第一个例子： 亦真亦幻的”客户价值矩阵分析“模型

几乎每个CRM软件提供商在与零售企业接触的时候，都会拿这个”客户价值矩阵分析图“（见图1）来说事

可是这么多年过去了，双方的交流始终停留在这张看起来很简单的模型图上。软件厂商们没能把这个模型的算法推理出来、设计到软件中去； 零售企业们也只能依旧沿用”消费额ABC分析法“来简单地切分会员价值群体。

　本质是价值驱动，追求的效果是把企业有限的营销与服务资源准确地投入到最有回报价值的客户身上。所以，”客户价值矩阵分析“是整个CRA（客户关系分析）体系构建的基础，也是我们这次CRM产品研发要突破的第一道关口。

　可是，笔者阅遍了所能搜索到的相关资料、用尽了所能想到的方法，也像此前的探索者那样没能从这张图上推导出合乎逻辑的算法来。

就在山穷水尽还苦苦求索的时候，笔者最终恍然大悟： 原来，行业中流行的这张矩阵图是用于交流的高度抽象概念图，而不是能用于推导算法的数学模型图——并不是有葫芦可依就能画出瓢来。

　笔者从中得到启发，终于把客户价值矩阵的算法推导出来了。

第二个例子： 无葫芦可依的RFV三维分类模型

　我们设计的RFV（最近，频率，消费者价值）分类模型（或称RFV检测仪）（见图2）从”停止采购时间“和”来店频率“两个维度，把”价值矩阵分析法“界定出的5个客户价值群体再次细分为125个不同的群体，商场可以针对不同的群体采取不同的营销方式。营销的主导思想是： 让左边（F值小、来店频率低）的多来商场，让右边（来店频率高）的提高消费金额，让下边（V值低）的提升消费能力，把后面（R值大）的挽救回来、激活起来。最有价值的、使用频率最高的用法是监测客户消费行为异动，及时采取应对措施，防范重要客户流失（即”客户流失预警“）。

　用户还可以分别从R、F、V三个维度进行切片和切块观察，锁定感兴趣的目标群体； 具体到会员记录的时候，还可以用右键调阅该会员的”FM心电图“（每次购物的金额与间隔时间）。富基融通董事长颜艳春把RFV三维分类模型生动地形容成： ”零售医院的CT机“。

第三个例子： 现成的瓢—客户生命周期分析

　在所有的数据分析模型中，”客户生命周期“的分析模型可能是最简单、最现成的。在理论上表述得最为完整的、集大成者应该是某着名咨询机构的这张图。（见图3）

　对于零售企业来说，数据分析与运用的聚焦点在会员的”成长、成熟、衰退“这三个阶段所形成”抛物线“上。

　可是把真实的会员消费数据导入分析模型后，生成的却不是BI厂商和咨询机构们所描绘的、和用户们所期盼的抛物线，而是杂乱无章的锯齿线。

　是分析模型错了吗？在这样的图形上怎么能判定出会员正处于生命周期的哪个阶段？

有些资料对”商品生命周期“的阶段划分和描绘的抛物线，与”客户生命周期“同出一辙。可是商品与顾客这两个分析对象在本质属性上却存在着巨大的差异：商品是受控对象，在有效的管理状态下形成抛物线状的销售曲线，是可信的。而顾客是行为自控者，并且商场对顾客目前还远远谈不上有效管理，所以消费行为呈现出无规则的锯齿线状态，正是对实际状态的客观写照，不是分析模型出了错。

　那是理论权威们错了吗？也不是。毕竟这套理论不是在中国零售业目前的经营水准上构建起来的。富基融通的副总裁唐天明认为： 客户生命周期确实可以形成分析模型图中所描述的抛物线，但前提是要持续保持客户的”忠诚度“。在运用CRA的分析数据对会员按价值、特征、行为等多维度属性划分为不同的群体，实现个性化营销之后，会员的忠诚度和在商场的消费能力应该会随着商家”面向客户“的营销组织能力日益成熟而越来越高，然后相对持续平稳，呈现出与商品营销类似的受控状态。”从这个意义上讲，客户生命周期是抛物线我觉得是合理的，这也是商家需要追求的，或者说这是商家对实施CRM的最高期望。“副总裁唐天明说。

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