商业银行中小企业客户利益细分研究.docx

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商业银行中小企业客户利益细分研究

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许荻迪

摘要：客户细分是商业银行提高中小企业信贷业务竞争力、利润率和市场份额的利器。本文采用商业银行真实业务数据，使用聚类分析方法，进行商业银行中小企业客户利益细分，探索不同类型商业银行中小企业客户偏好的信贷产品要素特征组合。聚类分析结果验证了该方法的有效性，针对聚类结果对产品设计和投放如何更好地匹配客户利益偏好提出了建议，尤其是如何为贡献度较高的重点客户匹配信贷产品。

关键词：客户细分；聚类分析；商业银行；信贷产品

一、引言

随着全球经济的发展，客户成为了企业最为重要的战略性资源之一，客户需求的满足关系着企业生存、壮大和永续发展。客户细分（customersegmentation）是指根据客户属性划分的客户集合，也是企业在明确的战略、业务模式和特定的市场中，根据客户的属性、行为、需求、偏好以及价值等因素对于客户进行分类，并提供针对的产品、服务和营销模式的过程。为了满足异质性的客户需求，制定相应的差异化管理策略，企业广泛应用客户细分理论作为重要管理工具，该工具甚至已成为全球使用率最高的10大管理工具之一。

商业银行中小企业信贷业务是需要应用客户细分的典型领域：银行中小企业客户组成较为复杂，信贷业务链条长、环节多，信贷产品具有多样化和非标准化特征，需要客户细分研究来支持业务开展。然而，当前实践中目前普遍采用细分方法无法完全满足上述需求：贡献度细分能够识别贡献度最大的重点客户群，基本信息维度和行为维度的细分能够识别客户群特征，却无法识别这些客户群适用的产品类型和特征。利益细分恰能弥补这一不足，通过识别商业银行中小企业客户所追求的利益，即偏好的产品要素组合，直接为不同客户群匹配符合其利益导向的信贷产品。

本文使用商业银行在一定时间段内的全部真实信贷业务数据，采用聚类分析方法对信贷产品交易记录进行利益细分，着重研究银行中小企业客户寻求的产品利益聚类，实现产品设计、营销和客户特征的匹配，尤其是如何为贡献度较高的重点客户匹配的符合其需要的产品类型，为商业银行运用利益细分方法提升中小企业信贷业务提供了探索和示范，同时也有利于为中小企业提供更符合需要的贷款服务，解决中小企业融资难题。

二、利益细分、聚类分析和贡献度

（一）利益细分

利益细分即根据不同的利益追求划分客户群。利益细分最先由Haley等（1963）提出，是基于具有因果关系的因素挖掘客户所真正寻求的利益，而非像其他细分方法大都利用描述性因素识别市场。利益是一个相对宽泛的概念，包括客户偏好的产品或者服务的特征等。一种典型的利益细分是价格细分，根据客户利益取向设置正确价格，有助于减少价格敏感度、增加客户忠诚度。对于商业银行信贷产品，除了价格（利率）之外，贷款金额和期限也是重要的产品特征，可能成为客户所着重寻求的利益。

（二）聚类分析

聚类分析也称群分析或点群分析，它是研究多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是，针对研究对象集合的多个要素，按照某种相似性或差异性指标，定量地确定对象之间的亲疏关系，并按这种亲疏关系程度将对象集合分成不同的簇。由于商业银行中小企业客户的复杂性，仅凭经验和专业知识难以做到科学精确分类，随着计算机技术的普及和数据科学的发展，利用数学方法进行更科学的分类不仅非常必要而且完全可能。聚类分析能够实现科学的客户利益细分，根据数据特征、分类的目的和标准不同可采用不同的聚类方法。

（三）贡献度

本文采用貢献度来识别商业银行的重要中小企业客户，以便在后文根据聚类结果，对重要客户提出针对性的产品设计和投放建议。商业银行客户贡献度是银行客户与银行合作业务产生的效益综合，国内外各商业银行的客户贡献度计算模型为了适应各自的业务系统的收入成本及利润的归集与分配特征而有所不同，但其基本原理都是类似的。

本文采用的计算方法如下：

贡献度（模拟利润）=考核存款贡献度+考核贷款贡献度+中间业务收入；

存款贡献度（模拟利润）=考核存款年日均×（FTP-执行利率）×累计天数÷360；

贷款贡献度（模拟利润）=考核贷款年日均×[执行利率×（1-5.5%）-FTP]×累计天数÷360；

中间业务收入=∑可统计的各类中间业务收入。

三、数据处理

本研究采用某商业银行中小企业贷款业务表、公司贷款明细表和客户关系管理系统（CRM）系统中所有中小企业客户信贷数据记录，应用数据库技术将其汇总，并进行查询、计算和整理。

本研究涉及的数据时间窗口为2015年全年，使用的数据项如下。

其中，根据银行业务的操作实践，结合综合贡献度和客户贷款五级分类，可将客户划分为三个等级，识别出其中的核心客户，分级标准为：

一是核心客户：客户贡献度（模拟利润）大于或者等于100万，且信用贷款五级分类为“正常”；

二是基础客户：客户贡献度（模拟利润）小于100万，但是大于或者