基于模糊聚類的工商銀行客戶特征分析

基于模糊度法的目標群的市場劃分是近年來營銷領域最流行的方法。模糊聚類分析是數理統計中的一種多元分析方法,是在涉及事物之間存在模糊界限時按一定要求對事物進行分類的數學方法。它用數學方法定量地確定樣本的親疏關系,從而客觀地劃分類型。通過模糊聚類分析方法可以將企業平?？此齐s亂無章的統計數據進行有針對性的篩選和整理,分析出接近的客戶群分類及其相關特性(科特勒,2000),指導企業營銷和生產運作等環節,為新產品的定位和市場細分打下客觀、科學的數據基礎。網上銀行作為新生事物,其在國內的發展比較迅猛。尤其以工商銀行和招商銀行為代表的網上銀行近年來規模不斷擴大,客戶群體不斷增多。但是國內商業銀行在進行網上銀行營銷過程中仍普遍存在過多的盲目效仿和想當然的市場細分,其目標市場定位和市場細分尚不盡科學合理。基于上述緣由,本文試圖通過對最近一個階段工商銀行企業網上銀行客戶的業務數據進行重新篩選和分析,使用模糊聚類的方法對工商銀行企業網上銀行客戶進行客戶分群分析,并對工商銀行企業網上銀行的市場細分提出指導性建議。本文首先厘清影響企業網上銀行客戶分群的行為因素和價值因素;然后使用模糊聚類方法將客戶行為因素與客戶價值因素兩類影響客戶分群的因素分別構建企業網上銀行客戶聚類分析模型;然后根據求得的行為分群和價值分群結果進行綜合分析,從市場營銷推廣角度對各分群進行具體市場定位分析;最后提出工商銀行未來針對優質客戶和潛力客戶應實施“穩定高端客戶,站穩新興市場,不放松中小客戶”的市場定位,并針對各細分市場提出了不同營銷策略。一、影響因素：銀行分行客戶組織(一)客戶類別分類在工商銀行電子銀行營銷客戶分類中,企業網上銀行客戶按照客戶規模、行業類別和與工商銀行的關系分為跨國集團客戶、全國集團客戶、大型企業客戶、中型企業客戶、小型企業客戶、有貸款客戶、機構或同業客戶、柜面結算頻繁或柜面結算金額特大客戶、一般結算客戶或稅戶,共9個類別(劉茂林,2006)。這9類客戶也就成為本次分群的樣本集。在數據采集過程中,這9個類別雖然在不同類別企業數據中有所交叉,但由于在數據分析時對各類別企業取值為該類別平均值,因此不會影響對整個分群形式的把握,帶來的影響可以忽略不計?？蛻羧悍诸愔?前5類是按照企業在銀行注冊規模進行分類,第6、7兩類是按照客戶行業類別進行分類,第8、9兩類是按照客戶與工商銀行日常結算關系進行分類。具體分類標準如下:1.客戶的身份認同該分群以網上銀行客戶中在境外和境內都有多家分支機構為標準。其資產規模、存貸款關系、結算業務量都參照工商銀行對公客戶分類標準?？鐕瘓F客戶對于企業網上銀行來說,關鍵不在于企業規模大小,而在于其分支機構是否跨國,并且其網上銀行業務涉及境內和境外分支機構之間的業務往來。2.分支機構在境內存在全國集團客戶指總部和全部企業網上銀行分支機構在境內,并且跨越不同省份。同樣,全國集團客戶也不論企業規模大小,分類的關鍵在于分支機構在境內不同省市。3.規模不斷擴大指本地機構或在異地同一省份內有分支機構,企業日均存款在8000萬以上,規模在5000人以上,年產值或年營業額在5000萬以上的服務業、零售業、制造業、農業類企業(鐘捷等,2005)。其主要銀行服務需求為投資銀行業務、代理資產經營、被并企業清盤、電子銀行、國外信息咨詢等(楊青,2004)。4.本地機構的定義指年產值或年營業額在500萬~5000萬之間的本地機構,所涉行業主要包括服務業、零售業、制造業、農業等。主要銀行服務需求在于網上銀行投資及籌劃、市場調查、財務咨詢、投資銀行業務等。5.小型企業的客戶指年產值或年營業額在500萬以下的服務業、零售業、制造業、農業類本地企業。主要銀行服務需求為電子銀行、信息咨詢、財會監管。6.已貸款客戶的客戶在銀行已經申請成功并且銀行已經放款的企業網上銀行客戶,或者未完成還款的已貸款客戶,或者其他貸款客戶。此類客戶對銀行的主要需求是融資,銀行可以貸款為條件對此類客戶進行深度營銷,將結算業務通過網上銀行進行操作(王華慶,2003)。因此此類客戶為企業網上銀行的重要目標客戶群。7.客戶個性化業務需求機構客戶和同業客戶同樣對工商銀行有非常緊密的業務依賴性,因此,對此類客戶深度營銷企業網上銀行,它們通常易于接受,并同時提出大量個性化業務需求。因為工商銀行在內部業務管理上將機構客戶和同業客戶放在一起管理,因此,本次分群也將機構與同業客戶合并進行數據處理。8.網銀客戶的選擇此類客戶指月均柜面結算業務筆數和結算金額在工商銀行位居前列的企業客戶,此分類并不按照企業規模進行嚴格區分,企業名單的確定完全依據于結算量。此類客戶對銀行柜面業務比較依賴,往往不易轉化為網銀客戶。但是一旦成功營銷企業開辦網銀,它們很容易將原來在柜面辦理的大量業務轉到網上銀行進行操作,極大地提高銀行的離柜率。9.潛在客戶的客戶這類客戶對于銀行業務的依賴性都較低,對于網上銀行的需求也低,在數據統計中歸為同類。但另一方面,一般結算戶和稅戶背后很可能隱藏著對工商銀行非常有價值的潛在優質客戶。因此對于此類客戶的網上銀行成功營銷往往帶來新開戶或者基本賬戶的遷移,為所在分支機構帶來新的利潤增長。依據上述標準本文對工商銀行企業網上銀行客戶進行分類篩選,為客戶分群的數據獲取劃定標準。(二)過程業務使用客戶使用金融機構影響企業網上銀行客戶使用行為的因素較為復雜,除了從常規的客戶數據加以分析外,不同階段的經濟發展和行業景氣等外在因素都影響著客戶使用網上銀行的行為。但從本文使用的模糊聚類分析法的出發點來看,主要使用網上銀行數據統計作為參照因素,具體包括:(1)開通時長;(2)月使用頻率增加;(3)開戶/展期意愿;(4)投訴頻率增加;(5)交易筆數增加;(6)交易金額增加;(7)開通增值業務或有增值業務需求;(8)交易費、年費、開通費及時繳納;(9)月均企業網上銀行與柜面或其他業務交易筆數之比。(三)業務帶來增值或業績提升影響客戶分群的價值因素主要依據客戶直接或間接為網上銀行業務帶來的價值這個標準。只要對網上銀行業務帶來增值和業績提升,都可以作為影響客戶價值的因素,具體包括:(1)開通時長;(2)月使用頻率;(3)開戶/展期意愿;(4)參與投訴與建議;(5)交易筆數貢獻度;(6)交易金額貢獻度;(7)網上銀行手續費收入;(8)開通增值業務或有增值業務需求;(9)柜面及其他業務貢獻度。(四)客戶價值因素研究客戶行為,既可以站在客戶的角度審視現有產品與服務到底可以在多大程度上滿足某類客戶的需求,還可以了解該產品和服務對于某類特定目標客戶是否達到了預想的客戶滿意度?？蛻魞r值因素在客戶分群中是從企業的角度審視產品和服務是否使得客戶為企業創造的價值達到最大化,在哪些方面還有創造價值的未發現空間,還可以發現真正的價值提供客戶和潛力客戶。所以,客戶行為與客戶價值是客戶分群中同一問題的兩個視角。二、基于模糊集群模型，提出了基于企業銀行證書的客戶組織結構(一)樣本特征系數的計算及標準化模糊聚類分析的職能是將被聚類的樣本按照性質上的親疏程度進行分類,其一般步驟如下:1.確定待分類的樣本的指標,即用數字描述樣本的特征。設被聚類的樣本集為A={A1,…,An}。每個樣本均有j種特征,記作Ai=(ai1,…,aij);i=1,2,…,n;aij表示描述樣本Ai的第j個特征的數。2.收集數據。通過市場調查、實地勘測、數據歸納統計等方法將樣本對應的特征數值導入樣本集中。在本文中,數據是通過工商銀行電子銀行內部管理系統及相關報表、數據倉庫等系統收集,中間過程沒有人工參與測評的數據,收集到的全部數據都是企業網上銀行業務數據。3.對數據進行標準化,求得標準化矩陣X。根據不同樣本特征數值所代表的影響程度大小,將導入數據的樣本集X劃分為5個取值范圍,并按照其重要程度由低到高將對應的特征數值重新賦予1~5的標準值。如:樣本某一特征收集數據后的取值范圍在200~1000單位之間,該區域對應標準取值如表1所示。4.使各個樣本自成一類,即n個樣本一共有n類,得出分類矩陣R:5.運用合成運算R2=R·R(或R4=R2·R2)求出最接近分類矩陣R的模糊等價關系S=R2(或R4等)。6.選取適當的變化率水平λ(0≤λ≤1),得到一種聚類S,得出聚類分類結果,繪制系統聚類譜系圖。(二)客戶類別分析客戶行為模糊聚類模型是由客戶群篩選和影響客戶行為的因素所構成?？蛻羧汉Y選的具體內容在第一部分已經說明,包括跨國集團客戶、全國集團客戶、大型企業客戶等9個客戶類別。影響客戶行為的因素的具體內容歸納起來包括:使用時間類行為指標、客戶關注類行為指標、交易類行為指標、認同及滿意類行為指標4個大類。1.銀行的行為該指標代表客戶對網上銀行的認知感受程度,從而反映客戶接受網上銀行的行為,由開通時長反映,取各個客戶類別的全部客戶累計開通網上銀行的時間總和的平均值。根據各類客戶各自開通時間的平均值劃分數據區間,將不同的開通時間按照1~5的評分標準對應表示。2.預防金融機構風險客戶關注類行為指標代表客戶對網上銀行的關注,從而反映客戶主觀關注網上銀行的行為。包含月使用頻率增加、開戶/展期意愿增加、投訴頻率增加3個指標。根據各類指標在各類客戶中的平均值劃分數據區間,由低到高將數據值按照1~5的評分標準對應表示,以此取得客戶關注類行為標準。3.交易單次交易金額交易類行為指標代表客戶使用網上銀行的頻率和熟練程度,從而反映客戶使用網上銀行的行為。具體包括交易筆數增加和交易金額增加兩個指標。根據各類客戶在半年中月均交易筆數和交易金額的增加平均值,計算出各類客戶交易筆數和交易金額的增加情況。再根據各類客戶的平均值劃分數據區間,將不同的數據值按照1~5的評分標準對應表示。4.開通增值業務、交易費、年度長認同及滿意類行為指標代表客戶對網上銀行的期待程度,從而反映客戶滿意度。具體包括開通增值業務或有增值業務需求增加,交易費、年費、開通費及時繳納,月均企業網上銀行與柜面或其他業務交易筆數之比3個具體指標。開通增值業務或有增值業務需求增加以戶為單位,求出半年內各類客戶月均新增的新開通增值業務或者有增值業務需求的戶數,再根據平均值劃分1~5的數據區間,將不同數據值由低到高分別對應取值。交易費、年費、開通費及時繳納以企業網上銀行客戶展期率為標準,列出各類客戶在半年中證書到期客戶的展期率,根據劃分區域進行取值。月均企業網上銀行與柜面或其他業務交易筆數之比以企業網銀交易筆數/企業柜面交易筆數的百分比為取值,再根據取值范圍劃分對應的1~5得分。(三)客戶類別構成客戶價值模糊聚類模型由客戶群篩選和影響客戶價值的因素來確定。前者的具體內容依然由前述9個客戶類別構成。后者的具體內容歸納起來包括:時間類價值指標、客戶關注類價值指標、客戶貢獻類價值指標、客戶其他貢獻價值指標4個大類。1.使用個人客戶開通時長該指標代表客戶對網上銀行的應用價值,客戶使用時間越長,說明該客戶對于網上銀行的價值越大。它由開通時長來表示,代表各類客戶使用網上銀行的平均時間長短。其數據是取各個客戶分類的全部客戶累計開通網上銀行的時間總和的平均值。根據各類客戶各自開通時間的平均值劃分數據區間,將不同的開通時間按照1~5的評分標準由低到高對應表示。2.潛在價值指標該指標代表客戶對網上銀行的關注價值,客戶對于網上銀行越關注,越能夠直接或間接對網上銀行的產品和服務發生影響,潛在價值越大。它包含月使用頻率、開戶/展期意愿、參與投訴與建議三個指標。與行為類指標不同的是,描述價值指標時只需要如實反應各項指標的累計數據的平均值,而不必求得本月比上月增量的平均值。根據各類指標在各類客戶中的平均值劃分數據區間,將不同的數據值按照1~5的評分標準對應表示,以此取得客戶關注類價值指標。3.增值業務需求該指標可以直接反映客戶對于網上銀行的直接價值和增值價值。它包括網銀交易筆數、交易金額、網上銀行手續費收入、開通增值業務或有增值業務需求戶數。這4個指標也只需要求得實際交易筆數、金額、手續費和開通戶數的各類客戶平均值,平均值越大說明貢獻越多,以此求得客戶貢獻類價值指標。4.價值糾偏指標該指標作為客戶對網上銀行直接價值的修正值出現,可以使得今后的影響方向更不容易出現偏差。作為客戶整體價值的糾偏指標,采用柜面及其他業務貢獻度指標加以衡量。主要根據客戶其他業務為工商銀行帶來的現金收入作為數據基礎,根據各類客戶群的平均值加以確定。經過對報表的分類匯總以及取整等一系列操作,將半年內網上銀行系統中的原數據初步篩選整理成為基礎數據,分別導入客戶行為模糊聚類模型和客戶價值模糊聚類模型。三、公司銀行客戶根據模糊集群的分析進行了分析(一)模糊聚類分群的數據標準化1.根據模型特征構建模型樣本集,導入數據。通過匯總電子銀行內部管理系統中的相關數據,將企業網上銀行客戶行為分群和價值分群數據分別導入模型中,分別構成行為分群樣本集A1和價值分群樣本集A2(見表2和表3)。2.進行數據標準化,得到標準化矩陣。根據模糊聚類模型基礎數據為每一項指標確定一個1~5的參考相似程度統計量范圍。根據確定的參考取值范圍,將數據導入模糊聚類模型中,分別得出客戶行為分群和客戶價值分群標準化矩陣X1、X2:四、工商銀行企業的客戶數據庫是銀行客戶的綜合組織(一)工商銀行企業的客戶管理和市場定位1.高端客戶合作從分群的結果來看,跨國集團客戶、全國集團客戶、有貸款客戶、機構或同業客戶這一客戶群體是工商銀行企業網上銀行最重要的高端客戶群,這些客戶與工商銀行有著長期緊密的合作關系,交易金額大,持續為工商銀行的網上銀行業務帶來直接的高客戶價值。這些客戶更注重網上銀行系統的安全、穩定,有相當一部分此類高端客戶出于對安全的擔心寧可在網上只查詢,不做結算交易。對功能和服務的需求相對更加簡單,并較少關心網上銀行的服務提升或提出改進意見。2.為工商銀行企業要求較高的客戶中小型企業客戶群包括中小型企業及少數非交易大型國有企業和機構同業客戶。這類客戶群是工商銀行企業網上銀行的基礎客戶群。他們的突出特點是為工商銀行企業網上銀行帶來的直接收入較少,但是對網上銀行業務的發展關注度較高。此類客戶除了基本的結算需求外,更愿意了解如何使用網上銀行降低企業運營成本,或者如何使在線結算操作更快捷、能夠賺取更多利潤。因此此類客戶群愿意傾聽銀行專業人員詳盡介紹網上銀行的功能,并愿意通過交流反饋向銀行表達自己使用之中的意見、問題和建議。3.穩定高端客戶,不放松中小客戶新興市場客戶群包括柜面交易量較大的大、中、小客戶和報稅戶,由于原來與工商銀行業務關系較少,或者受行業政策限制等原因,此類客戶還未能被吸引成為工商銀行企業網上銀行客戶,或者剛剛成為網銀客戶。由于很多新興的行業和部門平時與工商銀行的聯系較少,對工商銀行網上銀行不了解,客戶潛在需求很少被關注,所以此類客戶群體是最重要的潛力客戶群。“穩定高端客戶,站穩新興市場,不放松中小客戶”應該是工商銀行企業網上銀行理想的目標和市場定位。目前工商銀行網上銀行已具有階段性優勢,成為一項具有核心競爭力的業務,有很多客戶急需的、體現工商銀行與其他銀行差異的企業網上銀行產品和功能,可以作為工商銀行競爭新客戶尤其是優質客戶的重要武器。(二)基于不同客戶的營銷策略1.網銀使用的安全性和穩定性控制項目網上銀行的優質客戶多集中在跨國公司、全國級大客戶、機構客戶等客戶群中,這些客戶在日常應用中為工商銀行的網上銀行帶來了效益,但是此類客戶最大的行為特征是趨于保守,擔心安全性和穩定性得不到保證。對此類客戶進行營銷,應該在強調網銀方便快捷、節省成本的基礎上盡可能突出工商銀行網上銀行的安全性。在產品設計上一定要留意那些大客戶已經熟悉的操作習慣,不要經常變更這些操作流程和操作方法。必須指定專人負責面向高端客戶使用網上銀行的日?；卦L和維護,出現問題隨時有人幫助解決。成立專屬營銷推廣團隊,為高端網銀客戶制定專屬、個性化電子銀行解決方案,并根據客戶使用中提出的問題和需求不斷向客戶推薦更新更好的企業網上銀行功能,如企業財務室、網上票據托管、網上投資理財等高附加值產品。2.新客戶營銷面向中小客戶的營銷活動要注意個性化。這些客戶是工商銀行企業網上銀行的潛力客戶,往往能夠帶來更多的衍生價值。中小客戶通常對技術發展很敏感,對產品機會把握更加敏銳(尚華娟,2003)。對中小客戶營銷時,要多多推介網上銀行的核心功能,突出表現產品為企業帶來的方便快捷。要注意針對不同類型的中小客戶創新組合一些已有的功能并提供盡量全面的解決方案。由于中小客戶轉移到他行的成本較低,因此要盡量增加企業的轉移成本,它們使用的網銀的功能越多,越不容易被挖走。3.提供更多人性化的購物輔助服務新興市場客戶在規模上區分并不明顯,既有中小企業客戶又有跨國集團和大型集團客戶。但新興市場客戶最重要的標志在于更活躍的客戶行為和潛在的客戶價值。應選擇與傳統業務相關性較小的品種作為面向新興市場的強勢衍生品種,如電子商務在線支付和金融投資咨詢服務就是較為合適的品種。工商銀行應選擇一批實力較強,信譽較好,自身具有一定技術支持能力的中小企業,特別是那些與高新技術相關的中小企業合作,做強工行的網上支付平臺,讓其網上支付成為客戶的首選。同時銀行可以在網上銀行為客戶提供更多更加人性化的購物輔助服務。例如工商銀行與云網、淘寶、阿里巴巴等知名網站的在線支付合作和證書互認、信用支付,以及工商銀行開通的C2C商戶服務支付保障等業務,使得工商銀行在線支付業務交易額和收入在近3年成幾何數量的增長(吳以雯,2003),在為客戶提供安全的網絡支付環境的同時,體現出網上銀行的人性化風格,更好地鎖定了客戶。3.依照公式(3)求出客戶行為分群和客戶價值分群標準化矩陣的分類矩陣R1、R2:4.分別對R1、R2進行合成運算,并選取適當的λ,可求得所需的客戶行為和客戶價值聚類分類結果矩陣,將所得數據填入分群表格,可得到客戶行