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工作中，很多时候都是要在资源有限的情况下，去最大化的撬动效益。挖掘创造最大价值的用户，给用户分类针对性营销等，就是一种典型的应用。
本文将来谈谈常用的几个衡量客户价值的数据分析模型，以及它们的应用场景。这在用户运营、市场营销、客户管理等领域常常会用到。
01
使用帕累托模型判断重要客户
帕累托原则，又称二八原则，是关于效率与分配的判断方法。帕累托法则是指在任何大系统中，约80%的结果是由该系统中约20%的变量产生的。应用在企业中，就是80%的利润来自于20%的项目或重要客户。
模型的解释：
当一个企业80%利润来自于20%的客户总数时，这个企业客户群体是健康且趋于稳固的。
当一个企业80%利润来自大于20%的客户总数时，企业需要增加大客户的数量。当一个企业80%利润来自小于20%的客户群时，企业的基础客户群需要拓展与增加。模型的实际使用：
如下图某商场品牌商的销售额。一共10家客户，5家客户（50%）提供了80%的销售额，这就说明需要增加大品牌客户数量。
（这个例子客户数量较少，不是非常恰当，大家理解意思即可）
带来大量销售额的客户必须认真对待和维护，如果客户数量大，尤其需要列出重点客户重点跟进，把有限的精力放在创造利润大的客户上。
02
使用四象限法判断最大客户
四象限最初是一个时间管理模型，按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限，以此便于对时间进行有效的管理。
模型解释：运用在客户分析中，也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限，对我们的客户进行分组。
具体措施如下：
销售额高和利润都高的客户：重点对待销售额高但是利润少的客户：一般保持销售额低但是利润高的客户：重点发展
销售额和利润双低的客户：需要查明原因模型的实际使用：
如图所示，每个销售大区与每个销售年份下的客户分布。
通过筛选数据，我们得到我们想要的客户信息。
03
使用RFM模型判断客户价值
RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法，他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标，衡量客户价值和客户创利能力。RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。
R——最后交易距离当前天数（Recency）F——累计交易次数（Frequency）M——累计交易金额（Monetary）在这三个制约条件下，我们把M值大，也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”，其余则为“一般客户"和”流失客户“。基于此，我们产生了8种不同的客户类型。
模型的解释：
模型的实际使用：
RFM模型主要按照特定的要求将客户筛选出来。
以下是我建立的一个客户筛选可视化模板，可以整体看看客户的情况。
最后，以上模型也可应用在别的业务场景下。比如帕累托模型衍生出的ABC分类法，可用于产品分析。比如将70%，20%，10%的销售额比重把产品分为ABC三类，然后把重点的管理资源放在A，把较少的资源分配给C或者砍掉部分C商品，以达到资源管理的最优状态。
所以，模型的学习关键在于理解原理，以后各项分析都融汇贯通。