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哪些顧客價值越來越高？CAI 模型幫你抓出近期活躍顧客
2020-08-31 by Zee
說到監控顧客活躍度的變化，以購買期間天數計算出的 CAI 指標既單純又好用，本文就讓我們來跟大家分享。
又稱為顧客活躍性指標的 CAI 指標（Customer Activity Index），可以追蹤顧客價值隨著時間的變化，是逐漸提升還是下降，
讓品牌可以專注投入服務那些價值攀升的顧客，並提早警覺哪些顧客價值降低。
什麼是 CAI？CAI 要怎麼算？
CAI 的計算公式如下圖，通常以百分比呈現：
CAI 指標定義
計算顧客活躍的方式很多，CAI 指標將一切單純化，只評估回購天數，是相當適合電商使用的指標。
比較平均購買天數及加權平均購買天數之間的差異，可計算出 CAI 指標，據以判斷客戶活躍度趨勢。
本指標納入「加權」的概念，賦予越近期的購買天數較高的權重，
這代表當 CAI 分數越高時，顧客近期與品牌的互動是有變得越來越緊密的傾向，而顧客潛藏價值也就越高。
CAI 指標計算範例
假設有甲、乙、丙三個顧客，同一天加入會員，然後都在 30 天內購買相同物品 3 次，且最後一次購買都落在第 30 天：
若採用大家最耳熟能詳的 RFM 模型，則這三名顧客在 R、F、M 的得分都會一樣，比較不出差異。
- R = 最近一次消費日期，都是第 30 天
- F = 購買頻率 = 購買次數 / 總時間，頻率相同
- M = 購買總金額，也會相同
但我們光用眼睛看，就能辨別其實顧客丙應該是三人中最有價值的，若善加經營，還有可能再提高他的購買頻率或者客單價；
相反的，顧客乙可能已經成為沉睡顧客，喚醒成本不低，
若對這三個人一視同仁投注相同行銷資源，效益可能會大打折扣。
這就是出動 CAI 指標計算的最好時機啦！
讓我們來計算看看，套用 CAI 指標後，會發現什麼不同之處呢？
顧客甲：
平均購買天數 = 總期間 30 天 / 3 次購買 = 10
加權購買天數 = (1*10 + 2*10 + 3*10) / (1 + 2 + 3) = 10
CAI 指數 = (10 - 10) / 10 = 0%
代表此顧客的活躍程度穩定持平，沒有變動。
顧客乙：
平均購買天數 = 總期間 30 天 / 3 次購買 = 10
加權購買天數 = (1*5 + 2*10 + 3*20) / (1 + 2 + 3) = 14
CAI 指數 = (10 - 14) / 10 = -40%
負數的 CAI 指數代表此顧客過去比現在還要活躍，近期幾乎沒有再回購。
顧客丙：
平均購買天數 = 總期間 30 天 / 3 次購買 = 10
加權購買天數 = (1*20 + 2*5 + 3*5) / (1 + 2 + 3) = 7.5
CAI 指數 = (10 - 7.5) / 10 = 25%
大於 0 的 CAI 指數，代表此顧客近期相當活躍，比起過去有更積極的再回購。
備註：加權的計算，是將加權數乘以原分數，再除以加權數總和。
CAI 指標的意涵
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由於 CAI 指標通常用百分比表示，因此可以輕易地比較其值大小。
其中，常見的有三種區隔方式，簡述如下：
CAI = 0，穩定回購顧客
此類顧客從過去到現在，都很穩定的有跟品牌互動，活躍程度保持平穩，沒有明顯的變動。
這類顧客屬於中流砥柱類型，會持續的為品牌帶來營收，但不太會突然買很多。
CAI > 0 → 漸趨活躍的顧客
此類顧客在近期有比過去更加頻繁的跟品牌互動，呈現出高的好感度與信任，
若針對這群人推出優惠行銷活動，更容易獲得收益。
CAI < 0 → 漸趨沉默的顧客
這類顧客近期和品牌的關係變得較為疏遠，要挽回他們的心需要一定的成本，
各位老闆可以多方斟酌，是否要針對這個分群投注行銷資源，
還是要簡單的發送問卷詢問流失原因，做為策略調整的參考即可。
本文講述了何謂 CAI 模型，並用實際範例讓大家更清楚如何計算，並辨別有價值的客群。
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參考資料：
工研院資通所。吳昌蓉、陳彥蓉、陳律翰、丁川偉《智慧零售之有效數據分析與商品推薦》。https://ictjournal.itri.org.tw/Content/Messagess/contents.aspx?MmmID=654304432061644411&MSID=1036010402410262063
Alyssa Chen。《商業分析—投稿文章—顧客價值評估工具整理(RFM,NES,FCAI)》
https://medium.com/%E7%A4%BE%E6%9C%83%E4%BA%BA%E7%8E%A9%E8%B3%87%E6%96%99/%E9%A1%A7%E5%AE%A2%E6%B4%BB%E8%BA%8D%E5%BA%A6%E8%A8%88%E7%AE%97-9f02e1737d9b
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