如何进行客群细分以提升信用评分模型的性能
- 培训职业
- 2025-05-05 03:12:25
在信用评分模型开发过程中，客户分组建模，即根据客户特征将其分为多个组别，并为每个组建立独立模型，能有效提升模型性能。本文阐述了一种基于聚类和分类回归树的客户分群策略，利用UCICreditCard数据集，以逻辑回归模型为参照，评估分群对模型性能的影响。借助R语言的'creditmodel'工具包进行整个分析和建模过程。
客户分群是指通过识别客户特征和行为之间的关系，将客户合理归类，形成同质性高的客户群体，不同群体间则差异显著。这样，每个群体内客户具有相似的特征，从而便于深入分析与建模，提升模型性能与产品/服务设计的专业化。通常，分群模型比单一模型的性能提升可达5%至10%。
分群方法涉及基础选择与分群手段。基础在于一组能将潜在客户有效分组的变量。分群有效性的关键在于可识别性、稳定性与响应性。例如，根据是否持有信用卡对客户进行分群，若持有信用卡的客户行为与其他客户不同，或单一模型性能不佳，单独为这类群体建模是有价值的。
分群方法分为经验式与统计式。经验式方法依赖于客户特征建立分类原则，形成同质群体。而统计方法利用数据挖掘与机器学习技术，如聚类分析，通过层次聚类、K-means或模糊c均值聚类，基于客户特征进行分群。
本文提出一种基于聚类结果解释的客户分群方法：首先，使用稳定预测变量作为聚类指标，对客户进行分群；其次，将聚类结果作为因变量，分析聚类指标作为预测量，构建分类回归树，从而识别合理分群变量。此方法有助于清晰理解各客户群体特征，解决复杂指标带来的分群问题，为策略制定提供价值。
利用R语言的'creditmodel'包，客户分群变得快速简便。'customer_segmentation()'函数支持聚类与最优分群变量查找。参数包括数据集、分群变量列表、是否保存分析文件、文件名与保存路径、分群控制等。
本文以UCICreditCard数据集为例，实验分群过程。数据集记录了2005年4月至9月的信用卡拖欠付款情况，响应变量为下一个月的拖欠付款状态。首先提取有预测能力的稳定变量，然后进行客群细分，采用FCM聚类算法将客户分为两组。通过年龄和余额分析，发现不同群体在特征与表现上存在显著差异。分群建模后，测试集上的K-S值从40提升至42，模型性能有所改善。
总结，银行实践中，客群细分构建多个模型通常能带来性能提升。本文实验验证了分群后模型性能确实有所提升。然而，模型性能提升需考虑额外成本，如时间、资源分配等。只有性能显著提升且具有更好的决策边界时，分群建模才是合理的。关注公众号'hansenmode'，了解更多风控建模与策略内容。
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