■ 忠誠(chéng)工具 忠誠(chéng)工具顯示了客戶與公司的狀態(tài)。客戶是否擁有一張忠誠(chéng)卡？如果有，是何等級(jí)（在B2C模式下）？依據(jù)該客戶前幾年（在B2B模式下）對(duì)公司的收入貢獻(xiàn)，可以確定該客戶能否得到獎(jiǎng)勵(lì)服務(wù)?？蛻敉ǔＪ褂弥艺\(chéng)度工具來(lái)接受折扣和累積積分，并在以后用積分兌換一份特殊的禮物。發(fā)行忠誠(chéng)卡或者使用其他任何的忠誠(chéng)度工具對(duì)客戶盈利性都會(huì)產(chǎn)生積極的影響?？蛻魧?duì)公司很重要，承認(rèn)這一點(diǎn)，公司就可以弱化客戶終止關(guān)系的傾向，并增加客戶重返公司滿足其他需求的可能性。

■ 營(yíng)銷接觸頻率 指的是在所觀察的兩次購(gòu)買(mǎi)行為期間，公司通過(guò)多種溝通渠道（如電話、廣告直接投遞，以及營(yíng)銷員直接拜訪等）接觸某位客戶的次數(shù)。這一因素與CLV的關(guān)系呈倒U型。過(guò)多或過(guò)少的營(yíng)銷接觸都是無(wú)益的。營(yíng)銷實(shí)踐可以有效地避免公司失去與客戶的聯(lián)系，提醒客戶不要忘記該公司，并提供促銷吸引客戶回歸公司。營(yíng)銷接觸過(guò)少不利于公司與客戶關(guān)系，而且在確定針對(duì)不同客戶該采用何種促銷方式時(shí)，營(yíng)銷接觸也是非常有效的。然而過(guò)猶不及，商家有時(shí)候會(huì)因與客戶接觸得過(guò)于頻繁，導(dǎo)致與客戶的關(guān)系遭到破壞甚至終止。營(yíng)銷接觸過(guò)度會(huì)導(dǎo)致客戶對(duì)以后的促銷或者報(bào)價(jià)置之不理，進(jìn)而斷絕業(yè)務(wù)聯(lián)系。因此，公司應(yīng)當(dāng)優(yōu)化其營(yíng)銷活動(dòng)，實(shí)現(xiàn)CLV最大化。

■ 雙向溝通 指的是在兩次購(gòu)買(mǎi)行為之間，由客戶發(fā)起的接觸次數(shù)與客戶接觸總次數(shù)的比率（包括客戶和公司雙方發(fā)起的接觸）。雙向溝通加強(qiáng)了客戶與公司的聯(lián)系，體現(xiàn)了客戶的參與度，也提升了公司和客戶的相互依存，特別是在B2B模式下尤為有效。在這種模式下，客戶可以發(fā)起與供應(yīng)商的接觸，來(lái)接受他們想要得到的培訓(xùn)并獲得對(duì)新商品的評(píng)價(jià)等。雙向溝通越廣泛深入，盈利性就越強(qiáng)。

正如第1章所述，有幾個(gè)途徑可以引起客戶資產(chǎn)的增加。為了增加客戶的資產(chǎn)，我們可以利用驅(qū)動(dòng)因素，如品牌資產(chǎn)、價(jià)值資產(chǎn)及關(guān)系資產(chǎn)，來(lái)實(shí)施自上而下的方法。通過(guò)最大限度地利用這些驅(qū)動(dòng)因素，公司可以實(shí)現(xiàn)客戶資產(chǎn)的最大化。正如本章所建議的，處理這一問(wèn)題的另一種方法是采取自下而上的方法，這樣，各種CLV驅(qū)動(dòng)因素可以用來(lái)增加CLV，從而使客戶資產(chǎn)最大化。我們這里討論的CLV驅(qū)動(dòng)因素與品牌、價(jià)值及關(guān)系資產(chǎn)等客戶資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)因素是緊密相關(guān)的。例如，一位客戶以往的消費(fèi)水平與品牌資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)因素有關(guān)。往期購(gòu)買(mǎi)行為與公司的價(jià)值資產(chǎn)有關(guān)，而交叉購(gòu)買(mǎi)行為既與價(jià)值資產(chǎn)有關(guān)，又與關(guān)系資產(chǎn)有關(guān)。公司可以根據(jù)自身狀況、所掌握的客戶層資料的水平等，來(lái)選擇使用其中任何一種方法。如果一家公司沒(méi)有掌握關(guān)于其客戶及客戶購(gòu)買(mǎi)行為的大量資料，那么，通過(guò)品牌、價(jià)值、關(guān)系資產(chǎn)使客戶資產(chǎn)最大化，采取自上而下的方法則是比較理想的；如果該公司擁有客戶層資料，便可以采取自下而上的方法，通過(guò)CLV驅(qū)動(dòng)因素使CLV最大化。

零售業(yè)的B2C案例研究

為了研究各種驅(qū)動(dòng)因素的重要性，以及量化它們?cè)贐2C模式下對(duì)CLV的影響，我們研究了向男性和女性銷售服裝、鞋及其他配飾的專門(mén)零售機(jī)構(gòu)。為了進(jìn)行此項(xiàng)研究，我們從該公司的客戶數(shù)據(jù)庫(kù)中提取了30多萬(wàn)個(gè)樣本，并且計(jì)算了它們的個(gè)別CLV值（按照第3章中概括的方法）。正如所料，我們從這些客戶中獲得了廣泛的CLV值分布情況。