冯永(2007)[22] 等结合SOM神经网络和RFM模型,对客户进行分类。通过SOM神经网络聚类分析,针对所分的不同客户群实施差别化服务策略。孟钊兰(2008)[23] 等通过因子-聚类分析方法,根据风险和价值要素重新定义了信贷客户的分类方法。张庭溢(2008)[24] 等主要研究了数据挖掘方法,并将其运用于实际。
刘东升(2009)[25] 等通过粗糙集理论提取出客户价值的主要指标属性的特征,并设计出指标体系。邹鹏等(2009)[26]建立了基于客户价值的错分代价函数,并将期望损失函数作为分类效果的评价标准。曹国(2010)[27] 利用主成分分析方法,提出基于K-means方法的商业银行客户价值细分模型。曹国(2011)[28] 等修改了RFM模型,并根据RFM模型设计指标体系。
通过客户价值以及基于客户价值的客户细分模型方面的文献整理,发现在这两个领域的研究已经取得了不少的成果,包括对客户行为进行分析,建立相关的模型研究客户细分,但是关于客户价值与具体行业相结合的研究文献较少。所以,结合行业竞争环境的客户价值研究尚有深入研究的必要,同时也可以为客户细分提供精确的战略指导。