成品油零售顧客分級(jí)的探索研究

張蕾+甄超+姜衛(wèi)

摘要：顧客分級(jí)的目的是清晰地識(shí)別不同價(jià)值的顧客，為企業(yè)的營銷決策提供依據(jù)。目前，大部分企業(yè)用消費(fèi)額度、消費(fèi)頻率等單一指標(biāo)（價(jià)值維度）進(jìn)行分級(jí)。該做法方便快捷、便于管理，但容易丟失部分有價(jià)值顧客。本文結(jié)合加油卡顧客的數(shù)據(jù)，進(jìn)行了價(jià)值維度選取、指標(biāo)判斷、量化分析、模型聚類等方面的探索研究，并通過某省四年的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析，根據(jù)聚類模型結(jié)果和實(shí)際營銷需求給出了零售顧客分級(jí)的建議。

關(guān)鍵詞：顧客分級(jí)；聚類模型；RFM模型

顧客分級(jí)的目的是清晰地識(shí)別不同價(jià)值的顧客，為企業(yè)的營銷決策提供依據(jù)。目前，大部分企業(yè)用消費(fèi)額度、消費(fèi)頻率等單一指標(biāo)（價(jià)值維度）進(jìn)行分級(jí)。該做法方便快捷、便于管理，但容易丟失部分有價(jià)值顧客。一些銀行信用卡、航空公司及B2C電子商務(wù)卡，以復(fù)合指標(biāo)（如信用卡用戶的存款余額、持卡時(shí)間、信用歷史、消費(fèi)種類等）進(jìn)行分級(jí)，可更全面地分離出高價(jià)值顧客。

一、國內(nèi)外應(yīng)用與研究現(xiàn)狀

1.顧客分級(jí)的作用和目的

一般意義上講，顧客分級(jí)是按照一定的標(biāo)準(zhǔn)將企業(yè)現(xiàn)有顧客分為不同群體，依據(jù)其年齡、性別、收入、職業(yè)、地區(qū)等信息來衡量其對(duì)企業(yè)的不同價(jià)值和重要程度。排序后確定為不同的層級(jí)，為企業(yè)資源分配提供依據(jù)。其必要性體現(xiàn)在三個(gè)方面：一是不同的客戶帶來的價(jià)值不同；二是企業(yè)的資源有限，需要根據(jù)投入的回報(bào)情況進(jìn)行合理分配；三是顧客需求多樣化，對(duì)企業(yè)的需求期待存在差異。分級(jí)為企業(yè)的資源分配提供依據(jù)，從而牢牢抓緊最有價(jià)顧客，提高客戶關(guān)系管理效率。

2.顧客分級(jí)應(yīng)用現(xiàn)狀

目前我國的顧客分級(jí)主要應(yīng)用于銀行信用卡業(yè)務(wù)、航空公司以及B2C電商三個(gè)領(lǐng)域。

銀行信用卡業(yè)務(wù)。我國商業(yè)銀行信用卡體系在運(yùn)行過程中產(chǎn)生了大量的睡眠卡，引起資源浪費(fèi)、客戶流失、信用風(fēng)險(xiǎn)增加、業(yè)務(wù)效率低下等問題。通過對(duì)客戶按照一定的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行合理細(xì)分，有利于發(fā)卡銀行進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)管理，提高整體效益。目前銀行信用卡客戶分級(jí)的方法包括對(duì)客戶的信用評(píng)級(jí)以及根據(jù)客戶的透支行為、消費(fèi)行為、貢獻(xiàn)性進(jìn)行分級(jí)。

航空公司。美國西北大學(xué)教授Paul Wangle曾經(jīng)在研究中指出，旅客分為交易旅客和關(guān)系旅客兩種，而一般來說，機(jī)票打折真正吸引的是交易旅客，這種旅客對(duì)比所有航空公司的票價(jià)之后進(jìn)行購買。客戶分級(jí)則能夠幫助航空公司把不同種類的客戶區(qū)分開來，通過把營銷成本花在最該花的旅客上，使得成本達(dá)到效率最大化，降低運(yùn)營成本。

B2C電子商務(wù)。通過對(duì)不同群體的客戶進(jìn)行分析，可以使電子商務(wù)運(yùn)營商明確不同客戶需求，使得運(yùn)營策略得到最優(yōu)的規(guī)劃；還可以發(fā)現(xiàn)潛在客戶，進(jìn)一步擴(kuò)大商業(yè)規(guī)模。相比傳統(tǒng)商務(wù)模式，電子商務(wù)由于由商務(wù)網(wǎng)站運(yùn)行，可以提供大量的購物客戶的信息，使得電子商務(wù)更合適進(jìn)行客戶的分級(jí)。

3.顧客分級(jí)的研究現(xiàn)狀

目前的顧客分級(jí)方法主要使用單一維度分類、多個(gè)因素聚類以及RFM模型等方法。單一維度分類就是按照某種維度，比如消費(fèi)累計(jì)額度的多少對(duì)顧客進(jìn)行分級(jí)，額度越高級(jí)別越高。這種方法在零售行業(yè)的應(yīng)用較為廣泛。多個(gè)因素聚類是一種對(duì)具有共同趨勢(shì)和模式的數(shù)據(jù)元組進(jìn)行分組的方法，各類之間的相似程度很小；而在類的內(nèi)部，數(shù)據(jù)相似程度很大。比如在銀行的信用卡客戶分類上，可根據(jù)開卡客戶的存款余額、持卡時(shí)間、信用歷史、消費(fèi)種類等信息對(duì)客戶進(jìn)行聚類，后續(xù)通過決策樹、判別分析等方法對(duì)新客戶進(jìn)行預(yù)測(cè)性分類。RFM模型是通過三項(xiàng)變量，即最近消費(fèi)時(shí)間間隔 （Recency）、消費(fèi)頻率（Frequency）、消費(fèi)金額（Monetary）來細(xì)分客戶，形成顧客評(píng)級(jí)指標(biāo)。目前在航空業(yè)、電子商務(wù)等方面的應(yīng)用較廣。

綜上所述，顧客分級(jí)是企業(yè)圍繞顧客需求，有效配置營銷資源的手段；且在應(yīng)用和研究方面的發(fā)展都較為成熟。目前的中國成品油零售的顧客分級(jí)方法仍停留在單一維度的指標(biāo)方面，雖然操作簡單，但是在顧客的立體化描述、需求刻畫等方面的準(zhǔn)確性較差。有必要應(yīng)用新的數(shù)據(jù)和方法對(duì)中國成品油零售的顧客分級(jí)進(jìn)行新的探索研究。

二 、模型設(shè)計(jì)和基本方法

傳統(tǒng)的顧客分類模式主要是根據(jù)整體的匯總數(shù)據(jù)，根據(jù)不同維度來進(jìn)行分類，大多使用的是基本的統(tǒng)計(jì)分布計(jì)算方法。隨著信息技術(shù)的完善，目前顧客分類模式有所改變，其改善方式以數(shù)據(jù)挖掘及數(shù)據(jù)分析為主，常用的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)包括關(guān)聯(lián)分析、序列分析、分類分析、聚類分析、預(yù)測(cè)、孤立點(diǎn)分析等，同時(shí)也對(duì)用于模型運(yùn)行所需的數(shù)據(jù)量提出了新的要求。在成品油零售行業(yè)，根據(jù)單一維度進(jìn)行顧客分類已經(jīng)較為普遍，但是在數(shù)據(jù)的使用和方法上仍然較為傳統(tǒng)。本文在數(shù)據(jù)和方法上進(jìn)行了發(fā)展和改善，并進(jìn)行了探索性的實(shí)證研究。

1.數(shù)據(jù)來源及清洗方法

本文使用的數(shù)據(jù)主要來自顧客消費(fèi)過程中由設(shè)備自動(dòng)記錄的數(shù)據(jù)，包括顧客在加油站發(fā)生的充值、消費(fèi)行為數(shù)據(jù)。主要包括充值額度、充值時(shí)間、充值低點(diǎn)、消費(fèi)額度、消費(fèi)時(shí)間、消費(fèi)地點(diǎn)、消費(fèi)類別等數(shù)據(jù)指標(biāo)，時(shí)間范圍是2010年1月1日-2014年10月30日。

為了保證分級(jí)的數(shù)據(jù)質(zhì)量，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和清洗。根據(jù)數(shù)據(jù)特點(diǎn)，本文作者使用相關(guān)的方法進(jìn)行了處理。主要包括三點(diǎn)：一是充值和消費(fèi)數(shù)據(jù)都存在分布不平均得問題，因此難以兼顧等額與等量分割，為解決此問題，模型主要使用一般聚類方法。二是數(shù)據(jù)中異常值大且多，數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及散點(diǎn)圖顯示，數(shù)據(jù)樣本中異常值大量且廣泛的分布在數(shù)軸的右側(cè)，很難自動(dòng)歸為一類；為解決此問題，可以考慮用分位數(shù)對(duì)極值加以限制，排除異常值后再進(jìn)行聚類。三是數(shù)據(jù)量大，一般來說某個(gè)省連每年的消費(fèi)記錄在300萬條以上，樣本量約50萬，在沒有大型計(jì)算機(jī)的情況下應(yīng)選擇較為簡單的算法。

2.基本思路

第一步：從五個(gè)維度判斷顧客價(jià)值

（1）消費(fèi)總額：顧客實(shí)際購買總額越高，對(duì)企業(yè)的價(jià)值越大。（2）充值總額：顧客提前儲(chǔ)存的價(jià)值，是顧客品牌忠誠的體現(xiàn)；充值總額越高的顧客黏性越大，潛在價(jià)值越大。（3）消費(fèi)次數(shù)：意味著顧客的行為忠誠，消費(fèi)次數(shù)高的顧客有可能每次加油都在本公司；他們心理上忠誠于中石油的品牌，更有可能推薦顧客，為企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值。（4）充值次數(shù)：顧客在行為上信任該品牌；（5）消費(fèi)類別：購買高利潤油品的顧客對(duì)企業(yè)的價(jià)值更大。

第二步：以消費(fèi)和充值為指標(biāo)的雙變量顧客分級(jí)方法

可從五個(gè)指標(biāo)中選擇消費(fèi)總額和充值總額作為顧客分級(jí)的基本指標(biāo)，將消費(fèi)類別作為區(qū)分指標(biāo)進(jìn)一步細(xì)分顧客群體（以利營銷）。主要考慮有二：一是消費(fèi)次數(shù)與消費(fèi)總額、充值次數(shù)與充值總額高度相關(guān)，可合并考慮；二是消費(fèi)次數(shù)雖然能夠體現(xiàn)顧客忠誠（心理上的），但準(zhǔn)確判斷顧客是否因?yàn)樽陨碇艺\進(jìn)而向其他顧客推薦等，實(shí)際操作難度較大，暫不考慮。這種分類可以同時(shí)評(píng)價(jià)兩個(gè)維度的顧客價(jià)值：一是實(shí)際消費(fèi)中貢獻(xiàn)的價(jià)值（顯性價(jià)值）；二是由于忠誠而產(chǎn)生的價(jià)值（隱性價(jià)值），即某時(shí)期內(nèi)該顧客充值總額度非常高。按照這一思路，至少應(yīng)分離出四類顧客，即兩個(gè)維度的排列組合：消費(fèi)低+充值少、消費(fèi)低+充值多、消費(fèi)高+充值少、消費(fèi)高+充值高。

第三步：以汽油、柴油、非油毛利及沉淀資金利息等進(jìn)一步細(xì)分級(jí)別

顧客價(jià)值主要體現(xiàn)在其消費(fèi)和充值行為對(duì)企業(yè)的利潤貢獻(xiàn)，因此汽油、柴油、非油、沉淀資金等給企業(yè)帶來的利潤差異是決定顧客分級(jí)的主要標(biāo)準(zhǔn)。因此，在分檔的基礎(chǔ)上，再考慮這些差異（或者給以系數(shù)，以利綜合測(cè)算）；或者給以某種級(jí)別以利有針對(duì)性的營銷。對(duì)高檔次的顧客，這種級(jí)別遞增的分級(jí)方式有助于針對(duì)性營銷，鼓勵(lì)顧客進(jìn)入高級(jí)別序列。

3.模型優(yōu)化

一般來說，傳統(tǒng)顧客分類主要使用的是分類分析方法，可以簡單地概括為“先定類別，再分類”。即通過分析具有類別的樣本的特點(diǎn)，得到?jīng)Q定樣本屬于各種類別的規(guī)則或方法，利用這些規(guī)則和方法對(duì)未知類別的樣本分類時(shí)應(yīng)該具有一定的準(zhǔn)確度。

在成品油顧客分類時(shí)，利用分類技術(shù)，可以根據(jù)顧客的消費(fèi)水平和基本特征分類。對(duì)于大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的顧客分類，主要使用的是聚類分析方法，即“先分類，再定類別”。即根據(jù)物以類聚的原理，將本身沒有類別的樣本聚集成不同的組，并對(duì)每一個(gè)這樣的組進(jìn)行描述的過程，其主要依據(jù)是聚到同一個(gè)組中的樣本應(yīng)該彼此相似，而屬于不同組的樣本應(yīng)該足夠不相似。

根據(jù)前文所述的數(shù)據(jù)特點(diǎn)以及分析思路，本研究構(gòu)建的分析模型如下：一是直接進(jìn)行單變量聚類，其目的是通過聚類對(duì)顧客消費(fèi)行為單個(gè)屬性進(jìn)行分析，研究變量在多維度聚類中是否可用。二是在初步聚類的基礎(chǔ)上，嘗試90%-99%的不同分位數(shù)控制聚類，目的是選擇合適的分位數(shù)，既能夠排除異常值又能夠保證整體聚類的準(zhǔn)確性。三是選擇合適的變量完成多維度聚類，并在聚類結(jié)果的基礎(chǔ)上根據(jù)營銷業(yè)務(wù)需求確定顧客分級(jí)情況。

三、實(shí)證分析

基于以上分析，研究人員提取了某省個(gè)人記名卡數(shù)據(jù)（消費(fèi)記錄約1500萬條，記名卡數(shù)量約75萬），建立了四年數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的訓(xùn)練集，通過SAS統(tǒng)計(jì)聚類模型進(jìn)行了實(shí)證研究。

1.單一指標(biāo)聚類模型

采用“分位數(shù)控制極值-快速聚類”的方法 構(gòu)建單變量維度分級(jí)模型，使用消費(fèi)總額、充值總額、消費(fèi)次數(shù)、充值次數(shù)、消費(fèi)品類（購買量）分別構(gòu)建了五個(gè)模型，按照4級(jí)分類。

模型運(yùn)算過程中，嘗試了90%-99%分位數(shù)下的聚類方式，發(fā)現(xiàn)90%分位數(shù)可以更加顯著地對(duì)目標(biāo)客戶群體進(jìn)行聚類，在此情況下對(duì)客戶的分級(jí)更為清晰，特征更為明顯。以單變量對(duì)顧客初步聚類分析結(jié)果，可以從不同角度探究客戶的整體數(shù)量上的分布結(jié)構(gòu)。

從變量指標(biāo)的由低到高來看，在所選取的樣本中，位于最低水平的客戶數(shù)量大約在46萬左右，占比大約65%；其次數(shù)量大約在16萬左右，占比大約20%；再往上數(shù)量大約在6萬左右，占比大約10%；再往上客戶數(shù)量大約在2.3萬左右，占比大約5%；水平最高但水平分布較分散的客戶數(shù)量大約在8萬左右，占比大約10%左右。不同指標(biāo)的聚類數(shù)據(jù)量存在一定的差異，但整體上都符合這一比例。具體維度上的顧客分類的均值如下表所示。

2.多變量聚類模型

按照前文所述研究思路，多變量聚類模型分為兩步完成。

首先采用與單變量聚類模型同樣的方法，綜合消費(fèi)總額和充值總額兩個(gè)指標(biāo)完成模型構(gòu)建（次數(shù)選擇95%分位數(shù)進(jìn)行控制）。聚類組合是兩個(gè)維度排列組合產(chǎn)生的結(jié)果，模型運(yùn)行產(chǎn)生四檔顧客：充值低+消費(fèi)低、充值較低+消費(fèi)較高、充值高+消費(fèi)高、充值較高+消費(fèi)較低。

再進(jìn)一步聚類，可細(xì)分至汽油、柴油（亦可以測(cè)算非油）顧客。對(duì)已經(jīng)形成的四類樣本加入消費(fèi)類別變量后再聚類，返現(xiàn)有必要對(duì)第一類顧客進(jìn)一步分類，主要理由有：一是第一類顧客占比較高，達(dá)到全部樣本的80%，有必要根據(jù)顧客行為習(xí)慣進(jìn)一步劃分；二是發(fā)現(xiàn)第一類顧客在行為習(xí)慣方面存在明顯的差異， 以非油消費(fèi)為主的顧客汽油消費(fèi)占比偏高，不同于其他三類。

最后，給定“汽油、柴油、非油毛利率、沉淀資金利率”等財(cái)務(wù)指標(biāo)，汽油和非油毛利率高于柴油，在相同消費(fèi)情況下汽油和非油消費(fèi)者對(duì)公司的價(jià)值相對(duì)較高；消費(fèi)行為能夠?qū)嶋H轉(zhuǎn)化為公司的利潤，實(shí)現(xiàn)顧客價(jià)值，而充值行為只能產(chǎn)生沉淀資金，通過資金利率實(shí)現(xiàn)利潤，在相同情況下消費(fèi)多的顧客對(duì)公司價(jià)值相對(duì)較高。因此，將第一大類中柴油消費(fèi)占比較高的1.3單獨(dú)列為一類，得到5級(jí)分類結(jié)果，具體特征描述如下表：

3.營銷參考

模型運(yùn)行結(jié)論在具體營銷過程中，需要根據(jù)實(shí)際情況測(cè)算具體的優(yōu)惠或者回饋力度。本文使用5級(jí)李克特量進(jìn)行大體描述，1表示最低，5表示最高。具體的分級(jí)參考見表4，其中普通級(jí)顧客占比約為25%，對(duì)其消費(fèi)和充值不做標(biāo)準(zhǔn)限值，只要使用本公司加油卡即可納入顧客管理范疇；次中級(jí)顧客數(shù)量占比約60%，消費(fèi)額標(biāo)準(zhǔn)為1500元（考慮到實(shí)際營銷中一般以500元的倍數(shù)區(qū)分檔次，這里同樣使用500元的倍數(shù)），充值額標(biāo)準(zhǔn)為2000元；中級(jí)顧客數(shù)量占比約為1%，消費(fèi)額標(biāo)準(zhǔn)為7000元，充值額標(biāo)準(zhǔn)為15000元；次高級(jí)顧客消費(fèi)額和充值額標(biāo)準(zhǔn)約為10000元和12000元；高級(jí)顧客消費(fèi)額和充值額標(biāo)準(zhǔn)為20000元和25000元。

如上分級(jí)后，至少可以作如下營銷方面考慮：普通級(jí)顧客消費(fèi)額及充值額均偏小，維護(hù)營銷必要性不強(qiáng)。次中級(jí)顧客占比最多，是主要營銷顧客群體，不但優(yōu)惠力度要高于普通級(jí)顧客，策略上還應(yīng)鼓勵(lì)其多充值以增加顧客黏性。中級(jí)顧客占比最少，這一級(jí)設(shè)置的主要目的是增大對(duì)次中級(jí)顧客的吸引力，故優(yōu)惠力度應(yīng)有較大幅度跨越（顧客數(shù)少，總成本不高）；針對(duì)這一級(jí)顧客消費(fèi)低、充值多的特點(diǎn)，策略上應(yīng)鼓勵(lì)其增加消費(fèi)。中高級(jí)顧客忠誠度較高，應(yīng)適當(dāng)提高優(yōu)惠力度，策略以持續(xù)維護(hù)為主。

四 、應(yīng)用前景

本文所述模型屬于靜態(tài)模型，使用過去實(shí)際發(fā)生的顧客行為數(shù)據(jù)測(cè)算訓(xùn)練集，根據(jù)聚類結(jié)果形成顧客分級(jí)的建議標(biāo)準(zhǔn)。此模型的優(yōu)點(diǎn)有：一是能夠根據(jù)已有數(shù)據(jù)信息，給出明確的分級(jí)分檔建議，有助于公司制定政策、員工營銷講解、顧客熟知了解。二是對(duì)成品油零售中的顧客消費(fèi)行為指標(biāo)選擇進(jìn)行了篩選，突破了單一維度分類分級(jí)的局限性。

靜態(tài)模型的缺點(diǎn)在于，隨著時(shí)間的變化顧客行為會(huì)有所變化，無法根據(jù)顧客行為變化指標(biāo)實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)和及時(shí)營銷。因此，如果能夠利用加油站的信息系統(tǒng)，在現(xiàn)有靜態(tài)模型的基礎(chǔ)上引入RFM動(dòng)態(tài)化指標(biāo)（消費(fèi)或者充值時(shí)間間隔 Recency、消費(fèi)或者充值頻率Frequency、消費(fèi)或者充值金額Monetary），則能夠更好地實(shí)現(xiàn)對(duì)加油站零售顧客的針對(duì)性維護(hù)和營銷。

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