【doc】基于SOM神经网络的煤炭企业客户细分模型研究

【doc】基于SOM神经网络的煤炭企业客户细分模型研究 基于SOM神经网络的煤炭企业客户细分模 型研究 第18卷第2期 2009年2月 中国矿业 CHINAMININGMAGAZINE V01.18,No.2 February2009 基于SOM神经网络的煤炭企业客户细分模型研究 杨毅,陈冲 (中国矿业大学(北京)管理学院,北京100083) 摘要:本文结合我国煤炭企业运销管理的特点,分析了煤炭企业客户细分的重要意义.设计了基 于客户价值的煤炭企业客户细分指标体系,并在此基础上,构建了基于SOM神经网络的煤炭企业客户 细分模型,旨在为煤炭企业提高运销管理水平提供参考. 关键词:煤炭企业;客户细分;SOM神经网络 中图分类号:F407.21文献标识码:A文章编号:1004—4051(2009)02—0033--04 ResearchOilthemodelofcustomersegmentationincoal enterprisesbasedonSOMneuralnetwork ? YANGYi,CHENChong (SchoolofManagement,ChinaUniversityofMiningandTechnology(Beijing),Beijing100 083,China) Abstract:Accordingtothecharacteristicsofthemanagementinthecoaltransportandmarketi ng,the significanceofthecustomersegmentationincoalenterprisesisanalyzedinthispaper.Themo delofthecus— tomersegmentationbasedontheSOMneuralnetworkisestablishedonthebasisoftheIndexS ysteminthe customersegmentationwhichisdesignedaccordingtothecustomervalue.Theresearchaims toprovideref- erencedvaluesforimprovingthemarketingmanagementofthecoalenterprises. Keywords:coa1enterprises;customersegmentation;SOMneuralnetwork 随着我国煤炭行业市场化进程的不断深入,煤 炭企业也必将面对更加复杂多变和激烈竞争的销售 局面.煤炭企业要想提高自身的赢利能力,实现企 业利润的最大化,在激烈的市场竞争中立于不败之 地,就应当摒弃计划经济条件下形成的落后营销观 念,而将现有客户视为企业的重要战略资源,树立 以客户为中心的先进管理理念,引人客户关系管理 的思想.客户关系管理作为一个获取,保持和增加可 获利客户的过程,其首要问题就是采取有效 方法 快递客服问题件处理详细方法山木方法pdf计算方法pdf华与华方法下载八字理论方法下载 对客 户进行细分,对客户的价值,行为进行科学分析,有 针对性的制定相应的营销策略,从而提高企业的赢利 能力.客户细分是煤炭企业了解,获取,保持,增加 有价值客户,提高运销管理水平的重要手段. 1客户细分及意义 客户细分是现代营销理念的产物,是由美国着 名的市场学家温德尔?史密斯最先提出的.它是以 消费者需求为出发点,根据消费者购买行为的差异 收稿日期:2008—11—23 作者简介:杨毅(1982一),男,江西萍乡人,中国矿业大学 (北京)管理学院博士研究生. 性,把消费者总体划分为类似性购买群体的过程. 对于企业而言,也就是在明确的战略,业务模式和 专注市场中,通过一系列技术手段,根据大量客户 的个性特征,购买 记录 混凝土 养护记录下载土方回填监理旁站记录免费下载集备记录下载集备记录下载集备记录下载 等可得数据,对客户进行分 类.对不同的客户群提供具有针对性的营销模式, 将企业有限的资源集中于企业的价值客户,更好地 为他们提供服务,提高客户满意度,培育客户忠诚 度,防止客户流失,最终实现企业利润最大化. 煤炭企业进行客户细分,存在如下重要意义: (1)煤炭企业的产品是稀缺性不可再生资源, 再加上自身能力是有限的,不可能对所有的客户以 同等对待.如何对不同的客户进行优化配置,以实 现企业利润的最大化,是每个煤炭企业必须考虑 的.通过对用户进行合理细分,可以赢得,扩大和 保持高价值的客户群,吸引和培养潜力较大的客户 群,实现企业利润目标. (2)通过客户细分,可以帮助企业对客户利 润影响因素进行量化分析,依据各个细分客户群的 特征,有针对性的制订营销策略,从而提高煤炭企 业的运销管理水平. 34中国矿业第18卷 (3)煤炭企业客户行业特征明显,主要分布在 电力,冶金,化工,建材等行业.客户细分,可以将 煤炭市场丰富的内部结构层抽象出来,发现其中的规 律,使企业可以深入全面的把握当前所处煤炭市场需 求特征,帮助营销管理人员认识和寻找市场机会. 2基于客户价值的客户细分指标体系设计 目前,客户细分的 标准 excel标准偏差excel标准偏差函数exl标准差函数国标检验抽样标准表免费下载红头文件格式标准下载 有多种,基本上可以划 分为四大类,即基于客户统计学特征的客户细分, 基于客户行为的客户细分,基于客户生命周期的客 户细分,基于客户价值的客户细分.客户细分指标 的选取,应当能够有效的反映客户之间的差异,同 时应具有易量化的特点,并且要具备实际操作的价 值.客户终身价值,即企业的关键决策者在所处的 管理情景下,感知到的来自客户的净现金流及其未 来净现金流的总体能力.本文借鉴北京邮电大学管 理经济学院齐佳因博士建立的客户终身价值评估体 系,结合煤炭运销的特点,建立煤炭企业客户细分指 标体系,以客户终身价值为核心,同时分析客户的行 为特征,对客户进行有效细分.本文以吨煤价格,原发吨量,铁运便利程度,购煤增长率,购煤稳定系 数,煤质适应度,回款率,作为煤炭企业客户细分的 指标.煤炭企业客户细分指标体系如图1所示. 图1煤炭企业客户细分指标体系 上述客户细分指标体系中,各指标量化方法及 说明如下: (1)吨煤价格 利润是企业生存的必要条件,因此是客户价值 的一个极为重要的维度.一个企业要发展,必须要 有相当数量的客户为其提供足够的利润.利润是企 业生存和发展的基础.这里以单位吨煤价格作为利 润指标的度量值,吨煤价格为在考察阶段对客户结 算的煤款平均单价,吨煤价格用P表示. (2)原发吨量 销量贡献是评价客户价值的重要方面,对于有些 客户的价值创造,可能单位利润价值并不高,但是他 们拥有较大数额的购买量,对于企业具有特殊的贡 献,即所谓的销量用户.因而,引入原发吨量作为其 中重要的细分指标,原发吨量取客户在考察阶段的各 煤种发运的原发吨量总和,原发吨量用D表示. (3)铁运便利程度 煤炭运销受铁路运力因素的影响极大,客户所 处地理位置的远近,铁路运力紧张程度,计划申请 的难易程度,直接影响到煤炭企业运输成本的大小, 是客户当前价值影响的重要因素.本文用铁运便利 程度来量化客户的铁路运输状况,可以通过企业调 运部门业务人员采取专家打分法,将客户的铁运便 利程度分为1(好),0.75(较好),0.5(一般), 0.25(不太好)四档,铁运便利程度用B表示. (4)购煤稳定系数 在实际煤炭运销过程中,客户各月份的用煤量不 是一成不变的.用煤量波动大的客户,可能是受季节 或经济因素的影响,也可能是客户对煤炭企业产品的 依赖性比较小,存在多个煤炭供应商,因而购煤稳定 性的大小,可以作为衡量反映当前客户价值的重要 指标.对于煤炭企业来说,购煤越稳定越好.本文 以购煤稳定系数作为指标,稳定系数小的客户,用 煤波动小,购煤稳定性越大,购煤稳定系数取为客 户在考察阶段各季度原发吨量的变异系数,即标准 方差与平均值的比值,购煤稳定系数用w表示. (5)购煤增长率 购煤增长率的大小,直接反映客户的潜在购煤 能力,体现出客户潜在价值.由于煤炭企业客户所 处行业多,各行业购煤不仅存在季节性影响,而且 之间的差异也较大.因而,本文取年平均增长率来 度量客户的购煤增长率,购煤增长率用表示. (6)煤质适应度 受煤炭赋存状况及企业自身能力的限制,对于 煤炭企业来说,客户对煤质要求越低,则其当前价 值越高.本文用煤质适应度来衡量客户对于企业煤 质的适应程度,其计算方法为:依据客户所购煤种 及其发运所对应的国铁发站,取用户对应国铁发站 及所购煤种可发运的企业生产矿的总数,以及 依据客户历史发运记录实际发运的生产矿的个数 X,则煤质适应度 M一美 (7)回款率 客户信用程度的高低,直接决定煤炭企业销售 的交易风险大小,因而信用度是衡量一个客户潜在 第2期杨毅等:基于SOM神经网络的煤炭企业客户细分模型研究 价值大小的重要因素.客户信用度的评价方法有很 多,本文以客户回款率来衡量客户信用程度.由于 煤炭企业各客户存在预付款发运结算,滚动结算等 多种付款结算方式,为了准确度量回款率大小,在 此取客户考察阶段的各业务月月末客户总应付账款 与总回款的比值,并取各月时间点上此比值的平均 值作为回款率,回款率用H表示. 3SOM神经网络模型及算法 由于客户 资料 新概念英语资料下载李居明饿命改运学pdf成本会计期末资料社会工作导论资料工程结算所需资料清单 的复杂,多变等特点,客户细分 模型主要采用聚类算法.随着神经网络理论及其应 用研究的重新兴起和快速发展,神经网络以其分布 式存储和并行协同处理,以及自学习等特性,被用 于聚类分析领域.与传统的聚类算法相比,其具有 更优的聚类性能,并能取得更好的效果.自组织特 征映射(SelfOrganizationFeatureMap,SOM) 神经网络,较为广泛应用于聚类的神经网络,它是 由芬兰的Kohonen教授根据生理学规律于1981年 提出的.该网络是一个由全连接的神经元阵列组成 的无教师自组织,自学习网络.SOM网共有两层, 输入层和输出层,其中输出层又称为竞争层,输入 层各神经元通过权向量将外界信息汇集到输出层的 各神经元.输出层神经元构成一维或多维网格,其 中二维平面组织是SOM网最典型的组织方式,输 出层的每个神经元同它周围的其他神经元侧向连 接,排列成棋盘状平面. sOM神经网络基本思想,是网络竞争层各神 经元竞争对输入模式的响应机会,最后仅一个神经 元成为竞争的胜者,并对那些与获胜神经元有关的 各连接权,朝着更有利于它竞争的方向调整.网络 训练结束后,网络竞争层各节点与输入模式类的特 定关系就完全确定了,当输入一个模式时,网络竞 争层代表该模式类的特定神经元将产生最大响应, 从而将该输人自动归类.其算法具体步骤如下: ?权值初始化:对输入神经元到输出神经元的 连接权随即赋以较小的权值(0);?在样本集 中,随机选择一个模式X作为输入;?计算欧氏 距离,根据最小欧氏距离准则,选择x的最优匹 配神经元i (z)一argminllz()一l,J一1,2,…N , ?确定周围的邻域S();?修正权值 (咒+1)一 f+一()+j7() Lz()一议()_JJ?S() l()其它 ?提供新的学习样本,重复?,?的步骤. 4基于SOM神经网络的煤炭企业客户细分模型 构建 本文采用基于SOM神经网络,建立煤炭企业 客户细分模型,如图2所示,基本思路为: (1)从客户资料中,提取客户详细资料,按 照前面提出的客户细分指标体系及量化方法,计算 客户的指标量化值. (2)对客户的量化指标值进行标准化处理, 以排除由于各个评价指标因数量级上的差别而造成 的影响,从而取得较好的聚类效果,标准化处理的 公式 小学单位换算公式大全免费下载公式下载行测公式大全下载excel公式下载逻辑回归公式下载 为: 调整后的标准值一(初始值一Min)/(Max -—— Min) 其中,Min和Max分别为全部客户各指标值 中的最小和最大值. (3)设置SOM神经网络,包括网络结构设 计,学习参数设置. (4)以MATLAB作为计算工具,将标准化 后的客户细分指标值,作为SOM神经网络的训练 样本数据集,应用神经网络对客户进行聚类,通过 聚类使模型达到满意的精度,得到多个客户簇. (5)计算每个客户簇各指标的平均值,针对 客户簇各指标的平均值进行排序,按平均值所处的 排列位置,对每一客户簇的各指标值进行高,中, 低评价,得到刻画每个客户簇的细分特征描述. (6)依据划分的客户簇,对客户细分结果进 行分析. 圈2煤炭企业客户细分模型 5实例分析 公司A为一家大型煤炭企业集团公司,其煤 炭产品以工业动力煤为主,煤炭销售区域覆盖全国 多个省市地区.本文提取其2006年10月至2008 年3月间,2年购煤总量在5万t以上|的41家铁运 客户数据作为样本,依据前文建立的煤炭企业客户 细分模型,进行了对其客户进行节分类.其中,神 经网络竞争层为3×3的二维平茴空问,训练参数 中国矿业第18卷 分类阶段学习速率设置为0.9,分类阶段步长为 1000,调谐阶段学习速率为0.02,调谐阶段邻域 距离为1,最大迭代次数为2000次,即可得出理 想的分类结果,如表1所示(千表示高,一表示 中,表示低). 表1客户细分结果 客户胄号PDMH特征描述 12,13,15,19,240.690.51 2,7,17,20,21,23,25,32,330.330.74 31,34,35,38,40,410.670.32 1,5,6,8,9,10,16,180.440.40 3,11,14,220.700.07 4.26.290.910.32 27,28,30,36,37,390.220.14 0.920.98P十D十B十w—I十M十H十 0.650.97P+D十B十WI+M十H十 0.580.99P十B+w+I十M—H+ 0.540.90P—D—B—W0I—M—H一 0.261_OOP十DBW十I十M+H十 0.500.36P十B+W十I+M—H+ 0.120.90P+D+B—w—I'M+H一 在此,根据每个客户簇的指标细分特征描述, 结合该企业的实际情况,分析了客户簇的性质,给 出了如下相应的营销策略: 类别1为重点客户.其购煤价格,销量,信用 度,购煤稳定性均比较高,对企业的煤质适应能力 强,具有非常高的客户当前价值与潜在价值,其稳 定,持续,长期地与企业交易,能为企业带来较高 的收益,是企业稳定,可靠的高利润源泉.企业应 保持供货的稳定性,确保其煤质质量,加强感情维 系方面的投入,不断提高售后服务水平. 类别2为战略客户.此类客户的特点是,购煤 价格低但购煤量非常大,其与企业已经建立了长期 的业务合作伙伴关系,能使企业更早,更多的享受 规模经济所带来的好处,降低产品的生产成本.能 够有效降低企业的生产成本,是企业稳定生存的基 础,对于提高企业知名度和市场占有率具有重要作 用,因而,企业应该保持与发展与此类客户长期业 务关系. 类别3为潜力培养客户.此类客户的购煤价格 高,铁路运输便利,购煤波动性比较小,虽然购煤 量水平居中,但是其购煤增长率较高,具有相当大 的发展潜力.企业应加强对其的营销投入,了解其 购煤需求并分析其煤炭采购的来源及结构,采取有 针对性的营销策略,将其转化为重点客户,从而提 高企业的盈利能力. 类别4为普通客户.此群体客户在购煤煤价, 购煤量及煤质适应能力均为中等水平,对于此类客 户,企业可以通过调研,深入分析客户用煤需求及 在销售过程中存在的问题,制订相应的销售策略从 而逐步引导其成为企业的重点客户. 类别5为运输约束客户.此类客户显着特点 是,购煤量小,铁运便利程度低.由于运输距离较 远,运输成本较高,煤炭企业对于此类客户来讲, 仅作为补充供货的渠道.对于此类客户,煤炭企业 给予适当的投入和关注即可. 类别6为高风险客户.此类客户信用度低,但 购煤煤价高,并且具有一定的购煤量.所以,企业 在保持与其业务往来的同时,应加大对此类客户的 回款工作力度,降低交易风险. 类别7为次价值客户.此类客户购煤价格低, 购煤量小,购煤增长率低,煤质的适应能力差,其 当前价值与潜在价值两方面都比较低,能给企业带 来实际性收益比较少.对于这类客户,企业不必投 入太多的营销资源,在必要的时候,放弃其中综合 表现极差的客户. 6结束语 本文结合煤炭运销管理的特点,基于企业客户 价值理论及SOM神经网络理论,构建了煤炭企业 客户细分模型,并进行实例分析.在实际的客户细 分应用中,可以根据企业的实际情况,先将客户按 照其所购产品煤种的大类进行分割,例如将精煤用 户,原煤用户分开,在每一产品大类下,按照本文 提出的细分模型进行分类,取得的效果可能会更 好._ 参考文献 [1]付永水.当前煤炭营销市场存在的问题与策略EJ].中州 煤炭,2000,(1):42—43. 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