在互聯網的發展潮流中，客戶的一切信息變得更易獲得，而這些都是商家可以利用的巨大資源，因而客戶關系管理（CRM）變得異常的重要。優秀的商家在利用CRM系統進行客戶營銷時，其核心運營思路即是關注客戶的生命周期，從戰略層至執行層都需要做到精準高效，使得客戶滿意度及客戶收入貢獻達到更高的水平，同時降低營銷資源的投入。那么如何來實現高效的精準營銷呢？
近期眾多的CRM的分析模式中，RFM模型是被廣泛提到的。RFM模型是衡量客戶價值和客戶創利能力的重要工具和手段。該模型通過一個客戶的近期購買行為、購買的總體頻率以及花了多少錢三項指標來描述該客戶的價值狀況。RFM模型較為動態地展示了一個客戶的全部輪廓，這對個性化的溝通和服務提供了依據，從而為更多的營銷決策提供支持。在RFM模式中，R(Recency)表示客戶最近一次購買的時間有多遠，F(Frequency)表示客戶在最近一段時間內購買的次數，M (Monetary)表示客戶在最近一段時間內購買的金額。一般的分析型CRM著重在對于客戶貢獻度的分析，RFM則強調以客戶的行為來區分客戶。例如，我們對某女裝商家的客戶進行RFM模型構建分析后，得到如下數據：
（表2）
從表1中，我們可以看出該商家的老客戶中有50%的客人在33天內再次購買，有70%的客人在75天內再次購買，有90%的客人在180天內再次購買。從而可以判斷該商家的客人生命周期基本在180天以內（客人非流失狀態）。從表2的數據中，我們又可以看出該商家雖然僅有25%的老客戶，但這群老客戶為商家帶來了一半的銷售收入。因此，該女裝賣家可以圍繞客戶的生命周期開展新老客差異化營銷，在客戶較活躍的階段（活躍期、沉默期）開展客戶情感營銷，在客戶處于即將流失狀態時（沉睡期、流失期）開展折扣營銷刺激。
RFM模型較好地幫助了我們分析客戶的購買行為，但其在不同行業應用過程中也有其局限性，特別是那些客人有固定消費習慣的行業，如食品、日常消耗品等。舉例來說，每位食品消費者有其特定的飲食習慣，日常食用量因人而異，因而其消費周期也不同。如有輕度飲酒者、中度飲酒者、重度飲酒者，這三類人群即會有不同的消費周期。而如果我們使用RFM模型對客人進行生命周期劃分時就會出現問題。購買間隔超過90天的客人未必是一個即將流失的客戶，其更可能是一位輕度飲酒者，而他對商家來說還是一位較活躍的客戶。接下來我們進一步看下購買西湖龍井的消費者購物行為。
（表3）
我們對重復購買西湖龍井茶葉的老客戶消費記錄進行了統計分析（2年數據），按照客戶購買周期劃分了3類消費者，分別是購買間隔小于80天的高頻次消費者、80～200天間隔的中頻次消費者、200～400天間隔的低頻次消費者（以p表示，單位：天），并且計算了第二、三、四次購買的時間間隔（以f表示，單位：天）。從表3的結果看，第2次購買間隔在80天內的客戶，有一半以上的客戶選擇在80天內再次復購，有85%的客戶選擇在240（80×3）天內復購。另人驚奇的是，2次購買間隔在80～200天的客人，卻有41%的比例（最高比例）選擇在80～200天之間再次購買。2次購買間隔在200～400天的客人卻顯著縮短了購買間隔，選擇在400天內再次購買的客人比例達到99.12%。同樣在購買3次～4次的客人數據中，我們發現了相似的規律。
由此我們得到2個結論：第一，客戶有特定的消費規律，購買周期一般比較固定。第二，客戶的生命周期因人而異，按不同的人群周期可長可短。
那么怎樣優化RFM模型才能匹配客戶差異化的生命周期？其實我們可以將購買周期單獨優化，按照行業特點分出幾類不同消費頻次的客戶群體，然后統計分析各群體消費周期的特征，再進行生命周期重組。例如，高頻次的消費者，如果購買周期是在80天內的，下次自然回購更有可能是在160天內。由于單次訂單的購買數量可能翻倍，導致下次購買周期延長，這種因素并不影響客人的生命周期，其只是影響了下次自然回購的周期。而一旦高頻次消費者在3個消費周期內都未回購，那該客人流失的傾向更大，商家就需要更多的折扣活動刺激來鼓勵客人再次消費。
在應用過程中，我們可以采用以下策略來規劃CRM。首先區分新老客戶，針對新客戶依然按照80天、200天、400天這三個時間節點來判斷客戶活躍/流失狀態，在前期多開展品牌宣傳及情感溝通。而有2次購買或2次以上的客戶，我們可以將客戶劃分出三類不同消費頻次的群體，分別開展客戶營銷。對于高頻次及中頻次的消費者更多傾向于培養成忠誠會員。對于處于流失狀態的客群，可根據淘寶的大型活動來安排客戶營銷刺激。
（表4）
比較動態客戶生命周期劃分方法與一般客戶生命周期劃分方法，商家在做營銷活動時能夠更準確地定位到客戶群，同時也避免了過多的騷擾降低了營銷成本。在爭取老客資源的時代，高效利用客戶資源就需要商家更關注客戶特點的挖掘，如此才能更勝一籌。
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本文來源： 淘寶動態顧客生命周期
