Research and Application of Cigarette Retail Customer Classification Based on Customer Value
闫磊 YAN Lei；刘旭 LIU Xu；徐斌 XU Bin
（山东济宁烟草有限公司梁山分公司，济宁 272600）
（Shandong Jining Tobacco Co.，Ltd. Liangshan Branch，Jining 272600，China）
摘要：本文从当前价值和潜在价值两方面设计综合测度烟草公司卷烟零售客户价值的指标体系。基于L市2017年、2018年零售客户基础数据和营销数据，测度零售客户的当前价值和潜在价值。采用k-means方法对零售客户进行聚类，聚类结果符合“二八”原理，为烟草公司实施精准营销、客户经理职业化等工作提供更加细致地客户细分依据。
Abstract: In order to measure the value of tobacco retail customers in tobacco companies, a comprehensive index system is designed, which based on the current value and potential value of tobacco retail customers. According to the basic retail customer data and marketing data of L city in 2017 and 2018, the current and potential value of each retail customer is measured. Then the k-means method is used to cluster tobacco retail customers. The clustering results conform to the principle of 28, and provide more detailed customer segmentation basis for tobacco companies to implement precision marketing and customer manager professionalization.
关键词：烟草公司；零售客户；价值；客户细分；K-means
Key words: tobacco company；tobacco retail customers；value；customer segmentation；K-means
中图分类号：F224；F274 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）25-0089-02
0 引言
客户价值及分类研究得到广泛关注，Ma Y等通过评估购物体验和服务过程中的特点，发现良好的服务流程和购物体验可以帮助企业提供卓越的客户价值[1]。ChenS等提出利用模糊层次分析法来评价B2C电商公司的客户价值[2]。叶志龙等改进RFM模型从当前价值、潜在价值、忠诚度三个方面建立适用于线上企业的客户价值评价及分类指标体系[3]。夏维力和王青松[4]构建了客户价值细分三维模型，将客户分为八类，每类客户拥有不同特征，并针对每类给出了具体的客户保持策略。马骏珍[5]研究了烟草公司客户价值管理和服务营销策略，建立了一套多角度的客户价值评价体系，实现了客户分类和个性化的服务营销策略。本文首先构建能够测度当前价值和潜在价值的评价指标体系，然后进行数据的预处理，保留合法数据，计算每个客户群的不同价值得分，最后基于K-means聚类算法进一步细分客户。
1 卷烟零售客户价值指标体系
客户价值是指企业从与其具有长期稳定合作关系并愿意为其提供的产品和服务承担合理价格的客户中所能够获得的利润。企业在对客户价值进行评价时，既关注客户当前价值，也非常重视客户潜在价值。客户当前价值决定了企业当前盈利水平，客户潜在价值则在一定程度上决定了企业能否实现科学可持续发展及长远利润保持，将直接影响到企业对于该客户价值的主观印象和判断，同样更决定了企业与该客户是否保持一定的投资关系。
为了综合评价卷烟零售客户的当前价值和潜在价值，根据客户价值相关理论和方法，结合L市卷烟零售客户经营现状，设计如表1所示卷烟零售客户价值评价指标。
当前价值是企业判断客户价值的重要方面，可从贡献度、影响度、支持度三方面来感知。
①贡献度：主要从订货额、订货量、单箱值三个指标进行衡量，其直接反应出梁山烟草零售客户对公司的利润贡献。②影响度：主要从卷烟规格数量、地理位置、经营业态三个指标进行衡量，反映出当前销售状况的影响因素。③支持度：主要从结算成功率、品牌培育情况、一二类卷烟进货占比进行衡量，反应出客户对卷烟销售工作的支持情况。
潜在价值是企业采取某些方式改变客户行为所预期的未来可能产生的客户价值。可从成长度、规范度等方面来感知。
①成长度：对客户成长空间和未来的评价，需要通过对未来交易风险的预测来实现企业对某一客户群体潜在价值的评价。评价指标主要包括：低焦系列增幅、销售量增长率、销售额增长率、单箱值增长率等指标。②规范度：需要通过检测卷烟零售客户对烟草公司的忠诚程度来预测零售客户的潜在价值。评价指标主要包括：明码标价执行、规范经营情况等指标。
各级评价指标在指标体系中所占权重会有差异，本文采用优序图法，对L市卷烟零售客户价值评价指标进行计算。首先两两对比画出棋盘图，计算各指标的汇总分数，计算各三级指标的权重。然后根据三级指标的权重汇总得到二级指标的权重。一级指标的权重由二级指标权重汇总得到。在不同市场环境下，烟草公司工作重点不同，指标权重也应适当调整。L市烟草的订货额、一二类卷烟进货占比、单箱值几个指标是衡量客户当前价值的重要指标，所以权重较大。卷烟零售客户价值评价模型将零售客户的价值水平表现为量化的数值形式，使得不同类型、不同地域、不同时期零售客户的价值水平比较成为可能。
2 基于K-Means的卷烟零售客户聚类步骤
K-Means算法是通过重复移动类中心点（也称重心），直至移动到其包含成员的平均位置，重新对内部成员进行分类的过程。
第一步：进行数据融合。将零售客户基本信息表、调查问卷数据按许可证号进行数据融合，形成涵盖18个指标的客户信息评价表。
第二步：剔除无效数据并实现文本类数据的量化等数据预处理。首先是将信息表中无效数据的剔除。其次是将文本类数据进行量化，如：经营业态（娱乐服务：7，商场：6，烟酒商店：5，超市：4，便利店：3，食杂店：2，其他：1）、是否手机支付、经营地址（县域：3，镇：2，村1）等进行量化。
第三步：实现数据的归一化处理。为了保证计算结果的科学性和可比性，我们采用0均值标准化方法将数据集归一化位均值为0、方差为1的数据集，归一化公式如下：
■ （1）
其中：■，■
第四步：计算每一位客户的贡献度、影响度、支持度、成长度和规范度。
■■ （2）
ωi表示指标权重，fi（x）表示归一化指标值，Vi分别表示每个客户的贡献度、影响度、支持度、成长度和规范度。
第五步：将数据采用k-means聚类实现零售客户细分。设聚类簇数为k，最大迭代次数为N。输入样本集■，输出聚类后的结果为■。
首先随机选取k个样本作为质心向量■，初始化■。对于■，迭代计算每个样本si和各质心■的距离■，将si归为最小■所对应的类别，更新■；重新计算分类后的质心，直到完成最大迭代次数为N；按照Elbow法选择聚类的个数，即拐点上的k值为最优解，输出聚类的结果■。
3 L市卷烟零售客户聚类分析
本节以L市零售客户为例，采用K-Means方法完成零售客户的聚类分析。基于调查问卷数据、零售客户基础信息表、2017年、2018年客户订货数据，通过对数据进行预处理、多源数据融合，完成客户聚类。
①数据预处理与清洗。客户订货数据中有订货金额和订货量均为0、一二类卷烟和单箱价格为空的数据，需先进行无效数据的剔除。②将文本数据进行量化并进行数据融合，并将数据按照式（1）进行归一化处理。③按照式（2）计算每个客户的贡献度、影响度、支持度、成正度和规范度。④采用k-means聚类处理数据实现客户细分。数据归一化后的数据有2303条有效样本，我们随机选取5个中心位置，计算误差平方和，经过25次迭代，得到最优解，SSE=29.513705745024062（SSE越小分类结果越好），分类后结果如表2所示。
■
■
如表2和图1所示，第1类是次价值客户1317户，占比为57%，为当前价值较高，潜在价值较低的客户；第2类是潜在价值客户540户，占比为23%，为当前价值较低，潜在价值较高的客户；这两类客户占到客户的80%；第3类是低价值客户282户，占比为12%，为当前价值和潜在价值均很低的客户；第4类是核心价值客户164户，占比7%，为当前价值和潜在价值均很高的客户。依据计算所得的客户群价值得分与客户细分对客户群价值的判断结果基本一致，从侧面验证客户细分模型的准确性。
4 结论
本文通过分析零售客户的当前价值和潜在价值，实现辖区内零售客户的价值评价和分类，据此能够实现辖区内零售客户群体的个性化服务，有利于优化企业资源配置，节约人力成本；有利于维护卷烟营销网络，培育卷烟品牌，推动辖区卷烟上水平。
参考文献：
[1]Ma Y,Ding J,Hong W．Delivering Customer Value Based on Service Process：The Example Teso．com[J]．International Business Research,2010,3(2)．
[2]Chen S,Jian T,Yang H．A fuzzy AHP Approach for Evaluating Customer Value of b2c Companies [J]．Journal of Computers,2011,6(2)．
[3]叶志龙，黄章树.基于新三维客户细分模型的线上会员客户价值研究[J].统计与信息论坛，2016（5）：96-101.
[4]夏维力，王青松.基于客户价值的客户细分及保持策略研究[J].管理科学，2006，19（4）.
[5]马骏珍.基于客户价值分析的卷烟服务营销策略研究——以X市烟草公司为例[D].2012.
[6]周冉，于轶颉，金广利.市级烟草商业企业零售客户满意度测评指标体系构建[J].价值工程，2016，35（27）：20-21. |
