CRM中的客户模型对企业有什么意义？

客户建模通常会形成对客户的分群、分组，所以实际上很多时候客户建模也完成了一次客户细分，从而进行业务分析，或制定对应的业务策略。在客户建模前，先明确其价值和意义，要么作为企业经营决策分析的重要参考，要么对业务产生影响。在企业不同的发展阶段，对模型的诉求不同，要在合适的阶段结合业务，建设合适的模型。下面介绍一种常用模型：FRM模型。

FRM模型

RFM模型是客户价值分析模型。该模型通过分析客户的近期消费行为、消费频率及消费金额，来衡量客户价值及创造利润能力，为客户价值分析、流失预警分析等精细化运营提供依据。

• R：Regency（近度），即客户最近一次交易与当前时间的间隔。
• F：Requency（频度），即客户的交易频率。
• M：Montary（额度），即客户的交易金额。

基于FRM模型对客户进行细分

• 客户基数

在平台客户一定的情况下选择的维度越多，细分出来每一组的客户越少。对于平台基数不大（5万以下客户数）的平台而言，选择1-2个维度进行细分即可。对于客户超过50万的大卖家而言可以选择2-3个指标。

• 商品和客户结构

如果商品层次比较单一，客单价差异幅度不大的情况下，购买频次（F值）和消费金额（M值）高度相关的情况下，可以只选择比较容易操作的购买频次（F值）代替消费金额（M值），对于还没形成客户粘性的平台，则可以放弃购买频次（F值），直接用最后一次消费（R值）或消费金额（M值）。

通过RFM评分模型输出目标客户

• 标签分值

除了直接用RFM模型对客户进行分组外，还要一种常见的方法是利用RFM模型的三个属性不同标签对客户进行打分，通过打分确定每个客户的质量最终筛选出自己的目标客户。

• RFM模型评分的三个部分

1.确定RFM评分模型三个指标的分段和每个分段的分值；

2.计算每个客户RFM模型3个指标的得分；

3.计算每个客户的总得分，并且根据总得分筛选客户。

企业内部资源是有限的，如何将有限的资源，高效的分配，实现最佳收益，是精细化运营要解决的问题。

晓售CRM中客户质量评分体系，通过对关键维度标签设定分值，通过计算客户拥有的标签分值，得到客户综合质量或某一维度的评分，衡量客户对企业的创收能力，以及将客户细分，识别高价值客户，把资源花在最有价值的客户上，提高资源利用最大化。