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基于知识的顾客资产分析与价值提升研究

周欢  
【摘要】: 随着顾客角色的变化、竞争的加剧、营销模式的变革、信息技术的蓬勃发展以及基于知识的竞争优势,顾客关系管理从理论和实践上都需要进入新的阶段——顾客资产管理阶段:该理论以顾客为导向,强调将顾客内化为企业的竞争性战略资源(顾客资产),并以顾客资产为核心,优化配置企业资源,重视顾客满意/忠诚和资产价值的提升(保值/增值)。 Blattberg和Deighton于1996年首次提出“顾客资产”概念,迄今仅十余年,相关的理论研究和实践较为缺乏,对顾客资产管理的认识仅处于初步阶段。国内对顾客资产管理的研究也刚起步,仅有的研究仍停留在“概念借用”阶段,现有的理论和工具在不同程度上存在着缺陷:①理论与实践对顾客知识的研究和重视程度不够,对隐藏在顾客消费行为中顾客知识的重要性缺乏足够的认识。②在顾客资产分析中,缺乏对顾客资产组合风险的研究和顾客资产状况的监控,以及对顾客心声的有效掌握和利用。③多数研究将顾客资产管理归为营销领域内的理论,但在研究中没有提出有效的营销模型(措施),以提升顾客资产。所以,企业迫切需要有效的顾客资产管理分析与提升模型与工具。 基于上述的背景,论文从以下几个方面展开基于知识的顾客资产分析及价值提升的研究,系统的探讨顾客知识在顾客资产管理中的应用,以推动和完善顾客资产管理理论: (1)构建基于顾客知识的顾客资产管理框架体系,强调用知识管理的思想深化顾客资产管理的理论。论文认为,在动态竞争的知识经济时代,顾客资产管理理论的研究和发展必然离不开顾客知识这一要素。顾客资产管理支持基于知识的竞争优势,它的本质是发现、利用顾客知识提升顾客满意/忠诚和创造顾客价值。基于此,论文构建了基于知识的顾客资产管理框架体系,指出此框架体系下顾客资产管理特点,并对顾客知识的种类、来源、顾客知识获取工具(商业智能和QFD)以及顾客知识在顾客资产分析和提升中的作用作了探讨。 (2)顾客资产分类是顾客知识获取的关键途径,是顾客资产分析的主要内容,是企业优化配置资源的关键。论文强调顾客资产管理中对顾客进行细分的研究,一方面因为顾客细分是产品开发和营销的基础;另一方面是因为顾客细分是论文其他研究(如组合分析和精细化营销)的基础。论文认为传统上依据利润贡献对顾客资产细分不尽合理,提出以多维细分体系对顾客资产进行分类(即结合价值特征、行为特征和人口统计特征对顾客资产实施多维细分)。多维细分体系通过数据挖掘技术实现对顾客资产分类,论文提出基于SOM网络的K-均值聚类算法,认为该算法能结合SOM网络和K-均值两种算法的优点,在运用中能得到满意的聚类结果。 (3)对于顾客资产的组合分析,传统的研究基本是以顾客赢利性为衡量标准,忽视顾客风险。论文从风险——收益平衡的角度,提出基于投资组合的顾客组合分析方法。通过对顾客组合中β值的调整可以使企业获得理想的组合。另外,从顾客的维系和升级的角度出发,论文设计了顾客资产监控指标,对顾客资产的变化趋势和变动程度进行监控,了解顾客资产的现状,指导企业制定策略引导和修正顾客流动而形成稳定和有价值的顾客基础, (4)顾客是企业产品/服务创新思想的发源地和重要的知识来源,顾客的知识价值属于顾客资产一项重要非货币价值。因而,顾客成了企业学习与知识更新的催化剂。另外,为顾客所看重的产品/服务的差异化,关键在于掌握顾客心声并运用于产品/服务的规划。鉴于语言数据的模糊性而导致的量化困难,论文提出以模糊质量功能展开(FQFD)分析顾客心声,并在处理中综合考虑了顾客的价值差距属性和顾客资产价值的影响,最后,结合企业资源的限制、商业需求和实施困难等因素完成产品/服务规划。 (5)多数学者将顾客资产理论归为营销理论,但在研究中很少涉及顾客资产提升的营销策略制定。因此,论文从营销策略的角度提出基于顾客细分和交叉销售的精细化营销,通过营销的精细化达到顾客资产价值提升的目的。并以某移动通信公司的增值业务精细化营销为案例,介绍了精细化营销实施的过程。 在研究方法上,论文从知识的视角对顾客资产进行研究,综合运用顾客关系管理、关系(数据库)营销、运筹学等理论以及商业智能和质量功能等工具展开对顾客资产分析和价值提升进行研究。论文采用理论研究与实证分析相结合,定性分析与定量分析相结合和模型构建研究方法,以求得不同研究方法的优势互补。 论文的研究深化了顾客资产管理理论,具有指导企业实践和增强竞争优势的实践意义。


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