在以客户为中心的关系营销时代,客户资产越来越受到企业的重视。客户给企业带来的现金流收入,具有脆弱性和波动性,使得客户风险的存在具有客观性和必然性。相比契约情景与非契约情景,半契约情景下的客户行为不确定性更加复杂,从而带来复杂多样的客户风险。因此,半契约情景下的客户风险,其形成机理以及量化度量的研究,是目前客户关系管理研究领域中,具有挑战性和前沿性的方向。本文的主要研究内容及成果有以下三点：(1)基于客户行为,系统识别半契约情景下的客户风险。现有研究成果中,尚无专门研究半契约情景客户的行为特征。本文具体分析半契约情景下的客户购买行为和流失行为特征,从而识别出该情景下的客户风险综合表现为客户违诺度,以及具有客户收入风险因子和客户流失风险因子,前者的影响因素为最低购买金额风险水平、额外购买金额风险水平、购买金额波动性；后者的影响因素为契约期限和退出障碍。此外,本文还对不同半契约子情景的客户风险特征进行具体分析比较。(2)基于p系数思想,提出客户风险及其风险因子的量化方式。现有的文献对客户风险的量化,多是通过主观综合评价或纯粹数据挖掘的方式进行。本文基于p系数思想,构建量化模型,衡量在同一客户群体中,单个客户之间的相对风险水平。这种量化方式将定性分析与数据表现相结合,克服主观性或是纯粹数据驱动的缺点。(3)通过改良的贝叶斯网络,构建客户风险的度量预测模型。不能表示各类数据的理论机理以及无法处理时间序列数据是传统贝叶斯网络的缺点。本文通过理论推演构建拓扑结构,用原始时间序列数据计算得到节点值,再进行贝叶斯网络的学习,这种方法克服了上述两个缺点。同时,该模型适用于用历史客户行为数据预测未来客户风险。