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[摘 要] 客户价值模型由客户利润、客户信用度、客户忠诚度和行为测度4个方面组成。客户利润是电信运营公司追求的最主要目标。本文所讨论的目标为正确衡量客户对运营公司的真实价值，用客户价值数据评价用户在企业中的重要性，以便运营公司在此基础上合理开展各种营销活动，对客户进行分层服务和管理，提高客户忠诚度和保有率，缩短销售周期，降低销售成本，增加收入，扩展市场，最大化企业投资回报率，从而全面提升企业的盈利能力和竞争力。
[关键词] 客户价值； 收入； 成本； 利润； 信用风险
[中圖分类号] F272 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2012）21- 0078- 02
1 引 言
在中国电信业竞争日益激烈的今天，对运营商来说，客户在消费行为、消费习惯及消费心理等方面的差异会导致客户对企业价值贡献和成本占用的差异化，因此运营商需要将价值不同的客户科学合理地区分开来，并对其进行有效分类，以便于更好地实现客户管理、制定营销策略。
本文的客户价值模型根据客户的当前价值和潜在价值综合评估客户的价值，即从客户的收入、利润、行为测度、信用风险、忠诚度等几个方面综合测评：客户价值 = f（ 收入，利润，行为，信用风险，忠诚度）。
1.1 商业目标
客户价值模型的建设目标为正确衡量客户对运营公司的真实价值，用客户价值数据评价电信用户在企业中的重要性，以便运营公司在此基础上合理开展各种营销活动，对客户进行分层服务和管理，提高客户忠诚度和保有率，缩短销售周期，降低销售成本，增加收入，扩展市场，最大化企业投资回报率，从而全面提升企业的盈利能力和竞争力。
1.2 商业范畴
客户价值基于数据仓库中的结算详单，财务部门提供的成本数据，BOSS提供的信用度数据，客户细分专题提供的客户细分群数据和其他数据，计算客户的利润、行为测度、信用度及忠诚度，最后对每个客户合成一个单一的客户价值分值。该分值反映该客户现在的价值和未来的潜在价值。该分值可用于前端展现和后续分析，并可以通过系统和业务数据的接口，传递到业务系统如BOSS和客服系统等，在日常业务运作中发挥作用。
2 价值模型设计
客户价值模型首先分别计算构成价值的各核心元素，包括客户利润、行为测度、信用度值及忠诚度值，然后将其合成最终单一价值分值。
2.1 价值要素设计
2.1.1 利润
客户的利润是客户的收入和成本之差。客户收入取每客户的月应收费。在本文重点计算的是客户的成本。
客户的成本可分为个性化成本和共性成本。
个性化成本：结算成本、赠机成本等。
共性化成本：管理成本、设备折旧成本等。
（1） 个性成本的计算。结算成本从结算详单中计算。赠机成本从财务数据中提取。但主要考虑结算成本。结算成本分为两大类：网间结算成本和网内结算成本。
（2） 共性成本的计算。共性成本的数据由运营公司财务部门提供。共性成本计算可以按全体用户数均摊和按每个用户的通话时长分摊。若全部按全体用户数均摊，则无法体现用户使用量的不同，对使用量少的用户不公平。若全部按每个用户的通话时长分摊，则某些月通话数极少的用户几乎没有分摊到成本，这显然是不合理的。因此，采用两者混合的分摊方法是较为合理的。
2.1.2 行为测度
客户的不同行为，对于运营公司有着不同的未来价值。例如，有些客户的新业务使用较多，属于对运营公司发展有利的行为，可以给予较高的分值。目前客户行为测度主要依赖于客户细分群的结果。
2.1.3 信用度
信用度计算方法是根据用户的连续在网时长、消费、平均停机次数及平均停机时长等方面确定用户的信用度分值，分值范围为0～100。
2.1.4 忠诚度
客户对公司的忠诚度，从市场营销和CRM的角度，可以从5个方面来评估：客户是否经常性反复地购买公司产品或服务；客户是否愿意给企业及产品提供参考，或者经常提出口头建议，能积极地、正面地给企业提供如何提高产品质量、服务水平的建议；客户是否在购买产品/服务时，选择呈多样性，是否更关注并愿意尝试公司所提供的新产品或新服务；客户是否非常乐于向他人推荐公司的产品/服务；客户是否会排斥公司的竞争对手。
上述5个方面并不都能在目前已有的数据中体现。事实上，通过数据评估忠诚度只能是近似的。因此，从目前的数据中所得出的忠诚度分值，只能作为参考，具有较大的不确定性。
2.2 客户价值模型
客户价值模型由客户利润、客户信用度、客户忠诚度、行为测度4个方面组成。客户信用度、客户忠诚度、行为测度3个要素从不同方面对用户进行价值衡量，很难区分其贡献量的大小。因此，在客户价值模型中，它们占有同样的权重。这样，最终的客户价值模型为：
Fvalue = f（客户利润）*70% f（客户忠诚度）*10% f（客户信用度）*10% f（客户行为测度）*10%
其中，由于客户每个月的利润会有一些变化，为了使该变化的影响尽量减小，客户利润采用过去3个月的平均值。因此，客户价值模型只针对在网3个月以上的用户。客户信用度、客户忠诚度、行为测度都考虑了过去几个月的客户行为，因此无需再进行平均操作。
在具体计算过程中，客户信用度、客户忠诚度、行为测度都已经是规范分值，直接乘以权重并相加即可。
这个计算是根据用户利润的分布而确定的，使得分值的分布较为均匀，所以不是线性公式，而是分段线性的。
3 结束语
如果没有建立科学的客户价值评价体系，对于用户为运营商带来的实际价值没有确切的衡量数据，会导致移动公司在业务开展、营销策划等过程中，不能根据客户的真实价值有效地开展有针对性的工作。
目前，运营商普遍采用收入值（ARPU）等作为评价客户价值的指标。这种评估方法的缺点是：它忽略了成本、客户行为的差异性等影响，并且没有考虑客户的信用度及忠诚度等潜在价值，因而并不能真实地反映客户的真正价值。客户行为的差异，如通话行为、客服利用情况等，因为结算成本不同及对网络的占用情况不同，对客户的利润有着重大的影响；而客户的信用度和忠诚度等因素，则对客户的未来价值有着深远的影响。
正确衡量客户对运营公司的真实价值，用客户价值数据评价用户在企业中的重要性，有利于运营公司在此基础上合理开展各种营销活动，对客户进行分层服务和管理，提高客户忠诚度和保有率，缩短销售周期，降低销售成本，增加收入，扩展市场，最大化企业投资回报率，从而全面提升企业的盈利能力和竞争力。
[关键词] 客户价值； 收入； 成本； 利润； 信用风险
[中圖分类号] F272 [文献标识码] A [文章编号] 1673 - 0194（2012）21- 0078- 02
1 引 言
在中国电信业竞争日益激烈的今天，对运营商来说，客户在消费行为、消费习惯及消费心理等方面的差异会导致客户对企业价值贡献和成本占用的差异化，因此运营商需要将价值不同的客户科学合理地区分开来，并对其进行有效分类，以便于更好地实现客户管理、制定营销策略。
本文的客户价值模型根据客户的当前价值和潜在价值综合评估客户的价值，即从客户的收入、利润、行为测度、信用风险、忠诚度等几个方面综合测评：客户价值 = f（ 收入，利润，行为，信用风险，忠诚度）。
1.1 商业目标
客户价值模型的建设目标为正确衡量客户对运营公司的真实价值，用客户价值数据评价电信用户在企业中的重要性，以便运营公司在此基础上合理开展各种营销活动，对客户进行分层服务和管理，提高客户忠诚度和保有率，缩短销售周期，降低销售成本，增加收入，扩展市场，最大化企业投资回报率，从而全面提升企业的盈利能力和竞争力。
1.2 商业范畴
客户价值基于数据仓库中的结算详单，财务部门提供的成本数据，BOSS提供的信用度数据，客户细分专题提供的客户细分群数据和其他数据，计算客户的利润、行为测度、信用度及忠诚度，最后对每个客户合成一个单一的客户价值分值。该分值反映该客户现在的价值和未来的潜在价值。该分值可用于前端展现和后续分析，并可以通过系统和业务数据的接口，传递到业务系统如BOSS和客服系统等，在日常业务运作中发挥作用。
2 价值模型设计
客户价值模型首先分别计算构成价值的各核心元素，包括客户利润、行为测度、信用度值及忠诚度值，然后将其合成最终单一价值分值。
2.1 价值要素设计
2.1.1 利润
客户的利润是客户的收入和成本之差。客户收入取每客户的月应收费。在本文重点计算的是客户的成本。
客户的成本可分为个性化成本和共性成本。
个性化成本：结算成本、赠机成本等。
共性化成本：管理成本、设备折旧成本等。
（1） 个性成本的计算。结算成本从结算详单中计算。赠机成本从财务数据中提取。但主要考虑结算成本。结算成本分为两大类：网间结算成本和网内结算成本。
（2） 共性成本的计算。共性成本的数据由运营公司财务部门提供。共性成本计算可以按全体用户数均摊和按每个用户的通话时长分摊。若全部按全体用户数均摊，则无法体现用户使用量的不同，对使用量少的用户不公平。若全部按每个用户的通话时长分摊，则某些月通话数极少的用户几乎没有分摊到成本，这显然是不合理的。因此，采用两者混合的分摊方法是较为合理的。
2.1.2 行为测度
客户的不同行为，对于运营公司有着不同的未来价值。例如，有些客户的新业务使用较多，属于对运营公司发展有利的行为，可以给予较高的分值。目前客户行为测度主要依赖于客户细分群的结果。
2.1.3 信用度
信用度计算方法是根据用户的连续在网时长、消费、平均停机次数及平均停机时长等方面确定用户的信用度分值，分值范围为0～100。
2.1.4 忠诚度
客户对公司的忠诚度，从市场营销和CRM的角度，可以从5个方面来评估：客户是否经常性反复地购买公司产品或服务；客户是否愿意给企业及产品提供参考，或者经常提出口头建议，能积极地、正面地给企业提供如何提高产品质量、服务水平的建议；客户是否在购买产品/服务时，选择呈多样性，是否更关注并愿意尝试公司所提供的新产品或新服务；客户是否非常乐于向他人推荐公司的产品/服务；客户是否会排斥公司的竞争对手。
上述5个方面并不都能在目前已有的数据中体现。事实上，通过数据评估忠诚度只能是近似的。因此，从目前的数据中所得出的忠诚度分值，只能作为参考，具有较大的不确定性。
2.2 客户价值模型
客户价值模型由客户利润、客户信用度、客户忠诚度、行为测度4个方面组成。客户信用度、客户忠诚度、行为测度3个要素从不同方面对用户进行价值衡量，很难区分其贡献量的大小。因此，在客户价值模型中，它们占有同样的权重。这样，最终的客户价值模型为：
Fvalue = f（客户利润）*70% f（客户忠诚度）*10% f（客户信用度）*10% f（客户行为测度）*10%
其中，由于客户每个月的利润会有一些变化，为了使该变化的影响尽量减小，客户利润采用过去3个月的平均值。因此，客户价值模型只针对在网3个月以上的用户。客户信用度、客户忠诚度、行为测度都考虑了过去几个月的客户行为，因此无需再进行平均操作。
在具体计算过程中，客户信用度、客户忠诚度、行为测度都已经是规范分值，直接乘以权重并相加即可。
这个计算是根据用户利润的分布而确定的，使得分值的分布较为均匀，所以不是线性公式，而是分段线性的。
3 结束语
如果没有建立科学的客户价值评价体系，对于用户为运营商带来的实际价值没有确切的衡量数据，会导致移动公司在业务开展、营销策划等过程中，不能根据客户的真实价值有效地开展有针对性的工作。
目前，运营商普遍采用收入值（ARPU）等作为评价客户价值的指标。这种评估方法的缺点是：它忽略了成本、客户行为的差异性等影响，并且没有考虑客户的信用度及忠诚度等潜在价值，因而并不能真实地反映客户的真正价值。客户行为的差异，如通话行为、客服利用情况等，因为结算成本不同及对网络的占用情况不同，对客户的利润有着重大的影响；而客户的信用度和忠诚度等因素，则对客户的未来价值有着深远的影响。
正确衡量客户对运营公司的真实价值，用客户价值数据评价用户在企业中的重要性，有利于运营公司在此基础上合理开展各种营销活动，对客户进行分层服务和管理，提高客户忠诚度和保有率，缩短销售周期，降低销售成本，增加收入，扩展市场，最大化企业投资回报率，从而全面提升企业的盈利能力和竞争力。