客户价值一词大家都不陌生，指的是客户对企业的创利能力，那么应该如何来评估客户价值呢?经常用到的客户价值评估模型有以下三种。
一、RFM模型
RFM模型可以说是最简单、最实用的一种评估客户价值的方法了，它主要有3个基础指标构成：
(1)Recency：最近一次消费时间，指客户上一次购买时间;
(2)Frequency：消费频率，指客户在一定时间段内的消费次数;
(3)Money：消费金额，指客户在一定时间段内累计消费的金额。
这三个指标，体现出用户的活跃度，忠诚度和消费能力，帮助我们按照特定的要求将对客户进行筛选，判断客户价值。
例如，其中M值大，也就是最近一段时间累计消费金额最大的客户是“重要客户”，其余客户则为“一般客户"和”流失客户“，企业在维护这些客户时需要采取不同的针对策略。
二、CLV模型
CLV(CustomerLifetimeValue)模型，也被称为LTV(lifetimevalue)，客户生命周期价值模型，能够有效预测客户未来利润的模型，通常用来衡量一个客户在一段时期内对企业有多大价值。
CLV计算时考虑的是完整的客户生命周期，这就意味着它包含客户获取和客户流失，常用的计算公式是：
这一公式对群体有效，但是对个体精准度较低，因为个体流失率影响因素太多，而群体流失率却是可以统计的。
三、顾客社交价值模型
（1）顾客社交活跃度模型
在现阶段新的商业服务环境下，企业与客户不仅是，推送商品与消费购买的关系，而更多是彼此认知与互动。企业对于单个用户自带的传播属性和影响力也越来越重视。因此评估客户价值不仅仅是看给企业直接带来多少现金利润，还应该考虑该客户对企业传播度与美誉度的价值影响。
（2）顾客影响力模型
这一模型目的是找到有影响力的人群，对于目前的KOL影响力毋庸置疑，如果企业能从自身用户中发觉培养，一定能更好的提高企业和品牌的传播力和影响力。
以上就是小编给大家分享的三种评估客户价值的模型，希望对于小伙伴进行客户商业价值分析时有所帮助。
数据分析咨询请扫描二维码
数据分析师的工作内容涉及多个方面，主要包括数据的收集、整理、分析和可视化，以支持商业决策和问题解决。以下是数据分析师的一 ...
2024-11-21数据分析师必须掌握的技能可以从多个方面进行归纳和总结。以下是数据分析师需要具备的主要技能： 统计学基础：数据分析师需要 ...
2024-11-21数据分析入门的难易程度因人而异，总体来看，入门并不算特别困难，但需要一定的学习和实践积累。 入门难度：数据分析入门相对 ...
2024-11-21数据分析是一项通过收集、整理和解释数据来发现有用信息的过程，它在现代社会中具有广泛的应用和重要性。数据分析能够帮助人们更 ...
2024-11-21数据分析行业正在迅速发展，随着技术的不断进步和数据量的爆炸式增长，企业对数据分析人才的需求也与日俱增。本文将探讨数据分析 ...
2024-11-21数据分析的常用方法包括多种技术，每种方法都有其特定的应用场景和优势。以下是几种常见的数据分析方法： 对比分析法：通过比 ...
2024-11-21企业数字化转型是指企业利用数字技术对其业务进行改造和升级，以实现提高效率、降低成本、创新业务模式等目标的过程。这一过程不 ...
2024-11-21数据分析作为一个备受追捧的职业领域，吸引着越来越多的女性加入其中。对于女生而言，在选择成为一名数据分析师时，行业选择至关 ...
2024-11-21大数据技术专业主要学习计算机科学、数学、统计学和信息技术等领域的基础理论和技能，旨在培养具备大数据处理、分析和应用能力的 ...
2024-11-21《Python数据分析极简入门》 第2节 3 Pandas数据查看 这里我们创建一个DataFrame命名为df： importnumpyasnpi ...
2024-11-21越老越吃香的行业主要集中在需要长时间经验积累和专业知识的领域。这些行业通常知识更新换代较慢，因此随着年龄的增长，从业者能 ...
2024-11-20数据导入 使用pandas库的read_csv()函数读取CSV文件或使用read_excel()函数读取Excel文件。 支持处理不同格式数据，可指定分隔 ...
2024-11-20大数据与会计专业是一门结合了大数据分析技术和会计财务理论知识的新型复合型学科，旨在培养能够适应现代会计业务新特征的高层次 ...
2024-11-20要成为一名数据分析师，需要掌握一系列硬技能和软技能。以下是成为数据分析师所需的关键技能： 统计学基础 理解基本的统计概念 ...
2024-11-20是的，Python可以用于数据分析。Python在数据分析领域非常流行，因为它拥有丰富的库和工具，能够高效地处理从数据清洗到可视化的 ...
2024-11-20在这个数据驱动的时代，数据分析师的角色变得愈发不可或缺。他们承担着帮助企业从数据中提取有价值信息的责任，而这些信息可以大 ...
2024-11-20数据分析作为现代信息时代的支柱之一，已经成为各行业不可或缺的工具。无论是在商业、科研还是日常决策中，数据分析都扮演着至关 ...
2024-11-20数字化转型已成为当今商业世界的热点话题。它不仅代表着技术的提升，还涉及企业业务流程、组织结构和文化的深层次变革。理解数字 ...
2024-11-20在现代社会的快速变迁中，选择一个具有长期增长潜力的行业显得至关重要。了解未来发展前景好的行业不仅能帮助我们进行职业选择， ...
2024-11-20统计学专业的就业方向和前景非常广泛且充满机遇。随着大数据、人工智能等技术的快速发展，统计学的重要性进一步凸显，相关人才的 ...
2024-11-20
