SMC模型在客戶潛在價(jià)值發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用實(shí)證研究

1、Value Engineering No.2,2007價(jià)值工程 2007年第 2期0引言CRM 起源于 20世紀(jì) 80年代提出的 “接觸管理 ” , 即搜集客戶聯(lián)系信息資料 ; 到 20世紀(jì) 90年代初期則 演變成為包括電話服務(wù)中心與支援資料分析的客戶服 務(wù) 。 經(jīng)歷了近二十年的不斷發(fā)展 , 客戶關(guān)系管理不斷演 變發(fā)展并趨向成熟 , 最終形成了一套完整的管理理論 體系 。 自 1999年被引入我國(guó)之后 , 其產(chǎn)品和解決方案 得到了長(zhǎng)足的發(fā)展 , 對(duì)提高企業(yè)的盈利水平以及競(jìng)爭(zhēng) 力起到重要作用 。目前 , 對(duì) CRM 還沒(méi)有統(tǒng)一的定義 。 麥肯錫定義 CRM 為 持 續(xù) 性 的 關(guān) 系 營(yíng) 銷 (

2、Continuous Relationship Marketing , 并將 CRM 的營(yíng)銷觀念定義為 “由以前的廣 告信息般的大眾營(yíng)銷轉(zhuǎn)型為目標(biāo)區(qū)隔營(yíng)銷 ” ; 也就是清 楚界定不同價(jià)值的客戶群 , 找出最有價(jià)值的客戶 , 并以 不同產(chǎn)品 、 不同渠道滿足不同區(qū)隔的客戶群 , 在關(guān)鍵時(shí) 刻 , 對(duì)最有價(jià)值客戶提供一對(duì)一營(yíng)銷 , 強(qiáng)化客戶的價(jià)值 貢獻(xiàn) 。 ORACLE 把 CRM 定義為 :CRM 可以幫助企業(yè)通 過(guò)業(yè)務(wù)中實(shí)時(shí)信息了解客戶 、 產(chǎn)品與結(jié)果 , 它可以指導(dǎo) 企業(yè)集中在盈利的客戶關(guān)系上 , 而不僅僅是 “ 自動(dòng) ” 的 做事情 ; 它可以幫助企業(yè)花費(fèi)很少的成本在軟件實(shí)施 與維護(hù)方面

3、 , 卻能夠帶來(lái)更多收益 。 作為為企業(yè)未來(lái)發(fā) 展定位的 CRM , 形成的共識(shí)主要有 :(1 CRM 核心是客戶價(jià)值 。 廣義的 CRM 的目標(biāo)是 , 將潛在價(jià)值高的客戶轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)客戶和保持當(dāng)前 價(jià)值高的客戶 ; 在貫穿整個(gè)目標(biāo)的過(guò)程中 , 對(duì)客戶價(jià)值 的評(píng)價(jià)和計(jì)算是其核心問(wèn)題 。對(duì)于客戶價(jià)值的識(shí)別 , 關(guān)系著企業(yè)客戶定位和營(yíng) 銷的實(shí)施 , 進(jìn)而關(guān)乎企業(yè)利潤(rùn)的獲取 。 如表 1所列表 明 :企業(yè)增長(zhǎng)與清楚客戶價(jià)值 、 集中精力于有利可圖的 客戶關(guān)系上 , 以及采取一定技術(shù)以培養(yǎng)強(qiáng)有力的客戶 關(guān)系之間 , 有明顯關(guān)系 。(2 CRM 是 基 于 客 戶 價(jià) 值 來(lái) 穩(wěn) 定 老 客 戶 、 發(fā)

4、展 新客戶 。 對(duì)客戶的選擇 , 是客戶關(guān)系管理中的關(guān)鍵問(wèn) 題 。 不能對(duì)所有的客戶一致對(duì)待 , 而要針對(duì)價(jià)值客戶 做出高于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手所提供的價(jià)值 , 并 從 價(jià) 值 客 戶 那 作者簡(jiǎn)介 :李德強(qiáng) (1979- , 男 , 江蘇東海人 , 碩士研究生 , 主要研究方向?yàn)榭蛻絷P(guān)系管理和數(shù)據(jù)挖掘 。 傅鉛生 , 男 , 教授 , 主要研究方向?yàn)殡?子商務(wù)和管理信息系統(tǒng) 。SMC 模型在客戶潛在價(jià)值發(fā)現(xiàn)的應(yīng)用實(shí)證研究Positive Research of SMC Model in the Application ofCustomer Potential Value Finding李德強(qiáng) Li De

5、qiang ; 傅鉛生 Fu Qiansheng(南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 , 南京 210016(School of Economics and Management , Nanjing University of Aeronautics and Astronautics , Nanjing 210016, China 摘要 :客戶關(guān)系管理 (Customer R elationship Management, CR M 愈來(lái)愈成為企業(yè)營(yíng)銷的新觀念 。 客戶價(jià)值特別是客戶潛在 價(jià)值的發(fā)現(xiàn) , 在企業(yè)獲取新客戶 、 保持老客戶等方面發(fā)揮著基礎(chǔ)的作用 。 本研究結(jié)合一零售業(yè)的歷史交易數(shù)據(jù)庫(kù)

6、 , 分別計(jì)算出 客戶的當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值 , 將兩者結(jié)合起來(lái)進(jìn)行聚類分析 , 得到客戶群集及其特征 , 以此可以作為開展?fàn)I銷策劃的依據(jù) 。Abstract:Customer Relationship Management (CRM is growing to be the new concept of enterprise marketing. The finding of Customer value especially the customer potential value plays the role in acquiring new customers and keeping o

7、ld customers. In this article we use a history transaction database of a retail to compute respectively the customers current value and potential value, then cluster and analyze them. From these, we get the customers clusters and their characters, of which the enterprise can implement the marketing

8、plans on the basis.關(guān)鍵詞 :客戶關(guān)系管理 ; 客戶價(jià)值 ; 潛在價(jià)值 ; SMC 模型Key words:customer relationship management ; customer value ; potential value ; SMC model中圖分類號(hào) :O141 4;F062 4文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 :A文章編號(hào) :1006-4311(2007 02-0029-05表 1企業(yè)增長(zhǎng)與客戶信息關(guān)系 1高增長(zhǎng)公司 低增長(zhǎng)公司 極其清楚 那些最有價(jià)值的客戶 從前 10位客戶中所得年收入的百分比 使用技巧強(qiáng)化與客戶聯(lián)系的表現(xiàn)指數(shù)38%46%7.022%32%5.7-29

9、-Value Engineering No.2,2007價(jià)值工程 2007年第 2期里得到高額的回報(bào) 。 通過(guò)企業(yè)客戶選擇 , 可以減少營(yíng)銷成本 、 減少商品多樣化以及更好的 增 進(jìn) 與 價(jià) 值 客戶關(guān)系等 。(3 CRM 強(qiáng)調(diào)對(duì)客戶的全生命周期的管理 2。 越來(lái)越多的公司開始關(guān)注于客戶終身價(jià)值 , 而不僅僅是當(dāng)前價(jià)值 , 所以 CRM 強(qiáng)調(diào)關(guān)系營(yíng)銷 。 爭(zhēng)取一個(gè)新客戶成本是保持一個(gè)客戶成本的 5倍 , 客戶關(guān)系持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng) , 客戶轉(zhuǎn)移成本越高 , 企業(yè)收益就越大 ?？蛻魞r(jià)值是 CRM 策略制定出發(fā)點(diǎn) , 對(duì)其量化是企業(yè)生命周期客戶管理決策的依據(jù) 。 而客戶生命周期價(jià)值是判別客戶價(jià)值的唯一標(biāo)

10、準(zhǔn) , 客戶生命周期價(jià)值由當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值構(gòu)成 。 客戶當(dāng)前價(jià)值可以由客戶當(dāng)前帶給公司的利潤(rùn)計(jì)算而來(lái) , 對(duì)于客戶潛在價(jià)值的估計(jì)有多種方法 , 如 Dwyer 法 、 客 戶 事 件 法 和 擬 合法等 3。 這些方法用來(lái)處理典型客戶的終身價(jià)值是有效的 , 但無(wú)法有效處理個(gè)體客戶的終生價(jià)值 。 判斷個(gè)體客戶的終生價(jià)值 , 可采用 SMC 模型 。1SMC 模型簡(jiǎn)介SMC 模 型 在 1987年 由 Schmittlien, Morrison andColombo 4提 出 , 由 David C Schmittlein 和 Robert A Peterson 5在 1994年進(jìn)行完善 , 是

11、根據(jù)客戶歷史交易記錄進(jìn)行客戶未來(lái)交易行為分析的方法 , 簡(jiǎn)稱 SMC 法 。1.1客戶活躍度分析根據(jù)該模型估算出的四個(gè)參數(shù)值 , 客戶的活躍度有三種情況 : 若 , 則 :p T , s , a , , X =x , t , T=1+sa+T $r+x +T +t &S F (a 1, b 1; c 1; z 1(t -+T +t &S F (a 1,b 1 ; c1; z1(T ( -1(1其中 :a 1 =y+x+s ; b1=s+1; c1=y+x+s+1; z (y =+T +t 若 T , s , a , , X =x , t , T=1+s a+T+t&r+x +T +t &S F

12、 (a 2, b 2; c 2; z 2(T -a+T +t &S F (a 2,b2; c 2; z 2(T ( -1(2其中 :a2=y+x+s ; b 2=y+x ; c 2=y+x+s+1; z 2(y =- 若 =, 則 :pT , s , a , =, X=x , t , T=1+s a+T +t &r+x+s -1( -1(31.2再交易金額計(jì)算1994年 對(duì) SMC 模 型 進(jìn) 行 了 再 交 易 金 額 的 擴(kuò) 展 , 使用了如下三個(gè)假設(shè) : 客戶個(gè)體假設(shè) 。 Z i 為某客戶每次交易金額 , 假設(shè) Z i (i=1, 2, , X 是正態(tài)隨機(jī)變量 , 其平均值是 , 方差

13、是 2(表示這個(gè)客戶多次交易金額之間的方差 。 客戶之間假設(shè) 。 所有客戶平均購(gòu)買金額服從于 平均值為 E、 方差為 2的正態(tài)分布 , 其中 2是客戶 之間平均交易金額的方差 。 平均交易金額 與交易率 和流失率 獨(dú)立 。 依據(jù)假設(shè) , 若客戶只有一次交易記錄 , 其依賴系數(shù) :1=2(2+w2(4其中 :w2由于客戶只有一次交易 , 其值為零 , 所以采用 所有交易大于 1次客戶方差的平均值 。其再交易金額為 :E Z i =1Z 1+(1-1 E(5 通常情況下 , 也就是客戶有大于 1次交易記錄存 在 , 其依賴系數(shù)為 :x =22(w2/X (6 則其再交易金額為 :E Z i , Z

14、 2, , Z x =1(1-x E(7 其中 :1Xi =1*Z i2客戶價(jià)值的實(shí)證研究2.1研究方法本研究利用歷史交易記錄作為研究的基礎(chǔ) , 采用 SMC 模型估計(jì)客戶潛在價(jià)值 , 將其與客戶的當(dāng)前價(jià)值 一起作為聚類變量 , 得出客戶分類 ; 以此作為提升客戶 關(guān)系管理能力的根本 。 研究的框架如圖 1所示 。2.2實(shí)證樣本實(shí) 證 的 銷 售 數(shù) 據(jù) 資 料 為 Microsoft 公 司 的 SQLSERVER2000附帶的 Foodmart2000。 Foodmart 成立 于 1946年 , 是經(jīng)營(yíng)食品的國(guó)際雜貨連鎖店 , 其商店和 倉(cāng)庫(kù)分布在加拿大 、 墨西哥和美國(guó) 。 Foodm

15、art 是一家大 型公司 , 擁有數(shù)百個(gè)職員 、 24個(gè)位于不同地點(diǎn)的商店 和 24個(gè)倉(cāng)庫(kù)并服務(wù)上萬(wàn)客戶 。 此數(shù)據(jù)庫(kù)由銷售信息 (sales_fact1997, sales_fact_1998, sales_fact_1998_dec 構(gòu) 成 , 共有 44822 筆交易 、 商品信息 (1560種 產(chǎn) 品 、 顧-30-Value Engineering No.2,2007價(jià)值工程 2007年第 2期客信息 (10281位 等組成 。 銷售日期從 1997年 初 至1998年底共 24個(gè)月 , 實(shí)際參與購(gòu)買的顧客 8417名 ,客戶平均購(gòu)買次數(shù)為 5.32次 。 為了檢驗(yàn) SMC 模型效果

16、 , 將銷售按月份排序 , 共計(jì) 24個(gè) , 其中前 23個(gè)月作為實(shí)驗(yàn)集 , 通過(guò)其來(lái)預(yù)測(cè)客戶在未來(lái)幾個(gè)月的購(gòu)買金額 , 而最后 1個(gè)月作為測(cè)試集 , 將預(yù)測(cè)結(jié)果和測(cè)試集進(jìn)行比較 , 以得出模型預(yù)測(cè)的優(yōu)劣 。3.3分析環(huán)境數(shù) 據(jù) 庫(kù) 的 查 詢 分 析 采 用 SQLSERVER2000; SMC模 型 中 參 數(shù) 的 估 計(jì) 、 超 幾 何 函 數(shù) 的 計(jì) 算 使 用Mathematica5.0; EXCEL2003用來(lái)對(duì)查詢到的數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總計(jì)算 ; 最后結(jié)果的聚類使用 SAS9.0。3.4數(shù)據(jù)預(yù)處理Foodmart2000數(shù)據(jù)庫(kù)中 1997年 、 1998年 、 1998年12月 的 數(shù)

17、據(jù) 分 別 以 sales_fact_1997,sales_fact_1998,sales_fact_1998_dec 形式存放 ; 首先將其全部導(dǎo)入到一個(gè)表中 , 命名為 sales_fact ; 但是其 中的日期以 time_id為外鍵與 time_by_day 關(guān)聯(lián) ; 通過(guò) SQL 的 UPDATE 操作 , 將 sales 中日期從 1到 24表示 ; 最后將第 24月份的數(shù)據(jù)放到 test 表中作為測(cè)試集 。3.5數(shù)據(jù)處理與結(jié)果分析 客戶當(dāng)前價(jià)值計(jì)算 。 客戶當(dāng)前價(jià)值也就是客戶在計(jì)算期內(nèi) 123月份購(gòu)買的商品公司所得的凈利潤(rùn)(由于零售業(yè)客戶保留成本和發(fā)展成本幾乎相同 , 所以沒(méi)有考

18、慮 。 本研究通過(guò)對(duì) sales_fact 執(zhí)行 SQL 后得到客戶的凈利潤(rùn) , 客戶的當(dāng)前價(jià)值為 :CCV=/(1+d n編號(hào)前 5位的客戶當(dāng)前價(jià)值信息如表 2所列 (折舊率以當(dāng)前利率為準(zhǔn) 。 SMC 模型參數(shù)的估計(jì) 。 SMC 模型參數(shù) 、 、 和s 四 個(gè) 參 數(shù) 的 估 計(jì) 有 兩 種 方 法 :Schmittlien 等 在 1987年提出的三步法以及在 1994年提出的兩步法 。 而在1994年的研究中指出三步法得到的參數(shù)不可靠 , 建議使用兩步法 , 所以本研究使用兩步法來(lái)求這四個(gè)參數(shù) 。第一步 , 選擇 TM=23通過(guò)最小化TMT =1! (EX t , s , , T -(T

19、M 2求解 /, , s 。其中 :EX t , s , , T =(s-11-(+Ts-1(8而T(T M 通過(guò) SQL 查詢匯總 , 見表 3第 5列 (僅 列出前 6個(gè)月數(shù)據(jù) 。使用 Mathematica5.0計(jì)算 , 得 :/=0.20, =0.16, s=0.12;第二步 , 由于VarX r , , s , =EX r , , s , , T -EX r , , s , , T 2+2r (r+12(-(+ts-1(9其中 :VarX r , , s , =VarXT(T M 而 VarX T (T M 是客 戶之間交易次數(shù)的方差 (匯總在表 3第 4列 ;通過(guò)式 (9 可以計(jì)算

20、出 T; 再根據(jù)下式 (10 計(jì)算得 =3.78。=(MT MT =1! T (10 最后 , 、 、 、 s 通過(guò)計(jì)算 , 分別為 :3.78、 0.16、 0.86和 0.12。 計(jì)算客戶活動(dòng)性概率 。 由于 , 故客戶的活動(dòng) 性概率計(jì)算使用式 (1 , 計(jì)算結(jié)果如表 4所列 (編號(hào)前 5位客戶 。從表 4可以看出 :1 顧客最近購(gòu)買時(shí)間離計(jì)算時(shí) 間越長(zhǎng) , 其活動(dòng)性越小 , 如編號(hào)為 5的客戶 ; 2 歷史購(gòu) 買次數(shù)比最近購(gòu)買時(shí)間對(duì)活躍概率的影響要弱得多 , 如客戶 6和 8; 3 在同等最近交易時(shí)間的情況下 , 購(gòu)買 次數(shù)越多的客戶其活躍概率越小 , 如客戶 6和 10。 這 些都擬合

21、 SMC 模型的預(yù)期結(jié)果 。 客戶預(yù)期再交易金額計(jì)算 (基于以上理論與假 設(shè) :首先 , 計(jì)算個(gè)體客戶的平均交易金額 。 使用 SQL 查詢 , 得到客戶的 23個(gè)月的總交易金額和總交易次 數(shù) ; 兩者相除即得平均交易金額 。表 2客戶當(dāng)前價(jià)值的計(jì)算客戶編號(hào) 凈利潤(rùn) ( 折現(xiàn)率 (d 客戶當(dāng)前價(jià)值 (CCV 5 6 8 9 101.1232265.3925188.015672.0419340.41690.060.060.060.060.060.3712236.1984177.373257.0639302.9698表 3客戶交易方差和平均交易次數(shù)表T 交易次數(shù) 交易人數(shù)客戶交易方差VarX T

22、(T M 平均交易次數(shù) (T (T M 1234561677161118181562162216041396133114781317137113360.226840.256460.265260.206250.190550.214411.20129 1.21037 1.23004 1.18603 1.18308 1.20060表 4客戶活動(dòng)概率表客戶編號(hào) 客戶歷史信息 (x , t , T PT |, s , =, X=x , t , T 568910(1, 1, 23(3, 18, 23(5, 19, 23(1, 16, 23(7, 18, 230.020994632 0.937673256

23、0.942249871 0.928255915 0.881678706-31-Value Engineering No.2,2007價(jià)值工程 2007年第 2期其次 , 利用個(gè)體客戶平均交易金額 , 計(jì)算出全體客 戶的平均交易金額 E及客戶平均交易金額之間的方 差 w 2,分別為 315.4777155和 653.2552068。 再次 , 使用 SQL 查詢 , 得到個(gè)體客戶每個(gè) T (T=1, 2 , 23 期 內(nèi) 平 均 交 易 金 額 ; 而 后 將 得 到 信 息 , 用 SAS 進(jìn)行批量的方差運(yùn)算 , 得到交易次數(shù)大于 1的每個(gè)客 戶期平 均交易金額的方差 , 取這些客戶 方 差

24、平 均 值982.8562作為交易次數(shù)為 1的客戶的交易方差 。最后 , 利 用 式 (7 算 出 每 個(gè) 客 戶 預(yù) 期 的 再 交 易 金 額 。 計(jì)算結(jié)果如表 5(編號(hào)前 5位客戶 。 客戶潛在價(jià)值的計(jì)算 。 它是客戶預(yù)期再交易金 額與客戶活躍概率的乘積 , 計(jì)算結(jié)果如表 6所列 。 客戶聚類分析 。 將得到的客戶當(dāng)前價(jià)值和潛在 價(jià)值 , 用 SAS 進(jìn)行 FASTCLUS 4聚類分析 , 匯總?cè)绫?7。從表 7可以看出 :1, 3, 4類客戶數(shù)量 占 總 客 戶 數(shù) 量的 13.58%, 而其對(duì)企業(yè)利潤(rùn)貢獻(xiàn)卻達(dá)到 80.59%; 2類雖然人數(shù)占 86.42%, 其利潤(rùn)貢獻(xiàn)卻只有 19.

25、41%。 這 個(gè)結(jié)果證實(shí)了二八法則 , 即 20%的客戶 為 企 業(yè) 創(chuàng) 造 80%的利潤(rùn) 。 將表 7用坐標(biāo)表示如圖 2。現(xiàn)在使用按照價(jià)值進(jìn)行客戶細(xì)分的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 方法 , 對(duì)圖 2的客戶類別進(jìn)行定義 , 如圖 3。 依據(jù)分類 標(biāo)準(zhǔn) , 低價(jià)值客戶是當(dāng)前價(jià)值較低同時(shí)潛在價(jià)值也較 低 , 這類客戶占公司大部分的營(yíng)銷成本 , 但對(duì)公司利潤(rùn) 貢獻(xiàn)卻極小 , 需要設(shè)法減少這部分客戶或者設(shè)法使他們向其余價(jià)值客戶轉(zhuǎn)換 ; 次價(jià)值客戶當(dāng)前價(jià)值較高但 是潛在價(jià)值較小 , 雖然他們?yōu)楣纠麧?rùn)貢獻(xiàn)較大 , 但有 流失的危險(xiǎn) , 應(yīng)設(shè)法保持他們 , 讓他們向價(jià)值客戶轉(zhuǎn) 移 ; 潛價(jià)值客戶當(dāng)前價(jià)值較低 , 但潛在

26、價(jià)值很大 , 這類 客戶是公司后繼發(fā)展的保障 , 是將來(lái)利潤(rùn)的主要來(lái)源 ; 價(jià)值客戶也就是 “ 雙高 ” 客戶 , 是公司的黃金客戶 , 公司 對(duì)他們應(yīng)盡一切努力保持并進(jìn)一步發(fā)展關(guān)系 。 將實(shí)驗(yàn)集與測(cè)試集進(jìn)行比較 6, 驗(yàn)證是否能夠有 效地預(yù)測(cè)到高價(jià)值與潛力客戶 。如表 8所示 , 低潛力客戶的預(yù)測(cè)率達(dá) 95.73%, 高潛力客戶的預(yù)測(cè)率達(dá) 59.82%, 本研究預(yù)測(cè)的結(jié)果與實(shí) 際情形大致相符 , 因此可信 。3本研究在管理方面的應(yīng)用從歷史交易記錄中計(jì)算客戶當(dāng)前價(jià)值 、 潛在價(jià)值 以及以此為基礎(chǔ)的客戶聚類 , 在企業(yè)營(yíng)銷策劃管理中 有廣泛的應(yīng)用 , 主要表現(xiàn)為 :(1 價(jià)值客戶的識(shí)別 。通過(guò)對(duì)

27、客戶歷史交易行為的 聚類分析 , 得到價(jià)值 、 次價(jià)值 、 潛價(jià)值和低價(jià)值客戶的 數(shù)目和名單 ; 以此為基礎(chǔ) , 通過(guò)進(jìn)一步挖掘 , 可以得到 各類客戶人口統(tǒng)計(jì)變量和行為特征 。(2 客戶關(guān)系的發(fā)展和企業(yè)營(yíng)銷資源的使用 。對(duì)不 同類型的客戶 , 選擇不同客戶關(guān)系發(fā)展和不同資源分 配的策略 : 對(duì)于價(jià)值客戶 , 他們是企業(yè)主要利潤(rùn)來(lái)源 , 要極 力維持與他們的關(guān)系而且要投入足夠的資源 , 以期使 他們成為企業(yè)的忠誠(chéng)客戶 ; 對(duì)于次價(jià)值客戶 , 他們當(dāng)前對(duì)企業(yè)的貢獻(xiàn)較大 , 但是未來(lái)的潛在價(jià)值較低 , 應(yīng)投入一定資源盡可能延 長(zhǎng)高現(xiàn)值的持續(xù)期 , 多為企業(yè)創(chuàng)造利潤(rùn) ; 對(duì)于潛價(jià)值客戶 , 企業(yè)應(yīng)投

28、入一定資源 , 引導(dǎo)其 消費(fèi) , 盡快提升他們的現(xiàn)值 ; 對(duì)于低價(jià)值客戶 , 企業(yè)投入資源時(shí)要結(jié)合實(shí)際 情況 , 以免浪費(fèi)有限資源 。(3 企業(yè)績(jī)效管理 。 價(jià)值客戶的增加 、流失是衡量 企業(yè)管理績(jī)效的一個(gè)重要指標(biāo) 。 價(jià)值客戶數(shù)量隨時(shí)間表 5客戶預(yù)期交易額客戶 編號(hào)平均購(gòu) 買次數(shù)平均購(gòu) 買金額2w 2x預(yù)期交 易額568910135171.123288.464237.603172.041948.6310653.2552653.2552653.2552653.2552653.2552982.85624760.3538552.4654982.8562694.93650.39920.29160.8

29、5530.39930.8681189.9644249.274577.8038218.280483.8343表 6客戶潛在價(jià)值顧客編號(hào)預(yù)期活動(dòng)概率 (P預(yù)期再交易金額潛在價(jià)值5689100.020990.937670.942250.928260.88168189.96442249.2745277.80382218.2803583.834343.98823233.7381073.31064202.6200073.91495表 7客戶聚類分析類客戶數(shù)量數(shù)量 百分比利潤(rùn) 百分比12343729.861943192.8504032148.459847973.070382111.04425818.8112

30、1146.76951160.2919107727410310330.08%86.42%1.23%12.27%2.16%19.41%20.20%58.23%聚類中心點(diǎn)客戶當(dāng)前價(jià)值 客戶潛在價(jià)值高潛值低現(xiàn)值 (1033位 高潛值高現(xiàn)值 (7位 低潛值低現(xiàn)值 (7274位 低潛值高現(xiàn)值 (103位 潛 在價(jià) 值 當(dāng)前價(jià)值圖 2價(jià)值坐標(biāo)圖 潛價(jià)值客戶 價(jià)值客戶低價(jià)值客戶 次價(jià)值客戶當(dāng)前價(jià)值潛在 價(jià) 值圖 3客戶類別定義圖表 8試驗(yàn)集與測(cè)試集比較實(shí)驗(yàn)集 低潛力實(shí)驗(yàn)集 高潛力測(cè)試集 總計(jì)精確度測(cè)試集低潛力 測(cè)試集高潛力 實(shí)驗(yàn)集總計(jì)68645137377306764104071701277841795.73

31、%59.82%-32-Value Engineering No.2,2007價(jià)值工程 2007年第 2期0引言自 20世紀(jì) 40年代以來(lái) , “顧客就是上帝 ” 在經(jīng)濟(jì) 活動(dòng)領(lǐng)域中一直是為人們所信奉的準(zhǔn)則 , 到 80年代末 客戶關(guān)系管理 (CRM 首先在美國(guó)萌芽 。 其基本思想和 方法是 “ 顧客就是上帝 ” 思想在當(dāng)今信息技術(shù)時(shí)代的具 體化 。 隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì) 、 知識(shí)經(jīng)濟(jì)迅猛發(fā)展和全球市場(chǎng)競(jìng) 爭(zhēng)日益激烈 , 顧客對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的需求也呈現(xiàn)多樣化 , 企業(yè)為了獲取并保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì) , 必須在了解市場(chǎng)和客 戶真正需要的基礎(chǔ)上 , 盡可能使客戶滿意程度最大化 。客戶關(guān)系管理 , 是一種整合以客戶為核

32、心的企業(yè) 營(yíng)運(yùn)及管理策略 , 通過(guò)與客戶的全方位接觸 , 分析市場(chǎng) 上各種影響客戶消費(fèi)行為的變量 , 以量化數(shù)據(jù)為基礎(chǔ) , 達(dá)到保留有價(jià)值客戶 、 挖掘潛在客戶 、 贏得客戶忠誠(chéng) , 并最終獲得客戶長(zhǎng)期價(jià)值的目的 。1移動(dòng)客戶關(guān)系理論的新發(fā)展據(jù)有關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示 , 截止 2005年底 , 僅中國(guó)已有超過(guò) 4億的手機(jī)用戶和數(shù)目眾多的個(gè)人數(shù)字助理 , 手機(jī)短信每天超過(guò) 3億條 。 移動(dòng)電話用戶的高度普及 使得移動(dòng)電子商務(wù)將發(fā)展成足以顛覆傳統(tǒng)交易管道的 新經(jīng)濟(jì)模式 , 成為一種個(gè)人信息獲得與完成交易活動(dòng) 的重要手段 。與傳統(tǒng)的交易方式不同 , 電子商務(wù)和移動(dòng)電子商 作者簡(jiǎn)介 :孫麗莉 (1977-

33、, 女 , 碩士研究生 。移動(dòng)電子商務(wù)中的客戶價(jià)值理論探析Analysis on Theories of Customer Value in Mobile Electronic Commerce孫麗莉 Sun Lili(南京航空航天大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 , 南京 210016(School of Economics and Managemtnt , Nanjing University of Aeronautics and Astronautics , Nanjing 210016, China 摘要 :在當(dāng)前大多數(shù)行業(yè)買方市場(chǎng)的前提下 , 客戶是企業(yè)的重要資源之一 。 企業(yè)之間由產(chǎn)品 、 技術(shù)

34、和人才的競(jìng)爭(zhēng)逐步向客 戶競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)變 。 隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展 , 顧客對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的需求也呈現(xiàn)多樣化 ; 而移動(dòng)電子商務(wù)的迅速崛起 , 更對(duì)傳統(tǒng)的客 戶關(guān)系理論提出了新的挑戰(zhàn) 。 移動(dòng)運(yùn)營(yíng)企業(yè)必須在了解移動(dòng)電子商務(wù)市場(chǎng)的基礎(chǔ)上 , 客觀全面地評(píng)價(jià)客戶價(jià)值 , 構(gòu)建全新的適 合移動(dòng)電子商務(wù)市場(chǎng)發(fā)展的客戶關(guān)系理論 。Abstract:Under current buyer markets, the customer is one of the important resources of the business enterprises, competitiveness among enterprises has been gradually changed from product , technique and the talented persons to the customers competition .Along with the fast development of the network economy , the need of customer to product and service also presents a diversification , but the mobile electronic commerce s quick rising