基于rfm的客户分类及价值评价模型

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1、基于RFM的客户分类及价值评价模型刘朝华1，梅强1，蔡淑琴2（1.江苏大学工商管理学院，江苏镇江212013；2.华中科技大学企业商务智能工程研究所，湖北武汉430074）摘要：激烈的市场竞争使得客户资源争夺成为企业成功的关键因素。正确的客户分类能帮助企业有效分配营销资源，针对性地加强客户联系、改善客户关系、增强客户忠诚度，使得企业获得核心竞争力。基于此，本文分析了客户分类与客户关系管理的关系以及神经网络技术在客户分类中的应用情况，利用自组织神经网络研究客户分类问题，以RFM为分析变量建立客户分类模型；比较输出层构造分别为“2×2”、“3

2、×3”和“4×4”的自组织神经网络模型分类结果，确定最佳的自组织神经网络模型；利用层级分析法对“4×4”型自组织神经网络模型划分的16类客户进行价值分析、价值排序，得到每类客户具体的相对价值大小，为企业准确认识客户价值、合理分配资源提供依据。关键词：客户价值；营销资源；神经网络；网络技术中图分类号：F270文献标识码：A文章编号：1004-292X（2012）05-0033-04TheModelofCustomerClassificationandEvaluationofCustomerValuebasedonRFMLIUChao-hua

3、1，MEIQiang1，CAIShu-qin2（1.SchoolofBusinessAdministration，JiangsuUniversity，ZhenjiangJiangsu212013，China；2.InstituteofEnterpriseBusinessIntelligence，HuazhongUniversityofScience＆Technology，WuhanHubei430074，China）Abstract：Withcompetitionofenterprisesbecomingmoreandmoreseveri

4、ty,thedecisivefactorforsurvivalanddevelopmentofanenterpriseisthecapabilityoftheenterpriseforcontendingforcustomers.Therefore,areasonablecustomerclassificationisapremiseconditionforallocationofenterpriseresourceandimprovingtherelationbetweentheenterpriseanditscustomers.The

5、relationbetweencusomersegmentionandcustomerrelationshipmanagementisanalyzedandNerverNetworkisappliedincustomersegmention.UsingRFM，thecustomerclassificationmodelbasedonSelfOrganizationMap(SOM)isestablished.TheoptimalexportframeoftheSOMcustomerclassificationmodelis4×4throug

6、hanalyzingtheSOMmodelwiththeexportframeof2×2，3×3，4×4.Eachkindofcustomeristhoughthavingdifferentcurrentvaluebytheanalysisofthe16kindsofcustomerclassifiedonRFM.Furthermore，thecontributingrightofthecustomercurrentvalueisanalyzedusinganalytichierarchyprocess(AHP).Theorderofth

7、ecurrentvalueofeverykindofcustomerisalsoacquiredthrougharrangement.Keywords：Customervalue；Marketingresources；Neuralnetwork；Networktechnology一、引言信息时代的来临使得企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业的核心问题。数据显示：客户流失率减少5%会给企业增加60%～80%的利润；12%的客户贡献了57%的销售额，其余大部分是利润贡献值较少的非重要客户。可见，客户关系管理的关键问题是客

8、户分类，只有通过客户分类，区分无价值客户、高价值客户，企业才能针对不同价值的客户采取不同营销策略，将有限营销资源集中于高价值客户；建立针对不同类型客户的服务体系，实现差异化的服务策略。通过这