客户价值分析模型.ppt_第1页
客户价值分析模型.ppt_第2页
客户价值分析模型.ppt_第3页
客户价值分析模型.ppt_第4页
客户价值分析模型.ppt_第5页
已阅读5页,还剩10页未读 继续免费阅读

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

客户价值分析模型 客户价值链模型 客户价值研究三个方向: 3 企业和客户互为价值感受主体和 价值感受客体的客户价值研究 1 企业的客户为价 值感受主体的客 户价值研究 2 企业为价值感受主 体的客户价值研究 本方案以价值链思想为基础,从企业角度评估客户价值 思路: 企业的客户价值是指客户在其整 个生命周期过程中,为企业所做 贡献的总和。 企业通过提供满足客户需要的产 品和服务,影响客户价值链从而 提高客户感知,为客户创造价值 ,并提高客户忠诚度,激励客户 重复购买企业产品和服务,实现 企业自身价值链和客户价值链的 双赢。 深入认识客户,提供针对性的产品或服务,是提高客户感知价值的关键 加强客户忠诚管理和信用管理,延长客户生命周期,实现客户感知价值向企 业转移,为企业创造价值。 客户价值评估框架 客户价值评估框架如下 历史价值:客户入我行以来至评价日期xx个月前为企业带来的现金流量(利润)大小。 当前价值:客户在评价日期最近xx个月为我行带来的现金流量(利润)大小。 未来价值:指如果客户得到保持,客户将在未来xx个月内给企业带来的现金流量(收入)大小。 影响价值:指客户影响他人购买我行产品或服务和推荐他人购买我行产品或服务的意愿的度量。 信用度:客户因各种原因而不如约缴纳个人贷款和拖欠个人贷款可能性的度量。 忠诚度:客户继续使用或订购我行其他产品可能性的度量,衡量用户的行为忠诚。 客户贡献价值 历史价值当前价值影响价值未来价值 (客户终身价值) 0.20.55 0.050.2 各种价值的权 重可以适时调整 选择的评价月 份可以根据需 要调整 信用价值忠诚价值弹性价值 忠诚度 弹性 用未来价值量 化客户信用度 、忠诚度、弹 性方面的价值 。 基础未来价值 未来价值 信用度 历史价值 历史价值是客户入我行以来至评价日期前xx个月 为企业带来的总价值。历史价值计算公式如下: = A0最近xx个月的月均利润值(可以是6个月或者12个月) T-入我行至评级前xx个月的月份数,由于 价值是按照年限衰减,后 来就将t个月分解为n年m个月,方便对历史各个年份的各个月份进 行累加 Q价值衰减系数 客户价值分析 客户贡献价值 历史价值当前价值未来价值 信用度忠诚度 影响价值 客户价值弹性投入产出比 当前价值 当前价值 评价日期前最近xx个月的利润(收入-投入) 当前储蓄业务价值(收入) 活期存款收入 活期存款产生的收入 定期存款收入(定期和结构性存款) 定期存款产生的收入 其他储蓄业务收入 三方存管 客户价值分析 客户贡献价值 历史价值当前价值未来价值 信用度忠诚度 影响价值 客户价值弹性投入产出比 这一块收入计 算比较复杂, 但是计算变量 和方法都是比 较明确的! 思考:储蓄虽然是一个负债 类业务,但是在此计算时可 否赋予正的“价值”,其成本 在贷款业务加以体现。 贷款业务价值可否 使用净息差收入衡 量? 当前贷款业务价值(收入): 当前贷款业务带来的收入:个人房贷、车贷等等 当前理财业务价值(收入): 当前理财类产品带来的业务收入:自研理财、代销基金、代销保险、广发金、黄金定投 其他收入: 其他如手续费等收入 未来价值 客户价值分析 客户贡献价值 历史价值当前价值未来价值 信用度忠诚度 影响价值 客户价值弹性投入产出比 聚类分群 (K-MEAN) 未来价值 预测 当月 我行用户 建 模 预 测 用户聚类分群线性回归建模回归方程计算 用户在前xx个月(包括当月)各指标数据,预测用 户在未来三个月的收入之和。 不同类型的客户消费习惯 差异较大,针对不同客户 群进行建模预测未来价值 可提高准确度201204 201205 201206201207 201208 201209 分析窗口 预测窗口 预测点 时间窗口: 影响价值=w1*企业影响力价值+w2*家庭影响力价值+w3*辐射影响力价值 企业影响力价值: 家庭影响力价值: 辐射影响力价值= 经常来往账户转账收入 影响价值 客户价值分析 客户贡献价值 历史价值当前价值未来价值 信用度忠诚度 影响价值 客户价值弹性投入产出比 这一块还需要大家共同 努力完善,暂时想到和 可以量化的不多。 信用度 信用评估工作建模流程如下: 1.确定信用评估标准 2.筛选信用评估要素指标; 3.选择信用评估数学模型,并建模、验证; 4.根据信用评分及对应的信用情况,对用户进行初始信用分级; 5.根据用户实际情况,对用户初始信用评级进行规则调整,满足模型准确性和稳定性要求 信用评估模型 信用评估标准指标 信用评估要素指标 初始信 用分级 1 2 3 4 规则 调整 5 信用评估模型应用: 1.每月对零售(个人)用户进行信用评级; 2.根据应用方向,依据用户最近三个月、最近半年的信用评级结果进行综合评估, 确定该用户季度、半年的信用评级,作为营销或账务调整的依据。 客户价值分析 客户贡献价值 历史价值当前价值未来价值 信用度忠诚度 影响价值 客户价值弹性投入产出比 忠诚度 忠诚度通过如下步骤获得 利用主成份分析利用主成份分析 确定各指标权重确定各指标权重 用熵值法用熵值法 确定各维度权重确定各维度权重 输入变量 (标准化) 各个维度 的评分 综合评分 忠诚度 将忠诚度评分从高到底进行排序,排 名及忠诚度评级依次如下: 高忠诚度 010% 较高忠诚度 1060% 一般忠诚度 6090% 低忠诚度 90100% 客户价值分析 客户贡献价值 历史价值当前价值未来价值 信用度忠诚度 影响价值 客户价值弹性投入产出比 在信息论中,熵是对不确定性的一种度量。信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小;信息量越小,不 确定性越大,熵也越大。 在对多指标进行评估时,我们可以使用熵值法来计算各个指标的权重。这种计算权重的方法使得区分度较 高的指标,权重较大,区分度较小的指标,权重较小。 忠诚度模型构建(商值法) 问题 常见客户价值评估体系,考虑到了客户当前价值和潜在价值,甚至包括社会价值等 这种评估体系对资源管控的贡献是什么?如何通过该体系规划资源、策划营销? 是不是价值大就投入大?价值低就投入低? 问题? 从业务上来说,有潜力的低价值客户可能发展成高价值客户,应该多投入 。而没有潜力的高价值客户,只要适当投入做好保有就可以了。 5元钱能治好的病,难道因为客户的高价值,一定要给他吃10元的药吗? 想法 客户价值分析 客户贡献价值 历史价值当前价值未来价值 信用度忠诚度 影响价值 客户价值弹性投入产出比 客户价值弹性 加入投入分析,分析客户对投 入的敏感程度,了解客户的价 值弹性,可以很明确的对投入 作出规划,分析出多大力度的 投入能够最好的激发客户价值 ,能够更加精确的指导营销资 源管控 客户价值弹性 客户如果价值弹性为2,则表明 每投入一元于客户,则可产生两 元的收入。依据这个判断,可以 对价值弹性高的客户加大资源投 入,而对价值弹性低的客户适量 少投入。从而最大程度利用好每 一分资源 客户价值弹性-模型构建 弹性计算 客户 (投入、产出) 弹性分层 1 2 3 弹性标签 富 有 弹 性 缺 乏 弹 性 单 位 弹 性 A 客 户 是 B 客 户 是 C 客 户 是 D 客 户 是 E=(Q/Q)/(P/P) =(Q/P)P/Q 通过计算客户的价值弹性,了解客户对投入的敏感程度,进行弹性分层。 客户价值应用-差异化客户分级管理 当前价值 客 户 价 值 评 估 模 型 未来价值 历史价值 客户生命周期阶段 客 户 价 值 弹 性 客 户 忠 诚 度 客 户 信 用 度 影响价值 价 值 分 析 摒弃仅以AUM为划分客户级别标准的传统价值观,深入分析客户价值 ,优化客户分级管理,提高价值客户的感知 客户级 别 群体特征接触管理服务流程 管理 金钻 高价值、良好忠 诚、信用好 客户经理 拜访 VIP服务通 道 银钻 高价值、良好忠 诚、信用良好 客户经理外 呼 优先服务 钻 中等价值、良好 忠诚、信用良好 客服电话外 呼 正常排队服 务 。 。 铜 价值低、低忠诚 信用低 短信、客服 电话 低优先级排 队 客户价值应用-客户保有 以客户价值细分为基础,采取不同的措施保有客户,使客户价值最大化 分群特征示例策略示例 影响大、高价值 、高忠诚、成熟 群 定时提供高端投资产品资讯; 优先邀请由我行举办的各种财富论坛; 免费邀请参加高端投资讲座、理财讲座 。 高价值、一般忠 诚、衰退群 通过优质服务提升客户忠诚度,通过营 销活动提升客户活跃度; 免费邀请参加高端投资讲座、理财讲座 。 弹性好、影响一 般、中等价值、 一般忠诚、成长 群 资费关怀,推荐我行具有资费优势的产 品和服务(如网银转账、汇款) 通过车贷、房贷等业务实现对该片客户 的捆绑; 弹性差、低影响 、负价值、低忠 诚、衰退群 不做特别营销投入 客户当前价值 客 户 细 分 模 型 客 户 价 值 评 估 模 型 客户未来价值 客户社会价值 客户忠诚度 客户生命周期阶段 客户价值弹性 维度 维持忠诚度 加大保有力度 提高客户感知 ,增加忠诚度 客户价值应用-精确营销 以客户价值细分为基础,进行差异化的精确营销,根据活动的重点从不同 的客户价值的角度更有效地提取目标客户 分群特征示例策略示例 储蓄业务价值弹性高; 当前储蓄业务价

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论