客户流失风险
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什么是客户流失风险[1]
客户流失风险是指企业管理不善或对客户关系认识不足，导致客户关系的背离或客户的流失而产生的风险。
客户流失风险的防范措施[1]
1．客户流失风险的防范
客户的流失会影响渠道的稳定与通畅。严重的情况会引起渠道的断裂和崩溃，必须采取有力的防范措施。
(1)进行信用调查，挑选合适的经销商。对那些有不良交易记录、应收账款较多但付款能力较差、资本构成不合理、经营风险较大以及经营状况不好的客户，坚决不予合作。
(2)与客户建立长期、稳定、互信和互利的合作机制。这不仅能大大降低交易成本，而且能大大降低商业风险。
(3)对新客户，要把握从小到大的合作原则。即先从低业务量做起，尽可能降低客户对资金的占用，当对该客户的资讯状况了解透后，再开展大业务。有些新客户，开口就要做大生意，而且不问质量、不问价格、不提任何附加条件，对厂家提出的所有要求满口应承，这样的客户风险是非常大的。因此，对不了解商业信用的新客户，在交易条件和交易程序上要严格进行控制，避免风险发生。
(4)规范与客户的业务关系，一切业务都要签合同。
(5)制定自己的赊销政策。包括赊销条件、赊销期、收款策略以及现金折扣等。最重要的是对赊销总规模进行控制，可制定赊销回款警戒线。
2．提高应收账款的回款率
应收账款的顺利回收是当前营销渠道最需迫切解决的问题，需要采取切实可行的防范措施。
(1)建立健全的应收账款内部管理机制
①加强内部控制。按照销售财务管理内部牵制的原则，销售部门可设一个财务监察小组，由财务总监领导，配备专职会计人员，负责对有关销售往来的核算监督。对每一笔应收账款进行分析和核算，以保证应收账款账账相符、账实相符。同时还要规范各渠道环节的要求和操作程序，使渠道活动系统化和规范化。
②建立和完善内部权力制衡机制。渠道中不同环节的职权要相互分离，起到相互制衡的作用。
③建立严格的赊销授权批准制度。根据市场供需状况，制定不同赊销额度和赊销范围，渠道人员不得擅自改动。
(2)销售财务人员要与销售业务人员加强信息交流与合作
销售财务人员作为应收账款管理中的关键人物，应充分发挥自身职能，做好上传下达的枢纽工作。一方面，加强应收账款的核算和控制，对赊销客户按区域进行明细账的核算，定期编制应收账款余额明细表，并及时报送销售领导，促使催款人员重视货款回笼。同时，将客户收付款过程中反映的问题及时反馈给销售部门和营销部门及其领导，为评估和调整信用政策提供可靠依据。另一方面，加强与销售、营销管理人员的合作，将客户的还款情况和还款记录进行定量、定性的分析核算，并将有关评价结果及时送交销售、营销主管，以利其制定正确的赊销政策。
(3)规范应收账款日常管理，对应收账款进行动态分析
①应收账款的日常管理工作包括建立客户档案、制定信用标准、进行账龄分析、定期核对账目、定期核对客户的信用状况、落实追讨欠款责任人、及时追讨欠款等。尽可能将上述信息账单化、表格化，做到实际工作的规范、缜密。
②动态追踪、分析应收账款，定期与客户对账。财务人员应协同渠道管理人员，对所持应收账款进行跟踪和分析。一般情况下，要求客户还清所欠款项之后，才允许有新的赊欠，以防应收账款滚雪球式的恶性循环。如果发现欠款逾期未还或欠款额度加大，应果断采取措施，通知有关部门停止对其供货。通过定期与客户对账，可及时了解客户情况、保持账目清晰。对逾期未结清欠款的客户，应加大催收力度，特别是一些信用差、欠款时间长和欠款金额较大的赊销客户，要专人负责。
(4)开展应收账款的各项融资业务
应收账款融资主要有三种方法：一是抵借，即保理业务，企业将应收账款作为贷款的抵押品，从客户那里得到付款后，再到借款机构偿还贷款；二是出售，即把应收账款所有权出让给银行或代理商，由他们直接向客户收款；三是代理，即中介机构接受委托人的催款委托，负责应收账款的回收，由渠道部门付给其一定的代理费用；代理人接管应收账款的催收业务，并保证营销渠道免遭坏账损失。利用应收账款融资的显著优点，它可以直接向缺少资金的企业提供资金，也可以使所借入资金的增长与渠道销售额和应收账款的增长相适应，还可以加大应收账款的回收率。
(5)利用现代化的技术手段进行管理
应收账款的管理要耗费大量的人力、物力，将电子计算机应用于应收账款的管理，能迅速提供信用分析所需的各种信息。通过建立局域网，将应收账款的有效信息录入管理系统，包括客户姓名、账目金额、发生时间、到期日期及附加条件等，渠道的赊销管理部门就可以随时得到汇总反映的赊销总额、已付货款、现金折扣和拖欠时间等信息。另外，渠道部门还可以对持有的应收账款设置信号程序，每一笔款项到期时，计算机就会自动提示。这些现代化的管理手段对应收账款的管理起到了重要的作用。
3．提高合同履行率
提高合同履行率是有效防范营销渠道风险的重要措施之一，可以从以下几方面着手：
(1)在合同缔约时，防范缔约过失
首先，在合同缔约时，要摸清对方的真实意图，不被表面现象所迷惑。要仔细核实合同标的，并对预期利益进行严密细致的分析和推算，避免合同无效的缔约过失。其次，在与对方磋商时，要留心观察对方是否有反常表现。如果存在反常表现，则其很可能违背了诚实信用原则，有欺骗的恶意，必须要慎重、多方调查，谨防上当。再次，必须严格审查合同订立所必备的形式要求，防范合同无效。审查的要件包括对方的法人营业执照、资质证明及法人授权委托书等。
(2)合同签订时，防范合同欺诈
首先，搞好对合作方的资信能力调查。合作方的资信状况，决定着它的履约能力。在签订合同前，详细地查清签约方是否有支付合同所需款项的能力。一旦发现对方资信状况不佳、信誉不好，则不予签订合同。其次，要仔细审查合同的内容，包括对违约赔偿金、付款时间和付款方式等一一核实，避免出现问题。
(3)合同签订后，防范合同违约
在渠道双方签订合同后，应当遵守诚实信用的原则，根据合同的性质、目的和交易习惯，履行通知、协助和保密等义务，而且不得擅自将权利和义务的全部或者部分转让给第三人。
客户流失风险的一般分析方法[2]
近些年来，研究探讨客户流失风险的文献非常多采用的方法也是各种各样的。但是归结起来大致可以分为一下类：1.经验判断法；2.模型预测法；3.KPI关键指标评价法；4.其他一些技术方法等这些大类。
模型预测方法主要是根据客户以往在消费过程中在公司数据库留下的各个类别的接触数据，用模型对这些数据进行学习和再判断来找出可能有流失风险的客户。桂现才、彭宏、王小华在C4.5算法在保险客户流失分析中的应用一文中利用C4.5算法对历史资料进行学习处理构建决策树。然后利用构建出来的决策树对现有的客户进行预测。应维云，覃正，赵宇，李兵，李秀在SVM方法及其在客户流失预测中的应用研究一文中针对客户流失问题，建立了支持向量机预测模型。通过实际银行信贷客户数据集测试，该算法与传统预测算法比较，更适合解决大数据集和不平衡数据，取得较好的客户流失预测效果。冀振明，陶世群中，先利用自顶向下的递归算法（决策树算法）挖掘算法找出客户流失的特征性的东西，然后根据这些特征去找出可能离网的客户。叶进，张向利，张润莲，吴靖，林政，在文中虽然应用的算法各异，但归根揭底采用的也都是这种思想。
经验判断法也并不是绝对的拍脑袋决策，在进行经验判断法的时候也有一定的数据支撑，但这些数据可能是来自一些以往成功的经验。张彬，王燕婷，刘义，万迪盼，张鹏采用了RFM模型来处理客户的消费行为特征，对每一个客户R*M*F值进行排序，然后利用经验数据对这些序列分组找出最可能流失的客户。
KPI关键指标评价方法，主要是将有可能导致客户流失的一组数据转化成一定的指标，在经营过程中时刻关注这些指标，一旦这些指标达到了临界点则说明该客户可能要流失掉了，赶快采取措施去弥补。任冰、赵新力和李艳讨论了如何利用专家的判断，使主观估计客观化、符合实际。他们认为客户流失的原因是多方面的，客户流失还与为客户服务的运营商的能力、运营商的竞争对手的竞争能力、客户所在单位的移动通信消费政策有关。文章构造个人客户流失的流失风险指标体系，通过设置一个指判别客户流失的指标体系，由专家给这些指标分别给出评语并打分，最后用模糊数学的方法进行综合评价。建立了客户流失风险指标体系，以分析客户流失风险，找出客户流失管理的侧重点。
客户流失风险的动态管理方法[2]
一、动态管理方法原理
选取某一历史时点t0，从t0-t2称为TL时段；t1-t2称为TS时段，如图1所示。通常时段TL可取半年为单位，TS可选季度为单位，具体要选取多长的时间段根据需要确定。
上图中VL为客户在半年内月均价值，RL为客户价值在半年内的增长率。RL0、VL0为其所对应变量的某一统计量，可以取中位数、众数或者平均数等。
该矩阵（ML）是由长期价值VL和长期增长率RL构建的，反应的是长期细分结果图中某一特殊位置VL0和RL0将整个平面分为四个部分AL、BL、CL和DL，分别代表长期高价值高增长客户群、长期高价值低增长客户群、长期低价值高增长客户群和长期低价值低增长客户群。
同样道理，由VS和RS构造一个2x2分析矩阵（MS）,如图3所示：
图3中VS为客户在一个季度内月均价值，RS为客户价值的季度增长率。RS0、VS0为其所对应变量的某一统计量，可以取中位数、众数或者平均数等。
矩阵（MS）是由短期价值VS和短期增长率RS构建的，反应的是短期细分结果图中某一特殊位置VS0和RS0将整个平面分为四个部分AS、BS、CS和DS，分别代表短期高价值高增长客户群、短期高价值低增长客户群、短期低价值高增长客户群和短期低价值低增长客户群。
针对某一具体客户来说如Clint X，在TL和TS这两个时间段内其所在的区域会有所变化，该方法的是指就是根据客户在两个不同时段所在区域及其变化来预测客户未来的发展趋势。
二、模型应用方法及其结论分析
1.模型的使用方法
定义：如果客户CLIENT在TL时段处在A区域，在TS时段处在B区域称为客户CLIENT的趋势为ATOB。ATOB代表的含义是客户CLIENT属于高价值高增长客户，但是其增长率有下降的趋势；CTOA代表的含义是客户CLIENT属于低价值高增长客户，并且近期有望成为高价值高增长客户；其余依次类推。
通过上面所述某一客户可以产生如下十六种趋势：
这十六种趋势大体上可以划分为三个类别:
恒定趋势类：即对角线部分分类没有发上变化，该部分没有流失的迹象；
恶化趋势类：即越靠近右上方的客户可能还会越来越恶劣，该类客户产生流失的可能性较大，应该重点关注，并且越靠近右上方问题越严重。
良性趋势类：即左下方的客户会越来越理想，该类客户朝着良性的方向发展。
2.模型分类结果展示
三大类别中每一类别内的客户虽然有一定的共同点，但是他们之间仍有很大的差异，下面就分成三部分对各个分组客户特征进行详细的分析。
2.1 恒定趋势类特征分析
AA类客户：A类客户是高价值和高增长类客户。该类客户在ML矩阵中为A类，在MS矩阵中也为A类。说明AA类客户属于高价值高增长类客户，同样在近期还将继续保持高价值高增长状态。
BB类客户：B类客户是高价值低增长类客户。该类客户在MS、ML矩阵中都被划分为B类，高价值低增长状态将保持下去。
CC类客户：C类客户是低价值高增长类客户。CC类客户当前价值较低但是其有较高的增长率，这说明该类客户目前使用公司提供业务的量较少，但是其增长率很大。对于这类客户如果企业能给予一定的激励手段就可能会向A类客户群靠拢。
DD类客户：DD类是低价值和低增长率并存的客户，并且进来没有好转的趋势。可以归为企业的劣质客户，在该类客户身上不值得进行大量的营销投入。
2.2 良性趋势类特征分析
BA类客户，该类客户在ML中处于B区域，故该类客户为高价值低增长类客户，但是在MS中处于A区域，又说明该客户增长率在近期有提高的趋势。对于该类客户应该设法提高其增长率，促使其尽快跨入A区域。
CA类客户，该类客户近期的价值有较大的提升，增长率一直都维持在较高的水平。这正是CC类客户理想的发展目标。如果能继续维持CA类客户高增长率水平，它们在将来称为A类客户的可能性是非常大的。
CB类客户，CB类客户在ML矩阵中位于C区域，属于低价值高增长客户群，但是在ML中位于B区域，属于高价值低增长客户。这样的情况发生的可能性非常的小，也就意味着CB类客户在理论上是不存在的，但在实际中也是可能出现的只是概率非常小。
DB类客户，该类客户在ML中位于D区域，在MS中位于B区域。这也就意味着该类客户在增长率没有增加的情况下价值却增加了很多。该类客户和CB类客户一样，在理论上是不可能存在的，但是在进行分类的时候处在B和D想象交界的地方客户就会发生这样的情况。
DA类客户，DA类客户，在ML属于双低客户群，变成了MS中的双高客户群。这说明客户在短期内产生爆发式的增长，该类客户最有可能出现在A和D象限的分界点附近。
DC类客户，该类客户有ML中为低增长率转变为MS的高增长率，增长率在最近一段时间内有较大水平的提高，如果增长率能得到保持的话，客户价值将不断提升。
2.3 恶化趋势类特征分析
AB类客户，该类客户从长期来看属于高价值高增长客户，但是近期客户价值增长率下降的趋势。
AC类客户，这部分客户长期增长率和短期增长率相差不大的情况下，客户价值有很大的下降，这种情况几乎是不可能发生的。
AD类客户在ML中位于A区域，在MS中已经下滑到D区域，这种趋势意味着该类客户的情况正在变得更加糟糕。这部分客户更加值得企业去关注，如果得不到适当的处理本企业所占的钱包份额很可能将进一步下降直至完全消失为止。
BD类客户从长期看来属于高价值低增长客户，但是由于增长率处于较低水平，到了短期成了低价值低增长客户。由于增长率较低，客户价值也将进一步下降，企业的钱包份额将进一步下降，客户流失倾向较大。
BC类客户，这类客户在ML中数据高价值低增长客户，但是在MS中属于低价值高增长客户，其意义是在增长率增加了价值反而减小了，它是矛盾的，因此它出现的可能性也非常小。
CD类客户，从长期和短期来看，该类客户的价值没有太大的变化，但是其增长率有所下降。如果找不到合适的对策的话，该类客户将变成D类客户。
