通过聚类算法对客户进行细分和评价，同时为不同类型的客户提供差异化的运营管理建议，为公司基于客户需求的运营管理提供了指导和参考。这种方法有助于企业更好地管理风险和回报，提高经营效率，以满足不同客户群体的需求，从而为企业的长期成功和可持续增长提供了支持。
1.数据采集：收集近三年的建筑设计类项目数据，包括合同额、项目地点、甲方单位、合同状态、中标情况、项目来源、开票和收款等信息。 2. 数据预处理：利用这些数据计算客户评价体系变量，包括客户价值指标（合同额、合同数）、客户潜力指标（中标率、委托率）和客户行为指标（合同作废率、合同生效率及合同回款率、应收款账期超期率）。 3. 数据分析：使用K-means算法对客户进行合理的分类，将客户分为不同群体，如低价值高信用、高价值高信用、低价值低信用及高价值低信用等。 4. 数据应用：对于高价值低潜力低信用客户群体，企业需要重点关注，并采取针对性的营销管理措施，以加强对这类客户的应收账款跟踪和管理，从而提高经营效率和降低风险。 这有助于企业更好地了解客户，并根据不同客户群体的需求采取相应的战略，以实现更有效的运营管理和风险控制。
| 字段名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
客户 |
-- | -- |
合同额 |
-- | -- |
合同数 |
-- | -- |
中标率 |
-- | -- |
委托率 |
-- | -- |
| fieldName | exampleValue |
|---|---|
| 客户 | 5423 |
| 合同额 | 48874.5 |
| 合同数 | 14 |
curl -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
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