顾客终生价值的复杂性和变化性，使得采用何种方法准确地测量和计算成为了企业面临的最大挑战之一。目前，比较流行和具有代表性的顾客终生价值预测方法为DWYER方法和顾客事件预测法。

　　DWYER方法

　　1985年，J acks on根据顾客购买行为的差异，把工业客户分为两大类：永久流失型和暂时流失型。永久流失型指的是这样一类客户，他们要么把其业务全部给予现在的供应商，要么完全流失给与另一供应商。这类客户这样做的原因是，或者其业务无法分割，只能给予一个供应商；或者其业务转移成本很高，一旦将业务给予某供应商则很难转向其他供应商。这种客户一旦流失，便很难再回来，故称之为“永久流失”客户。

　　暂时流失型指的是这样一类客户，他们将其业务同时给予多个供应商，每个供应商得到的只是其总业务量的一部分（一份）。这类客户的业务转移成本低，他们可以容易地在多个供应商之间转移业务份额，有时可能将某供应商的份额削减到零，但对该供应商来说不一定意味着已经失去了这个客户，客户也许只是暂时中断购买，沉寂若干时间后，有可能突然恢复购买，甚至给予更多的业务份额。

　　1997年DWYER将J acks on的客户分类应用到了直效营销中，他根据两类客户的行为特征差异，开发了两个分别针对这两类客户的预测模型——适用于永久流失客户的客户保持模型（Cus tomer Retenti-on Model）和适用于暂时流失客户的客户转移模型（Cus tomer Mig ration Model）。但是DWYER方法的缺陷是，它只能预测一组客户的终生价值或每个客户的平均终生价值，无法具体评估某个客户对于公司的终生价值。

　　顾客事件预测法

　　利用“顾客事件”的概念预测未来的顾客终生价值是一般营销领域比较常用的方法，一些咨询公司，如Qube Cons ulting Limited甚至推出了基于这种方法的预测软件。这种方法主要是针对每一个客户，预测一系列事件发生的时间，并向每个事件分摊收益和成本，从而为每位顾客建立一个详细的利润和费用预测表。

　　顾客事件预测可以说是为每一个顾客建立了一个盈亏账号，顾客事件档案越详细，与事件相关的收益和成本分摊就越精确，预测的准确度就越高。

　　但是，顾客未来事件预测的精准度并不能完全保证，主要有两个原因。其一，预测依据的基础数据不确定性很大，顾客以后的变数、企业预计的资源投入和顾客保持策略，以及环境变数等都具有很多不确定性。其二，预测的过程不确定性很大，整个预测过程是一个启发式的推理过程，涉及大量的判断，需要预测人员具有丰富的经验，所以预测过程和预测结果因人而异。

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