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基于客户终身价值和忠诚度的移动通信业客户细分模型研究的综述报告
移动通信业已经成为普遍的生活方式。因此，建立一种有效的客户细分模型已经成为移动通信运营商的关键问题之一。通信公司需要识别不同的客户群体，并为不同客户提供不同的服务，以满足客户需求并提高客户忠诚度。本文综述了基于客户终身价值和忠诚度的移动通信业客户细分模型研究。
首先，客户终身价值是用于衡量客户在其购买生命周期内为公司创造的价值的概念。该概念为公司确定客户群体提供的服务和决策做出了重要的基础。根据这个概念，客户可以被分为两类：高价值客户和低价值客户。高价值客户采购的产品和/或服务成本高，且对公司的总收入和利润的贡献更大。低价值客户采购的产品和服务成本低，但总收入和利润贡献有限。因此，我们需要为高价值客户提供更多的服务和福利以保持他们的满意度和忠诚度。
其次，忠诚度是客户对品牌、公司或产品的忠实程度，通常定义为客户满意度和重复购买率。忠诚度模型可以将客户分为三类：不忠诚客户、有条件忠诚客户和绝对忠诚客户。不忠诚客户通常很难满足，他们的购买意愿不高，而且没有多样化需求。有条件忠诚客户可以为公司做出许多贡献，但他们对公司有一定的要求，当公司不能够满足他们的需求时，他们很容易转向其他公司。绝对忠诚客户是最有价值的客户，他们对公司非常忠实，不会随意转向其他公司。
接着，我们介绍了几种移动通信业的客户细分模型。
一个例子是“RFM”模型，这个模型是应用“最近一次活跃”（R，recency），“购买频率”（F，frequency）以及“消费总额”（M，monetary）三个指标分别来描述客户。这个模型可以挖掘出客户价值的变化趋势，容易理解和管理，也能帮助公司发现忠诚度较高的客户。
另一个例子是“3R”模型，它根据“接受度”（R1，receptiveness），“响应度”（R2，responsiveness）和“活跃度”（R3，activity）三个指标客户进行分组。这个模型可以进一步细分不同需要和交互方式的客户、以及帮助公司预测哪些客户最有可能成为绝对忠诚客户。
一个比较新的方法是“情境人群”（ContextualPersonas），它结合了社会学、心理学和设计思维等多种学科，以具体场景为基础，重点关注人群的情感、用户需求、期望和行为。当通信公司对其客户的情境有深入的了解时，它可以更准确地满足客户需求，提高客户忠诚度。
以上这些客户细分模型只是通信公司为客户深入研究提供的一些基本指南。实际上，不同的公司可以根据自身需求开发出更精细的客户细分模型，以更好地满足不同客户的需求。在这些模型的基础上，移动通信运营商可以更好地制定自己的客户细分策略，增加客户的满意度和忠诚度。