品牌優先的零售客戶細分研究

劉坤達 宋紅文 張衛東 歐達宇

摘 要：客戶關系管理的關鍵是客戶分類，而煙草工業的優勢在品牌。為了品牌發展和品牌培育，突出品牌特征，對客戶細分，實現精準營銷，提高工業企業品牌核心競爭力。采用品牌占比和品牌訂購數作為聚類因子，獲得20個零售客戶細分群組，并提出將客戶價值作為每個群組的價值依據。結合海量數據獲取優質客戶群組及潛力客戶群組信息，構成優質零售客戶畫像。最后針對符合優質客戶畫像的1281位零售客戶，工商協同實現精準投放，工業企業進行精準營銷。以真龍品牌為例，在某市進行為期一年的銷售實例驗證，實證證明在該策略下，品牌銷量和訂足率都得到了提升。

關鍵詞：聚類分析;品牌占比;零售客戶;客戶價值

中圖分類號：F27???? 文獻標識碼：A????? doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.32.022

1 背景

信息時代的來臨，企業營銷焦點從“產品中心”轉變為“客戶中心”，客戶關系管理成為企業的核心問題。客戶關系管理的關鍵問題是客戶分類，通過客戶分類，區分高價值的客戶、低價值的客戶，企業針對不同價值的客戶指定優化的個性化服務方案，采取不同的營銷策略，將有限的營銷資源集中于高價值客戶，實現企業利潤最大化目標。

煙草工業的優勢在品牌，為了品牌發展和品牌培育，工業公司客戶經理當前的主要做法是，依靠“單條值”和“訂購總數”作為客戶細分指標，實現零售客戶的分檔，對檔位高價值客戶進行重點營銷推廣活動。通過實際統計分析發現，由于客戶所處商圈、經營業態等因素影響，基于“單條值”和“訂購總數”優選的高價值客戶，對于具體的品牌而言并無直接關聯。本文將采用突出品牌特點的聚類因子，完成對零售客戶聚類分析，幫助工業公司客戶經理找到與品牌相關的優質零售客戶，從而實現品牌的發展與銷售的提升。

2 國內外研究現狀

2.1 客戶細分

美國市場學家溫德爾·史密斯于1956年提出“細分”概念，客戶細分能夠有效降低成本，營銷策略是基于建立的客戶價值細分模型。謝佳從應用需求出發，構建客戶細分框架，并運用聚類分析、決策樹、邏輯回歸等數據挖掘方法對客戶進行細分建模，為電力客戶營銷服務策略的制定提供依據。李艷君通過對八種不同聚類方法的對比研究，對遼寧省某商業銀行的CRM結算系統客戶細分，得到了五種分類，該細分模型表明銀行80%的收益是由20%比較重要的客戶帶來的，數據支撐精準營銷策略。

王吉斌等人對零售客戶細分，提升貨源投放精準度和訂足率。葉曉蕾根據終端零售客戶購買頻率，對零售客戶分類，用于優化營銷流程、優化專賣管理、優化物流配送。王鵬主要通過價值評價指標，對零售客戶價值評價統計分析、聚類分析，在此基礎上建立客戶群分類模型，并提出零售客戶的產品、價格、渠道、促銷策略。何杰設計卷煙消費者調查問卷，在福建省寧德市調查取樣，根據分析結論將卷煙消費者劃分為三類細分市場，提出重新定位七匹狼卷煙產品的建議。彭江等人從卷煙供求模式入手，基于商品價位進行細分，解析各環節存在的矛盾和問題，揭示了卷煙市場供給需求的變化機制，并提出應對營銷策略。

2.2 用戶畫像

用戶畫像是從海量數據中獲取的并由用戶信息構成的形象集合。用戶特征信息包括與用戶有關的穩定因素（例如個人基本信息）和可變因素兩部分。單曉紅等人構建基于在線評論的用戶畫像本體模型，展示用戶對于酒店相關屬性的偏好，為酒店進行精準營銷提供了很大的幫助。李恒超通過使用卷積神經網絡模型和淺層神經網絡模型來分別提取查詢詞之間語義關聯，構建了用戶畫像的二級融合模型的算法框架。齊會敏等人運用用戶畫像實現了一種基于用戶興趣主題的個性化好友推薦方法。

3 零售客戶價值研究

3.1 零售客戶聚類分析

3.1.1 數據來源

數據來源于內部銷售系統，按零售客戶匯總的訂單數和訂購金額，共計樣本數據13519個;全年活躍零售客戶基本信息13511個;兩種數據按照“零售客戶編號”屬性進行合并，可得到包含客戶詳細信息及其訂單信息的樣本13511個。

3.1.2 聚類因子選取

為了突出聚類后的品牌特征，首先提出了“品牌占比”作為第一個聚類因子，主要思路是通過“品牌訂購數”占其“所有商品總訂購數”的比例來量化該客戶對品牌的傾向程度，“品牌訂購數”作為第二個聚類因子，表示零售客戶對品牌的絕對貢獻。經營規模大、購買力強的客戶相對更為優質。所以將總訂購數，總訂購金額分別作為第3和第4的聚類因子。

3.1.3 聚類結果

K-Means聚類算法廣泛用于電力、電信、煙草的客戶細分。選取的兩個聚類因子有量級的差異，需要首先進行標準化處理，再經過多輪聚類，采用輪廓系數優化，最優的聚類結果是劃分為20個群組，最終的聚類結果如圖1所示。

3.2 客戶價值

由于零售客戶是按計劃每周一次訂購商品，不能采用RFM模型。因此我們引入“客戶價值”，由品牌訂購量與品牌占比相乘獲得。如圖2，聚類分析獲取了20個群組，柱體高度表示為各群組的“客戶價值”。

客價值=品牌量×品牌占比

3.3 零售客戶價值分析

3.3.1 優質客戶群組

18和17群組內的零售客戶，其“品牌占比”高，“品牌訂購量”較大，是真正的品牌優質客戶。

3.3.2 潛力客戶群組

16和3群組的零售客戶，“品牌占比”較高，“品牌訂購量”大，其營業規模較大，屬于較有潛力的優質客戶。

3.3.3 次優質客戶群組

12和5群組的零售客戶，“品牌占比”較高，“品牌訂購量”較高，屬于次優質客戶。