工作中，很多時候都是要在資源有限的情況下，去最大化的撬動效益。挖掘創造最大價值的用戶，給用戶分類針對性營銷等，就是一種典型的應用。
本文將來談談常用的幾個衡量客戶價值的數據分析模型，以及它們的應用場景。這在用戶運營、市場營銷、客戶管理等領域常常會用到。
一、使用帕累託模型判斷哪些是我們最重要的客戶
帕累託原則，又稱二八原則，是關於效率與分配的判斷方法。帕累託法則是指在任何大系統中，約80%的結果是由該系統中約20%的變量產生的。應用在企業中，就是80%的利潤來自於20%的項目或重要客戶。
模型的解釋：
當一個企業80%利潤來自於20%的客戶總數時，這個企業客戶群體是健康且趨於穩固的。
當一個企業80%利潤來自大於20%的客戶總數時，企業需要增加大客戶的數量。
當一個企業80%利潤來自小於20%的客戶群時，企業的基礎客戶群需要拓展與增加。
模型的實際使用：
如下圖某商場品牌商的銷售額。一共10家客戶，5家客戶（50%）提供了80%的銷售額，這就說明需要增加大品牌客戶數量。
（這個例子客戶數量較少，不是非常恰當，大家理解意思即可）
帶來大量銷售額的客戶必須認真對待和維護，如果客戶數量大，尤其需要列出重點客戶重點跟進，把有限的精力放在創造利潤大的客戶上。
二、使用四象限法判斷哪些是我們最大的客戶
四象限最初是一個時間管理模型，按照緊急、不緊急、重要、不重要排列組合分成四個象限，以此便於對時間進行有效的管理。
模型解釋：運用在客戶分析中，也就是利用銷售額和利潤這兩個重要指標分為四個象限，對我們的客戶進行分組。
具體措施如下：
銷售額高和利潤都高的客戶：重點對待銷售額高但是利潤少的客戶：一般保持銷售額低但是利潤高的客戶：重點發展銷售額和利潤雙低的客戶：需要查明原因模型的實際使用：
如圖所示，每個銷售大區與每個銷售年份下的客戶分布。
通過篩選數據，我們得到我們想要的客戶信息。
三、使用RFM模型判斷客戶價值
RFM分析是客戶關係分析中一種簡單實用客戶分析方法，他將最近一次消費、消費頻率、消費金額這三個要素構成了數據分析最好的指標，衡量客戶價值和客戶創利能力。RFM分析也就是通過這個三個指標對客戶進行觀察和分類，針對不同的特徵的客戶進行相應的營銷策略。
R——最後交易距離當前天數（Recency）
F——累計交易次數（Frequency）
M——累計交易金額（Monetary）
在這三個制約條件下，我們把M值大，也就是貢獻金額最大的客戶作為「重要客戶」，其餘則為「一般客戶"和」流失客戶「。基於此，我們產生了8種不同的客戶類型。
模型的解釋：
模型的實際應用：
RFM模型主要按照特定的要求將客戶篩選出來。
以下是我建立的一個客戶篩選可視化模板，可以整體看看客戶的情況。
最後，以上模型也可應用在別的業務場景下。比如帕累託模型衍生出的ABC分類法，可用於產品分析。比如將70%，20%，10%的銷售額比重把產品分為ABC三類，然後把重點的管理資源放在A，把較少的資源分配給C或者砍掉部分C商品，以達到資源管理的最優狀態。
所以，模型的學習關鍵在於理解原理，以後各項分析都融匯貫通。
PS：以上分析均由FineBI製作
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