(二)用拟合法计算客户当前价值和客户潜在价值

国内CRM专家陈明亮先生用拟合法来预测CLP。该方法可预测每个客户的CLP，且预测过程简单、程式化，预测结果不依赖预测者的主观判断。

陈明亮的研究成果表明一个典型的客户利润曲线呈倒“U”形，参见图1历史利润随时间变化趋势图，即历史利润曲线。如果一个客户的历史利润曲线已经较好地显示了某种变化趋势，那么可以认为客户的未来利润将继续遵循这种变化规律，据此可预测CLP。因此拟合法基本原理是根据客户历史利润与已知的典型客户利润曲线的拟合情况，预测客户未来利润随时间变化的趋势，即未来客户利润模式(曲线)，然后根据描述客户未来利润模式的数学函数预测CLP。由于可以较易计算出客户当前价值(CCV)，从而由CLP减去CCV，即可获知客户潜在价值(CPV)[2]

上面分析了识别客户群的一般模式。企业采用客户群识别策略，其目的是进行差异化营销，以求在将资源更优配置的同时，更好的满足客户的需求。客户群策略将注意力集中在精选的客户群上，通过对特定客户群的独到理解，来提供一系列量体裁衣并形式多样的产品和服务。而设计业务流程的目的就是为更好地将这些产品和服务落到实处，以最大限度地满足客户日益增长和变化多端的需求。同时也是为了实现企业的经营规划所提出的各项指标。

因此，企业在进行业务流程改进(BPI)时，一方面要从客户需求出发，设计最能满足其需求的单独流程;另一方面要从企业效益出发，设计能实施最佳的资源分配策略以节约成本、增加盈利的不同流程。因此，流程群的识别主要是基于投入角度的企业视角展开的。企业的市场竞争优势，在一定程度上，通过观察和分析它的业务流程即可见端倪;比如对客户需求的响应速度和交付能力，总体运营成本等，不同的业务流程，运行的结果是大相径庭的。

综上所述，在CRM实施中，对于销售自动化(SFA)、营销自动化(MA)、客户服务与支持(CSS)三个基本流程下的细划流程群的识别即是客户群的识别。在下面的第二节、第三节中，笔者将以客户全生命周期利润(customer lifetime profit,　CLP)理论为依据设计出一种更为完善，操作性更强的流程群识别新模式。