原标题：消费者疯狂购买对营销者意味着什么?

　　如果你曾经整个周末都在疯狂地看《绝命毒师》或其他系列视频，你大可以安然享受，因为不是你一个人如此。如今所有人都在以一种“集中”的方式消费电子产品及服务，这种方式在长期内保持不变，消费者时不时地会在一个较短时期内集中购买产品。

　　沃顿营销学教授埃里克·布莱特劳 (Eric Bradlow) 表示，一旦营销人员意识到这种现象，并且他们手中也握有跟进这一现象的数据，他们就能发现某种内容丰富的新型电子行为的发展脉络。他指出，几十年来衡量顾客价值的一个基本手段一直是RFM模型，即最近一次消费 (Recency)、消费频率 (Frequency) 和消费金额 (Monetary value)。“然而我的研究表明，这个体系并不全面，还应加上一个‘C’，代表集中度 (Clumpiness)，”他补充道。布莱特劳在接受沃顿知识在线的采访时阐释了这一概念，这个概念来自他与瑞士信贷集团合伙人张瑶以及沃顿学院数据学教授迪伦·斯莫 (Dylan Small)合著的研究论文《衡量影响力数据簇拥度的新标准》 (New Measures of Clumpiness for Incidence Data)。

　　以下为经过编辑的采访节录：

　　顾客数据中的“集中度”是什么，为什么很重要：

　　目前营销和顾客价值领域最通行的做法就是通过RFM模型，即最近一次消费、消费频率和消费金额来概括顾客的消费行为，也就是说利用手里所有关于顾客的信息，来计算顾客在以下三个方面的数据，即最近一次消费是什么时候、多久消费一次以及消费的金额……这是大多数公司用于衡量有价值顾客和其他顾客的基础指标。

　　我的研究发现，这不是顾客的全部特征，RFM模型还应加上字母“C”，代表集中度，表示有些顾客的购买行为具有一定规律。长期以来，顾客购买橙汁、尿布等物品时会遵循一定规律。但是集中度指的是人们一窝蜂地争相购买物品。这种集中购买的时期可以反映出顾客身上具有某种与众不同的特征，他们可能是极其有价值的顾客。

　　重要结论：

　　从我研究中得出的重要结论易于理解。想象一下，假设你想预测谁是未来有价值的顾客。你手里有四项可以用来预测的指标，也就是我前面提到过的：最近一次消费、消费频率、消费金额以及在顾客身上进行的营销。这是众多公司设计的评分模型。但我认为你还需要多加一项指标，那就是集中度——衡量顾客购买的集中程度有多高。这项指标和R、F和M指标一样易于计算，在Excel里就可以完成，并且计算迅速，可以在一秒内计算出一亿名顾客的数据。

　　我的研究还发现，在实验中集中购买程度较高的顾客在未来具有更高的价值，即使在运用RFM模型和营销费用分析之后，也会得出同样的结论。这说明我们发现了另一个关于顾客的变量，公司应该跟进这个变量，并利用它来预测顾客在未来的价值。

　　最令人惊讶的结论：

　　研究得出的结论中有两点让我惊讶不已。一是我才发现这个基于RFM的模型已经存在很多年，目前很多公司在使用，并且从这个意义上说已被确认为是帮助阐释顾客价值的最简单的手段。你可以进行各种各样的网站搜索，也可以设立多种其他变量，但集中度这个变量却是最简易的。

　　所以首先让我惊讶的是，集中度一直没人关注，换句话说热卖和遇冷期可以反映出顾客的一些特点。另一点让我吃惊的是从我分析的数据来看，这种集中度适用于电子和在线消费品，不适合常规的大众消费品。换句话说，我能明白为什么传统模型适合常规大众消费品，因为消费者购买厕纸、橙汁的消费行为有规律可循，但在网站Hulu上的消费却毫无规律。消费者在eBay上竞拍或在亚马逊上买书的行为也没有规律可循。

　　集中度对传统意义上的商品确实不适用，但对新兴产品、新兴经济来说，它是我分析过的所有数据集中很有说服力的一个数据。

　　实用价值：

　　我认为这也许是我20多年的职业生涯中做过的最实用的研究。我更倾向于把我从事的工作称为多样复杂的统计建模。这项工作不仅仅关于统计建模，还与数据——集中度有关，如今的公司都可以进行实际运算，不需要收集额外的数据，使用与计算R、F、M及顾客终身价值相同的数据就能计算出来。利用这种模型可以确定顾客的预测价值有多少，顾客的价值排序会发生变化，你对哪些顾客具有重新挽回的价值的认识也会发生变化。