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一、研究方法

本文所使用的方法特殊之處在于先用主成分分析方法對理財(cái)客戶眾多的個性特征變量進(jìn)行主成分分析，原因在于理財(cái)客戶個性特征變量眾多，一方面為了避免遺漏重要的信息，研究時盡量選取多的變量，而另一方面隨著考慮變量的增多增加了問題的復(fù)雜性，同時由于各變量是對同一事物的反映，不可變面的造成信大量重疊，既存在相關(guān)性，而主成分分析正是通過原來變量的少數(shù)幾個線性組合來解釋原來變量絕大多數(shù)信息的一種良好的方法。

此后，用所得到的主成分對所有客戶進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，從而將客戶細(xì)分，再利用spss軟件的描述統(tǒng)計(jì)分析和頻率分析對客戶的個性特征、理財(cái)產(chǎn)品與服務(wù)需求、客戶滿意度和客戶忠誠度進(jìn)行差異性分析。

二、理財(cái)業(yè)務(wù)發(fā)展的現(xiàn)狀及問題

我國四大國有商業(yè)銀行經(jīng)過股改上市之后都已開始逐步走向綜合經(jīng)營的模式，各商業(yè)銀行都將新的利潤增長點(diǎn)放到了中間業(yè)務(wù)上，而其中的個人理財(cái)業(yè)務(wù)自2003年開始以來也有了很大的發(fā)展。例如，國內(nèi)各商業(yè)銀行紛紛設(shè)立“個人理財(cái)中心”，招商銀行的“金葵花”、工商銀行的“理財(cái)金賬戶”、建設(shè)銀行的“樂當(dāng)家”、農(nóng)業(yè)銀行的“金鑰匙”、光大銀行的“陽光理財(cái)B計(jì)劃”、民生銀行的“非凡理財(cái)”等產(chǎn)品相繼面世，市場上已有20多個品牌、幾百種理財(cái)產(chǎn)品；2006年年初，憑借股市和金市的高溫，各商業(yè)銀行推出了一批與股指、黃金價格掛鉤的外匯理財(cái)產(chǎn)品；并且，我國境內(nèi)的外資銀行也將其在國外的理財(cái)業(yè)務(wù)移植到我國市場，積極開展外匯理財(cái)業(yè)務(wù)。然而，熱情的投入并不見得能得到所期望的效果——個人理財(cái)業(yè)務(wù)發(fā)展并不理想。出現(xiàn)了如下的主要問題:

將理財(cái)作為競爭手段。2005年前期，商業(yè)銀行推行理財(cái)業(yè)務(wù)目的并不完全是為了增加中間業(yè)務(wù)收入，而在于爭奪存款、提高市場份額。一些銀行采取盲目承諾高保本收益率，甚至采取搭售儲蓄存款的方式銷售理財(cái)產(chǎn)品，將個人理財(cái)產(chǎn)品演變?yōu)樽兿喔呦垉Φ墓ぞ摺２簧俟煞葜粕虡I(yè)銀行甚至在虧損讓利的條件下推出理財(cái)產(chǎn)品，以理財(cái)產(chǎn)品為競爭手段吸引中高端客戶、爭奪零售客戶資源[1]。

分業(yè)經(jīng)營模式大大制約可理財(cái)業(yè)務(wù)的發(fā)展，使得理財(cái)業(yè)務(wù)只能停留在表面。目前的理財(cái)業(yè)務(wù)主要還停留在咨詢、建議或者方案設(shè)計(jì)上，不能為客戶提供增值服務(wù)，具體操作僅是儲蓄功能的擴(kuò)展，將存貸款產(chǎn)品進(jìn)行簡單結(jié)合，或者只提供較初級的咨詢服務(wù)，并不涉及房地產(chǎn)、債券、股票、基金等投資品種，投資咨詢只是傳統(tǒng)儲蓄業(yè)務(wù)介紹，而所謂的網(wǎng)上銀行其實(shí)是將傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)照搬到互聯(lián)網(wǎng)上，而在線投資品種仍然缺乏。而發(fā)達(dá)國家的商業(yè)銀行在混業(yè)經(jīng)營趨勢下理財(cái)業(yè)務(wù)可涉足證券、保險、資產(chǎn)投資管理等業(yè)務(wù)，形成多個利潤增長點(diǎn)。

客戶細(xì)分不夠，造成理財(cái)產(chǎn)品有同質(zhì)化趨向。如：中國銀行的個人客戶，現(xiàn)在僅僅是根據(jù)其綜合金融資產(chǎn)余額來進(jìn)行劃分，如50萬人民幣為總行級客戶，20萬人民幣為省行級客戶，20萬以下為一般客戶，劃分為粗線條式，沒有對相當(dāng)級別的高端客戶進(jìn)行區(qū)分和一對一貼身服務(wù)，也沒有對客戶的職業(yè)、年齡、性格、金融產(chǎn)品需求等擁有詳盡的資料并進(jìn)行劃分（1）。業(yè)務(wù)范圍更多的是把現(xiàn)有的業(yè)務(wù)進(jìn)行一個重新的整合，普遍缺乏更為細(xì)致的客戶分層，也就無法為客戶提供切合需求的個性化服務(wù)，財(cái)務(wù)策劃在技術(shù)、人才支持上都無法滿足現(xiàn)實(shí)需求，投資產(chǎn)品在廣度和深度上均不能完全滿足客戶的理財(cái)需求。

然而，從目前全球金融業(yè)的現(xiàn)狀看，混業(yè)經(jīng)營模式所產(chǎn)生的巨大經(jīng)濟(jì)、社會效益與競爭力是分業(yè)制經(jīng)營模式所難以匹敵的。金融業(yè)實(shí)行混業(yè)經(jīng)營既是國際金融一體化的要求，也是國內(nèi)市場形勢的需要。我國金融界實(shí)現(xiàn)混業(yè)經(jīng)營必是大勢所趨。而且根據(jù)中國人民銀行公布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示：在2007年4月末，我國居民戶存款為17.37萬億。由此我們可以看到銀行的理財(cái)業(yè)務(wù)有著豐厚的物質(zhì)基礎(chǔ)和廣闊的市場前景。此時商業(yè)銀行要發(fā)展好理財(cái)業(yè)務(wù)占據(jù)這塊“大蛋糕”除了依賴我國金融市場和制度這些外部條件的逐步完善，更重要的是商業(yè)銀行自身的完善，既改善商行由于客戶細(xì)分所造成的理財(cái)業(yè)務(wù)發(fā)展不健康。而做好客戶細(xì)分對目前的商業(yè)銀行的來說其利不僅僅只限于理財(cái)業(yè)務(wù)，也有利于商行其他的零售業(yè)務(wù)的發(fā)展。

因此，本文試圖用數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法來設(shè)計(jì)一種客戶細(xì)分的方法。按照眾多的客戶個性特征將客戶分類，使得商行可以以此為基礎(chǔ)設(shè)計(jì)相應(yīng)的理財(cái)服務(wù)和投資組合來提高商業(yè)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)的廣度與深度。

三、應(yīng)用分析的具體步驟

（一）變量選取和數(shù)據(jù)預(yù)處理

1、為了使客戶分割成為可行的策略，通常需要滿足一定的準(zhǔn)則,它們一般包括可識別性、實(shí)質(zhì)性、可接近性、穩(wěn)定性、響應(yīng)性和可行動性等。

2、利用定性階梯法進(jìn)行深度訪談，篩選出重要的理財(cái)業(yè)務(wù)、客戶滿意、客戶忠誠以及客戶個性特征的情況，并了解受訪者表達(dá)這些項(xiàng)目時所用的語言[3]。

3、效度，衡量工具是否真正能夠測出所想測量事物的程度（黃俊英，1996）。經(jīng)由定性的訪談結(jié)果，發(fā)展成量性問卷，利用量表形態(tài)進(jìn)行大量樣本的問卷測試[3]。問卷在被使用之前都詢問過業(yè)內(nèi)一些專家的意見并進(jìn)行了修改，力求符合效度。

(二)、主成分分析

1、數(shù)據(jù)的預(yù)處理

假設(shè)某家銀行有n個理財(cái)客戶的交易記錄，并將他們經(jīng)過數(shù)據(jù)處理成了n個樣本數(shù)據(jù)，用來代表每一條客戶數(shù)據(jù)樣本（），描述這家銀行的理財(cái)客戶個性特征的變量有m個，用來代表第個變量（），則代表第個客戶在第個變量上的取值。則可構(gòu)成如下原始數(shù)據(jù)矩陣：

可知此為一個的矩陣

由于原始記錄的各變量的數(shù)量級和量綱不同，造成數(shù)值差別懸殊，為使各種評價指標(biāo)具有可比性，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理：

其中，和分別是第個指標(biāo)的樣本均值和樣本方差。

則以前的原始數(shù)據(jù)矩陣變成了標(biāo)準(zhǔn)化的

2、計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣及它的特征值和特征向量

在標(biāo)準(zhǔn)化的基礎(chǔ)上計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣，這個矩陣中的每個元素，表示第個變量和第個變量的相關(guān)系數(shù)。

對相關(guān)系數(shù)矩陣作Jacobi的正交變換得到對角矩陣：即存在正交矩陣Q使得相關(guān)系數(shù)矩陣R使得：

其中的為R的m個特征值，他們所對的標(biāo)準(zhǔn)特征正交向量為：

在主因在分析中他們之間的關(guān)系是：>我們不妨假設(shè)m個特征值：，而為主因子的方差，方差越大對總變異的貢獻(xiàn)越大。而主成分則可表示為：3、進(jìn)行主成分分析就為了減少變量個數(shù)，所以在選取出主成分時個數(shù)一定是少于m個的，通常以所取得個數(shù)使得累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到85%以上為宜，即：

在這其中具有重要的經(jīng)濟(jì)學(xué)意義，它叫做因子負(fù)荷量，反映的是主成分和每個原始變量之間的相關(guān)關(guān)系，而則表示一個主成分中所有指標(biāo)對該主成分的依賴作用，這個值越大則說明我們的主成分分析越成功。

4、將所有客戶的數(shù)據(jù)調(diào)出，計(jì)算他們在我們所選出的個主成分上的得分。在計(jì)算過程中當(dāng)然是用標(biāo)準(zhǔn)化了的數(shù)據(jù)，把他們帶入：

(三)、聚類分析

用我們所得到的主成分（作為理財(cái)客戶的個性特征維度，用客戶在這些主成分上的得分作為聚類變量，進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析。

它的原理是在預(yù)先不知道目標(biāo)數(shù)據(jù)庫到底有多少類的情況下,希望將所有的樣本組成不同的類或者說“聚類”,并且使得在這種分類情況下,以某種度量為標(biāo)準(zhǔn)的相異度,在同一聚類之間最小化,而在不同聚類之間最大化。

其具體的步驟[4]如下：

1、規(guī)定樣本之間的距離和類與類之間的距離，則由歐氏距離公式計(jì)算和類平均法計(jì)算，即（1）

（2）

式（1）中的和是樣本序號，是主成分的序號。而（2）中的和分別是類和的樣本個數(shù)。類平均法較好地利用了所有樣本之間的信息，在很多情況下它被認(rèn)為是一種比較好的系統(tǒng)聚類方法。

2、在計(jì)算類與類之間的距離D：開始時，每個客戶的樣本都各成一類，組成n類：。故在開始時，類與類之間的距離與樣本之間的距離相同,即

3、進(jìn)行系統(tǒng)聚類，將D中最小元素對應(yīng)的類合并，然后按照公式（2）重新計(jì)算新類與相鄰類的距離。如果全部的類都已成一類，則過程終止，否則回到步驟3。

4、根據(jù)需要確定閾值，將各調(diào)查客戶（即各樣本）劃分為s個類。

5、計(jì)算每個客戶的綜合得分，其中是方差貢獻(xiàn)率。

6、計(jì)算每個客戶類別的綜合得分，其中（i=1，2,……,s）是第i類中所有客戶綜合得分的平均值。

根據(jù)每個客戶類別的綜合得分情況我們可以對這些類別客戶進(jìn)行等級劃分，并且有新客戶加入時根據(jù)其客戶的綜合得分就知道將該客戶歸入哪一類別，從而實(shí)現(xiàn)對客戶的科學(xué)分類。

四、結(jié)論與建議

本文所采取的方法避免了傳統(tǒng)的用人口特征對客戶進(jìn)行細(xì)分的盲目性，也避免了在選擇特征變量時的人為性和相關(guān)性。從而大大提高了客戶細(xì)分的科學(xué)性?？蛻艏?xì)分后根據(jù)每類客戶的個性特征變量的取值總結(jié)他們的特點(diǎn)，商業(yè)銀行就可對不同的客戶實(shí)行差異化營銷戰(zhàn)略，即為不同的理財(cái)客戶提供差異化的產(chǎn)品。

參考文獻(xiàn)：

[1]羊英.《中國銀行發(fā)展個人理財(cái)業(yè)務(wù)的探討》.西南財(cái)經(jīng)大學(xué)工商管理碩士.

[2]杜寬旗，蒙肖蓮，蔡淑琴，楊毓.《一種商業(yè)銀行客戶分割的多維方法—基于客戶期望收益和態(tài)度的分割模型》.商業(yè)研究.2006總第345期.

[3]李江,魏敏.《基于理財(cái)客戶個性特征的市場細(xì)分與差異性分析》.廣西金融研究.2006年第10期.

[4]王建民，王傳旭.《基于主成分—聚類分析方法的客戶分類研究》.淮南師范學(xué)院學(xué)報.2006年第3期.

摘要：2007年，國家加快推進(jìn)銀行業(yè)的混業(yè)經(jīng)營進(jìn)程，利率、匯率以及債券市場改革也將加快，上市銀行將面臨多種發(fā)展機(jī)遇。隨著商業(yè)銀行向資產(chǎn)管理、投資銀行、保險等業(yè)務(wù)領(lǐng)域的滲透，資產(chǎn)證券化、基金管理、人民幣理財(cái)、債券投資等創(chuàng)新產(chǎn)品將會加速推出，理財(cái)業(yè)務(wù)已經(jīng)成為各銀行競爭的焦點(diǎn)，而細(xì)分客戶對于理財(cái)業(yè)務(wù)有著重要的決定作用，文章從主成分析和系統(tǒng)聚類兩方面來研究客戶細(xì)分的方法。

關(guān)鍵詞：客戶細(xì)分；主成分分析；聚類分析