（管理科学与工程专业论文）基于数据挖掘的电信业客户价值评价模型研究.pdf

南京邮电大学硕士研究生学位论文 摘要 摘要 随着移动运营商竞争的加剧和通信技术的发展，各运营商之间已从网络资源的竞争转 向客户资源的竞争，如何识别并保留高价值客户，提升低价值客户的价值，己成为各个运 营商的主要任务。但目前电信业客户价值评价模型过于注重客户的当前价值，而忽略了其 潜在价值的重要性；且各类客户营销策略的制定只从价值的高低出发，没有考虑客户的消 费行为特点。因此，构建能够全面、合理地衡量电信业客户价值的评价模型，结合各类客 户的消费行为特点制定相应的营销策略，是移动运营商亟待解决的问题。 针对这些问题，本文在客户价值理论分析的基础上，结合电信业的具体情况，首先分 析了电信业客户价值构成，重点讨论了客户的潜在价值，给出了电信业客户价值的评价体 系。该体系综合考虑了当前价值和潜在价值两个方面，进而利用层次分析法确定了评价体 系中各指标的权重，从而提供了一种判别电信业客户价值的方法。 在给出电信业客户价值评价体系的基础上，本文利用该体系对客户进行了分群，将客 户分为价值客户、次价值客户、潜价值客户和低价值客户四类。然后本文借助数据挖掘工 具，充分利用通信行业拥有其用户的众多特征数据和庞大的消费数据的特点，通过对某地 市移动公司的客户消费特征和静态属性特征进行分析，建立了基于决策树的客户分类模 型，挖掘出了上述四类客户的具体消费行为特点，并据此提出了相应的客户价值提升策略。 南京邮电大学硕士研究生学位论文 a b s t r a c t a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fc o m m u n i c a t i o nt e c h n o l o g y , t h ec o m p e t i t i o no fc u s t o m e r r e s o u r c e sa m o n gm o b i l es e r v i c e sp r o v i d e r sb e c o m e sm o r ea n dm o l ei n t e n s e a tp r e s e n t ，h o wt o i d e n t i f ya n dk e e ph i g h v a l u ec u s t o m e r sa n dp r o m o t et h el o w - - v a l u ec u s t o m e r sh a v eb e c o m et o b et h em a i no b j e c t sf o re a c hs e r v i c e sp r o v i d e r h o w e v e r , t h ep r e s e n tc u s t o m e rv a l u ee v a l u a t i o n m o d e l sf o rt e l e c o m m u n i c a t i o n si n d u s t r yp a yt o om u c he m p h a s i so nc u s t o m e r sc u r r e n tv a l u e ， i g n o r i n gt h e i rp o t e n t i a lv a l u e a n d ，w h i l ed e v e l o p i n gm a r k e t i n gs t r a t e g y , s e r v i c e sp r o v i d e r s o n l yc o n s i d e r t h ec u s t o m e r s v a l u ew i t h o u tt h i n k i n ga b o u tt h ec h a l a c t e r i s t i c so ft h e s e c u s t o m e r s c o n s u m p t i o nb e h a v i o r t h e r e f o r e ，t h eu r g e n ti s s u e sm o b i l es e r v i c e sp r o v i d e r sn e e d t os o l u t e a le b u i l d i n g a c o m p r e h e n s i v e a n dr e a s o n a b l ee v a l u m i o nm o d e l f o r t e l e c o m m u n i c a t i o n si n d u s t r yt om e a s u r ec u s t o m e rv a l u ea n dd e v e l o p i n ga p p r o p r i a t em a r k e t i n g s t r a t e g i e sf o re a c hk i n dc u s t o m e ra c c o r d i n gt ot h e i rc o n s u m p t i o nb e h a v i o rc h a r a c t e r i s t i c s i nr e s p o n s et ot h e s eq u e s t i o n s ，t h i sd i s s e r t a t i o n ，b a s i n go nt h et h e o r e t i c a la n a l y s i so f c u s t o m e rv a l u ea n dc o m b i n i n gw i t ht h es p e c i f i cc i r c u m s t a n c e so ft h et e l e c o m m u n i c a t i o n s i n d u s t r y , a n a l y z e dt h et e l e c o m m u n i c a t i o n si n d u s t r yc u s t o m e r s v a l u ec o m p o s i t i o nf i r s t ，a n d t h e np r o v i d e dac u s t o m e rv a l u ee v a l u a t i o ns y s t e mw h i c h ，t a k i n gi n t oa c c o u n tt h ec u r r e n ta n d p o t e n t i a lc u s t o m e rv a l u e a n dt h e nw ed e t e r m i n e dt h ew e i g h to fe a c hi n d e xi n e v a l u a t i o n s y s t e mw i t ha h p , w h i c hi san e wa p p r o a c ht od i s c r i m i n a t et h et e l e c o m m u n i c a t i o ni n d u s t r y c u s t o m e rv a l u e w i t ht h i se v a l u a t i o ns y s t e m ，c u s t o m e r sc a nb ed i v i d e di n t of o u rc l a s s e s a n d ，w i t hd a t a m i n i n gt o o l s ，t h ed i s s e r t a t i o n ，b u i l tac u s t o m e rc l a s s i f i c a t i o nm o d e l ，d i g g i n go u tt h es p e c i f i c c o n s u m p t i o nb e h a v i o rc h a r a c t e r i s t i c so ft h ea b o v ef o u rc a t e g o r i e sc u s t o m e r sa n dp r o p o s e d c o r r e s p o n d i n gs t r a t e g i e s f o re n h a n c i n gc u s t o m e rv a l u ef i n a l l yt h r o u g ha n a l y z i n gt h e c o n s u m p t i o nc h a r a c t e r i s t i c sa n ds t a t i cp r o p e r t yc h a r a c t e r i s t i c so fc u s t o m e r sb e l o n gt oac i t y m o b i l es e r v i c e sp r o v i d e r i i 南京邮电大学学位论文原创性声明 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，论文中不包 含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它 教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的 任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 研究生签名： 醐：割 南京邮电大学学位论文使用授权声明 南京邮电大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送 交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其它复制手段保存论 文。本文电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文 外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。 论文的公布( 包括刊登) 授权南京邮电大学研究生部办理。 研究生签名： 导师签 ：掣 南京邮电大学硕j ：研究生学位论文 第一章绪论 1 1 研究背景 第一章绪论 对企业而言，客户是一种有价值的资源，然而并不是所有的客户都能为企业带来效益。 如何赢得高价值的客户，使得客户价值最大化是企业追求的目标。随着国内各电信企业生 产管理和技术的发展，网络基础设施间差距的日渐缩小，各大电信运营商提供的产品差别 越来越难以区分，产品同质化趋势越来越明显。无论从过去全球的电信业的发展过程及形 势还是从我国市场态势来看，随着可以提供电信服务企业的增多，电信业卖方市场向买方 市场转变的趋势不可逆转；随着社会的进步，消费水平的提高，消费向个性化发展，消费 者需求千差万别，而且期望越来越高，拥有良好的客户关系就成为电信运营商最为宝贵的 资产。 目前国内的电信企业正在逐渐从以产品为中心的模式向以客户为中心的模式转变，以 生产为中心、以销售为目的的市场战略f 逐步被以客户为中心、以服务为目的的市场战略 所取代。在这个转变中，客户价值管理是极其重要的一环。由于消费行为，消费习惯以及 消费心理等方面的差异会导致客户对企业价值贡献的差异化，因此如何将这些价值贡献不 同的客户科学合理地区分开来，并对其进行有效的分类，以便于企业更好地实现客户管理， 已成为电信运营商的当务之急。 各大电信运营商需要客观、全面地评价客户价值，识别出真正的价值客户，并根据客 户价值所属层次为其设定相应的服务等级、资源投入等级等。“客户天生是不平等的”，不 同的客户群体对企业有不同的价值分布。从抽象和通用的意义上讲，多数企业的客户价值 分布是适合“- - ) k 法则”的，即2 0 的客户创造了8 0 的利润。但对每个企业而言，要洞 察哪些客户才是最有价值的客户，这些客户在哪些方面的价值最大，他们有什么共同的特 征却不是一件很容易的事。而要实现“以客户为中心”的理念，就必须建立一套全面的客户 价值评估体系，并利用强大的数据分析、挖掘功能，快速地进行客户群价值细分管理。 借助一种有效的客户价值评价工具，方便地计算出客户的价值，识别出价值客户( 移 动客户) 、次价值客户、潜价值客户和低价值客户，并且能够针对不同的客户群进行差异 化投入，在此基础上研究这四类客户在当前价值和潜在价值上的不同表现特征，有针对性 地制定营销策略留住价值客户、提升次价值、低价值客户的利润空间、挖掘潜价值客户的 价值能力，这样电信运营商才能在电信行业激烈的客户资源争夺博弈中收益最大。 l 南京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论 1 2 研究目的及意义 尽管许多专家都对客户价值进行了研究，但目前针对电信业移动用户的价值评价体系 还比较少见，能够在移动运营商的具体用户管理中发挥作用的更是少之又少。电信业现行的 客户评价方法主要是a r p u 值法和积分法，这两种方法在衡量电信客户价值时都存在一些 弊端：只考虑客户当前价值而忽略客户潜在价值，只衡量客户的货币贡献未考虑客户的非 货币贡献；对客户的分类也不够科学，a r p u 值只是简单地将客户分为高端客户与低端客 户，而企业真正关心的是客户的价值，但高端客户的客户价值不一定高，低端客户的价值 也不一定低。而且随着市场的同益丰富，电信行业客户的信息数据也越来越多，巨大的数 据量已达到采用传统的方法已经难以胜任的地步。这时就需要借助一种有效的工具方便地 评价出客户的价值，为企业营销策略的制定提供依据。 因此，本文对目前环境下的电信业客户价值评价问题进行研究，试图在现有研究的基 础上建立一套综合考虑当前价值和潜在价值两个方面的、科学合理实用的电信业移动客户 价值评价体系。并从移动通信行业自身特点出发，在充分考虑当前语音业务和数据业务等 发展状况的基础上选择具体的评价指标并利用科学的方法确定各指标的权重。利用本文的 客户价值评价体系，我们可以对电信业客户进行基于当前价值和潜在价值的客户分群，借 助数据挖掘工具建立模型，我们可以对分群后的客户进行更深层次的分析，挖掘出各类客 户的具体消费行为特征，以客户价值与消费行为特征为依据，提出更加有针对性的价值提 升策略。通过本文的研究，作者希望能够为解决当前电信业价值评价问题有所帮助，能够 为企业正确认识客户的价值，为企业保留和发展价值客户提供一定的理论支持，从而对电 信企业提高客户管理服务水平有所帮助。 1 3 国内外研究现状 客户价值研究最早出现在营销领域中，是近几年营销领域的一个热点，而且也是一个 难点。客户价值研究目前正沿着三个不同的侧面展开： ( 1 ) 客户为价值感受主体，企业为价值感受客体的客户价值。这是传统意义上的客户 价值，也是较早涉入的客户价值研究，是从客户的角度来感知企业所提供产品或服务的价 值，这是客户价值研究目前成果最为丰富和深入的领域。 ( 2 ) 企业为价值感受主体，客户为价值感受客体的客户价值。这是近几年刚刚兴起的 客户价值研究方向，还处于探讨的阶段。该客户价值衡量了客户对于企业的相对重要性， 2 蔼京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论 有利于企业在长期盈利最大化目的下为客户提供产品、服务和问题解决方案。吸引、保持 和发展盈利客户是该研究的目标，客户全生命周期价值是研究的核心。 ( 3 ) 企业和客户互为价值感受主体和价值感受客体的客户价值研究。称为客户价值交 换研究。一这是一个崭新的领域，有影响力的研究成果还不多。通过关系( r e l a t i o n s h i p ) 、伙 伴( p a r t n e r i n g ) 以及联h , 猾( a l l i a n c e ) 来实现双赢( w i n w i n ) 是目前研究的重点。 根据作者对国内外大量学术文献的整理，研究客户价值评价有两个方面值得关注：一 是客户价值的定义、计算和在此基础上的客户分类，二是客户生命周期价值研究。 s e e k i n gc u s t o m e r 和k e e p i n gc u s t o m e r 汇编了1 9 8 0 1 9 9 3 年所有发表在h a r v a r db u s i n e s s r e v i e w 上有关客户关系管理理念的文章。在这个专辑中，客户价值被认为是“客户所支付 的价格与企业为之投入的成本之间的差值，即客户利润”。在这个界定的基础之上，文章 以客户所支付的价格减去企业所付出的服务成本作为评价指标，度量客户价值，并以此建 立实际价格服务成本的分类矩阵，对客户进行评价和细分。 f r e d e r i c kr e i c h h e l d i 】将客户价值界定为客户所带来的净现金流的大小，认为基础利润 ( p r o f i tb a s e ) 、收益增长( i n c r e a s e dp u r c h a s e ) 、成本节约( c o s ts a v i n g ) 、推荐效应( r e f e r r a l ) 以及价格溢价( p r i c ep r e m i u m ) 是客户价值的主要因素。 r o b e r te w a y l a n d 和p a u lm c o l e t 2 】对客户价值的界定与f r e d e r i c kr e i c h h e l d 相同，他们还 研究了如何以客户价值一客户响应作为指标，对客户进行组合因素评价和进行客户类。 k e l l yd c o n w a y 和j u l i em f u t z o a t r u c k 3 】亦将客户价值认定为客户利润，该文研究了如何 以客户价值一客户忠诚作为客户细分的两个指标构造客户分类矩阵，进行客户评价和客户 分类。 a c h i mw a l t e r 、t h o m a sr i t t e r s t l h a n sg e o r g eg e m u n d e n 4 j 将客户价值界定为企业的关键 决策者从客户关系中所感受到的收益与付出之间的权衡，这种收益和付出既包括货币因 素，又包括非货币因素。a c h i mw a l t e r 等首次将客户价值的非货币化因素和货币化因素置 于同等重要的地位，并以此区分客户资源价值为直接功能( d i r e c tf u n c t i o n ) 、间接功能 ( i n d i r e c tf u n c t i o n ) 和社会功能( s o c i a lf u n c t i o n ) ，其中直接功能又细分为利润功能( p r o f i t f u n c t i o n ) 、销量功能( v o l u m ef u n c t i o n ) 和安全功能( s a f e g u a r df u n c t i o n ) ，间接功能分 为创新功能( i r m o v a t i o nd e v e l o p m e n tf u n c t i o n ) 、市场功能( m a r k e tf u n c t i o n ) 、寻找功能 ( s c o u tf u n c t i o n ) 和进入功z 月匕l - , ( a c c e s sf u n c t i o n ) ，社会功能包括信任( t r u s t ) 、情感( f e e l i n g ) 、 承诺( c o m m i t m e n t ) 以及契约( b o n d ) 等，并验证了上述直接功能和间接功能与企业客户 价值感受正相关。该研究以直接功能间接功能作为客户分类的评价指标，并据此将客 户进行分类。 3 南京邮电大学硕士研究生学位论文第一章绪论 齐佳音、舒华英【1 2 】等学者认为客户价值是企业的关键决策者在所处的管理情景下，感 知到来自客户的净现金流及未来净现金流的总体能力，并提出了客户价值评价指标体系。 该评价体系从客户当前价值和潜在价值两个方面对客户价值进行评价。 关于客户终生价值，国内外许多学者亦对此进行了研究： b a r b a r aj a c k s o n ( 1 9 8 5 年) 是这一领域的奠基人，他给出了用传统现金分析方法度量客 户终生价值c l v 的计算方法。 p a u ld b e r g e r 和n a d ai n a s r ( 1 9 9 8 年) 对b a r b a r aj a c k s o n 的方法进行了深入的细化分 析，提出了一种系统的计算客户终生价值的方法。 中国学者陈明亮( 2 0 0 1 年) 分析了客户终生价值在生命周期不同阶段的变化特征，并 完善了p a u ld b e r g e r 和n a d ai n a s r 给出的客户终生价值的分段拟合函数。 1 4 研究内容及论文结构 本文针对第二种意义下的客户价值进行了研究，即价值感受主体为企业，价值感受客 体为顾客。在没有特别声明的情况下，本文所提及的客户价值均是指从企业角度研究的客 户价值。 本文以客户价值为主线，以数据仓库、数据挖掘为技术支持，通过文献检索和调查研 究，在充分吸收前人优秀理论和成果的基础上，综合运用德尔非法、层次分析法、模型分 析等方法，完成了电信业客户价值评价体系的构建和客户消费行为特点的挖掘，并以此为 依据提出了相应的价值提升策略。 论文首先对客户价值和数据挖掘等相关理论进行了介绍，分析了当前移动通信行业客 户价值评价的现状，然后充分考虑电信业当前发展特点，选取具体指标建立了电信业客户 价值评价体系，并确定了各指标的相对权重。 文章另一项工作是利用客户价值评价体系对客户进行了细分，并借助数据挖掘工具， 对细分后的客户进行了进一步的建模分析，提取出各类客户的具体消费行为特征，然后针 对各类客户特点提出了相应的价值提升策略。 本文的具体结构如下： 第1 章：绪论。 简要介绍了本课题的研究背景及意义，以及国内外研究现状。 第2 章：客户价值相关理论综述及数据挖掘概述。 介绍了客户价值的相关理论、评价方法及数据挖掘的相关知识，并介绍了本文使用的 4 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第一章绪论 数据挖掘算法和软件，为后文奠定了理论基础。 第3 章：电信业个体客户价值评价指标体系设计。 分析了移动通信行业客户的价值构成，建立了电信业客户价值评价体系，并根据调查 结果利用层次分析法计算各指标的相对权重。 第4 章：基于数据挖掘的客户价值评价体系的应用。 利用客户价值评价体系对客户进行细分，并参照跨行业标准数据挖掘过程 c r i s p d m ，对移动通信行业客户展开分析，建立了客户分类模型，提取出各类客户的消 费特征并制定了相应的客户价值提升策略。 第5 章：总结。 总结本论文所做的工作，分析存在的不足，指出需要进一步研究的工作。 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第二章桶关理论综述 第二章相关理论综述 2 1 客户价值理论综述 2 1 1客户价值 近几年来，客户价值研究是营销领域的热点。许多专家和学者对这一领域进行了研究 和探讨，作者将关键学者的研究成果进行汇总整理： s e e k i n gc u s t o m e r 和k e e p i n gc u s t o m e r 汇编了1 9 8 0 1 9 9 3 年所有发表在h a r v a r d b u s i n e s sr e v i e w 上有关客户关系管理理念的文章，在这个专辑中，客户价值被定义为客 户所支付的价格与企业为之投入的成本之间的差值，即客户利润； f r e d e r i c kr e i c h h e l d l l j ( 1 9 9 6 ) 将客户价值界定为客户所带来的净现金流的大小。在其 研究中，突出分析了忠诚客户的价值，认为基础利润( p r o f i tb a s e ) 、增加购买( i n c r e a s e p u r c h a s e s ) 、成本节约( c o s ts a v i n g ) 、推荐效应( r e f e r r a l s ) 及价格溢价( p r i c ep r e m i u m s ) 是 产生客户利润的主要因素； r o b e r te w a y l a n d 和p a u lm c o l e 2 】对客户价值的界定与f r e d e r i c kr e i c h h e l d 相同，为 客户所带来的净现金流的大小，但其研究已经注意到客户未来价值的重要性； k e l l yd c o n w a y 和j u l i em f i t z p a t r i c 【3 】( 1 9 9 9 ) 将客户价值定义为客户利润，同时研 究将客户价值、客户忠诚作为客户细分的两个指标；构造客户分类矩阵，得到金牌客户、 风险客户、边际客户和无需过多服务的客户；并针对不同的客户类型提出不同的发展策略。 该研究中客户价值仍然是客户当前的净现金流，客户忠诚隐含了对客户未来现金流潜力的 预测，但并没有将两者统- n 客户价值中； a c h i mw a l t e r 和t h o m a sr i t t e r 等人【4 】( 2 0 0 1 ) 将客户价值定义为企业的关键决策者 从客户关系中所感受到的利益与收益的权衡( t r a d e o f 0 。首次将客户价值的非货币化因素 和货币化因素置于同等重要地位，并以此区分客户价值为直接价值、间接价值和社会价值， 突出强调了客户价值的非货币化价值； 王海州【5 】( 2 0 0 1 ) 以资源能力学说为理论依据，认为客户资源是企业重要的市场资源， 客户价值体现在五个方面包括市场价值、规模价值、品牌价值、信息价值和网络化价值， 但没有给出具体的量化评价方法； 陈明亮【6 】【7 】f 8 】【9 】( 2 0 0 1 ) 以客户利润和客户购买量作为两个描述客户价值的指标，以 客户价值和客户忠诚作为客户分类标准； 6 塑室塑皇奎堂堕圭婴窒竺兰堡垒奎笙三里塑茎翌笙鳖堕 齐佳音1 1 0 1 1 1 】【1 2 】【1 3 1 ( 2 0 0 4 ) 认为客户价值体现在两个方面：客户当前价值即客户当前 净现金流、客户潜在价值即客户未来净现金流能力。认为客户价值是企业的关键决策者在 所处的管理情景下，感知到来自客户的净现金流及未来净现金流的总体能力。对客户价值 评价给出了具体的量化评价方法。 综上所述，2 0 0 0 年以前的研究认为客户价值就是客户当前的净利润，即货币因素是 构成客户价值的唯一因素，基本上不考虑客户在将来可能给企业带来的利润。而在2 0 0 0 年以后的研究中，基本上都将客户价值分为当前价值和潜在价值两部分，客户的非货币因 素逐渐受到重视，潜在价值成为了评价客户价值不可或缺的重要方面。因此本文认为，客 户价值就是企业感知到的来自客户当前和潜在的贡献程度。 2 1 2 客户终生价值 b a r b a r aj a c k s o n 【1 4 1 为客户终生价值领域的研究奠定了基础，将客户终生价值定义为客 户当前以及将来所产生的货币利益的净现值。他假定客户在全生命周期的各个交易期中客 户保持率( 购买率) 不变，指出客户价值有赖于客户增加企业收益以及降低成本的能力， 并给出了用传统现金分析方法度量现有的单一个体客户价值的计算方法，即 皿矿三喜鬻 uf 1 一l 其中：c l v 为客户终生价值( c u s t o m e rl i f e t i m ev a l u e ) ；r i c i 为企业单位时间内所获 净利润；d 为折现率；n 为企业与客户交易的年数或次数。 p a u ld b e r g e rn a d ain a s r 【1 5 1 拓展了j a c k s o n 的模型，他针对典型客户群，在c l v 模型 计算中引入利润的波动和客户保持率参数，使c l v 的研究更具实际价值。 伽= i = l 万( 咖南 il - r “， 其中：兀( t ) 为每次交易企业所获净利润；y 为客户保持率；d 为折现率；n 为企业与客 户交易的年数或次数。客户保持率决定了客户重复购买的次数，从而直接影响了客户为企 业创造的利润，成为客户价值计量中的关键因素。 陈明亮【8 1 分析了客户终生价值在生命周期不同阶段的变化特征，并完善p a u ld b e r g e r 和n a d a ln a s r 给出的全生命周期下客户终生价值的分段拟合函数，拟合函数为： 7 南京邮电大学硕士研究生学位论文 第二章相关理论综述 i 尸( f ) = 只( f ) = 红f 2 + ， f - g ， p ( ，) = 最( f ) = # ( 岛) + ( 1 _ e - i + 9 1 ) 晶 g ： 其中：p ( t ) 为客户第t 个时间单元的客户利润，p l ( t ) 为二次增函数，表示客户利润以 一定的加速度( 2 h i ) 快速增加，p 2 ( t ) 为一上渐近线函数，表示客户利润持续增长但增长速度 越来越慢，且始终越不过一个利润最高限，最高限为( p i ( g i ) + n ) ，p 3 ( t ) 为一个二次降函数， 表示客户利润以一定的加速度( 2 h 2 ) 锐减。参数v ，h i ，h 2 名l ，n 都是正常数。v 是客 户第一次购买带给公司的利润，通常这个值不高，甚至接近o ( 未考虑获取成本，如考虑 获取成本，v 常为负值) 。h i 、h 2 反映了客户利润增长和下降的加速度。g l ，9 2 是利润曲线 发生转形的两个时点。n 是g l 时点后利润总增幅的极限，( p i ( 9 1 ) + n ) 等于客户单位时间利 润的上限。 文献1 7 1 对客户生涯价值的精确评估提出了5 条原则：根据客户占用的营销资源来准 确摊销成本；评估由特殊客户关系创造的所有货币和非货币收益；评估整个客户关系 估计时段内成本和收益的变化；将整个客户关系估计时段内产生的未来收益加以贴现； 对客户关系的风险进行评估。 文献提出改进的l t v a ( l t va v e r a g i n g ) 模型，依据客户获取将c l v 分阶段进行 计算。 齐佳音、舒华英【1 2 1 提出利用威布尔分布模拟客户保持率，以威布尔函数所体现的动态 客户保持率代替以往的静态客户保持率，并基于此计算客户终生价值。 目前的研究对于客户价值的内涵基本达成共识，认为客户价值包括现有价值和潜在价 值，在经典模型的基础上不断拓展，产生了多种不同的客户终生价值评价及计量方法。但 是传统客户生命周期价值模型存在自身难以克服的3 个问题：客户保持实际受客户满 意、客户价值和转移成本等因素的影响，在客户生命周期的前几年里，实际保持率( 购买率) 比整个周期的平均保持率( 购买率) 低得多，而在后期又高得多；无法预测客户何时会流 失，也就很难用于指导客户保持策略和评价客户保持效果；基于威布尔分布等曲线对于 客户流失概率进行拟合，要求有客户行为满足特定的分布。 2 1 3 客户价值评价模型 与客户评价有关的指标及指标模型主要有：市场占有率、r f m ( r e c e n c y ，f r e q u e n c y ， m o n e t a r y ) 模型，净价值客户评价体系以及齐佳音、舒华英提出的四种客户价值评价指标 8 南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章相关理论综述 体系。 1 市场占有率( m a r k e ts h a r e ) 市场占有率是当前用于企业客户现状评价的相当重要的指标，主要是对供应商客户份 额的总体情况进行评估。但已有不少案例表明，企业的市场占有率虽居高不下，但企业的 财务状况却连年恶化。事实上，市场占有率指标适合于在零和( 或负和) 经济环境，而对 于正和经济环境却难以用于指导企业。随着市场的进一步饱和，企业与企业之间竞争的不 仅是客户的数量，更重要的是同一客户的钱包份额( w a l l e ts h a r e ) ，即客户质量。这种情况已 经日益普遍地存在于移动通信行业，一个消费者可能同时是多个运营商的客户，大大降低 了市场占有率指标作为决策依据的重要性。另外，市场占有率仅仅为企业提供了一个总体 的客户评价，无法显示个体客户的特征，不能适应大规模客户化定制的生产模式。在这种 模式下，需要针对具体客户价值进行评价。市场占有率指标是一个平均意义上的指标，已 有越来越多的证据发现平均数指标的片面性。 2 r f m ( r e c e n c y ，f r e q u e n c y ，m o n e t a r y ) 模型 r f m 是适用于直销领域( d i r e c tm a r k e t i n g ) 的一种非常有用的行为分析工具，主要通过 客户过去的习惯性或重复性交易行为以及购买行为偏好来预测客户今后的消费行为。其中 “r ( r e c e n c y ) ”表示客户最近一次购买距当前的时间间隔。“f ( f r e q u e n c y ) ”表示客户在所考察 的时间段内的购买次数，即频率。“m ( m o n e t a r y ) ”表示客户在考察阶段的单位购买的平均支 付款额。 r f m 所需数据少，目前已经有了一套固定的、操作简单的、程序化方法，是数据库 营销中一项重要的数据挖掘依据，应用极为广泛，现有的c r m 软件中关于客户的未来价 值的预测评价也大多采用了这一方法。不过，将r f m 移植到客户机制评价并不会产生好 的效果，一方面由于r f m 主要是用于预测客户未来的交易可能性，虽有联系但并不等同 于客户价值：另一方面，r f m 是针对直销行业的特点所设计，对于直销之外的其它行业， 适用性究竟如何还很难说。 r f m 模型对于直销领域的客户行为预测无疑是一个极为有效的分析工具，但若勉为 其难的扩大其应用领域，不仅不会取得好的评价结果，还大大抹煞了该工具的作用。 3 客户净现值( n e tp r e s e n tv a l u e ) 评价指标体系 该评价体系的依据是f r e d e r i c kr e i c h h e l d 的忠诚客户对企业收益增长因素分析的生 命周期模型。f r e d e r i c kr e i c h h e l d 和他的工作组经过对多个行业的长期数据分析，发现基 本利润( b a s ep r o f i t ) 、购买收益增 口( r e v e n u eg r o w t h ) 、成本节约( c o s ts a v i n g ) 、推荐( r e f e r r a l s ) 及价格贴水( p r i c ep r e m i u m ) 是忠诚客户在长期的购买过程中为企业创造利润的主要因素。 o 南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章相关理论综述 这些因素随着客户关系的发展而变化。客户净现值评价指标体系的结构如下图所示： 基础客户的净现值 i 客户保有期 客户利润新客户的获取率 jl ：_ ：乏：三_ i 推荐新客户k 质量投资收益成本价格相互推荐 1 ”一 l 价值驱动器 图2 1 客户净现值评价指标体系 在该评价体系中，基础客户的净现值是指所测评的基础客户在关系持续期内收益的折 现值，这种收益包括两方面，一是利润收益，一是新客户获取率的收益。在对新客户的获 取率进行分析时，必须注意到新客户的质量影响，因为不好的新客户往往会对基础客户的 忠诚产生负面的作用，进而影响到基础客户的净现值。处于第二层的是客户净现值的三项 评价指标，其中第一项是指客户关系的时间长度，第二项是指客户的生命周期现金流，第 三项是指企业未来的客户获取速率。 由于新客户获取率的收益现值以及新客户与基础客户之间的相互影响难以客观评价， 因此，该体系只能是一种理论的设计，实际的应用并不多见。 4 齐佳音、舒华英设计的客户价值评价体系 齐佳音、舒华英认为客户价值评价体系应该从客户当前价值和潜在价值两个方面进行 设计。在整个客户生命周期上管理客户价值是c r m 的基本思想，客户当前价值决定了企 业当前的盈利水平，是企业感知客户价值的一个重要方面，客户潜在价值关系到企业的长 远利润，直接影响到企业是否继续投资于该客户关系。当前价值和潜在价值可分别从直接 计算和指标评价两个角度分别考虑。因此，可得到以下四种情况： 单从直接计算计算的角度，客户价值评价指标体系可以设计为体系i ： 1 0 南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章相关理论综述 客户价值 当前价值 l 现阶段净现金流 潜在价值 i 长期价值 图2 2 客户价值评价指标体系i 单从指标计算评价的角度，客户价值评价体系可以设计为指标体系i i ： 客户价值 当前价值 毛利润 购买量 服务成本 图2 3 客户价值评价指标体系i i 由于a b c 方法核算单个客户盈利率在某些行业实际操作的困难以及用现阶段客户忠 诚度信任度和信用度预测今后货币的短期化，更为常用的客户价值评价体系应该是用间 接指标评价当前货币价值，用直接指标来评价潜在价值，即客户价值评价指标体系i l l - 客户价值 当前价值潜在价值 厂hi 毛利润购买量服务成本 长期价值 图2 4 客户价值评价指标体系i i i 用直接计算计算的方法得到当前货币价值，用指标计算评价的方法来描述潜在价值的 变化得到评价指标体系： 信 值 一 在 一 0 妣 厂能溅 忠 南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章相关理论综述 客户价值 当前价值 l 现阶段利润 2 2 数据挖掘概述 潜在价值 厂j 忠诚信任信用 图2 5 客户价值评价指标体系 2 2 1 数据挖掘定义及功能 数据挖掘是指从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提 取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。从商业角度 来看，数据挖掘是一种新的商业信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务 数据进行抽取、转换、分析和其他模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。数 据挖掘技术已经被愈来愈多的企业作为一个重要的竞争工具使用。 数据挖掘的目标是从数据库中发现隐含的、有意义的知识，主要有以下五类功能： 1 自动预测趋势和行为 数据挖掘自动在大型数据库中寻找预测性信息，以往需要进行大量手工分析的问题如 今可以迅速直接的由数据本身得出结论。一个典型的例子是市场预测问题，数据挖掘使用 过去有关促销的数据来寻找未来投资中回报最大的用户，其它可预测的问题包括预报破产 以及认定对指定事件最可能做出反应的群体。 2 关联分析 数据关联是数据库中存在的一类重要的可被发现的知识。若两个或多个变量的取值之 间存在某种规律性，就称为关联。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联。关联分析 的目的是找出数据库中隐藏的关联网。有时并不知道数据库中数据的关联函数，即使知道 也是不确定的，因此关联分析生成的规则带有可信度。 3 聚类 数据库中的记录可被化分为一系列有意义的子集，即聚类。聚类增强了人们对客观现 实的认识，是概念描述和偏差分析的先决条件。聚类技术主要包括传统的模式识别方法和 1 2 南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章相关理论综述 数学分类学。8 0 年代初，m c h a l k s i 提出了概念聚类技术，其要点是在划分对象时不仅考 虑对象之间的距离，还要求划分出的类具有某种内涵描述，从而避免了传统技术的某些片 面性。 4 概念描述 概念描述就是对某类对象的内涵进行描述，并概括这类对象的有关特征。概念描述分 为特征性描述和区别性描述，前者描述某类对象的共同特征，后者描述不同类对象之间的 区别。生成一个类的特征性描述只涉及该类对象中所有对象的共性。生成区别性描述的方 法很多，如决策树方法、遗传算法等。 5 偏差检测 数据库中的数据常有一些异常记录，从数据库中检测这些偏差很有意义。偏差包括很 多潜在的知识，如分类中的反常实例、不满足规则的特例、观测结果与模型预测值的偏差、 量值随时间的变化等。偏差检测的基本方法是，寻找观测结果与参照值之间有意义的差别。 2 2 2 数据挖掘的研究步骤 目前比较流行的数据挖掘方法论主要有以n c r 、s p s s 等提出的跨行业标准数据挖掘过 程c r i s p d m ( c r o s si n d u s t r ys t a n d a r dp r o c e s sf o rd a t am i n i n g ) ，i b m 公司提出的通用数据 挖掘方法( t h eg e n e r i cd a t am i n i n gm e t h o d ) ，s a s 公司提出的s e m m a ( s a m p l e 、e x p l o r e 、 m o d i f y 、m o d e l 、a c c e s s ) 方法论。其中c r i s p d m 是业内影响最大、使用最为广泛的数据 挖掘方法论。它强调数据挖掘在商业中的应用，解决商业中存在的问题，而不是把数据挖 掘局限在研究领域。这篇文章中采用了该方法进行数据挖掘的实践。c r i s p d m 2 0 】将数据 挖掘过程分为6 部分，分别为商业理解、数据理解、数据准备、建立模型、模型评估和模 型应用。c r i s p d m 方法提供了一种s t e p b y - s t e p 的数据挖掘模型建立方式，按照这种方式 建立的挖掘模型可以充分反映商业问题的本质，全面考虑商业问题中的各种影响因素，使 挖掘结果具有更高的商业价值。c r i s p d m 模型采用分层方法将一个数据挖掘项目的生存 周期定义为六个阶段，如图2 6 所示。 南京邮电大学硕士研究生学位论文第二章相关理论综述 图2 6c r i s p - d m 的基本流程 业务理解：包括商业目标，形势评估，确定数据挖掘目标，制定项目计划。 数据理解：在数据理解阶段，先收集初步的数据，然后进行熟悉数据的各种活动，包 括识别数据的质量问题，通过对数据的基本观察、或假设隐含的信息来检测出感兴趣的数 据子集。 数据准备：数据预处理阶段覆盖了从初步“粗”数据到构造最终数据集合的所有活动。 对数据进行预处理，清除噪声或脏的数据，对数据进行清洗，解决数据中的缺值、冗余、 数据不一致等问题。有时还要对数据分组，以提高数据挖掘的效率。数据挖掘过程中的数 据选择和预处理是数据准备的核心工作，且有可能要多次执行，所以要花费大量的时间和 精力做好这项工作。 建立模型：包括数据建模技术、产生检验设计、建立模型和评价模型。在建模阶段， 可以选择和应用各种建模技术，并将其参数校正到优化值。 模型评估：从数据