随着市场经济的深入发展，社会对企业的要求逐渐提高。“从客户那里创造价值”的想法会提高企业的核心能力，创造更多的利益。在这种情况下，顾客管理的重要性越来越高。
客户分类模型是客户关系管理中重要的模型之一。本文结合积分科技多年的项目实践经验，从行业应用和模型原理两个角度，介绍客户分类的模型。
第一个是客户分类模型的应用
客户关系管理的目标是通过满足客户需求来优化企业资源、降低企业成本等。为此，我们需要收集整理客户信息，分析和利用大数据背后的有价值信息，根据不同类别客户的本质需求提供差异化服务。它能为客户提供更多价值，也能为公司带来更多利益。
其中，顾客分类模型是顾客关系管理的重要模型之一，我们来看看在各行业的场合是如何活用的。
1.零售业mdash；mdash；是基于RFM模型/群集的RFM模型
RFM模型是零售行业中常用的、客户关系管理分析模型中常用的工具和手段。此模型是客户分类的三个指标：“接近”、“频率”和“频率”，例如，使用一个客户最近的购买时间（R）、购买频率（F）和累计购买金额（M）来表示该客户的价值。将“R/F/M”三轴一分为二的第三个第二分钟，可以将所有客户分为八个段，并为每个段部署各种营销方法。RFM模型是一种经典但传统的机器利用机器学习的聚类算法，可以优化RFM模型。常见的方法是基于自组织神经网络（SOM网络）的RFM客户分类模型。
2.金融，电信，零售业等行业mdash。mdash；聚类模型和分类模型的组合
在RFM模型中，使用了最近的购买期间（R）、购买频率（F）、累计购买金额（M）这三个指标，这些在零售行业中也很常见。常见的客户分类模型有一种客户分类，将群集和分类相结合。（1、根据特定行业的客户特性和业务需求，汇总客户特性，提取相关指标的数据字段。（2、在群集模型（例如k-means/SOM）中对客户进行群集，确定现有客户的类。（3、在分类器（如DT/SVM）中构建客户分类预测模型，并将其应用于其余客户或新客户以进行分类预测。（4、重复优化群集和分类器的各参数，根据预测精度持续优化客户分类模型。与RFM模型相比，基于群集的客户分类模型的优势在于：（1、不仅可以将RFM的三个指标（最近的消费、频率、金额）分类，还可以将其分类为客户的人口特性、价值特性、行为特性等特征。（2、不是简单的ldquo。切割rdquo；根据客户之间的距离/密度进行群集，可以进行更灵活、更立体的分类。3。[通用]企业客户mdash。mdash；综合指数模型RFM模型和群集和分类相结合的客户分类模型以个人客户为中心进行分类。针对客户企业进行分类时，使用综合指数模型进行评价评级。主要设计思路和步骤为：（1、结合特定行业客户企业的特性，确定合适的财务指标和非财务指标。（2、使用主客观增强方法确定指标权重。（3、通过指标体系法评价得到客户企业的综合得分，供决策和经营参考。
2.客户分类模型概述
1.介绍基于RFM模型/聚类的RFM模型方法原理。
在传统的RFM模型中，使用最近的购买期间（R）、购买频率（F）、累计购买金额（M）这3个指标，将所有顾客分为以下8个组。
RFM模型的关键是阈值的选择。通常使用集中趋势作为阈值。如果数据存在偏差，则可以将中间值用作阈值。在特殊情况下，也可以将最频繁值用作阈值。
基于自组织神经网络（SOM网络）的RFM客户分类模型是对传统RFM模型的优化。自组织神经网络是一种聚类模型，将距离较小的样本点集合分为同一类，将距离较大的样本点集合分为不同的类，这种想法是基本的。该算法可以通过在R语言的kohonen中添加som（）函数来实现。
优化的RFM模型保持客户的三个传统指标，并优化客户分类。它不仅可以根据阈值划分8个类别，还为企业进行综合客户空间分布、更灵活、更详细的分段划分提供了营销和分性化服务的理论依据。
2结合聚类模型和分类模型的方法原理的说明
具体来说，使用聚类模型对现有客户进行聚类，根据其结果构建客户分类预测模型，并将其应用于剩余客户或新客户进行预测分类。
群集的常用方法有kmeans和SOM网络。SOM网络如前一节介绍的那样，kmeans的想法是，为了使群集性能指标最小，将各采样点收集到最近的心（平均值）类。该算法可以通过R语言的kmeans（）函数实现。
常见的分类方法有决策树DT和支持向量机SVM。决策树的基本思路是从每个特征中找出最佳特征和阈值，将所有客户分成两部分，递归到可以对所有客户进行分类（图1、该算法可以通过R语言的party附加分组的ctree（）函数来实现。支持向量机的核心思想是找到一个能够尽可能精确地分离两种类型的数据点（客户端）的超平面，使分离的两种类型的数据点距离分类的超平面最远（图2、此算法可以通过在R语言的e1071中添加svm（）函数来实现。
3.综合指数模型方法原理介绍
综合指数问题，即多目标决策问题，是一个具有两个以上决策目标，希望以多个标准进行评估的方案决策。综合指数模型的建立过程是建立一个指标体系rarr。rarr的数据收集和标准化给指标体系赋予增强rarr；计算作为指标的得分，详细展开如何实施。
（1、指标体系的构建。该体系应遵循系统性原则，典型性原则、动态性原则、简明科学原则等。评价指标体系是指评价对象各方面的特性及其相互关联性的多个指标具有内在结构的有机整体。在建立指标体系时，应充分考虑行业和客户企业的特性，以满足上述原则。
（2、数据收集和标准化。数据采集的原则是ldquo大小数据融合rdquo数据源可以是官方大数据平台的ldquo。大数据rdquo。收集问卷数据的ldquo也可以。是小数据rdquo。将收集到的指标数据标准化为正、负。度量体系中的所有度量都在0-1之间，越大表示其维表示。
正标准化（越大越好）：
负指标是标准化的（越小越好）：
适当的指标是标准化的（越接近某个值越好）
（3、对指标系的增强。根据指标的内容选择适当的增效，计算指标体系中各指标的重要性。增强有主观增强、客观增强、组合增强。众所周知的主观增强有层次分析、模糊矩阵、专家评分法等，众所周知的客观增强有主成分增强、熵增强、变系数法等。组合增强法将主观增强法与客观增强法相结合，例如将两组权重进行线性或非线性组合，得到组合权重。
（4、计算指标的得分。根据上述指标体系及其权重，计算出作为决定对象的综合指标的得分和各子指标的得分，根据得分进行分类。
3综合指数模型的应用实例
积分技术项目团队为了测算大型金融机构客户群体的评价评价，将该机构的业务与评价标准深入结合，运用综合指数模型，建立了符合业务逻辑的客户评价评价模型，包括客户评价、潜在客户挖掘、实现了风险评估等功能。
下面结合综合指数模型的步骤，介绍积分技术项目案例中模型的实施方法。
（1、建立指标体系。为了增强客户分类的前瞻性和全面性，模型指标体系涵盖了ldquo。合作深度，自身价值，客户风险，未来潜力rdquo；四大维度的十四个指标。其中，ldquo；合作深度rdquo；类指标描述客户的合作业务规模，包括4个子指标，ldquo；自我价值rdquo；类指标描述客户自身资质，包括三个子指标，ldquo；客户风险rdquo；类指标描述了客户合作业务的质量，包括四个子指标，ldquo；未来潜力rdquo；类指标描述了客户未来的合作潜力，包括三个子指标。
（2、数据收集和标准化。本案例的收集数据符合ldquo。大小数据融合rdquo；原则。合作深度维度的四个指标和客户风险维度的四个指标，数据来源于该金融机构数据库，属于ldquo，大数据rdquo；类型；自身价值维度的三个指标和未来潜力维度的三个指标都是由各客户自主报告的，属于ldquo。小数据rdquo；中所述修改相应参数的值。
（3、赋予指标体系权限。在确定模型指标体系后，需要对各指标根据重要度水平给予不同的权重。本判例采用专家评分法与熵权法相结合的方式，前者属于主观赋权法，后者属于客观赋权法。二者将主观和客观两个方面相结合，以求计算模型更准确、全面。
一次权重和二次权重分别通过专家评分法和熵权重法相结合得到
（4、计算指标得分。将与评价对象顾客相关的数据一并导入模型，得到各评价对象顾客的百分比得分。根据得分分布情况及理想的顾客分类数量结构划定各类别的顾客分数线，对所有顾客进行分类。所有客户共分为四级八类，具体类别见下表。
您还可以根据模型中的客户风险和未来的潜在维度得分来确定高风险客户和潜在客户。将风险维度得分极低或风险维度订购指标得分极低的顾客识别为高风险顾客（风险为负指标），将潜力维度得分极高或潜力维度订购指标得分极高的顾客识别为潜力顾客。对于高风险客户，该机构可以在后续合作过程中，事先进行风险备案，警惕高风险造成的合作利益损失。对于潜在客户，该机构将允许深入挖掘和扩大合作方向的合作规模。
上述案例体现了客户分类管理模式的能源化金融行业，提高了数据利用率，将金融行业中的大量客户数据转化为客户分类的有效依据，为该机构对不同类型客户的个性化服务提供有效决策，提高金融企业的客户管理能力实现智能金融转型。
四、小结
总结客户分类管理模式，详见下表：
综上所述，客户分类管理模型的总体步骤包括：选择客户分类特征和对应的指标rarr，收集数据和预处理rarr，模型算法rarr；分类结果rarr；每个步骤的具体操作步骤取决于行业和客户类型。验证客户分类管理模式优劣的标准是统一的，即验证分类结果能否提供真正合理有效的客户关系管理策略，从而真正实现为客户创造价值，提高企业核心竞争力和影响力。
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