然而重視客戶、重視客戶關系管理也并不是采取一刀切的方法，不加區(qū)別的對待每一個客戶。首先，客戶的需求不同，需要不同的手段與服務來滿足個性化的需求；另一方面，每個客戶能夠為企業(yè)帶來的回報不同，在服務和銷售過程中的投入也應該有所差別�？梢哉f客戶并非"生來平等"，每位客戶所能貢獻的終身價值以及獲得這些價值所需花費的成本并不相同，對所有客戶提供非常高質量的服務在經濟上并不合算，尤其當你并不清楚每個客戶個體的價值。從企業(yè)的角度理解單個客戶的利潤，終身價值的概念（或稱為長期價值）以及這些信息如何利用在保持與獲取客戶的管理策略中。如果你不了解誰是你的當前和潛在客戶，你將如何識別該挽留誰，哪些客戶是你所希望獲得的呢？面對著這樣的問題，賽迪呼叫通過多年基于呼叫中心的客戶關系管理的服務經驗，我們認為希望通過客戶關系管理實現客戶價值升級的企業(yè)可以期望通過如下的方式提升客戶價值：
a.數據挖掘
　　我們說到的數據倉庫不是可以買到的現成產品，是一種解決問題的方案。數據倉庫以傳統的數據庫技術作為存儲數據和管理資源的基本手段，以統計分析技術作為分析數據和提取信息的有效方法。企業(yè)通過數據挖掘技術對所服務的客戶作利潤貢獻度的分析，將有助于了解服務客戶的成本及客戶利潤貢獻度的關系，而對不同的客戶提出不同的服務策略，從而避免盲目推銷，是企業(yè)的營銷活動更有效、更具針對性。
　　很多企業(yè)都在利用數據挖掘技術幫助管理客戶生命周期的各個階段，包括爭取新的客戶、在已有客戶的身上賺更多的錢、和保持住好的客戶。如果能夠確定好的客戶的特點，那么就能提供為客戶提供針對性的服務。比如，已經發(fā)現了購買某一商品的客戶的特征，那么就可以向那些具有這些特征但還沒有購買此商品的客戶推銷這個商品；找到流失的客戶的特征就可以，在那些具有相似特征的客戶還未流失之前進行針對性的彌補，因為保留一個客戶要比爭取一個客戶便宜的多。
b. RFM法則
　　在進行深層電話營銷或是點對點的精確客服之前，要求我們在營銷或服務活動開展之前通過一定的統計學模型對數據庫中的資源進行分析整理，力求最為細致地描繪出潛在用戶特征，使電話營銷事半功倍，RFM法則就是經常會被用到的模型之一。例如在某次快速消費品的電話營銷過程中，企業(yè)可以根據客戶最近一次消費（R）、消費頻率（F）、消費金額（M）等指標對數據庫當中的客戶資源進行分類，并在這些類別中分別選取相應比例的數據量進行電話營銷的試推廣。通過對試推廣結果的分析，圈定出能夠為企業(yè)貢獻更多價值的潛在用戶的類別，并在大面積的電話營銷中優(yōu)先使用此類數據或投入更大的人力、物力。
　　通過呼叫中心，針對數據挖掘建模、分析用戶特征，制定個性化、有針對性的營銷策略，選擇結合利用短消息、Email、互聯網聊天工具等動態(tài)方式，對潛在用戶進行點對點營銷，實現客戶分層管理，對營銷效果和分組營銷產值進行跟蹤、及時調整參數、評價并優(yōu)化模型性能，從而最大程度的實現客戶價值的升值。

賽迪呼叫中心公司供稿 CTI論壇編輯