客户贡献度分析模型

商业银行客户价值贡献度的计量与分析张虎梁鸿舜按照经济学家帕累托提出的“二八法则”，通常企业80%的价值是由20%的客户创造。

有研究表明，在银行业中这一比例可能更为悬殊。

在银行资源有限、无法对每一个客户都提供相同服务的情况下，很有必要在衡量客户价值贡献的基础上识别高价值客户并对其实施差别化的服务。

然而，国内商业银行长期以来基于会计科目核算原理形成的机构核算模式，一直未能解决辖内客户价值贡献的量化核算问题，从而难以真正实现客户价值管理和从“以产品为中心”、“以市场为中心”向“以客户为中心”的转变。

因此，在商业银行经营管理过程中实施客户价值贡献度的计量与分析，不仅是核算办法的改进，更是管理理念和方法的革新。

一、银行客户价值贡献度概述客户价值贡献度最初出现在20世纪90年代初期的管理会计和营销领域研究文献中，目前研究派别主要有成因学派和结果学派。

在本文中，银行客户价值贡献度的计量借鉴了结果学派的研究方法，认为银行客户是在与银行的业务往来中为银行带来了价值。

目前，银行业衡量客户价值的方法主要有产品销售规模分析法、利润贡献度分析法和客户终生价值分析法三种。

其中，产品规模销售分析法仅考虑了已销售产品的规模却未考虑销售收入和成本，是在技术条件尚不成熟的情况下的粗略统计，还不是财务意义上的客户价值分析。

利润贡献度分析法则考虑了资金成本、运营成本和税负成本，可以反映客户已经为银行创造的营业毛利润，核算了客户价值的规模却难以衡量客户价值的质量。

客户终生价值分析法能够全面反映客户对银行的整体价值，但对银行客户数据的积累和信息资源管理水平有较高要求，且客户终生价值估计存在很大不确定性，可能与实际情况产生较大偏差。

综合比较，本文选用利润贡献度分析法并试图在此基础上解决客户价值质量难以衡量的问题。

二、国内外研究及应用(一)国外研究及应用现状在一些金融行业比较发达的国家，人们很早之前就把目光投向了银行客户价值。

美国社会银行主管商业银行业务的Seiwert进一步强调了二八定律在银行业中的影响，他还提出通过系统化方法来估算客户现在和将来可能会给银行带来的价值。

15种最常用的数据分析方法和模型，赶紧收藏！最近，整理了15种常用/常见的数据分析方法和模型，并将其分为两大类，方便大家理解记忆，话不多话，直接开盘！对外部用户分析模型1、RFM分析RFM分析模型用来对用户进行分类，并判断每类细分用户的价值。

通过这三个关键指标判断客户价值并对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

2、帕累托/ABC分析ABC分析法可用于分清业务的重点和非重点，以此实现差异化的营销管理。

3、波士顿矩阵分析波士顿矩阵通过销售增长率和市场占有率，来将产品类型分为四类。

4、转化分析转化漏斗模型，是工作中最常用的分析模型，可以分析整条业务流程中的转化和流失情况，通过转化数据，精确定位每个环节流失用户，进而定向营销促转化。

5、购物篮分析-关联规则通过分析用户消费数据，把不同商品进行关联，挖掘二者之间的联系，就叫做商品关联分析法。

6、复购率分析指最近一段时间购买次数，用于说明用户的忠诚度，反向则说明商品或服务的用户黏性。

7、留存分析留存分析是一种用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，用来查看进行初始行为后的用户中，经过一段时间后仍然存在客户行为。

8、月复购分析月复购率分析可以帮我们观察用户的忠诚度。

提升复购率，可以提高用户购买的频次。

9、AARRR用户运营分析AARRR模型又叫海盗模型，包含用户增长的5个指标：获客、激活、留存、收益、传播。

10、用户流入流出分析对流入客户和流出客户的行为进行分析，分析后各个品牌的竞争力情况一目了然。

11、用户画像分析用户画像分析用一句话来总结就是：用户信息标签化。

对内部运营分析方法12、需求分析方法—KANO模型KANO模型是对用户需求进行分类和优先排序的有用工具，将需求分为四类。

这个模型能帮助我们从海量需求中找出最值得去做的事。

•必备型需求（必须有）：即常说的痛点。

对于用户而言，这些需求是必须满足的，理所当然的。

当不提供此需求，用户满意度会大幅降低。

客户关系管理分析模型1. 概述客户关系管理（Customer Relationship Management）是指企业通过科学的手段，对客户进行细致、深入的分析、研究和管理，以提高客户的满意度和忠诚度，从而实现企业可持续发展的一种管理模式。

为了提高客户关系管理效果，企业可以借助分析模型对客户进行深入分析，从而确定针对不同群体的营销策略、服务方案，实现针对性的客户管理。

本文将介绍常用的客户关系管理分析模型，包括RFM模型、ABC模型、生命周期模型和价值链模型，并探讨它们的优缺点及应用场景。

2. RFM模型RFM模型是根据客户最近一次购买时间（Recency）、购买频率（Frequency）和购买金额（Monetary）这三个指标来对客户进行分层和评估的模型。

•Recency：指客户最近一次与企业进行交互的时间，可以反映客户的活跃度。

•Frequency：指客户在一段时间内与企业进行的交互次数，可以反映客户的忠诚度。

•Monetary：指客户在一段时间内与企业进行交互的总金额，可以反映客户的价值。

根据RFM模型，客户可以分为以下几类： - 高价值客户：Recency高、Frequency高、Monetary高。

- 重要挽留客户：Recency低、Frequency高、Monetary中。

- 新客户：Recency高、Frequency低、Monetary低。

- 低价值客户：Recency低、Frequency低、Monetary低。

RFM模型的优点是简单易用，可以直观地给出客户的等级评估和分组结果，但缺点是没有考虑到客户的潜在价值和发展潜力。

3. ABC模型ABC模型是根据客户的贡献度对客户进行分类的模型。

它将客户分为三类，分别是： - A类客户：对企业的贡献度较高，价值最大。

- B类客户：对企业的贡献度次之，价值居中。

- C类客户：对企业的贡献度较低，价值最小。

ABC模型通过分析客户的贡献度，帮助企业集中资源，重点发展A类客户，从而提高企业的整体盈利能力。

五个常见客户满意度测评模型好长时间没写东西了，前段时间一直忙着做客户满意度提升相关的工作，作为一个理论先行派，在开干之前，先了解了一下“别人家的”客户满意度评测模型，今天就把这份资料分享一下。

一、四分图模型四分图模型四分图模型：偏于定性研究的诊断模型。

它列出企业产品和服务的所有绩效指标，每个绩效指标有重要度和满意度两个属性，根据客户对该绩效指标的重要程度及满意程度的打分，将影响企业满意度的各个因素归进四个象限内，企业可按归类结果对这些因素分别处理。

如果企业需要，还可以汇总得到一个企业整体的客户满意度值。

实践操作中，主要由被访者对影响满意度的各项指标的满意程度和该项指标的重要程度打分。

并将这些分值加权平均处理或者是计算其简单算术平均值，然后以该指标的满意度和重要度为横纵两轴作图，同时标记出四个象限。

优势：四分图模型目前在国内应用很广，国内大多数企业在做客户满意度调查时均采用该模型，这个模型简单明了，分析方便有效，而且不需要应用太多的数学工具和手段，无论是设计、调研，还是分析整理数据，都易于掌握，便于操作。

不足：问卷需要对每个指标进行满意度和重要性两方面的评价，这样问卷长度必然增加，同时会使受访者视觉和心理疲劳，很难保证评价的客观性。

它孤立地研究满意度，没有考虑客户感知和客户期望对满意度的影响，也没有研究满意度对客户购买后行为的影响。

在实际操作中，该模型列出各种详细的绩效指标由客户来评价指标得分，这就可能让许多客户重视但调查人员和企业没有考虑到的因素未能包含在调查表中。

由于该模型不考虑误差，仅由各指标得分加权平均算出客户满意度的数值，得出的数据不一定准确，同时也不利于企业发现和解决问题。

二、层次分析法模型层次分析法模型简单说，就是大指标拆成小指标，小指标拆分可以相对方便的测量到的小小指标。

优点：简单灵活，可操作性强，适用范围广泛。

它比四分图模型更能定量描述具体指标的满意度和总体满意度，各指标重要程度由专家打分的判断矩阵计算得出，从而避免了各指标都重要或都不重要的尴尬。

产品经理必学的6大分析模型一、用户价值模型1、RFM模型RFM分析是客户关系分析中一种简单实用客户分析方法，他将最近一次消费、消费频率、消费金额这三个要素构成了数据分析最好的指标，衡量客户价值和客户创利能力。

RFM分析也就是通过这个三个指标对客户进行观察和分类，针对不同的特征的客户进行相应的营销策略。

R——最后交易距离当前天数（Recency）F——累计交易次数（Frequency）M——累计交易金额（Monetary）在这三个制约条件下，我们把M值大，也就是贡献金额最大的客户作为“重要客户”，其余则为“一般客户”和”流失客户“，基于此，我们产生了8种不同的客户类型：重要价值客户：复购率高、购买频次高、花费金额大的客户，是价值最大的用户。

重要保持客户：买的多、买的贵但是不常买的客户，我们要重点保持；重要发展客户：经常买、花费大但是购买频次不多的客户，我们要发展其多购买；重要挽留客户：愿意花钱但是不常买、购买频次不多的客户，我们要重点挽留；一般价值客户：复购率高、购买频次高，但是花费金额小的客户，属于一般价值；一般保持客户：买的多但是不常买、花钱不多，属于一般保持客户；一般发展客户：经常买，但是买不多、花钱也不多，属于一般发展客户；一般挽留客户：不愿花钱、不常买、购买频次不高，最没有价值的客户；下面是我用FineBI做的RFM模型可视化仪表板，可以通过RFM模型对客户的终生价值做一个合理的预估，基于一个理想的客户特征来衡量现实中客户价值的高低，通过此类分析，定位最有可能成为品牌忠诚客户的群体，让我们把主要精力放在最有价值的用户身上。

2、波士顿模型波士顿模型最初是一个时间管理模型，按照紧急、不紧急、重要、不重要排列组合分成四个象限，以此便于对时间进行有效的管理。

运用在客户分析中，也就是利用销售额和利润这两个重要指标分为四个象限，对我们的客户进行分组。

我们将这两个维度作为横纵坐标轴分为四个象限，将产品或者服务分为下面四种类型：明星类：增长率高、占有率高，代表着十分成功的产品，是主打的明星产品；金牛类：增长率低、占有率高，已经占据了市场但是没有发展空间的产品，属于现金牛产品；问题类：增长率高、占有率低，说明用户需求高，但是本身产品有问题，需要改进优化；瘦狗类：增长率低、占有率低，市场不认可的失败产品，需要尽快去除；我们如此分类的目的正是要根据波士顿矩阵，将一些没有发展前景和市场潜力的产品尽快淘汰掉，保证明星产品和现金牛产品的份额，从而搭配好产品或者业务的整个市场布局。

Shapley Value 模型一、什么是 Shapley Value 模型？Shapley Value 模型是一种用于衡量合作博弈中参与者贡献度的方法。

在博弈论中，合作博弈是指多个参与者通过合作来实现共同目标的情况。

Shapley Value 模型通过考虑每个参与者的贡献和合作的次序来确定每个参与者的收益分配。

二、Shapley Value 的计算方法Shapley Value 的计算方法基于合作博弈中的排列组合。

假设有n个参与者，每个参与者都可以与其他参与者进行合作，形成不同的合作组合。

Shapley Value 的计算方法如下：1.对于每个可能的合作组合，计算每个参与者加入该合作组合时的边际贡献。

边际贡献是指参与者加入合作组合后对整个组合带来的额外收益。

2.对于每个参与者，计算其在所有可能的合作组合中的平均边际贡献。

这个平均值即为参与者的 Shapley Value。

3.将计算得到的 Shapley Value 分配给每个参与者，作为其合理的收益分配。

三、Shapley Value 的特点和应用Shapley Value 模型具有以下特点和应用：1. 公平性Shapley Value 模型能够公平地衡量每个参与者的贡献度。

通过考虑每个参与者的边际贡献和合作的次序，确保每个参与者都能够获得合理的收益份额。

2. 稳定性Shapley Value 模型能够保持稳定性，即不会因为新增或减少一个参与者而导致其他参与者的收益发生剧烈变化。

这使得 Shapley Value 模型在实际应用中具有较好的可靠性。

3. 合作博弈分析Shapley Value 模型可以用于分析合作博弈中的参与者的贡献度。

通过计算每个参与者的 Shapley Value，可以了解每个参与者对整个合作博弈的重要程度，从而做出相应的决策。

4. 资源分配Shapley Value 模型可以用于公平地分配资源。

在资源有限的情况下，通过计算每个参与者的 Shapley Value，可以实现资源的合理分配，避免资源的浪费和不公平现象。

客户综合贡献度的计算商业银行客户贡献度是商业银行客户对商业银行客户关系管理的一种自然回报，是商业银行客户现实价值的一种体现，是商业银行投入各种资源进行客户关系管理的收入减去支出后现实所得。

商业银行客户贡献度是商业银行客户关系管理中非常重要的一项指标，它对于商业银行界定重要客户和普通客户，实施差别化服务，具有重大意义。

商业银行客户贡献度是商业银行客户与商业银行合作业务产生的效益总和。

其计量以各项贷款、存款和中间业务创造的综合效益作为衡量标准，应全面考虑和完整覆盖客户对商业银行产生的各项价值要素，包括利息收入、资金成本、费用成本、风险成本、税负成本和经济资本成本。

其计算模型应为：客户贡献度＝客户收入-客户成本＝客户贷款效益＋客户存款效益＋客户中间业务效益。

目前该指标各家银行的计算有很多版本，但万变不离其宗。

客户贡献度的主要计算模型有：（一）内部资金转移价格计算法该计算方法主要是确定一个商业银行内部的资金转移价格，以此为基础进行客户贡献度的计算。

其特点是计算简便，但缺点是人为因素较大，容易使计算结果失真。

1、客户存款效益＝客户存款内部资金转移收入-客户存款应计存款利息支出各指标的含义及计算方法如下：①客户存款内部资金转移收入是就测算期内客户在商业银行的存款，按照商业银行内部资金转移价格计算的虚拟业务收入。

测算公式是：内部资金转移收入＝ICi×Ri×Ti内部资金转移收入应根据客户各账户在商业银行各笔存款的实际金额、存续期限等逐笔测算。

其中：ICi代表测算期内存款日均余额。

日均余额指客户每日余额之和除以统计期内天数所得的金额，统计期为测算期初至测算期末，下同。

Ri代表不同期限存款的内部资金转移价格Ti代表存款存续天数（测算期天数）②商业银行客户存款应计存款利息支出是指测算期限内商业银行对测算账户的存款利息支出应计存款利息支出＝Di×Ri×Ti其中：Di代表测算期存款日均金额Ri代表各笔存款年利率Ti代表存款存续天数（测算期天数）2、客户贷款效益＝客户贷款利息收入-贷款风险准备金-贷款营业税金及附加-内部资金转移支出各指标的含义及计算方法如下：①贷款利息收入＝应计利息收入－应收未收利息其中，应计利息收入＝∑Ci×Ri×Ti应计利息收入应根据该账户贷款的利率和期限测算，其中：Ci代表测算期内贷款日均金额Ri代表测算期内贷款年利率Ti代表贷款存续天数（测算期天数）应收未收利息是指测算期内该账户新增欠商业银行贷款利息额②贷款风险准备金贷款风险准备金是根据该账户所属客户的信用风险状况，就客户测算贷款（含票据贴现）预期损失计提的准备金。

客户价值分析模型在市场竞争日益激烈的今天，企业要想获取并保持客户，必须深入了解客户的需求和价值，并提供与之匹配的产品和服务。

客户价值分析模型的出现，正是为了帮助企业理解客户，并优化产品和服务，从而提供更大的价值。

一、模型构成1. 客户满意度（Customer Satisfaction，CS）客户满意度是指顾客对企业提供的产品或服务满意程度。

根据顾客对产品或者服务的评价，可以通过问卷调查、投诉分析、客户反馈等方式进行测量。

人们普遍认为，提高客户满意度是获取和保持客户的关键。

只有当顾客满意度达到一定程度，才能形成忠诚的用户群体。

2. 用户忠诚度（Customer Loyalty，CL）用户忠诚度是指顾客对企业品牌或产品的忠诚程度。

忠诚客户具有再购买的意愿，且对竞争对手不敏感。

根据用户的购买行为、品牌认知度、品牌转换率等指标来衡量。

用户忠诚度可以通过积分制度、会员制度等手段来提高。

企业通过提升用户忠诚度，可以获得更稳定的收入和市场份额。

3. 用户利润贡献度（Customer Profit Contribution，CPC）用户利润贡献度是指顾客为企业带来的利润。

利润贡献度高的用户，意味着企业可以通过他们获得更多的收益。

用户利润贡献度可以通过计算用户的购买额、购买频次、购买周期等来衡量。

通过识别高利润贡献度用户，企业可以更有针对性地开展营销和服务活动，提高企业的利润。

用户生命周期价值是指用户与企业建立关系的整个生命周期内为企业创造的价值。

用户生命周期价值包括用户的初始购买额、再购买额、推荐他人消费带来的收益等。

通过计算用户生命周期价值，企业可以合理规划资源，分配营销投入，并优化整个客户关系管理过程。

二、模型应用1.定位目标客户群体通过对客户价值的分析，企业可以识别到不同价值的客户群体。

针对高价值客户群体，企业可以提供更优质的产品与服务，以留住这部分用户；对于低价值客户群体，企业可以通过合适的降价或限制资源的方式来合理管理，以提高整体利润。

客户价值评价模型概述及解释说明1. 引言1.1 概述客户价值评价模型是一个重要的工具，用于评估和衡量客户对企业的贡献和利益。

随着市场竞争的日益激烈，企业需要深入了解客户的需求和价值，并针对性地提供产品或服务，以满足客户的期望。

客户价值评价模型可以帮助企业量化和分析客户的贡献度，进而制定有效的营销策略和决策。

本文将介绍客户价值评价模型的基本概念、常用模型以及构建模型的步骤和方法。

通过深入研究这些内容，读者可以更好地理解客户价值评价模型的意义和应用。

1.2 文章结构本文共分为五个部分：- 引言：介绍文章背景、目的以及结构。

- 客户价值评价模型的基本概念：解释客户价值及其重要性，阐述客户价值评价模型在实践中的意义。

- 常用的客户价值评价模型：介绍ABC模型、CLV模型和SERVQUAL模型，在比较各种模型优缺点的基础上，读者可以选择适合自己企业的模型进行应用。

- 构建客户价值评价模型的步骤和方法：详细说明构建模型的过程，包括数据收集与分析、指标和权重定义以及模型评估与改进。

- 结论与展望：总结本文的观点和发现，并展望未来研究方向。

1.3 目的本文旨在帮助读者了解客户价值评价模型这一工具的基本概念和应用方法。

通过对常用模型的介绍和构建步骤的详细解释，读者可以更好地应用客户价值评价模型来衡量客户的贡献度，并为企业决策提供有力支持。

同时，本文还将探讨客户价值评价模型领域未来的发展方向，为相关研究提供参考依据。

以上是“1. 引言”部分内容，旨在引导读者对整篇文章有一个清晰明确的认识，了解文章结构以及目标。

2. 客户价值评价模型的基本概念:2.1 客户价值的定义:客户价值是指客户从购买和使用产品或服务中获得的利益与所付出成本之间的差异。

对于企业而言，重视客户价值意味着关注并满足客户需求、提供个性化服务，并注重持续与客户建立良好的长期关系。

2.2 客户价值的重要性:客户价值对企业来说具有重要意义。

通过不断提升和交付高质量的客户体验，企业可以吸引更多顾客、提高销售额和市场份额，并促进用户忠诚度和口碑的积极传播。

RFM客户价值模型[]RFM模型的内容根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，中有三个神奇的要素，这三个要素构成了数据分析最好的：•最近一次消费(Recency)•消费频率(Frequency)•消费金额(Monetary)[]最近一次消费最近一次消费意指上一次购买的时候——顾客上一次是几时来店里、上一次根据哪本邮购目录购买东西、什么时候买的车，或在你的超市买早餐最近的一次是什么时候。

理论上，上一次消费时间越近的顾客应该是比较好的，对提供即时的或是服务也最有可能会有反应。

营销人员若想业绩有所成长，只能靠偷取的市场占有率，而如果要密切地注意的，那么最近的一次消费就是营销人员第一个要利用的工具。

历史显示，如果我们能让消费者购买，他们就会持续购买。

这也就是为什么，0至6个月的顾客收到营销人员的沟通信息多于31至36个月的。

最近一次消费的过程是持续变动的。

在顾客距上一次购买时间满一个月之后，在数据库里就成为最近一次消费为两个月的。

反之，同一天，最近一次消费为3个月前的客户作了其下一次的购买，他就成为最近一次消费为一天前的顾客，也就有可能在很短的期间内就收到新的折价信息。

最近一次消费的功能不仅在于提供的信息而已，营销人员的最近一次消费报告可以监督事业的健全度。

优秀的营销人员会定期查看最近一次消费分析，以掌握趋势。

月报告如果显示上一次购买很近的客户，(最近一次消费为1个月)人数如增加，则表示该是个稳健成长的；反之，如上一次消费为一个月的客户越来越少，则是该公司迈向不健全之路的征兆。

最近一次消费报告是维系顾客的一个重要指标。

最近才买你的、服务或是光顾你商店的，是最有可能再向你购买东西的顾客。

再则，要吸引一个几个月前才上门的顾客购买，比吸引一个一年多以前来过的顾客要容易得多。

营销人员如接受这种强有力的营销哲学——与顾客建立长期的关系而不仅是卖东西，会让顾客持续保持往来，并赢得他们的忠诚度。

[]消费频率消费频率是顾客在限定的期间内所购买的。

评估客户价值的三种模型：RFM、CLV、顾客社交价值模型人人都是产品经理2018-09-07 17:25:33本文内容为笔者结合自身工作思考，以及相关资料查阅所得，主要谈谈常用的几个衡量客户价值的模型，以及它们的区别和应用场景。

笔者一直从事于用户运营领域，很多情况下都是要在资源有限情况下，去最大化的撬动效益，如何挖掘能创造最大价值的客户就是用户运营的最基础工作了。

这个和基于用户价值的细分模型基本上是一个意思，注意本文讨论的用户价值指的是用户对企业创利能力的衡量，而不是传统营销学理论中企业为客户提供的价值。

本文我们会来谈谈常用的几个衡量客户价值的模型，以及它们的区别和应用场景。

一、RFM模型提到如何衡量客户价值，RFM基本上是头脑中第一个想到的模型，也是大部分运营人员都会接触到的。

根据Arthur Hughes的研究，发现客户的数据中有三个非常重要的指标：1.最近一次消费频率（Recency）2.消费频率（Frequency）3.消费金额（Monetary）这三个指标非常有意思，我们可以从中将用户的活跃度，忠诚度和消费能力评估出来，如下图：按照案例中的情况，我们分别将RFM三个值都再细分成了4个等级，现在大家可以思考一下：000代表了什么客户，她与004的区别在哪里？她们的价值是否不同，是否要区分维护？在下面的表格里，我会列举当中一些具有明显特征的用户价值细分，大家可以好好体会一下：最后以一个问题，结束对RFM的探讨，大家认为040与004，哪个价值更大些呢？二、CLV模型（Customer Lifetime Value）,客户生命周期价值模型我们知道并不是所有的顾客都具备相同的价值，如果企业能够专注于那些可以带来最大未来利益的客户，就可以实现更好的运营。

所以企业必须识别出这些客户，CLV是对客户未来利润的有效预测，它还有另外一个名字，叫做LTV （life time value)。

实际上这个模型在中小企业的具体运营中应用到的不多，更多是在做年度规划，年度财务核算，或者企业战略中会较为常见的使用，以站在企业的战略层面去考虑顾客价值与投入之间的关系。

国际常用客户体验理论及模型概览目前国际普遍认同的客户体验管理相关理论、模型及工具包括KANO模型、服务质量差距模型、SERVQUAL模型、客户满意度指数、服务蓝图、感知蓝图以及关键时刻。

下面针逐一针对各个模型进行介绍。

(一)KANO模型KANO模型定义了三个层次的客户需求:基本型需求、期望型需求和兴奋型需求。

这三种需求根据绩效指标分类就是基本因素、绩效因素和激励因素。

基本型需求是客户认为产品“必须有”的属性或功能。

当其特性不充足（不满足客户需求）时，客户很不满意；当其特性充足（满足客户需求）时，无所谓满意不满意，客户充其量是满意。

期望型需求要求提供的产品或服务比较优秀，但并不是“必须”的产品属性或服务行为有些期望型需求连客户都不太清楚，但是是他们希望得到的。

兴奋型需求要求提供给客户一些完全出乎意料的产品属性或服务行为，使客户产生惊喜。

当其特性不充足时，并且是无关紧要的特性，则客户无所谓，当产品提供了这类需求中的服务时，客户就会对产品非常满意，从而提高客户的忠诚度。

图1, KANO模型(二)服务质量差距模型(Service Quality Model)服务质量差距模型是20世纪80年代中期到90年代初，美国营销学家帕拉休拉曼（A.Parasuraman)，赞瑟姆（Valarie A Zeithamal）和贝利（Leonard L. Berry）等人提出的5GAP模型是专门用来分析质量问题的根源。

客户差距即客户期望与客户感知的服务之间的差距——这是差距模型的核心。

要弥合这一差距，就要对以下四个差距进行弥合：差距1 ——不了解客户的期望；差距2——未选择正确的服务设计和标准；差距3——未按标准提供服务；差距4——服务传递与对外承诺不相匹配。

图2, 服务质量差距模型(三)SERVQUAL模型（SERVQUAL Model）SERVQUAL理论是依据全面质量管理(Total Quality Management，TQM)理论在服务行业中提出的一种新的服务质量评价体系，其理论核心是“服务质量差距模型”。

客户价值评价模型数学建模全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：客户价值评价模型数学建模一、背景介绍客户是企业的生命线，对于企业而言，了解客户的价值并对其进行评价是至关重要的。

客户价值评价模型就是评估客户对企业的重要性和贡献度，并据此采取相应的策略，以最大程度地发挥客户的潜力。

通常情况下，企业会根据客户的购买额、忠诚度、推荐度等指标来评价客户的价值。

这些指标往往是主观的，且无法全面反映客户的真实贡献度。

数学建模在客户价值评价中具有重要意义。

1. 客户价值定义客户价值可以定义为客户对企业的经济价值和非经济价值的综合体现。

经济价值包括客户的购买额、消费频次、利润贡献等，非经济价值则表现为客户的忠诚度、推荐度、口碑等。

数学建模需要将这些指标进行量化，并综合考虑客户的整体价值。

客户价值评价模型可以分为静态评价和动态评价两部分。

静态评价主要关注客户当前的价值，而动态评价则考虑未来的发展潜力和变化趋势。

静态评价模型可以采用RFM模型、CLV模型等。

RFM模型指的是根据客户的最近一次购买时间（Recency）、购买频次（Frequency）和购买金额（Monetary）来评估客户的价值。

CLV模型则是根据客户终生价值（Customer Lifetime Value）来评估客户的长期贡献度。

动态评价模型可以采用马尔可夫链、时间序列分析等方法。

马尔可夫链可以预测客户的未来行为轨迹，对客户进行分类和预测，从而及时调整营销策略。

时间序列分析则可以分析客户的行为变化趋势，预测未来的客户行为，为企业制定策略提供参考。

3. 数学建模方法在客户价值评价模型的数学建模中，可以采用多元回归分析、逻辑斯蒂回归、神经网络等方法。

多元回归分析可以建立客户价值的预测模型，分析各个指标对客户价值的影响程度。

逻辑斯蒂回归则可以分析客户的分类情况，区分高价值客户和低价值客户。

神经网络则可以模拟客户的行为轨迹，预测客户未来的购买行为。

4. 模型评价与优化建立客户价值评价模型后，需要对模型进行评价和优化。

商业银行客户贡献度评价模型浅析当今社会，用于计算客户贡献度的模型成为企业锁定服务对象和细化服务市场的重要依据。

根据贡献度的模型分析结果，提供满足客户自身需求的差异化产品的企业，才能不断巩固自己市场地位的目标。

商业银行作为特殊的企业，其利润决定着市场地位和竞争能力，经营状况影响着未来发展方向与管理策略。

银行经营状况的衡量实质上是综合评价过去与现在的风险与收益，并依此制定银行经营战略和策略。

然而银行的利润来源于银行客户群体的整体贡献，那么如何能准确地衡量每个客户的贡献呢？我们从三方面进行数学量化。

资产、负债、中收是商业银行考核的主要经营指标，可以有效解决和量化客户的资产、负债、中收，协调处理这三者之间的关系，有效促进商业银行经营管理水平的提高，增强客户黏度。

我们的模型也从这三方面出发，并且加入时间维度，力求全面反映客户贡献情况。

客户贡献度定义关于客户贡献度的定义，可以说是众说纷纭。

在这里考虑到商业银行独特的性质，我们认为客户贡献度是指银行在为客户提供各类服务时所获得的收益，同时考虑资产方面的贡献、负债方面的贡献以及中收方面的贡献，然后将三者之和作为客户的贡献度最终结果，在这一概念考虑到了客户贡献的真正三大来源，从源头出发，能够得到较为精准的分类结果和最终结果。

模型建立条件新型业务系统的顺利研发为评价体系提供基础技术支持目前，各大商业银行顺利运行的新兴业务系统已经逐步稳定下来，各类财务数据都能够达到统一，无论是资产类产品、负债类产品，还是各项中间收入都能够实现互通有无，这为商业银行进行统筹管理和科学决策提供了扎实的数据资料和完整的客户信息。

数据源分析（方法）为建立评价模型提供重要技术能力建立模型进行数据源分析（方法）的重要问题是分析方法正确，同时要保证数据源的时间有效性，保证返还数据的真实性与准确性，保证数据的的隐私性，保证各类数据的统一性与可利用性。

模型建立原则全面性原则选取的指标应该能够全面反映客户的活动轨迹，同时也要注意通过指标的设计和权重的分配，以求最终能够实现个人客户业务结构最优化，因此需要同时从资产、负债、中收和时间维度进行考虑，作为变量加入。

客户贡献度分群分层模型
客户贡献度分群分层模型是一种用于对客户进行分类和分析的
方法。

这个模型的主要目的是根据客户的行为和价值，将客户分成
不同的群体或层次，以便企业可以针对不同的客户群体采取不同的
营销策略和服务方式。

这种模型通常基于客户的消费行为、购买频率、购买金额、忠诚度等指标来进行客户分类和分析。

客户贡献度分群分层模型的好处在于可以帮助企业更好地了解
他们的客户群体，从而更精准地进行市场定位和营销活动。

通过对
客户进行分群分层，企业可以更好地了解不同客户群体的特点和需求，从而有针对性地开展营销活动，提高客户满意度和忠诚度。

在客户贡献度分群分层模型中，通常会使用一些统计分析方法，比如聚类分析、因子分析、决策树分析等，来对客户进行分类和分析。

这些方法可以帮助企业发现客户群体之间的共同特征和差异，
从而更好地制定营销策略和服务方案。

另外，客户贡献度分群分层模型也可以帮助企业识别出高价值
客户和潜在的重要客户群体，从而更加精准地进行客户管理和资源
配置。

通过对不同客户群体的分析，企业可以更好地了解客户的需
求和行为，从而提供更个性化的服务和产品，提高客户满意度和忠
诚度。

总之，客户贡献度分群分层模型是一种重要的客户管理工具，
可以帮助企业更好地了解客户群体，提高市场营销的精准度和效果，从而实现更好的业绩和客户满意度。

客户价值评价模型数学建模全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：客户价值评价模型是企业发展中非常重要的一环，它可以帮助企业了解客户的需求和价值，从而优化产品和服务，提升客户满意度和忠诚度。

数学建模是一种系统的分析和描述客户价值的工具，通过数学模型可以更准确地评估客户的价值和行为，为企业决策提供科学依据。

客户价值可以分为直接价值和潜在价值两部分。

直接价值是客户在购买产品或服务时所带来的实际收益，比如投入的资金、时间和精力等。

而潜在价值则是客户在未来可能带来的收益，比如客户的忠诚度、口碑传播力和潜在的重复购买潜力等。

通过数学建模，可以对不同客户的直接价值和潜在价值进行量化，从而更好地识别和管理高价值客户。

客户价值评价模型数学建模需要确定评价指标。

常见的客户价值评价指标包括客户消费金额、购买频次、购买周期、客户流失率、客户满意度、客户忠诚度等。

这些指标可以通过数据挖掘和统计分析得到，为建模提供基础数据。

需要建立客户价值评价的数学模型。

常见的客户价值评价模型包括RFM模型、CLV模型、KANO模型等。

RFM模型通过客户的最近购买、购买频次和消费金额三个维度对客户进行分类，识别高价值客户；CLV模型则是通过客户的生命周期价值来评估客户的潜在价值，从而制定相应的营销策略；KANO模型则是通过对产品和服务质量特征的满意度和重要性进行分析，优化产品设计和服务流程，提升客户的满意度和忠诚度。

第二篇示例：客户价值评价模型数学建模一、引言随着市场竞争的不断加剧，企业开始意识到客户关系的重要性。

客户价值评价模型是一种衡量客户对企业的重要性的方法，通过评估客户的贡献，帮助企业识别出哪些客户对企业的价值最大，从而引导企业的经营决策。

本文将介绍客户价值评价模型的数学建模方法，并探讨其在企业管理中的应用。

1. 客户价值的定义客户价值是指客户对企业产生的经济效益。

通常可以通过以下几个方面来衡量客户的价值：- 客户的消费额：客户在一定时间内消费的金额是一个重要的指标，可以直接反映客户对企业的贡献程度；- 客户的忠诚度：忠诚度高的客户更容易为企业带来稳定的收益，因此也是评价客户价值的重要指标；- 客户的推荐度：愿意为企业推荐、转介绍给他人的客户更有可能为企业带来新的客户和业务机会。