基于模糊神经网络的客户分类方法研究

基于人工智能算法的零售终端及卷烟品牌数字画像研究作者：刘佳来源：《中国市场》2024年第01期摘要：文章以烟草行业高质量发展与“互联网+”为背景前提，基于“数据+算法”，探索研究基于人工智能算法等新一代信息技术的零售终端（人、场、货）与卷烟品牌的数字画像体系，围绕画像体系细化可采集的源数据，运用人工智能算法对零售终端进行科学精准画像，在画像基础上研究客户细分、品牌培育、客户服务、消费追踪和精准投放等功能，从而提升零售终端盈利能力，为卷烟营销网络建设注入新的动能。

关键词：零售终端；品牌；人工智能；数字画像中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：1005-6432（2024）01-0118-04DOI：10.13939/ki.zgsc.2024.01.0291研究背景在“互联网+”浪潮下，烟草零售市场已经由以往的大众化市场变成了分层化、小众化、个性化的需求市场。

在高质量发展的大环境下，如何利用新技术、创新思维，挖掘零售终端的卷烟机会点，实现卷烟精准营销，是一个值得研究的课题。

通过对西安卷烟市场环境的洞察，在卷烟实现价值“最后一跳”的零售终端环节，仍存在堵点和薄弱环节，具体表现在以下几个方面。

1.1零售终端部分功能发挥不足近年来，西安烟草零售终端建设数量逐年增长，比重增加，已呈现规模发展趋势。

但在功能作用的发挥方面，目前还难以形成引导消费的作用，而品牌培育、精准推荐、精准营销还处于起步阶段。

信息采集和消费跟踪的功能覆盖面仍未达到预期目标，难以形成支撑工商零销供应链日常信息的基础数据库。

因此，终端的部分功能发挥并不明显［1］。

1.2零售终端价值评估体系较主观当前有关零售终端的客户评价体系主要停留在基本的銷售数据上，指标评价的权重为主观判断，缺乏科学的依据，与现在复杂多变的市场环境已经出现不适应性，无法对客户价值进行全方位的评估，难以真实反映出零售终端各自的特点与其未来的发展潜力。

1.3商业企业对客户控制力不足面对新冠肺炎疫情及市场经济发展的双重冲击，阿里巴巴、京东等电商实体化和便利蜂、全家等新零售连锁企业通过积极尝试，在经营战略、运营模式、品类策略和科技应用上做出改变和创新，从而实现企业的扩张发展［2-3］。

数据挖掘毕业论文题目数据挖掘毕业论文题目本文简介：数据挖掘技术已成为计算机领域的一个新的研究热点，其应用也渗透到了其他各大领域。

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数据挖掘毕业论文题目一： 1、基于数据挖掘的方剂配伍规律研究方法探讨 2、海量流数据挖掘相关问题研究 3、基于MapReduce的大规模数据挖掘技术研究 4、地质环境数据仓库联机分析处理与数据挖掘研究 5、面向属性与关系的隐私保护数据挖掘理论研究 6、基于多目标决策的数据挖掘方法评估与应用 7、基于数据挖掘的煤矿安全可视化管理研究 8、基于大数据挖掘的药品不良反应知识整合与利用研究 9、基于动态数据挖掘的电站热力系统运行优化方法研究 10、基于支持向量机的空间数据挖掘方法及其在旅游地理经济分析中的应用 11、移动对象轨迹数据挖掘方法研究 12、基于数据挖掘的成本管理方法研究 13、基于数据挖掘技术的财务风险分析与预警研究 14、面向交通服务的多源移动轨迹数据挖掘与多尺度居民活动的知识发现 15、面向电信领域的数据挖掘关键技术研究 16、面向精确营销基于数据挖掘的3G用户行为模型及实证研究 17、隐私保护的数据挖掘算法研究 18、造纸过程能源管理系统中数据挖掘与能耗预测方法的研究 19、基于数据挖掘的甲肝医疗费用影响因素与控制策略研究 20、基于特征加权与特征选择的数据挖掘算法研究 21、基于数据挖掘的单纯冠心病与冠心病合并糖尿病的证治规律对比研究 22、基于数理统计与数据挖掘的《伤寒论》温里法类方方证辨治规律研究 23、大规模数据集高效数据挖掘算法研究24、半结构化数据挖掘若干问题研究 25、基于数据挖掘与信息融合的瓦斯灾害预测方法研究 26、基于数据挖掘技术的模糊推理系统 27、基于CER模式的针灸干预颈椎病颈痛疗效数据挖掘研究 28、时间序列数据挖掘中的特征表示与相似性度量方法研究 29、可视化数据挖掘技术在城市地下空间GIS中的应用研究30、基于多目标决策的数据挖掘模型选择研究 31、银行数据挖掘的运用及效用研究 32、基于用户特征的社交网络数据挖掘研究 33、中医补益方数据库的构建及其数据挖掘 34、时间序列数据挖掘若干关键问题研究 35、药物不良事件信息资源整合与数据挖掘研究数据挖掘毕业题目二： 36、基于数据挖掘的火灾分析模型及应用研究 37、道路运输信息系统的数据挖掘方法研究与应用38、基于数据挖掘的道路交通事故分析研究 39、基于RFID的物流大数据资产管理及数据挖掘研究 40、基于数据挖掘的金融时间序列预测研究与应用 41、基于数据挖掘的战略管理会计若干问题研究 42、基于数据挖掘技术构建电信4G客户预测模型的研究 43、大数据挖掘中的并行算法研究及应用 44、数据挖掘技术在个性化网络教学平台中的应用研究 45、基于数据挖掘技术的金融数据分析系统设计与实现 46、基于数据挖掘的花旗银行国内零售业务营销策略研究 47、数据挖掘在零售银行精准营销中的应用研究 48、基于贝叶斯网络的数据挖掘应用研究 49、Web数据挖掘及其在电子商务中的应用研究 50、一种基于云计算的数据挖掘平台架构设计与实现 51、基于灰色系统理论的数据挖掘及其模型研究 52、时间序列数据挖掘研究 53、数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究 54、空间数据挖掘的研究 55、海量数据挖掘技术研究 56、基于关联规则数据挖掘算法的研究 57、数据挖掘相关算法的研究与平台实现 58、基于形式概念分析的图像数据挖掘研究 59、数据挖掘中聚类方法的研究 60、基于粗糙集的数据挖掘方法研究 61、数据库中数据挖掘理论方法及应用研究 62、基于地理信息系统空间数据挖掘若干关键技术的研究 63、基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究 64、隐私保护的数据挖掘 65、基于粗糙集的数据挖掘方法研究 66、数据挖掘技术与分类算法研究 67、高光谱数据库及数据挖掘研究 68、数据挖掘中聚类若干问题研究 69、基于数据挖掘的电站运行优化理论研究与应用 70、面向电信CRM的数据挖掘应用研究数据挖掘毕业论文题目三： 71、基于数据挖掘与信息融合的故障诊断方法研究 72、基于数据挖掘的基坑工程安全评估与变形预测研究 73、面向服务的数据挖掘关键技术研究74、道路交通流数据挖掘研究 75、基于消错理论的数据挖掘错误系统优化方法及应用研究 76、基于数据挖掘的当代不孕症医案证治规律研究 77、时间序列数据挖掘中的维数约简与预测方法研究 78、基于物联网的小麦生长环境数据采集与数据挖掘技术研究 79、基于数据挖掘的网络入侵检测关键技术研究 80、基于方剂数据挖掘的痹证证治规律研究 81、数据挖掘中数据预处理的方法研究82、云计算及若干数据挖掘算法的MapReduce化研究 83、基于HADOOP的数据挖掘研究 84、基于云计算的海量数据挖掘分类算法研究 85、基于大数据的数据挖掘引擎 86、基于Hadoop的数据挖掘算法研究与实现 87、基于YARN的数据挖掘系统的设计与实现 88、机器学习算法在数据挖掘中的应用 89、数据挖掘中关联规则算法的研究与改进 90、数据挖掘在股票曲线趋势预测中的研究及应用 91、基于云计算的数据挖掘平台研究 92、基于数据挖掘技术的联网审计风险控制研究 93、数据挖掘技术在P2P网络金融中的应用研究 94、基于数据挖掘和网络药理学的清热类中成药组方规律研究 95、聚类分析数据挖掘方法的研究与应用 96、基于RBF神经网络的数据挖掘研究 97、面向电子商务的web 数据挖掘的研究与设计 98、数据挖掘分类算法研究 99、Web数据挖掘在电子商务中的应用研究 100、基于决策树的数据挖掘算法研究与应用 101、数据挖掘中的聚类算法研究 102、基于多结构数据挖掘的滑坡灾害预测模型研究103、渐进式滑坡多场信息演化特征与数据挖掘研究 104、基于数据挖掘的《临证指南医案》脾胃病证治规律研究 105、基于数据挖掘从经验方和医案探析岭南名医治疗妇科疾病的诊疗和用药规律数据挖掘毕业论文题目四： 106、基于数据挖掘技术分析当代中医名家湿疹验方经验研究 107、基于数据挖掘技术分析当代中医名家银屑病验方经验研究 108、基于数据挖掘技术分析当代中医名家痤疮验方经验研究 109、数据挖掘中的聚类方法及其应用 110、面向数据挖掘的隐私保护方法研究 111、CRM中模糊数据挖掘及客户生命周期价值与客户满意度研究 112、基于数据挖掘的图书馆书目推荐服务的研究 113、数据挖掘算法优化研究与应用 114、在电子商务中应用Web数据挖掘的研究 115、基于数据挖掘的微博用户兴趣群体发现与分类 116、基于神经网络的数据挖掘分类算法比较和分析研究 117、数据挖掘在股票分析中的应用研究 118、数据挖掘在淘宝客户评价方面的研究与应用 119、数据挖掘在银行客户关系管理中的应用研究 120、数据挖掘中的统计方法及其应用研究 121、基于数据挖掘的客户价值管理研究 122、数据挖掘中聚类分析的研究 123、数据挖掘算法研究与应用 124、基于大数据挖掘的精准营销策略研究 125、基于k-means算法在微博数据挖掘中的应用 126、基于Hadoop的大数据平台数据挖掘云服务研究127、基于数据挖掘的管理会计的分析研究 128、基于粗糙集的数据挖掘改进的属性约简算法研究 129、应用Apriori关联规则算法的数据挖掘技术挖掘电子商务潜在客户 130、数据挖掘算法及其应用研究 131、基于云平台的数据挖掘算法的研究与实现 132、基于web的数据挖掘系统设计与实现 133、基于Hadoop平台的数据挖掘技术研究 134、基于数据挖掘的商业银行客户关系管理研究 135、数据挖掘技术在公安警务信息管理系统中的应用 136、基于高校人力资源的数据挖掘技术研究 137、数据挖掘聚类算法研究 138、数据挖掘技术与应用研究 139、数据挖掘中关联规则算法的研究及应用。

2021年1月计算机工程与设计Jan.2021第42卷第1期COMPUTER ENGINEERING AND DESIGN Vol.42No.1基于数据挖掘的客户细分模型研究及应用原慧琳，杜杰，李延柯（东北大学信息科学与工程学院，辽宁沈阳110000）摘要：为企业更深入了解消费者的行为和偏好，帮助企业制定决策和发展客户关系，结合现有的客户细分方法，提出一种多指标客户细分模型。

从宏观和微观角度，对传统指标进行优化，构建RFMPA多指标客户体系；采用b值法客观赋权；采用因子分析降维；采用改进的K-means算法完成客户细分。

利用大型连锁超市客户消费数据进行实证研究，对比数据实验结果表明，该模型能够更好解决客户细分问题，提高企业客户关系管理和决策质量。

关键词：聚类；客户细分；数据挖掘；多指标；RFMPA模型中图法分类号：TP391文献标识号：A文章编号：1000-7024（2021）01-0057-08doi：10.16208/j.issnl000-7024.2021.01.009Research and application of customer segmentation modelbased on data miningYUAN Hui-lin,DU Jie,LI Yan-ke(College of Information Science and Engineering&Northeastern University,Shenyang110000,China)Abstract:To understand consumers，behaviors and preferences more deeply and help enterprises make decisions and develop cus-tomerrelationships,a multiindexMustomersegmentation modelwasproposedbasedontheexistingMustomersegmentation methods.Through data analysis technology,from the macro and micro perspectives,the traditional indicators were updated and refined to build an RFMPA customer indicator system.Objective weighting was implemented using entropy method.Data dimen-sionreductionwascarriedoutusingfactoranalysis6Theimproved K-meansalgorithm wasusedforcustomersegmentation6 Using the customer consumption data of a large supermarket chain for empirical research,and comparing the data experimental resulNs&Nhemodelcanbe N ersolveNheproblemofcusNomersegmenNaion&improveNhequaliyofenNerprisecusNomerrelaionship managemenNanddecision-making.Key words：clustering；customer segmentation；data mining；multi-indicator；RFMPA model/引言如今，零售行业的市场竞争日趋激烈，这给企业带来了巨大压力，迫使他们需要更有效了解客户需求，以获得或保持该行业的竞争优势。

电子商务跨境电子商务发展研究的国内文献综述王建丰　吕荣艳 郑州大学商学院摘要：跨境电子商务在近几年呈现“井喷式”快速发展，国内相关学者对影响跨境电子商务发展的各个方面展开研究，并对如何更好地开展跨境电子商务提出建议。

本文通过对跨境电子商务概念及发展现状、国内学者发表文献的状况、研究内容关注点和研究方法进行归纳总结，以期对当前国内学者对跨境电子商务的研究状况进行梳理，为相关学者的研究提供参考。

关键词：跨境电子商务；贸易模式；文献综述中图分类号：F724.6 文献识别码：A 文章编号：1001-828X(2017)003-0319-03一、跨境电子商务的概念及发展现状１．跨境电子商务的定义欧阳晓波(2014)、刘章发(2016)定义跨境电子商务为生产和贸易企业或者个人通过电子商务的手段，将传统贸易中的展示、洽谈和成交环节数字化、电子化，并通过跨境物流送达商品，完成交易的一种国际商业活动，是把传统国际贸易加以网络化、电子化的新型国际贸易方式。

张建芹和蒋凤娟(2014)指出跨境电子商务具有全球性、无形性、匿名性、即时性、无纸化和快速演进等特征。

鄂立彬和黄永稳(2014)认为金融危机爆发以后，国际贸易环境恶化，中小企业受创最为严重，我国迫切推动外贸导向型企业转型升级及各项技术的完善为跨境电商的发展提供了鼓励与支持。

２．跨境电子商务模式分类黄永江(2013)、李迟(2015)、张卉(2015)、徐艳和严怀旭(2015)对当前存在的跨境电子商务模式进行分类，认为主要包括B2B(Business to Business)、B2C(Business toCustomer)和C2C(Customer to Customer)三种模式。

李金芳等(2015)以杭州跨境电子商务综合试验区为例，提出M2B2C(Manufacturer toBusiness to Customer)即前半段M2B是传统国际贸易流程，后半段B2C是进口国国内电子商务过程相结合贸易模式以有利于做大跨境电商交易额、提高海外用户的体验感、破解跨境物流困境和规避海外法律政策风险的优势，是使我国从“世界工厂”向“世界商店”转变的有效途径。

运用机器学习算法进行客户群体分类的方法与要点随着信息技术的快速发展，企业对于客户群体的了解和分类变得越来越重要。

而在众多的分类方法中，运用机器学习算法可以帮助企业更准确地将客户群体进行分类，并提供有针对性的服务和营销策略。

本文将介绍一些常见的机器学习算法以及其在客户群体分类中的应用方法与要点。

一、机器学习算法选择在选择机器学习算法时，需要考虑数据特征、样本量以及可用的计算资源等因素。

以下是几种常见的机器学习算法：1. 逻辑回归：适用于二元分类问题，能够较好地处理线性可分问题，在特征较少且样本量大时使用。

2. 决策树：通过对数据集进行划分来构建决策规则，易于解释和理解，在特征较多或者特征之间存在非线性关系时使用。

3. 支持向量机（SVM）：能够有效处理高维数据和样本不平衡问题，在特征较多或者特征之间存在复杂关系时使用。

4. 随机森林：通过集成多个决策树的结果进行分类，具有较强的抗噪性能，适用于复杂的数据情况。

5. 深度学习算法（如神经网络）：通过多层次的网络结构提取特征并进行分类，适用于大规模样本和复杂特征。

二、数据预处理在进行客户群体分类之前，需要对数据进行预处理以保证分类效果。

以下是常见的数据预处理方法：1. 缺失值处理：对于缺失值较少的属性，可以选择直接删除；对于缺失值较多的属性可以考虑使用插补方法填补。

2. 异常值处理：通过箱线图等方法判断是否存在异常值，并采取合理的方式进行处理。

3. 数据归一化：将不同量纲或者分布不均匀的特征进行归一化操作，例如标准化或者区间缩放。

4. 特征选择：根据特征与目标变量之间的相关性选择最具有代表性或者重要性的特征。

三、模型训练与评估在完成数据预处理后，就可以开始模型训练和评估了。

以下是常见的模型训练与评估方法：1. 数据集划分：将原始数据集划分为训练集和测试集，一般采用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。

2. 模型训练：使用机器学习算法对训练集进行拟合，得到分类模型。

模糊神经网络的研究及其应用模糊神经网络是一种结合了模糊逻辑和神经网络的先进技术，它在许多领域中都得到了广泛的应用。

在本文中，我们将介绍模糊神经网络的基本概念、特点、理论研究以及实际应用，最后对未来发展进行展望。

模糊神经网络是一种基于模糊逻辑理论的多层前馈网络，它通过模拟人脑神经元的连接方式来实现分类和识别等功能。

与传统的神经网络相比，模糊神经网络具有以下特点：模糊化输入：将输入数据转换为模糊量，使网络能够更好地处理不确定性和非线性问题。

采用模糊规则：模糊神经网络采用模糊规则进行计算，这些规则可以很好地描述现实世界中的模糊现象。

双重迭代：模糊神经网络需要进行模式识别和参数优化双重迭代过程，以实现网络性能的优化。

模糊神经网络在许多领域中都得到了广泛的应用，以下是其中的几个典型例子：图像处理：模糊神经网络可以应用于图像分类、图像增强、图像恢复等方面，提高图像处理的效果和速度。

语音识别：模糊神经网络可以应用于语音信号的特征提取和分类，提高语音识别的准确率和鲁棒性。

自然语言处理：模糊神经网络可以应用于文本分类、情感分析、机器翻译等方面，提高自然语言处理的效果和效率。

控制领域：模糊神经网络可以应用于系统建模、控制优化等方面，提高控制系统的稳定性和鲁棒性。

模糊神经网络的理论研究主要集中在以下几个方面：模糊逻辑的研究：模糊逻辑是模糊神经网络的基础，因此对模糊逻辑的研究是十分必要的。

主要研究内容包括模糊集合、模糊关系、模糊推理等方面的研究。

神经网络的研究：神经网络是模糊神经网络的核心，因此对神经网络的研究也是十分必要的。

主要研究内容包括神经元的数学模型、神经网络的训练算法、神经网络的稳定性等方面的研究。

模糊神经网络的建模和优化：模糊神经网络的建模和优化是提高其性能的关键。

主要研究内容包括网络结构的选取、参数的优化、训练算法的设计等方面的研究。

模糊神经网络在实际应用中已经取得了显著的成果，以下是其中的几个例子：电力系统的负荷预测：通过建立基于模糊神经网络的负荷预测模型，可以对电力系统的负荷进行准确预测，提高电力系统的稳定性和安全性。

一种基于AHP方法的客户价值细分研究
蒋国瑞;刘沛;黄梯云
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)008
【摘要】通过分析基于客户生命周期价值客户价值细分的各种方法,给出了一种简单易行的基于AHP(层次分析法)的客户价值细分方案,为客户价值细分提供了一种新的思路.该方案引入AHP通过领域专家的群体决策计算出RFM(最近购买时间、购买频率和总购买金额)的权重,根据加权的RFM变量来对客户群进行聚类分析,探讨了该方案的具体实施流程,并对方案中的关键方法做了详细的分析.最后通过实例分析,聚类结果表明了这种方案能够有效地对客户群体进行细分.
【总页数】4页(P238-241)
【作者】蒋国瑞;刘沛;黄梯云
【作者单位】北京工业大学,经济与管理学院,北京,100022;北京工业大学,经济与管理学院,北京,100022;北京工业大学,经济与管理学院,北京,100022
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于PCA与SOM神经网络算法的客户价值细分模型研究 [J], 胥学峰;邢德恩;宗炫君
2.基于RFM的网店客户价值细分研究 [J], 陆娜;刘晓文;李兰
3.基于熵权法改进RFM模型的电商客户价值细分研究 [J], 陈东清;叶翀;黄章树
4.基于RFM的电商数据客户价值细分实例研究 [J], 许雪晶;林辰玮
5.基于RFM的电商数据客户价值细分实例研究 [J], 许雪晶;林辰玮
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神经网络在保险数据分析中的应用研究随着互联网和信息技术的飞速发展，数据已经成为保险行业中不可或缺的资源。

对于一家保险公司来说，如何有效地利用数据，找到客户需求，提供更精准更全面的产品和服务，是推进业务发展的关键。

而神经网络作为一种先进的数据处理技术，已经被越来越多的保险公司应用于数据分析中。

神经网络是一种人工智能技术，它的工作原理类似于人类大脑神经元之间的联系方式。

神经网络可以对海量的数据进行分析，并从中提取出规律和趋势，帮助保险公司发现客户需求，制定更精准的营销策略，提高业务收益。

在保险业中，神经网络的应用可以分为以下几个方面：风险评估：保险公司需要对客户的风险进行评估，以便合理定价和风险控制。

通过神经网络模型，可以结合客户的个人信息、历史数据等因素，对客户的风险进行预测和评估，提高保险公司的风险管理水平。

客户分类：不同的客户有不同的需求，保险公司需要将客户进行分类，以便制定更有针对性的策略。

通过神经网络模型，可以对客户进行分类，帮助保险公司了解不同群体的需求和偏好，制定更好的营销策略。

理赔预测：对于一个保险公司来说，理赔是非常重要的业务环节。

通过神经网络模型，可以对历史数据进行分析，帮助保险公司了解客户理赔的规律和趋势，提前预测可能出现的问题，从而制定更好的风险控制策略。

销售预测：保险公司需要预测不同保险产品的销售情况，以便制定更好的销售策略。

通过神经网络模型，可以对历史销售数据进行分析，帮助保险公司了解产品的市场需求和潜在客户，预测销售额和销售趋势，提高销售业绩。

总之，神经网络在保险数据分析中的应用已经被证明是非常有效的。

通过神经网络模型，保险公司可以更加深入地了解客户的需求和市场趋势，制定更为精准和有效的业务策略，提高业务收益，同时也可以提高保险公司的风险管理水平，更好地保护客户的利益。

基于RFM的客户分类及价值评价模型刘朝华;梅强;蔡淑琴【摘要】激烈的市场竞争使得客户资源争夺成为企业成功的关键因素.正确的客户分类能帮助企业有效分配营销资源,针对性地加强客户联系、改善客户关系、增强客户忠诚度,使得企业获得核心竞争力.基于此,本文分析了客户分类与客户关系管理的关系以及神经网络技术在客户分类中的应用情况,利用自组织神经网络研究客户分类问题,以RFM为分析变量建立客户分类模型；比较输出层构造分别为“2×2”、“3×3”和“4×4”的自组织神经网络模型分类结果,确定最佳的自组织神经网络模型；利用层级分析法对“4×4”型自组织神经网络模型划分的16类客户进行价值分析、价值排序,得到每类客户具体的相对价值大小,为企业准确认识客户价值、合理分配资源提供依据.【期刊名称】《技术经济与管理研究》【年(卷),期】2012(000)005【总页数】4页(P33-36)【关键词】客户价值;营销资源;神经网络;网络技术【作者】刘朝华;梅强;蔡淑琴【作者单位】江苏大学工商管理学院,江苏镇江212013;江苏大学工商管理学院,江苏镇江212013;华中科技大学企业商务智能工程研究所,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】F270一、引言信息时代的来临使得企业营销焦点从产品中心转变为客户中心，客户关系管理成为企业的核心问题。

数据显示：客户流失率减少5%会给企业增加60%～80%的利润；12%的客户贡献了57%的销售额，其余大部分是利润贡献值较少的非重要客户。

可见，客户关系管理的关键问题是客户分类，只有通过客户分类，区分无价值客户、高价值客户，企业才能针对不同价值的客户采取不同营销策略，将有限营销资源集中于高价值客户；建立针对不同类型客户的服务体系，实现差异化的服务策略。

通过这种针对性的客户服务，留住高价值客户；通过延长高价值客户的生命周期，从他们身上获取更多的利润。