<?xml version='1.0' encoding='utf-8'?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.2 20190208//EN" "http://jats.nlm.nih.gov/publishing/1.2/JATS-journalpublishing1.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="ru" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="issn">2408-9346</journal-id><journal-title-group><journal-title>Научный результат. Технологии бизнеса и сервиса</journal-title></journal-title-group><issn pub-type="epub">2408-9346</issn></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">4020</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>КАЧЕСТВО УСЛУГ И ПОВЫШЕНИЕ ЦЕННОСТИ ОБСЛУЖИВАНИЯ КЛИЕНТОВ В СЕРВИСНОЙ ЭКОНОМИКЕ</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Методические подходы к оцениванию пожизненной ценности клиентов B2B компании</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>&lt;strong&gt;Methodological approaches to assessing the lifetime value of B2B customers&lt;/strong&gt;</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Цой</surname><given-names>Марина Евгеньевна</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Tsoy</surname><given-names>Marina E.</given-names></name></name-alternatives></contrib><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="ru"><surname>Щеколдин</surname><given-names>Владислав Юрьевич</given-names></name><name xml:lang="en"><surname>Shchekoldin</surname><given-names>Vladislav Yu.</given-names></name></name-alternatives></contrib></contrib-group><pub-date pub-type="epub"><year>2025</year></pub-date><volume>11</volume><issue>4</issue><fpage>0</fpage><lpage>0</lpage><self-uri content-type="pdf" xlink:href="/media/business/2025/4/Бизнес_и_сервис-101-111.pdf" /><abstract xml:lang="ru"><p>Современным компаниям для обеспечения наиболее эффективной работы требуется как можно лучше знать своих потребителей, их предпочтения, степень готовности к покупке, способы совершения приобретений, степень лояльности и т. д. Поэтому большую актуальность имеют исследования, связанные с оцениванием пожизненной ценности клиентов. Целью данной работы было разработать эффективную методику, которая позволит компаниям определять ценность своих клиентов, принимать обоснованные маркетинговые решения и оптимизировать взаимоотношения с ними. В качестве метода исследования был выбран RFM-анализ и соответствующие его модификации, поскольку он позволяет классифицировать клиентов согласно истории их покупательского поведения, а не только с учетом социального положения, сферы деятельности, психологических особенностей и др. Было выявлено, что классический RFM-анализ не всегда эффективен тогда, когда клиентские отношения оказываются более сложными и длительными. В результате разработанная методика предполагает применение модифицированного подхода к оценке пожизненной ценности клиентов &amp;ndash; MRFM-анализ, который учитывает такие факторы как частота покупок, средний объем заказа, длительность клиентского отношения, а также удовлетворенность клиента, лояльность и вовлеченность. Применение методики было апробировано на примере анализа данных о покупках в компании, работающей на рынке B2B, зафиксированных с периодом в два года. Результатом стало выделение однородных групп потребителей компании &amp;ndash; сегментов &amp;ndash; для каждого из которых были даны качественные описания, оценена пожизненная ценность клиентов, разработаны наиболее выгодные способы взаимодействия. Проведено также исследование динамики потребителей, которое позволило оценить эффективность работы с группами клиентов, выявить наиболее стабильные и наиболее изменчивые из них, предложить меры по регулированию взаимодействий, в частности, совершенствовать персонализированные сервисные предложения.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>To operate most effectively, contemporary companies need to understand their customers as thoroughly as possible, including their preferences, readiness to purchase, purchasing methods, loyalty, and so on. Therefore, research related to assessing customer lifetime value (CLV) is highly relevant. The main goal of this study was to develop an effective methodology that would enable companies to determine the value of their customers, make reasonable marketing decisions, and optimize customer relationships. RFM-analysis and its modifications were chosen as the research method, as it allows for classifying customers based on their purchasing behavior history, rather than solely on their social status, field of activity, psychological characteristics, and other factors. It was found that classic RFM-analysis is not always effective when customer relationships are more complex and long-term. As a result, the developed methodology involves the implementation of a modified approach to assessing CLV (MRFM-analysis) which takes into account such factors as purchase frequency, average order size, customer relationship duration, as well as customer satisfaction, loyalty, and engagement. The methodology was tested using an analysis of two-year purchase data from a B2B company. This resulted in the identification of homogeneous groups of the company&amp;#39;s customers (segments) for each of which qualitative descriptions were provided, their lifetime value was assessed, and the most beneficial interaction methods were developed. A study for consumer dynamics was also conducted, which allowed to assess the effectiveness of cooperation with customer groups, identifying the most stable and volatile groups, and proposing measures to regulate interactions, including improving personalized service offerings.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>пожизненная ценность клиента</kwd><kwd>рынок B2B</kwd><kwd>RFM-анализ</kwd><kwd>MRFM-анализ</kwd><kwd>метод анализа кумулятивных кривых</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>customer lifetime value</kwd><kwd>B2B market</kwd><kwd>RFM-analysis</kwd><kwd>MRFM-analysis</kwd><kwd>cumulative curve analysis</kwd></kwd-group></article-meta></front><back><ref-list><title>Список литературы</title><ref id="B1"><mixed-citation>Пепперс Д. Управление отношениями с клиентами: как превратить базу ваших клиентов в деньги / Дон Пепперс, Марта Роджерс; пер. с англ. Д. Л. Раевской, С. Н. Живаевой; [под ред. С. Н. Хромова-Борисова, Ю. В. Вронского, В. В. Титова]. М. : Манн, Иванов и Фербер, 2006. &amp;ndash; 336 с.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><mixed-citation>Татаринов К. А. Определение пожизненной ценности клиента // Маркетинг и поведение потребителей / Н.В. Полякова (отв.ред.), К.А. Татаринов (отв. секр.). Иркутск: Байкальский государственный университет экономики и права, 2011. С. 148-151.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><mixed-citation>Цой М. Е. Построение сегментации на основе модифицированного RFM-анализа для повышения лояльности потребителей / М. Е. Цой, В. Ю. Щеколдин, М. Н. Лежнина // Российское предпринимательство. 2017. Т.18. № 21. С. 3113-3134.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><mixed-citation>Цой М. Е. Сегментация потребителей промышленного оборудования на основе MRFM-анализа / М. Е. Цой, В. Ю. Щеколдин // Управленец. 2023. Т.14. № 2. С. 90-99.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><mixed-citation>Alves Gomes M. &amp;amp; Meisen T. (2023), &amp;ldquo;A review on customer segmentation methods for personalized customer targeting in e-commerce use cases&amp;rdquo;, Information Systems and e-Business Management, Springer, 21(3), pp. 527-570.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><mixed-citation>Berger, P. D. &amp;amp; Nasr, N. I., (1998), &amp;ldquo;Customer lifetime value: Marketing models and applications&amp;rdquo;, Journal of Interactive Marketing, 12(1), pp. 17-30.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><mixed-citation>Brosekhan, A.A., Velayutham, M. &amp;amp; Phil, M., (2003), &amp;ldquo;Consumer Buying Behaviour. &amp;ndash; A Literature Review&amp;rdquo;, Journal of Business and Management, 1(1), pp. 8-16.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><mixed-citation>Hughes, A. (1996), Boosting Response with RFM, Marketing Tools, New York, US.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><mixed-citation>Jain, N. K. &amp;amp; Chauhan, A., (2021), &amp;ldquo;A modified RFM analysis approach for customer segmentation in e-commerce&amp;rdquo;, International Journal of Business Analytics and Intelligence, 8 (1), pp. 45-54.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><mixed-citation>Kumar, V. &amp;amp; Reinartz, W., (2016), &amp;ldquo;Creating enduring customer value&amp;rdquo;, Journal of Marketing, 80 (6), pp. 36-68.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><mixed-citation>Lyssenko, M. &amp;amp; Shchekoldin, V., (2018), &amp;ldquo;Development of classification methods based on cumulative curves analysis&amp;rdquo;, In: Proceedings 14th Intern. Scientific-Technical Conference on Actual Problems of Electronic Instrument Engineering, 1 (4), pp. 164-167.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><mixed-citation>Miglautsch, J. R., (2002), &amp;ldquo;Application of RFM principles: What to do with 1‑1‑1 customers?&amp;rdquo;, The Journal of Database Marketing, 4, pp. 319‑324.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><mixed-citation>Reinartz, W. &amp;amp; Kumar, V., (2003), &amp;ldquo;The impact of customer relationship characteristics on profitable lifetime duration&amp;rdquo;, Journal of Marketing, 67 (1), pp. 77-99.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><mixed-citation>Teichert, T., Tsoi, M., Shchekoldin, V. &amp;amp; Effertz, T., (2015), &amp;ldquo;Predicting Brand Perception for Fast Food Market Entry&amp;rdquo;, Theoretical Economics Letters, 5 (6), pp. 697-712.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>