客户分类

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客户分类(Customer Classification)

什么是客户分类

  客户分类是指按客户对企业的价值来区分客户,对高价值的用户提供优先的服务。对客户进行分类有利于针对不同类型的客户进行客户分析,分别制定客户服务策略。

客户分类的方法

  客户分类可以采用分类的方法也可以采用聚类的方法。分类的方法是预先给定类别,比如将客户分为高价值客户和低价值客户,或者分为长期固定客户和短期偶然客户等。然后确定对分类有影响的因素,将拥有相关属性的客户数据提取出来,选择合适的算法(如决策树、神经网络等)对于数据进行处理得到分类规则。经过评估和验证后就可将规则应用在未知类型客户上,对客户进行分类。聚类的方法则是一种自然聚类的方式,在数据挖掘之前并不知道客户可以分为哪几个类,只是根据要求确定分成几类(有些算法需要人为确定输出簇的数目)。将数据聚类以后,再对每个簇中的数据进行分析,归纳出相同簇中客户的相似性或共性。

  比如,银行在长期的金融服务中,积累了大量的数据信息,包括对客户的服务历史、对客户的销售历史和收入,以及客户的人口统计学资料和生活方式等。银行必须将这些众多的信息资源综合起来,以便在数据库里建立起一个完整的客户背景。在客户背景信息中,大批客户可能在存款、贷款或使用其他金融服务上具有极高的相似性,因而形成了具有共性的客户群体。经过聚类分析,可以发现他们的共性,掌握他们的投资理念,提供有针对性的服务,进而引导他们的投资行为,提高银行的综合服务水平,并可以降低业务服务成本,取得更高的收益。通过客户细分,可以使银行准确地把握现有客户的状况,采取不同的服务、推销和价格策略来稳定有价值的客户,转化低价值的客户,消除没有价值的客户。

  客户分类可以对客户的消费行为进行分析,也可以对顾客的消费心理进行分析。企业可以针对不同行为模式的客户提供不同的产品内容,针对不同消费心理的客户提供不同的促销手段等。客户分类也是其他客户分析的基础,在分类后的数据中进行挖掘更有针对性,可以得到更有意义的结果。

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