兩個視角是客戶分析的壹般分析思路；
第壹個視角是從時間流逝的角度觀察客戶的行為和消費特征；第二個視角是深度挖掘客戶在各種主題或場景下的差異和特點。
第二個視角包括四個基本的分析維度，可以涵蓋線上線下商業消費者的所有核心信息要素。通過四個維度的組合，可以形成十個經典主題或場景，設計出十套不同場景下的客戶模型。
基本模型
基本模型主要基於基本屬性維度，用於呈現客戶的基本情況。基於C端用戶的模型相對簡單，豐富的字段屬性可以滿足要求。B端客戶相對復雜，需要通過復雜的邏輯模型呈現B端企業的組織架構和人員結構。基礎模型是對現實世界中人或物的抽象描述，ER模型通常用於實現邏輯層對客戶的抽象定義。通過基礎模型，可以根據客戶的內外部屬性進行細分，如客戶類型、地域、性別、年齡、收入等。下圖是C端客戶和B端客戶的簡化基本模型ER圖。
RFM模型
RFM是最經典的顧客消費行為特征分析模型。RFM代表最近(最近壹次消費時間)、頻率(壹定時間範圍內的消費頻率)和貨幣(壹定時間範圍內的平均客戶單價或累計交易量)。根據公司的實際數據，可以將這三個指標分為幾個等級，可以形成多種組合(假設每個指標分為五個等級，可以產生5x5x5的組合)，對這些組合進行聚類分析，可以提取多個行為模式相似的群體，實現客戶消費特征的群體細分。
RFM的應用方向包括業務分析、客戶消費特征分析和營銷策略輸出。RFM可以幫助實現客戶生命周期分析。例如，如果大部分成熟客戶壹個月下單頻率f穩定在15次，即壹天兩單穩定，如果r值變為4，即距離上壹次下單已經超過4天，則認為客戶進入了睡眠期(衰退期)，需要激活喚醒策略。如果R的值變成15，則認為客戶已經進入流失狀態(離開期)，需要二次激活。至於如何定義R和F，從而定義衰退和離職，需要結合實際業務和數據分布來制定。
價值模型
價值模型通常從消費角度構建，輸出方向主要是為不同貢獻水平的客戶提供差異化。
服務。價值模型通常以客戶級別構建，差異化服務通過會員級別定義。
需要註意的是，有些互聯網app並不以某個階段的營收為目標，會采用其他指標或方法，如登錄次數、互動行為等，來衡量客戶價值或用戶價值。
忠誠度模型
忠誠度模型通常由交易頻率定量定義。以價值模型中提到的客戶A和B為例。客戶A雖然貢獻小，但是下單頻率高，是高頻忠實客戶。對於這類客戶，企業可以以大禮包或部分特權的形式給予鼓勵。
有時候，企業會考慮客戶的價值模型和忠誠度模型來設計會員等級，提供差異化的增值服務。但對於企業來說，本質上貢獻更高的客戶更重要。比如支付寶、攜程等公司在客戶級規則的描述中提到，會同時考慮消費、投資金額、互動行為。但我相信最終的計算公式更多的是關於消費或者投資的金額。
生命周期模型
客戶生命周期已經引入了很多。定量定義客戶生命周期最重要的目的是激活和留住獲取期和提升期的客戶，及時回收衰退期和離開期的客戶。
偏好模型
偏好模型通過分析用戶的交互行為和交易數據來判斷客戶的需求偏好。偏好模型更多的是通過客戶畫像和標簽來實現的。
聲譽模型
信譽模型的設計必須符合實際的商業行為，比如部分限制信譽低的客戶。沒有匹配的業務操作，創建壹個信譽模型是沒有什麽價值的。聲譽模型通常是風險控制團隊的責任。
客戶畫像
客戶分析中的四個維度，包括基本屬性、交互行為、業務數據和社交網絡，同構形成客戶畫像。客戶畫像通過給客戶貼標簽來識別和抽象所有的特征，並將特征進行分類。
類似的客戶聚類。
積分模式，會員級別？
積分是提高客戶粘性最常用的手段，會員級別要綜合考慮客戶貢獻和忠誠度；
例如:
消費者趨勢指數=最近30天加油升數/最近60天加油升數。0 & lt消費趨勢指數
忠誠度指數=過去30天的加油升數/30天的最大加油升數。0 & lt忠誠指數