沉默用户激活及客户价值分析

2014-7-6 13:54:00

沉默用户激活方案

一、几个基本定义：

1.交易间隔：用户的相邻两笔交易之间的交易间隔时长

2.沉默：最大交易间隔时长远大于某一设定阈值

3.活跃：最大交易间隔时长远小于某一设定阈值

4.排秩、秩次：对集合内的值排序，排序后所在的位置即为秩次

5.秩次比：所在秩次占集合元素总数的比值

6.沉默得分：用户沉默的程度得分，用来差异化细分沉默用户群

二、基本分析思路：

1．计算出单个用户的每次交易间隔，以此为基本数据原料进入下一步分析；

2.定义沉默用户的最大交易间隔阈值，以此为标尺，测量各个用户距离沉默的远近及可

能性；

3.计算沉默用户的沉默得分，划分沉默用户等级；

三、计算流程：

1.计算每个用户的历史交易频率F的间隔时长Ti＝｛T2-T1,T3-T2,…,Tn-Tn-1｝

2.计算每个用户的最后一笔交易距今时长Tr=Today-Recently

3.对集合｛Ti｝及Tr进行排秩，并输出对应秩次{RankT1,RankT2,…,RankTr,…,RankTn} 4．将Tr所在秩次除以该用户总交易次数cF，得出秩次比TrF；

｀算法解释：以用户历史最大沉默间隔为参考，若Tr接近Max{Ti}，则表示该用户已

接近沉默边缘，并极有可能转入沉默状态，反之接近活跃。

活跃0 1 沉默

此处求百分比的目的为：将实际问题数字化，并以量化方式呈现：

若最近一笔消费距今时长排秩比：

等于1，则表示该用户已进入沉默状态；

若接近1，则表示用户靠近沉默边缘；

在0到1之间，表示用户未表现出明显即将进入沉默状态信号；

若接近0，则表示用户靠近活跃状态；

5.将Tr除以Max{Ti}，求得用户沉默得分S；

｀算法解释：以用户历史最大沉默间隔为参考，以数值方式衡量沉默程度：

以得分＝1为界限：

若得分小于1，则表示用户沉默程度较低，且未完全进入沉默状态；

若得分等于1，则表示用户已进入沉默状态；

若得分大于1，则表示用户已进入沉默状态，且沉默程度为S1－1；

若得分远大于1，则表示用户已进入沉默状态，且沉默度为S2－1（即

S2-1>>S1-1>0）

四、几点思考：

1.关于初始样本的筛选：当前累计用户数为8000万+，而年累计活跃用户数为600万+，则剩余非活跃用户数仍高于7000万+，考虑到计算性能、效率及首次投入分析数据样本量不宜过大，因此筛选其中历史交易频率不低于某一β值的用户（首次筛选β>=15），该期样本量约为90万，而针对低频交易用户将在本期分析之后再纳入探讨。

2.关于营销活动建议方案的优化分析：本次分析除探讨用户沉默可能性外还将记录被标记为高沉默可能性用户的状态迁移行为，目的：研究非沉默用户转向沉默状态的群体特征或转移前的标志性行为，并应用到下一轮营销活动中，优化活动方案。

3.关于高价值用户优先激活的选择思考：是否选择优先激活分析结果集：高沉默可能性用户中的高价值用户，及如何识别高价值用户，将根据运营战略大方向决定。

五、精细化激活：

1.将各用户的TrF值分段，如：（0～0.4）a组；（0.4～0.6）b组；（0.6～0.8）c 组；（0.8～0.95）d组；（0.95以上）e组等；

2.针对TrF接近1的高可能性沉默用户采取优先激活措施，如e组用户；而针对d、c 组及b、a组则分析各组内的群体特征并采用差异化激活方案；

3.同理，针对沉默用户得分S进行分abc组，分析组内特征及组间差异，找出高沉默可能性用户的所属特征，并针对拥有该特征的将沉默用户及沉默用户采取激活措施；

4.结合TrF值及S得分，综合评价用户的沉默可能性，优化分组规则，进一步提高沉默用户激活转化率情况。

关于客户价值分析

一、算法引入：

?RFM＋随机模型（随机模型＋马尔可夫链状态转移矩阵＋贝氏概率推导状态转移概率）＋回归拟合。

二、包含信息：

1.RFM：最近购买日Recently, 各期购买频率Frequency, 各期平均单次购买

金额Monetary

2.客户购买行为随机模型：随机模型除了可以显示客户的购买频率概率、平

均金额概率的密度分布，还包含了客户购买频率、平均金额的状态转移期望

值和概率等重要信息。

即 1.预测用户下期购买频率； 2.预测下期购买频率发生的概率；

3.预测用户下期平均购买金额；

4.预测下期平均购买金额发生的概率；

三、假设条件：【客户随机购买行为需满足六个基本假设】

?假设一：假设客户随机购买频率和随机购买金额两个不同的行为纬度互相独立，不具有相关性。

?假设二：假设客户的购买状态转移行为符合马尔可夫链的假设，这表示客户下一期购买状态发生的机率只和上一期的购买状态有关。

?假设三：假设个别客户购买频率为卜松分布(Poisson Distribution)。

?假设四：考虑客户的异质性，假设上述个别客户单位时间平均购买次数服从伽玛分布(Gamma Distribution)。

?假设五：假设个别客户有购买行为的各期平均单次购买金额为伽玛分布(Gamma Distribution)。

?假设六：考虑客户的异质性，假设上述各期平均单次购买金额又符合另一个伽玛分布(Gamma Distribution)。

四、分析思路：

1、观察随机模型

?频率概率分布密度

f为平均购买次数；a、b为其参数，可用极大似然估计法求出a、b值；

?平均金额概率密度

m为有购买行为期间的平均单次购买金额；p、q、k为其参数，可用极大

似然估计法求出p、q、k值；

2、推导客户购买频率、平均金额转移期望值

?用积分表达式描述就是：平均金额转移期望值 = ∫mi＊平均金额概率密度dm/ ∫平均金额概率密度dm，积分区间由mi到历史最大平均金额。

?购买频率转移期望值也类似，只是频率概率为离散函数。

3、推导客户购买频率转移概率、平均金额转移概率

?客户从上期状态转移至下期状态，在马尔可夫链中记作：

(r1,f1,a1≤m1

成交频率，m表示该期间的平均成交金额。若下期成交，则r2=0；若下期不

成交，则r2=r1+1；以此类推。

?平均金额由m1转移到m2的转移概率记作：Fm(m2| a1≤m1

?用与推导转移期望值相似的方式来推导平均金额的转移概率。

4、购买频率、平均金额转移期望值及转移概率计算

最终得出：某客户下期的购买金额 = (该客户的)下期频率 * 下期平均金额 * 下期频率概率 * 下期平均金额概率

ps：延伸展望：

1、预测下期产品成本

下期产品成本= 下期购买金额* (1–下期销售毛利率)

如果某客户上、下期之间无交易期数为0，则下期毛利率= 上期毛利率。上期指有成交的最近一期。如果某客户上、下期之间无交易期数为r1 (r1>0)，则下期毛利率= 上期毛利率* (1 + Δ)。

其中Δ = (上期至r1=0期之间的)线性回归方程的斜率* r1 / 2，用Δ对毛利率进行微调。

2、预测下期关系营销费用：

定义：

Ratei = Σ客户i以往费用/ Σ客户i以往购买金额

Expensei = 客户i以往各期中最小的那期费用(大于0)

Monetaryi = 客户i下期购买金额Xi = Monetaryi * Ratei

如果Xi > Expensei，则下期费用= Xi；否则如果Monetaryi < Expensei，则下期费用= Xi；否则，下期费用= Expensei。

3、完整客户关系生命周期内(从建立关系到未流失的最近一期)的客户价值：

客户价值= 购买金额–产品成本–关系营销费用。

五、输出价值：

对预测出的今后客户价值结果，

就可按客户价值分层。将传统

的整体营销推进到分块差别化

营销、一对一差别化营销的高

度，其立足点就是客户价值差

别化分析。

?通过预测客户价

值，就清楚一旦VIP客户、大

客户流失将在今后造成怎样的

利润损失；也可以找出那些临

近亏本或负价值的客户，进行

置疑分析，找出对策。

?也要清醒地认识

到，即便预测出的客户价值较

高，也只是说明其价值势能(购买潜力)较高，坐等客户送上门的价值动能(实际购买)是不现实的，必须回过

头去用客户关系管理的基础方法论踏踏实实地与客户互动，推动客户追加购

买、交叉购买。

六、业务方的加入：

关于提升预测客户价值的精准度:需要业务专家的介入,提供业务流程中的专业知识及重要性变量的权重赋值,以结合理论评分及业务评分,综合提高预测的精准度（即缩小预测残差值）。

关于R\F\M对应的分布:上述考虑的分布为经验选择的结果（前人经验）,并未涉及到特例的用户对应分布情况,针对单个用户的对应分布将在下一期纳入分析讨论；而针对目前整体用户的R\F\M对应分布，相信业务方更有发言权（如：R是否属于其他二项分布）

完成上述内容的计划及安排：

1.数据抽取和摸底阶段——1～2周

2.数据前期的分析阶段——1～2周

3.建模时间和业务讨论时间——1～3周

4.模型验证阶段，验证通过，提交分析总结和运营方案建议——1～2周

5.运营方案的落地应用实施——1～2周

6.效果评估和总结，优化方案，落地应用并监控效果——1周

沉默用户激活及客户价值分析

2014-7-6 13:54:00 沉默用户激活方案 一、几个基本定义： 1.交易间隔：用户的相邻两笔交易之间的交易间隔时长 2.沉默：最大交易间隔时长远大于某一设定阈值 3.活跃：最大交易间隔时长远小于某一设定阈值 4.排秩、秩次：对集合内的值排序，排序后所在的位置即为秩次 5.秩次比：所在秩次占集合元素总数的比值 6.沉默得分：用户沉默的程度得分，用来差异化细分沉默用户群 二、基本分析思路： 1．计算出单个用户的每次交易间隔，以此为基本数据原料进入下一步分析； 2.定义沉默用户的最大交易间隔阈值，以此为标尺，测量各个用户距离沉默的远近及可 能性； 3.计算沉默用户的沉默得分，划分沉默用户等级； 三、计算流程： 1.计算每个用户的历史交易频率F的间隔时长Ti＝｛T2-T1,T3-T2,…,Tn-Tn-1｝ 2.计算每个用户的最后一笔交易距今时长Tr=Today-Recently 3.对集合｛Ti｝及Tr进行排秩，并输出对应秩次{RankT1,RankT2,…,RankTr,…,RankTn} 4．将Tr所在秩次除以该用户总交易次数cF，得出秩次比TrF； ｀算法解释：以用户历史最大沉默间隔为参考，若Tr接近Max{Ti}，则表示该用户已 接近沉默边缘，并极有可能转入沉默状态，反之接近活跃。 活跃0 1 沉默 此处求百分比的目的为：将实际问题数字化，并以量化方式呈现： 若最近一笔消费距今时长排秩比： 等于1，则表示该用户已进入沉默状态； 若接近1，则表示用户靠近沉默边缘； 在0到1之间，表示用户未表现出明显即将进入沉默状态信号； 若接近0，则表示用户靠近活跃状态； 5.将Tr除以Max{Ti}，求得用户沉默得分S； ｀算法解释：以用户历史最大沉默间隔为参考，以数值方式衡量沉默程度： 以得分＝1为界限： 若得分小于1，则表示用户沉默程度较低，且未完全进入沉默状态； 若得分等于1，则表示用户已进入沉默状态； 若得分大于1，则表示用户已进入沉默状态，且沉默程度为S1－1； 若得分远大于1，则表示用户已进入沉默状态，且沉默度为S2－1（即

客户价值分析

客户价值分析 客户价值分析就是在理解客户价值内涵的基础上，动态地监控客户价值的发展趋势，为更好地实现客户价值管理提供有效的信息支持。在有关客户价值分析的研究中，最著名的莫过于盖尔所提出的客户价值分析工具，该模型首次出现在盖尔的《管理顾客价值》一书中，尔后频频被引用，几乎成了客户价值分析的标准。在本节中，将重点讨论盖尔的客户价值分析模型。 在《管理顾客价值》一书中，盖尔提出了7种客户价值分析工具，包括：市场感知质量水平；市场感知价格水平；客户价值图；得失（Win/Lost）分析；客户价值分析对照图（Head-to-head Area Chart）；关键事件表；What／Who矩阵。其中，尤为重要的是前三种客户价值分析工具，直接与当今普遍接受的客户价值内涵相吻合。因此，本节将结合有关方面的研究发展动态，重点描述前三种分析工具。 1）市场感知质量水平 通过对客户价值内涵的探讨，我们知道感知质量水平对形成感知价值的重要性。在盖尔的客户价值分析模型中，市场感知质量分析同样是客户价值分析的核心。 根据盖尔提出的模型，对市场感知质量水平的测量主要有三个步骤： 第一步，采用小组调查（Focus Group）或其他形式，召集目标市场的客户（既包括本企业的客户，也包括竞争对手的客户），要求他们列出除价格以外的其他影响购买决策的重要质量因素。 第二步，确定不同质量属性在客户决策中的权重。最简单的方法就是让客户根据各质量因素在决策中的重要性打分，然后再汇集不同客户的看法，形成一套统一的权重。 第三步，选择那些对本企业和竞争对手企业都十分了解的客户（既包括本企业的客户，也包括竞争对手的客户），征询他们对本企业和竞争对手在各质量属性上的评价，然后用客户对本企业每一个属性的评分除以竞争对手相应的得分，得到本企业在各属性上的业绩比率。最后，根据各属性的权重，算出所有质量属性的加权平均值，就可以获得一个总体的市场感知质量水平。 事实上，在某个行业中，每个企业往往都有自己的特色，通常在某个质量水平上处于领先，因此，市场感知质量水平在很大程度上将取决于不同的评价标准和权重体系，说到底就是由客户的感知偏好决定的权重水平。以高档汽车为例，宝马汽车在驾驶性能上首屈一指，而凯迪拉克却宽敞、舒适，凌志汽车的故障率十分低。如果客户看重驾驶性能，则在决策时将赋予其较高的权重。因此，对于不同的目标客户群而言，对质量的感知方式和标准是不同的。客户关系管理的一个重要目的就是区分具有不同感知偏好和特性的客户群，针对不同的客户群采用定制化的策略，全面地满足其要求，实现客户价值的最大化。 2）市场感知价格水平 市场感知价格水平主要用于评估客户对获得某种产品或服务的一种感知付出。在盖尔的模型中，市场感知价格水平也是客户价值分析的重要工具之一。事实上，市场感知价格水平的测评与市场感知质量水平的测评相似，唯一不同的地方是让客户列出影响成本感知的因素，而不是影响质量感知的因素。在获得成本感知因素的基础上，要求客户分别列出不同因素的权重，并评价竞争对手在每一个价格因素上的感知水平。 在某些价格构成要素十分清晰的行业，可能无需评价市场感知的价格水平，但是在大多数行业，评价市场感知价格水平十分重要。表2—3以豪华汽车为例，阐明了如何评价市场感知价格水平。

论文：浅析大客户营销战略

浅析大客户营销战略 在产品同质化现象日趋严重和企业间竞争异常激烈的今天，营销策略已成为企业制胜的法宝，一方面企业营销活动的最终目的是用最小的成本来实现最大的收益，另一方面营销策略必须与企业的战略相结合，为了同时达到上述两方面的效果，有效地解决企业营销过程中的难题，笔者建议实施大客户营销战略。 大客户（KA）有个方面的含义，其一指客户范围大，客户不仅包括普通的消费者，还包括企业的分销商、经销商、批发商和代理商；其二指客户的价值大小，不同的客户对企业的利润贡献差异很大，20%的大客户贡献了企业80%的利润，因此，企业必须要高度重视高价值客户以及具有高价值潜力的客户。在大客户营销战略中的大客户是指后者，是指公司所辖地域内使用产品量大或单位性质特殊的客户，主要包括经济大客户、重要客户、集团客户与战略客户等。其中经济大客户是指产品使用量大，使用频率高的客户。重要客户是指满足党政军、公检法、文教卫生、新闻等国家重要部门的客户。集团客户是指与本企业在产业链或价值链中具有密切联系、使用本企业产品的客户。战略客户是指经市场调查、预测、分析，具有发展潜力，会成为竞争对手的突破对象的客户。大客户营销战略的关键在于以下几个方面：

大客户管理（KAM）：转变传统的客户管理观念，从客户关系管理（CRM）到客户资产管理（CAM），将不同类型的客户看作企业的资产，其目的是顾客忠诚度与客户资产获利能力的最大化，对客户价值不断优化，发挥80/20 原则的作用。 客户导向的销售（CRS）：充分满足大客户的要求，首先对大客户信息的收集与分类，其次为大客户制订发展目标和定制的客户解决方案，最后建立大客户管理战略及计划，实施顾问式的销售行动。 建立互动的沟通平台：使大客户在短暂的时间内一次性解决所有的难题，构筑双方相互沟通的平台，如大户室、大客户服务中心等，用展版、图片、声像资料等来说明问题，经常性地与大客户展开研讨，有效地实现双方的互动。 在大客户营销战略过程中，真正实现大客户的价值最大化是最终目的，但营销战略必须与企业文化、企业的成长战略及长远利益等相匹配，如果是“透支“了企业的发展资源或患了“近视症“，结果将会适得其反，相对其它的营销战略，我认为应该注意如下几点： 1、让客户100%满意。

客户价值分析模型

客户价值分析模型 Kotler (2000)认为关系行销的重心要放在如何和最有价值的顾客建立长期并为公司带来利润的关系，而Morgan & Hunt (1994)更明白点出顾客价值已经成为顾客关系行销的核心基础。如同Wyner (1996)所提，顾客价值已经重新诠释了传统行销的活动：把顾客视为一种资产，评估其未来收益以及成本以决定是否进行行销活动。Wyner (1996)更指出，企业80％的销售利润是来自于20％的顾客，而其余20％的销售利润，却花了公司80％的行销费用。由此可知，如何找出具有价值的顾客，对企业的获利来说是多么重要。而根据Kotler & Armstrong (1996) 所下的定义，具有价值的顾客为「一个未来为公司带来的利润大过于公司花在其身上的成本之顾客」。 顾客价值之计算主要是将顾客在未来数年间之消费金额与相对应之产品成本与维持成本加以扣除，再折现以求得出顾客未来数年净贡献的现值。在这样的理论基础之下，发展出了不少顾客价值分析模型。Dwyer (1989)首先定义顾客终生价值为「由顾客面所预期之利润，减去与顾客相关成本的现值」。此外Sewell & Brown (1990)、Hughes (1994)、Kotler (2000)等学者也分别在不同的假设以及定义之下提出了各自对顾客价值的计算公式，不过大都是在特定的假设以及参数之下所提出的例子。而Berger & Nasr (1998)有鉴于此，试图提出一套有系统的模型计算顾客价值，他们针对Jackson (1985)提出的二类顾客之特色加以整理，对该二类型的顾客之终生价值提出了五种类型的模型。而Hughes (1994)所提出之RFM 顾客价值分析模型不同于其它之方法，此模型利用三种指针：最近购买日(Recency)、购买频率(Frequency)及购买金额(Monetary)，以判断顾客的价值，Stone (1995)更在其研究中利用此模型分析信用卡顾客之价值。因为一般企业的顾客交易数据库中都可以萃取出这些信息，因此RFM 模型可以说是目前企业界最常用的顾客价值分析方法之一。 建立顾客购买行为随机模型以描述顾客行为 根据Ehrenberg (1959)及Colombo & Jiang (1999)对顾客行为之机率分配假设，建立顾客购买行为随机模型，以描述顾客的购买行为。 建构结合RFM 模型及马可夫链的顾客价值分析模型 根据顾客购买行为的改变为马可夫链随机过程，并利用Hughes (1994)所提出之RFM 模型定义顾客购买状态。利用贝氏机率推导顾客购买状态移转机率，根据顾客行为随机模型计算各购买状态下之预期利润进行顾客利润矩阵之估计，最后结合顾客购买状态移转矩阵及利润矩阵，进行顾客价值估计。 进行顾客价值分析模型的数据实证及比较 利用某企业之实际顾客交易数据，进行本顾客价值分析模型之数据实证，并将分析结果和目前业界常用之顾客价值预测方法进行比较。 微积分公司采用的顾客价值分析模型，主要结合顾客购买行为随机模型、马可夫链、RFM 模型及贝氏机率此四个理论或模型所发展而成。首先，建立顾客购买行为随机模型，并根据顾客之历史交易数据估计模型假设中之先验分配参数。此外，利用马可夫链描述顾客购买行为，并且根据Hughes (1994)所提出之RFM 顾客价值分析模型，定义马可夫链中之不同顾客购买行为状态，以建构顾客购买状态之马可夫链移转矩阵及利润矩阵。而最主要的贡献为：根据贝氏机率推导顾客在已观察到前期购买行为状态时，其下期购买行为状态之事后机率分配，并以之估计顾客购买状态移转矩阵之移转机率。此外，依据顾客购买行为随机模型之行为机率分配假设，估计顾客于不同购买状态下之预期贡献利润，以建立利润矩阵。最后，结合顾客购买状态移转矩阵以及顾客利润矩阵进行顾客价值之分析。

大客户销售思路分析

大客户销售思路 需求、信赖、价值、价格和体验是客户采购的五个关键要素，销售团队必须满足那个五个要素才能够成功赢取订单，加上销售前的收集资料就构成了成功销售的六个关键的步骤。每个步骤又包含四个具体的行为，共计六式二十四招。 第一式客户分析 第二式建立信任 第三式挖掘需求 第四式呈现价值 第五式赢取承诺 第六式跟进服务 第一式客户分析 销售团队的销售费用、时刻和精力等资源有限，但是客户却无限，因此销售团队必须全面完整地收集客户资料并进行分析，才能够找到真正目标客户并制定销售打算。

开始标志锁定目标客户 结束标志推断并发觉明确的销售机会 进展向导：最了解客户资料的人一定是客户内部的人，向导是客户内部认可我方价值情愿透露资料的个人。在进展向导时，应该坚持由先易后难、由低级不到高级不、由点到面的顺序，逐渐在客户内部建立起情报网，源源不断地提供客户资料。在没有销售机会的时候，销售人员的重点确实是维系这些线人的关系，逢年过节发条短信就能够低成本的维护线人关系。 收集资料：客户信息包括客户资料和客户需求两个部分，客户关怀需求并非资料，因此销售人员应该在接触客户前事先收集资料，才能够应对无误。资料是差不多发生的结果，因此差不多固定不变，而需求会在采购中不断变化。客户资料通常包括： 背景资料 ？客户的联系电话、通信地址、网址和邮件地址等 ？业务范围，经营和财务现状 使用现状 ？同类产品和服务（包括竞争对手）的使用情况 ？产品和服务的用途

？客户最近的采购打算以及要解决的问题 组织机构资料 ？与采购相关的部门的只能以及领导者 ？部门之间的回报和制约关系 个人资料 ？差不多情况：客户的家庭情况、家乡、毕业的大学和专业等等？兴趣和爱好：喜爱的运动、餐厅和食物、喜爱的书和杂志 ？行程：度假打算和行程 ？关系：在单位内的朋友和对手 竞争对手资料 ？竞争对手在客户内的产品使用状况以及客户中意度 ？竞争对手的销售代表的名字、销售的特点 ？竞争对手销售代表与客户之间的关系 组织结构分析：销售以人为本，销售人员在开始销售前应该先将可能与采购相关的客户挑出来分析他们才采购中的作用，必须幸免在不了解情况时盲目开始销售。在组织架构分析时，销售人员应该从下面三个维度进行分析： 级不定义和描述 操作层客户中直接

客户价值分析1

客户价值分析 这些年来，咨询师们和企业内部的市场营销团队已对客户价值进行了无数次的分析。但仅凭这些还不够，从董事会到首席执行官，再到基层部门，每个人都需要走出公司，亲自与客户进行直接交谈，并找出下一步应该做些什么。要知道，这些直接接触所带来的情感信息，是很难直接在分析报告中表现出来的。 为了达成效益的最大化，企业必须与客户进行充分有效的交流沟通，这就是为什么在某一天，你可能发现宝洁公司首席执行官雷富礼会在一个委内瑞拉家庭主妇的厨房里，或者走在圣保罗和里约热内卢最危险的地区，为的就是亲眼看看客户是如何购买和使用宝洁产品的。比产品本身更重要的是客户的感知价值，而感知价值越来越取决于客户与公司之间的互动关系，以及客户对最终结果的控制权，即使客户与公司之间面对面的互动，已经让位于网络交易，也仍然如此。 世界最大的游艇制造商桑姆塞特公司，通过让客户更多、更直接地参与到造船过程中，极大地提高了其在线销售额。20世纪70年代，这家游艇制造商只是一家小型社区公司，当地人每天会闲逛到那里，去看船的制作过程。社区居民认识造船的员工并参与造船过程的每一步。当桑姆塞特开展网上业务时，公司希望其网上交易的客户拥有与社区居民一样的机会。如今桑姆塞特的客户亲自上网制定造船计划，通过照片来观看将要制造的船会是什么样子。这已不仅仅是个吸引客户的小花招，而是一种让客户充分参与的授权方式，给客户营造了一种亲密无间的社区氛围。 从行业角度来看，供应商将职员或整个部门安置在客户所在区域来提供便捷的后勤服务，或者派系统工程师长期驻扎在客户所在地，协助客户安装、维护复杂的设备，这样一种与客户进行近距离、深层次的互动接触所带来的价值，已经一次次地得到了证实。然而，这种互动关系的形成过程比较缓慢。辛辛那提·米拉克龙公司的高级主管估计，如果与客户一起设计整个系统，设备生产率会提高20%。然而，也有一些客户认为，系统设计必须由公司自行完成。公司需要在尊重客户自主权的同时，找到提供价值的方法。 沟通的内容之一是对客户需求有一个全盘的了解，并据此作出营销决策。摩托罗拉发现，在沃尔玛超市，年轻的妈妈们在选购一次性尿布的同时，也往往会购买手机。很显然，年轻妈妈们非常清楚需要与家人保持联系，从而有了尿布和电话一起展销的奇妙组合。于是，摩托罗拉买下了走廊末端靠近尿布销售区的展示台，以提高手机的销售量。 有一种理解和满足客户需求的独特方式是将功能、产品和服务捆绑起来。“捆绑大师”这一称呼，当然非比尔·盖茨莫属，但其竞争对手可能会对这样的称呼有异议，他们称之为“恃强凌弱大师”。微软的共同创始人和前任董事长在制定整合战略时，将以前互相独立的产品和技术都整合到操作系统中，这显然是注意到了组合消费的需要。而从客户的角度来看，捆绑提供了大量价值。捆绑软件相互兼容，又适用于各类电脑，这不仅节省了费用和时间，还减少了麻烦。但微软的竞争对手成功地证明了捆绑是一种掠夺行为。2001年，美国法院裁决微软IE浏览器捆绑是非法的。然而，这并没有使微软停下脚步。管理者必须确定目标市场中的哪些客户的需求或需要还没有得到满足，然后进一步确定他们是否可以或者应该接近这些客户。定期督促公司对这类问题作出新的回答，以及推行尊重客户的企业文化，可以使管理层处在一种时刻需要确定客户需求和购买决策的动态环境里。有了这样的知识和文化，就能让人理解一些看上去似乎是非理性的或者无法解释的客户行为。 然而，仅仅重视真正的终端客户是不够的，我们还必须量化成果，并需要始终明确终端客户的中心地位。

顾客价值的企业核心竞争力分析

顾客价值的企业核心竞争力分析 随着市场竞争的日益激烈和顾客价值选择的变迁,企业越来越认识到争取 市场、赢得并长期保留住顾客的重要性,这使得处于竞争行业的企业不得不开始重视顾客价值的研究。然而,在企业的实际经营运作中,往往会将绝大部分注意力集中在企业内部的职能过程上,而将顾客当成与企业无关的资源,从而忽视了企业的战略目标,即满足和留住顾客。这种对于顾客的漠视态度使得企业一方面不能正确识别顾客需求的变化,无法开拓新的市场,另一方面也使得原有顾客的满意度下降,失去现有市场份额。结果是企业在激烈的市场竞争中败下阵来。因此,为顾客提供优异的顾客价值是企业竞争优势的根本所在,研究顾客价值对企业核心竞争力的 影响,对于企业的发展具有重要意义。 1.对顾客价值概念的界定 关于顾客价值的研究,兴起于20 世纪90 年代。目前对于顾客价值的定义还没有统一的认识,不过大体可以认为,顾客价值指的是顾客感知价值(Customer Perceived Value) ,是感知利得( Perceived Benefits) 与感知利失(Perceived Sacrifices) 之间的权衡〔1〕。感知利得包括物态因素、服务因素及与产品使用相关的技术支持等质量要素;感知利失则包括顾客在购买时所付出的所有成本,如购买价格、获取成本、交通、安装、订单处理、维修以及失灵或表现不佳的风险。如此一来,提升顾客价值可以经由增加感知利得或减少感知利失来实现。而对顾客价值进行权衡和评价,目的是寻求顾客的真正价值所在,为企业构筑自身的核心竞

争力提供新的途径。构筑与强化核心竞争力是企业生存和发展的必要条件。从表面上看,一家企业的竞争力来自产品或服务的价格与品质,然而能在全球竞争中得以成功的企业,不论是西方公司还是亚洲新兴企业,均有能力发展出类似的成本水准和品质标准,彼此间并无太大差异,无法形成重大的优势,因此,从长期发展的角度而言,一个企业竞争力的强弱,关键取决于该企业是否有能力发掘或培养自身核心竞争力,并在动态的竞争中强化这种专长,通过将这些核心竞争力运用于各种不同的业务之间来发现新的市场机会,以比竞争对手更快的速度占领有利的战略位置。 2.顾客价值与企业核心竞争力之间的关系 顾客价值为企业核心竞争力在企业开拓市场的过程中提供了发挥独特作用的空间 顾客价值概念的提出是社会不断进步、市场经济充分发展的产物,它与以往的大量营销、产品差异化营销以及目标市场营销具有完全不同的理念。由于顾客价值概念的提出,企业的核心竞争力第一次成为企业创造顾客、细分目标市场和造就新兴市场的原动力。企业的核心竞争力、最终客户产品与核心产品在市场中构成了三个相互依托的竞争纽带,不仅可以制造较大的市场赢利空间,同时也为其它市场进入者制造了难以逾越的市场壁垒。顾客价值将企业的核心竞争力作为细分目标市场和造就新兴市场所考虑的第一重要因素。目前很多跨国公司在其创造新的市场需求和新的客户群体的过程中,首先考虑的就是自身核心竞争力能否在现有

怎样进行大客户管理

如何进行大客户管理 大客户通常是某一领域的细分客户，大客户是实现企业利润和可持续发展的最为重要的保障之一，对于企业具有无与伦比的重要性和战略意义，对大客户的识别、开发与持续经营，已

经成为行业竞争的焦点。尽管不同企业对大客户的定义不同，但是作为大客户至少包含以下元素之一： ·与本公司事实上存在大订单并至少有年或更长期连续合约的，能带来相当大的销售额或具有较大的销售潜力； ·有大订单且是具有战略性意义的项目客户； ·对于公司的生意或公司形象，在目前或将来有着重要影响的客户； ·有较强的技术吸收和创新能力； ·有较强的市场发展实力；等等。 因此，企业应该集中精力在大客户身上以寻找价值，创造机会，因为这些客户会使有限资金、资源产生最大效益。而大客户的价值创造，源自将价值交付体系根据具体客户特定的甚至常常是独特的需求而量身定做，则进行大显得尤为重要。 但是大的范畴涉及内容很广，需要调动的资源众多，可能造成企业者和大客户人员对大流于感性，加之市场竞争的不规范往往形成对大的关系导向，容易造成大客户销售和维护过程中事倍功半，严重的可能造成大客户的频繁流失，进而影响企业的生存。 有效的大能够集中企业的资源优势，从战略上重视大客户，深入掌握、熟悉客户的需求和发展的需要，有计划、有步骤地开发、培育和维护对企业的生存和发展有重要战略意义的大客户，为大客户提供优秀的产品，建立和维护好持续的客户关系，帮助企业建立和确保竞争优势。同时，通过大，解决采用何种方法将有限的资源（人、时间、费用）充分投放到大客户上，从而进一步提高企业在每一领域的市场份额和项目签约成功率，改善整体利润结构。 一、大的目的 实行大是为了集中企业的资源优势，从战略上重视大客户，深入掌握、熟悉客户的需求和发展的需要，有计划、有步骤地开发、培育和维护对企业的生存和发展有重要战略意义的大客户，为大客户提供优秀的产品解决方案，建立和维护好持续的客户关系，帮助企业建立

沉默用户激活及客户价值分析

沉默用户激活方案 一、几个基本定义： 1.交易间隔：用户的相邻两笔交易之间的交易间隔时长 2.沉默：最大交易间隔时长远大于某一设定阈值 3.活跃：最大交易间隔时长远小于某一设定阈值 4.排秩、秩次：对集合内的值排序，排序后所在的位置即为秩次 5.秩次比：所在秩次占集合元素总数的比值 6.沉默得分：用户沉默的程度得分，用来差异化细分沉默用户群 二、基本分析思路： 1．计算出单个用户的每次交易间隔，以此为基本数据原料进入下一步分析； 2.定义沉默用户的最大交易间隔阈值，以此为标尺，测量各个用户距离沉默的远近及可能性； 3.计算沉默用户的沉默得分，划分沉默用户等级； 三、计算流程： 1.计算每个用户的历史交易频率F的间隔时长Ti＝｛T2-T1,T3-T2,…,Tn-Tn-1｝ 2.计算每个用户的最后一笔交易距今时长Tr=Today-Recently 3.对集合｛Ti｝及Tr进行排秩，并输出对应秩次{RankT1,RankT2,…,RankTr,…,RankTn} 4．将Tr所在秩次除以该用户总交易次数cF，得出秩次比TrF； ｀算法解释：以用户历史最大沉默间隔为参考，若Tr接近Max{Ti}，则表示该用户已接近沉默边缘，并极有可能转入沉默状态，反之接近活跃。 活跃0 1 沉默 此处求百分比的目的为：将实际问题数字化，并以量化方式呈现： 若最近一笔消费距今时长排秩比： 等于1，则表示该用户已进入沉默状态； 若接近1，则表示用户靠近沉默边缘； 在0到1之间，表示用户未表现出明显即将进入沉默状态信号； 若接近0，则表示用户靠近活跃状态； 5.将Tr除以Max{Ti}，求得用户沉默得分S； ｀算法解释：以用户历史最大沉默间隔为参考，以数值方式衡量沉默程度： 以得分＝1为界限： 若得分小于1，则表示用户沉默程度较低，且未完全进入沉默状态； 若得分等于1，则表示用户已进入沉默状态； 若得分大于1，则表示用户已进入沉默状态，且沉默程度为S1－1；

顾客价值与顾客价值优势分析

顾客价值与顾客价值优势分析 一、顾客价值的涵义 关于价值的涵义,人们的理解千差万别。作为管理学的一个独特分支,营销学主要研究处于竞争中的企业与顾客之间的关系,营销学中的价值主要是指顾客价值( ) 。早在年代初,德鲁克就提出:“营销的真正意义在于了解对顾客来说,什么是有价值的。”在此之后,特别是年代末、年代初以来,随着竞争的不断加剧,越来越多的企业将视角转移至顾客价值,考虑通过价值分析,扩大企业所能够提供的顾客价值。但是,人们对如何理解顾客价值却远未取得一致。概念的不统一往往导致学术讨论上的混乱,不仅不同学者在不同意义上使用同一名词,有时甚至出现同一学者在同一著作中使用同一名词含义也不一致的情形。关于顾客价值的涵义,尚需在理论上做进一步的分析。 科特勒在《营销管理》一书中提出了几个不同的价值概念。他认为, “顾客让渡价值是指总顾客价值与总顾客成本之差。总顾客价值就是顾客期望从某一特定产品或服务中获得的一组利益。而总顾客成本是在评估、获得和使用该产品或服务时引起的顾客的预计费用。”其中,总顾客价值包括了产品价值、服务价值、人员价值和形象价值四个方面;总顾客成本则包括了货币价值、时间成本、精力成本和体力成本等四个方面 。他认为,顾客让渡价值可以用绝对数表示,也可以用相对数表示。“当用相对数来比较供应品时,他们通常被称为价值价格比。” 盖尔在其著作《管理顾客价值》一书中,借助于质量来定义顾客价值。他认为,市场感知质量( ) 是顾客将你的产品(或服务) 与竞争者的产品(或服务) 相比较时的评价。而顾客价值则是对企业产品的相对价格进行调整后的市场感知质量。 和科特勒教授同在美国西北大学任教的安德森教授与在威克森林大学任教的纳路斯教授在其共同的著作《组织市场管理———理解、创造和交付价值》一书中,则将组织市场上

如何分析大客户的购买行为

如何分析大客户的购买行为 1.解决方案式销售：《卖拐》分析与启示 解决方案式销售：《卖拐》分析与启示 2.客户决策过程分析 客户决策过程分析 3.客户决策心理分析 客户决策心理分析 4.客户购买需求分析 客户购买需求分析 5.买卖不平等关系分析 买卖不平等关系分析 学习导航 通过学习本课程，你将能够： ●了解销售的一些最基本要求； ●把握客户决策的复杂过程； ●了解客户群体分类及需求划分； ●根据不同客户心理采取不同的销售策略。 如何分析大客户的购买行为 销售最基本的要求是：通过引导、暗示等方式，使客户认识到自己存在的问题，从而产生主动购买产品的需求。下面从小品《卖拐》入手，分析其对销售的启示，然后再对客户购买行为进行理论分析。

一、解决方案式销售：《卖拐》分析与启示 小品《卖拐》由赵本山、高秀敏、范伟三人表演，主要内容如下：赵本山通过暗示、引导等方式来欺骗范伟，最终使范伟相信自己的腿有问题，买下拐杖。下面先介绍《卖拐》的具体情节，然后再分析《卖拐》的启示。 1.《卖拐》情节 《卖拐》的情节可以分为九个阶段： 吸引范伟 小品一开始，高秀敏在吆喝：“啊，拐了噢，拐啦，拐了噢！拐啦，拐啦！拐啦！”其实就是要卖拐，但人家不这么喊。在赵本山的精心设计下，“卖拐”变成了“拐卖”，范伟一听，不得了啊，有人要被拐卖了，便上前问个究竟。 暗示存在问题 赵本山向范伟暗示问题的存在，以引起范伟对他的兴趣。 树立专家权威形象 赵本山猜出范伟的职业后，范伟觉得赵本山就是专家、权威，什么都懂。 暗示腿部存在问题 赵本山在范伟面前树立权威之后，就开始引导范伟说出自己的问题所在，自己身上哪些地方不舒服。 解释问题起因 赵本山帮助范伟分析腿的问题是怎么产生的，讲出问题的重要性和不治疗的话将会产生极其严重的后果。其实就是想让范伟把他的拐给买走。 提出解决方案 范伟意识到自身存在的问题后，就开始向找本书寻求解决方法。赵本山向范伟提出解决问题的方法——拄拐。 说明不用拐杖的严重后果 赵本山以身说法，说明不用拐会产生的严重后果，让范伟产生恐惧心理，激发他要购买拐杖的欲望。 暗示价格 赵本山通过拐杖与鞋的价格进行对比，暗示范伟买拐杖是多么的划算。 成功卖拐 赵本山在最后采取欲进先退的方法，他不直接说把这拐卖给范伟，而是虚情假意地要把拐杖送给范伟，范伟觉得不好意思，不能白要他的东西，非要用钱买下拐杖，于是买卖行为达成。 2.《卖拐》启示

大客户定做礼品方案攻略需求分析

大客户定做礼品方案攻略需求分析 对于礼品公司而言，是否满足客户定做礼品需求是一个礼品解决方案成败的关键。如何在限定的时间内，做出一份切合大客户礼品定做的需求、甚至超出客户定做礼品预期目标的方案？需求分析是关键，这就等同于在航海前，我们要先找到方向，选择最合适的航线，这样航行才顺利、快速到达目的地。通常来讲礼品公司需要做一下几个方向的需求分析： 一、了解客户（客户通过礼品传递的信息） 定做的礼品是可以用于传递送礼者信息的媒介，所以我们首先要了解客户的信息，包括基本情况（有时还包括企业发展史）、文化特色、品牌信息、产品情况、市场情况等。所谓“知己知彼，百战百胜”。只有充分了解客户，才能理解客户要通过定做的礼品传递的信息，做出具有符合客户风格的方案。 二、分析定做礼品的用途（客户使用定做的礼品要达到的目的） 定做礼品的用途是个重点。不同用途的礼品定做要达到的目标不同，其具有的定做特色也不同。一般根据客户定做的礼品需求不同，礼品可分为四大类：商务礼品、会议礼品、福利礼品和促销礼品。 1、商务礼品 商务礼品是指企业或团体对外进行商务交流活动、加强协作和联系时使用的礼品。商务礼品的受赠者多为外部企业或团体和个人，以互助、合作、共赢为目标，因此价值和文化特性的需求比较明显。根据细分需求的不同，商务礼品可以进一步细分为标志性礼品、交际性礼品二类。 （1）标志性礼品：主要用于品牌形象的展示和宣传，重大对外活动的商务礼品也可以为标志性礼品。这种礼品多为团体对团体的赠送形式，侧重企业理念

用形象展示。标志性商务礼品基本不需要考虑受赠者的礼品需求，而是具有强烈的企业礼品定做特色。比如企业要定做某款特色产品的金质模型、要刻有某团体标志的玉质印章等等。（2）交际性礼品：这是我们常说的狭义的商务礼品。主要用于日常的各种商务交际场合，用来提升送礼人与受赠者关系和情感的商务礼品，受赠者主要为商务合作伙伴。定做这类礼品要侧重表达对受赠者的尊重与关爱，重点考虑受赠者对礼品个体需求，较为雅致又具有实用性的礼品一般都会受到欢迎，比如红酒、紫砂壶、茶叶、字画等。2、会议纪念礼品 会议礼品是指政府机关或企事业单位进行各种会议、周年庆典或年度表彰时使用的礼品。会议礼品的受赠对象一般为内部员工或企业团体和会议贵宾等，在会议交流之余，主办单位更希望借此会议契机，表示对与会者的关心与祝福。受赠者多为活动或事件的参与者，根据会议的需求和参与者的需求确定礼品。而温馨的会议纪念礼品可分为三类。 （1）周年庆典纪念礼品：主要用于店铺开业、单位周年庆典、开工典礼等重大事件。它让庆典更加隆重，烘托庆典气氛，让更多的人记住庆典、感念庆典，是表达庆典情感的载体。希望对于参会人员来说不仅是简单的纪念品，还可以在日常生活中切实用得上。 （2）表彰会议纪念品：主要用于企业年会、年终表彰奖励，对于先进人物进行表彰。主要以回馈系统内部员工为主，以贴心实用型纪念品当仁不让拨处头筹。因为纪念品最终还是受赠者带回家的。 （3）商业会议纪念品：主要用于论坛、讲座场合，以表示感谢、拉近关系，巩固关系等。会议多为高端的研讨会或半公开的高端学习形式，与会人员为同一领域的专业人士，定做这样的纪念品应侧重于品位与实用性。 3、福利礼品

利用K-Means聚类进行航空公司客户价值分析

利用K-Means聚类进行航空公司客户价值分析 1.背景与挖掘目标 1.1背景航空公司业务竞争激烈，从 产品中心转化为客户中心。针对不同类型客户，进行精准营 销，实现利润最大化。建立客户价值评估模型，进行客户分 类，是解决问题的办法 1.2挖掘目标借助航空公司客户数据， 对客户进行分类。对不同的客户类别进行特征分析，比较不 同类客户的客户价值对不同价值的客户类别提供个性化服 务，制定相应的营销策略。详情数据见数据集内容中的 air_data.csv和客户信息属性说明 2.分析方法与过程 2.1分析方法首先，明确目标是客户价值识别。识别客户价值，应用 最广泛的模型是三个指标（消费时间间隔（Recency）,消费频率（Frequency）,消费金额（Monetary））以上指标简称RFM 模型，作用是识别高价值的客户消费金额，一般表示一段时 间内，消费的总额。但是，因为航空票价收到距离和舱位等 级的影响，同样金额对航空公司价值不同。因此，需要修改 指标。选定变量，舱位因素=舱位所对应的折扣系数的平均 值=C，距离因素=一定时间内积累的飞行里程=M。再考虑到，航空公司的会员系统，用户的入会时间长短能在一定程度上 影响客户价值，所以增加指标L=入会时间长度=客户关系长度总共确定了五个指标，消费时间间隔R，客户关系长度L，消费频率F，飞行里程M和折扣系数的平均值C以上指标，

作为航空公司识别客户价值指标，记为LRFMC模型如果采用传统的RFM模型，如下图。它是依据，各个属性的平均 值进行划分，但是，细分的客户群太多，精准营销的成本太 高。 综上，这次案例，采用聚类的办法进行识别客户价值，以LRFMC模型为基础本案例，总体流程如下图 2.2挖掘步骤从航空公司，选择性抽取与新增数据抽取，形 成历史数据和增量数据对步骤一的两个数据，进行数据探索 性分析和预处理，主要有缺失值与异常值的分析处理，属性 规约、清洗和变换利用步骤2中的已处理数据作为建模数据，基于旅客价值的LRFMC模型进行客户分群，对各个客户群 再进行特征分析，识别有价值客户。针对模型结果得到不同 价值的客户，采用不同的营销手段，指定定制化的营销服务，或者针对性的优惠与关怀。（重点维护老客户） 2.3数据抽取选取，2014-03-31为结束时间，选取宽度为两年的时间段， 作为观测窗口，抽取观测窗口内所有客户的详细数据，形成 历史数据对于后续新增的客户信息，采用目前的时间作为重 点，形成新增数据 2.4探索性分析本案例的探索分析，主要 对数据进行缺失值和异常值分析。发现，存在票价为控制， 折扣率为0，飞行公里数为0。票价为空值，可能是不存在 飞行记录，其他空值可能是，飞机票来自于积分兑换等渠道，查找每列属性观测值中空值的个数、最大值、最小值的代码

商业银行客户价值研究

商业银行客户价值研究 作者：张进财文章来源：jrw 点击数：459 更新时间：2010-4-1 进入21世纪以来，我国商业银行的同业竞争日趋白热化，对客户资源的竞争已逐渐超越传统的产品竞争和服务竞争，成为商业银行竞争的新焦点。在客户经济时代，现代商业银行经营管理的核心是价值管理。这种新型的银行价值观迫切要求银行转换经营机制，从生存和发展的高度，积极引入客户价值管理理念，培育商业银行可持续发展的竞争优势。 一、当前商业银行客户关系管理中存在的主要问题 （一）忽略了对不同行业、不同客户价值贡献度的分析，导致银行提供服务的成本、风险与收益不对称。由于受行业准则及宏观利率管制等影响，传统银行向优质客户与普通客户提供同样的标准化服务及同样的产品价格，而没有考察服务（或产品）本身蕴涵的经济成本、风险成本及相应的价值回报。由于缺乏合适的价值管理工具，银行只能根据客户资金沉淀量、资信程度、交易频率等因素判断客户优劣，客户对银行的价值贡献度则不得而知，也使银行疏于对市场细分。同时由于银行绝大部分利润来源于数量少的高端客户，与广大的中低端客户比较，银行提供的服务在风险（或成本）收益上极不对称。 （二）经营过程中没有真正树立“以客户为中心”的经营理念，以产品为中心，片面追求业绩指标完成的经营行为仍比较常见。在没有深入分析国家政策、经济周期、客户经营状况等情况下，从完成自身经营任务的角度出发推销金融产品，轻客户营销、重产品推销，轻客户资源开发、重市场竞争的经营行为，既难以满足客户的金融需求，也不利于银行培育客户资源和改进产品设计。 （三）对市场反应不够灵敏，业务流程繁杂。传统银行业务流程的设计是以控制内部风险为出发点，而不是为客户提供最方便的服务。因此客户进到银行办理业务，需要经过多道手续才能完成一项业务，由此造成客户在银行排队及各种不便。以信贷业务流程为例，从客户提出申请到用款需要经历大小近20个环节，有的银行一笔信贷业务的平均处理时间长达两个多月，根本无法满足市场竞争的需要。 （四）产品创新开发机制不健全。银行间同质性产品多，独创品牌少，产品设计与市场需求、客户消费习惯有脱钩现象。产品定价方式单一，难以满足客户日益多样化的金融需求。银行内部按产品大类划分职能，二级分行每一大类产品都有一个职能部室，单独设立一套业务处理程序和业务报表，每一类产品又根据内控制度要求有不同的风险防范制度，业务信息、客户信息不能共享，产生重复劳动，不利于产品的统一管理。 （五）缺乏统一规范的客户信息资料，不利于客户价值的分析筛选。银行业集中了大量的客户数据信息，但由于业务经营上的条块分割、各自为政，导致客户信息不完整，缺乏统一和规范，不同部门之间无法共享客户信息，影响了对数据资源的分析利用。 二、商业银行推行价值管理的措施 客户价值管理是在客户关系管理的基础上，对客户贡献度的深层次挖掘，是关系管理的进一步深化和拓展。根据商业银行价值最大化的目标取向和当前客户关系管理中存在的问题，推行客户价值管理应从以下几个方面着手： （一）引入客户终生价值观念，建立客户贡献度评价体系，科学分析评估客户的价值。“客户终生价值”是指每个购买者在生命周期内可能为企业带来的收益总和。因此，评估客户价值不仅要分析客户当前的价值贡献，而且要分析客户未来时期对银行的潜在价值。银行对客户价值的评估可以从以下方面入手：一是根据银行的实际收入、销售和服务费用等数据建立统一的客户贡献度评价系统，测算银行在某一客户或客户群的收入及支出，并利用统计模型计算客户风险的可能性、严重性和回收率，把这些因素综合起来，评估结果较好的就是银行的高价值客户。二是尝试用客户购买银行产品或服务的时间、金额和购买频率作为预测

利用K-Means聚类进行航空公司客户价值分析.doc

利用 K-Means 聚类进行航空公司客户价值分析 1.背景与挖掘目标 1.1 背景航空公司业务竞争激烈，从 产品中心转化为客户中心。针对不同类型客户，进行精准营 销，实现利润最大化。建立客户价值评估模型，进行客户分 类，是解决问题的办法 1.2 挖掘目标借助航空公司客户数据，对客户进行分类。对不同的客户类别进行特征分析，比较不 同类客户的客户价值对不同价值的客户类别提供个性化服 务，制定相应的营销策略。详情数据见数据集内容中的 air_data.csv 和客户信息属性说明 2.分析方法与过程 2.1 分析方法首先，明确目标是客户价值识别。识别客户价值，应用 最广泛的模型是三个指标（消费时间间隔（Recency） ,消费 频率（ Frequency）,消费金额（ Monetary ））以上指标简称RFM 模型，作用是识别高价值的客户消费金额，一般表示一段时 间内，消费的总额。但是，因为航空票价收到距离和舱位等 级的影响，同样金额对航空公司价值不同。因此，需要修改 指标。选定变量，舱位因素=舱位所对应的折扣系数的平均 值=C，距离因素 =一定时间内积累的飞行里程 =M 。再考虑到，航空公司的会员系统，用户的入会时间长短能在一定程度上 影响客户价值，所以增加指标 L= 入会时间长度 =客户关系长度总共确定了五个指标，消费时间间隔 R，客户关系长度 L ，消费频率 F，飞行里程 M 和折扣系数的平均值 C 以上指标，

作为航空公司识别客户价值指标，记为LRFMC 模型如果采用传统的 RFM 模型，如下图。它是依据，各个属性的平均 值进行划分，但是，细分的客户群太多，精准营销的成本太 高。 综上，这次案例，采用聚类的办法进行识别客户价值，以LRFMC 模型为基础本案例，总体流程如下图 2.2 挖掘步骤从航空公司，选择性抽取与新增数据抽取，形 成历史数据和增量数据对步骤一的两个数据，进行数据探索 性分析和预处理，主要有缺失值与异常值的分析处理，属性 规约、清洗和变换利用步骤 2 中的已处理数据作为建模数据， 基于旅客价值的 LRFMC 模型进行客户分群，对各个客户群再 进行特征分析，识别有价值客户。针对模型结果得到不同 价值的客户，采用不同的营销手段，指定定制化的营销服务，或者针对性的优惠与关怀。（重点维护老客户） 2.3 数据抽取选取， 2014-03-31 为结束时间，选取宽度为两年的时间段，作为观测窗口，抽取观测窗口内所有客户的详细数据，形成 历史数据对于后续新增的客户信息，采用目前的时间作为重 点，形成新增数据 2.4 探索性分析本案例的探索分析，主要对 数据进行缺失值和异常值分析。发现，存在票价为控制，折扣 率为 0，飞行公里数为 0。票价为空值，可能是不存在飞行记录，其他空值可能是，飞机票来自于积分兑换等渠道，查找 每列属性观测值中空值的个数、最大值、最小值的代码

基于数据挖掘的企业客户价值分析

基于数据挖掘的企业客户价值分析 一、背景介绍 在当今激烈的市场竞争环境下，客户资源是企业重要争取的领域。企业客户作为大客户，经营规模较大、销售额可观，是企业经济利润的重要来源。目前增量客户越来越难，怎样做好存量客户维护，挖掘潜力，成为企业提质增效的重要方向。 二、理论来源 RFM模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段，在成熟的大中型企业广泛应用。 本研究以某对公业务客户价值挖掘为例，创造性地在RFM模型中增加了客户地域A、客户行业I等维度，充分考虑我行客户地域和行业分布情况的影响，形成了RFMAI模型。模型中R为近度(客户在一段时间内最后一次业务发生时间距截止日期的天数)、F为频度(客户在一段时间内业务发生次数)、M为额度(客户在一段时间内发生业务金额)。详见表1。 表1 RFMAI指标含义说明 三、具体做法 本次挖掘企业客户价值分析的总体流程如图1所示。

图1客户价值挖掘建模流程图 客户价值挖掘的关键问题是客户分类，本次客户价值挖掘建模目标如下： （1）使用企业客户数据，对客户进行分类。 （2）对不同的客户类别进行特征分析，比较各类客户的客户价值。 （3）对不同价值的客户类别提供个性化服务，制定相应的营销策略。 企业客户价值挖掘主要包括以下步骤： （1）数据抽取 选取2017年1月1日至2018年12月31日作为分析观测窗口，抽取观测窗口内企业客户数据。 （2）数据探索分析 本次挖掘的探索分析是对数据进行缺失值分析与异常值分析，分析出数据的规律以及异常值。通过对数据中的异常值、重复记录、撤销记录等进行处理，筛选去除无效记录。 （3）数据预处理 本次主要采用属性规约、数据清洗与数据变换的预处理方法。 （4）模型构建

客户价值的分析与计算

客户价值的分析与计算 长久以来，客户价值的计算一直是令企业头疼的一个问题，不是说客户价值不重要，而是用什么样的统计计算方法可以比较准确地对客户价值进行计算，从而使企业在进行客户关系时，提供量化的依据，根据经济学二八理论真正找寻出企业的价值客户。 对于客户价值的分析与计算，也是我们这些从事CRM理论与实践的工作者们的一项重要工作内容。根据这些年的研究，我提出如下的一些计算客户价值的方法，但愿它们可以使企业在制定自己的客户发展及服务战略时，作为一项内容可借鉴和参考。 1）第一种客户价值计算方法 CRM系统中一个重要的组成功能就是客户价值的计算。CRM强调的是企业客户战略，强调的是客户关系的关系，强调的是客户服务、关怀的策略，但是怎样才说明了客户关系的到位，客户战略的正确及客户服务、关怀措施的有效呢？我认为如果有客户价值的计算作为佐证，可以使企业在实施CRM的过程中建立起信心。 客户的价值通常与客户与企业之间的交易有关，与客户和企业保持关系的时间有关。我们总是说企业保持一个老客户比发展一个新客户要节省很多的成本，这其中的道理在那里？科学依据又在那里？下面的客户价值计算公式不但回答了客户价值问题，也同时回答了这些问题。 公式一： 公式（1）中的各项参数说明如下： P0: 客户第一次购买产品价格 C0: 吸引客户消费成本 R:每年期望从客户处得到的收入 r:贷款利率 N:客户保持交易时间 P1:客户再消费价格 商业信誉损害系数（x）：（这是一个常量，一般取值为0.15） 从公式中，我们可以得出这样的结论，客户价值与客户投入的购买额度有关，与企业维护客户关系成本有关。当客户与企业之间关系维持的越长久，其客户价值就越大。公式（1）中，P0，C0的取值，不同的行业，不同的企业会有很大的差异，其实具体值为多少，并不重要。当然对于一个具体企业来说，P0的取值越大，C0的取值越小，则具体客户对于企业来说其客户价值就越大，那客户价值为多少就是企业的价值贡献客户呢？这要看企业的整体客户价值计算结果。 总体上说，只要P0大于C0，并且为正数，则客户对于企业来说就存在价值。