适合;同样,采取RFM方法的概率分析方法来推断客户未来价值也是不适合的。因为未来产品成本和未来关系营销费用并不是源自客户的随机行为,而是由银行整体产品成本控制和差异化营销决定的,其未来变化不一定按趋势平滑,未来客户的情况可能会出现逆反或抖动。因此,预测未来产品成本和关系营销费用需要采取其他方法。首先要明确,未来产品成本和未来关系营销费用并不是随机现象,而是遵循各自发生的规律;且客户未来关系营销费用服从客户历史关系营销费用与购买金额的比例,即服从关系营销投入产出比。对于信用卡客户而言,通常以“年”为最小期数进行分析和预测,历史区间和未来区间是连续的,即两者之间无交易期数。所以,未来产品成本和未来关系营销费用的变化符合银行整体产品成本和营销费用的线性拟合回归规律。因此,对于信用卡客户,“未来产品成本”预测模型为: 未来产品成本=未来购买金额*(1-CRM毛利率),CRM毛利=购买金额–产品成本–关系营销费用对于“未来关系营销费用”,定义: Ratei=∑客户历史关系营销费用/∑客户历史购买金额 Expensei=客户历史最小关系营销费用(须大于0) aryi=客户未来购买金额 X=aryi*Ratei 因此,如果X>Expensei,那么“未来关系营销费用”=X。否则,aryi<expensei,那么“未来关系营销费用”=x;aryi≥expensei,那么“未来关系营销费用”=expensei。</expensei,那么“未来关系营销费用”=x;aryi≥expensei,那么“未来关系营销费用”=expensei。二、客户价值从以上分析,客户价值=CRM毛利=购买金额–产品成本–关系营销费用。因此,在完整的客户关系生命周期内(即从建立关系到未流失的最近一次交易),分析客户未来价值的意义远远大于分析客户历史价值,因此通常意义上的客户价值分析就是对客户未来的价值进行分析和预测。
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