关于客户对于企业潜在价值的定义以及如何定量计算,一直是客户关系管理(Customer Relationship Management,简称CRM)研究的重点问题.Logistic回归模型可以处理二分类因变量问题,因此在有效预测客户潜在价值方面具有很大的优势.该文内容主要包括两个方面:一是用Logistic回归构建客户潜在价值模型及计算;二是提出了客户当前价值和潜在价值在客户细分中的应用.该文在介绍了国内外客户价值、Logistic回归、市场细分和营销策略的最新研究动态之后,建立了评价客户潜在价值的指标体系,在此基础上导出了潜在价值经验模型,并探讨了模型的建立和回归估计.然后提出了基于客户当前价值和潜在价值的细分矩阵.通过这个细分矩阵,CRM管理者能够根据不同的客户细分群体,采取更明确的市场战略.该文讨论客户潜在价值经验模型分四个部分进行.在第一部分,提出使用多变量Logistic模型来计算客户购买某种产品或服务的概率;在第二部分,介绍Logistic模型的建立;在第三部分,讨论Logistic模型的参数估计;在第四部分,用客户购买某种产品或服务的概率值与其产品或服务的利润值相乘,得到客户潜在价值的预测值,然后采用更简化的预测公式,把客户划分为高潜在价值和低潜在价值两个群体.根据该文提出的预测客户潜在价值的回归方法,结合客户的当前价值,就可以得到一个2*2的细分矩阵,并根据不同的客户细分群体,采取不同的市场战略.最后,该文在现有研究工作基础上,指出现有潜在价值预测模型的局限之处,并且探讨了在将来的研究中有待改进的方面.