基于聚类的快运客户流失情况分析及对策

□ 段李杰，白树林，罗 吉，邹 欣

(湖北经济学院 工商管理学院，湖北 武汉 430205)

1 引言

1.1 大数据时代我国快运企业发展现状

随着计算机技术、网络技术的发展以及各行各业操作流程的自动化，企业积累了大量的业务数据，大数据作为一项重大的技术变革，其商业价值正在逐渐凸显。以企业发展为例，通过数据挖掘，企业可以随时调整自身发展目标，并在不断调整的同时与时俱进的提出优化策略[1]。目前，我国东部地区形成了京津环渤海、长三角和珠三角三大快运区域，同时这些快运速递圈又以滚动式、递进式的扇面辐射，带动了我国中部和西部地区的发展。目前我国拥有的包括国有快递企业、外资快递企业、大型民营快递企业和区域型小型民营快递企业共8000多家以及在互联网环境下，近三年不断涌现一大批基于互联网技术的新兴物流企业，这些企业都是快运企业的重要竞争对手[2]。同时，在整个零担市场有超过10万家快运企业同台竞争。在如此激烈的行业竞争环境下，快运市场显然是非常分散的，若快运企业自身不提高其产品和服务的差异化，客户流失情况会越来越严重，尤其是高价值的客户流失会给企业带来难以估量的价值损失，因此，我们根据运送货物的质量和体积将货物划分为四个类型，即轻货、轻泡货、重货和重泡货来定价，并从重泡标识、服务类型和结算方式这几个维度来观察客户流失的分布情况，运用聚类分类分析方法细分客户，从而帮助企业挖掘出对企业产生不同价值的客户群，进而解决企业客户关系管理处理不当的问题，同时为企业的营销决策提供支撑，帮助企业更好的持续运营下去。

2 快运客户的数据来源及分析方法

2.1 数据来源

本数据是基于某一家快运企业客户数据，其数据包含41137个实例、18个特征变量，时间跨度为半年。每一条数据记录表征客户在某个月份的业务数据，数据包括客户账号、运单数、开始城市、体积、终点城市、计费重量、主要始发站、主要终点站、收益站、创收站、近期合作日期、服务类型、结算方式、近期合作月份、重泡标识。(数据来源于www.wldl.org/)

2.2 分析方法

本文主要采用K-means聚类的分析方法。聚类分析又称为群分析,是指对样品或指标进行分类的一种多元统计分析方法。它们讨论的对象是大量的样品，要求能合理地按各自的特性来进行合理的分类。没有任何模式可供参考或依循，即在没有先验知识的情况下进行。聚类分析的目标，就是在相似的基础上收集数据然后分类。

3 基于聚类的快运企业客户流失分析过程

3.1 数据预处理

通过对原始数据的观察，发现原始数据中的若干数据存在缺失值，为使原始数据更加完整，建立一个数据表格，采用该特征变量所在列的平均值/出现频次最高值补全的方法完成数据填充。以某一个数据为例，其表1如下：

表1

3.2 数据分析

3.2.1 单维度分析

设客户流失率为P，流失人数为X，未流失人数为Y,(X,Y,n∈Z;X,n,P≥0)

n个对象的流失客户数为：X={x1,x2,…,xn}

同一类型的未流失客户数为：Y={y1,y2,…,yn}

我们采用分布图观测和分析了快运客户在不同的服务类型、重泡标识、结算方式等维度上的流失分布情况，为更加直观的展现分析结果，将分布图分析结果转化为表格形式如下：

①服务类型。

针对快运客户，快运公司有优先服务、标快服务、超区服务这三种不同的服务类型，其中，标快服务客户流失率最高，其次是超区服务客户流失率，见表2。

表2

②重泡标识。

由于现行快运企业经营过程中货物的重泡类型详细划分为轻货、轻泡货、重泡货、重货。本文根据单位计费重量的收益情况(即每单的收益情况和计费重量的比值)，将比值低于0.3的划分为轻货、大于或等于0.3且低于0.4的划分为轻泡货、大于或等于0.4且低于1的划分为重泡货、大于或等于1的划分为重货。可知重泡货流失率最高，然后依次是重货、轻泡货、轻货。客户流失率=流失/(流失+未流失)，见表3。

表3

③结算方式。

结算方式分为到付、月结、现结。到付是指货物到了之后由收件人付款；月结是指在与快运公司签订协议的条件下，每个月结一次张；现结是指寄件人先付款再发货。数据分析后可以看出到付的客户流失情况最为严重，其次是月结客户和现结客户。客户流失率=流失/(流失+未流失)，见表4。

表4

3.2.2 多维度分析

为了进一步挖掘不同维度之间数据的关联性，使用马赛克图对数据进行分析观察并得出结论。

①在货物类型和结算方式的双重维度下，四种货物均是在采用到付的结算方式时流失率较高，尤其是轻货和轻泡货。企业可深入分析轻货和轻泡货的客户结构，是零散客户还是长期合作的客户，采用不同的结算方式留住客户。如图1所示。

图1

②在货物类型和服务类型双重维度下，重泡货在标快服务和超区服务时客户流失率较高，重货在标区服务时客户流失率较高。如图2所示。

图2

③由于标快服务的客户流失率较高，且标快服务为快运企业的主流服务类型，可单独分析其流失情况。

a.不同的结算方式中，到付的客户流失率较高。如图3所示。

图3

b.不同货物类型中，轻货和轻泡货的客户流失率较高。可通过改善重物分类标准，提高重货和重泡货所占比例，以减少客户流失，同时对这两种货物的结算方式尽可能采用现结的方式来留住客户。

c.在结算方式和货物类型双重维度下，重货、重泡货采用到付和月结的结算方式客户流失率较高。

3.3 客户聚类分析

3.3.1 选择合适特征变量

我们将客户账号和流失情况作为元特征变量，选择业务量、运单数、收益、单位运单收益、单位业务量收益、单位体积收益、单位计费重量收益作为特征变量。

设n个对象的运单数为Q={Q1,Q2,…Qn},业务量为P={P1,P2，…Pn}，收益为W={W1,W2,…,Wn},体积为V={V1,V2,…Vn},计费重量为H={H1,H2,…,Hn}(Q,P,W,V,H,n≥0)

3.3.2 自定义变量特征

我们根据原有的特征变量，自定义4个新的特征变量，分别是单位运单数收益=收益/运单数、单位业务量收益=收益/业务量、单位体积收益=收益/体积、单位计费重量收益=收益/计费重量。

3.3.3 K-means算法的计算步骤

输入：聚类个数4和包含n个对象的数据集X={x1,x2,…,xn}，n=41138;

输出：4个簇{C1,C2,C3,C4}

步骤1：从数据集中随机选定4个对象作为初始聚类的中心C1,C2,…,C4；

步骤2：逐个将对象xi(i=1,2,…，n)，按欧式距离分配给距离最近的一个聚类中心

其中,m是数据属性的个数，m=7;

其中Nj是第j个聚类Cj所包含的对象个数；

步骤4：若聚类中心不再发生变化，目标函数最小，算法终止，否则转步骤2[4]。

3.3.4 模型可视化分析

通过K-means聚类的方法，基于不同的业务量、运单数、收益、单位运单收益、单位业务量收益、单位体积收益、单位计费重量收益中的共同值域范围，设置聚类簇数为4，将快运客户分为四类，引入箱线图来观察不同类别的客户在不同维度上的分布情况。以下展示了快运客户在业务量和运单数维度上的箱线图分布，其他变量的箱线图分布在此不一一展示。

图4 快运客户在业务量维度上的箱线图分布

图5 快运客户在运单数维度上的箱线图分布

3.3.5 结论分析

根据以上箱线图分布情况，得出四类客户在不同维度上的均值，如下表5所示。

表5

将以上数据整合，在不同维度下进行排名，如下表6所示。

表6

进而挖掘四类快运客户的客户流失率,如下表7所示。

表7

通过对以上数据进行分析，得到以下结论：

第一类客户，价值最大的核心客户群(C4，占比为0.24%)，此类客户给企业带来的收益最大，且五个维度上分布都处于最高级别。

第二类客户，能够为快运企业带来较高收益的重点客户群(C3，占比为6.08%),此类客户在收益维度上排名第二，其平均收益很高。

第三类客户，消费额一般的潜在客户群(C2，占比为0.70%)，此类客户在收益维度上徘徊在17906，具有较大的提升空间。从精准营销的视觉，对于潜在客户，采取积分制，当服务次数达到一定量时，可给予价格优惠，加强合作减少流失，且提供多种结算方式，采用季节或预存措施。

第四类客户，数量庞大但价值很低的一般客户群(C1，占比为92.98%)。

流失情况最为严重的类别为第一类客户C4和第四类客户C1，流失率分别为5.2%和4.8%。

4 基于聚类的快运客户的对策

4.1 针对不同的服务类型

服务类型主要包括优先服务、超区服务、标快服务这三种，我们结合结算方式和重泡标识这两个维度对快运企业采取不同的措施如下：

①优先服务的客户流失率较低，仅为0.022，这种服务类型的服务品质已经做到很好，快运企业则应该从价格方面来吸引更多的客户。货物运输价格受货物自身的重量和体积的影响，企业可以对货物进行更加细致的细分，对重泡标识处于不同范围的货物进行不同的定价策略，给予客户更优惠的价格，同时也能相应的减少企业的运输成本。企业还应该重视快运客户的意见，包括对快运企业的共性抱怨和针对本公司的建议，企业都应当想办法加以解决，让客户能够感觉到企业的重视度并体会到企业的持续改进。以此来留住有此需求的高价值客户群体。

②超区服务是一般是指在快递行业派送过程中，因为目的地地区偏远而派送不到的情况。传统的物流公司对于超出派送范围的快件一般会登记“超派，联系客户自取”，联系收件人到指定快递站点或者就近代理点取件。由于快运企业的网点一般临近工厂，所以，快运企业在日常生活中很少出现超区服务的业务。因此，对于超区服务业务建议保持现状，在流量较大且派送范围较大、派送点较分散的地方增设快递自取点，对于要求派送的可适当增收派送费用。

③标快服务作为快运企业的主流业务，客户流失率高达0.052，在三种服务类型中的流失率最高。在标快服务中，由重泡货和重货引起的客户流失率占绝大部分，由现结和到付的结算方式引起的客户流失率占比很少。客户流失的主要影响因素是价格，而运送价格主要受货物的重泡标识影响。因此，在这里重点提出如何解决由重泡标识引起的客户流失的问题。

首先制定一套轻重货物的划分标准，零担小货物可直接划分为重货和轻货，零担大货物可分为轻货、轻泡货、重货和重泡货，对于这些不同类型的货物制定不同的收费标准。然后制定一套收货标准，将货物分为重货和轻货，重货按重量(单位：kg)来制定收货标准，轻货按照货物体积(单位:m3)来制定收货标准。由于订单是由多个商户参与运作，所以，只能制定最低收货标准，而非最低运费。最后，对不同类型的货车或集装箱的载货标准有一个清楚的认识，安排合适的货车去运载合适的货物。

4.2 针对不同的客户类型

我们利用聚类分析技术将客户分成四大类，以下是针对这四种客户类型对快运企业提出的改善措施：

①对于核心客户，物流企业应该提升服务质量来留住客户，坚持服务第一，不能够一味的靠低价竞争策略来获取顾客，价格的降低必然导致成本缩减，进而降低了服务品质和服务效率，对企业的长期经营不利。

②对于可以给企业带来高收益，形成核心竞争力的重点客户，应该定期拜访或者电话邮箱联系，当客户有不满时也能第一时间了解以便及时改进。可采取节假日送小礼品、为客户过生日、与客户成为朋友这样的方式加深与客户的友谊以长期留住客户。

③对于潜在客户，企业要深入的了解客户的心理和需求，主动地去迎合他们的喜好，同时在顾客群体中打造更好的企业形象，做好宣传工作，获取潜在的优质客户，努力将其转化为企业的主要客户。

④对于单位价值低但数量庞大的一般客户，该类客户的流失率非常低，企业可以保持原有的现状，及时对顾客的投诉做出反馈，维护一个老客户比争取一个新客户更有必要，这不仅是提高企业业绩的必要条件，也是降低成本的最佳方法。