1. 建立客户价值金字塔模型

在TurboCRM系统中内置了大量的客户价值指标，利用TurboCRM系统可以方便、灵活地建立客户价值金字塔模型，企业常用的价值指标主要是以下几类：
交易类指标：主要有交易次数、交易额/利润、毛利率、平均单笔交易额、最大单笔交易额、退货金额、退货次数、已交易时间、平均交易周期、销售预期金额等。
财务类指标：主要有最大单笔收款额、平均收款额，平均收款周期，平均欠款额、平均欠款率等。
联络类指标：主要有相关任务数、相关进程数、客户表扬次数/比例、投诉次数/比例、建议次数/比例等。
特征类指标：主要是客户自身的一些特征，比如企业规模、注册资金、区域、行业、年销售额、是否为上市公司等；如果是个人客户其特征属性可以设为年龄、学历、婚姻状况、月收入、喜好颜色、是否有车、有无子女等。
根据设定的价值指标及权重，我们可以设置客户价值等级的区段。如设置为四个区间：VIP客户（价值得分大于80分）、重要客户（价值得分大于60分）、普通客户（价值得分大于40分）、小客户（价值得分小于40分）等。
下表是一个模拟的客户价值金字塔模型：

2．客户价值金字塔结果可视化展现

根据客户价值金字塔模型，我们可以进行客户价值的可视化展现，即将已建立好的客户价值金字塔模型应用在TurboCRM系统中的所有或部分客户数据中，进行计算、分析，并将结果按照“金字塔”的方式展现。

3．价值区间的具体客户构成状况

点击“金字塔”上不同阶层，即可掌握相应价值区间的具体客户构成。如点击塔尖部分，即可得到VIP客户的构成情况。

通过下表，我们可以清楚地了解哪些客户是我们前20%的价值客户，以便针对他们提供更具个性化的关怀和服务。

4．客户价值分布状况分析

运营TurboCRM的客户价值分布状况分析，企业就可得到各种价值区间客户的价值分布状况。如下表的VIP客户价值分布状况：

从中我们可以清楚分析出我们VIP客户的各种价值分布情况。如累计利润分布情况（最大、最小、平均）、客户规模分布情况（最大、最小、平均）、平均欠款分布情况（最大、最小、平均）。

5．价值区间的客户构成特征分析

TurboCRM 客户价值金字塔支持对分析结果中呈现的某个价值区间的客户群进行共性特征的抽象和提炼，帮助企业决策人发现重要客户之间的共性，有助于寻找和挖掘最有价值的客户。这一功能可以将零散的数据（data）转化为知识（knowledge），迅速地为企业决策人提供有效帮助。
在本例中，我们可以进一步分析出VIP客户的构成特征：

前面的具体示例阐明了从客户价值金字塔模型建立、模型的可视化展现到价值客户构成情况、客户价值分布状况分析以及价值区间的客户构成特征分析的全过程。不难看出，利用TurboCRM客户关系管理专家系统提供的客户价值金字塔，我们可以综合利用企业内部的信息资源和知识积累，有效地评估客户全方位、多角度的价值指标，并将分析结果以量化、可视化的方式展现和保留，帮助企业实现针对不同价值等级的客户区别对待，制定相应的营销、服务策略，以达到改进管理水平，全面提升企业竞争力的最终目标。