rfm分析模型（RFM分析模型法）

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于rfm分析模型的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

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本文目錄:

• 1、rfm模型的三個指標(biāo)是什么?

• 2、4種常見的用戶分層方法(RFM核心模型)

• 3、評估客戶價(jià)值的三種模型：RFM、CLV、顧客社交價(jià)值模型

• 4、用RFM模型劃分用戶等級

一、rfm模型的三個指標(biāo)是什么?

根據(jù)美國數(shù)據(jù)庫營銷研究所Arthur Hughes的研究，客戶數(shù)據(jù)庫中有3個神奇的要素，這3個要素構(gòu)成了數(shù)據(jù)分析最好的指標(biāo)：

1、最近一次消費(fèi)

最近一次消費(fèi)意指上一次購買的時(shí)候——顧客上一次是幾時(shí)來店里、上一次根據(jù)哪本郵購目錄購買東西、什么時(shí)候買的車，或在你的超市買早餐最近的一次是什么時(shí)候。

理論上，上一次消費(fèi)時(shí)間越近的顧客應(yīng)該是比較好的顧客，對提供即時(shí)的商品或是服務(wù)也最有可能會有反應(yīng)。營銷人員若想業(yè)績有所成長，只能靠偷取競爭對手的市場占有率，而如果要密切地注意消費(fèi)者的購買行為，那么最近的一次消費(fèi)就是營銷人員第一個要利用的工具。

歷史顯示，如果能讓消費(fèi)者購買，他們就會持續(xù)購買。這也就是為什么，0至3個月的顧客收到營銷人員的溝通信息多于3至6個月的顧客。

2、消費(fèi)頻率

消費(fèi)頻率是顧客在限定的期間內(nèi)所購買的次數(shù)。我們可以說最常購買的顧客，也是滿意度最高的顧客。如果相信品牌及商店忠誠度的話，最常購買的消費(fèi)者，忠誠度也就最高。增加顧客購買的次數(shù)意味著從競爭對手處偷取市場占有率，由別人的手中賺取營業(yè)額。

分類：

根據(jù)這個指標(biāo)，我們又把客戶分成五等分，這個五等分分析相當(dāng)于是一個“忠誠度的階梯”(loyalty ladder)，如購買一次的客戶為新客戶，購買兩次的客戶為潛力客戶，購買三次的客戶為老客戶，購買四次的客戶為成熟客戶，購買五次及以上則為忠實(shí)客戶。

其訣竅在于讓消費(fèi)者一直順著階梯往上爬，把銷售想象成是要將兩次購買的顧客往上推成三次購買的顧客，把一次購買者變成兩次的。

3、消費(fèi)金額

消費(fèi)金額是所有數(shù)據(jù)庫報(bào)告的支柱，也可以驗(yàn)證“帕雷托法則”(Pareto’s Law)——公司80%的收入來自20%的顧客。

它顯示出排名前10%的顧客所花費(fèi)的金額比下一個等級者多出至少2倍，占公司所有營業(yè)額的40%以上。如看累計(jì)百分比的那一欄，我們會發(fā)現(xiàn)有40%的顧客貢獻(xiàn)公司總營業(yè)額的80%；而有60%的客戶占營業(yè)額的90%以上。

最右的一欄顯示每一等分顧客的平均消費(fèi)，表現(xiàn)最好的 10%的顧客平均花費(fèi)1195美元，而最差的10%僅有18美元 。

應(yīng)用意義

RFM模型較為動態(tài)地顯示了一個客戶的全部輪廓，這對個性化的溝通和服務(wù)提供了依據(jù)，同時(shí)，如果與該客戶打交道的時(shí)間足夠長，也能夠較為精確地判斷該客戶的長期價(jià)值(甚至是終身價(jià)值)，通過改善三項(xiàng)指標(biāo)的狀況，從而為更多的營銷決策提供支持。

在RFM模式中，R(Recency)表示客戶購買的時(shí)間有多遠(yuǎn)，F(xiàn)(Frequency)表示客戶在時(shí)間內(nèi)購買的次數(shù)，M (Monetary)表示客戶在時(shí)間內(nèi)購買的金額。一般的分析型CRM著重在對于客戶貢獻(xiàn)度的分析，RFM則強(qiáng)調(diào)以客戶的行為來區(qū)分客戶。

RFM非常適用于生產(chǎn)多種商品的企業(yè)，而且這些商品單價(jià)相對不高，如消費(fèi)品、化妝品、小家電、錄像帶店、超市等；

它也適合在一個企業(yè)內(nèi)只有少數(shù)耐久商品，但是該商品中有一部分屬于消耗品，如復(fù)印機(jī)、打印機(jī)、汽車維修等消耗品；RFM對于加油站、旅行保險(xiǎn)、運(yùn)輸、快遞、快餐店、KTV、行動電話信用卡、證券公司等也很適合。

RFM可以用來提高客戶的交易次數(shù)。業(yè)界常用的DM(直接郵寄)，常常一次寄發(fā)成千上萬封郵購清單，其實(shí)這是很浪費(fèi)錢的。

根據(jù)統(tǒng)計(jì)(以一般郵購日用品而言)，如果將所有R(Recency)的客戶分為五級，最好的第五級回函率是第四級的三倍，因?yàn)檫@些客戶剛完成交易不久，所以會更注意同一公司的產(chǎn)品信息。如果用M(Monetary)來把客戶分為五級，最好與次好的平均回復(fù)率，幾乎沒有顯著差異。

二、4種常見的用戶分層方法(RFM核心模型)

一.什么是用戶分層？

用戶分層是以 用戶價(jià)值（比如說：活躍用戶、高價(jià)值用戶） 為中心來進(jìn)行切割的，在同一分層模型下，一個用戶只會處于一個層次中。還有一種說法是用戶分群，它是以 用戶屬性（用戶身上的某一類標(biāo)簽，比如：喜歡在地鐵上看書的用戶）為中心 進(jìn)行劃分，1個用戶可能會同時(shí)擁有多個屬性。

用戶分層的本質(zhì)是一種以用戶和特征、用戶行為等為中心對用戶進(jìn)行細(xì)分的精細(xì)化運(yùn)營。

二.4種常見的用戶分層方法？

分層實(shí)施的兩大核心：

第一，我們找到一個分層的模型之后，處于不同層級的用戶，需要能夠被通過數(shù)據(jù)字段或標(biāo)簽等方式識別區(qū)分出來。

第二，面向每一類用戶的運(yùn)營機(jī)制或策略是明確穩(wěn)定的。

用戶分層的兩個維度：

第一個維度：業(yè)務(wù)主鏈條標(biāo)準(zhǔn)化程度是高還是低

舉個栗子：像手機(jī)里的鬧鐘，定了鬧鐘之后，響了就取消掉，鬧鐘的過程簡單且標(biāo)準(zhǔn)化程度非常高。再比如，像一些閱讀類APP它的用戶所在的地區(qū)，用戶的年齡及身份不同，用戶的需求也會不同，它的業(yè)務(wù)主鏈條標(biāo)準(zhǔn)化程度低，是一個非標(biāo)的產(chǎn)品，并且有時(shí)它的業(yè)務(wù)鏈條非常長還非常的復(fù)雜。

第二個維度：用戶在產(chǎn)品中互相影響的可能性是高還是低

有一些產(chǎn)品用戶是會在產(chǎn)品當(dāng)中發(fā)生關(guān)系的，而有些產(chǎn)品呢就不會，有時(shí)候同一類型的產(chǎn)品，用戶之間的影響也可能會不同。

舉個栗子：像理財(cái)類的產(chǎn)品，用戶之間的影響非常的低，但是像抖音、知乎這樣的產(chǎn)品，用戶之間的關(guān)系程度就高一些。

當(dāng)我們知道用戶處在哪個維度之后，我們就可以知道運(yùn)用哪一種分層方式了。

第一類：用戶個性化特質(zhì)&需求區(qū)隔分層

這一類的分層方式就比較適合適用在業(yè)務(wù)主鏈條標(biāo)準(zhǔn)化程度低的，業(yè)務(wù)主鏈條比較多樣，業(yè)務(wù)比較復(fù)雜這樣的產(chǎn)品當(dāng)中。

我們對用戶進(jìn)行個性化特質(zhì)的區(qū)隔分層，要首先清楚用戶個性化區(qū)隔的常見維度有哪些：

由上圖可以發(fā)現(xiàn)，自然屬性里進(jìn)行區(qū)隔要依靠的是用戶的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，個性化需求里面的顯性和隱性消費(fèi)偏好要依賴的是用戶的行為數(shù)據(jù)。場景則是依賴于時(shí)間、地理位置進(jìn)行區(qū)分的。

那進(jìn)行個性化區(qū)隔分層的依據(jù)是什么呢？

我們要看看用戶是否會因?yàn)樯厦嫠惲械倪@些行為和屬性的不同，導(dǎo)致其需求、使用動機(jī)、使用偏好等會出現(xiàn)較大差異。

那怎么判斷呢？要么靠常識和用戶洞察，要么靠數(shù)據(jù)。

進(jìn)行用戶個性化區(qū)隔分層時(shí)的兩種選擇：

第一種：選擇一個維度對用戶進(jìn)行劃分，分別給予定向解決文案。像美柚這款產(chǎn)品，用戶在不同的階段，比如：我在備孕、我懷孕了、我是辣媽等不同的維度進(jìn)行相關(guān)信息的區(qū)分和推送。

第二種：選擇兩個有相關(guān)性的維度通過交叉區(qū)隔對用戶進(jìn)行劃分，再分別給予定向的解決方案。比方如某基金理財(cái)類的產(chǎn)品：通過兩個維度來切割對用戶進(jìn)行劃分。

第二類： 用戶身份區(qū)隔分層

這一類的分層方式就比較適合運(yùn)用在用戶在產(chǎn)品中互相影響的可能性高的產(chǎn)品當(dāng)中。

一款產(chǎn)品當(dāng)中，如果用戶之間是可見，可被影響的，我們賦予用戶身份的特質(zhì)（加V、勛章等）才會有意義。

說到用戶身份區(qū)隔分層就會提到用戶金字塔模型：

用戶金字塔模型是按照用戶的價(jià)值貢獻(xiàn)度大小或用戶影響力的稀缺程度由下到上搭建一個金字塔模型，再賦予每一類用戶對應(yīng)的角色和權(quán)益，搭建一個良性關(guān)系。

那如何梳理并搭建一個產(chǎn)品的用戶金字塔模型呢？

首先，先梳理出產(chǎn)品的業(yè)務(wù)邏輯（這個產(chǎn)品當(dāng)中有哪幾類業(yè)務(wù)角色，這個業(yè)務(wù)角色當(dāng)中他們是怎么發(fā)生關(guān)系的），然后逐次思考：

第三類：用戶價(jià)值區(qū)隔分層

通過判斷用戶的價(jià)值高中低，來對用戶完成分層。這一類和第四類的分層方式是通用的，所有產(chǎn)品都可以應(yīng)用。

用戶價(jià)值區(qū)隔分層有兩種做法：

第一種：依靠用戶生命周期定義對用戶進(jìn)行價(jià)值區(qū)隔

生命周期的定義我們上面說過，用戶生命周期的定義，必然與 用戶的價(jià)值成長路徑 有關(guān)。不同的產(chǎn)品用戶價(jià)值成長路徑也會不同

用戶生命周期的定義無非就兩種：

第一種是強(qiáng)付費(fèi)類的產(chǎn)品

我們把用戶從進(jìn)入到付費(fèi), 持續(xù)付費(fèi)到流失這樣一個典型的路徑畫出來，然后給不同的用戶劃分不同的階段，每個階段被定義成用戶生命周期里的層次。

第二種：是流量類的產(chǎn)品

第二種：通過關(guān)鍵用戶行為對用戶進(jìn)行價(jià)值區(qū)隔。

這兩種方式的有共性也有差異性， 共性是：都需要找到某一種方式對于我們當(dāng)前站內(nèi)的用戶的用戶價(jià)值進(jìn)行判斷。并對用戶價(jià)值的區(qū)間（是高還是低）做界定。然后對不同價(jià)值區(qū)間的用戶做針對性的運(yùn)營。不同的是： 去判斷用戶價(jià)值第一種依靠的是用戶的生命周期的模型，第二種是通過幾個關(guān)鍵用戶的行為做交叉分析。

通過關(guān)鍵用戶行為對用戶進(jìn)行價(jià)值區(qū)隔是找到產(chǎn)品中能夠衡量用戶價(jià)值的關(guān)鍵行為，對其進(jìn)行交叉分析和評估，最終形成某種分層模型，比如經(jīng)典的RFM模型。

那什么是RFM模型呢？

RFM模型是衡量客戶價(jià)值和客戶創(chuàng)利能力的重要工具和手段，它通過 Recency-距離最近一次交易、Frequency-交易頻率、Monetary-交易金額 這三項(xiàng)指標(biāo)來描述該 客戶的價(jià)值狀態(tài)，依據(jù)這三項(xiàng)指標(biāo) 劃分8類客戶價(jià)值。

實(shí)施RFM用戶分層的操作步驟是什么？

第一步：抓取用戶R、F、M三個維度下的原始數(shù)據(jù)。

首先，我們需求提出數(shù)據(jù)的需求，并定義出F中的“一段時(shí)間”是多久以及用戶類型，然后拉出該時(shí)間段內(nèi)所有的訂單數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)字段包括用戶ID、下單時(shí)間和訂單金額。這里需要注意的是定義一段時(shí)間，我們可以拍腦袋，也可以參考業(yè)務(wù)進(jìn)展和需求，一般如果業(yè)務(wù)比較穩(wěn)定的情況下，多以自然年或季度、半年等為單位來進(jìn)行定義。

第二步：定義R、F、M的評估模型與中值

我們需要根據(jù)業(yè)務(wù)特性或數(shù)據(jù)分布情況來劃分?jǐn)?shù)據(jù)分布區(qū)間，設(shè)定評估模型，然后設(shè)定中值。

第三步：進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，獲取用戶的R、F、M值

第四步：參照評估模型與中值，對用戶進(jìn)行分層。

第五步：針對不同層級用戶制定運(yùn)營策略，推進(jìn)落地。

第四類：AARRR模型分層

AARRR模型通常是在增長的語境下看到的，我們也可以通過這個模型對用戶進(jìn)行粗放的分層。

第一種AARRR模型：

第二種AARRR模型：

兩種模型并沒有絕對的好與壞，只是適用的場景不同，像滴滴這種產(chǎn)品，用戶上一就收費(fèi)，收入放在前面比較好。

如果是流量型的產(chǎn)品，有了流量才能增值用第一種AARRR模型比較好一些。

想用好AARRR模型來用用戶分層的話，一定要找到合適的數(shù)據(jù)指標(biāo)，來描述和定義處于每一層級的用戶。

鏈接：https://www.jianshu.com/p/5bb31f906aee

三、評估客戶價(jià)值的三種模型：RFM、CLV、顧客社交價(jià)值模型

筆者一直從事于用戶運(yùn)營領(lǐng)域，很多情況下都是要在資源有限情況下，去最大化的撬動效益，如何挖掘能創(chuàng)造最大價(jià)值的客戶就是用戶運(yùn)營的最基礎(chǔ)工作了。這個和基于用戶價(jià)值的細(xì)分模型基本上是一個意思，注意本文討論的用戶價(jià)值指的是用戶對企業(yè)創(chuàng)利能力的衡量，而不是傳統(tǒng)營銷學(xué)理論中企業(yè)為客戶提供的價(jià)值。

本文我們會來談?wù)劤Ｓ玫膸讉€衡量客戶價(jià)值的模型，以及它們的區(qū)別和應(yīng)用場景。

提到如何衡量客戶價(jià)值，RFM基本上是頭腦中第一個想到的模型，也是大部分運(yùn)營人員都會接觸到的。根據(jù)Arthur Hughes的研究，發(fā)現(xiàn)客戶的數(shù)據(jù)中有三個非常重要的指標(biāo)：

這三個指標(biāo)非常有意思，我們可以從中將用戶的活躍度，忠誠度和消費(fèi)能力評估出來，如下圖：

按照案例中的情況，我們分別將R\F\M三個值都再細(xì)分成了4個等級，現(xiàn)在大家可以思考一下：000代表了什么客戶，她與004的區(qū)別在哪里？她們的價(jià)值是否不同，是否要區(qū)分維護(hù)？

在下面的表格里，我會列舉當(dāng)中一些具有明顯特征的用戶價(jià)值細(xì)分，大家可以好好體會一下：

最后以一個問題，結(jié)束對RFM的探討，大家認(rèn)為040與004，哪個價(jià)值更大些呢？

我們知道并不是所有的顧客都具備相同的價(jià)值，如果企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂谀切┛梢詭碜畲笪磥砝娴目蛻?，就可以?shí)現(xiàn)更好的運(yùn)營。所以企業(yè)必須識別出這些客戶，CLV是對客戶未來利潤的有效預(yù)測，它還有另外一個名字，叫做LTV （life time value)。

實(shí)際上這個模型在中小企業(yè)的具體運(yùn)營中應(yīng)用到的不多，更多是在做年度規(guī)劃，年度財(cái)務(wù)核算，或者企業(yè)戰(zhàn)略中會較為常見的使用，以站在企業(yè)的戰(zhàn)略層面去考慮顧客價(jià)值與投入之間的關(guān)系。

這里需要特別說明的是，CLV考慮了完整的客戶生命周期，包含客戶獲取和客戶流失，也就是它計(jì)算的不只是眼前顧客已經(jīng)產(chǎn)生的價(jià)值，還預(yù)測了未來價(jià)值。

CLV的計(jì)算公式有非常多，有的會非常復(fù)雜，主要在流失率這個環(huán)節(jié)和影響因素就相當(dāng)多，也有會加上投入成本，價(jià)值變化率和利率變化等等。

我認(rèn)為比較實(shí)用簡單的是這種：

注意此公式對群體有效，對個體精準(zhǔn)度較低，因?yàn)閭€體流失率影響因素太多，而群體流失率卻是可以統(tǒng)計(jì)的。

那對于CLV的應(yīng)用，可以從以下兩個模型來看，將企業(yè)的最優(yōu)客戶與不值得投入的客戶區(qū)分出來：

最后也以一個問題，結(jié)束對CLV的探討，大家認(rèn)為這個公式實(shí)際應(yīng)用中如何提高計(jì)算的精度呢？

（1）顧客社交活躍度模型

其實(shí)這個是我寫這篇文章的初衷，實(shí)際上在我目前的工作中，單獨(dú)用以上基于顧客消費(fèi)屬性來給顧客做價(jià)值判斷和細(xì)分已經(jīng)很少見了。在目前新的商業(yè)環(huán)境下，品牌與用戶不僅僅是消費(fèi)購物，推送產(chǎn)品的關(guān)系，而更多是互動與彼此認(rèn)知。單個用戶自帶的傳播屬性和影響力，反而收到了越來越多的重視和運(yùn)用。

用平實(shí)的語言來說，顧客的價(jià)值不僅僅是她給企業(yè)直接帶來的現(xiàn)金利潤，也應(yīng)當(dāng)考慮用戶對企業(yè)美譽(yù)度，傳播度的價(jià)值影響。

最近看到的對于顧客社交價(jià)值測算的模型還是非常有用處的，分享給大家。

這個模型用于區(qū)分品牌的社交活躍度用戶，這部分用戶在對于品牌ugc內(nèi)容產(chǎn)出，社區(qū)活躍度上起到很大貢獻(xiàn)。

（2）顧客影響力模型

這個模型在于找到品牌中的影響力人群，目前的KOL影響力毋庸置疑，如果品牌能從自身用戶中發(fā)覺培養(yǎng)，定能起到四兩撥千斤的作用。

以上就是三種常見的用戶價(jià)值分析模型，那在日常運(yùn)用中，還是要化繁為簡，考慮實(shí)際運(yùn)用場景，選擇適合的運(yùn)用模型。

這里給到大家的建議是將模型計(jì)算的結(jié)果標(biāo)簽化放在每個用戶身上，比如：用戶A，可以給她貼上“活躍度高，影響力弱，可獲利客戶”等等，那么在實(shí)際運(yùn)用中，即可靈活根據(jù)標(biāo)簽篩選人群，進(jìn)行營銷策略。

四、用RFM模型劃分用戶等級

如何對用戶進(jìn)行等級分層，我們需要了解一個最常用的客戶分類模型，那就是RFM模型。

RFM模型是在客戶關(guān)系管理（CRM）分析模式中最受關(guān)注和應(yīng)用的模型之一。它主要通過最近一次消費(fèi)（recency）、消費(fèi)頻率（frequency）、消費(fèi)金額（monetary）這三個維度的用戶行為來對用戶進(jìn)行分層。RFM分別是這三個英文單詞的首字母縮寫。通過這一模型，企業(yè)可以動態(tài)地掌握用戶對企業(yè)的長期價(jià)值，甚至預(yù)測客戶的終身價(jià)值。

R（recency）指最近的消費(fèi)時(shí)間。最近一次消費(fèi)時(shí)間越近，說明這個用戶近期是活躍的，對企業(yè)是有印象的。最近一次消費(fèi)距當(dāng)下時(shí)間越久，就越說明這個用戶可能沉睡或流失了，需要企業(yè)通過客戶關(guān)懷、營銷活動去觸達(dá)他，想辦法將他再次激活，盡量挽回這個用戶。

F（frequency）指消費(fèi)頻率。消費(fèi)頻率越高，消費(fèi)也越活躍，代表用戶對企業(yè)或品牌越認(rèn)可，對企業(yè)貢獻(xiàn)的銷售價(jià)值越大。反之，消費(fèi)頻率低，甚至用戶只來了一次后就再也沒來，說明用戶不活躍，相應(yīng)的貢獻(xiàn)價(jià)值也就少了。這時(shí)候企業(yè)就需要進(jìn)行反思，他到底是不是企業(yè)的真正目標(biāo)用戶，是不是“薅羊毛”的用戶，又或者是不是企業(yè)的產(chǎn)品和服務(wù)有問題，傷害到了他。總之，企業(yè)需要針對消費(fèi)頻率這一數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究，找到原因，并想辦法解決。

M（monetary）指一段時(shí)間內(nèi)的消費(fèi)金額。消費(fèi)金額高，既說明用戶對企業(yè)產(chǎn)品的需求大，也能反映用戶的消費(fèi)能力，同時(shí)還說明對企業(yè)和品牌的認(rèn)可。在一段時(shí)間內(nèi)，消費(fèi)金額跟消費(fèi)頻率呈正相關(guān)，消費(fèi)頻率越高，累計(jì)的消費(fèi)金額也會越高。

企業(yè)通過這三個維度合理評估用戶的長期價(jià)值，把用戶分為不同的等級，并對不同等級的用戶投入不同的資源和時(shí)間來維護(hù)，這樣就能讓公司的資源效果實(shí)現(xiàn)最大化。

過去，互聯(lián)網(wǎng)沒有如此發(fā)達(dá)，傳統(tǒng)企業(yè)沒有實(shí)現(xiàn)數(shù)字化，企業(yè)很難抓取用戶的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，沒辦法實(shí)時(shí)掌握用戶動態(tài)、群體畫像，很難做精細(xì)化運(yùn)營管理。而現(xiàn)在，無論是投廣告、做活動，還是依靠微信、社群、小程序、App，都能實(shí)時(shí)獲得大量數(shù)據(jù)，并且有了成熟的CRM軟件之后，企業(yè)能夠輕松地對用戶消費(fèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，進(jìn)而做出正確的決策。

在實(shí)際應(yīng)用中，我們可以將RFM這三個維度，每個維度一分為二，大寫字母代表高，小寫字母代表低。這樣一來就得到8組用戶分類。

重要價(jià)值客戶：最近消費(fèi)時(shí)間近、消費(fèi)頻次和消費(fèi)金額都很高，他們是企業(yè)的VIP客戶。

重要發(fā)展客戶：最近消費(fèi)時(shí)間較近、消費(fèi)金額高，但頻次不高，忠誠度不高。他們是很有消費(fèi)潛力的用戶，需要重點(diǎn)發(fā)展。

重要保持客戶：最近一次消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)，但曾經(jīng)一段時(shí)間內(nèi)消費(fèi)頻次和金額都很高，說明他過去是個忠誠客戶，企業(yè)需要主動和他聯(lián)系，嘗試激活。

重要挽留客戶：最近消費(fèi)時(shí)間較遠(yuǎn)、消費(fèi)頻次不高，但消費(fèi)金額高，這些可能是將要流失或者已經(jīng)流失的用戶，企業(yè)應(yīng)當(dāng)采取挽留措施。

后面的一般價(jià)值客戶、一般發(fā)展客戶、一般保持客戶、一般挽留客戶相比前面四組的重要性會低一些。在實(shí)際成交客戶中，如果對這8組客戶維度進(jìn)行簡化分類，我們可以把他們分為A、B、C三個等級。這樣，企業(yè)員工在維護(hù)時(shí)會更好地理解、操作。

總而言之，企業(yè)在人格上對用戶要一視同仁，尊重用戶，友善相待，但是在商業(yè)服務(wù)上則要區(qū)別對待。企業(yè)不要試圖給所有用戶一樣的服務(wù)，而是要將更高級的服務(wù)提供給那些更認(rèn)可企業(yè)、能帶來更高價(jià)值的用戶。

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