Harrah's娱乐集团的赌场业务可以算是顾客终生价值的一个成功案例。他们从收集到的客户信息中计算出“某位顾客会在何时光顾赌场，他进门后首先会去哪个游戏机前，他在不同的赌桌前将停留多久，他随着时间的推移消费习惯有何改变等等。”Harrah's会根据这些信息来优化场地布置和人员分配，调整赌博游戏。

　　医药行业和信用卡行业等服务业从顾客终生价值中获益更大。因为对于这些行业来说，顾客随着时间的推移，需求和消费行为可能会发生巨大的变化。有的顾客目前的购买量较大，但不一定在未来具有增长潜力；有的顾客目前的购买量很小，但是未来的潜力惊人。

　　沃顿商学院营销学教授大卫·贝尔和他的同事认为，对于那些获得新顾客和维护客户关系成本较高的行业，顾客终生价值特别有意义，例如金融服务行业、航空业和酒店业。贝尔还解释说：当企业是运用‘不对称的分配体系’（Skewed Dis tributi-on）来处理业务时，顾客终生价值就更加有用了。以酒店行业为例，一小部分客户推动了企业的大部分业务，因此企业可以通过奖赏和激励手段来影响他们的消费行为；航空公司可以给一部分顾客免费升舱，这对于顾客来说受益很大，但其实企业付出的代价很小。”

　　贝尔教授还补充，按照顾客终生价值来收集客户资料和数据可以为企业带来一些特别的好处，比如企业或企业联盟可以挑选出他们觉得最具潜力的顾客，并对他们交叉销售其他相关产品和服务；按照顾客终生价值分配营销资源能够大大节约企业的经费，甚至可以根据顾客终生价值的预测来修正企业的产品和营销组合。

　　例如加拿大的Sears连锁零售集团，在对他们的顾客数据库进行整理分类，研究消费者购买行为和购买潜力时发现：只通过邮寄目录购物的消费者平均每年的购买金额为492美元，只通过商场购买的消费者平均每年的购买金额为1020美元。而令他们吃惊的是，那些既通过邮寄目录同时也亲自前往商场采购的顾客，平均每年的购买金额为1883美元。这个发现使得加拿大Sears的管理者决定调整他们的营销战略。他们在所有连锁店的入口、出口、顾客流通量比较大的地方和收银台旁边都摆放了精美的邮寄目录和邮寄订单。这个小小的举动第一年就使得公司的销售额增长了2.5亿美元！

　　然而，目前预测顾客终生价值的模型和准确性仍然是营销研究的一个难题，虽然很多商学院的专家提供了各种详细复杂的方法，预测的模型越来越复杂，需要考虑的变量越来越多，但是还没有一种方法能称得上非常客观、精确。而如何利用顾客终生价值进行交叉销售和向上销售也成为了营销界近年来的一个热点。

　　最近，沃顿商学院的Fader教授在其和同事合作的研究中指出，将顾客终生价值模型过于复杂化也是一种不正常的趋势，对企业并没有什么好处。尝试用消费者购买的时间（Recency）和购买频率（Frequ-ency）这样的简单易得的数据来作为预测标准，有时候反而能够得到较为准确的预测结果。

　　相关链接：ＲＦＭ模式

　　RFM是客户关系管理的一种分析模式。在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M(Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。

　　RFM非常适用于生产多种商品的企业，而且这些商品单价相对不高，如消费品、化妆品、小家电等；它也适合在一个企业内只有少数耐用品，但是该商品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机等；RFM对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV等也很适合。

　　RFM可以用来提高客户的交易次数。DM常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。根据统计，如果将所有R的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。

　　有些人会用客户绝对贡献金额来分析客户是否流失，但是绝对金额有时会曲解客户行为。因为对不同产品的促销会有不同的折扣。企业用R、F的变化，可以推测客户消费的异动状况，根据客户流失的可能性，列出客户，再从M（消费金额）的角度来分析，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以最有效的方式挽回更多的商机。

　　原载：《成功营销》2004年第八期

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