你的客户到底有多忠？
开发一个新客户的成本一般比维系一个老客户的成本要高出5~10倍，而维系一位老客户给企业带来的价值比开发一个新客户的价值要大得多。
20世纪90年代，美国哈佛大学的两位教授根据服务性企业的数据研究了企业的市场份额与利润的关系，得出了市场份额对企业的利润并没有太大的影响，而客户的忠诚度却是一个不可忽视的因素的结论。企业获利能力的增强依赖于客户忠诚度的提高，而客户的忠诚度是由客户的满意度所决定。所以盲目地开发新市场、扩大市场占有率，不如把精力投入到培养客户的忠诚度上。因此，与企业利润息息相关的客户忠诚度理所当然应受到商家的重视。到底应该如何来分析和管理客户的忠诚度呢?这里介绍一种有效的管理方法：用数据库来总结客户概况并进行分析。
在线客户概况分析客户忠诚度
数据库能帮你认知哪类客户是应该维系的，哪类客户很可能离你而去。这种方式帮你向合适的客户传递最佳的信息。商家需要从他的客户那里得到哪些信息呢?又如何来区分好与不好、忠诚与不忠诚、有利可图与无利可图的客户呢?
(一)首先识别忠诚客户
衡量客户忠诚度的信息来自于支持网上数据——数据库的基础设施。数据库是整合的与历史的信息，特别是数据库保留着过去与客户交易的信息。如果设立合理的话，数据库会提供如下的作用：客户在什么时候首次要求服务；客户参与服务的频率如何；客户采用什么服务；客户什么时候接受服务。
功能全面提升的数据库会提供更多的客户信息，包括：年龄、性别、个人信息、经济信息、家庭地址、家庭状况、职业。
数据库在相当长的时间里记载整合信息。变量会随着时间而改变。当变量发生改变时，新的记录如快照一样迅速被加入数据库，来反映这些变化。如此，数据库中的数据从不更新，而用一系列的快照来建立对所有变化的记录。这样就在数据库内部构造了完备的历史记录。
在判断客户忠诚与不忠诚的时候这种整合的、具体的、历史性的数据真正起着重要的作用。历史数据的真实价值在现实模式应用当中便会凸现。历史数据经由分析、综合与应用成为建立记录概况的基础。这种概况的记录为实际运行做好了充分的准备。
(二)分析客户的忠诚度
分析客户的忠诚度，第一步就是建立客户忠诚分析的环境，旨在发现哪类客户曾经是忠诚的或曾经是不忠诚的。这种信息通过对数据库很简单的分析就可以得到。
第二步，收集并分析这些客户的记录然后得出他们所共有的特征。可能会得出如下的分析：忠诚客户是否居住在一个特定的地区?不忠诚的客户是否大多是妇女?忠诚客户是否在周末第一次点击?不忠诚的客户是否不经常接受服务?忠诚客户做什么?不忠诚客户拥有自己的住房吗?
第三步，通过各种方式紧密的了解忠诚与不忠诚客户的特征。可能妇女比男人更忠诚，老年人比年轻人更忠诚，大学毕业的人比非大学毕业的人更忠诚等等。
第四步，收集并分析完忠诚与不忠诚客户的种类之后，下一步就是要建立概况。概况就是基于对忠诚与不忠诚客户的相关关系。如，概况很可能是：
忠诚客户：男，35~45岁，工薪层，拥有自己的房子。
不忠诚客户：女，18~26岁、45~60岁，失业，租房。
这样关于忠诚与不忠诚客户的概况就建立起来了。
(三)采取行动
数据库当中的记录必须用诸如“d”代表不忠诚客户，“I”厂代表忠诚客户，“-”代表尚待定论的客户。你要能够一下子就说出有多少客户处于成为与不成为你的忠诚客户的边缘。知道谁有可能成为公司的忠诚客户，会让你的公司尽一切可能把处于边缘的客户掌握住。
以预测为基础，公司能够采取行动把处于边缘的与看起来不会忠诚的客户变成忠诚客户。其他公司将很难把一个知晓其客户为何会成为忠诚客户的公司的客户抢走。
一旦你拥有了有关客户忠诚的知识，你就会使网上传送的信息多样化。对忠诚客户传送一种信息，而对潜在的非忠诚客户可以发送形式各异的信息。每一个信息都针对一位客户的偏好，但最重要的就是知道客户的态度与行为。拥有这样的业务智能，所有的业务可能都会成为现实。
