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文档简介

1、原价值评估模型,原评估模型概述： 共有27个指标参加运算； 把集团的各个属性指标得分汇总，从高到低排列，按照一维的排列分出高、中、低级 以05年底集团客户到达数为基数，按照5%/25%/70%确定集团客户级别,A 类,B 类,C 类,5%,25%,70%,价值评估模型概述,A1 高质客户,B2 潜在客户,A2 战略客户,B1 示范客户,x,Y,Y/X=1,A类分级线,B类分级线,分类线,考虑客户的现实贡献价值以及潜在属性价值两个维度，将客户放在平面上去划分类别，更全面地考虑客户的不同特征 按照客户总价值高低分为三个级：A级、B级、C级，A/B/C三级比例设置为1:2:7 在AB级中，再按照客户

2、的现实贡献价值和潜在属性价值的高低划分两个类别：1类和2类 最终将客户通过价值的高低和价值提升的潜力划分为A1/A2/B1/B2/C三级五类,潜在属性价值,现实贡献价值,C 规模客户,A类集团总价值排名前10 A1：现实贡献价值 潜在属性价值 开发程度足，客户表现优异 A2：现实贡献价值 潜在属性价值 客户品质优异，开发程度未足 B类集团总价值排名1030 B1、B2特征同上 C类集团总价值排名后70,价值评估模型指标设置,10个必选指标（集团公司）3个（可选指标根据我省去年模型筛选）,新评估模型推导过程,共13项指标,共16项指标,共5项指标,共11项指标,从不同的价值贡献维度，共摘取45个

3、指标项。,一、指标选取：聚类分析、相关性分析,对同一性质的指标做“变量聚类分析”； 在每一类中，根据实际经验，选取有代表性的指标； 对选出来的指标做相关性分析，以验证他们之间是相对独立的。 如：,经过同理的分析，我们在收入性指标中选取了3个主要指标，归为现实贡献类指标；在非收入性指标中选取了7个主要指标，归为潜在属性类指标。这样就抓住了体现集团价值的主要因素。,二、确定权重：因子分析,由于不同的指标之间，还是存在一定的相关性，因此不能直接求得线性回归方程，必需先把各指标按照一定的计算规则，组合成相对独立的因子（F）。 举例： 以现实贡献类指标为例：集团整体收入（X1)、信息化收入（X2）、统一

4、付费收入（X3） F1a1 * X1 a2 * X2 a3 * X3 F2a4 * X1 a5 * X2 a6 * X3 F3 . 这些因子F1、F2的均值都为0，方差均为1，且相关系数为0，即相互独立的。 然后再用F合成变量Y的值： Yw1 * F1 w2 * F2 Y w1 * X1 w2 * X2 w3 * X3 同理得到：X w1 * X1 w2 * X2 w3 * X3,代数运算,三、描绘集团分布图,根据计算得出的各指标和权重，分别计算出现实贡献类指标（Y）和潜在属性类指标（X），就可以描绘出集团的分别图。 根据不同的区间，划分为三级五类的集团。,A1 高质客户,B2 潜在客户,A2 战略客户

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