第 １８ 卷第 ４ 期
２０１５ 年 ８ 月
工 业 工 程
Industrial Engineering Journal Ｖｏｌ．１８ Ｎｏ．４
Ａｕｇｕｓｔ ２０１５
收稿日期： ２０１４１２１９
基金项目： 国家然科学基金资助项目 （７１０７１１２２）
作者简介： 宋华（１９７３）女重庆市 讲师博士研究生 研究方理信息系统 数挖掘 客户关系理 ．
ｄｏｉ：１０．３９６９ ／ｊ．ｉｓｓｎ．１００７７３７５．２０１５．０４．００６
基客户感知价值客户细分研究
宋 华 云 俊
（武汉理工学理学院 湖北武汉 ４３００７０）
摘： 基客户感知价值进行客户细分理实证研究 物流公信息台例提出客户感知价值进行
客户细分般流程 ：首先利文献查阅问卷调查方法确定客户感知价值驱动素 接着利子分析法驱
动素变量降维处理 然利聚类方法识客户 利决策树方法寻找客户分类规分析类客户特征
客户特征物流公信息台客户分 ４ 类：高价值需求客户中等价值需求客户低价值需求客户高
性需求客户 研究结果企业实施客户细分提供鉴参考
关键词： 客户细分 客户感知价值 （ＣＰＶ） 聚类 决策树
中图分类号 ：Ｆ２７４ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ：１００７７３７５（２０１５）０４００３６０７
A Research of Customer Segmentation Based on Customer Perceived Value
Ｓｏｎｇ Ｈｕａ Ｙｕｎ Ｊｕｎ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｗｕｈａｎ ４３００７０ Ｃｈｉｎａ）
Abstract： Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｖａｌｕｅ （ＣＰＶ） ａｎｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ ａｎ ｅｍ
ｐｉｒｉｃａｌ ｓｔｕｄｙ ｉｓ ｂｅｅｎ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ．Ｔａｋｉｎｇ ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅ ｔｈｅ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ ｐｕｂｌｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｌａｔｆｏｒｍ （ＬＰＩＰ） ａ
ｇｅｎｅｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＣＰＶ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ：Ｆｉｒｓｔｌｙ ｔｈｅ ｄｒｉｖｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ
ｏｆ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｖａｌｕｅ ａｒｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ａ ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ ｒｅｖｉｅｗ ａｎｄ ａ ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ ｓｕｒｖｅｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ
ｄｒｉｖｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｒｅ ｒｅｄｕｃｅｄ ｂｙ ａ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ ａｒｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｂｙ ｕ
ｓｉｎｇ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ ａｒｅ ｆｏｕｎｄ ｕｓｉｎｇ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｔｒｅｅ ｍｅｔｈｏｄ．Ｉｎ ｔｈｅ
ｅｎｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｏｆ ＬＰＩＰ ｆａｌｌ ｉｎｔｏ ４ ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ： ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｅｘｐｅｃｔｉｎｇ
ｈｉｇｈ ｖａｌｕｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｅｘｐｅｃｔｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ ｖａｌｕｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｅｘｐｅｃｔｉｎｇ ｌｏｗ ｖａｌｕｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｅｘｐｅｃｔｉｎｇ ｈｉｇｈ
ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｒｅｓｕｌｔｓ ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ｔｏ ｆｒａｃｔｉｏｎａｌｉｚｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ．
Key words： ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｖａｌｕｅ（ＣＰＶ） ｃｌｕｓｔｅｒ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｔｒｅｅ
着客户济时代 客户感知价值
ＣＰＶ（ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｖａｌｕｅ）成客户关系理
研究热点 ＣＰＶ 指企业客户互动关系中
客户相竞争手身产品属性期
企业提供产品 ／服务中价值付出
成进行感知 权衡评价 ［１］
目前ＣＰＶ 研究
集中客户感知价值评价模型 客户感知价值
客户满意度 客户忠诚度客户关系客户流失
率相互影响关系 基客户感知价值实现动态定
价等方面［２４］
外客户细分研究包括口统计
特性生活方式客户行客户价值等视角［５６］
较学者基 ＲＦＭ 模型前价值潜价值客
户生命周期价值等进行客户细分客户识 ［７１０］
基客户价值客户细分目前研究热点
客户价值企业感知体 文客户
感知价值 第 ４ 期 宋华 云俊：基客户感知价值客户细分研究
目前基 ＣＰＶ 进行客户细分研究极少 国
学者路晓伟等 ［１１］
孙树垒等［１２］ 提出 ＣＰＶ 作客
户识维度 缺少实证研究 ＣＰＶ 强调客
户价值感知体 基 ＣＰＶ 实现客户细分 帮
助企业深入解客户需求异质性 类型
客户需求优化企业资源分配 提供性化产品
服务市场营销策略 进增强客户忠诚度降低客
户流失率 提高企业竞争优势 文试图物流公
信 息 台 （ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ ｐｕｂｌｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｌａｔｆｏｒｍ
ＬＰＩＰ）例结合统计学数挖掘方法理
整理出基客户感知价值客户细分般流程
完成实际应分析
1 研究方法
文首先问卷调查 确定 ＣＰＶ 关键驱
动素 结合子分析方法价值素变量降维
处理获 ＣＰＶ 价值素评分 然客户
价值素分作聚类变量进行聚类 产生
客户类 利决策树方法寻找客户类
分类规 深入分析类客户特性 终实现
基 ＣＰＶ 客户细分 1．1 确定客户感知价值关键驱动素
目前采 ＣＰＶ 素识方法问卷调查
逐步纳 筛选确认 客户感知价值存
观差异性 文研究象限定提供中介服务
网络台企业 文研究总结服务行业电子商
务服务中介服务客户感知价值驱动素
相关文献 例：Ｂｏｕｒｄｅａｎ 等［１３］ 认电子商务环境
客户感知价值包括社会价值 功利义价值享乐
义价值 学价值购买价值 国学者孟庆良
等［１４］ 构建电子商务模式顾客价值度量函数
模型包括产品质量 成方便性购买享受情感联
系等 ８ 素 雷星辉等［１５］ 社会价值功价
值情感价值程序价值维度评价电子商务台顾客
感知价值 学者研究客户感知价值涉
种情况 ：传统模式服务业 电子商务环境
整体客户感知价值研究 类型电子商务客户
感知价值研究 纳起客户感知价值涉
社会价值 功价值程序价值情感价值感知
利失 ５ 方面 文确定功价值 社会价值情感价值 程序价值感知利失客户感知价值构
成素然围绕 ５ 构成素通两轮问卷
调查数分析纳筛选 终生成包括 ２８
驱动素细条款构成 ＬＰＩＰ 客户价值评价模
型1．2 客户感知价值驱动素降维处理方法
客户感知价值驱动素数目较 采
子分析法客户感知价值驱动素进行降维处
理 子分析种元统计方法 通研究
变量间相关系数矩阵部赖关系 提取出综
合变量少数机变量 目减少变
量数目少数子代原始变量解释原
问题 基模型 ：设 N 样P 测
量指标 X ＝（x１ x２ ⋯xp ）
Ｔ
寻找测量
公子 F ＝（F１ F２ ⋯Fm ）
Ｔ
基模型式
（１）： X１ ＝a１１ F１ ＋a１２ F２ ＋⋯ ＋a１m Fm ＋ε１
X２ ＝a２１ F１ ＋a２２ F２ ＋⋯ ＋a２m Fm ＋ε２
⋯Xp ＝ap１ F１ ＋ap２ F２ ＋⋯ ＋apm Fm ＋εp
（１）
中矩阵 A ＝（ aij ）子载荷矩阵 aij 子
载荷公子 Fi 变量 Xj 相关系数 aij 越
公子 Fi 变量 Xj 载荷越 εi 特殊
子表示公子外影响素 实际应时忽
略计求出公子 利回估计等方法求出
子分模型 公子表示成变量线性形
式式（２）示计算出子分 利子分参
聚类分析Fi ＝bi１ X１ ＋bi２ X２ ＋⋯ ＋bip Xp i ＝１２⋯m
（２）中 bij 通回估计方法建立分函数系
数1．3 基 KMeans 算法客户聚类
客户细分客户然特征行分组入
手 样客户群划分明显观性 时
求明确指定分组变量分组标准 需丰富行
业验反复尝试 文采聚类方法进行动化
客户细分会更加客观全面 确保方面特征相
似客户分组 特征相差较客户分
组 首先计算出聚类变量 计算出样
客户感知价值子分 然利 ＫＭｅａｎｓ 聚类方
法进行聚类分析 ＫＭｅａｎｓ 采划分方式实现聚
类 先样空间划分干区域 区域
类然距离样分配相
区域里次反复迭代形成终聚类结果具体程
１）指定聚类数目 K 确定聚类数目时仅考
７３ 工 业 工 程 第 １８ 卷
虑聚类效果 更研究现实问题需 够
解读类实际意义
２）确定 K 初始类中心 文采机选择法
确定 ４ 初始类中心
３）原聚类 计算样点 K 类
中心欧氏距离 式（３）
ＥＵＣＬＩＤ（cd） ＝ ∑
m
i ＝１ （ci －di ）
２
（３）
中 c ｉ
样 c 第 i 价值素变量di
样 d 第 i 价值素变量样包括 m
价值素变量 计算完成原
样分配类
４）重新确定 K 类中心 计算类中样变
量均值重新作 K 类中心点
５） 判断否满足聚类终止条件 果满足
重复步骤 ３）４）直满足迭代终止条件 文定
义终止条件包括 ２ ：１）迭代次数超 ２０ 次
２）类中心点偏移程度 ０．０５新类中心点距离
次类中心点偏移量 ０．０５ 时终止聚类 1．4 基 C5．0 决策树分类算法客户特征分析
首先通聚类获类客户中心值特征 粗
略分析客户特征 然进步利数挖掘技术
决策树算法 Ｃ５．０ 分析数建立客户分类决策树寻找相应分类规 深入分析类客户特征 决策树方法种指导机器学方法
求数包括输入输出变量 目通训
练数学 探寻输入变量（客户感知价值素
分）输出变量 （客户类）种取值分类预
测规律 然测试规律置信度 果满足求分类决策树预测新数象 （新客户）
类 文利决策树算法 Ｃ５．０ 寻找基 ＣＰＶ
分类规 包括步骤
１）确定输入输出变量 客户感知价值素
分作输入变量 前期聚类产生类作输出
变量 Ｃ５．０ 算法求输出变量分类型变量 输入变量分类型变量数值型变量
２）样数集分割 客户感知价值决策树分类
模型仅分析类客户应价值素变量
关系 实现新客户分类预测 预测模型
预测误差越 模型表现越 果基建立模
型数测试误差 结果真实 相
准确误差估计 建立模型前 现样集
机分割成两部分 ：训练样集测试样集
３）建立基客户感知价值客户分类决策树
决策树建立程训练样断分组
程 初决策树算法单纯利信息增益
判断分组变量分割点 容易受分量类数目影
响果分量类数目 分量应信息增益
会较 文 采 Ｃ５．０ 决 策 树 方 法 信 息 熵
Ｅｎｔ（U）基础采信息增益率标准确定佳分
组变量分割点 信息增益信息增益率计算公
式分式（４）式（５）
Ｇａｉｎｓ（UV） ＝Ｅｎｔ（U）－Ｅｎｔ（U｜V） （４）中 Ｅｎｔ（U）决策树建立前 输出变量
均确定性信息熵 Ｅｎｔ（U ｜V）决策树建立
中考察输入变量 V（某客户感知价值素
分）确定客户某种类型条件熵
ＧａｉｎｓR（UV） ＝Ｇａｉｎｓ（UV）／Ｅｎｔ（V） （５）式（５）知果输入变量 V 较分类数
目信息熵 Ｅｎｔ（V） 会偏信息增益率会
降低进克服分类数目影响
2 实证研究
2．1 数收集
物流公信息台种物流供需双方
政府部门保险银行物流服务提供方等业务相关
者间进行信息交互公架构 目改进组织
间协调机制提高物流运作效率 文限定 ＬＰＩＰ
客户物流服务供需双方 物流服务需求方包括
需货物运输存储制造企业 商贸企业厂矿企
业原材料供应商般消费者 （含社会公众 ）物流
服务供应方包括第三方第四方物流公司物流
运输企业物流园区仓库仓储企业货场港口码
头等企业 １．１ 节分析ＬＰＩＰ 客户感知价值功
价值社会价值 情感价值程序价值感知利失构
成围绕 ５ 构成素通定性访谈方式挖掘
出客户感知价值驱动素 功价值访谈
时服务模式 ３ 层次：物流信息享信
息交换物流交易理 物流增值服务挖掘素社会价值沟通交流 企业形象性服务等方面
挖掘素情感价值信息沟通程序价值
台技术性理制度等方面挖掘素 程
序价值安全性机友性等方面挖掘素 感
知利失接受服务货币成 时间精力成
挖掘素 终总结出 ＬＰＩＰ 客户感知价值驱动
素条款集 ３３ 条 ３３ 条条款基础加入 ４项企业口统计特征变量项开放式问题 形
８３ 第 ４ 期 宋华 云俊：基客户感知价值客户细分研究
成预测试调查问卷 问卷采取 ５ 级李科特量表方
式测量驱动素重程度分值 １ ～５１ 表示
极重 ２ 表示重 ３ 表示般４ 表示重５表示极重 分数越高越重 通预测试识
出条款顾客重程度 删客户认
重条款 外增加忽视重价值驱
动素素
预测试采机抽样 物流公信
息员网络社交群采集样 回收效问卷 ２４份 删均值 ３ 重条款 余 ２８ 条款
进入步分析 然组织 ５ 位企业员进
行试调查基 ４５ ｍｉｎ 时间完成问卷时
间长度设计合理 获 ＬＰＩＰ 客户感知价值 ５ 维
度 ２８ 驱动素图 １ 示
图 1 LPIP 客户感知价值驱动素层次图
Fig．1 Hierarchical graph of LPIP’s customer perceived value driving factors
正式测试分 ３ 种途径物流业员社
交网络 ＱＱ 群会员发出网络问卷测试解释请求针专门服务生产 ＳＷ 产品某区物流公信
息台户发出 Ｅｍａｉｌ 问卷部分问卷源直接
面谈 问卷调查时间 ２０１４ 年 ３ 月 ～４ 月期 ２月收回问卷 １２１ 份通答卷时长筛选删相
ＩＰ 答卷容完全致问卷删分全某
极值等种方法 删部分效问卷 保留效问卷
１１０ 份效回收率 ９０畅９％效样数约问卷测
试题项 ４ 倍 素均值 ３畅４４ ～４畅３３均
３中位数包括 ３ ４５ 三值标准差 ０畅６７６ ～
１畅２３均 ０畅５ 针功价值社会价值 情感价
值程序价值感知利失 ５ 维度进行信度分析
Ａｌｐｈａ 系 数 分 ０畅９１０ ０畅９１８ ０畅８６７ ０畅９２８
０畅８１３ 信度系数均 ０畅８说明维度致性
需修订题项2．2 客户感知价值变量降维处理
便期利数挖掘进行客户细分 采
子分析法价值驱动素变量进行信息浓缩
进行降维处理 分 ＬＰＩＰ 客户感知价值 ５
构成素展开子分析 文功价值素
子分析例介绍降维处理程 利 ＳＰＳＳ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ
２０ 软件 １１０ 效样功价值驱动素
X１１ ～X１１ ２
进行子分析 Ｂａｒｔｌｅｔｔ’ ｓ 球形检验显
著说明变量间存相关性适合作子分析
ＫＭＯ 值 ０畅８３３ ０畅７子分析效果较终功价值素子提取结果 包括 ３
特征值 １ 公子 表 １ 示
表 1 功价值维度解释总方差
Tab．1 Total Variance Explained of Functional Value
成分
初始特征值 旋转方载入
合计 方差 ／％ 累计 ／％ 合计 方差 ／％ 累计 ／％
１ 妸６ 櫃．１７７ ５１．４７５ ５１ V．４７５ ３ 殮．５７８ ２９ ．８１６ ２９ W．８１６
２ 妸１ 櫃．９９９ １６．６６０ ６８ V．１３４ ３ 殮．１１６ ２５ ．９６４ ５５ W．７７９
３ 妸１ 櫃．０８３ ９ 镲．０２６ ７７ V．１６０ ２ 殮．５６６ ２１ ．３８１ ７７ W．１６０
４ 妸０ 櫃．６４５ ５ 镲．３７７ ８２ V．５３７
５ 妸０ 櫃．５４３ ４ 镲．５２５ ８７ V．０６２
⋯ ⋯ ⋯ ⋯
１２ 洓０ 櫃．１００ ０ 镲．８３１ １００ h．０００
表中第 ５ ～６ 列展示子旋转公子
原变量表现情况 第 ７ 列公子累计方差贡
献率 ３ 公子累计方差贡献率达 ７７畅１６％期子解释效果 反映原测量素
绝部分信息 分析 ３ 公子包含原始含
义 ３ 公子贡献度高低次命名 ：高
级增值服务价值 F１１ ＩＴ 技术支持服务价值 F１２
基
９３ 工 业 工 程 第 １８ 卷
信息服务价值 F１３ 规范化 ３ 方差贡献
率作功价值影响程度 功价值关 ３公子线性函数 F１ ＝０畅３８６F１１ ＋０畅３３６F１２ ＋
０畅２７８F１３ 利方差法进行正交旋转 ６ 次
迭代收敛 旋转子载荷矩阵 分
求出 ３ 公子分函数 代入功价值
线性函数 终功价值分 F１
式（６）：F１ ＝ ０畅０８７X１１ ＋０畅１０２X１２ ＋ ０畅０８７X１３ ＋
０畅０７４X１４ ＋０畅０８９X１５ ＋０畅０６３X１６ ＋０畅０８１X１７ ＋
０畅０５８X１８ ＋０畅０９６X１９ ＋０畅０７９X１１０ ＋０畅０８５X１１１ ＋
０畅０９９X１１２ （６）功价值分析程类似 社会价值分 F２ 情
感价值分 F３ 程序价值分 F４ 感知利失分 F５
分式 （７） ～（１０）示：F２ ＝ ０畅２５２X２１ ＋０畅２５３X２２ ＋ ０畅２５５X２３ ＋
０畅２４０X２４ （７）F３ ＝ ０畅１７８X３１ ＋０畅２２１X３２ ＋ ０畅２０４X３３ ＋
０畅１９５X３４ ＋０畅２０２X３５ （８）F４ ＝ ０畅２４６X４１ ＋０畅２５３X４２ ＋ ０畅２５４X４３ ＋
０畅２４７X４４ （９）F５ ＝０畅３６８X５１ ＋０畅３０２X５２ ＋０畅３３０X５３ （１０）2．3 客户细分
２．３．１
客户聚类
前期已计算出样 ５ 价值素
分缺漏值素分均 ０ ～５ 间数值
型变量符合 ＫＭｅａｎｓ 聚类分析方法求 作
聚类分析变量 次实验测试发现聚类数目
指定 ４ 类时分类结果较容易理解 类中
心表 ２ 示
表 2 聚类结果
Tab．2 Cluster result
类（样数） F１
F２
F３
F４
F５
聚类 １（４４） ４ ．５６２ ４ ]．５４２ ４ 滗．６６７ ４ k．６７４ ４ 篌．５９０
聚类 ２（８） ２ ．４２３ ２ ]．１９７ ２ 滗．５５９ ２ k．０８３ ２ 篌．３１６
聚类 ３（２０） ３ ．３５２ ２ ]．６２５ ３ 滗．０２５ ３ k．１６７ ３ 篌．００８
聚类 ４（３８） ４ ．０４８ ３ ]．２２８ ３ 滗．９７５ ４ k．３８７ ３ 篌．６９１
聚类变量数值型 采取 F 检验方法
进行重性检验 零假设聚类变量均值显著
差异果检验统计量概率 p文设置 １ －p ∈
［０．９５１］ 时存显著差异１ －p ∈ ［０．９００．９５） 显著性般 １ －p ∈ ［００．９） 显著差异 实
验结果知价值变量均值类间存显
著差异
２．３．２ 确定客户分类规
首先样数进行分割 取中前 ７０ 样
训练集 ４０ 样作测试集 利 ＳＰＳＳ Ｃｌｅ
ｍｅｎｔｉｎｅ １２．０ 中 Ｃ５畅０ 节点建立客户分类决策树 图 ２ 示 决策树模型进行误差分析混淆矩
阵显示模型训练集测试集正确率均 ９０％
该模型具实际意义
图 2 基客户感知价值客户细分决策树
Fig．2 Decision tree of customer segmentation
based on customer perceived value
决策树分两层分组变量包括两价值素
变量重性分 ０．８２９ ０．１７１ 说明基
客户感知价值进行客户细分时 程序价
值社会价值 实际较客户认功价值感知利失子非常重 原建立决策树时更
考虑类间差异信息 果样某
子结类似 该信息法决策树发现
需结合类中心点值包含信息进行客户特征
纳决策树模型 出 ４ 条基客户感知价
值客户细分规
１）ｉｆ F２ ＞３．７６０ ｔｈｅｎ 类 ＝１
２）ｉｆ F４ ≤２．５００ ｔｈｅｎ 类 ＝２
３）ｉｆ F４ ≤２．５００ ｔｈｅｎ 类 ＝２
４）ｉｆ F２ ≤３．７６０ ａｎｄ F４ ＞３．７４７ ｔｈｅｎ 类 ＝４
２．３．３ 客户特征分析
利分类规结合类中心均值情况分析 ４ 类
客户特征 ４ 类客户分命名高价值需求客户低价值需求客户中等价值需求客户高性需求客
户客户特征构成发展情况分析表 ３ 述
０４ 第 ４ 期 宋华 云俊：基客户感知价值客户细分研究
表 3 基客户感知价值客户特征
Tab．3 Customer characteristics based on customer perceived value
类 基特征 命名
１ Q
价值维度均高需求 解 ＬＰＩＰ 台社会网络特性社会价值求前瞻性
部分客户占例少 着物流服务网络社会网络扩 会越越
高价值需求客户
２ Q
处 ＬＰＩＰ 初级阶段求高需求明确 程序性需求高
部分客户较少 目前 ＬＰＩＰ 建设较较物流员 ＬＰＩＰ 辅助业务类客户
会越越少
低价值需求客户
３ Q
解需求 理解 ＬＰＩＰ 般价值维度价值求中等 清楚 ＬＰＩＰ
社会价值重性
类客户着物流服务网络社会网络扩 第 １ 类第 ４ 类转移
中等价值需求客户
４ Q
太重视 ＬＰＩＰ 社会价值 价值维度求较高 尤程序价值反映台
性求较高
类客户数仅次第 １ 类客户着基 ＬＰＩＰ 物流服务交易网络规模扩客户职
企业规模扩 会转第 １ 类客户
高性需求客户
3 结
目前客户感知价值客户细分研究较
基客户感知价值进行客户细分理
实证研究较少 文 ＬＰＩＰ 例提出实现
客户感知价值进行客户细分般流程 运文献
查阅问卷调查方法子分析法确定客户感知价值
分模型 利聚类方法识出 ４ 类客户运
决策树方法找客户分类规 结合客户分类规
类中心均值情况纳总结类客户特
征终客户特征信息物流公信息台
客户分 ４ 类：高价值需求客户低价值需求客户中等价值需求客户高性需求客户 研究结果
ＬＰＩＰ 实施客户细分提供 文章提出分析思
路流程企业提供参考 客
户类客户感知价值需求偏重调整资源配置 提
供性化服务 代价获收益
参考文献 ：
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电学出版社 ２００９．
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Ｍｉａｏ Ｒｕｉ Ｌｉｎ Ｊｉａｎｌｉａｎｇ Ｃａｏ Ｊｉｎｔａｏ ｅｔ ａｌ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ
ｔｈｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｖａｌｕｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｏｆ ｐｒｏｄｕｃｔ ｓｅｒｖｉｃｅ
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ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｖａｌｕｅ ｕｎｄｅｒ
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接第
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２０１５ 年 ８ 月
工 业 工 程
Industrial Engineering Journal Ｖｏｌ．１８ Ｎｏ．４
Ａｕｇｕｓｔ ２０１５
收稿日期： ２０１４１２１９
基金项目： 国家然科学基金资助项目 （７１０７１１２２）
作者简介： 宋华（１９７３）女重庆市 讲师博士研究生 研究方理信息系统 数挖掘 客户关系理 ．
ｄｏｉ：１０．３９６９ ／ｊ．ｉｓｓｎ．１００７７３７５．２０１５．０４．００６
基客户感知价值客户细分研究
宋 华 云 俊
（武汉理工学理学院 湖北武汉 ４３００７０）
摘： 基客户感知价值进行客户细分理实证研究 物流公信息台例提出客户感知价值进行
客户细分般流程 ：首先利文献查阅问卷调查方法确定客户感知价值驱动素 接着利子分析法驱
动素变量降维处理 然利聚类方法识客户 利决策树方法寻找客户分类规分析类客户特征
客户特征物流公信息台客户分 ４ 类：高价值需求客户中等价值需求客户低价值需求客户高
性需求客户 研究结果企业实施客户细分提供鉴参考
关键词： 客户细分 客户感知价值 （ＣＰＶ） 聚类 决策树
中图分类号 ：Ｆ２７４ 文献标志码 ： Ａ 文章编号 ：１００７７３７５（２０１５）０４００３６０７
A Research of Customer Segmentation Based on Customer Perceived Value
Ｓｏｎｇ Ｈｕａ Ｙｕｎ Ｊｕｎ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ Ｗｕｈａｎ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ Ｗｕｈａｎ ４３００７０ Ｃｈｉｎａ）
Abstract： Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｖａｌｕｅ （ＣＰＶ） ａｎｄ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｔｈｅｏｒｙ ａｎ ｅｍ
ｐｉｒｉｃａｌ ｓｔｕｄｙ ｉｓ ｂｅｅｎ ｃｏｎｄｕｃｔｅｄ．Ｔａｋｉｎｇ ｆｏｒ ｅｘａｍｐｌｅ ｔｈｅ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ ｐｕｂｌｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｌａｔｆｏｒｍ （ＬＰＩＰ） ａ
ｇｅｎｅｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓ ｏｆ ｐｅｒｆｏｒｍｉｎｇ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＣＰＶ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ：Ｆｉｒｓｔｌｙ ｔｈｅ ｄｒｉｖｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ
ｏｆ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｖａｌｕｅ ａｒｅ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｂｙ ａ ｌｉｔｅｒａｔｕｒｅ ｒｅｖｉｅｗ ａｎｄ ａ ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ ｓｕｒｖｅｙ．Ｓｅｃｏｎｄｌｙ
ｄｒｉｖｉｎｇ ｆａｃｔｏｒ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｒｅ ｒｅｄｕｃｅｄ ｂｙ ａ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅｎ ｔｈｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ ａｒｅ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｂｙ ｕ
ｓｉｎｇ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｍｅｔｈｏｄ．Ｆｉｎａｌｌｙ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｒｕｌｅｓ ａｒｅ ｆｏｕｎｄ ｕｓｉｎｇ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｔｒｅｅ ｍｅｔｈｏｄ．Ｉｎ ｔｈｅ
ｅｎｄ ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｏｆ ＬＰＩＰ ｆａｌｌ ｉｎｔｏ ４ ｃａｔｅｇｏｒｉｅｓ： ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｅｘｐｅｃｔｉｎｇ
ｈｉｇｈ ｖａｌｕｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｅｘｐｅｃｔｉｎｇ ｍｅｄｉｕｍ ｖａｌｕｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｅｘｐｅｃｔｉｎｇ ｌｏｗ ｖａｌｕｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ ｅｘｐｅｃｔｉｎｇ ｈｉｇｈ
ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｒｅｓｕｌｔｓ ｃａｎ ｐｒｏｖｉｄｅ ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｆｏｒ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ｔｏ ｆｒａｃｔｉｏｎａｌｉｚｅ ｃｕｓｔｏｍｅｒｓ．
Key words： ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｖａｌｕｅ（ＣＰＶ） ｃｌｕｓｔｅｒ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｔｒｅｅ
着客户济时代 客户感知价值
ＣＰＶ（ｃｕｓｔｏｍｅｒ ｐｅｒｃｅｉｖｅｄ ｖａｌｕｅ）成客户关系理
研究热点 ＣＰＶ 指企业客户互动关系中
客户相竞争手身产品属性期
企业提供产品 ／服务中价值付出
成进行感知 权衡评价 ［１］
目前ＣＰＶ 研究
集中客户感知价值评价模型 客户感知价值
客户满意度 客户忠诚度客户关系客户流失
率相互影响关系 基客户感知价值实现动态定
价等方面［２４］
外客户细分研究包括口统计
特性生活方式客户行客户价值等视角［５６］
较学者基 ＲＦＭ 模型前价值潜价值客
户生命周期价值等进行客户细分客户识 ［７１０］
基客户价值客户细分目前研究热点
客户价值企业感知体 文客户
感知价值 第 ４ 期 宋华 云俊：基客户感知价值客户细分研究
目前基 ＣＰＶ 进行客户细分研究极少 国
学者路晓伟等 ［１１］
孙树垒等［１２］ 提出 ＣＰＶ 作客
户识维度 缺少实证研究 ＣＰＶ 强调客
户价值感知体 基 ＣＰＶ 实现客户细分 帮
助企业深入解客户需求异质性 类型
客户需求优化企业资源分配 提供性化产品
服务市场营销策略 进增强客户忠诚度降低客
户流失率 提高企业竞争优势 文试图物流公
信 息 台 （ ｌｏｇｉｓｔｉｃｓ ｐｕｂｌｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｐｌａｔｆｏｒｍ
ＬＰＩＰ）例结合统计学数挖掘方法理
整理出基客户感知价值客户细分般流程
完成实际应分析
1 研究方法
文首先问卷调查 确定 ＣＰＶ 关键驱
动素 结合子分析方法价值素变量降维
处理获 ＣＰＶ 价值素评分 然客户
价值素分作聚类变量进行聚类 产生
客户类 利决策树方法寻找客户类
分类规 深入分析类客户特性 终实现
基 ＣＰＶ 客户细分 1．1 确定客户感知价值关键驱动素
目前采 ＣＰＶ 素识方法问卷调查
逐步纳 筛选确认 客户感知价值存
观差异性 文研究象限定提供中介服务
网络台企业 文研究总结服务行业电子商
务服务中介服务客户感知价值驱动素
相关文献 例：Ｂｏｕｒｄｅａｎ 等［１３］ 认电子商务环境
客户感知价值包括社会价值 功利义价值享乐
义价值 学价值购买价值 国学者孟庆良
等［１４］ 构建电子商务模式顾客价值度量函数
模型包括产品质量 成方便性购买享受情感联
系等 ８ 素 雷星辉等［１５］ 社会价值功价
值情感价值程序价值维度评价电子商务台顾客
感知价值 学者研究客户感知价值涉
种情况 ：传统模式服务业 电子商务环境
整体客户感知价值研究 类型电子商务客户
感知价值研究 纳起客户感知价值涉
社会价值 功价值程序价值情感价值感知
利失 ５ 方面 文确定功价值 社会价值情感价值 程序价值感知利失客户感知价值构
成素然围绕 ５ 构成素通两轮问卷
调查数分析纳筛选 终生成包括 ２８
驱动素细条款构成 ＬＰＩＰ 客户价值评价模
型1．2 客户感知价值驱动素降维处理方法
客户感知价值驱动素数目较 采
子分析法客户感知价值驱动素进行降维处
理 子分析种元统计方法 通研究
变量间相关系数矩阵部赖关系 提取出综
合变量少数机变量 目减少变
量数目少数子代原始变量解释原
问题 基模型 ：设 N 样P 测
量指标 X ＝（x１ x２ ⋯xp ）
Ｔ
寻找测量
公子 F ＝（F１ F２ ⋯Fm ）
Ｔ
基模型式
（１）： X１ ＝a１１ F１ ＋a１２ F２ ＋⋯ ＋a１m Fm ＋ε１
X２ ＝a２１ F１ ＋a２２ F２ ＋⋯ ＋a２m Fm ＋ε２
⋯Xp ＝ap１ F１ ＋ap２ F２ ＋⋯ ＋apm Fm ＋εp
（１）
中矩阵 A ＝（ aij ）子载荷矩阵 aij 子
载荷公子 Fi 变量 Xj 相关系数 aij 越
公子 Fi 变量 Xj 载荷越 εi 特殊
子表示公子外影响素 实际应时忽
略计求出公子 利回估计等方法求出
子分模型 公子表示成变量线性形
式式（２）示计算出子分 利子分参
聚类分析Fi ＝bi１ X１ ＋bi２ X２ ＋⋯ ＋bip Xp i ＝１２⋯m
（２）中 bij 通回估计方法建立分函数系
数1．3 基 KMeans 算法客户聚类
客户细分客户然特征行分组入
手 样客户群划分明显观性 时
求明确指定分组变量分组标准 需丰富行
业验反复尝试 文采聚类方法进行动化
客户细分会更加客观全面 确保方面特征相
似客户分组 特征相差较客户分
组 首先计算出聚类变量 计算出样
客户感知价值子分 然利 ＫＭｅａｎｓ 聚类方
法进行聚类分析 ＫＭｅａｎｓ 采划分方式实现聚
类 先样空间划分干区域 区域
类然距离样分配相
区域里次反复迭代形成终聚类结果具体程
１）指定聚类数目 K 确定聚类数目时仅考
７３ 工 业 工 程 第 １８ 卷
虑聚类效果 更研究现实问题需 够
解读类实际意义
２）确定 K 初始类中心 文采机选择法
确定 ４ 初始类中心
３）原聚类 计算样点 K 类
中心欧氏距离 式（３）
ＥＵＣＬＩＤ（cd） ＝ ∑
m
i ＝１ （ci －di ）
２
（３）
中 c ｉ
样 c 第 i 价值素变量di
样 d 第 i 价值素变量样包括 m
价值素变量 计算完成原
样分配类
４）重新确定 K 类中心 计算类中样变
量均值重新作 K 类中心点
５） 判断否满足聚类终止条件 果满足
重复步骤 ３）４）直满足迭代终止条件 文定
义终止条件包括 ２ ：１）迭代次数超 ２０ 次
２）类中心点偏移程度 ０．０５新类中心点距离
次类中心点偏移量 ０．０５ 时终止聚类 1．4 基 C5．0 决策树分类算法客户特征分析
首先通聚类获类客户中心值特征 粗
略分析客户特征 然进步利数挖掘技术
决策树算法 Ｃ５．０ 分析数建立客户分类决策树寻找相应分类规 深入分析类客户特征 决策树方法种指导机器学方法
求数包括输入输出变量 目通训
练数学 探寻输入变量（客户感知价值素
分）输出变量 （客户类）种取值分类预
测规律 然测试规律置信度 果满足求分类决策树预测新数象 （新客户）
类 文利决策树算法 Ｃ５．０ 寻找基 ＣＰＶ
分类规 包括步骤
１）确定输入输出变量 客户感知价值素
分作输入变量 前期聚类产生类作输出
变量 Ｃ５．０ 算法求输出变量分类型变量 输入变量分类型变量数值型变量
２）样数集分割 客户感知价值决策树分类
模型仅分析类客户应价值素变量
关系 实现新客户分类预测 预测模型
预测误差越 模型表现越 果基建立模
型数测试误差 结果真实 相
准确误差估计 建立模型前 现样集
机分割成两部分 ：训练样集测试样集
３）建立基客户感知价值客户分类决策树
决策树建立程训练样断分组
程 初决策树算法单纯利信息增益
判断分组变量分割点 容易受分量类数目影
响果分量类数目 分量应信息增益
会较 文 采 Ｃ５．０ 决 策 树 方 法 信 息 熵
Ｅｎｔ（U）基础采信息增益率标准确定佳分
组变量分割点 信息增益信息增益率计算公
式分式（４）式（５）
Ｇａｉｎｓ（UV） ＝Ｅｎｔ（U）－Ｅｎｔ（U｜V） （４）中 Ｅｎｔ（U）决策树建立前 输出变量
均确定性信息熵 Ｅｎｔ（U ｜V）决策树建立
中考察输入变量 V（某客户感知价值素
分）确定客户某种类型条件熵
ＧａｉｎｓR（UV） ＝Ｇａｉｎｓ（UV）／Ｅｎｔ（V） （５）式（５）知果输入变量 V 较分类数
目信息熵 Ｅｎｔ（V） 会偏信息增益率会
降低进克服分类数目影响
2 实证研究
2．1 数收集
物流公信息台种物流供需双方
政府部门保险银行物流服务提供方等业务相关
者间进行信息交互公架构 目改进组织
间协调机制提高物流运作效率 文限定 ＬＰＩＰ
客户物流服务供需双方 物流服务需求方包括
需货物运输存储制造企业 商贸企业厂矿企
业原材料供应商般消费者 （含社会公众 ）物流
服务供应方包括第三方第四方物流公司物流
运输企业物流园区仓库仓储企业货场港口码
头等企业 １．１ 节分析ＬＰＩＰ 客户感知价值功
价值社会价值 情感价值程序价值感知利失构
成围绕 ５ 构成素通定性访谈方式挖掘
出客户感知价值驱动素 功价值访谈
时服务模式 ３ 层次：物流信息享信
息交换物流交易理 物流增值服务挖掘素社会价值沟通交流 企业形象性服务等方面
挖掘素情感价值信息沟通程序价值
台技术性理制度等方面挖掘素 程
序价值安全性机友性等方面挖掘素 感
知利失接受服务货币成 时间精力成
挖掘素 终总结出 ＬＰＩＰ 客户感知价值驱动
素条款集 ３３ 条 ３３ 条条款基础加入 ４项企业口统计特征变量项开放式问题 形
８３ 第 ４ 期 宋华 云俊：基客户感知价值客户细分研究
成预测试调查问卷 问卷采取 ５ 级李科特量表方
式测量驱动素重程度分值 １ ～５１ 表示
极重 ２ 表示重 ３ 表示般４ 表示重５表示极重 分数越高越重 通预测试识
出条款顾客重程度 删客户认
重条款 外增加忽视重价值驱
动素素
预测试采机抽样 物流公信
息员网络社交群采集样 回收效问卷 ２４份 删均值 ３ 重条款 余 ２８ 条款
进入步分析 然组织 ５ 位企业员进
行试调查基 ４５ ｍｉｎ 时间完成问卷时
间长度设计合理 获 ＬＰＩＰ 客户感知价值 ５ 维
度 ２８ 驱动素图 １ 示
图 1 LPIP 客户感知价值驱动素层次图
Fig．1 Hierarchical graph of LPIP’s customer perceived value driving factors
正式测试分 ３ 种途径物流业员社
交网络 ＱＱ 群会员发出网络问卷测试解释请求针专门服务生产 ＳＷ 产品某区物流公信
息台户发出 Ｅｍａｉｌ 问卷部分问卷源直接
面谈 问卷调查时间 ２０１４ 年 ３ 月 ～４ 月期 ２月收回问卷 １２１ 份通答卷时长筛选删相
ＩＰ 答卷容完全致问卷删分全某
极值等种方法 删部分效问卷 保留效问卷
１１０ 份效回收率 ９０畅９％效样数约问卷测
试题项 ４ 倍 素均值 ３畅４４ ～４畅３３均
３中位数包括 ３ ４５ 三值标准差 ０畅６７６ ～
１畅２３均 ０畅５ 针功价值社会价值 情感价
值程序价值感知利失 ５ 维度进行信度分析
Ａｌｐｈａ 系 数 分 ０畅９１０ ０畅９１８ ０畅８６７ ０畅９２８
０畅８１３ 信度系数均 ０畅８说明维度致性
需修订题项2．2 客户感知价值变量降维处理
便期利数挖掘进行客户细分 采
子分析法价值驱动素变量进行信息浓缩
进行降维处理 分 ＬＰＩＰ 客户感知价值 ５
构成素展开子分析 文功价值素
子分析例介绍降维处理程 利 ＳＰＳＳ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ
２０ 软件 １１０ 效样功价值驱动素
X１１ ～X１１ ２
进行子分析 Ｂａｒｔｌｅｔｔ’ ｓ 球形检验显
著说明变量间存相关性适合作子分析
ＫＭＯ 值 ０畅８３３ ０畅７子分析效果较终功价值素子提取结果 包括 ３
特征值 １ 公子 表 １ 示
表 1 功价值维度解释总方差
Tab．1 Total Variance Explained of Functional Value
成分
初始特征值 旋转方载入
合计 方差 ／％ 累计 ／％ 合计 方差 ／％ 累计 ／％
１ 妸６ 櫃．１７７ ５１．４７５ ５１ V．４７５ ３ 殮．５７８ ２９ ．８１６ ２９ W．８１６
２ 妸１ 櫃．９９９ １６．６６０ ６８ V．１３４ ３ 殮．１１６ ２５ ．９６４ ５５ W．７７９
３ 妸１ 櫃．０８３ ９ 镲．０２６ ７７ V．１６０ ２ 殮．５６６ ２１ ．３８１ ７７ W．１６０
４ 妸０ 櫃．６４５ ５ 镲．３７７ ８２ V．５３７
５ 妸０ 櫃．５４３ ４ 镲．５２５ ８７ V．０６２
⋯ ⋯ ⋯ ⋯
１２ 洓０ 櫃．１００ ０ 镲．８３１ １００ h．０００
表中第 ５ ～６ 列展示子旋转公子
原变量表现情况 第 ７ 列公子累计方差贡
献率 ３ 公子累计方差贡献率达 ７７畅１６％期子解释效果 反映原测量素
绝部分信息 分析 ３ 公子包含原始含
义 ３ 公子贡献度高低次命名 ：高
级增值服务价值 F１１ ＩＴ 技术支持服务价值 F１２
基
９３ 工 业 工 程 第 １８ 卷
信息服务价值 F１３ 规范化 ３ 方差贡献
率作功价值影响程度 功价值关 ３公子线性函数 F１ ＝０畅３８６F１１ ＋０畅３３６F１２ ＋
０畅２７８F１３ 利方差法进行正交旋转 ６ 次
迭代收敛 旋转子载荷矩阵 分
求出 ３ 公子分函数 代入功价值
线性函数 终功价值分 F１
式（６）：F１ ＝ ０畅０８７X１１ ＋０畅１０２X１２ ＋ ０畅０８７X１３ ＋
０畅０７４X１４ ＋０畅０８９X１５ ＋０畅０６３X１６ ＋０畅０８１X１７ ＋
０畅０５８X１８ ＋０畅０９６X１９ ＋０畅０７９X１１０ ＋０畅０８５X１１１ ＋
０畅０９９X１１２ （６）功价值分析程类似 社会价值分 F２ 情
感价值分 F３ 程序价值分 F４ 感知利失分 F５
分式 （７） ～（１０）示：F２ ＝ ０畅２５２X２１ ＋０畅２５３X２２ ＋ ０畅２５５X２３ ＋
０畅２４０X２４ （７）F３ ＝ ０畅１７８X３１ ＋０畅２２１X３２ ＋ ０畅２０４X３３ ＋
０畅１９５X３４ ＋０畅２０２X３５ （８）F４ ＝ ０畅２４６X４１ ＋０畅２５３X４２ ＋ ０畅２５４X４３ ＋
０畅２４７X４４ （９）F５ ＝０畅３６８X５１ ＋０畅３０２X５２ ＋０畅３３０X５３ （１０）2．3 客户细分
２．３．１
客户聚类
前期已计算出样 ５ 价值素
分缺漏值素分均 ０ ～５ 间数值
型变量符合 ＫＭｅａｎｓ 聚类分析方法求 作
聚类分析变量 次实验测试发现聚类数目
指定 ４ 类时分类结果较容易理解 类中
心表 ２ 示
表 2 聚类结果
Tab．2 Cluster result
类（样数） F１
F２
F３
F４
F５
聚类 １（４４） ４ ．５６２ ４ ]．５４２ ４ 滗．６６７ ４ k．６７４ ４ 篌．５９０
聚类 ２（８） ２ ．４２３ ２ ]．１９７ ２ 滗．５５９ ２ k．０８３ ２ 篌．３１６
聚类 ３（２０） ３ ．３５２ ２ ]．６２５ ３ 滗．０２５ ３ k．１６７ ３ 篌．００８
聚类 ４（３８） ４ ．０４８ ３ ]．２２８ ３ 滗．９７５ ４ k．３８７ ３ 篌．６９１
聚类变量数值型 采取 F 检验方法
进行重性检验 零假设聚类变量均值显著
差异果检验统计量概率 p文设置 １ －p ∈
［０．９５１］ 时存显著差异１ －p ∈ ［０．９００．９５） 显著性般 １ －p ∈ ［００．９） 显著差异 实
验结果知价值变量均值类间存显
著差异
２．３．２ 确定客户分类规
首先样数进行分割 取中前 ７０ 样
训练集 ４０ 样作测试集 利 ＳＰＳＳ Ｃｌｅ
ｍｅｎｔｉｎｅ １２．０ 中 Ｃ５畅０ 节点建立客户分类决策树 图 ２ 示 决策树模型进行误差分析混淆矩
阵显示模型训练集测试集正确率均 ９０％
该模型具实际意义
图 2 基客户感知价值客户细分决策树
Fig．2 Decision tree of customer segmentation
based on customer perceived value
决策树分两层分组变量包括两价值素
变量重性分 ０．８２９ ０．１７１ 说明基
客户感知价值进行客户细分时 程序价
值社会价值 实际较客户认功价值感知利失子非常重 原建立决策树时更
考虑类间差异信息 果样某
子结类似 该信息法决策树发现
需结合类中心点值包含信息进行客户特征
纳决策树模型 出 ４ 条基客户感知价
值客户细分规
１）ｉｆ F２ ＞３．７６０ ｔｈｅｎ 类 ＝１
２）ｉｆ F４ ≤２．５００ ｔｈｅｎ 类 ＝２
３）ｉｆ F４ ≤２．５００ ｔｈｅｎ 类 ＝２
４）ｉｆ F２ ≤３．７６０ ａｎｄ F４ ＞３．７４７ ｔｈｅｎ 类 ＝４
２．３．３ 客户特征分析
利分类规结合类中心均值情况分析 ４ 类
客户特征 ４ 类客户分命名高价值需求客户低价值需求客户中等价值需求客户高性需求客
户客户特征构成发展情况分析表 ３ 述
０４ 第 ４ 期 宋华 云俊：基客户感知价值客户细分研究
表 3 基客户感知价值客户特征
Tab．3 Customer characteristics based on customer perceived value
类 基特征 命名
１ Q
价值维度均高需求 解 ＬＰＩＰ 台社会网络特性社会价值求前瞻性
部分客户占例少 着物流服务网络社会网络扩 会越越
高价值需求客户
２ Q
处 ＬＰＩＰ 初级阶段求高需求明确 程序性需求高
部分客户较少 目前 ＬＰＩＰ 建设较较物流员 ＬＰＩＰ 辅助业务类客户
会越越少
低价值需求客户
３ Q
解需求 理解 ＬＰＩＰ 般价值维度价值求中等 清楚 ＬＰＩＰ
社会价值重性
类客户着物流服务网络社会网络扩 第 １ 类第 ４ 类转移
中等价值需求客户
４ Q
太重视 ＬＰＩＰ 社会价值 价值维度求较高 尤程序价值反映台
性求较高
类客户数仅次第 １ 类客户着基 ＬＰＩＰ 物流服务交易网络规模扩客户职
企业规模扩 会转第 １ 类客户
高性需求客户
3 结
目前客户感知价值客户细分研究较
基客户感知价值进行客户细分理
实证研究较少 文 ＬＰＩＰ 例提出实现
客户感知价值进行客户细分般流程 运文献
查阅问卷调查方法子分析法确定客户感知价值
分模型 利聚类方法识出 ４ 类客户运
决策树方法找客户分类规 结合客户分类规
类中心均值情况纳总结类客户特
征终客户特征信息物流公信息台
客户分 ４ 类：高价值需求客户低价值需求客户中等价值需求客户高性需求客户 研究结果
ＬＰＩＰ 实施客户细分提供 文章提出分析思
路流程企业提供参考 客
户类客户感知价值需求偏重调整资源配置 提
供性化服务 代价获收益
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接第
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ａｎａｌｙｓｉｓ ａｍｏｎｇ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔｓ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ ａｎｄ ｃｏｎｓｕｍｅｒｓ ｉｎ
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