當新客獲取成本不斷拉高，如果這時連舊客都留不住，那就注定了這將是一場賠本生意。而這也是為什么今天 CRM（顧客關系管理） 愈來愈受到重視的原因。只是，我們或許都應該再問自己一個問題：「我的CRM做對了嗎？」

顧客分群不等于「顧客經營」

說到CRM，很多人腦中第一個浮現的可能會是喬治．卡利南（George Cullinan）在1961年提出的RFM（Recency，Frequency，Monetary）模型。這指的是運用數據庫分析中：Recency（最近一次消費）、Frequency（消費頻率）、與Monetary（消費金額） 這三項指標工具，做消費者分群。
RFM顧客分群定義表
 
包括過去的我自己在內，相信很多人會認為，只要做好RFM客戶分群，每個月定期做成效追蹤，或者以此為基礎，進一步設計出，如銀卡、金卡、鉆石卡的忠誠會員機制，就等于做了CRM。但這樣的分級方式其實很粗淺，最多只能說是會員經營成果追蹤，而沒有真正完成CRM旅程。
與網紅合作不只是業配，延續網紅變現力的整合規劃是關鍵！
其實不難想象，同樣是鉆石卡會員，未必每個人都會想要收到行李箱作為贈品；或是同被歸類在銀卡會員，也未必人人都對200元折價券感興趣。
實際上，同一分群的人，可能會有截然不同的偏好和需求。
 

一對一溝通，小族群也可以創造大生意

所以在RFM分群之后，還是得更進一步利用科技工具，在每一分群當中的個人基本資料和消費紀錄之外，加入如瀏覽歷程、點擊和購買行為等數據信息，然后在不同的接觸點，如EDM，或是App訊息推播等，提供真正符合個人化需求的信息和誘因，進而達到有效的一對一溝通。 到了這一步，才能說是真正做到完整的CRM經營。
以今年的雙十連假為例，我們找出了一群在連假期間有意在臺灣旅游的消費者，并推送了三個商品訊息，就收到很不錯的成效。這也說明了，即便只是一小群人，如果溝通的訊息夠精準，還是有機會創造出大的生意機會點。
不過這里也特別值得一提的是，過往我們和消費者之間，大多是基于「Rule-based」的溝通，也就是事先設定好游戲規則，當條件滿足時，就做出相對應的反應。如消費者在點擊某樣商品達一定次數后，就主動推送促銷訊息；或是當消費者已經完成下單，在旅程出發前，再推送關聯性商品等等。然而這些預設的溝通邏輯，很多時候可能是錯的。
如我們就曾經將同一則「花蓮地區新的行程商品和促銷活動」推播訊息發送給兩群人，其中一群是上個月曾看過花蓮商品，但最終沒有購買的；另一群則是過去一個月從來沒有搜尋過花蓮商品的人。最終得到的結果出乎意料，沒看過花蓮商品的那群人，推播訊息轉化訂單的效果，竟是有看過花蓮商品那群人的三倍之多。
因此長期來說，相對于用人的經驗值去寫下預設規則，導入機器學習，由「人工智能」進行判讀，可能會是更精準且有效率的作法。

反守為攻，CRM價值比你想象多更多

而當累積的客戶數據量達到一定規模后，這時其實還可以考慮再多做一步，
去深化CRM的價值，也提高顧客的LTV（生命周期價值），那就是「反向開發商品」。

最初，我們是從消費者的瀏覽、點擊、購買等行為數據，去展開顧客經營。然而經過不斷地累積，每一個細分客群可能會因為消費者基數和數據量的增長開始壯大，如親子客、哈日族等特色，會漸漸被突顯出來。那么這時就該「反向思考」：
既有商品庫是否足夠滿足這群人的未來需求？
畢竟，如果相關商品量不夠豐沛，那么即使在過去成功抓住了這群消費者的胃口，未來也可能很難長久經營下去。
反之，藉此更有效率的充實商品庫，在提高LTV的同時，還有從中長出第二成長曲線的可能。
做CRM，不應該只是為了向老板交差，更不僅僅只是守住基本流量。如果能夠做對、做好，CRM也可以是成長路上的最佳伙伴。


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