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电了政务环境下的客户细分模型j 算法研究 摘要 电子政务建设的目标是向公众提供公共服务，如何向公众提供准确有效并个性化的公 共服务成为了电子政务建设方面的重要课题。本论文针对电子政务环境下缺乏用户浏览行 为收集、缺乏个性化服务的问题，从客户细分维度、客户细分模型、聚类算法、原型系统 四个方面进行了研究。具体研究成果如下： 1 构建了电子政务用户的浏览行为模型。研究了用户在电子政务网站的浏览行为， 并考虑到用户的行为中所隐含的心理兴趣，从用户对页面的访问次数、在页面的驻留时间、 是否对页面进行了打印、保存、复制粘贴操作这五个维度刻画了用户的行为模式。依据这 五方面的信息定义了用户的偏好度。 2 提出了基于偏好的客户细分模型。提出了电子政务环境下构建客户细分模型的基 本思想。并以用户偏好度为客户细分依据，结合电子政务环境的特点及客户细分的目标提 出一个电子政务环境下的客户细分模型。 3 提出了s o m - - p a m 聚类算法。提出了种基于s o m 算法和p a m 算法结合的s o m p a m 聚类算法。s o m - p a m 聚类算法首先利用s o m 算法对数据集进行“粗聚类 并得到簇数后： 然后，根据簇数七再利用p a m 算法对“粗聚类 结果进行聚类并得到最终聚类结果。该算 法用于客户细分模型，对用户进行分类。通过实验表明，s o m p a m 算法具有比s o m 算法更 高的聚类效率和更好的聚类质量。 4 设计并实现了系统原型。本论文采用了m a t l a b + m y s q l 技术开发了一个基于电子 政务环境的客户细分原型实验系统。验证了上述电子政务环境下的客户细分模型应用上的 可行性，为将来应用推广提供基础。 关键字：电子政务：客户细分；聚类方法：用户价值 电了政务环境下的客户细分模型j j 算法研究 a b s t r a c t t h eg o a lo fb u i l d i n ge - g o v e r n m e n ti st op r o v i d ep u b l i cs e r v i c e st ot h ep u b l i c h o wt o p r o v i d et h ea c c u r a t e ，e f f e c t i v ea n dp e r s o n a l i z e dp u b l i cs e r v i c e sb e c o m e sa l li m p o r t a n ts u b j e c t i nt h i st h e s i s ，a u t h o rd e s c r i b e du s e r sh e h a v i o rp a t t e r nf r o mh i sf i v ea s p e c t so fb e h a v i o u ri n b r o w s i n ge - g o v e r n m e n tw e b s i t e s a u t h o rd e s i g n e du s e r sp r e f e r e n c eb a s e do nt h eg r o u po ft h i s f i v ed i m e n s i o n s a u t h o ru s e dc l u s t e r i n gm e t h o df o rm o d e l i n gm e a n st oe s t a b l i s hc u s t o m e r s s e g m e n t a t i o nm o d e li ne - g o v e r n m e n te n v i r o n m e n t f i r s t l y , t h eu s e rb r o w s i n gb e h a v i o rm o d e lw a sc o n s t r u c t e d a u t h o rd e p i c t sau s e r s b r o w s i n gb e h a v i o rp a t t e r nf r o mt h eu s e rv i s i t st h ep a g e ，i nt h ep r e s e n c eo fp a g e s ，w h e t h e rt h e p a g ep r i n t e d ，p r e s e r v a t e d ，c o p y e da n dp a s t e dt h e s ef i v ed i m e n s i o n sb a s e do nu s e r s b e h a v i o r si n t h ee g o v e r n m e n tw e b s i t ea n dt h eu s e r sb e h a v i o ri m p l i e di nt h ep s y c h o l o g i c a li n t e r e s t t h i s t h e s i sd e f i n e du s e rp r e f e r e n c e sa c c o u n t i n gt ot h eu s e r s b e h a v i o r s s e c o n d l y , t h ec u s t o m e rs e g m e n t a t i o nm o d e lw a sp r o p o s e d t h eb a s i ci d e ao fc u s t o m e r s e g m e n t a t i o nw a sp r o p o s e d o nt h eb a s i so fu s e rp r e f e r e n c e s ，t h ec h a r a c t e r i s t i c s o f e - g o v e r n m e n te n v i r o n m e n t ，a n do b j e c t i v e so fc u s t o m e rs e g m e n t a t i o n ，a u t h o rp r o p o s e da c u s t o m e rs e g m e n t a t i o nm o d e lu n d e rt h ee g o v e r n m e n te n v i r o n m e n t t h i r d l y , as o m - p a mc l u s t e r i n gm e t h o dw a sp r o f f e r e d an e wh y b r i dc l u s t e r i n g m e t h o di sp r e s e n t e dt h a tc o m b i n e st h es o ma n dp a ma p p r o a c hi nt h i sp a p e r f i r s t l yt h ed a t a s e ti sc l u s t e r e db ym e a n so fs o ma l g o r i t h m ，a n dt h e nt h ec l u s t e r i n gr e s u l ti su s e dt oi n i t i a l i z e t h ec l a s sn u m b e ri nt h ep a m a l g o r i t h m t h ee x p e r i m e n tr e s u l ts h o w st h a tt h eh y b r i dc l u s t e r i n g m e t h o dc a ni m p r o v et h ec l u s t e r i n gp e r f o r m a n c e f o u r t h l y , as y s t e mp r o t o t y p ew a si m p l e m e n t a t e d a ne - g o v e n u n e n te n v i r o n m e n t c u s t o m e rs e g m e n t a t i o np r o t o t y p ee x p e r i m e n t a ls y s t e mw a si m p l e m e n t a t e dt ot e s ta n dv e i lf yt h e r e s e a r c hr e s u l t sw i t ht h em a t l a ba n dm y s q lt e c h n o l o g y i tp r o v e dt h ef e a s i b i l i t yo ft h e a p p l i c a t i o nt h em o d e la n dp r o v i d e dt h ep r o m o t i o nf o rt h ef u t u r e k e yw o r d s ：e - g o v e r n m e n t ；c u s t o m e rs e g m e n t a t i o n ；c l u s t e r i n gm e t h o d ；c u s t o m e rv a l u e 2 电子政务环境下的客户细分模型与算法研究 首都师范大学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取 得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰 写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：玩两 日期：肿4 月埸日 首都师范大学位论文授权使用声明 本人完全了解首都师范大学有关保留、使用学位论文的规定，学校有权保留学位论文 并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版。有权将学位论文用于非赢利 目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆被查阅。有权将学位论文的内容编入有关数据 库进行检索。有权将学位论文的标题和摘要汇编出版。保密的学位论文在解密后适用本规 定。 学位论文作者签名：劢两 日期：刃哆年每月力日 电了政务环境下的客户细分模型与算法研究 1 1研究的背景和意义 1 1 1研究的背景 第一章绪论 电子政务系统是一个操作型处理系统，构建电子政务系统的目的，就是为了人们更好、 更快的处理政务信息，加快政务信息的流转。但是电子政务系统又具有信息型处理系统的 特征，存在以下不足： ( 1 ) 缺乏用户行为数据收集。现有的绝大多数电子政务系统没有实现收集用户行为 数据，缺乏用户追踪，对于网络犯罪、职务犯罪缺乏必要的鉴别能力，也难以根据用户的 行为改进系统； ( 2 ) 缺乏个性化服务。现有的电子政务系统缺少个性化支持，系统难以根据不同用 户的情况产生不同的情景，用户界面千篇一律，不能根据用户的个性化产生个性化界面， 也难以根据用户在电子政务系统中的行为进行反馈。 如何能够了解公众的需求，提供针对性的服务，改善政府和公众的关系，这些已成为 电子政务亟待解决的问题。 客户关系管理源于盈利性企业组织，通过管理客户信息资源，提供客户满意的产品 和服务，在企业与客户之间建立长期、稳定、相互信任、互惠互利的密切关系，培养忠实 客户，达到客户价值和企业利润的最大化。其目标是方面通过提供更快速、周到和准确 的优质服务，吸引和保持更多的客户，达到个性化的服务；另一方面通过对业务流程的全 面管理来降低企业的成本。对电子政务建设而言，盈利并非其运行目标，但从政府的职能 以及实施电子政务的目标看，与客户关系管理的思想理念和原则方法有着密切的联系n 1 。 电子政务的本质是政府的客户关系管理，一方面可以把政府的服务对象社会公众 看成是政府的客户，改善政府的服务就是改善政府对公众的关系；另一方面电子政务的“以 人为本”的行政理念与客户关系管理所倡导的“以客户为中心”的核心理念是一致的。 在国际上，许多国家已经将客户关系管理思想应用在电子政务领域。视民众为政府的 客户，这理念最早是时任美国副总统的戈尔于1 9 9 3 年提出的。无独有偶，2 0 0 2 年，全 球领先的管理和信息科技顾问公司埃森哲( a c c e n t u r e ) 在连续第3 年考察了全球2 3 个国 家和地区的电子政务发展状况后，公布了题为电子政务领导将规划变为现实的 全球性研究报告，报告中指出：“c r m 的原则同样适用于政府。因为政府是世界上最大的 服务提供者，其所提供的服务种类繁多，若能更好地了解客户，就可以取得更大的效益。 美国、加拿大、新加坡等一些电子政务发达国家的政府管理层逐渐认识到c r m 技术能为 l 电子政务环境下的客户细分模型与算法研究 政府部门带来更多的便利，因此他们现在更多地是通盘考虑c r m 和电子政务，把c r m 准 则作为围绕客户( 民众) 意愿重组网络服务的手段。目前发达国家的评分系统中已引入 c r m 的概念评测电子政务，并给予3 0 的权重，因为c r m 水平能深刻地反映政府对自身服 务提供者角色的认知程度。这也体现了电子政务的发展趋势，即越来越注重改善客户体验， 以客户为中心提供政府信息服务。 同时埃森哲( a c c e n t u r e ) 咨洵公司将洞察性作为衡量电子政务c r m 水平的重要指标 之一。洞察性是指政府对客户的认知性，对客户的识别能力。当用户再次登录政府网站时， 网站能否识别他，并根据他以前的访问信息给出更有针对性的、个性化的服务【l 】。由此可 见，确定客户的类型，对于提供个性化服务、有效地开展客户保持，增加效益能力有着重 要的意义。因此，客户细分是保证电子政务成功实施客户关系管理的关键。有效的客户分 类，能够使政府部门将正确服务和有限的公共资源合理地分配给目标客户，优化客户关系， 不断提高政府服务的质量，提升公众的满意度和拥护度，从而获取社会效益和经济效益。 1 1 2研究的意义 1 1 2 1 理论意义 互联网从丌始发展到现在，逐步经历了从以信息为中心到以用户为中心的转变。现在， w e b 2 0 逐步深入发展并已经成为互联网的下一个发展趋势。w e b2 0 的核心价值观就是以 用户为中心，而以用户为中心，就是要不断提高用户的参与积极性，提高p a g e v i e w ，这 就需要对用户的价值观、用户数量和质量有详尽的了解，而用户行为的数据记录，则成为 了解用户的最直接的手段。 用户的上网行为模式，是用户在浏览网络内容时所体现出来的共性的行为倾向性【2 】。 这些行为模式是在大量用户行为中提取出来的，体现了用户行动的共同特点，反映了用户 的某种心理想象。通过研究这些行为模式，可以深入了解用户的内在需求和个性，有效地 提高网站和网页的内容针对性；并且可以根据个人的不同行为习惯定制网页，真正实现以 用户为中心，提供网页的个性化定制。 基于w e b 的应用系统都足通过互联网进行的，用户通过浏览器登陆w e b 服务器，通 过点击各种链接，浏览资源( 文字、图片、影像) 、提交、复制等各种行为，留下用户的 访问记录。用户的浏览行为，反映了用户的信息取向，通过对用户的行为数据进行分析， 可以将具有相似偏好的用户聚集在一起，形成用户群体，实现客户细分。对细分之后的用 户群体，进行特征识别，可以为网站优化、个性化推荐等提供决策依据。 2 电子政务环境下的客户细分模型与算法研究 1 1 2 - 2 实际意义 随着时代的进步，信息技术和网络科技的发展f 1 新月异，以互联网为代表的信息科技 得到了前所未有的发展，传统的政府管理模式也越来越落后于时代的发展。为了在新一轮 的国际竞争中占据有利地位，许多国家都将电子政务的建没作为增强国家竞争力的一项手 段。 电子政务( e g o v e r n m e n t ) 一词是相对于传统政务( g o v e m m e a t ) 而言的，是快速发展 的现代电子信息技术与政府改革相结合的产物。它应用现代化的电子信息技术和管理理 论，对传统政务进行持续不断地革新和改善，以实现高效率的政府管理和服务。 随着电子政务的深入开展，越来越多的人开始在网络上办公和使用在线政务处理。电 子政务信息系统作为社会公共服务的基础信息设施，承担了越来越重的压力。为了更好的 发挥电子政务的社会公共服务功能，应用客户关系管理思想改善政府与公众的关系，首先 需要对用户的网络行为进行必要的记录和分析，进行客户细分，找到相似的客户群体，为 其提供更能满足其需求的服务。 通过对客户群体网络行为分析，分析电子政务系统中用户的主要行为特点( 登陆时间、 页面驻留时间、页面) 和行为路径，能够优化电子政务信息系统的网页布局，提高信息发 布的有效性、准确性；同时使得网络上的用户行为透明化，能提高系统的审计水平，增强 系统的安全性；另外，对用户的行为分析，能够明确当前用户的信息需求情况，从而提供 更加个性化的信息服务。 1 2 国内外研究现状及发展趋势 1 2 1国内外研究现状 目前，在国内外将客户细分应用于电子政务领域的研究尚处于探索阶段，相关研究和 文献都很少。 在国际上，将客户关系管理应用于电子政务也仅仅是处于起步阶段，在国外已有应用 的案例。文献【3 1 ，英国由副首相办公室( o d p m ，o 瓶c eo f t h ed e p u t yp r i m em i n i s t e r ) 资 助两个将c r m 应用于电子政务的项目：分别为c r mp a t h f i n d e r p r o g r a m 和c r mn a t i o n a l p r o g r a m 。这两个项目将信息与通信技术应用于电子政务，实现将政府的提供服务告知给 公众，接受公众的咨询，建立了政府的呼叫中心。o d p m 在报告中指出：理解客户的需 求，并有针对地提供增值服务是电子政务c r m 能否成功的关键。但是在已经进行的研究 中，还没有考虑公众差别，将客户细分的方法应用于电子政务领域。 3 电予政务环境下的客户细分模型j 算法研究 在国内，周斌等在文献【4 】、陆敬筠等在文献【5 】探讨了客户关系管理思想在电子政务领 域的应用，论证了客户关系管理的思想、技术、方法应用于电子政务的可行性。他们都在 文献中指出，电子政务建设全过程要引入客户关系管理的指导思想要遵循以下原则： 1 要实施以客户为中心的战略。基于c r m 思想的电子政务运行模式以用户为中心，就 是要把企业和公众真正作为客户，从用户的需求为出发点，围着企业和公众的需求来提供 服务。电子政务只有实施了以客户为中心的战略，用户才能真正体会到周到的政府服务，才 能得到最大的实惠和便利。 2 要实施了解客户并进行客户细分的策略。电子政务要体现客户关系管理思想，首先 要了解客户并进行客户细分。可以借鉴统计学的分类方式，把企业按照行j 队投资规模、 经营范围、产品等进行分类，把社会公众按性别、年龄段、职业、所属地域、偏好等进行 分类。然后有针对性地为不同的用户群提供个性化的服务，甚至提供“一对一”的服务。 从国内外的研究可以看出，客户关系管理理论在电子政务环境的应用尚处于起步阶 段，对客户细分方法应用于电子政务环境并没有提出具体的应用方法及措施，仅从理论上 论证了其可行性。 国际上所使用的客户细分方法依据细分维度的不同可分为人口统计细分、行为细分和 心理细分三类，其中心理细分包括生活方式细分和利益细分。人口统计细分由于其自身的 局限性，往往作为其它两种细分方法的有效补充。行为细分和心理细分，因为具有较强的 推理依据，比人口统计细分更广泛地用于营销和管理。由于行为细分不仅可以用来细分客 户，还能够动态地管理客户，所以行为细分得以更为广泛的研究、发展和应用。 在国内，由于市场发展及发达程度与国外发达国家之问的差距，使得我国的客户细分 方法的研究和实践在很大程度上落后于国外发达国家。目前我国客户细分往往被应用于竞 争压力较大的市场当中，比如，房地产市场、证券行业、电信行业、保险业等行业。 国内客户细分方法的实际应用存在如下三个重要表现：首先，细分方法的使用仍然停 留在人口统计细分、甚至是地理细分。其原因在于市场理论贯彻的落后，以产品为导向到 以客户为导向的市场理念的转换还需要一段调整时问；其次，对于那些使用细分方法的企 业，将客户细分仅仅作为一种战术策略，例如用来解决短期内销售量下降的问题，阻碍了 细分方法的进一步发展和完善；最后，细分方法应用过程中影响到成功实施的各种关键因 素缺乏交流和研究。 1 2 2 发展趋势 电子政务在发展实施过程中面临着如何转变管理理念、如何解决资金投入过大而公众 使用效率低的问题及如何协调政府各部门的职能。这些问题要求政府部门将以组织架构和 4 电子政务环境下的客户细分模型与算法研究 功能来组织服务的模式转向以客户为中心，按照客户需求组织服务。国外已经将对客户需 求的洞察，对客户进行细分，针对客户的不同需求提供个性化服务作为电子政务建设和发 展的重点。 从对客户进行细分的国内外发展状况我们可以看出，不论以何种条件作为依据对客户 进行细分，都是依赖于对已掌握的客户信息的数据的进行分析。而客户数据信息的来源则 是要求客户进行人工填写，或以纸质或以电子表格的形式进行收集。社会中每一个人在一 生的不同阶段需要不同的政府服务，要保证客户信息的时效性，就要不断地要求客户提供 信息，这样做不仅会增加客户的负担，也会影响客户与政务部门的关系。又因为某些信息 内容项的主观性较强，可能不能完全理解客户的表述。在此基础上所迸行的客户细分就会 存在偏差。 b o c k 等人【6 】提出，客户之间存在着至少五种一般类型的差别：对产品的偏好、客户 相互作用的影响、选择障碍、讨价还价能力、盈力能力。b o c k 认为，当一个或多个差别 在客户基础中存在而没有被考虑时，细分是次优的。而目前的行为细分方法都没有考虑客 户之间的这五种差别。 在电子政务门户网站服务器的w e b 同志中，记录了客户在电子政务门户网站浏览时 的一切行为，包括客户的查看路径、察看时间和次数等。这些数据当中隐含着大量的客户 信息，利用适当的w e b 挖掘方法及工具，使非结构化的数据结构化，对这些数据进行深 入地挖掘分析，可以实现在不打扰客户的情况下发现隐藏在这些数据之中的客户行为模 式、客户偏好，基于客户的行为和偏好建立客户细分模型，可以对客户细分方法进行优化， 同时可以找到目标客户，并依据客户的访问模式加强电子政务网站的建设。 1 3 研究内容 ( 1 ) 电子政务用户浏览行为模型的构建 对于用户在w e b 页面上浏览行为，w e b 日志挖掘中最常使用的方法是根据网页的点 击次数来评价用户对该网页的兴趣，这种方法有其不完整性。网页分类将网页分成两类【_ 7 】： 索引页和内容页( i n d e x c o n t e n t ) 。索引页是用于用户导航，通常除了链接包含很少的内容。 内容页包含用户感兴趣的内容，而很少包含链接。所以，索引页的点击次数会普遍高于内 容页的点击次数，但这并不能完全说明用户的兴趣。w e b 日志挖掘中还经常使用的方法 是根据用户在网页的逗留时间来评价用户对该网页的兴趣，这种方法也有其片面性。这两 个维度都不能全面客观地反映客户行为。 通过对用户在网站的浏览行为进行分析，可以发现用户对感兴趣的页面会进行多次浏 览，并且会仔细阅读，这样在页面的驻留时间会偏长，所以对页面的访问次数和驻留时间 s 乜予政务环境下的客户细分模型0 算法研究 可以反映用户的兴趣。但由于这两个因素的片面性，仅从这两个方面不能全面衡量用户的 行为。对用户的行为进一步地分析，用户通常会对感兴趣的页面进行保存操作，为备随时 查看；对页面中感兴趣的内容也会进行复制、粘贴操作保存下来。所以本文通过用户对页 面的访问次数、在页面的驻留时长、是否对页面进行保存操作、是否对页面进行复制粘贴 操作、是否对页面进行打印操作这五个维度来刻画用户在网站的访问行为。更加客观全面 地记录用户的行为，并通过量化的指标定义用户的偏好。 ( 2 ) 基于偏好的客户细分模型的研究 提出电子政务环境下的客户细分模型，并给出客户细分的基本思想。客户细分方法虽 根据不同的细分维度可分为多种细分方法，但其细分的基本思想是相似的，即：确定细分 维度客户分类确定客户价值。以用户偏好为客户细分，依以上流程构建客户细分 模型，实现电子政务环境下的客户细分。 ( 3 ) s o m p a m 聚类算法的研究 聚类算法是客户细分中应用最广的算法。s o m 算法不包含复杂的求导、积分运算， 但具有训练时间过长等缺点。p a m 算法生成簇与数据输入顺序无关，但聚类结果依赖对 簇数k 的选择。s o m p a m 聚类算法应用s o m 算法进行“半日聚类得到簇数k ，然后应 用p a m 算法进行“细聚类”得到最终结果。通过实验证明，s o m p a m 算法具有比s o m 算法史高的聚类效率和更好的聚类质量。 ( 4 ) 原型系统的设计与实现 依据研究成果，通过m a t l a b 和m y s q l 设计并实现了一个简易的电子政务环境下的 客户细分系统原型，对结果进行验证，测试算法的可行性。 1 4 本论文的组织结构 本论文共分六章，各章主要内容为： 第一章绪论，阐明了本论文选题的背景和研究意义，并对与题目相关领域的国内外 研究现状进行综述，阐述本沦文的研究内容。 第二章客户细分方法的综述。从客户细分的基本概念出发，详细论述了客户细分的 概念、发展、分类，并对各种不同的分类方法进行比较。 第三章提出了电子政务环境下的客户细分模型。提出了在客户细分模型中所使用的 评价客户相似性的用户偏好，并提出了应用改进的s o m p a m 聚类的方法对用户进行分 类以及如何确定用户价值。 第四章用户行为数据获取的实现。主要应用a j a x 技术，对客户端用户的行为进行获 取，并将用户行为数据传输到服务器保存在服务器中。 6 电了政务环境下的客户细分模型0 算法研究 第五章客户细分模型的系统实现。本章包括客户细分模型的各个组成部分、各部分 的功能以及演示实例。 第六章结论与展望。总结了研究、开发的经验和成果，并为相关课题研究的进一步 深入指明了方向。 7 电子政务环境下的客户细分模型j 算法研究 第二章客户细分方法概述 2 1 客户细分理论的产生 2 0 世纪初期发展起来的大众营销采用大量生产、大量配额与大众传播的方式，将诸多 市场合并为一个大而单一的区域市场，其优势在于能够将成本降低，薄利多销的经营思想 创造利润，进而赢得最大的潜在市场。然而第二次世界大战以后买方市场的出现以及广告 媒体与销售渠道的迅速增长，极大地改变了市场环境，侧重了一种倡导以市场为导向的全 新的市场营销概念和方法市场细分【s 】。其核心思想在于将市场按照一定的标准划分为 各个子市场，然后，企业根据自身的情况选择与之相适应的目标市场。 市场细分由s m i t h ( 1 9 5 6 ) 提出，经过半个世纪地发展，如今已经成为一种基本的市场 理论。市场细分的概念自提出以来，一直吸引着大量的专家、学者和实践者。他们依据所 处的时代和行业提出相应的细分方法。这些方法依据两种不同的市场理念产生两个分支： 以产品为导向的细分和以客户为导向的细分，然而从关注产品到关注客户的市场理念的转 换使得后者受到更多的关注。按照一般的市场理论，市场是具有购买能力的一定数量的客 户的集合。因此，市场细分更加倾向于围绕着客户开展，部分演变为客户细分。客户细分 方法的发展也经历着诸多阶段，它们分别使用不同的基于原理及技术特征达到最终的细分 目的。 2 。2 客户细分的概念 所谓客户细分，主要是指企业在明确的战略、业务模式和专注市场中根据客户的价 值、需求和偏好等综合因素对于客户进行分类，对不同的客户群提供具有针对性的产品、 服务和营销模式。同属于一个细分群的消费者彼此相似，而隶属于不同细分群的消费者是 被视为不同的。比如那些带来最多盈利的客户和带来最少盈利的客户都有自己的细分群。 同一细分群中的消费者可有多种理由而被称为相似，他们可能在居住地域上相似，在收入 上相似，或者是他们的思考、行为方式相似【9 】。 客户细分的基本思路就是从区分消费者不同需求出发，按照一定的标准把整体市场细 分成为若干个需要不同产品和不同市场营销组合的子市场，在此基础上选择一定的目标市 场，最后设计相应的营销工具的整个活动过程。细分方法无论是对一般的营销战术、生产 动作甚至企业战略应用都具有一定的帮助作用。 首先，企业可以利用细分手段，依据需求变化情况及时调整营销策略，优化产品结构， 相应地调整和安排产品价格、广告手段以及销售渠道等，最大限度地满足顾客群的需求， s 电予政务环境下的客户细分模型与算法研究 这是细分方法最基本的作用。其次，企业采取客户细分来提高组织性能【l 。细分方法以 经济定价理论为基础，对不同细分群实施价格歧视，其利润可以在到最大化】。该方法 得到解决广泛接受的一个重要原因在于是这样一个共识：一般地，客户的购买需求之问又 存在着巨大的差异【1 2 1 ，单个企业不呵能同时服务于整个市场。再次，细分可以帮助企业 更加有效地分配财务和其他资源。通过针对这些有限的资源集中用于最有吸引力的市场区 域，细分鼓励企业依据它的能力参与购买竞争。最有效的淘汰可以导致优质的性能，这一 点可以从多个方面得到验证。该作用的基本观点在战略管理领域中被认为是基于资源的观 点，其理论核心可以追溯到p e m o s e ( 1 9 6 0 ) 。最后，细分可以帮助企业提高捕捉市场机会 能力，细分方法中针对客户和竞争者分析能够使得企业与他们的行为更加合拍，减少与竞 争者直接碰撞，同时更加清晰地了解客户的需求，提高产品的响应性。 2 3 客户细分方法 客户细分在发展过程中出现了人口统计细分、生活方式细分、行为细分和利益细分等 四种不同的细分方法。它们以不同的原理、不同的细分技术为客户细分提供了多种实现细 分的思路，无论从细分维度还足细分技术来看，这些方法都处于不断优化的过程中。 2 3 1人口统计细分 人口统计细分将地理作为细分维度。市场壁垒的存在和信息技术的限制，一方面使得 厂商仅能将市场布局到有限的地区，另一方面不同的地理位置的客户群表现出较大的差 异。然而市场的全国化、全球化以及信息技术的迅猛发展逐渐削弱了客户与地理特征的关 联性。成为明显的是电子商务，对电子商务来说，不同地理区域的客户在其偏好和购买模 式上的区别微乎其微。 随后出现了一种以客户生命阶段( 1 i f t s t a g e ) 为维度内涵的细分方法，它加强了人口特 征与客户需求之间的逻辑联系。相应地，基于人口统计的细分就转化为对客户生命阶段的 划分。在实践中有如下两种成熟的方法【13 】：首先是p e l p l e u k 方法，它将客户的生命历程 分为8 个阶段，第阶段中又分为数量不等的子阶段，总计有4 6 类；其次就是c l a r i t a s 公 司开发的p r i z m 方法，它将所有位于1 6 个大客户群中的客户分成6 0 个不同的组，覆盖 生活方式、4 个生命阶段和4 种收入层次。此时人口统计细分的维度的重心开始向生活方 式偏移。 发展后的人口统计细分方法需要借助在线分析技术( o l a p ) 或共创数据挖掘技术来收 集和处理庞大的人口信息。然而仅将外在性作为细分的依据还是受到了很多多学者的质 9 电了政务环境下的客户细分模型j 算法研究 疑。除非在相对稳定的市场中，或者针对特定的市场销售特定的产品，人品统计细分还不 足以预测客户未来的购买行为。 2 3 2生活方式细分 对生活方式维度的研究也是源于一种假设对客户了解得越多，对他们就能采取越 有效的营销手段。l a z e 一1 4 】( 1 9 6 3 ) 首先提出以生活方式为背景来识别和细分客户。生活 方式本身是一个系统的概念，具体表现为从社会生活机制中科学管理并发展起来的各种方 式。 这是生活方式细分尽管强调生活方式的系统性，但是仍然没有对其内涵做出规范，直 到w e l l s 和t i g g e r t 1 5 ( 1 9 7 1 ) 提出用( a i o ) ，即活动( a c t i v i t y ) 、兴趣( i n t e r e s t s ) 、和评价 ( o p i n i o n ) 。随后p l u m m e t t 1 ( 1 9 7 4 ) 利用人口统计特点来丰富生活方式，至此维度内涵扩展 成四维。具体来说，活动表现为人们如何支配平时的时间，兴趣就是对周围的环境的关注 程度，评价主要是与自己或环境的相关的各种评论，人口特征包括一些内在特性，例如教 育程度、居住环境、收入、生活阶层等。方法的实施分为如下两步：首先，以与产品相关 的四个方面产品类别、使用频率、品牌份额、产品特征与使用模式为依据来确定目标 客户。在这四个因素上评价皆为优的就是要寻找的客户，然而在实践中只是种理想状况， 只能追寻次优解。因为是与现有产品相关的调查，因此该方法只适合对已有的产品做t 戈略 上的调整，譬如产量调整、品牌策略等。 b u s h m a n 1 。7 】( 1 9 8 2 ) 做出进一步地改进。他继承了l a s e r 的系统论的观点，依据两个维 度建立一个二维分类矩阵。其中一维是与产品相关且具不同标准的三个特征变量：与日常 生活相关联的品牌与产品特征变量；与一定品牌和产品特点相对应的产品类别变量：消费 模式、自我评价、爱好等一般特征变量。另外一维表现为调查过程中所要了解的客户资料， 包括个性变量、环境变量、功能变量( 利益结构) 和全球变量等四个方面。这两个维度分 别从客户和产品两种角度、广度和深度两种程度分析了客户与产品之间的关联特征，这一 变化增强了方法的系统性，同时扩展了其适用性，在方法论上逐渐向利益细分方法靠拢。 2 3 3行为细分 一种基于预测的理论使得人们将注意力放在依据客户以往和现在的行为来预测将来 的行为，出现了一种以行为模式数据为基础、以信息技术为支撑的行为细分方法。其功能 的实现是通过分析数据库中已有客户的消费行为模式实现分类。 国际上通常采用的行为细分方法有两种： 1 0 电了政务环境下的客户细分模型j 算法研究 一是r f m 分析。h u g h e s n 踟( 1 9 9 4 ) 提出的r f m 分析是以三个行为变量来描述和区分 客户。r ( r e c e n c y ) ，指上次购买至现在的时间间隔，f ( f r e q u e n c y ) 为某一期间内购买 的次数，m ( m o n e t a r y ) 是某一期间内购买的金额。r f m 分析的因素都是行为方面的，这 些信息对于拥有数据库的公司米说比较容易获得。 二是客户价值矩阵分析。m a r c u s n 引( 1 9 9 8 ) 提出用购买次数f 与平均购买额a 构造二 维的客户价值矩阵模型。以购买次数、平均购买额各自平均值作为基准，将二维矩阵分为 四个象限，每个客户就被定位于某个象限里，然后分析每个象限中客户群的关键差异。这 种方法可以产生针对每一个客户群的与跨客户群的个性化推荐方法。 2 3 4利益细分 利益细分最先由h a l e y 2 训( 1 9 6 3 ) 提出，经利用具有因果关系的因素而不是描述性的因 素来识别市场，其相比传统细分方法的优势在于它透过客户表象的行为、态度和动机来挖 掘背后的真正利益。利益细分方法在两个重要的方面取得了突破，一个是有关利益内涵的 逐渐丰富化，另一个就是利益细分技术的多样化。 首先，从利益内涵来看，利益本身足一个比较复杂的概念。在具体的市场中，它可能 是客户偏好的一种产品特征、服务方式或其他任何与产品或服务相关的环节。具体来说， 利益的内涵经过了如下几个发展阶段。利益在提出之初，仅仅被认为是与产品相关的各种 重要特征。然而，以产品为导向的市场观念还不能跳跃到考虑客户内心感受的阶段。因而 仍然具有一定的局限性。 y o u n g 和f e i g i n t 2 i 】( 1 9 7 5 ) 考虑到人们具有逻辑性的心理结构，认为人们的情感和心 理活动是真正影响消费行为和动机的内核，提出利用利益链解释人们的购买行为和态度， 这一点与h a l e y 将利益限制在产品特征属性的做法有着本质的区别，进一步阐明了一个具 有逻辑联系的利益内涵，同时表明利益内涵不仅具有不同意义的元素，而且包含有可以推 敲的关联结构。依照相同的理论指导，b o t s c h e n 等人【2 2 】( 1 9 9 9 ) 使用手段目的( m e a n s e n d ) 方法进一步区分了产品的、服务的各种抽象的特征，并首次将利益特征的层次进行了界定。 这一改进区分了利益与特征之间的根本不同，并且进一步强调了基于利益水平细分客户的 重要性。手段目的链与y o u n g 和f e i g i n 的利益链的结构的主要差别在于链中所包含的层 次和内涵细化程度。相比而言，前者更加具体，并具有更强的目的性。 2 4 细分方法比较 细分方法之间的根本差别在于细分维度，不同的细分维度需要不同的细分技术作为分 电了政务环境下的客户细分模型与算法研究 析手段，并由此导致相应细分依据甚至细分方法论上的差异，最终致使各种不同细分方法 有着各自不同的市场适用性。以下就从细分维度、细分依据和细分目标三个方面来表现细 分方法之间的差异。有关各种细分方法与以上三个方面的对应关系如表1 所示，可以清晰 地了解到这些细分方法各自原特点以及它们之间的各种差别。 表i 细分方法比较 客户细分的第一步就是要了解所要研究的对象特征。以客户为视角的各种细分方法其 基本的维度内涵离不开客户的三个基本特征：人口特征、行为和心理特征，从不同的角度 捕捉客户特征。具体工作来说，人口特征包含了客户展现出来的外部特征，行为因素则表 现为具体行为，而心理特征不仅仅反映客户的行为，还包含兴趣和态度。依据维度的不同 可以将细分方法分为人口统讨细分、行为细分和心理细分三类，其中生活方式细分和利益 细分同属于心理细分。 人口统计细分的基本假设就是人口特征与客户需求之间具有一定的联系。然而考虑到 这种联系具有弱相关性，行为细分与心理细分并不把注意力集中在人口特征上，而是希望 从内在的行为、心理来挖掘深层次的市场假设。行为细分借助行为在时间段上的延续性来 预测将来的购买行为，简单地说也就是从行为到行为。尽管心理细分也包含行为要素，但 是它透过行为的外在表现深入到指导这些行为的心理内涵，再借助逻辑假设来推断客户的 购买偏好和习惯，最终达到细分目的。另外人口统计细分与行为细分在细分客户之前已经 确定好一定的细分标准，在细分方法论上属于事前细分，而心理细分的细分标准是在细分 过程中逐渐清晰的，之前并不明确，因而属于事后细分。 在细分依据和方法论的双重影响下，各种细分方法具有其应用倾向性，因此细分方法 的选择要受到细分目标的制约。具体来说，人口统计细分，若单独作为一种细分方法一般 适用于了解基本的市场结构，尤其是客户结构，然而在实践中，它往往是对其他两种方法 的有效补充。行为细分和心理细分，因为具有较强的推理依据比人口统计工作细分更广泛 地用于营销和管理。相比面言，心理细分依赖市场行为的基本假设，且内涵复杂，细分方 法尚不成熟。实践证明，行为细分的特点在于它更能以管理客户的目的来划分客户，由于 行为细分不仅可以用来细分客户，还能够动态地管理客户，所以行为细分得以更为广泛的 研究、发展和应用。 1 2 电了政务环境下的客户细分模型与算法研究 由于人口统计细分的特点及心理细分方法的发展不完善，行为细分方法在电子商务领 域得到了广泛地应用。因为电子政务与电子商务环境的相似性，在电子政务环境下可以应 用行为细分方法来实现客户细分。但是电子政务环境与电子商务环境又有着不同，所以不 能完全照搬电子商务环境下的行为细分方法。例如，电子商务环境下，对客户行为是通过 访问次数、购买次数、交易数量等交易信息来度量，但在电子政务环境下，用户与政务系 统并不产生交易数据，用户行为的可以通过用户的浏览行为来度量。用户的浏览行为不仅 记录了用户在访问电子政务网站时的行为方式，同时在用户的浏览行为中也隐含了用户的 兴趣及偏好。所以依据用户的浏览行为来进行客户细分，综合了行为细分方法和心理细分 方法各自的优点。 电了政务环境下的客户细分模型了算泫研究 第三章客户细分模型构建 3 1客户细分的基本思想 客户细分方法依据其细分维度不同，形成不同的分类方法。但应用客户细分理论进行 客户分类的流程却是相似的，总结归纳如下： 1 确定客户细分维度 应用客户细分理论进行客户分类时，首先要解决的问题是如何确定客户细分维度，不 同的细分维度往往会产生不同的细分结果。本文以用户偏好度为客户细分维度进行客户分 类。 2 选择客户分类方法 在确定客户细分维度之后，要根据以获取了客户信息采用适当的分类方法对客户进行 分类。数据挖掘可以从大量数据中提取隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息和知识。 所以数据挖掘方法是客户分类方法中应用广泛。常用的数据挖掘算法有：人工神经网络、 遗传算法、决策树算法、聚类算法、粗糙集方法等。本文采用一种改进的聚类算法实现客 户分类。 3 确定客户价值 客户细分的目的是企业可以更好地识别不同客户群体对企业的价值及其需求，以此 指导企业的客户关系管理，达到吸引合适客户，保持客户，建立客户忠诚的目的。在电子 政务环境下，为了满足用户个性化的需求，提高公众的满意度和忠诚度，同样要对不同类 别的客户确定价值，以提供个性化的服务。本文能过一个量化的值定义用户价值，为客户 分析提供依据。 3 2 用户浏览行为模型 用户在网站的浏览过程，实际上是评价其需求是否被满足的过程。用户在浏览网站内 容时往往经历一个认知学习的过程，对网站所提供的信息进行查看，加强对信息的认识， 在此基础上对感兴趣的信息进行全面深入地查看和获取。在初始情况下，用户可能广泛地 收集信息，了解网站所提供的信息内容，随着浏览过程地进行，那些满足用户需求的信息 内容会被更多地关注。此过程反映了用户的需求及兴趣所在，将其定义为用户偏好