趨勢分析

數據分析 (Data Analytics) 趨勢分享系列 (一)

客戶智能分析 ─ 運用客戶生命週期價值提高企業獲利

勤業眾信聯合會計師事務所管理顧問服務部 / 黃志豪協理、王城聰經理

前言

客戶生命週期價值(CLV,Customer Life Value)的概念於西元1988年首次被提出,與一般常見的客戶獲利分析(CP,Customer Profitability)不同的是,CP注重的是客戶過去的表現,而CLV則聚焦在預期客戶可能帶來的未來價值的淨現值,由於CLV著重於客戶的未來表現,因此可用來協助管理決策制定,使企業於制定行銷策略時,不再只是追求短期的提升客戶獲利,而是將客戶長期可帶來的預期利潤也納入考量,進而有效地分配行銷預算至目標客群身上,以為企業帶來更多的利潤。經過數十年的發展,CLV理論已普遍為銀行業所採用,成為客戶分群的一個重要依據,且近年來的市場變化要求更有效率的掌握及回饋客戶需求,並逐步朝向提供客製化的服務方向發展,在這樣的環境下,能夠有效運用客戶資料進行分析並將其轉化為自身競爭力的企業,才能在競爭激烈的市場中穩操勝券。

銀行因應之道勤業眾信客戶智能分析方法論

勤業眾信的客戶智能分析方法論(Customer Intelligence Continuum,請參考下圖二)遵循PDCA(Plan、Do、Check、Action)概念,按照五大步驟不斷的循環演進,可協助企業分析客戶相關資料以制訂更好的行銷決策,包含營運策略面及日常作業面,並為企業財務績效帶來正面的影響:

勤業眾信客戶智能分析方法論的五大執行步驟:

一、客戶智能成熟度分析

二、客戶資料整合

三、客戶行為分析

四、CLV及CE績效管理

五、運用CLV協助決策制定

結論

隨著市場變化與科技演進,更多元的客戶資料蒐集已從不可能變為可能,針對各目標客群所屬特性制定該客群專屬之行銷策略,以提高行銷回應率並為企業帶來更多利潤。若企業能對客戶生命週期價值有全面性的掌握,就可在任何時刻及任何決策層級運用CLV協助制定能為企業帶來更多價值的商業決策。

 

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