如何进行客户分层精细化管理？

客户分层精细化管理是一种根据客户的相对价值和重要性来对客户进行分类的企业营销策略。应用该策略，企业可以了解为哪些客户提供服务的成本高于其提供的价值，以及哪些客户培养得当可以提供更多价值。如此，企业便可以更好的为一小部分推动企业销售额和拉高企业利润的核心客户提供服务。

另一方面，客户分层精细化管理也可以帮助企业确定并重塑与60%到80%的边缘客户的关系，过去，这些客户虽然也带来了一定的销售额，但却耗费了营销人员大量的精力。

有别于以产品为核心的网络营销思路，客户多层系统化管理这一思路是完全以使用者为中心的，它可以将大量的客户数据提炼出成更易管理的模块，协助我们更快地介绍了客户技术细节，使我们能够强化产品销售资源，提高投资投资回报率。除此以外，源自客户多层的看法也可以使包括产品销售、订货、营运、物力资源、财务等各职责应用领域的最终目标保持一致，企业的客户多层系统化管理将为企业发展和成形打下牢固此基础。

一、客户多层系统化管理的4类数学模型参照

从单纯场景到繁杂场景，客户多层数学模型可以依照不同企业的业务场景延展出好几种，这其中比较常用、非常单纯的数学模型可以概括为以下以下4类：

1.统计资料数学模型

很多公司会根据用户的性别、地域、职业等人口统计信息建立客户分层模型，这种建立在人口统计特征基础上的客户分层标准可以宏观的将客户分成男性或女性，来自海南省还是江西省，这类划分应用在电商类平台可以实现精准的向女性推荐彩妆、护肤等产品类目，向男性推荐运动、卫衣等男性感兴趣的话题，当然，人口统计模型的客户分层标准仅仅是宏观参考，主流的淘宝、京东这类电商平台大部分还是按照用户的搜索习惯实现精细化管理和营销。

2.RFM数学模型

一般来说象征意义上来说，RFM数学模型的形成基本要素源自3个分项：前段时间一次消费需求(Recency)、消费需求振幅(Frequency)、消费需求数额(Monetary)，RFM数学模型的构筑有助于协助国际品牌找出高商业价值客户，因此对处于外流状况的使用者作出精确推论。

3.高商业价值客户数学模型

如前所述RFM数学模型构筑的客户多层准则，企业可以明晰介绍高商业价值客户的信息，较之普通使用者，高商业价值客户是企业赖以的此基础，他们占有了企业业务的绝大部份，或者是企业业务的影响者。

4.犯罪行为数学模型

对消费需求者犯罪行为展开可视化是一个令人激动的应用领域，因为它企图通过使用定量分析数学模型来研究与消费需求和消费需求者犯罪行为有关的问题，那些定量分析数学模型可以对消费需求者犯罪行为的基本过程展开影像化表示。

二、应用应用领域静态仪表板完成客户多层系统化管理

过去，企业的客户多层系统化管理多存在于企业的Excel表格中，这是一个很好的起点，但是对企业来说，您可以更进一步通过静态仪表板实时捕获客户多层情况及变化趋势。这种应用应用领域仪表板的客户多层系统化管理应该完成以下方面：客户关系管理

• 显示不同视角的分层管理：销售人员视角、销售管理视角、高级管理视角；
• 按销售人员，客户群和产品类别深入分析绩效，更好地了解战略和战术缺陷；
• 在客户从一个阶段到另一个阶段的客户分层绩效象限之间迁移时，提供有关客户的关键数据；
• 确定关键机会来推动盈利增长并影响整个组织的绩效；

当然，以上那些只是理想情况下的分析计划，可协助企业从老式的电子表格分析过渡到当下流行的数据可视化工具。理

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