韓宏穩(wěn)，張建磊

1 石河子大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆石河子市北四路221號 832000；

2 石河子市煙草公司營銷中心，新疆石河子市北二路2小區(qū)17號 832000

經(jīng)濟(jì)與管理

層次分析與聚類分析、判別分析在卷煙零售戶分類中的應(yīng)用

韓宏穩(wěn)1，張建磊2

1 石河子大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆石河子市北四路221號 832000；

2 石河子市煙草公司營銷中心，新疆石河子市北二路2小區(qū)17號 832000

為優(yōu)化卷煙零售戶資源配置，調(diào)研了石河子市煙草公司，構(gòu)建了卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用層次分析法確定各指標(biāo)的權(quán)重，用聚類方法對701戶卷煙零售戶評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，用判別分析檢驗(yàn)聚類結(jié)果，并針對每類客戶群的特點(diǎn)提出了相應(yīng)的營銷策略。結(jié)果表明，701戶卷煙零售戶可分為9類，判別分析與聚類結(jié)果一致率為95.3%，K中心聚類分析得出的9類客戶群是比較合理的，F(xiàn)isher判別得出的判別函數(shù)能有效識別新零售戶所屬的客戶群類別。零售戶價(jià)值評價(jià)指標(biāo)體系能有效地表征卷煙零售戶的價(jià)值，層次分析結(jié)合聚類分析、判別分析可用于卷煙零售戶分類。

資源配置；卷煙零售戶；層次分析；聚類分析；判別分析

為識別有效客戶及優(yōu)化管理目標(biāo)客戶，目前我國金融、電力等行業(yè)的研究者主要運(yùn)用層次分析法（AHP）、聚類法，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹等方法對客戶進(jìn)行分類[1-5]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法計(jì)算效率低，結(jié)果解釋力不強(qiáng)；決策樹方法在處理多指標(biāo)層次時(shí)，模型龐大繁冗，可操作性不強(qiáng)[2]；AHP雖能對客戶進(jìn)行較為精確的分類，但客戶數(shù)量較多時(shí)分類效率低，聚類分析法則可以較快的對眾多對象進(jìn)行分類，縮小AHP評價(jià)對象的范圍，但在需要精確的分類結(jié)果時(shí)此方法往往行不通，且聚類結(jié)果需運(yùn)用判別分析法進(jìn)行檢驗(yàn)[2，6]。顯然，AHP、聚類分析與判別分析相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)大樣本客戶高效、相對精確的分類，但卻鮮有綜合運(yùn)用其分析的研究報(bào)道。價(jià)值零售戶是煙草公司盈利的直接源泉，有效的零售戶分類對煙草公司未來決策發(fā)揮著舉足輕重的作用。然而，煙草公司很少運(yùn)用這些方法對卷煙零售戶進(jìn)行分類。因此進(jìn)行了本研究，旨在為新疆石河子市煙草公司優(yōu)化卷煙零售戶資源配置提供理論依據(jù)和策略。

1 材料與方法

1.1 調(diào)研數(shù)據(jù)

1.1.1 卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

對石河子市煙草公司進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，并與煙草公司總經(jīng)理、銷售副總經(jīng)理、市場副總經(jīng)理，以及石河子大學(xué)組織行為和市場營銷專業(yè)2位專家討論，構(gòu)建了由19個(gè)可量化指標(biāo)組成的卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)體系[7-10]（圖1）。

圖1 卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)指標(biāo)體系Fig.1 Evaluation system of tobacco retailers’value

其中，銷售額（X1）——價(jià)值評價(jià)期間零售戶累計(jì)從煙草公司的進(jìn)貨額（以元計(jì)）；銷售結(jié)構(gòu)（X2）——單條卷煙的銷售價(jià)格（以元計(jì)）；銷售量（X3）——評價(jià)期間零售戶從煙草公司的進(jìn)貨量（以條計(jì)）；低焦油卷煙銷售量（X4）——評價(jià)期間零售戶銷售的低焦油卷煙的數(shù)量（以條計(jì)）；低焦油卷煙銷量比重（X5）——評價(jià)期間零售戶銷售的低焦油卷煙量占自身銷售量的比例；銷售量比重（X6）——評價(jià)期間零售戶卷煙銷售量占煙草公司總銷售量的份額；銷售額比重（X7）——評價(jià)期間零售戶卷煙銷售額占煙草公司總銷售額的比例；商圈類型（X8）——零售戶商鋪所處的地理位置；店面形象（X9）——零售戶商鋪的門頭標(biāo)識、聯(lián)網(wǎng)情況、店內(nèi)整潔情況等；出樣能力（X10）——零售戶店鋪擺放卷煙的品種規(guī)格數(shù)量；出樣形式（X11）——零售戶出售的卷煙的擺放方式如柜臺、貨架等形式；營業(yè)時(shí)間（X12）——零售戶店鋪開門有人營業(yè)的時(shí)間；經(jīng)營業(yè)態(tài)（X13）——零售戶店鋪的性質(zhì)，如商場、煙酒店、食雜店等；入網(wǎng)持久性（X14）——零售客戶從事卷煙銷售的時(shí)間；配合程度（X15）——零售戶對煙草公司工作的支持程度，如對待新品種卷煙促銷態(tài)度等；銷售量增長比率（X16）——評價(jià)期間零售戶卷煙銷售量與去年同期相比增長或減少的幅度；明碼標(biāo)價(jià)執(zhí)行（X17）——零售戶有無擺放各類卷煙的價(jià)格標(biāo)簽以及是否執(zhí)行煙草公司規(guī)定的零售價(jià)格；砍單率（X18）——零售戶在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)及時(shí)取走已訂卷煙的情況；消費(fèi)者投訴（X19）——終端消費(fèi)者投訴零售客戶的情況；評價(jià)期間——2013年6-9月。

1.1.2 卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)數(shù)據(jù)

（1）評價(jià)指標(biāo)的計(jì)分標(biāo)準(zhǔn)。采用百分制，將卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)體系的19個(gè)底層指標(biāo)分為定量指標(biāo)和定性指標(biāo)。其中，X1、X2、X3、X16等15個(gè)定量指標(biāo)，依據(jù)從石河子市煙草公司調(diào)研數(shù)據(jù)，按相對比值、分類等方法評分，如X1、X3和X4取各自數(shù)據(jù)項(xiàng)2的對數(shù)，以最大項(xiàng)為基準(zhǔn)，其他項(xiàng)按與最大項(xiàng)比例算出得分；X5、X6和X7直接與最大項(xiàng)相比算出得分；X2是零售戶銷售結(jié)構(gòu)水平與煙草公司銷售結(jié)構(gòu)相比得出分值；X8，商業(yè)區(qū)100分，旅客中轉(zhuǎn)站90分，住宅區(qū)80分，工業(yè)區(qū)70分，學(xué)府區(qū)60分，其他50分；X10，高于80種100分，低于40種0分，中間狀態(tài)每增加一品種加2.5分；X11，展示柜100分，柜臺在顯著位置90分，非顯著位置80分，貨架70分，窗口60分，其他50分；X12，最低4分，在此基礎(chǔ)上每增加一小時(shí)加4分；X13，超市100分，煙酒店90分，商場80分，便利店70分，食雜店60分，其他50分；X14，低于一年0分，每超過一年加10分，最高100分；X16，負(fù)值得分0，其他按與最大項(xiàng)比例算出得分；X19次數(shù)超過3次后一次扣25分；X9、X15、X17和X18這4個(gè)定性指標(biāo)，由客戶經(jīng)理結(jié)合零售戶的實(shí)際情況進(jìn)行評分，如X9按門頭標(biāo)識、店內(nèi)聯(lián)網(wǎng)、整潔情況及其他綜合打分，其比例為3：3：3：1；X15和X18，按出現(xiàn)次數(shù)評分，沒履行的一次扣10分；X17，有價(jià)格牌100分，有價(jià)格標(biāo)簽50分，未執(zhí)行0分。

（2）數(shù)據(jù)收集統(tǒng)計(jì)。調(diào)研了2013年6-9月石河子市煙草公司的800名卷煙零售戶，獲得了研究所需要的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過程中，運(yùn)用EXCEL軟件對于每項(xiàng)數(shù)據(jù)輸入制定出相應(yīng)的著錄規(guī)則（如X8采用編碼形式：用數(shù)字1表示商業(yè)區(qū)，2-6分別表示旅客中轉(zhuǎn)站、住宅區(qū)、工業(yè)區(qū)、學(xué)府區(qū)和其他，X11和X13也類似采用編碼形式；X14統(tǒng)一用規(guī)定的日期格式；其他指標(biāo)運(yùn)用數(shù)值形式），并剔除評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)填寫不完整的樣本，最后基于評分規(guī)則套用EXCEL中公式計(jì)算出每個(gè)指標(biāo)得分，匯總成可以聚類分析的數(shù)據(jù)，共701戶（組）零售戶（樣本）數(shù)據(jù)（表1），有效率為87.6%。

表1 石河子市部分卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)指標(biāo)評分結(jié)果①Tab.1 Evaluation results of some tobacco retailers in Shehezi municipality

1.2 方法

1.2.1 層次分析

運(yùn)用AHP對701組卷煙零售戶數(shù)據(jù)進(jìn)行評價(jià)分析，主要分以下幾個(gè)步驟[11]：第一步，依據(jù)構(gòu)建的評價(jià)指標(biāo)體系（圖1），從第二層開始，對于隸屬于同一上層的諸多指標(biāo)，用1-9比較尺度構(gòu)造7個(gè)判斷矩陣；第二步，根據(jù)每個(gè)判斷矩陣，計(jì)算評價(jià)指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算方法有近似算法、最小二乘法等；第三步，從評價(jià)指標(biāo)體系的高層到底層對各指標(biāo)逐層進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，以保證AHP計(jì)算出各評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的合理性。如果一致性比例CR≥0.1,說明判斷矩陣一致性差，應(yīng)重新判斷，若CR＜0.1,則判斷矩陣具有滿意的一致性。

1.2.2 聚類分析和判別分析

701組數(shù)據(jù)屬于大樣本，適合運(yùn)用K中心聚類分析和Fisher判別分析法，分析過程中分以下幾個(gè)步驟[12]：第一步，在所有數(shù)據(jù)樣本中選取9個(gè)對象，并將其作為初始聚類中心；第二步，以X1、X2等19個(gè)評價(jià)指標(biāo)為變量，采用迭代與分類的方法進(jìn)行聚類，得出9類客戶群的最終聚類中心及分類結(jié)果（類別號和對應(yīng)的零售戶數(shù)量）；第三步，以聚類分析的類別號作為分組變量（最大值為9，最小值為1），以19個(gè)評價(jià)指標(biāo)為判別自變量，采用全模型法得出Fisher判別函數(shù)系數(shù)，并建立判別函數(shù)；第四步，依據(jù)判別函數(shù)對701組樣本進(jìn)行判別分組，計(jì)算出判別分析與聚類結(jié)果的一致率。

2 結(jié)果與討論

2.1 評價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

在構(gòu)建的卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)體系基礎(chǔ)上，石河子市煙草營銷中心10位專家依據(jù)各指標(biāo)的重要程度對其進(jìn)行評分。通過取評分的均值來確定各層指標(biāo)的判斷矩陣，并選擇近似算法[11]，運(yùn)用yaahp6.0軟件得出每層指標(biāo)的權(quán)重（表2-表8）。

表2 石河子市卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)指標(biāo)判斷矩陣①與權(quán)重②Tab.2 Matrix and weight of evaluation index for values of Shihezi tobacco retailers

表3 石河子市卷煙零售戶當(dāng)前價(jià)值評價(jià)指標(biāo)判斷矩陣①與權(quán)重②Tab.3 Matrix and weight of evaluation index for current values of Shihezi tobacco retailers

表4 石河子市卷煙零售戶潛在價(jià)值評價(jià)指標(biāo)判斷矩陣①與權(quán)重②Tab.4 Matrix and weight of evaluation index for potential values of Shihezi tobacco retailers

表5 石河子市卷煙零售戶貢獻(xiàn)度評價(jià)指標(biāo)判斷矩陣①與權(quán)重②Tab.5 Matrix and weight of contribution evaluation for Shihezi tobacco retailers

表6 石河子市卷煙零售戶影響度評價(jià)指標(biāo)判斷矩陣①與權(quán)重②Tab.6 Matrix and weight of influence evaluation for Shihezi tobacco retailers

表7 石河子市卷煙零售戶忠誠度評價(jià)指標(biāo)判斷矩陣①與權(quán)重②Tab.7 Matrix and weight of loyalty evaluation for Shihezi tobacco retailers

表8 石河子市卷煙零售戶信用度評價(jià)指標(biāo)判斷矩陣①與權(quán)重②Tab.8 Matrix and weight of creditability evaluation for Shihezi tobacco retailers

從表2-表8可看出，所有判斷矩陣的一致性比例CR均小于0.1，說明上述表中的判斷矩陣具有滿意的一致性，從而保證了運(yùn)用AHP所計(jì)算出各指標(biāo)權(quán)重的合理性。從表2可知，對于零售戶價(jià)值，當(dāng)前價(jià)值較于潛在價(jià)值更為重要，其兩者對應(yīng)的矩陣系數(shù)為1.5。通過對矩陣系數(shù)運(yùn)用和法得出當(dāng)前價(jià)值的權(quán)重為0.6，潛在價(jià)值的權(quán)重為0.4。對于表3-表8，可依次類推，通過各層指標(biāo)兩兩比較分析出其對上層指標(biāo)的相對重要程度，最后確定各指標(biāo)的權(quán)重。運(yùn)用這些權(quán)重可以計(jì)算卷煙零售戶的當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值，以實(shí)現(xiàn)卷煙零售戶的精確分類。

2.2 零售戶的聚類和判別結(jié)果

（1）聚類結(jié)果

基于處理后的701組零售戶數(shù)據(jù)，選用K中心聚類法[12]，運(yùn)用SPSS19.0軟件的逐步聚類分析功能對卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析[12]，得出9類卷煙零售戶群（表9）。

由表9看出，客戶群1的銷售額、銷售結(jié)構(gòu)、銷售量、低焦油卷煙銷售量、低焦油卷煙銷量比重、銷售量比重和銷售額比重較高，商圈類型、店面形象和出樣形式最好，卷煙品種較多，營業(yè)時(shí)間和入網(wǎng)時(shí)間較長，經(jīng)營業(yè)態(tài)比較好，對煙草公司工作的支持程度最高，銷售量增長率低，按照煙草公司要求實(shí)施卷煙明碼標(biāo)價(jià)，比較及時(shí)地取走已訂卷煙，消費(fèi)者投訴少。依次類推，可以得出其他客戶群中卷煙零售戶的細(xì)分特征。從數(shù)量上來看，客戶群7、8和9中卷煙零售戶數(shù)目比較多，客戶群1和4中零售戶數(shù)目一般，客戶群2、3、5和6中零售戶數(shù)目較少。聚類分析結(jié)果縮小了AHP評價(jià)對象的范圍，但效果具體如何有待于進(jìn)一步驗(yàn)證。

（2）判別結(jié)果

為對聚類結(jié)果的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，采用Fisher判別法[12]，以聚類分析使用的變量，即包括X1、X2等指標(biāo)作判別變量，在聚類分析確定的零售戶類別的基礎(chǔ)上，用701組零售戶數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，以相應(yīng)的客戶群標(biāo)識為組變量，運(yùn)用SPSS19.0軟件，對同時(shí)漸入模型的所有卷煙零售戶數(shù)據(jù)（全模型法）進(jìn)行判別分析。SPSS自動(dòng)選取有客戶群標(biāo)識的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得判別函數(shù)（表10）。對判別函數(shù)進(jìn)行方差檢驗(yàn)，P＜0.005，說明判別函數(shù)對卷煙零售戶類別的區(qū)分差異達(dá)到顯著水平，可以結(jié)合判別函數(shù)與19個(gè)指標(biāo)得分?jǐn)?shù)值對聚類分析結(jié)果可靠性進(jìn)行檢驗(yàn)。

依據(jù)表10的結(jié)果，得出9個(gè)判別函數(shù)，如客戶群1的判別函數(shù)f=177.88X1-16.59X2-105.62X3-6.52X4+1.99X5-2.96X6-0.51X7+1.07X8+1.15X9+0.19X10+0.31X11-0.11X12+1.57X13+0.39X14+0.26X15+0.63X16-0.04X18+37.01X19-4567.04等，分別將701組樣本的各指標(biāo)評分?jǐn)?shù)值代入這9個(gè)判別函數(shù)計(jì)算其函數(shù)值，哪個(gè)函數(shù)值最大就說明樣本屬于哪類零售戶群，最后得出判別分析結(jié)果（表11）。

表9 石河子市卷煙零售戶價(jià)值聚類結(jié)果及各指標(biāo)最終聚類中心得分Tab.9 Clustering analysis results and final cluster center of valuation index for Shihezi tobacco retailers

表10 石河子市卷煙零售戶判別函數(shù)系數(shù)Tab.10 Discriminant function coefficients of Shihezi tobacco retailers

表11 石河子市卷煙零售戶判別分析結(jié)果Tab.11 Discriminant analysis results of Shihezi tobacco retailers

從表11可看出，聚類結(jié)果中客戶群1數(shù)量是82，與判別分析結(jié)果完全一致，依次類推，可以得出其他8個(gè)客戶群的聚類結(jié)果與判別分析結(jié)果的對比情況。從總體上來看，判別分析得出的客戶群標(biāo)識與聚類結(jié)果基本一致，701名卷煙零售戶的判別結(jié)果與聚類結(jié)果的總體一致率（兩者一致個(gè)數(shù)除以總數(shù)量。其中，一致個(gè)數(shù)可以從上表對角線找出）達(dá)95.3%，判別效果較好。這說明，K中心聚類分析所得出的9類客戶群是比較合理的，F(xiàn)isher判別所得的判別函數(shù)也能有效地識別新零售戶所屬的客戶群類別。

2.3 卷煙零售戶分類結(jié)果與營銷策略

在AHP計(jì)算出評價(jià)體系各層指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上，結(jié)合聚類分析和判別分析的結(jié)果，將9類零售戶客戶群的當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值得分依次算出來（表12）。如表9中客戶群1，評價(jià)指標(biāo)X1-X7的最終聚類中心分值分別為84.09、65.31、79.93、67.83、46.32、16.14、10.86，再根據(jù)表4中這7個(gè)指標(biāo)的權(quán)重（依次為0.2418、0.181、0.2032、0.1169、0.1169、0.0701、0.0701），將兩者對應(yīng)相乘累和算出C1的得分為63.63，同理算出C2的得分為82.49，再依據(jù)表3中C1和C2權(quán)重（分別為0.75、0.25）算出B1得分為68.35；B2的得分，也采用類似的算法算出。最后根據(jù)表2中B1和B2的權(quán)重（分別為0.6、0.4）算出客戶群1綜合價(jià)值A(chǔ)的得分為71.47。余者類推。

表12 石河子市卷煙零售戶當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值①Tab.12 Current value and potential value of Shihezi tobacco retailers

在表12結(jié)果基礎(chǔ)上，結(jié)合二八法則[13]，并與石河子煙草公司營銷中心共同協(xié)商，按當(dāng)前價(jià)值以65分和55為分界點(diǎn)，潛在價(jià)值以70分和60分為分界點(diǎn)，將石河子市煙草公司701名卷煙零售戶精確地細(xì)分為9類（圖2），其次，根據(jù)綜合價(jià)值將分類后的每類客戶群中零售戶降序排列，實(shí)現(xiàn)更為明確的分類。

圖2 卷煙零售戶分類結(jié)果Fig.2 Segmentation results of tobacco retailers

基于圖2的分類結(jié)果，每類客戶群設(shè)計(jì)應(yīng)采用差異化的營銷策略[3,5]：一類卷煙零售戶具有很高的當(dāng)前價(jià)值和較低的潛在價(jià)值，可為煙草公司提供穩(wěn)定的利潤。這類客戶群，公司應(yīng)投入足夠的資源，延長其為公司創(chuàng)造利潤的持續(xù)時(shí)間。二類零售戶的當(dāng)前價(jià)值高、潛在價(jià)值一般，是煙草公司的重要客戶，因?yàn)樵擃惪蛻羧簽楣編泶罅渴找妫鋵镜闹艺\度不高。對于這類客戶,公司應(yīng)主動(dòng)與零售戶溝通交流，并為他們設(shè)計(jì)相應(yīng)的營銷服務(wù)，提高其忠誠度，使其成為公司高價(jià)值的客戶。三類零售戶當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值均高，是煙草公司最有價(jià)值的客戶群，該類零售戶與公司的關(guān)系最穩(wěn)定，同時(shí)也是公司獲得持續(xù)利潤的重要渠道。針對此類客戶群，公司應(yīng)定期上門拜訪，及時(shí)了解其需求，優(yōu)先滿足其資源配置要求，同時(shí)加強(qiáng)情感聯(lián)系，提升零售戶滿意度和忠誠度，盡最大可能保持和發(fā)展與其的關(guān)系。四類零售戶的當(dāng)前價(jià)值中等、潛在價(jià)值較低，該類客戶群為煙草公司帶來的利潤不高，同時(shí)忠誠度低。對此類零售戶公司應(yīng)謹(jǐn)慎選擇和發(fā)展。五類零售戶的當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值都屬于中等水平，但由于數(shù)量較多，從整體上可以為公司的生存和發(fā)展提供大量現(xiàn)金流。公司要投入大量資源發(fā)展與此類客戶群的關(guān)系，培育其成為公司高端價(jià)值客戶。六類零售戶的當(dāng)前價(jià)值一般，但潛在價(jià)值較高，此類客戶群目前可能對公司的貢獻(xiàn)不高，但其成長性很高。公司要用長遠(yuǎn)眼光看待此類零售戶，加強(qiáng)與之合作，努力提高其當(dāng)前價(jià)值。七類零售戶“兩值雙低”，是煙草公司價(jià)值最低端的客戶群，公司不需要對此類零售戶投入過多的資源。八類零售戶當(dāng)前價(jià)值較低，潛在價(jià)值一般，不是煙草公司的重要客戶。公司應(yīng)分析此類零售戶當(dāng)前價(jià)值低的原因，進(jìn)而選擇性取舍。九類零售戶雖然當(dāng)前價(jià)值低，但潛在增值能力很大，是煙草公司未來重要的客戶群。公司應(yīng)給予較多的關(guān)注，并為之配置適當(dāng)?shù)馁Y源以促進(jìn)這些零售戶的價(jià)值從低端向高端發(fā)展。

3 結(jié)語

采用AHP和聚類方法、AHP和判別法對卷煙零售戶進(jìn)行分類，提高了對卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)的科學(xué)性，并可根據(jù)分類結(jié)果，提出用于不同類卷煙零售戶的營銷策略，可為煙草公司卷煙銷售管理提供參考。此分類結(jié)果得到了新疆石河子市煙草公司的認(rèn)可。本卷煙零售戶價(jià)值評價(jià)體系是合理的，能有效地表征卷煙零售戶的價(jià)值，但本研究也有一定的局限性：（1）由于資源的限制，僅對石河子市煙草公司的701戶零售戶進(jìn)行研究，是否適合更大范圍更大樣本數(shù)量的卷煙零售戶價(jià)值的分類評價(jià)，有待進(jìn)一步研究。（2）僅根據(jù)卷煙零售戶分類結(jié)果提出了相應(yīng)的營銷策略，但沒有提出具體的可操作性措施，是否適合煙草公司的營銷管理，還需更深入的研究實(shí)踐。

[1]王軼華.基于層次分析法建立客戶綜合價(jià)值分析體系[J].華東電力,2006（4）: 36-39.

[2]趙銘,李雪,李秀婷,等.基于聚類分析的商業(yè)銀行基金客戶的分類研究[J].管理評論,2013（7）: 38-44.

[3]胡雷芳.基于聚類分析的C2C電子商務(wù)客戶價(jià)值服務(wù)營銷對策研究[J].成組技術(shù)與生產(chǎn)現(xiàn)代化,2007（3）:34-37，41.

[4]黃亦瀟,邵培基,李菁菁.基于客戶價(jià)值的客戶分類方法研究[J].預(yù)測,2004（3）:31-35.

[5]金偉健.基于決策樹算法的客戶分類模型研究[J].科技資訊,2009（14）: 239-239.

[6]田輝平.基于層次分析法和聚類分析法相結(jié)合的評價(jià)方法[J].華東經(jīng)濟(jì)管理,2007（8）: 126-128.

[7]權(quán)明富,齊佳音,舒華英.客戶價(jià)值評價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)[J].南開管理評論,2004，7(3): 17-23.

[8] Peter C V,Bas D.Predicting customer potential value an application in the insurance industry[J].Decision Support Systems,2001,32(2): 189-199.

[9]陳明亮.客戶忠誠與客戶關(guān)系生命周期[J].管理工程學(xué)報(bào),2003（2）: 90-93.

[10]Wolfgang U.Customer value in business markets: An agenda for inquiry [J].Industrial Marketing Management，2001,30(4): 315-320.

[11]孟麗莎,丁四波,李鳳廷.管理運(yùn)籌學(xué)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2011: 279-283.

[12]楊維忠,張?zhí)?SPSS統(tǒng)計(jì)分析與行業(yè)應(yīng)用[M].北京:清華大學(xué)出版社,2011: 152-163.

[13]徐劍,黃秋月.“二八定律”在圖書館管理中的應(yīng)用[J].中國圖書館學(xué)報(bào),2007（5）: 106-108.

Application of AHP and clustering,discriminant analysis in categorization of cigarette retailers

HAN Hongwen1,ZHANG Jianlei2
1 School of Economics and Management,Shihezi University,Shihezi 832000，Xinjiang Uygur Autonomous Region，China；
2 Marketing Centre，Xinjiang Shihezi Tobacco Company,Shihezi 832000，Xinjiang Uygur Autonomous Region，China

A new evaluation system for tobacco retailers was built to optimize resources allocation in accordance with local conditions.Target marketing strategy was proposed to different retailers by employing clustering analysis of data from 701 retailers and discriminant analysis of clustering data.Results showed that it was reasonable to divide 701 tobacco retailers into nine categories by K-mediods clustering analysis; consistent rate of discriminant and clustering analysis was 95.3%.Discriminant function obtained by Fisher discriminant could effectively identify category for new retailers.In addition,the evaluation system could effectively present the value of tobacco retailers,and the combination of AHP,clustering analysis and discriminant analysis could be used for tobacco retailers’ segmentation.

resources allocation; tobacco retailers; AHP; clustering analysis; discriminant analysis

10.3969/j.issn.1004-5708.2014.06.019

TS4-07 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號：1004-5708（2014）06-0119-08

韓宏穩(wěn)(1990—)，在讀碩士研究生，研究方向：管理科學(xué)與工程，Email：hanhongwenn1@sina.com.

2014-01-13