基于客戶價值的客戶分類方法研究

摘要：客戶價值的評價是客戶關系管理的核心內容。文章首先在現有的客戶價值評價體系的基礎上，設計了一種新的客戶價值評價指標體系，從客戶的當前價值和潛在價值兩個方面來評價客戶價值。然后根據該指標體系的指標特性，選擇神經網絡作為評價方法最后根據客戶價值評價結果進行客戶分類，從而實現不同類型的客戶實行不同的營銷政策。

關鍵詞：客戶價值；評價；神經網絡

一、 引言

客戶是企業最重要的資源，客戶關系管理己經成為企業管理的核心。對企業來說，有效的評價客戶價值，按價值不同對客戶資源進行合理的劃分，從而有效的配置資源才是企業的生存之道。因此，進行客戶的價值分析，并建立客戶的價值評價模型，是客戶關系管理的首要任務。本文提出的客戶分類方法是基于客戶價值的分類，即根據客戶價值的大小來確定客戶的類別。本文在前人一系列的研究的基礎上，提出一種新的客戶價值評價指標體系，在該指標體系的基礎上利用神經網絡方法評價客戶價值，最后根據評價結果來對客戶進行分類，對不同類別的客戶實行不同的營銷政策，從而實現企業資源的合理配置，追求效益最大化。

二、 客戶價值評價指標體系的建立

本文所介紹的客戶分類的標準是客戶價值的大小。因此實現客戶分類首先需要評價客戶價值的大小。目前，國內外對客戶價值的評價，主要是沿用弗雷德里克·萊希赫爾德的凈現值評價體系。在此評價體系的基礎上進行擴展和完善。利用凈現值評價體系評價客戶價值能充分地反映客戶在現在和將來所能帶給企業的利潤的凈現值，但這一體系存在許多的不足之處，具體說來主要包括以下幾點因素：第一，忽視了銷售量在客戶價值評價中的作用。由于在某些企業中，尤其當該企業的固定成本較大時，維持一定的銷售量與獲取高額的利潤同樣重要。第二，沒有考慮到客戶帶給企業的潛在價值，而實際上對于一個企業來說，一個客戶的價值更主要的要著眼于未來。

針對凈現值評價體系的這些不足，國內的齊佳音等人在凈現值評價體系的基礎上提出充分價值評價體系，該體系強調了銷售量與客戶帶給企業發展潛力的貢獻兩項指標的重要性，使客戶價值的評價更加完善。

本文考察了上述兩個指標體系的評價因素以及各自的優缺點，提出從客戶當前價值和客戶潛在兩個方面來評價客戶價值，提出客戶價值評價體系。在整個客戶生命周期上，管理客戶價值是CRM的基本思想。因此，企業在評價客戶有價值與否時，不僅要參照該客戶當前的價值表現，更重要的是依據其對該客戶未來潛在價值的預測判斷。客戶當前價值決定了企業當前的盈利水平，是企業感知客戶價值的一個重要方面。客戶長期潛在價值關系到企業的長遠利潤，直接影響到企業在剩余生命周期上對該客戶價值的主觀感受和評判，是影響企業是否繼續投資于該客戶關系的一個重要因素。因此，客戶價值評價體系應該從客戶當前價值和潛在價值兩個方面進行設計。具體來講：

1． 當前價值可以從直接和間接兩個角度分別考慮。從直接計算角度，就是要計算在評價階段內客戶實際產生的凈利潤大小，這一計算過程主要是在ABC成本分析的基礎上進行盈利核算，陳明亮對這一過程進行了探討。但是，上述盈利分析是一個復雜的計算過程，特別是對于難以用ABC成本分析法進行處理的企業。因此，雖然從理論上這一方法是可行的，但在實踐上卻難以操作。本文提出用毛利潤、購買量、服務成本三個指標來間接描述客戶當前價值。其中，毛利潤等于客戶實際支付的價格減去平均生產成本，購買量是客戶在評價階段內購買產品的累計數量，服務成本是企業在該段時間內服務該客戶所花費的投入。毛利潤指標主要反映了客戶實際支付價格的高低，購買量指標間接反映了客戶在分攤生產成本上的差異，服務成本直觀顯示了不同客戶在客戶服務投入上的不同。因此，這三個指標可以全面地對客戶現階段的凈利潤進行描述。

2． 客戶潛在價值也可以從直接和間接兩個方面得到。從直接計算的角度，客戶潛在價值為客戶在剩余生命周期中所產生的凈現金流的大小。從間接的角度考慮，客戶關系的一些特征描述變量，如滿意度、忠誠度、信任度等，能在一定程度上預測客戶今后一段時間內潛在價值的變化。這些關系特征變量中，最有說服力的是忠誠度和信任度，客戶滿意度的預測效果受到置疑。客戶忠誠度和信任度的表現常常伴隨著潛在價值的同方向的變動，如果該客戶當前的忠誠/信任度較高，則可以說，在此后的一段時間內，其貨幣價值有上升的趨勢；反之，則有下降的趨勢。另外，對于存在貨幣信貸關系的客戶關系而言，企業對于客戶信用的評價通過預測未來交易風險，間接反映了企業對該客戶未來潛在價值的評價。客戶信用度越高，企業與之繼續交易的風險越低，潛在價值的預期值上升；反之，客戶信用度越低，企業與之繼續交易的風險越高，其潛在價值的預期值下降。按照上述思路，設計本文的客戶價值評價體系如圖1所示。

三、 客戶價值評價方法

本文所述的客戶價值評價體系是一個多層次的評價體系，在每一層上都有其相應的分指標。針對這些指標，可以采取多種評價方法對其評價。本文在詳細考察了各指標的特征以及各種評價方法的優劣后，提出利用神經網絡的方法來實現客戶價值的評價。人工神經網絡是在現代神經生物學研究基礎上提出的模擬生物過程以反映人腦某些特性的計算結構。它不是人腦神經系統的真實描寫，而只是它的某種抽象、簡化和模擬人工神經元是對生物神經元的一種形式化描述，它對生物神經元的信息處理過程進行抽象，并用數學語言予以描述，對生物神經元的結構和功能進行模擬，并用模型圖予以表達。實踐證明，神經網絡人工仿真技術，在數據挖掘、模型預測上有良好的作用。神經網絡作為一種評價方法已經得到了廣泛的應用，取得了良好的效果。

據統計，在所有的神經網絡應用中，BP網絡所占比例在80%以上。BP網絡因其良好的非線性逼近能力和泛化能力以及使用的易適性面更是受到眾多行業的青睞。BP網絡采用的反向傳播算法是當前在前饋型神經網絡中研究得最為成熟且應用最廣的一種有導師學習算法。其算法主要有以下幾個步驟：（1）確定神經網絡的結構，包括神經網絡的層數，各層的節點數，以及各層之間的互聯結構。（2）對全部連接權值進行初始化，將初始值設成較小的隨機數，一般落在[0，1]之間。（3）選取合適的訓練樣本，將樣本數據輸入網絡，計算出網絡的輸出值。（4）計算輸出值與樣本的期望值之間的偏差，然后從輸出層反向計算到輸入層，向著減少該偏差的方向調整各權值，通常采用梯度下降法進行計算。（5）對訓練樣本集中的每一組數據都進行訓練，直到整個訓練偏差達到能被接受的程度為止。經過訓練后的神經網絡就可以準確地表示輸入與輸出之間的關系，當已知一組輸入，就可以利用該神經網絡來計算其輸出值。

針對本文的評價問題，神經網絡設計如下：神經網絡的輸入因素是各項評價指標，輸出因素則是評價結果。客戶當前價值和客戶前在價值是一級指標，當前價值下又有3個二級指標，即利潤率指標、購買量指標、成本占用指標。潛在價值下包括3個二級指標，即信用度指標、忠誠度指標、信任度指標。這6個指標即是神經網絡的輸入因素。本文將按ABC分類法將客戶價值分為高價值客戶、中等價值客戶以及低價值客戶三個等級，這三個等級就是神經網絡的輸出因素。本文將采用三層神經網絡模型，即選擇一個隱層。對于隱層神經元個數的選擇是一個十分復雜的問題，如果數目太少，會降低神經網絡的容錯性，訓練不出理想的效果，但如果數目過多，將使網絡的訓練時間急劇增加，可能記住訓練中沒有意義的結果。針對文中的模型，經過反復測試，確定隱含層神經元個數為6。神經網絡的激勵函數選取Sigmoid函數。

基于上述分析，通過基于BP神經網絡的客戶價值評價體系，按照客戶價值的高低，對客戶進行分類，企業可以對客戶資源進行準確的分析、評估和定位，從而幫助企業制定恰當的客戶關系管理戰略。

四、 結束語

客戶關系管理是當前的一個研究熱點，基于客戶價值的市場細分是成功實施客戶關系管理的基礎。本文在前人研究的基礎上，提出了一種基于客戶生命周期理論的客戶價值評價體系，該評價體系充分反映了客戶所處的生命周期階段和客戶的發展潛力，從而更全面的表征了客戶價值。同時，本文利用神經網絡方法進行客戶價值評價，從而提高了評價結果的準確性。最后根據評價結果對客戶進行分類，分析了各類客戶的特征及其營銷策略。本文的研究為客戶分類的研究提供了一種新的思路，具有一定的實踐指導意義。

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作者簡介：盧潤德，桂林電子科技大學管理學院院長；楊蘭，桂林電子科技大學管理系碩士生。

收稿日期：2007-10-07。