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聚类分析案例：精准化营销：细分市场瞄准客户 总部位于上海的某期货公司成立于 1993 年，在各期货交易所分别拥有两个以上席位 并且成交量名列前茅，是目前国内最具影响力的期货经纪公司之一。公司客户数量约 5000 左右，大多分布于华东地区。其中，10％是重要客户，其余皆为散户。 目前，我国期货行业正进入新一轮的发展期。在政策及市场的双重驱动下，该行业将 进行大规模的兼并重组和增资扩股，同时其它行业对期货公司的渗透也在不断加快。我国加 入 WTO 后的期货业将直接与国外竞争，而争夺的焦点必定是客户。公司管理层意识到在服务 日趋同质化、市场竞争越来越激烈的当下，有效的客户细分不仅是必然，也是必须的。企业 资源的有限性决定了企业只有锁定特定的客户，才能最有效地发挥出最大的竞争优势。 面临问题及需求 该期货公司在客户管理方面面临的主要问题是：客户成分较复杂，管理客户的难度较 大。作为期货业，公司客户具有以下显著特点： 1）客户的差异性。客户之间存在较大的差异性。从规模上看，大到机构大户，小到 中户、散户；从投资经验来说，有多年的老手和刚来的新手。 2）客户的高转移风险。公司客户尤其是大客户存在着较大的转移风险。这主要是由 于期货公司向客户提供的服务基本上是同质的，而客户本身却发生了变化。现在的客户更加 理智，易接受新事物。因此，影响客户去留的关键因素在于能否为客户提供既合理又相适的 投资建议。 3）客户的低扩张性。虽然最近几年期货业的客户数量有了一定的增长，但是这种增 长幅度远远小于市场预期。再加上期货业的客户基数本来就很小（40-50 万），客户的扩张 异常缓慢。 目前，公司对客户按照交易量、交易方式等指标进行了一定程度的粗略细分，但尚未 形成行之有效的完整体系，且细分多是手工完成，在处理一些数据量大、复杂的细分任务时 显得力不从心，无从下手。这样带来了一系列问题，首先，给客户提供的咨询服务和投资建 议没有针对性；其次，定手续费盲目，表现为对重点客户降低收费，影响公司收益；对成长 型客户收费过高，导致其流失等等；再者，由于不明确客户对公司的不同价值，使得公司的 资源投资回报率较低。 针对这些问题，公司希望借助信息技术和先进的管理思想优化其客户细分，为公司把 握客户、提供差异化服务，改善市场格局和增收增利提供决策依据。 解决方法 客户细分是基于客户关系管理理论，以客户为导向的新理念，其目的是通过向客户提 供更好的服务，进而为企业创造价值。客户细分建立在多项指标的综合分析基础上，细分的 客户群数决定于客户数据。与传统的客户分类方法相比，客户细分更加科学和适应市场发展 的趋势。期货业运用客户细分思想和方法，识别出不同特征的客户群，能对不同的群体采用 不同的营销策略，提高客户的满意度和忠诚度，进而实现客户价值最大化。 该公司管理层与期货业管理人员合作，通过分析、讨论，充分考虑期货业的特点和实 际业务需求，借鉴传统的客户价值细分理论和客户价值理论，从客户的当前价值和增值价值 两个方面来考察客户的价值。这两个一级指标又能分别分解为一系列下级指标，这样层层分 解，构成一个完整的多层次的客户总价值预测指标体系。见图 1。在计算客户总价值时，从 最下一级指标开始，各指标的取值乘以各自的权重综合得出上一级指标的取值，依此类推， 直到得出客户分别在当前价值和增值价值两个一级指标上的总值，并在此基础上，算出客户 的总价值。 该公司在具体的客户细分过程中，分两步走：首先进行客户价值预测，之后进行聚类 细分。 2.1 价值预测 1）数据准备。公司收集了用于计算客户细分指标值的期货市场数据、交易数据和客 户服务数据等三类数据。期货市场数据可以从期货交易所公开网站上获取，案例公司有专人 负责定期收集并存储于数据库。客户的交易数据包括客户的交易历史记录、权益数据和客户 的成本数据等。其中客户交易历史和权益数据从公司的期货结算系统中获取；客户服务数据 包括客户的服务记录和反馈信息，这部分数据需要客户服务人员定期提供和维护。 2）数据处理 指标计算先算出最底层指标的值，再根据约定的等级划分规则定义各个指标的等级。 表 1 示出了某客户在底层指标上的取值和指标等级得分。最后结合层次分析法得到的指标体 系的权重，求得各个中间指标的取值以及潜在价值和增值价值的取值。该客户的当前价值和 增值价值指标取值分别为 51.8 和 66.0。 表 1 某客