客户分级统计表
客户分级管理
9
85
7
53
3
21
处 方 程 度
目前 处方 行为
其他 3
次选
首选
2
1
医院级别：按照公司系统中的分级 处方行为：指与所有同类药物相比
A 级客户：7—9 分 B 级客户：3—6 分 C 级客户：1—2 分
9
.
9
狙击手表客户分级指南
ABC分级重点看处方潜力，简单判断是依据处方适应症病人量有多少 而病人量往往与医师身份成对应关系，多数情况下： A级客户指：
置有移动吗？ 每月我的拜访总次数是多少？主要是针对哪些客户的拜访？
最关键的客户的拜访频率如何？ 我把主要资源投入给哪些客户？效果如何？
吾三省吾身……
32
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32
怀有成功的愿望 有目的的探询和倾听 创建拜访的连续性 团队协作 拜访中直接导向行动 调整信息 关注关系
33
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一级医院除了院长、个别特殊有价值医师
10
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讨论
必存
北京宣武医院神经内科病房一位带组医生，颇有个性，很难接触 情况一：医院代表还没有接触过该医生
情况二：医院代表已连续两个月密集拜访，但仍无效果，未用药 情况三：拜访第4个月，必存720支，竞品900支，该客户是哪类？ 北京某三甲医院，神外主任医师，每周1天门诊，管组有18张病床 杭州老干部疗养院老干科主任，接触1个月后必存处方已900支/月 大医院非主推科室，有位专家用的很多，与主推科室主任用量相当
A1
竞争对手：左手握右手，没感觉了
B B3
B2
客户对我们的价值：未来
C C3
C2
长线投资，长线经营
客户象股票：需维护，但不3要投大钱2
《客户关系管理实训》——模块二 客户信息管理
价格口合理口偏高口偏低口削价业务金额每年，旺季月，月销量，淡季，月销量组织口股份有限公司口有限公司口合伙店铺口独资员工人数职员人，工员，合计同业地位口领导者口具影响口一级口二级口三级付款方式态度付款期方式手续与本公司往来年度主要采购产金额旺季每月淡季每月客户负责人审核调查人三、相关知识如何建立客户来源中心1、建立客户来源中心的条件（1）容易接近（2）人缘广、乐于助人（3）认同你（4）认同产品的意义与功用2、如何建立客户来源中心（1）与客户建立起长期的信任关系及“互惠互利”的双赢关系（2）帮助其建立保险理念（3)及时向其表示感谢与反馈3、目标市场定义：具有同质的共同特征，以其行业、地域、收入、喜好等诸多因素而形成的特定的群体或集合。
4、目标市场的分类可以按照年龄、性别、文化程度、职业、收入、区域等分类。
5、目标市场的选择拥有大量同质客户地域较集中市场和自身有好的切合点投入与产出的比例恰当6、目标市场开拓技巧有计划、有步骤地进行认真搜集并分析目标市场信息、资料，建立客户档案精心准备展业工具寻找影响力中心建立客户资料库完备的客户资料库是公司的宝贵财富，它不仅在保持客户关系方面有重要作用，而且对公司各个部门及最高决策层的决策都具有重要意义。
这也正是客户资料库日益受到重视的原因。
客户资料库的内容取决于多种因素，包括客户服务的对象、目的与公司决策需要，以及公司获取客户信息的能力和资料库整理成本等等。
客户资料库就应该包括各类客户的信息资料，即使是已经中断交易的客户也不应放弃。
客户资料库一般应包括客户原始记录、统计分析资料，公司投入记录3个方面的内容。
（1）客户原始记录：即有关客户的基础性资料，它往往也是公司获得的第一手资料，具体包括个人和组织资料、交易关系记录等。
（2）统计分析资料：主要是通过客户调查分析或向信息咨询业购买的第二手资料，包括客户对公司的态度和评价、履行合同的情况与存在的问题、摩擦、信用情况、与其他竞争者的交易情况、需求特征和潜力等。
第七节客户价值与客户分级
• 顾客分组 • 从第三个步骤中，企业可以看出如何在顾客终生价值中赢得最大 的利润，随后企业可以根据这些数据将顾客分成具有不同特征、 不同行为模式和不同需求的组。比如说企业可以用聚类分析法将 顾客分成苛刻的顾客、犹豫不决的顾客、节俭的顾客和久经世故 的顾客，根据每个组制定相应的措施。 • 开发相应的营销战略 • 衡量“顾客终生价值”的目的不仅仅是确定目标市场和认知消费 者，而是要设计出能吸引他们的交叉销售方法（Cros sSelling）、向上销售方法(Up-Selling)、附带销售方法（Addon Selling）、多渠道营销（Multi-Channel Marketing）和其 他手段。这些手段都能够帮助企业运用RFM模式来提高客户的价 值，尽可能地将客户的潜力开发出来。
为什么要把客户进行分级
• 因为客户的价值不一样 • 所以 • 需要对不同价值的客户投入不一样的资源、营销策略 • 才可能 • 实现重点突破、全面开花
为什么要把客户进行分级
我们来看一组数据 23%的成年男性消费81%的啤酒 16%的家庭消费了62%的蛋糕 17%的家庭购买了79%即溶咖啡
帕累托：关键的少数与次要的多数（二八定律） 80/20/30法则 客户有大小贡献有差 随型客 户
（3）理 性客户
1.4 客户的分类：客户提供的价值能力划分
将客户划分为灯塔型客户、跟随型客户、理性客户和逐利客户。
客户类型 灯塔型客户 特征 积极参与 对新事物敏感 对价格不敏感 感性消费者 对企业价值 传播、参与 鼓动他人购买 销量 举例 小米MIUI系统 企业策略 支持鼓励引导 产品导入期重点客户 做好品牌 满足心理或情感需求
客户价值的测量、评价方法3-4
• 拟合法 • 基于客户利润曲线变化规律 • 观察历史利润曲线，寻找相同，预测变化模式，预测终身利润
客户回访记录表
三、客户分级流程
（一）客户分级标准表
客户姓名
客户编号
客户类型
联系方式
项目
分值
评分数据来源
评分标准
得分
对公司利润 贡献率
统计一季度客户的销售订单量及其购买产
30 品的利润率，然后计算客户创造的利润
第 5 章 附则 第 11 条 本规定由售后服务部制定并负责执行。
二、客户市场调查流程
客户调查计划表
调查目标
调查时间
调查对象
重点客户 其他客户
调查内容与 调查项目说明
1． 2． 调查内容 3．
调查项目 说明
调查实施进度 安排
调查方法
调查人员 安排
调查费用预算 备注
领导签字
签字：
日期：____年____月____日
回访中遇到的问题
备注/说明
领导审核意见
日期： 年 月 日 回访对象 回访结果
日期： 年 月 日 回访对象 回访结果
客户回访管理制度
第 1 条 目的
为了规范客户回访工作，了解客户重要需求和建议，提高客户服务水平和客户的满意度，提升对各个
区域的市场需求及督促客户的产品流动特制定本制度。
第 2 条 客户回访形式
店铺类型：加盟/直营/联营
填写日期：
经营区域
姓名 店 主 联系电话 基 身份证号码 本 资 身份证地址 料
曾经营品牌有
性别 店铺电话
开业日期
年龄
QQ 其它工作
从事服装行业年限
店铺地址
店铺面积
客户区分
他们不但有很高的当前价值，而且具有巨大的增值潜力，其 业务总量在不断增大，未来在增量销售、交叉销售等方面 仍有潜力可挖。
主要客户
主要客户是客户金字塔中次高层的客户，是除高端 客户意外给企业带来最大价值的前20%的客户，一 般占总数的19%。
潮、注重生活品质
房屋价值：社会标签、个性 、彰显品味、聚
会场所
房屋需求：户型好、接近娱乐场所
望子成龙（31%）
人群特征：收入水平一般、以孩子为生活核心 生活形态：一般进行一些对孩子的成长有利的
运动，比如打乒乓球，网球，踢足球等，而牺 牲了成人的业余活动和兴趣爱好，有强烈的家 庭观念
房屋价值：对房屋有心理依赖，房屋能够为孩
第 四 章
区 分 客 户
案例 汇丰银行的客户区分
1亿1千万顾客 账户使用频率 产品和服务 产品推荐 现金流与收益
汇丰利用“客户金字塔”模式将个人客户和公司商务客
户分为六部分。
作为世界最大的银行和金融服务组织之一，汇丰银行在
客户关系管理方面进行了非常细致的工作。
作为世界最重视以客户为中心的银行，汇丰银行努力
关键客户（大客户）
高端客户客户和主要客户构成了企业的关键 客户，他们是企业的核心客户，一般占企业 客户总数的20%，企业80%的利润靠他们贡献， 是企业的重点保护对象。
普通客户
普通客户是客户金字塔中处在第三层的客户，是 除高端客户与主要客户之外的为企业创造最大 价值的前50%的客户，一般占客户总数的30%。
子提供健康成长地方，也在物质和精神上给他 们一种安定的感觉。
房屋需求：小区文化氛围浓、房屋通风和采光
基础电信企业数据分类、分级示例、标识方法
附录A（资料性附录）基础电信企业数据分类示例根据基础电信企业业务运营管理和数据安全管理特点，将企业数据分为用户相关数据和企业自身相关数据两大类，表A.1和A.2分别给出了这两大类数据的详细分类示例。
表A.1 用户相关数据分类示例表表A.2 企业自身相关数据分类示例表附录B（资料性附录）基础电信企业数据分级示例按照数据对象的重要敏感程度，将基础电信企业网络数据资源分为四个安全级别，各个安全级别包含的数据子类示例如表B.1所示。
表B.1 数据分级示例表附录 C（资料性附录）基础电信企业数据分类分级标识方法自动化数据分类分级标识过程可以通过如下五个环节。
C.1 制定企业数据分类分级策略企业通过参考数据分类分级相关的国家、行业标准以及企业自身的管理制度制定符合企业自身数据特点和数据安全管理要求的数据分类分级保护策略，制定出数据分类目录。
C.2 定义数据模型根据企业数据分类分级的策略，针对不同类型、不同级别的数据的特点，定义数据模型。
数据模型可以通过如下几种方式定义：a)关键字、正则表达式等形式，以实现邮箱、身份证号、银行账号、电话号码等明显特征数据。
b)数据指纹技术，以实现对批量数据的指纹索引化处理。
c)机器学习算法，以实现对大批量数据的训练后的建模分析，此种数据模型定义方式需要提供批量的敏感数据样本数据供建模分析。
C.3 分类分级策略与数据模型关联参考企业数据分类分级保护策略将数据模型划归至不同的数据类别与数据级别，即将数据与数据分类、数据分级策略建立关联，以支持后续的数据自动化分类分级。
C.4 利用工具对目标数据资源自动化识别结构化数据和非结构化数据的自动化识别方式如下：a)结构化数据识别：1)利用可控权限账号，接入数据库，通过查询指令结合数据安全模型，进行结构化数据自动化静态识别。
2)识别数据库协议并解析流量数据，通过数据安全模型结合特征分析和机器学习，进行结构化自动化数据动态识别。
3)梳理业务流，特征分析和机器学习分析业务会话，进行结构化自动化数据动态识别。
客户回访记录表
客户回访记录表Customer Service Management System I。
Customer Follow-up Process1.Customer Follow-up PlanDate: ____/____/____Customer Follow-up XXX:Follow-up Method:Planned Follow-up Date:Purpose of Follow-up:Follow-up Cost Budget:Company XXX:Date:Note: This form should be panied by the "Customer n Form." Follow-XXX:1.Phone2.Email3.Face-to-face4.OtherPlanned Follow-up Object and Method:2.Customer Follow-up Record FormNumber:Date: ____/____/____Customer Name:Service n:Product n:Date of Visit:Visit Record:Customer Signature:Date:Follow-up XXX:Excellent。
Good。
Fair。
Poor。
Very Poor Visit Problems。
XXX:Supervisor Approval Signature:Approval Date:Countermeasures and ns。
Key Points of Follow-up: 3.Telephone Follow-up Record FormNumber:Customer Name:Contact Phone Number:Follow-up Time:Purpose of Follow-up:Follow-up Content:Follow-up Results:4.Customer Follow-up Report Form Number:Date: ____/____/____Follow-up Time:Purpose of Follow-up:Main Content of Follow-up: Customer n of the Product:XXX:Customer n of the Service:XXX Service:XXX Service: Problems XXX-up: XXX:XXX:Follow-up XXX: Follow-up Method: Follow-up Object: Follow-up Results: Follow-up XXX: Follow-up Method:Follow-up Object:Follow-up Results:Customer Follow-up Management SystemArticle 1 PurposeIn order to standardize customer follow-up work。
浅谈数字化转型下的客户分级服务方案实施
运营与应用DOI:10.3969/j.issn.1006-6403.2023.03.003浅谈数字化转型下的客户分级服务方案实施［李芳 陈震原 肖军 陈茂强］客户分级服务是一种企业经营的终极目标，也是企业开展数字化转型的根本落脚点和难点所在。
探讨利用人工智能、大数据等技术实现企业将有限的服务资源优先投入到高价值客户身上的实施方案和路径，通过客户精准画像、内部关键服务资源分层化管理，以及场景化的一户一案服务感知优化模型，从而实现客户与服务资源的精准匹配，使“以客户为中心”的服务理念真正落实到实处。
李芳中国电信广州分公司客户服务部副总经理，马晓亮劳模和创新工作室成员，暨南大学工商管理硕士，高级工程师。
有丰富的外包呼叫中心项目营销和服务经验，目前主要负责广州电信要客和星级客户的服务运营管理工作。
陈震原广东工业大学MBA、高级工程师，中国电信股份有限公司广州分公司客户服务部副总经理，广州服务贸易与服务外包协会优秀专家、呼叫中心专委会主任，《打造高绩效呼叫中心》第一作者。
肖军重庆邮电学院，硕士，高级工程师，项目管理师，现任中数通信息有限公司业务总监，目前主要从事基于大数据和AI的客服领域数字化改造工作。
陈茂强香港公开大学，硕士，高级大数据分析师，现任广州云趣科技有限公司联合创始人，目前主要从事AI及大数据技术赋能政务企业数智化转型领域。
关键词：数字化转型客户分级服务方案摘要1 引言中国电信股份有限公司广州分公司拥有560万的家庭客户和733万移动客户，其中高价值的客户收入占整个分公司收入的三分之一。
日趋激烈的市场竞争让越来越多的企业把“以客户为中心”作为自己的口号，在研发、设计、市场、销售、服务等各个环节，越来越强调了解客户需求、满足客户需要。
然而，企业的人力、物力资源总是有限的，尤其是对通信企业，服务本身就是企业的最重要资源，通过市场的有效配置，资本、资源最终会流向能充分发挥资本、资源效能的环节。
目前获得广泛认同的观点是，为所运营与应用浅谈数字化转型下的客户分级服务方案实施有客户提供完全一致的服务是不必要的，甚至是相对不公的。