（企业管理专业论文）活期储蓄客户价值随机模型构建及应用.pdf

活期储蓄客户价值随机模型构建及应用 学科：企业管理 研究生签字： 砝 玖 指导教师签字：李沌青 摘要 商业银行只有对客户价值进行科学分析，构建以客户为中心的营销服务体系，抓住商 业自身面临的机遇和挑战，才能应对日益激烈的市场竞争。文本以商业银行活期储蓄客户 作为研究对象，将零售业的客户价值模型用于商业银行业务，根据银行活期储蓄业务的特 点，修订模型中相关变量的定义，并用某银行实际的活期储蓄交易数据对所提出随机模型 的适用性进行验证。主要创新点如下： 1 、在修订相关变量定义的基础上，构建基于客户购买行为变量的商业银行活期储蓄 客户价值随机模型 本文在研究了大量文献的基础上，结合目前商业银行在客户数据保有方面的实际情 况，提出了用基于客户购买行为变量的客户价值随机模型对商业银行的活期储蓄客户价值 进行分析。本文用活期储蓄客户余额不为零的天数来重新定义客户单位时间内的交易次数 f ，用活期储蓄客户与银行发生交易的同均余额来重新定义客户次交易金额m ，以保证该 客户价值随机模型在应用到商业银行活期储蓄客户价值分析中的可用性和有效性。 2 、对所建活期储蓄客户价值随机模型用实际交易数据进行实证分析 本文利用某商业银行实际的交易数据对活期储蓄客户价值随机模型进行了实证分析， 将前人提出的理论模型用商业银行的实际数据加以实现。在实证分析过程中，本文给出了 将商业银行业务数据转换成营销数据的数据处理方法，并且对两个交易次数模型进行了综 合的比较。实证结果表明：活期储蓄客户价值随机模型能够有效的反映出客户未来的购买 行为模式，且在时间和成本上受限的情况下b g n b d 模型可以用于替代p a r e t o n b d 模型 来反映客户的交易次数行为模式。 3 、通过对客户价值随机模型在商业银行实际经营管理中应用的讨论，给出了相关的 管理建言 本文从实证结果与管理理论相结合的角度，深入的讨论了如何将活期储蓄客户价值随 机模型应用到商业银行的实际经营管理中。从商业银行客户营销数据库的建立、基于客户 利润贡献的客户细分、基于活跃度的客户流失管理三个方面给出了基于客户价值研究的商 业银行客户关系管理建言，以帮助商业银行提升客户分析能力，完善客户关系管理体系。 最后总结了本文主要的研究成果及研究的局限性，并给出了未来的研究方向。 关键词：活期储蓄；客户价值；随机模型；r f m 变量 t h e b u i l d i n ga n di m p l i c a t i o no fs a v i n gd e p o s i t sc u s t o m e rv a l u e r a n d o mm o d e l s d i s c i p l i n e ：b u s i n e s sm a n a g e m e n t s t u d e n ts i g n a t u r e ： s u p e r v i s o rs i g n a t u r e ：厶 “刁勺_ ， 矿叼 a b s t r a c t o n l yi fc o m m e r c i a lb a n k sc a r r yo u ts c i e n t i f i cc u s t o m e rv a l u ea n a l y s i s ，b u i l dc u s t o m e r - c e n t f i cm a r k e t i n gs e r v i c es y s t e m ，t h e yc a l lc o p ew i t hi n c r e a s i n g l yf i e r c ec o m p e t i t i o ni nt h e m a r k e t t h i st h e s i su s e ss a v i n gd e p o s i t sc u s t o m e r sa sr e s e a r c ho b j e c t ，i n t r o d u c e sr e t a i lr e l e v a n t m o d e li n t oc o m m e r c i a lb a n ka r e a ，a m e n d st h ed e f i n i t i o no fm o d e lv a r i a b l e s ，a n dv e r i t i e st h e m o d e la p p l i c a b i l i t yw i t ht h ea c t u a lt r a n s a c t i o nd a t a i th a st h ef o l l o w i n gi n n o v a t i v e p o i n t s ： 1 b u i l ds a v i n gd e p o s i t sc u s t o m e rv a l u er a n d o mm o d e lb a s e do nt h ev a r i a b l e so f c u s t o m e rp u r c h a s eb e h a v i o r , b ya m e n d i n gt h ed e f i n i t i o no fr e l e v a n tv a r i a b l e s t h i st h e s i sp r o p o s e st h a tt h ec u s t o m e rv a l u er a n d o mm o d e lb a s e do nc u s t o m e rp u r c h a s e b e h a v i o rv a r i a b l e si su s e dt oa n a l y z et h es a v i n gd e p o s i t sc u s t o m e rv a l u e i tu s e st h en u m b e ro f d a y si n t h a ts a v i n g sb a l a n c ei sn o n - z e r ot or e d e f i n et r a n s a c t i o nt i m e sv a r i a b l e sf u s e sa v e r a g e d a i l yb a l a n c et or e d e f i n ea m o u n tv a r i a b l e sm ，i no r d e rt og u a r a n t e et h em o d e l sa v a i l a b i l i t ya n d e f f e c t i v e n e s sw h e ni ti sa p p l i e dt ot h ea n a l y s i so f s a v i n gd e p o s i t sc u s t o m e rv a l u e 2 c o n d u c tt h ee m p i r i c a la n a l y s i so fs a v i n gd e p o s i t sc u s t o m e rv a l u er a n d o mm o d e l w i t ht h ea c t u a lt r a n s a c t i o nd a t a t h i st h e s i su s e so n ec o m m e r c i a lb a n k sa c t u a lt r a n s a c t i o nd a t at oc o n d u c tt h ee m p i r i c a l a n a l y s i so fs a v i n gd e p o s i t sc u s t o m e rv a l u er a n d o mm o d e l ，r e a l i z e st h ep e r v i o u st h e o r e t i c a l m o d e lw i t ha c t u a ld a t a i nt h ep r o c e s so fe m p i r i c a la n a l y s i s ，i tg i v e st h em e t h o dw h i c ht r a n s f e r s b u s i n e s sd a t ai n t om a r k e t i n gd a t a t h ea n a l y s i sr e s u l t ss h o wt h a tt h em o d e lc a l l e f f e c t i v e l y r e f l e c tt h ec u s t o m e r sf u t u r ep u r c h a s eb e h a v i o rp a t t e r n s ，a n db g n b dm o d e lc a nb eu s e da sa s u b s t i t u t eo fp a r e t o n b dm o d e lw h e nc o m m e r c i a lb a n k st i m ea n dc o s ti sc o n s t r a i n e d 3 p r o p o s et h er e l e v a n tm a n a g e m e n ta d v i c et h r o u g hd i s c u s s i n gt h ea p p l i c a t i o no f c u s t o m e rv a l u em o d e li nt h ea c t u a lo p e r a t i o na n d m a n a g e m e n to fc o m m e r c i a lb a n k s t h i st h e s i sh a sa ni n - d e p t hd i s c u s s i o no fh o wt oa p p l yt h es a v i n gd e p o s i t sc u s t o m e rv a l u e m o d e lt oc o m m e r c i a lb a n k si nt h ea c t u a lo p e r a t i o na n d m a n a g e m e n t i tg i v e ss o m em a n a g e m e n t a d v i c ef r o mt h r e ea s p e c t st h a ta r et h eb u i l d i n go fm a r k e t i n gd a t a b a s e ，t h ec u s t o m e rs e g m e n t s b a s e do i lp r o f i tc o n t r i b u t i o n ，a n dt h ec u s t o m e rl o s sm a n a g e m e n tb a s e do na c t i v ed e g r e e f i n a l l y , i ts u m m a r i z e st h em a i nr e s u l t so ft h et h e s i sa n dp o i n t so u tt h el i m i t a t i o no ft h e s t u d ya n da l s od i s c u s s e st h ef u t u r er e s e a r c hw o r k k e yw o r d s ：s a v i n gd e p o s i t s ；c u s t o m e rv a l u e ；r a n d o mm o d e l ；r f mv a r i a b l e s 学位论文知识产权声明 学位论文知识产权声明 本人完全了解西安工业大学有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻读学位期 间学位论文工作的知识产权属于西安工业大学。本人保证毕业离校后，使用学位论文工 作成果或用学位论文工作成果发表论文时署名单位仍然为西安工业大学。学校有权保留 送( 提) 交的学位论文，并对学位论文进行二次文献加工供其他读者查阅和借阅；学校 可以在网络上公布学位论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保 存学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 学位论文作者签名：稿 玖 将挪躲李口碥 日期：沙c 1 s 1 0 l 5 6 学位论文独创性声明 学位论文独创性声明 秉承学校严谨的学风与优良的科学道德，本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师 指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的成果，不包含本人已申请学位或他人 已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本文所做的任何贡献均已在 论文中作了明确的说明并表示了致谢。 学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 学位论文作者签名： 形蒜5 钦 指导溯签名：耋( 嘶 日期： 2 鲫c i 口 5 7 1 绪论 1 1 课题来源与研究背景 1 绪论 本研究来源于国家自然科学基金资助的“客户回报计划对客户保持的影响机制研究 项目( 项目批准号：7 0 5 7 2 0 0 9 ) 和“基于客户终身价值的最优回报计划设计及应用研究 项目( 项目批准号：7 0 8 7 2 0 8 7 ) 。 客户资产是2 0 世纪9 0 年代发展起来的一种较新的市场营销理论，它从资产的视角来 论述客户资源在企业营销活动中的重要意义。客户一旦成为资产，必然需要对其进行测 量和计算，否则，该理论也就失去了其现实的意义乜3 。客户资产可以用客户价值来衡量， 客户价值主要指是企业单个客户的价值体现，而客户资产则是企业所有客户价值的集合 口1 。客户价值衡量了客户对于企业的重要性，有利于企业在长期盈利最大化的目的下为客 户提供产品、服务和问题解决方案。客户终身价值( c u s t o m e rl i f e t i m ev a l u e ) 的计算是 研究的核心h 1 。w y n e r 提出，客户价值已经重新诠释了传统的营销活动，把客户视为种 资产，评估其未来收益以及成本来决定是否进行营销活动1 。客户价值可以被认为是对客 户进行分类，寻找最有价值客户的一个有效的量化指标。 活期储蓄客户是商业银行重要的客户群体之一。因为商业银行是一类靠资金运转获得 利润的特殊企业。它凭借资金的短借长贷和借贷间的利率差值来实现其盈利目的。一个商 业银行要想实现利润最大化，就必须要有稳定的、低成本的资金来源。活期储蓄存款可以 说是商业银行所有融资产品中资金成本最低的一类产品，只是由于客户交易时间的自由 性，使得该产品在个体上缺乏相应的稳定性。通过对以往商业银行的活期储蓄存款每同余 额的观察发现，由于活期储蓄存款交易的此消彼涨，该产品是可以沉淀出一定数量的余额 的，这部分沉淀出的余额就构成了商业银行的一个廉价的融资渠道。可以说活期储蓄客户 的流失会直接影响到商业银行的融资成本，所以了解活期储蓄客户的交易行为，用客户价 值去分析该类客户未来给商业银行的带来的经济贡献，对商业银行而言就显得尤为重要， 它不但可以帮助商业银行提升管理活期储蓄客户的能力，也为商业银行管理客户资产打下 了基础。 随着中国加入w t o ，中国银行业全面对外开放，国内银行业的竞争日益激烈。特别 是在争夺优质客户、优秀金融人才和扩大新业务市场占有率方面，中国银行业会面临外资 银行激烈竞争。为了在残酷的竞争环境中求得生存，各家银行都纷纷转变传统的管理模式， 强化以客户为中心和以价值为中心的统一，建立以客户关系管理为核心的银行经营管理系 统。例如，中国工商银行在2 0 0 3 年成功的开发出了操作型c r m 后，开始全力建设以分 析型为主的c r m 系统；招商银行和华夏银行( 2 0 0 4 年) 也都相继开发了以操作型为主的 c r m 系统。而民生银行的零售业务c r m 系统己于2 0 0 3 年底建设成功，目前正在全行范 西安丁业人学硕十学位论文 围内推广使用。c r m 系统在银行业的广泛应用，使商业银行积累了大量的客户数据，为 将来计算客户价值提供了数据支持。 在客户价值的研究中，对客户未来购买行为进行科学预测是该研究领域的关键。客户 购买行为预测主要是利用企业保存的客户历史交易数据和通过各种渠道收集到的客户人 口统计信息，对客户未来购买行为和需求进行预先估计。许多学者选择用回归类模型去预 测客户未来购买行为阳叫，但是另一些学者认为回归模型存在着一些不可避免的缺点，例 如为了更好的描述变量间的关系而采用了一些平滑技术，这些平滑技术往往将客户购买行 为中的一个重要的因素异质性作为噪声处理u 纠等。因此，这些学者们将随机理论引入 客户购买行为的描述中，利用一些典型概率分布和b a y e s 理论来对客户购买行为中的不确 定因素进行估计，利用假设的概率分布捕捉客户购买行为的变化，预测未来的交易行为。 这些学者在随机模型的理论上已经取得了丰硕的成果，例如用于非契约连续时间条件下的 p a r e t o n b d ( n e g a t i v eb i n o m i a ld i s t r i b u t i o n ) 模型和b g ( b e t ag e o m e t r i c ) n b d 模型； 用于非契约离散时间条件下的b g b b ( b e t ab i n o m i a l ) 模型；用于契约连续时间条件下 e g ( e x p o n e n t i a lg a m m a ) 模型( 又叫i i 型p a r e t o 分布) ；用于契约离散时间条件下的s b g ( s h i f t e db e t ag e o m e t r i c ) 模型；用于捕捉客户购买金额的g g ( g a m m ag a m m a ) 模型等。 这些随机模型都有着各自不同的适用范围，它们既可以单独使用，也可以组合起来使用， 需要使用者根据不同行业的不同问题选择合适的模型方案。一个模型或模型组合是否能在 一个行业里应用，需要广泛的实证，以往对这类随机模型的实证主要是集中在零售行业中 重复购买模型的检验，而在商业银行领域里，这些模型的实证还比较缺乏。因此，本文尝 试将这些随机模型引入到商业银行领域中，通过收集商业银行活期储蓄客户的交易数据， 结合现有的研究成果，利用实证的研究方法，研究商业银行活期储蓄客户的购买行为规律， 构建客户价值随机模型展开客户基础分析，以完善本学科在这方面的研究成果。 1 2 论文内容、意义、思路及框架 1 2 1 研究内容 本文研究的主要内容为： 1 、文献研究 文献研究是本文研究工作的一个重要环节。通过收集国内外学者关于客户价值模型研 究成果，对这些资料加以分析、整理、归纳，为本文的研究奠定理论基础。此外，文献研 究工作还包括查阅相关文献中涉及到的统计学理论、计算软件的应用等内容。 2 、活期储蓄客户价值随机模型构建 在阅读大量文献的基础上，理解以往用于描述客户交易行为相关模型的前提假设、所 需变量、适用范围等问题，分析商业银行活期储蓄客户交易行为的特点，对以往多用在零 售行业的这类模型的随机变量进行了重新定义，构建了一套能够描述商业银行活期储蓄客 l 绪论 户购买次数行为和购买金额行为的客户价值随机模型。 3 、实证分析 本文从某商业银行随机抽取了部分活期储蓄客户的交易数据，因为这些数据都是原始 的交易记录，在数据粒度、数据质量、数据格式等方面并不能满足本文研究的需求，所以 必须根据实际情况对这些交易记录进行过滤、转换、再加工等处理，使其成为本文研究所 需数据。这些处理后的研究数据再进一步被分为两个部分，一部分用于对活期储蓄客户价 值随机模型进行参数估计，包括先验值的确定和后验值的调整；另一部分用于对活期储蓄 客户价值随机模型进行验证。 4 、客户价值模型在商业银行经营管理中的应用讨论 本文从实证结果与管理理论相结合的角度，对如何将提出的活期储蓄客户价值随机模 型计算结果应用到商业银行实际的经营管理中进行深入讨论。首先讨论了在应用这些模型 之前，如何建立完整的客户营销数据库，以保障这类模型对数据的要求；其次讨论了如何 利用客户未来利润对商业银行现有客户进行基础分析，使商业银行能够了解现有客户的利 润贡献结构，展开基于客户利润贡献的客户细分。最后讨论了如何利用客户活跃度对有流 失倾向的客户进行预警，展开基于客户活跃度的客户流失管理，提升商业银行客户流失管 理的能力。 1 2 2 研究意义 本文的研究意义主要体现在以下两个方面： 1 、在商业银行领域里讨论基于客户价值的客户基础分析，为商业银行的客户关系管 理提供理论支持 商业银行是一类高营销成本的企业，所以商业银行必须要了解自己客户的基础，从成 千上万各种各样的客户中，判断哪些客户是真正的“上帝 ，能够真正地为商业银行创造 价值，并将资源集中在维护和保持他们与银行的长期关系上。通过对客户进行基础分析能 够有效地帮助商业银行评判客户的价值。本文将相关的讨论引入到商业银行领域，为其提 供了重要的理论基础。在充分考虑了商业银行业务特点的情况下，建立了具体的分析模型， 帮助商业银行真正实现以客户为中心的管理理念，降低营销成本，增强其市场竞争力。 2 、构建客户价值模型，帮助商业银行把握客户未来价值，提升客户管理能力 客户作为商业银行的一种无形资产，任何商业银行都希望能够尽可能多的获取到客户 的信息，但是客户往往不愿意主动透露自己的信息或意图，除非客户能立即看到这样做给 自己带来的好处。所以，在商业银行的客户数据库中保存最多，质量最好的还是一些客户 的交易行为数据，对于客户内心真实想法及交易倾向等数据，商业银行直知道的不多。 本文讨论了在没有其他客户人口统计信息和营销变量的情况下，商业银行如何了解客户的 交易动向，分析客户以往交易行为背后的信息，预测客户未来交易行为，以帮助商业银行 识别客户的潜在价值，保留和发展优质客户，提高客户管理的能力，实现商业银行和客户 西安t 业大学硕+ 学位论文 的“双赢”。 总之，客户价值分析是企业客户关系管理的重要内容之一，尤其是在商业银行领域， 通过历史交易数据对活期储蓄客户的未来购买行为进行研究和预测有着更为重要的现实 意义。它有利于帮助商业银行保留优质的存款客户，稳定低成本融资渠道，提高盈利能力， 从而在竞争日趋白热化金融环境中立于不败之地。 1 2 3 研究方案 l 、构建客户价值模型 本文在大量文献研究的基础上，深入讨论了以往研究成果中相关模型在商业银行领域 内的适用性以及需要修正的地方，从理论上构建了适用于商业银行活期储蓄客户的客户价 值随机模型。 2 、进行实证分析 本文利用某商业银行实际的活期储蓄交易数据对本文提出的基于客户购买行为变量 的客户价值随机模型展开实证分析，讨论该模型对商业银行活期储蓄客户未来购买行为的 预测效果。 3 、讨论客户价值模型在管理上的应用 本文在实证分析结果的基础上，进一步讨论了如何将本文提出的客户价值模型应用到 商业银行实际的经营管理中，以帮助商业银行提高营销能力和客户关系管理水平，最终实 现商业银行与客户“双赢 的目的。 客户价值模型的建立 i 模 i l 单个客户购买行为分析 上 最客型 大 户 在 i 客 似 耒 商 然来业 法 价银 上上上 羹 评 值行 购 购 买 读 买 故 度 金 敦 分 额 分 估 _ _ - 计 经 菥 析 析 t _ _ _ _ 一- 。_ _ 一t模 算营 0 型 和 管 i 模型整台 参模理 数 型上 商业银行实li i l 训练数据集l 。 评的 价应 用 瞄菱嘉装籀广 l 验证数据集l 图1 1 研究方案图 4 1 绪论 1 2 4 论文框架 第一章，绪论 阐述问题提出的背景，论述研究内容、思路及框架，并描述本文的创新点。 第二章，文献综述 回顾目前关于客户价值和客户购买行为随机模型的相关研究，讨论基于客户购买行为 变量的客户价值分析在商业银行客户关系管理中的地位和操作的可行性。 第三章，活期储蓄客户价值模型构建 在阐述客户价值随机模型相关知识和原理算法的基础上，对活期储蓄客户价值随机模 型的两个子模型( 即交易次数模型和交易金额模型) 进行理论上的介绍以及应用条件和实 现方法的讨论，并根据商业银行活期储蓄产品的交易特点重新定义了相关的随机变量。用 活期储蓄客户余额不为零的天数来定义客户单位时间内的交易次数f ，用活期储蓄客户与 银行发生交易的同均余额来定义客户次交易金额m 。 第四章，实证分析 根据对商业银行活期储蓄客户价值随机模型的相关变量定义，将从某商业银行随机抽 取的实际交易数据处理成可以用于模型参数估计和数值计算的研究数据，然后利用这些数 据对两个交易次数模型和一个交易金额模型进行参数估计和数值计算，展开客户价值随机 模型在商业银行领域里的实证分析。 第五章，活期储蓄客户价值模型在商业银行经营管理上的应用 对本文提出的活期储蓄客户价值随机模型的实践意义进行了深入的讨论，从实证结果 与管理理论相结合的角度，分析了活期储蓄客户价值随机模型对商业银行经营管理的现实 价值，提出关于如何建立客户营销数据库，如何基于客户利润贡献展开客户细分管理，如 何基于客户活跃度展开客户流失管理三个方面的管理建言。 第六章，结论。 归纳、总结前面的研究成果，总结本论文的研究贡献和研究局限性，提出未来的研究 方向。 1 3 主要创新点 本文的主要创新点有以下三个方面： 1 、在修订相关变量定义的基础上，构建基于客户购买行为变量的商业银行活期储蓄 客户价值随机模型 本文通过对前人在客户价值随机模型上的理论研究成果的收集和分析，构建了一个基 于客户购买行为变量，适用于商业银行活期储蓄客户的客户价值随机模型。这类模型以往 应用在零售行业时其模型的随机变量是根据零售产品的交易特点进行定义的，本文通过对 商业银行活期储蓄客户交易行为特点进行分析，结合以往理论模型的假设条件和适用范 西安工业大学硕十学位论文 围，对活期储蓄客户价值随机模型中的随机变量重新进行了定义，用活期储蓄客户余额不 为零的天数来定义客户单位时间内的交易次数f ，用活期储蓄客户与银行发生交易的日均 余额来定义客户次交易金额m ，以使提出的模型能够适用于商业银行活期储蓄客户购买 行为的分析。 2 、对所建活期储蓄客户价值随机模型用实际交易数据进行实证分析 尽管国内外学者对客户价值随机模型已经进行了大量的研究，并在客户未来价值的计 算方面取得了一定的研究成果，但是这些研究成果往往无关于哪个行业，只是对在符合一 定的假设条件下的客户价值进行理论模型的推导。这些模型构成了解决复杂问题的模型基 础，但是还不能独立的解决现实中某个行业的具体问题。本文用某商业银行活期储蓄客户 实际的交易数据实现了前人的相关理论研究成果，对其进行了实证研究。以往对客户价值 随机模型的实证研究多是集中在零售、保险等行业，而在商业银行领域里相关的实证研究 还很缺乏。考虑到一个模型的建立并不一定适合于所有的行业，所以本文以某商业银行的 实际交易数据为依据，展开了客户价值随机模型在商业银行领域的实证分析。 3 、通过对客户价值随机模型在商业银行实际经营管理中应用的讨论，给出了相关的 管理建言 目前，商业银行的数据库中普遍存放的来源于各种业务系统中的业务数据，但是如果 商业银行希望根据本行的业务经营特点，通过对自身客户的相关研究，制定科学的营销管 理策略，就必须为客户营销活动建立独立的营销数据库，将大量的业务数据转换成为相应 的营销数据。本文在讨论如何将活期储蓄客户价值随机模型应用到商业银行实际经营管理 的过程中，分别从客户营销数据库的建立、基于客户利润贡献的客户细分以及基于活跃度 的客户流失管理三个方面给出了商业银行在活期储蓄客户购买行为管理上的建言，帮助商 业银行建立自己的客户营销数据库，开展基于客户价值研究的客户关系管理。 6 2 文献综述 2 1 客户价值计算的研究现状 2 文献综述 目前，客户终身价值已经被广泛的用于客户价值的定量分析中。1 9 8 9 年d w y e r 将客 户终身价值定义为：“由客户带来的预期利润，减去与客户相关成本的现值 n 引。对于客 户终身价值计算的内涵，不同的学者对其有不同理解。一部分学者认为，客户终身价值实 际上计算的是客户所产生的所有未来利润的贴现值n 垮3 ：而另一部分学者认为，根据生命 周期的定义，客户终身价值计算的应该是客户与企业发生关系的整个周期内对企业带来的 贡献，它即包括未来利润也包括以往历史利润位嗍2 l 。尽管学者们对客户终身价值的计算内 涵理解不同，但不可否认的是，目前客户终身价值的计算重点还是在对客户未来价值贴现 值的计算上。 d w y e r 加根据直接直销领域的特点，提出了客户终身价值的预测方法。虽然该研究并 没有给出具体数学模型，但是它还是充分的展现了其在客户终身价值预测中的意义，奠定 了这一领域的研究基础。d w y e r 利用b a r b a r bj a c k s o n 弛3 1 提出的行业购买者的分类，将客户 分为两大类：暂时流失客户( a l w a y s a s h a r e ) 和永久流失客户( 1 0 s t f o r - g o o d ) 。“暂时流 失客户 的特征是：企业通常会将业务同时给予多个供应商，每个供应商只能得到客户总 业务量的一部分。这类客户通常转移成本较低，可以容易的在多个供应商之间转移业务份 额，有时他们可能把给予某一个供应商的业务份额降低到0 ，但对供应商而言，这并不意 味着其已经丧失了这一客户，客户有可能沉寂一段时间之后再次恢复购买，甚至可能购买 更多的份额。对这类客户而言，需要考虑的则是其购买本企业产品的概率。“永久流失客 户的特征是：客户或者把其全部的业务都给现有的供应商，或者完全流失到另一个供应 商那里。之所以如此，原因在于这类客户要么业务无法分割，只能给一个供应商，要么业 务转移成本非常高，一旦把业务给了某一个供应商之后就很难转移到其它供应商，这类客 户一旦流失，就很难再回来。因此，企业通常假定客户一旦转向别的供应商就视为流失， 再次发生购买时被视为新客户。在计算这类客户的终身价值时，需要考虑客户的保持率( 即 客户未流失的比率或概率) 。b e r g e r 和n a s r n 卅以d w y e r 的两类模型为基本思路给出了一系 列的客户终身价值的理论模型。他们从以往针对不同环境下客户终身价值的讨论中抽象出 5 个比较通用的客户终身价值的理论模型。其中前四个为客户维持模型，而最后一个则为 客户转移模型。b e r g e r 和n a s r 模型的进步之处在于，一方面它给出了客户终身价值的具 体计算模型，另一方面，他们把d w y e r 的研究加以了细化，这主要表现在客户维持模型 上，在d w y e r 模型中，d w y e r 仅仅以数据实例给出了一个具有离散现金流、交易周期为 一年的客户群的终身价值预测方法，而在b e r g e r 和n a s r 模型中，他们分别说明了具有离 散现金流( c a s e 3 ) 和持续现金流( c a s e 4 ) ，并且具有灵活购买周期( c a s e 2 、c a s e 3 、c a s e 4 ) 7 西安t 业大学硕十学位论文 的客户终身价值的预测思路。这些模型都是用于计算企业所有客户总的终身价值，它们没 有体现客户的差异性。r e i c h a e l d 泓1 根据定义提出了传统现金流方法度量客户终身价值的计 算方法。他认为：客户终身价值是企业维持客户关系的前提下从客户持续购买获得的利润 流的现值。主要取决于三个因素：一是客户购买所带来的边际贡献；二是客户保留的时间 长度；三是贴现率。p h i l l i p 和r o b e r t 以及p f e i f e r 晗5 3 根据客户关系的时间依赖特性，结合 客户的状态转移关系，提出用马尔可夫链模型来讨论基于马尔可夫过程的客户关系，反映 了客户关系的动态发展过程。一些学者利用贝氏概率估计客户购买行为改变的概率，将客 户以往的交易数据作为贝氏概率的先验观测值，并据此估计客户未来购买行为的后验概 率，例如h u a n g 所提出的客户网页浏览行为的整合性随机模型，j e n 等人提出用贝叶斯层 级模型捕捉和预测客户购买频率等啪。3 训。陈明亮口1 1 根据客户价值理论建立了一个基于客户 全生命周期的客户保持动态模型，并讨论了客户保持四因素( 客户价值、客户满意、客户 信任和转移成本) 之间，四因素与客户忠诚和客户关系生命周期之间，以及客户忠诚与客 户关系生命周期之间的相互关系。而h u g h e s b 蜘提出了r f m 客户分析模型，该模型有别于 以往模型的地方是它引入了三种指标：最近购买日( r e c e n c y ) 、购买频率( f r e q u e n c y ) 、 以及购买金额( m o n e t a r y ) 。此后，学者们在这种r f m 模型的基础上，相继提出了不同的 客户价值计算公式。例如李纯青h 1 在对客户和企业行为分析的基础上，利用随机博弈及离 散选择动态规划技术，讨论了超市客户的客户价值计算方法，并提出了在考虑企业及客户 利益均最大的情况下企业如何制定最优营销组合策略等。一般来说这三种指标的数据比较 容易从企业的数据库从提取，所以r f m 模型可以说是目前企业界最常用的客户价值分析 方法之一n 3 1 。 2 2 商业银行客户价值的研究现状 张华伦等人3 在对现有客户评价的内容进行分析，向银行管理人员、职员和有关教授 咨询的基础上，建立了一套包括客户当前贡献价值、客户潜在贡献价值和付出成本的商业 银行客户价值评价指标体系，采用模糊综合评判方法确定客户价值的排序。指标权重的确 定采用d e l p h i 法来确定，由本银行高级管理人员、职员、银行顾问、大学教授共1 8 人组 成的评价小组为各指标对客户价值贡献度打分，经过统计，得出各层指标的权重。阮红等 人口5 3 从商业银行零售客户终身价值的构成和模型建立两个方面进行讨论，分析了构成客户 终身价值的三个要素：显性价值、潜在价值、成长价值及其各种因素，建立了商业银行零 售客户终身价值的概念模型，并采用了数据挖掘技术和分析方法，创立了客户潜在价值和 成长价值评估的可操作性模型。张志娟等人以商业银行现有公司客户为评估对象，构建 了由客户累积利润和客户终身价值构成的价值评估指标体系，从理论上给出了计算客户终 身价值的思路，并提出了以两个价值评估指标为基础的客户细分和维持策略。黄敏娟。婚1 在兼顾货币价值与非货币价值，当前价值与潜在价值的基础上，构建了商业银行公司客户 价值的三层级评价指标体系，并通过大规模问卷调研，对客户价值的构成和评价做了定量 2 文献综述 研究和验证。h a e n l e i n 等人砷结合了一阶马尔可夫链和分类回归树技术，构建了一个在零 售银行的客户价值模型，模型选取了一些反映客户交易情况的交易变量和反映客户个人信 息的人口统计变量，利用分类回归树对客户进行分类，确定每类客户的平均客户价值( 平 均利润) ，利用马尔可夫链确定每类客户的类间转移概率，以预期每类客户未来的客户价 值。蒙肖莲和杨毓口踟将客户识别研究与客户价值研究紧密结合起来，除了考虑客户目前 价值、潜在价值外，还考虑了客户流失的忠诚度，利用数据挖掘技术和统计技术对模型的 参数做出了估计，并对如何将客户识别应用于市场策略的制定给予了阐述。 客户终身价值的研究可以细分为三个方向：( 1 ) 开发面向每个客户的客户终身价值的 计算模型。这类研究主要关注客户获取成本、挽留成本和其他营销成本以及客户所带来的 收入源。( 2 ) 进行客户基础分析。这类研究主要探索分析现有客户基础信息和预测未来客 户交易价值的方法，关注的是客户细分和单个客户及其赢利性的差异，运用实证方法确定 企业应该吸引和挽留的目标客户。( 3 ) 运用分析模型分析客户终身价值及其在管理决策中 的应用。这类研究关注的是忠诚因素对客户终身价值和企业赢利性的影响。坶1 。由此可见以 往的在商业银行领域的研究成果主要集中在第一个方向和第三个方向上，而本文研究的商 业银行客户行为模型研究，从上述的分类说明上看属于客户基础分析方向。对于这个方向 的研究，尤其是利用随机模型描述商业银行客户行为规律的实证研究，目前还相对比较缺 乏，至今还未见到相关的文献。 2 3 客户价值的随机模型研究现状 在营销相关文献中对基于客户购买行为变量的客户价值模型的研究已经有相当久的 时间，学者们根据客户历史交易数据分布特点，选择合适的随机分布模型，捕捉客户购买 行为的变化。这方面的文献以e h r e n b e r g 所提出的负二项( n e g a t i v eb i n o m i a ld i s t r i b u t i o n ， n b d ) 模型最具代表性h 引。e h r e n b e r g 在调查了不同欧洲国家的1 9 种日常用品的购买数 据后，得出了在非契约条件下单一客户在时间上的购买行为符合p o i s s o n 分布，而在同一 时期内，客户群体的购买行为符合负二项分布的结论h 。而后g o o d h a r d t 和e h r e n b e r g 以 及m o r r i s o n 又对n b d 模型的条件期望公式进行了推导，m o r r i s o n 和s c h m i t t l e i n 其进行了 扩展并揭示了该模型对客户购买行为的意义，这些研究成果为拟合预测未来交易次数的发 生奠定了基础h 2 _ 制。但是n b d 模型并未考虑到客户的流失问题，因此s c h m i t t l e i n 等人h 5 1 针对客户的流失现象对n b d 模型进行了补充，提出了s m c ( 又称p a r e t o n b d ) 模型。 s m c 模型不但能够有效的预测未来交易频数，而且还能提供客户的活跃度这个重要的信 息，其缺点就是参数估计方法太复杂。c o l o m b o 和j i a n g n 2 1 在他们的r f m 随机模型中将客 户的购买行为用两种概率分布来描述。一种是关于购买响应的概率，一种是关于客户每次 购买的消费金额分布。他们对直接营销下的购买响应分布和客户自发的购买响应分布分别 的进行了讨论，提出在被直接营销购买的情况下，客户的购买响应分布符合b e t a b i n o m i a l 分布，而在客户自发的购买的情况下，购买响应分布符合负二项分布。无论在哪种购买情 9 西安工业大学硕士学位论文 况下客户每次购买的消费金额分布均符合g a m m a g a m m a 分布。f a d e r n 邮等人在他们对客 户终身价值进行计算的过程中，提出了客户预期购买次数贴现值( d e t ) 的概念，并在 s c h m i r l e i n 等人提出的p a r e t o n b d 模型的基础上，对原来适用于离散时间域的d e t 计算 公式进行了改进，使其适用于连续的时间域。国内对客户购买行为的随机模型研究主要集 中在对上述模型的实证研究h 阳1 。齐佳音等人将s c h m i t t l e i n 等人建立的p a r e t o n b d 模型 应用于i t 分销业的实证案例研究，认为i t 分销行业具备p a r e t o n b d 模型的5 个前提假 设条件，h p ( 1 ) 活跃客户随机与企业发生交易，并且其交易过程可以用泊松分布描述。( 2 ) 个体客户生存时间服从指数分布。( 3 ) 不同客户的购买率九服从f ( 伽玛) 分布。( 4 ) 不同 客户的流失率服从r 分布。( 5 ) 客户交易率九和流失率斗独立。所以他们得出可以利用 p a r e t o n b d 模型对i t 分销行业客户交易行为进行预测的结论，并对s m c 模型在企业的 客户管理中有的应用给予了阐述。马少辉和刘金兰将p a r e t o n b d 模型应用于客户终身价 值的估计和客户流失预警，并用某专业视频设备零售商近5 年的客户购买数据作为样本， 用最大似然法进行参数估计，对p a r e t o n b d 模型有关客户活跃度、客户未来购买期望等 方面的预测性能进行实证检验，得出虽然p a r e t o n b d 模型有很严格的假设限制，但在特 定条件下能够较为有效的捕捉到隐藏在销售数据中的信息，能够对客户重复购买行为及客 户流失的预警进行有效预测的结论。姚立强将客户特征变量和企业营销变量以模型协变量 的形式引入到p a r e t o n b d 模型和g a m m a g a m m a 模型中，并利用某购物中心会员卡用户 的购买数据研究两类模型在零售业中的应用。由此可见，国内对基于客户购买行为变量的 客户价值随机模型实证研究主要还是集中在用p a r e t o n b d 模型解决零售业的客户价值描 述，而在其他行业这些随机模型的适用性还需要进行实际的验证。 2 4 本章小结 综合上述的分析，我们可以了解到：在当今以客户为中心的企业管理思想下，客户价 值可以成为企业营销策划过程中最为有效的营销工具之一。对于商业银行这类高获取成本 的行业来说，用客户价值指导营销策略更显得尤为重要。商业银行提供产品的交易特性不 同于其他行业，所以其客户的购买行为规律也必然与其他行业的客户购买行为规律有所不 同。现有的许多模型都存在着大量的假设，正如j a i n 等人口砌指出的，目前许多假设还没 有精密的验证，模型有效性的实证研究还非常缺乏。因此，理论界和企业界迫切需要更多 的实证研究来澄清现有结果与现实之间的是否存在着巨大的分歧。本文就是沿着这一思 路，将这些模型的应用引入到对商业银行的活期储蓄客户价值分析中，并对其进行实证研 究。 l o 3 活期储蓄客户价值模型构建 3 活期储蓄客户价值模型构建 根据陈明亮口妇在客户保持和生命周期研究文中的定义，客户价值由两部分组成， 一是客户的历史价值，即到目前为止客户为商业银行创造的价值总现值，二是客户的未来 价值，即客户在将来可能为商业银行带来