——以数据挖掘为方法

        詹志方  王辉（2005年）

 

[摘要] 客户退出管理在客户关系管理（CRM）中起着非常重要的作用，客户退出管理的关键是识别需要退出的客户并对其进行退出管理。本文用数据挖掘技术来识别退出的客户，构建了识别退出客户的数据挖掘模型，最后在此基础上给出了客户退出管理的具体方法。

[关键词] 关系营销；客户退出管理；数据挖掘

 

CRM(客户关系管理)是在关系营销理论基础上发展起来的。关系营销最早的定义由Berry在二十世纪八十年代提出，其定义为“关系营销就是保持客户”，自此以后，关系营销开始在理论和实践方面得到发展。在1995年，Ｐayne提出了关系营销六大市场模型。该模型把客户市场当作其它五大市场的中心，CRM可以说是对Payne模型中的客户关系市场理论的继承和发展。

迄今为止，CRM的定义还没有完全统一。IBM所定义的CRM包括企业识别、挑选、获取、发展和保持客户的整个商业过程。它把客户关系管理分为三类：关系管理、流程管理和接入管理。Gartnet Group认为CRM就是为企业提供全方位的管理视角，赋予企业更完善的客户交流能力，最大化客户的收益率。Ｇraham 则认为CRM是企业处理其经营业务及客户关系的一种态度、倾向和价值观。Ｒobert Ｓhaw为客户关系管理给出了一个比较实际而且可行的定义，他认为：“CRM是一个互动过程，用于实现企业投入与客户需求满足之间的最佳平衡，从而使企业的利润最大化。Hurwitz group认为，CRM的焦点是自动化并改善与销售、市场营销、客户服务和支持等领域的客户关系有关的商业流程。另外，还有很多其他研究机构与学者提出了各自不同的CR M定义，例如：CR M是通过赢得、发展、保持有价值的客户，增加企业收入，优化盈利性，提高客户满意度的商务战略，CRM是通过获得更多的客户线索、更广泛地共享客户信息，协同工作，增加收益，为客户提供更高的价值，实现企业和客户的“双赢”。

综合以上定义，可这样简单概括CRM，CRM是指对企业和客户之间的交互活动进行管理的过程，其核心思想有：1、客户是企业发展最重要的资源之一；2、对企业与客户发生的各种关系进行全面管理；3、客户关系管理强调客户关系的赢利性。

    从CRM思想可看出，客户关系管理虽然强调与客户建立、发展、维持关系，但企业也强调客户关系的赢利性。企业是一个以赢利为目的的组织，企业的最终目的都是为了实现企业价值的最大化。企业应该懂得不同的客户具有不同的关系价值，它应该将最大的精力放在最有价值的客户身上。因此，在建立客户关系时，企业必须考虑客户关系价值，即要考虑与特定的客户建立和维持关系是否能够为企业价值，只有关系价值高的客户才能为企业创造带来高的利润，企业应该将主要精力放在关系价值高的客户身上，而对关系价值很低并且不具有培养前景的客户，甚至会带来负面的效应客户，企业应该果断地终止与其的客户关系。企业基于客户的关系价值，进行科学地分析，识别缺乏贡献的客户（例如不按时缴款、没事也常常打电话到客户服务中心占用资源、消费次数及金额极少，甚至达不到企业维系这位客户所花费的成本的这些客户），并采取有效的方式终止和这些客户关系的行为，可称为客户退出管理。

     客户退出管理对客户关系管理意义重大。首先，这符合关系营销的思想，有理论基础。在1996年，关系营销权威专家Groonoos 就指出“关系营销是为了满足企业和相关利益者的目标而进行的识别、建立、维持、促进同消费者的关系，并在必要时终止关系的过程”。而且，“关系营销并非适用于任何营销实践活动中” (Groonoos1996)，“关系营销开展必须有其适应条件（甘碧群教授2003），可见关系营销思想本身就包括了“客户退出管理”的思想，在“必要时”企业要果断终止与关系价值低的客户关系，并对之进行必要的客户退出管理。其次，在CRM中搞好客户退出管理，有利于企业更好的服务好那些对企业关系价值大的客户。因为企业与客户建立和发展的每个关系，都需要企业投入资源、时间和精力，每个关系都存在成本，而有调查表明20%的客户带来的80%的利润，80%的客户只带来20%的利润，而其中有30%的客户在消耗企业的利润。如果一家公司把大部分资源浪费在的恶性客户身上，对理想客户的投资就必然会减少，则必然会影响企业的利润。 在现实中，有大型跨国公司开展了“客户退出管理”了。如阿迪达斯以前在中国拥有300多家经销商，由于客户数量太多，企业没有足够的资源与每个客户发展关系，企业赢利能力受到很大的影响。基于此种情况，阿迪达斯开始逐步削减其在中国市场的客户数量，并终止了与很多不赢利的客户的关系以集中精力服务于理想客户，此举已取得了良好的效果。还有许多公司也面对着同样众多的关系，然后，它们减少了客户数量，结果是与优良客户形成了更完善的关系，并从这种强大的客户关系中获得了更多的收益。

   企业要在CRM中进行客户退出管理，显然要做好两件事。一要确定哪些客户为退出的对象，这就要以客户关系价值为基础对客户分类；二要对退出的过程进行有效的管理。而在这两方面，企业都有难度。

首先，企业选择退出客户有困难。企业要选择退出的客户，就要识别客户，这就必须对客户分类。虽然对客户分类的传统方法比较多，如人口统计方法就是一种对客户分类的方法，然而这些方法不适合CRM中的客户退出管理，CRM中的客户分类应该是基于客户关系价值的分类方法。它必须考虑多种因素对客户关系价值的影响，既要考虑客户的现值，又要考虑客户的潜在价值。总之，客户对企业的关系价值测量是一个复杂系统的工程。企业必须确定一种计算客户价值的方法。这种方法不可能是一种简单的计算公式，如从每个客户身上获取的收入简单减去提供产品、服务的成本，再减去通常由客户所负担的那些固定费用所得出的客户价值就不能科学的衡量客户的价值。客户价值的测量需要更复杂的计算方法，它必须考虑客户的终身价值。这就需要企业平时积累客户关系的有关数据和信息，用科学的客户关系价值理论为指导，建立有效的客户价值评估指标，对客户数据进行挖掘，以此识别出企业需要终止关系的客户。

其次，客户退出管理要慎重，要考虑多方面的影响。客户退出管理是一个系统的工程，客户退出并不是随意或简单地终止与不理想客户的关系。企业必须考虑多方面的影响，首先企业实施客户退出管理要考虑客户退出的良好时机，并采取有效的措施，企业要学会间接地、变相地“裁减”不理想的客户，而不是直接拒绝客户。其次，在企业准备终止不良客户关系时，要充分考虑退出客户对企业所处的整个关系网络和整个关系市场的影响，要充分考虑媒体、行业协会等关系市场的力量介入的可能性。“裁减”客户有时会引起客户的不满甚至投诉，企业不应该背着“歧视消费”的“黑锅”而终止客户关系。它应该事先考虑到这种不好情况的出现，充分考虑其它关系市场的力量介入，避免造成企业的不良媒体形象或在行业内失去良好形象。第三、企业实施客户退出管理也要考虑竞争环境，考虑市场占有率。企业要懂得，在CRM中开展客户退出管理，并不等于企业不再关注市场占有率。必须承认，忽略市场占有率而单纯考虑客户利润率也是错误的，因为长远的市场可能比今天的利润更重要。除此之外，企业必须考虑被拒绝客户的口碑影响，如果像公司裁员那样面对面地拒绝与不良客户合作，那样对企业是没有好处的，因为有些客户会通过口碑传播，即使没引起第三方势力的介入，也会使企业遭遇“口水”，从而危害企业价值。

数据挖掘（Data Mining）又称为数据库中的知识发现（Knowledge Discovery from Database 简称 KDD），是一个从大量数据中抽取挖掘出未知的，有价值的模式或规律等知识的复杂过程，涉及多种智能技术，如传统的统计方法，遗传算法，模糊算法，粗糙算法，各种机器学习算法，神经网络方法等。运用数据挖掘技术，有利于客户关系管理。在本文我们主要运用数据挖掘的神经网络方法来识别CRM中需要终止关系的客户。

    在数据挖掘方法中，神经网络被设计成复制自然界中的神经网络,它由许多神经元所组成,通过学习大容量数据中的模式来组织神经元,即用带有一定权重的“导线”连接神经元以形成网络模型。通常,神经网络由输入层、中间层和输出层三个层次构成。每一个神经元在接受了各种输入数据后,再计算总输入值,由过滤机制(例如阀值)比较总输入,然后确定它自己的输出值。神经网络通过分层组织和互联每层中的神经元来模型化复杂行为。当修改连接层与层之间、神经元与神经元之间的连接权重时,神经网络就进行了学习或“训练”。经过“训练”的神经网络可对事物进行分类,也可用于预测现有事例可能带来的结果。我们用神经网络结构图（图1）来简单演示神经网络分类方法。

   我们要用神经网络方法来对客户关系价值分类，关键是确定输入层因素，因为中间层、输出层及路线权重可通过数据挖掘工具的机器学习等智能系统自动调整和解决。为了找到输入因素，我们可运用层次分析法（Analytic Hierarchy Process）对客户关系价值进行如图2的分解。在图中，按照关系营销思想，我们把客户价值分为当前价值和潜在价值两大部分。然后把客户当前价值分解为单位产品的购买量，单位产品的毛利润和服务成本三部分，与之对应的分别为单位产品利润、客户总购买量和客户总服务成本。客户的潜在价值可分为忠诚度和客户发展潜力两部分。忠诚度分为客户的情感忠诚和行为忠诚两方面。在实践中，用客户愿意支付的产品溢价（价格贴水率）来衡量客户的情感忠诚，用重复购买率来衡量客户的行为忠诚。客户发展潜力可分为客户自身发展潜力和客户弹性。客户自身发展潜力主要以客户收入是否增加和增加收入后是否进行增值购买来衡量，可根据客户的基本信息来评估收入增加，并用调查方法等来测试客户是否进行增值购买来衡量，所以客户自身发展潜力可分为收入增加率和增值购买率两项指标。客户发展弹性指的是客户带给企业的延伸程度，即客户对企业无形价值的增值贡献。我们以客户在消费满意时是否进行推荐别人购买等口碑效应和客户是否乐意使用企业提供的新产品、积极提供企业建议来推动企业技术创新的创新弹性来衡量客户发展弹性。通过上面的客户关系价值的层次分解我们最后得到了单位产品利润、总购买量、总服务成本、价格贴水率、重复购买率、收入增加率、增值购买率、口碑效应、创新弹性等九个因子。把这九个因子通过调查所得对应的数据代入神经网络的输入层，设置好相关调节指标，就能得到输出层的“好”、“中”、“坏”三类客户，在本文我们关注的是所谓“坏”的客户，我们对之终止关系，实施退出管理。

 4、CRM中实施客户退出管理的具体方法