基于AHP层次分析法，可用于评估客户价值，企业可以根据评估结果对客户价值提升的策略进行调整，以提高客户满意度和忠诚度。本文讲述相关内容，希望对你有帮助。

B端业务场景复杂，客户的价值不能用单一的数据指标直接衡量。本文基于AHP层次分析法，介绍客户价值评估的基本方法和步骤。利用AHP层次分析法，企业可以对合作的客户进行价值评分，从而筛选出核心客户，精细化运营，促进业务增长。

层次分析法（Analytic Hierarchy Process，简称AHP）是美国运筹学家T. L. Saaty教授在20世纪70年代初期提出的， AHP是对定性问题进行定量分析的一种简便、灵活又实用的多准则决策方法。

层次分析法是指将一个复杂的多目标决策问题作为一个系统，将目标分解为多个目标或准则，进而分解为多指标（或准则、约束）的若干层次，通过定性指标模糊量化方法算出层次单排序（权数）和总排序，以作为目标（多指标）、多方案优化决策的系统方法。

在B端业务场景中，企业的销售收入往往遵循二八法则，即企业合作的20%的客户提供了企业80%的销售收入来源。这些客户资金实力雄厚，与企业的合作意愿强烈。那么是否可以仅依据采购金额这一单一指标来衡量客户的价值？采购金额越大的客户，客户价值是否越高？

显而易见，仅依据采购金额判断客户价值是片面的。有的客户采购金额大，但仅采购了一次，距今已有多月未与企业进行交易；有的客户采购金额大，但采购的都是些低毛利的产品或者非企业主推产品；有的客户采购金额大，但账期额度占了大半，逾期欠款久久不还。

采用AHP层次分析法进行客户价值评估，可以全方面的了解客户从采购到转销再到回款的各层级经营能力，帮助企业衡量客户的综合实力，对客户的真实价值做出较为准确的判断。客户价值评估可以帮助企业更好地服务客户，提供更加契合的政策支持，已达到客户激励的作用。

将决策的目标、考虑的因素（决策准则）和决策对象按它们之间的相互关系分为最高层、中间层和最低层，绘制出层次结构图。 最高层是指决策的目的、要解决的问题。中间层是指考虑的因素、决策的准则。最低层是指决策时的备选方案。

在客户价值评估模型中：

不同的业务场景，需要设计不同的层级结构图，准则层和子准侧层需要根据业务的实际需要针对性调整为合适的指标。

构建了层次结构图后，需要对各层级因子进行权重确定。因子权重的确定不能只是根据经验确定的定性值，这样的定性结果，具有随机性，且偏差大，常常不容易被别人接受。因此Saaty等人提出一致矩阵法，即不把所有因素放在一起比较，而是两两相互比较，对此时采用相对尺度，以尽可能减少性质不同的诸因素相互比较的困难，以提高准确度

基于业务的实际情况，我们假设准侧层的重要程度从大到小的排序是：购买力>营销力>忠诚度>信用度>活跃度。购买力比营销力、忠诚度、信用度和活跃度的重要程度分别是2，4，5，7，则：

子准则层的重要程度量化值的确定方法和准则层的确定方法一致，根据实际业务，分别确定购买力、营销力、忠诚度、信用度和活跃度的影响因子的重要程度量化值。

对应于判断矩阵最大特征根λmax的特征向量，经归一化(使向量中各元素之和等于1)后记为W。W的元素为同一层次因素对于上一层次因素某因素相对重要性的排序权值，这一过程称为层次单排序。

能否确认层次单排序，则需要进行一致性检验，所谓一致性检验是指对A确定不一致的允许范围。

其中，n阶一致阵的唯一非零特征根为n；n 阶正互反阵A的最大特征根λ≥n，当且仅当λ＝n时，A为一致矩阵。

在图例中，a₁₂=4，根据a₁₂和a₂₃的值算出来的a₁₃也是4，如果a₁₃=a₁₂*a₂₃则称成对矩阵为一致矩阵。a₁4=5，但是根据a₁₂*a₂4=6，即a14≠a₁₂*a₂4，不是一致矩阵。

对于不是一致矩阵的矩阵，Saaty等人建议用其最大特征根对应的归一化特征向量作为权向量W，W={w₁,w₂,w₃,..,wn}，AW=λW。

由于λ连续的依赖于aij ，则λ 比n 大的越多，A的不一致性越严重，一致性指标用CI计算，CI越小，说明一致性越大。用最大特征值对应的特征向量作为被比较因素对上层某因素影响程度的权向量，其不一致程度越大，引起的判断误差越大。

因而可以用 λ-n 数值的大小来衡量A 的不一致程度，定义一致性指标为：

CI=(λ-n)/(n-1)

CI=0，有完全的一致性；CI 接近于0，有满意的一致性；CI 越大，不一致越严重。

为衡量CI 的大小，引入随机一致性指标 RI，公式如下：

RI=(CI₁+CI₂+CI₃+…+Cn)/n

其中，随机一致性指标RI和判断矩阵的阶数有关，一般情况下，矩阵阶数越大，则出现一致性随机偏离的可能性也越大，其对应关系如下表：

平均随机一致性指标RI标准值(不同的标准不同，RI的值也会有微小的差异)

考虑到一致性的偏离可能是由于随机原因造成的，因此在检验判断矩阵是否具有满意的一致性时，还需将CI和随机一致性指标RI进行比较，得出检验系数CR，公式如下：

CR=CI/RI

一般，如果CR