客户之间的熟悉程度，对于客户了解公司保险产品和服务具有重要的影响。因此在RFM衡量的基础上，不妨增加一个与业务员的熟悉程度K这一分类指标，熟悉程度K可以从相识年数，沟通次数，沟通渠道等维度进行统计。将四个衡量指标与该衡量指标的均值作比较，则可以将客户群体划分为16种客户，分别为：熟悉或生疏的重要价值客户、重要发展客户、重要保持客户、重要挽留客户、一般重要客户、一般发展客户、一般维持客户、无价值客户。
将上述客户分类后，就可以计算每一类顾客的价值多少。设定VAj是第A类客户的R、F、M、K各项指标加权后的总得分，而VRj，VFj，VMj和VKj分别是第类客户的R,F,M,K各个指标标准化后的平均值，则运算公式为：
VAj = WR*VRj + WF*VFj + WM*VMj + WK*VKj
其中 WR，WF，WM，WK为R、F、M、K指标的权重。
根据上述公式计算的总得分的大小可以排序各类客户，排名靠前的客户相对排名靠后的客户更具有客户价值。至此保险业客户分类算是大功告成。当然如果掌握有更多的客户资料信息，可以将上述的分类结果和RFMK的得分作为数据挖掘建模工作的一个影响因子，更为精确地刻画客户的属性特征。
这样我们就可以动态地管理客户关系，带给业务员维系客户便利的同时，也可以深化对客户的服务，提高客户的忠诚度和满意度。

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