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(hào) 832000；

2 石河子市煙草公司營(yíng)銷(xiāo)中心，新疆石河子市北二路2小區(qū)17號(hào) 832000

經(jīng)濟(jì)與管理

層次分析與聚類(lèi)分析、判別分析在卷煙零售戶(hù)分類(lèi)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(hào) 832000；

2 石河子市煙草公司營(yíng)銷(xiāo)中心，新疆石河子市北二路2小區(qū)17號(hào) 832000

為優(yōu)化卷煙零售戶(hù)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(hù)價(jià)值評(píng)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(lèi)方法對(duì)701戶(hù)卷煙零售戶(hù)評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析，用判別分析檢驗(yàn)聚類(lèi)結(jié)果，并針對(duì)每類(lèi)客戶(hù)群的特點(diǎn)提出了相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略。結(jié)果表明，701戶(hù)卷煙零售戶(hù)可分為9類(lèi)，判別分析與聚類(lèi)結(jié)果一致率為95.3%，K中心聚類(lèi)分析得出的9類(lèi)客戶(hù)群是比較合理的，F(xiàn)isher判別得出的判別函數(shù)能有效識(shí)別新零售戶(hù)所屬的客戶(hù)群類(lèi)別。零售戶(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系能有效地表征卷煙零售戶(hù)的價(jià)值，層次分析結(jié)合聚類(lèi)分析、判別分析可用于卷煙零售戶(hù)分類(lèi)。

資源配置；卷煙零售戶(hù)；層次分析；聚類(lèi)分析；判別分析

為識(shí)別有效客戶(hù)及優(yōu)化管理目標(biāo)客戶(hù)，目前我國(guó)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(lèi)法，以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和決策樹(shù)等方法對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)[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(shù)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(duì)客戶(hù)進(jìn)行較為精確的分類(lèi)，但客戶(hù)數(shù)量較多時(shí)分類(lèi)效率低，聚類(lèi)分析法則可以較快的對(duì)眾多對(duì)象進(jìn)行分類(lèi)，縮小AHP評(píng)價(jià)對(duì)象的范圍，但在需要精確的分類(lèi)結(jié)果時(shí)此方法往往行不通，且聚類(lèi)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(lèi)分析與判別分析相結(jié)合，可以實(shí)現(xiàn)大樣本客戶(hù)高效、相對(duì)精確的分類(lèi)，但卻鮮有綜合運(yùn)用其分析的研究報(bào)道。價(jià)值零售戶(hù)是煙草公司盈利的直接源泉，有效的零售戶(hù)分類(lèi)對(duì)煙草公司未來(lái)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(duì)卷煙零售戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)。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(hù)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(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

對(duì)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(xiāo)售副總經(jīng)理、市場(chǎng)副總經(jīng)理，以及石河子大學(xué)組織行為和市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)專(zhuān)業(yè)2位專(zhuān)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(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)體系[7-10]（圖1）。

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

其中，銷(xiāo)售額（X1）——價(jià)值評(píng)價(jià)期間零售戶(hù)累計(jì)從煙草公司的進(jìn)貨額（以元計(jì)）；銷(xiāo)售結(jié)構(gòu)（X2）——單條卷煙的銷(xiāo)售價(jià)格（以元計(jì)）；銷(xiāo)售量（X3）——評(píng)價(jià)期間零售戶(hù)從煙草公司的進(jìn)貨量（以條計(jì)）；低焦油卷煙銷(xiāo)售量（X4）——評(píng)價(jià)期間零售戶(hù)銷(xiāo)售的低焦油卷煙的數(shù)量（以條計(jì)）；低焦油卷煙銷(xiāo)量比重（X5）——評(píng)價(jià)期間零售戶(hù)銷(xiāo)售的低焦油卷煙量占自身銷(xiāo)售量的比例；銷(xiāo)售量比重（X6）——評(píng)價(jià)期間零售戶(hù)卷煙銷(xiāo)售量占煙草公司總銷(xiāo)售量的份額；銷(xiāo)售額比重（X7）——評(píng)價(jià)期間零售戶(hù)卷煙銷(xiāo)售額占煙草公司總銷(xiāo)售額的比例；商圈類(lèi)型（X8）——零售戶(hù)商鋪所處的地理位置；店面形象（X9）——零售戶(hù)商鋪的門(mén)頭標(biāo)識(shí)、聯(lián)網(wǎng)情況、店內(nèi)整潔情況等；出樣能力（X10）——零售戶(hù)店鋪擺放卷煙的品種規(guī)格數(shù)量；出樣形式（X11）——零售戶(hù)出售的卷煙的擺放方式如柜臺(tái)、貨架等形式；營(yíng)業(yè)時(shí)間（X12）——零售戶(hù)店鋪開(kāi)門(mén)有人營(yíng)業(yè)的時(shí)間；經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)（X13）——零售戶(hù)店鋪的性質(zhì)，如商場(chǎng)、煙酒店、食雜店等；入網(wǎng)持久性（X14）——零售客戶(hù)從事卷煙銷(xiāo)售的時(shí)間；配合程度（X15）——零售戶(hù)對(duì)煙草公司工作的支持程度，如對(duì)待新品種卷煙促銷(xiāo)態(tài)度等；銷(xiāo)售量增長(zhǎng)比率（X16）——評(píng)價(jià)期間零售戶(hù)卷煙銷(xiāo)售量與去年同期相比增長(zhǎng)或減少的幅度；明碼標(biāo)價(jià)執(zhí)行（X17）——零售戶(hù)有無(wú)擺放各類(lèi)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(hù)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(hù)的情況；評(píng)價(jià)期間——2013年6-9月。

1.1.2 卷煙零售戶(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)

（1）評(píng)價(jià)指標(biāo)的計(jì)分標(biāo)準(zhǔn)。采用百分制，將卷煙零售戶(hù)價(jià)值評(píng)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(duì)比值、分類(lèi)等方法評(píng)分，如X1、X3和X4取各自數(shù)據(jù)項(xiàng)2的對(duì)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(hù)銷(xiāo)售結(jié)構(gòu)水平與煙草公司銷(xiāo)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(tái)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(chǎng)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(guò)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(guò)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(hù)經(jīng)理結(jié)合零售戶(hù)的實(shí)際情況進(jìn)行評(píng)分，如X9按門(mén)頭標(biāo)識(shí)、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(píng)分，沒(méi)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(hù)，獲得了研究所需要的數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)過(guò)程中，運(yùn)用EXCEL軟件對(duì)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(lèi)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(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)填寫(xiě)不完整的樣本，最后基于評(píng)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(lèi)分析的數(shù)據(jù)，共701戶(hù)（組）零售戶(hù)（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(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)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(duì)701組卷煙零售戶(hù)數(shù)據(jù)進(jìn)行評(píng)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(píng)價(jià)指標(biāo)體系（圖1），從第二層開(kāi)始，對(duì)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(píng)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(píng)價(jià)指標(biāo)體系的高層到底層對(duì)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(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的合理性。如果一致性比例CR≥0.1,說(shuō)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(mǎn)意的一致性。

1.2.2 聚類(lèi)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(lèi)分析和Fisher判別分析法，分析過(guò)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(duì)象，并將其作為初始聚類(lèi)中心；第二步，以X1、X2等19個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)為變量，采用迭代與分類(lèi)的方法進(jìn)行聚類(lèi)，得出9類(lèi)客戶(hù)群的最終聚類(lèi)中心及分類(lèi)結(jié)果（類(lèi)別號(hào)和對(duì)應(yīng)的零售戶(hù)數(shù)量）；第三步，以聚類(lèi)分析的類(lèi)別號(hào)作為分組變量（最大值為9，最小值為1），以19個(gè)評(píng)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(duì)701組樣本進(jìn)行判別分組，計(jì)算出判別分析與聚類(lèi)結(jié)果的一致率。

2 結(jié)果與討論

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的確定

在構(gòu)建的卷煙零售戶(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)體系基礎(chǔ)上，石河子市煙草營(yíng)銷(xiāo)中心10位專(zhuān)家依據(jù)各指標(biāo)的重要程度對(duì)其進(jìn)行評(píng)分。通過(guò)取評(píng)分的均值來(lái)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(hù)價(jià)值評(píng)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(hù)當(dāng)前價(jià)值評(píng)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(hù)潛在價(jià)值評(píng)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(hù)貢獻(xiàn)度評(píng)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(hù)影響度評(píng)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(hù)忠誠(chéng)度評(píng)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(hù)信用度評(píng)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(shuō)明上述表中的判斷矩陣具有滿(mǎn)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(duì)于零售戶(hù)價(jià)值，當(dāng)前價(jià)值較于潛在價(jià)值更為重要，其兩者對(duì)應(yīng)的矩陣系數(shù)為1.5。通過(guò)對(duì)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(duì)于表3-表8，可依次類(lèi)推，通過(guò)各層指標(biāo)兩兩比較分析出其對(duì)上層指標(biāo)的相對(duì)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(hù)的當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值，以實(shí)現(xiàn)卷煙零售戶(hù)的精確分類(lèi)。

2.2 零售戶(hù)的聚類(lèi)和判別結(jié)果

（1）聚類(lèi)結(jié)果

基于處理后的701組零售戶(hù)數(shù)據(jù)，選用K中心聚類(lèi)法[12]，運(yùn)用SPSS19.0軟件的逐步聚類(lèi)分析功能對(duì)卷煙零售戶(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類(lèi)分析[12]，得出9類(lèi)卷煙零售戶(hù)群（表9）。

由表9看出，客戶(hù)群1的銷(xiāo)售額、銷(xiāo)售結(jié)構(gòu)、銷(xiāo)售量、低焦油卷煙銷(xiāo)售量、低焦油卷煙銷(xiāo)量比重、銷(xiāo)售量比重和銷(xiāo)售額比重較高，商圈類(lèi)型、店面形象和出樣形式最好，卷煙品種較多，營(yíng)業(yè)時(shí)間和入網(wǎng)時(shí)間較長(zhǎng)，經(jīng)營(yíng)業(yè)態(tài)比較好，對(duì)煙草公司工作的支持程度最高，銷(xiāo)售量增長(zhǎng)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(lèi)推，可以得出其他客戶(hù)群中卷煙零售戶(hù)的細(xì)分特征。從數(shù)量上來(lái)看，客戶(hù)群7、8和9中卷煙零售戶(hù)數(shù)目比較多，客戶(hù)群1和4中零售戶(hù)數(shù)目一般，客戶(hù)群2、3、5和6中零售戶(hù)數(shù)目較少。聚類(lèi)分析結(jié)果縮小了AHP評(píng)價(jià)對(duì)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(duì)聚類(lèi)結(jié)果的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，采用Fisher判別法[12]，以聚類(lèi)分析使用的變量，即包括X1、X2等指標(biāo)作判別變量，在聚類(lèi)分析確定的零售戶(hù)類(lèi)別的基礎(chǔ)上，用701組零售戶(hù)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本，以相應(yīng)的客戶(hù)群標(biāo)識(shí)為組變量，運(yùn)用SPSS19.0軟件，對(duì)同時(shí)漸入模型的所有卷煙零售戶(hù)數(shù)據(jù)（全模型法）進(jìn)行判別分析。SPSS自動(dòng)選取有客戶(hù)群標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，獲得判別函數(shù)（表10）。對(duì)判別函數(shù)進(jìn)行方差檢驗(yàn)，P＜0.005，說(shuō)明判別函數(shù)對(duì)卷煙零售戶(hù)類(lèi)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(duì)聚類(lèi)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(hù)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(píng)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(shuō)明樣本屬于哪類(lèi)零售戶(hù)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(hù)價(jià)值聚類(lèi)結(jié)果及各指標(biāo)最終聚類(lèi)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(hù)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(hù)判別分析結(jié)果Tab.11 Discriminant analysis results of Shihezi tobacco retailers

從表11可看出，聚類(lèi)結(jié)果中客戶(hù)群1數(shù)量是82，與判別分析結(jié)果完全一致，依次類(lèi)推，可以得出其他8個(gè)客戶(hù)群的聚類(lèi)結(jié)果與判別分析結(jié)果的對(duì)比情況。從總體上來(lái)看，判別分析得出的客戶(hù)群標(biāo)識(shí)與聚類(lèi)結(jié)果基本一致，701名卷煙零售戶(hù)的判別結(jié)果與聚類(lèi)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(duì)角線(xiàn)找出）達(dá)95.3%，判別效果較好。這說(shuō)明，K中心聚類(lèi)分析所得出的9類(lèi)客戶(hù)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(shí)別新零售戶(hù)所屬的客戶(hù)群類(lèi)別。

2.3 卷煙零售戶(hù)分類(lèi)結(jié)果與營(yíng)銷(xiāo)策略

在A(yíng)HP計(jì)算出評(píng)價(jià)體系各層指標(biāo)權(quán)重的基礎(chǔ)上，結(jié)合聚類(lèi)分析和判別分析的結(jié)果，將9類(lèi)零售戶(hù)客戶(hù)群的當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值得分依次算出來(lái)（表12）。如表9中客戶(hù)群1，評(píng)價(jià)指標(biāo)X1-X7的最終聚類(lèi)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(duì)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(lèi)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(hù)群1綜合價(jià)值A(chǔ)的得分為71.47。余者類(lèi)推。

表12 石河子市卷煙零售戶(hù)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(yíng)銷(xiāo)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(hù)精確地細(xì)分為9類(lèi)（圖2），其次，根據(jù)綜合價(jià)值將分類(lèi)后的每類(lèi)客戶(hù)群中零售戶(hù)降序排列，實(shí)現(xiàn)更為明確的分類(lèi)。

圖2 卷煙零售戶(hù)分類(lèi)結(jié)果Fig.2 Segmentation results of tobacco retailers

基于圖2的分類(lèi)結(jié)果，每類(lèi)客戶(hù)群設(shè)計(jì)應(yīng)采用差異化的營(yíng)銷(xiāo)策略[3,5]：一類(lèi)卷煙零售戶(hù)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(rùn)。這類(lèi)客戶(hù)群，公司應(yīng)投入足夠的資源，延長(zhǎng)其為公司創(chuàng)造利潤(rùn)的持續(xù)時(shí)間。二類(lèi)零售戶(hù)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(hù)，因?yàn)樵擃?lèi)客戶(hù)群為公司帶來(lái)大量收益，但其對(duì)公司的忠誠(chéng)度不高。對(duì)于這類(lèi)客戶(hù),公司應(yīng)主動(dòng)與零售戶(hù)溝通交流，并為他們?cè)O(shè)計(jì)相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)服務(wù)，提高其忠誠(chéng)度，使其成為公司高價(jià)值的客戶(hù)。三類(lèi)零售戶(hù)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(hù)群，該類(lèi)零售戶(hù)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(rùn)的重要渠道。針對(duì)此類(lèi)客戶(hù)群，公司應(yīng)定期上門(mén)拜訪(fǎng)，及時(shí)了解其需求，優(yōu)先滿(mǎn)足其資源配置要求，同時(shí)加強(qiáng)情感聯(lián)系，提升零售戶(hù)滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度，盡最大可能保持和發(fā)展與其的關(guān)系。四類(lèi)零售戶(hù)的當(dāng)前價(jià)值中等、潛在價(jià)值較低，該類(lèi)客戶(hù)群為煙草公司帶來(lái)的利潤(rùn)不高，同時(shí)忠誠(chéng)度低。對(duì)此類(lèi)零售戶(hù)公司應(yīng)謹(jǐn)慎選擇和發(fā)展。五類(lèi)零售戶(hù)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(lèi)客戶(hù)群的關(guān)系，培育其成為公司高端價(jià)值客戶(hù)。六類(lèi)零售戶(hù)的當(dāng)前價(jià)值一般，但潛在價(jià)值較高，此類(lèi)客戶(hù)群目前可能對(duì)公司的貢獻(xiàn)不高，但其成長(zhǎng)性很高。公司要用長(zhǎng)遠(yuǎn)眼光看待此類(lèi)零售戶(hù)，加強(qiáng)與之合作，努力提高其當(dāng)前價(jià)值。七類(lèi)零售戶(hù)“兩值雙低”，是煙草公司價(jià)值最低端的客戶(hù)群，公司不需要對(duì)此類(lèi)零售戶(hù)投入過(guò)多的資源。八類(lèi)零售戶(hù)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(hù)。公司應(yīng)分析此類(lèi)零售戶(hù)當(dāng)前價(jià)值低的原因，進(jìn)而選擇性取舍。九類(lèi)零售戶(hù)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(lái)重要的客戶(hù)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(hù)的價(jià)值從低端向高端發(fā)展。

3 結(jié)語(yǔ)

采用AHP和聚類(lèi)方法、AHP和判別法對(duì)卷煙零售戶(hù)進(jìn)行分類(lèi)，提高了對(duì)卷煙零售戶(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)的科學(xué)性，并可根據(jù)分類(lèi)結(jié)果，提出用于不同類(lèi)卷煙零售戶(hù)的營(yíng)銷(xiāo)策略，可為煙草公司卷煙銷(xiāo)售管理提供參考。此分類(lèi)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(hù)價(jià)值評(píng)價(jià)體系是合理的，能有效地表征卷煙零售戶(hù)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(duì)石河子市煙草公司的701戶(hù)零售戶(hù)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(hù)價(jià)值的分類(lèi)評(píng)價(jià)，有待進(jìn)一步研究。（2）僅根據(jù)卷煙零售戶(hù)分類(lèi)結(jié)果提出了相應(yīng)的營(yíng)銷(xiāo)策略，但沒(méi)有提出具體的可操作性措施，是否適合煙草公司的營(yíng)銷(xiāo)管理，還需更深入的研究實(shí)踐。

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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(hào)：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