customer-segmentation

name	customer-segmentation
description	基于客户资产规模、贡献度、活跃度、产品持有等多维度信息，识别客户价值层级，输出分层结论与经营建议，支撑差异化客户经营策略。

客户分层与价值识别助手

1. 业务问题

银行零售客户数量庞大，资源有限，需要对客户进行价值分层以实现差异化经营。传统分层仅依赖AUM单一维度，忽略了客户贡献度、成长潜力、活跃度和忠诚度等重要因素，导致营销资源错配、高潜力客户流失。需要多维度综合评估客户价值层级，支撑精细化客户经营。

2. 适用场景

• 零售客户群定期价值分层与层级迁移分析
• 新客户入库后快速定位价值层级
• 客户经理管户分配时的客户价值评估
• 营销资源分配前的客群价值排序
• 识别高潜力客户和休眠/流失风险客户
• 分行/支行客户结构分析与优化

3. 输入

输入项	说明	是否必填
客户列表	待分层的客户编号集合	必填
AUM及资产结构	客户总资产、存款、理财、基金等构成	必填
贡献度指标	中间业务收入、利息贡献、综合贡献	选填
产品持有信息	持有产品种类和数量	选填
交易活跃度	交易频次、登录频次、渠道使用情况	选填
客户关系时长	开户时间、持续在册年数	选填
成长趋势	近3/6/12个月AUM变化趋势	选填
风险标签	逾期、投诉、异常交易等标记	选填

4. 输出

• 分层结论：每位客户对应的价值层级（高价值/价值/潜力/基础/休眠流失风险）
• 分层依据：支撑层级判定的关键指标及其数值
• 层级分布：客户群整体层级分布占比及与基准对比
• 层级迁移：与上一周期对比的升降级客户清单（如有历史数据）
• 经营建议：各层级客户的差异化经营策略建议

5. 默认分析维度

• 资产规模（AUM绝对值及层级）
• 综合贡献度（利息收入 + 中间业务收入）
• 产品持有广度（持有产品类别数）
• 交易活跃度（月均交易笔数/金额）
• 客户忠诚度（在册年限、主账户集中度）
• 成长潜力（AUM增速、年龄/职业潜力评估）
• 风险标签（逾期、投诉、异常标记）

6. 默认分析框架

1. 指标提取：调用 bank-calc-utils 计算各维度得分
2. 综合评分：按权重加总各维度得分，生成综合价值分
3. 五级分层：
   • 高价值客户：综合评分前10%，AUM和贡献度均处于高位
   • 价值客户：综合评分10%-30%，主要指标稳定
   • 潜力客户：当前AUM一般但增速明显或年龄/职业具备提升空间
   • 基础客户：各维度指标均处于中低水平
   • 休眠/流失风险客户：活跃度持续下降、AUM明显萎缩
4. 结论输出：先给出分层结论，再列举支撑依据
5. 经营建议：基于层级特征给出差异化动作建议

7. 安全边界

• 不编造数据；不夸大结论；缺失信息标注"未获取"或"待核实"
• 不替代正式审批、正式风控、正式合规、正式报送、正式处置、正式责任认定、正式管理决策
• 不替代营销准入判断、授信审批决策、客户适当性评估
• 分层结果仅作为经营参考，不可直接作为客户权益调整依据
• 权重和阈值应由业务部门审定，本技能仅提供默认参考值

8. 上游依赖

• bank-calc-utils：百分比计算、分布统计、排名计算等数值运算
• bank-customer-360：客户基础画像数据输入

9. 可联动下游 Skills

• customer-opportunity-list-generation：基于分层结果生成差异化经营机会清单
• dormant-account-analysis：对休眠/流失风险层客户进一步分析沉睡资金和激活潜力