然而，目前预测顾客终生价值的模型和准确性仍然是营销研究的一个难题，虽然很多商学院的专家提供了各种详细复杂的方法，预测的模型越来越复杂，需要考虑的变量越来越多，但是还没有一种方法能称得上非常客观、精确。而如何利用顾客终生价值进行交叉销售和向上销售也成为了营销界近年来的一个热点。

　　最近，沃顿商学院的Fader教授在其和同事合作的研究中指出，将顾客终生价值模型过于复杂化也是一种不正常的趋势，对企业并没有什么好处。尝试用消费者购买的时间(Recency)和购买频率(Frequ-ency)这样的简单易得的数据来作为预测标准，有时候反而能够得到较为准确的预测结果。

　　相关链接：RFM模式

　　RFM是客户关系管理的一种分析模式。在RFM模式中，R(Recency)表示客户最近一次购买的时间有多远，F(Frequency)表示客户在最近一段时间内购买的次数，M(Monetary)表示客户在最近一段时间内购买的金额。一般的分析型CRM着重在对于客户贡献度的分析，RFM则强调以客户的行为来区分客户。

　　RFM非常适用于生产多种商品的企业，而且这些商品单价相对不高，如消费品、化妆品、小家电等；它也适合在一个企业内只有少数耐用品，但是该商品中有一部分属于消耗品，如复印机、打印机等；RFM对于加油站、旅行保险、运输、快递、快餐店、KTV等也很适合。

　　RFM可以用来提高客户的交易次数。DM常常一次寄发成千上万封邮购清单，其实这是很浪费钱的。根据统计，如果将所有R的客户分为五级，最好的第五级回函率是第四级的三倍，因为这些客户刚完成交易不久，所以会更注意同一公司的产品信息。如果用M来把客户分为五级，最好与次好的平均回复率，几乎没有显著差异。

　　有些人会用客户绝对贡献金额来分析客户是否流失，但是绝对金额有时会曲解客户行为。因为对不同产品的促销会有不同的折扣。企业用R、F的变化，可以推测客户消费的异动状况，根据客户流失的可能性，列出客户，再从M(消费金额)的角度来分析，就可以把重点放在贡献度高且流失机会也高的客户上，重点拜访或联系，以最有效的方式挽回更多的商机。

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