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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客戶眾多的個性特征變量進行主成分分析，原因在于理財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行系統(tǒng)聚類分析，從而將客戶細分，再利用spss軟件的描述統(tǒng)計分析和頻率分析對客戶的個性特征、理財產(chǎn)品與服務(wù)需求、客戶滿意度和客戶忠誠度進行差異性分析。

二、理財業(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放到了中間業(yè)務(wù)上，而其中的個人理財業(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“個人理財中心”，招商銀行的“金葵花”、工商銀行的“理財金賬戶”、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B計劃”、民生銀行的“非凡理財”等產(chǎn)品相繼面世，市場上已有20多個品牌、幾百種理財產(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產(chǎn)品；并且，我國境內(nèi)的外資銀行也將其在國外的理財業(yè)務(wù)移植到我國市場，積極開展外匯理財業(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:

將理財作為競爭手段。2005年前期，商業(yè)銀行推行理財業(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產(chǎn)品，將個人理財產(chǎn)品演變?yōu)樽兿喔呦垉Φ墓ぞ?。不少股份制商業(yè)銀行甚至在虧損讓利的條件下推出理財產(chǎn)品，以理財產(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業(yè)務(wù)的發(fā)展，使得理財業(yè)務(wù)只能停留在表面。目前的理財業(yè)務(wù)主要還停留在咨詢、建議或者方案設(shè)計上，不能為客戶提供增值服務(wù)，具體操作僅是儲蓄功能的擴展，將存貸款產(chǎn)品進行簡單結(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)達國家的商業(yè)銀行在混業(yè)經(jīng)營趨勢下理財業(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。

客戶細分不夠，造成理財產(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行劃分（1）。業(yè)務(wù)范圍更多的是把現(xiàn)有的業(yè)務(wù)進行一個重新的整合，普遍缺乏更為細致的客戶分層，也就無法為客戶提供切合需求的個性化服務(wù)，財務(wù)策劃在技術(shù)、人才支持上都無法滿足現(xiàn)實需求，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、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分所造成的理財業(yè)務(wù)發(fā)展不健康。而做好客戶細分對目前的商業(yè)銀行的來說其利不僅僅只限于理財業(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)計學(xué)的方法來設(shè)計一種客戶細分的方法。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)計相應(yīng)的理財服務(wù)和投資組合來提高商業(yè)銀行理財業(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、利用定性階梯法進行深度訪談，篩選出重要的理財業(yè)務(wù)、客戶滿意、客戶忠誠以及客戶個性特征的情況，并了解受訪者表達這些項目時所用的語言[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越大。而主成分則可表示為：3、進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)使得累計貢獻率達到85%以上為宜，即：

在這其中具有重要的經(jīng)濟學(xué)意義，它叫做因子負荷量，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，計算他們在我們所選出的個主成分上的得分。在計算過程中當(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算和類平均法計算，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為是一種比較好的系統(tǒng)聚類方法。

2、在計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、計算每個客戶的綜合得分，其中是方差貢獻率。

6、計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行細分的盲目性，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分的科學(xué)性?？蛻艏毞趾蟾鶕?jù)每類客戶的個性特征變量的取值總結(jié)他們的特點，商業(yè)銀行就可對不同的客戶實行差異化營銷戰(zhàn)略，即為不同的理財客戶提供差異化的產(chǎn)品。

參考文獻：

[1]羊英.《中國銀行發(fā)展個人理財業(yè)務(wù)的探討》.西南財經(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.《基于理財客戶個性特征的市場細分與差異性分析》.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，國家加快推進銀行業(yè)的混業(yè)經(jīng)營進程，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、債券投資等創(chuàng)新產(chǎn)品將會加速推出，理財業(yè)務(wù)已經(jīng)成為各銀行競爭的焦點，而細分客戶對于理財業(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分的方法。

關(guān)鍵詞：客戶細分；主成分分析；聚類分析