5.1. 結果分析
經由程式分析模擬結果如下：
附圖 5.1-1 經 JSOM 所繪出網路拓樸圖（16 * 16）
圖 5.1-1 由 16＊16 個節點所構成的網路拓樸圖，由圖形可以判斷哪一些 客戶可以分成一群，並群與群的相似度可以由群與群之間距離來判斷各群的 差異程度。由圖 5.1-1 之中，我們可以將圖區分為四個象限，以及我們所定 義的高價值客戶、主力型客戶、成長型客戶、無價值客戶等四個象限，並做 進一的市場區隔分析。
將客戶資料分為四群的結果可以如表格 5.1-1 顯示。
Group 1 高價值客戶 (350)
003, 004, 005, 007, 008, 012, 013, 016, 018, 020, 022, 023, 024, 025, 027, 028, 029, 032, 035, 038, 040, 041, 045, 047, 052, 053, 054, 055, 056, 057,
059, 061, 063, 064, 065, 066, 067, 068, 069, 070, 074, 077, 078, 082, 084, 086, 088, 089, 090, 091, 092, 093, 095, 097, 098, 099, 101, 103, 104, 106, 107, 108, 109, 111, 113, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 125, 126, 127, 130, 131, 132, 133, 134, 136, 141, 142, 145, 146, 147, 148, 149, 151, 152, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 164, 165, 167, 168, 170, 171, 172, 173, 175, 177, 178, 181, 182, 183, 184, 185, 188, 189, 190, 191, 192, 194, 196, 197, 198, 199, 201, 203, 204, 206, 208, 210, 211, 216, 218, 222, 223, 224, 229, 232, 234, 237, 238, 240, 242, 243, 244, 247, 248, 249, 251, 252, 253, 254, 255, 256, 260, 261, 262, 263, 266, 269, 273, 274, 275, 278, 280, 281, 282, 284, 286, 288, 289, 292, 294, 295, 296, 297, 299, 300, 302, 303, 305, 308, 310, 312, 313, 317, 318, 319, 321, 322, 324, 325, 327, 328, 329, 330, 331, 332, 333, 334, 338, 339, 340, 341, 342, 344, 345, 348, 352, 353, 355, 357, 359, 360, 361, 362, 363, 364, 367, 368, 369, 370, 371, 372, 374, 377, 379, 380, 381, 383, 384, 385, 389, 393, 394, 395, 397, 398, 399, 400, 401, 403, 404, 406, 408, 409, 412, 414, 415, 417, 418, 419, 420, 422, 423, 424, 425, 427, 428,
429, 435, 436, 437, 438, 440, 441, 442, 444, 446,
200, 205, 207, 209, 214, 215, 217, 219, 220, 225, 230, 231, 233, 235, 236, 239, 246, 257, 258, 259, 264, 265, 267, 268, 270, 271, 272, 277, 279, 283, 285, 287, 290, 291, 298, 301, 304, 306, 307, 309, 311, 314, 315, 316, 320, 323, 326, 335, 336, 337, 346, 347, 349, 350, 354, 356, 358, 365, 366, 373, 376, 382, 386, 387, 390, 391, 392, 396, 402, 410, 411, 413, 416, 421, 426, 430, 431, 432, 433, 434, 439, 443, 447, 449, 451, 453, 455, 456, 458, 464, 466, 467, 469, 470, 471, 472, 477, 481, 485, 490, 503, 507, 509, 517, 518, 519, 524, 532, 534, 535, 536, 540, 542, 543, 544, 545, 548, 550, 552, 553, 561, 567, 571, 574, 578, 580, 582, 584
表格 5.1-1 客戶分群結果
由表格 5.1-1 的分群結果，可以將所分析的結果映射至我們所定義的四 群當中，而各群的客戶數目分別如下：
z 高價值客戶：客戶編號 003…等 350 個。
z 主力型客戶：客戶編號 202…等 5 個。
z 無價值客戶: 客戶編號 002…等 42 個。
z 成長型客戶: 客戶編號 001…等 66 個。
而將此四類型客戶的分佈圖繪於附圖 4.3-3 中。
P ie Chart
客戶 分群結 果分佈 圖 成長型客戶
無價值客戶 主力型客戶
高價值客戶
附圖 5.1-2 客戶分群結果分佈圖
首先，由已分群的結果觀察各 RFM 指標的效益貢獻。
將各群的 RFM 指標分別加總，並求出各群中單一客戶的平均 RFM 指標，
並比較各群中 RFM 指標效益。分別依據 R、F、M 列出各群的指標總和與單一 客戶的平均值。表格 5.1-2 列出分群後 R 的指標分佈情形。附圖 5-1.3 則表 示分群後平均單一客戶的 R 指標。
各群總和 Recency 總和 平均單一客戶的 R 高價值客戶 7028.40 20.08 主力型客戶 83.80 16.76 無價值客戶 110.70 2.64 成長型客戶 534.50 8.10
表格 5.1-2 分群後 R 指標
0 5 10 15 20 25
高價值客戶 主力型客戶 無價值客戶 成長型客戶 平均單一客戶之R
附圖 5.1-3 平均單一客戶之 R
其次，再來觀察 F 指標在各群中的分佈情形。表格 5.1-3 列出分群後 F 的指標分佈情形。附圖 5-1.4 則表示分群後平均單一客戶的 F 指標。
各群總和 Frequency 總和 平均單一客戶的 F
高價值客戶 5822.10 16.63
主力型客戶 99.20 19.84
無價值客戶 99.20 2.36
成長型客戶 666.10 10.09
表格 5.1-3 分群後 F 指標
0 5 10 15 20
高價值客戶 主力型客戶 無價值客戶 成長型客戶 平均單一客戶之F
附圖 5.1-4 平均單一客戶之 F
接下來，針對 M 指標來歸納分析比較各群對企業獲利的貢獻程度。將此 四群所對應客戶資料對應回原始交易資料，將各群交易資料作加總分析，可 得表 5.1-4：
群別 收益貢獻 平均單一客戶收益貢獻
高價值客戶(350) NT$4,927,862.79 NT$14,079.60797 主力型客戶(5) NT$84,047.22 NT$16,809.444 無價值客戶(42) NT$81,438.10 NT$1,939.002381 成長型客戶(66) NT$553,809.65 NT$8,391.055303
表格 5.1-4 群別與收益貢獻表
0 5000 10000 15000 20000
高價值客戶
主力型客戶
無價值客戶
成長型客戶
平均單一客戶收益貢獻
附圖 5.1-5 各群平均單一客戶的收益貢獻
由附圖 5.1-6 可之各群對應 M 指標的貢獻情形。由此圖可以發現高價值 客戶與主力型客戶相較於其他兩群的平均客戶收益有極大差別，其中高價值 客戶群的平均收益貢獻是無價值客戶群的 7.26 倍。
我們由此可以歸納各群的 RFM 指標的特性：
z 高價值客戶：R、F 指標普遍均較其餘三群高，但 M 指標(意指平均單 一客戶的購買金額)不見得比其他指標為高。其在市場行銷上的也有 其實際意義。若是一個客戶被定義成高價值客戶，其交易次數與頻率 必定相對高，而企業對這樣的客戶的單筆交易金額(即此所指的 M 指 標)也有相對的折扣，以爭取對客戶的忠誠度。
z 主力型客戶：M 指標普遍均較其餘三群高，即代表此群的客戶不見得 交易次數如高價值客戶頻繁，但每一筆交易所帶來的收益均對企業有 顯著的幫助。
z 無價值客戶: R、F、M 三者指標均相對低。對於企業來說是明顯可以 忽略的一群。
z 成長型客戶: 在此群客戶中，R、F、M 並不如高價值客戶與主力型客 戶對企業具有顯著性的影響，但尤其是 F 及 M 指標，相較於高價值客 戶與主力型客戶之下，即使現階段仍無法看出對企業的貢獻影響程 度，但在長期的規劃上仍然對企業的貢獻有幫助。
以上是針對 RFM 三種指標經由 SOM 分群結果做的分析，現我們將做一匯 總，即利用分群的結果，將原始中的各交易次數與金額做一加總，實際 反應出各群對企業的貢獻程度比較。
0.00 1,000,000.00 2,000,000.00 3,000,000.00 4,000,000.00 5,000,000.00
高價值客戶
主力型客戶
無價值客戶
成長型客戶
各群對企業收益表現
附圖 5.1-6 各群對企業收益表現比較
由附圖 5.1-5 可知，高價值客戶群中對的企業收益的表現遠大於其餘三 群客戶的收益表現總和，由於此表乃是針對交易資料來加總，故所代表之意 義為各群實際為企業的貢獻程度。由此表可知，高價值客戶所帶來的貢獻大 於其餘三群貢獻的總和，而可推論只要針對高價值客戶群投入最大的心力，
即可相對貢獻於企業的收益當中。然而對其餘三群的客戶，可採取不同的客 戶管理策略。
有了此四群的客戶資料，即可針對此四群的客戶採取不同的市場策略。
如高價值客戶即是企業長時間的獲利來源，企業必須盡全力來保持這些客戶
的滿意度與忠誠度。主力型客戶所扮演的角色是交易頻繁程度及交易次數可 能不及高價值客戶所給企業帶來的利益，但可能在單一指標上，如交易金額 有相當可觀的利益，企業也必須對此類型的客戶加以提升其客戶滿意度，以 期望在往後能給企業帶來更多的利益。無價值客戶所代表的的是無論從哪一 個指標來看，此類型的的客戶並無法帶給企業顯著的利益，故此類型在行銷 策略上是採取放縱的策略，並不特意經營此類型各戶。對於成長型客戶而言，
此類型的客戶對企業在短期無法為企業帶來顯著的利益，但相對具有潛力能 提供企業未來利潤，可以說是企業值得培養的對象，相對而此類型的客戶，
建議企業可以採取行有餘力才關注的可客戶群，可先針對高價值客戶及主力 型客戶投入較大的心力與資源。
5.2. 行銷決策支援分析
分析企業客戶的類型，會發現有許多的客戶對公司來說是沒有利潤的，
這些客戶應該要逐步的捨棄，但是有幾類的客戶，我們會把它們保留下來︰
z 參考指標客戶 z 推薦型客戶 z 可學習的客戶
有些客戶可以提高我們的聲望，它們通常是深具影響力的大型客戶，這 便是所謂的參考指標客戶，像是供貨給 Wal-Mart 或是 HP，雖然賺不到什麼錢，
但是其它的客戶聽到我們跟這些公司合作，會覺得我們公司是值得信賴的公 司，因此可以帶來更多的客戶，進而帶來更多的利潤，這類型的客戶就像是 我們的廣告招牌，不可以輕易割捨。某些客戶會幫我們介紹新的客戶，或是 在其它場合推薦本公司，我們稱它們為推薦型客戶。和它們交易可能不賺錢，
但是卻可能是最有產值的不支薪業務。
某些客戶擁有了值得學習的營運機制，或是它們在創新上經常有嶄新的 突破，跟它們做生意，就像是聘顧了一位免費經營顧問，從它們身上我們不 止可以學習到科技的創新、生產程序上的創新，更重要的是可以學到管理方 法上的創新，以及行銷服務上的創新，有了這樣的良師益友，可以強健公司 的體質，讓我們在未來可以擁有更強的競爭力，當然不可以輕易捨棄。