《互联网销售管理》 实训3.客户分级与分类管理

实训页3客户分级与分类管理工作情境在团队的共同努力下，“健康餐项目组”的启动期运营取得了巨大成功，不仅超额完成了销售目标，还积累了第一批宝贵的种子用户。复盘会上，主管对团队的表现给予了高度肯定，同时也指出了新的挑战：“我们现在有了几千名客户，但对他们却知之甚少。我们用同样的方式对待着第一次购买的'尝鲜者'和已经多次回购的'铁杆粉丝'，这既浪费资源，也可能导致高价值客户的流失。”为了实现精细化运营，最大化客户生命周期价值，主管决定将下一阶段的工作重点之一放在客户管理上。他再次找到了小鹿，希望她能负责这个专项任务。主管要求小鹿分析启动期积累下来的首批客户交易数据，利用科学的模型对他们进行分级，识别出不同价值的客户群体，并为这些不同群体初步拟定差异化的维护与营销策略。本次任务的目标是产出一份《首批客户分级与管理策略建议表》，这份报告将直观地展示出谁是我们的核心价值客户、谁是需要重点发展的潜力客户、谁又是面临流失风险需要挽回的客户，并为后续的精准营销活动提供清晰的行动指南。工作准备1.设备/环境：有网络的电脑机房2.软件/工具：健康餐项目组启动期客户交易数据示例Word、Excel、WPS或在线协作文档。工作目标通过此活动的实践，学生应当能够：理解RFM模型的核心思想，并能解释R、F、M三个指标的业务含义。对原始交易数据进行处理，计算出每位客户的R、F、M值。根据RFM得分将客户划分到不同的价值层级，并为不同层级的客户提出有针对性的管理策略建议。工作要求1.最终提交一份完整的《首批客户分级与管理策略建议表》，表格需包含客户ID、R/F/M原始值、R/F/M得分、客户类型判定以及针对该类型的差异化管理策略建议；2.R、F、M值的计算过程清晰、准确；3.RFM的评分标准设定合理，有明确的区间划分；4.提出的管理策略建议应具有针对性和一定的可行性。工作实施步骤步骤1在进行分析前，首先需要一份清晰的客户交易流水数据。这份数据通常从电商后台或CRM系统中导出。为进行RFM分析，数据表中必须包含三个关键字段：客户唯一标识（如客户ID）、订单日期、订单金额。同时，我们需要确定一个“分析截止日期”，用于计算R值。数据样例如下，并设定分析截止日期为“2025年8月31日”。客户ID订单日期订单金额（元）A0012025-08-25300A0022025-04-15180A0012025-08-01250A0032025-07-20400A0012025-06-10200A0042025-08-28150A0032025-08-15350步骤2对原始数据进行处理，计算出每个独立客户的R、F、M值。R值（Recency）：（分析截止日期-客户最近一次消费日期）的天数。F值（Frequency）：客户在统计周期内的购买次数。M值（Monetary）：客户在统计周期内的累计消费总金额。前面的数据经过处理后，可得到如下客户RFM基础值表。客户IDR(最近消费距今/天)F(消费频率/次)M(消费总金额/元)A00163750A0021381180A003162750A00431150步骤3根据上一步计算出的RFM值的分布情况，为R、F、M三个维度分别设定评分标准。通常采用5分制，数值越高代表表现越好。注意：R值是天数，天数越小得分越高。结合数据分布，我们可设定如下评分标准。评价指标范围赋分R(天数)1-15天516-30天431-90天391-180天2>180天1F(次数)>=3次52次41次3M(金额)>=1000元5500-999元4200-499元3<200元2步骤4根据评分标准，为每位客户的RFM值进行打分。根据上述数据整理结构和评分标准，打分结果如下。客户IDR值F值M值R得分F得分M得分A00163750554A0021381180232A003162750444A00431150532步骤5根据RFM得分，对客户进行分类，并提出差异化的管理策略。首批客户分级与管理策略建议表参考如下。客户IDR得分F得分M得分客户类型差异化管理策略建议A001554重要价值客户

(高,高,高)策略：极致服务+价值深挖

1.升级为VIP，享受优先发货和专属客服。

2.新产品上线时，提供优先内测试用资格。

3.逢年过节赠送小礼品，建立情感连接。A002232低价值客户

(低,低,低)策略：维持接触+降低成本

1.纳入常规的邮件/短信营销列表，推送普适性优惠活动。

2.暂不投入一对一的人工跟进资源。A003444重要保持客户

(高,高,高)策略：激励复购+提升忠诚

1.发放品类优惠券或组合购买满减券，刺激消费。

2.邀请加入会员社群，参与互动活动，提升粘性。A004532重要发展客户

(高,低,低)策略：提升客单+挖掘潜力

1.根据其首次购买产品，精准推荐关联产品或升级产品。

2.推送“第二件半价”或“满XX元包邮”等活动，鼓励凑单。任务实践你已成功运用RFM模型对第一批客户样本进行了分析，并得到了主管的认可。现在，你需要运用同样的方法，对新一批10位客户的交易数据进行独立分析，并完成一份完整的客户分级与管理策略建议表。分析数据截止日期：2025年8月31日。新一批客户交易数据：客户ID订单日期订单金额（元）B0012025-08-201200B0022025-03-0580B0032025-08-18280B0042025-02-101500B0052025-08-22180B0032025-06-15320B0062025-08-25900B0042025-07-301800B0072025-08-0180B0012025-08-291500B0082025-07-28450B0042025-01-051200B0092025-08-26550B0102025-05-20600B0012025-07-10800请参照“工作实施步骤”中的完整流程，对以上10位新客户的数据进行分析，并把你的最终成果填写在下面的空白表格中。客户IDR得分F得分M得分客户类型差异化管理策略建议B001B002B003B004B005B006B007B008B009B010任务评价根据考核内容（见下表），学生完成自我小结并进行自评和小组互评。教师根据学生活动情况进行点评并完成教师打分。最后按自评分×20%+小组互评×30%+教师评分×50%计算得分。评价项评价项描述配分自评小组评教师评客户分级管理方案综合质量能够基于所给数据和规则，准确无误地计算出每位客户的