这个用户忠诚度模型,看似挺高大上,但是经不起仔细推销,本文作者挑出这个公式错在哪儿,以及分享自己的用户忠诚度计算方法。

前段时间流行的某个运营地图中,我发现一个有趣的公式:

实名挑错某顾客忠诚度模型:L=Σ S/(S+1)

仔细一看挺高大上的,但是经不起推敲。

一、数学公式上表达错误

公式中,t代表时间窗口

如:t=1代表距今第1个月的消费次数,t=2代表距今第2个月的消费次数。

公式中,s代表消费次数

如:s=1代表消费1次,s=2代表消费2次。

首先,数学中1个变量只能用1个字母代替,那么消费次数到底是t,还是s?

其次,Σ的意思是求和,比如下图:

实名挑错某顾客忠诚度模型:L=Σ S/(S+1)

其中n是上界,i是下界,k是公式。

即k从i开始取数,一直取到n,然后将得数全部加起来。

应用例子:

实名挑错某顾客忠诚度模型:L=Σ S/(S+1)

可以看到此案例中下界中有t,后面公式中也出现了t。

所以这个用户忠诚度模型中,t在公式中的哪呢?

鉴于公式中只有s,从数学上说,这里的t应该是s才对。

二、案例纠错

数学公式应该是普适性的,再不济也会加上限制条件,但是这个公式能轻而易举地找到漏洞。

情况1:

A顾客距今第1月消费次数1,距今第2月消费次数2,距今第3月消费次数3

根据公式可以得出A顾客忠诚度为:1/2+2/3+3/4=1.92

情况2:

B顾客距今第1月消费次数3,距今第2月消费次数2,距今第3月消费次数1

根据公式可以得出B顾客忠诚度为:3/4+2/3+1/2=1.92

所以A顾客和B顾客忠诚度一样咯?

A顾客消费逐渐递减;B顾客消费逐渐递增。

做CRM的应该都知道B顾客忠诚度在持续上升,且现在最高;A顾客忠诚度在逐渐下降,且现在最低。

综上,该公式有2个明显的错误,其中第2个错误还导致整个公式的无法成立。

三、我的忠诚度计算方法

不过求和公式Σ也启发了我,我也鼓捣出一个用户忠诚度计算方法。不敢说模型,放上来随便看看。

实名挑错某顾客忠诚度模型:L=Σ S/(S+1)

1.加权

加权中根据最近第N月赋予不同权重的值。

最近第1月离当下最近,所以赋值最高;最近第12月离当下最远,所以赋值最低。

我采用1年的计算方式,当然如果你的顾客生命周期达到2年,也可以从24开始赋值,一直从最近1月赋值到最近第24月。

然后将12+11+……+1=78,作为赋值总和。

加权赋值率中,15.38%=12/78,14.1%=11/78

实名挑错某顾客忠诚度模型:L=Σ S/(S+1)

2.忠诚度

顾客距今N月的购买次数,乘以对应月份的加权赋值率,得到当月的忠诚度。

然后将1年内所有月份的忠诚度相加,就可以得出该顾客的忠诚度总数了。

实名挑错某顾客忠诚度模型:L=Σ S/(S+1)

3.实际例子

我们看看2个对比:

顾客A最近购买的多,总共购买了14次;顾客D过去购买的多,总共购买了35次。

但是根据加权得出的总数,顾客A忠诚度>顾客B忠诚度,因为顾客D最近的忠诚度太低了。

实名挑错某顾客忠诚度模型:L=Σ S/(S+1)

以上就是我做的简单忠诚度评估方法。

忠诚度=∑第N月购买次数*对应最近第N月加权赋值

实名挑错某顾客忠诚度模型:L=Σ S/(S+1)

有其他更好的方法,欢迎探讨交流。

 

作者:玉衡,微信公众号:回了CRM

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