劉秋萍

摘要：為了構(gòu)建符合配送企業(yè)實際情況的客戶價值評價指標(biāo)體系，分別從客戶當(dāng)前價值和潛在價值進行評價。針對價值評價范圍的模糊性問題，引進交叉量化的評價標(biāo)準(zhǔn)云模型。為克服評價過程中隸屬度函數(shù)單一主觀性，引入云模型代替原隸屬度函數(shù)，更好體現(xiàn)評價指標(biāo)定性評分的隨機性和模糊性。最后選取某企業(yè)的配送客戶數(shù)據(jù)分別用云模型評價法和常規(guī)模糊綜合評分對客戶進行分類，結(jié)合配送客戶實際情況，驗證了所提出的客戶價值分類方法是有效的。

關(guān)鍵詞：配送客戶價值;云模型;模糊綜合評價

一、引言

不同的客戶為企業(yè)創(chuàng)造的經(jīng)濟效益是不同的，為了更大化配送企業(yè)的經(jīng)濟效益，通過對客戶進行精確的分類管理，針對不同客戶提供差異化的服務(wù)方式，對提高配送客戶的滿意度和忠誠度具有較大幫助，且能實現(xiàn)企業(yè)配送資源的優(yōu)化分配管理。

目前國內(nèi)外學(xué)者對于客戶價值評價指標(biāo)和評價方法的相關(guān)研究。包志強，等學(xué)者在傳統(tǒng)的RFM模型基礎(chǔ)上進行改進，提出RFA模型，應(yīng)用K-means聚類算法對客戶進行細(xì)分。Permana D等從客戶生命周期價值的出發(fā)，分別應(yīng)用馬爾可夫模型，kano模型等為客戶未來潛在的價值進行評估。Mosavi A B等學(xué)者使用模糊層次分析方法來解決評價客戶價值時評價指標(biāo)存在的模糊性和不確定因素，但卻沒法克服模糊隸屬度函數(shù)的選擇存在的主觀性。研究如何能針對客戶評價指標(biāo)的模糊性和不確定性進行。

可見，國內(nèi)外學(xué)者客戶價值分類的指標(biāo)選取和評價方法有較深入的研究，但對配送客戶需求多樣化，累積的客戶數(shù)據(jù)量龐大且動態(tài)變化，對于一些定性指標(biāo)如何定量化評價，以及評價標(biāo)準(zhǔn)區(qū)間的模糊性或者重疊部分如何確定，評價過程中的不確定如何處理等問題的相關(guān)研究卻比較少。李德毅學(xué)者提出的云模型主要是由以下三個數(shù)字特征表示，分別為期望（EX）、熵（En）、超熵（He），能有效實現(xiàn)定性和定量互相轉(zhuǎn)化的特點。因此本文將云模型應(yīng)用到客戶價值分類，將客戶價值評價指標(biāo)的相關(guān)參考文獻和配送企業(yè)客戶的實際情況相結(jié)合，確定評價指標(biāo)體系，然后構(gòu)建不同評語量化區(qū)間存在相交的標(biāo)準(zhǔn)云模型解決評價分界過于絕對性，跟傳統(tǒng)的模糊評價方法比較，該方法更能客觀對配送客戶進行分類。

二、配送客戶等級劃分及評價指標(biāo)體系建立

（一）配送客戶等級劃分

本文對配送客戶等級劃分主要建立在企業(yè)視角，配送能為客戶帶來當(dāng)前和未來所有可變現(xiàn)的經(jīng)濟利益價值。假設(shè)評價值設(shè)定為[0，10]，考慮到定性評價模糊性，相鄰集合之間沒有嚴(yán)格條件設(shè)定，本文在原來模糊綜合評判評語集之間沒有交集的情況下允許評語集與評語集之間有交集，確定配送客戶5個等級：低端客戶[0，3），開發(fā)客戶（2，5），常規(guī)客戶（4，8），良性客戶（6，9），高端客戶（8，10]。

（二）配送客戶等級價值評價體系的建立

配送客戶價值的評價體系指標(biāo)的設(shè)計應(yīng)該遵循科學(xué)性的原則，結(jié)合物流配送企業(yè)的實際情況，構(gòu)建符合冷鏈物流配送客戶的評價指標(biāo)體系（具體如圖1所示）。層級劃分主要依據(jù)AHP法，將評價體系中作用、影響程度不同的指標(biāo)分列不同層次上。

（三）評價指標(biāo)權(quán)重的確定

根據(jù)指標(biāo)間的相對重要性程度，邀請相關(guān)行業(yè)專家和企業(yè)高管評估指標(biāo)的重要性，應(yīng)用層次分析法確定各指標(biāo)權(quán)重。

三、配送客戶價值等級評價模型

（一）配送客戶的評語集云模型

（二）基于云模型的配送客戶等級綜合評價方法

1. 根據(jù)配送客戶價值指標(biāo)體系構(gòu)成因素集，設(shè)為U={U1 U2 U3 … Um}，通過配送企業(yè)業(yè)務(wù)主管和配送人員對客戶的了解，分別對配送客戶的各指標(biāo)因子打分，為了使計算過程更加簡便，假定評分區(qū)間為[0，10]，確定各指標(biāo)分?jǐn)?shù)值Xi。

2. 咨詢該領(lǐng)域的專家和配送企業(yè)的相關(guān)主管各指標(biāo)的相對重要性程度，依據(jù)層次分析法確定各級指標(biāo)的權(quán)重W={w1 w2 w3 … wm}。

3. 將下層指標(biāo)得到的評分值代入到標(biāo)準(zhǔn)云模型中，可得下層指標(biāo)相對于上層級指標(biāo)的隸屬度值Ri=（ri1 ri2 ri3 … rin）（i=1，2，3…）。

4. 云模型綜合評價C是評價集V上的模糊子集，則有式（2）

模糊綜合評價法R代表隸屬度函數(shù)的集合，不同問題可設(shè)定不同隸屬度函數(shù)。由于該方法一般是用固定的隸屬度函數(shù)相關(guān)曲線表現(xiàn)問題描述的映射，不能準(zhǔn)確的表達問題的模糊性和隨機性。為讓隸屬度更加客觀，更好表述不同評價等級之間的交叉關(guān)系，將模糊綜合評價法中的隸屬度函數(shù)用正太云模型來計算。具體公式為μc=exp-，評分值相當(dāng)于云滴x，且滿足x～B（Ex，En2），En′～N（En，He2）

5. 根據(jù)指標(biāo)體系層數(shù)，重復(fù)3～4步，直到算到頂層配送客戶的等級評價值。

四、實例分析

本文隨機選取冷鏈物流配送企業(yè)L的10家客戶為研究對象。目前該企業(yè)主要采用ABC法根據(jù)配送客戶近期的配送量進行簡單的分類，主要是考慮配送客戶的當(dāng)前價值，而未考慮配送客戶的潛在價值，可見本文提供評價指標(biāo)體系等級劃分方法可解決此問題。

（一）數(shù)據(jù)的獲取

本文隨機抽取配送企業(yè)的10個客戶樣本，并將配送客戶名稱假定為Si……S10。評價體系中分為兩部分，一部分為主觀評價數(shù)據(jù)，包括費用指標(biāo)，客戶忠誠度指標(biāo)，客戶成長性指標(biāo)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)主要通過問卷，邀請業(yè)務(wù)經(jīng)理，配送主管，財務(wù)主管共10位本著實事求是的態(tài)度打分。

另一部分為客觀數(shù)據(jù)，該部分?jǐn)?shù)據(jù)從客戶管理系統(tǒng)導(dǎo)出。不同企業(yè)評分規(guī)則可能略有差異，本文參照該企業(yè)實際管理情況進行評分，具體規(guī)則如下：

當(dāng)次配送貨物數(shù)量a11，評分設(shè)為SCOREa11，當(dāng)a11大于配送車輛載重20%（設(shè)為x），評為10分，否則SCOREa11=（1-（x-a11）/x）*10。

統(tǒng)計周期內(nèi)的配送總數(shù)量a12，評分設(shè)為SCOREa12，當(dāng)a12大于配送企業(yè)規(guī)定的業(yè)績指標(biāo)（設(shè)為y），評分為10，否則SCOREa11=（1-（y-a12）/y）*10。

統(tǒng)計周期內(nèi)的平均每次配送數(shù)量a13，評分設(shè)為SCOREa13，當(dāng)a13大于配送車輛載重20%（設(shè)為z），評為10分，否則SCOREa13=（1-（z-a11）/z）*10。

（二）指標(biāo)權(quán)重的確定

根據(jù)1介紹的方法，邀請行業(yè)相關(guān)專家對指標(biāo)體系的比較分析和統(tǒng)計，具體評判矩陣和各指標(biāo)權(quán)重結(jié)果如下：

（三） 評價綜合結(jié)果分析

以客戶S1為例，將表S1客戶的得分值帶入標(biāo)準(zhǔn)的云模型中得到相應(yīng)的隸屬度矩陣：

（四）對比分析

根據(jù)方法1：基于云模型的模糊評價法;方法2：綜合模糊評判法，評價人員之間給出評分，評分對應(yīng)的等級，若存在評分出現(xiàn)在兩個等級區(qū)間的，取較低等級的來計算;方法3：綜合模糊評判法，評價人員之間給出評分，若存在評分出現(xiàn)在兩個等級區(qū)間的，取較高的等級計算。方法2和方法3隸屬度函數(shù)rij=，由于對等級規(guī)則的臨界區(qū)間的不確定，分子的大小存在不同。

從表1看出，10個客戶當(dāng)中有8個客戶評價是一致的，存在的不一致的客戶分類是S2、S4，且是在臨近等級存在差異?？蛻鬝2主要分歧在于是良性客戶還是高端客戶，兩者的評分標(biāo)準(zhǔn)分別是（6，9）和（8，10]，由于方法3使用取較高等級的評語，最后得到高端客戶?？蛻鬝4的分歧在于是常規(guī)客戶還是開發(fā)客戶，兩者的評分標(biāo)準(zhǔn)是（4，8）和（2，5）。由于方法2取較低等級評語，最后得到開發(fā)客戶。而根據(jù)評分用標(biāo)準(zhǔn)云求出的最大隸屬值S2落在良性客戶區(qū)間，S4落在常規(guī)客戶區(qū)間。最后回歸到現(xiàn)在，根據(jù)S2最近的配送情況，最后配送企業(yè)的相關(guān)評價主管一致認(rèn)為該客戶為S2為良性客戶，S4為常規(guī)客戶。可看出，基于云模型的模糊評價方法可以有效避免常規(guī)綜合模糊方法中隸屬度產(chǎn)生的主觀性影響。此外，該方法更符合實際對評價等級模糊臨界點的界定。

五、結(jié)語

根據(jù)配送企業(yè)客戶的實際情況，建立客戶當(dāng)前價值、潛在價值的綜合評價指標(biāo)體系。評價指標(biāo)的存在定性指標(biāo)難以量化以及評價區(qū)間標(biāo)準(zhǔn)的模糊性，為避免評價過程中的不確定性和人為的主觀判斷，利用云?？上嗷マD(zhuǎn)化的定性定量特征，通過云模型構(gòu)建相關(guān)的隸屬度函數(shù)，避免常規(guī)模糊評判中隸屬度函數(shù)單一主觀的缺陷。最后通過實例驗證本文提出關(guān)于客戶價值分類方法的有效性和可行性。

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（作者單位：江蘇大學(xué)管理學(xué)院）