買方市場(chǎng)條件下，越來越多的實(shí)踐表明，企業(yè)成功的關(guān)鍵在于重視顧客需求，提供客戶滿意的產(chǎn)品和服務(wù)，提升顧客滿意度。增加客戶重復(fù)購買可能性。然而，并非所有客戶對(duì)企業(yè)來說都是有價(jià)值的，通常，80％的企業(yè)利潤(rùn)由20％的客戶創(chuàng)造，如果企業(yè)對(duì)所有客戶都一視同仁，不僅會(huì)浪費(fèi)資源，不利于企業(yè)發(fā)展，而且會(huì)增加管理客戶的難度，因此，對(duì)企業(yè)來說，識(shí)別和分析那些對(duì)企業(yè)有價(jià)值的客戶并努力提高他們的價(jià)值，十分必要。
客戶價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)的建立
客戶價(jià)值是客戶細(xì)分最為重要的依據(jù)。根據(jù)客戶價(jià)值對(duì)客戶群進(jìn)行細(xì)分，可使企業(yè)根據(jù)客戶價(jià)值級(jí)別的差異決定如何在客戶中分配企業(yè)有限資源。然而，客戶價(jià)值的評(píng)價(jià)是由一系列指標(biāo)構(gòu)成。對(duì)于客戶價(jià)值指標(biāo)的建立，許多學(xué)者進(jìn)行了大量研究，學(xué)術(shù)界雖在界定客戶價(jià)值的貨幣衡量與非貨幣衡量上尚無統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和口徑，但建立了各有側(cè)重又有很多共性的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。目前，國內(nèi)外對(duì)客戶價(jià)值的評(píng)價(jià)，主要是沿用弗雷德單克·萊希赫爾德的凈現(xiàn)值評(píng)價(jià)方法，該方法在評(píng)價(jià)客戶價(jià)值方面能充分反映客戶現(xiàn)在和將來所能帶給企業(yè)利潤(rùn)的凈現(xiàn)值，但也存在著兩點(diǎn)不足：過分強(qiáng)調(diào)客戶帶來的利潤(rùn)，忽視了銷售量在客戶價(jià)值評(píng)價(jià)中的作用；強(qiáng)調(diào)客戶凈現(xiàn)值對(duì)企業(yè)的貢獻(xiàn)而沒有考慮到客戶帶給企業(yè)的無形貢獻(xiàn)。針對(duì)弗雷德單克·萊希赫爾德的凈現(xiàn)值評(píng)價(jià)方法的不足，萬映紅提出了客戶價(jià)值的總體評(píng)價(jià)應(yīng)包括當(dāng)前價(jià)值和未來價(jià)值兩個(gè)價(jià)值維度。其中，當(dāng)前價(jià)值反映了客戶對(duì)企業(yè)當(dāng)前盈利的貢獻(xiàn)水平。主要以貨幣化的利潤(rùn)形式衡量；未來價(jià)值是指客戶對(duì)企業(yè)的潛在價(jià)值，即在未來一段時(shí)間內(nèi)客戶將會(huì)為企業(yè)帶來的盈利。主要以非貨幣化的忠誠度、信用度等形式存在。此外，夏維力提出的客戶轉(zhuǎn)換觀點(diǎn)，對(duì)客戶生命周期價(jià)值有巨大影響，為了更好地衡量客戶轉(zhuǎn)換價(jià)值，他增加了客戶忠誠度這一新的維度。
基于上述理論，本文從某汽車4S店客戶服務(wù)的實(shí)際情況出發(fā)，提出客戶價(jià)值評(píng)價(jià)方法如圖1。該方法特點(diǎn)包括：增加客戶發(fā)展?jié)摿χ笜?biāo)，表明客戶在未來能給企業(yè)帶來較大價(jià)值。增加客戶忠誠度指標(biāo)，反映著客戶愿意繼續(xù)與企業(yè)保持客戶關(guān)系的指數(shù)。衡量客戶轉(zhuǎn)換程度，將客戶份額等有形指標(biāo)作為衡量客戶與企業(yè)關(guān)系強(qiáng)弱的標(biāo)準(zhǔn)。
圖1 客戶價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)
客戶價(jià)值分類模型及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
以客戶生命周期理論、客戶價(jià)值理論作為理論基礎(chǔ)，建立基于客戶當(dāng)前價(jià)值、客戶潛在價(jià)值、客戶忠誠度的三維客戶價(jià)值指標(biāo)體系，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法，構(gòu)建客戶價(jià)值細(xì)分模型，模型構(gòu)建步驟如圖2。
圖2 基于客戶生命周期的客戶細(xì)分模型框架圖
(一)指標(biāo)無量綱化
由于不同的指標(biāo)是從不同的側(cè)面反映客戶的價(jià)值，指標(biāo)之間無法進(jìn)行比較。因此，為了便于最終評(píng)價(jià)值的確定，需對(duì)各指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理。考慮到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的收斂性問題，須對(duì)指標(biāo)進(jìn)行定性和定量無量綱化處理。
1．定性指標(biāo)。在客戶價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中，定性指標(biāo)有交叉購買、追加消費(fèi)程度、推薦新客戶程度、持續(xù)消費(fèi)趨勢(shì)4個(gè)。其評(píng)價(jià)值采用專家打分方法進(jìn)行，取值在0—1之間。
2．定量指標(biāo)。對(duì)客戶進(jìn)行細(xì)分，因指標(biāo)屬不同量綱類型，使得指標(biāo)間具有不可共度性，需將這些指標(biāo)按照一定的函數(shù)關(guān)系式歸一到某一無量綱區(qū)間。
對(duì)于利潤(rùn)指標(biāo)，指標(biāo)值越大越好，選用所有客戶的較大值為該指標(biāo)的理想值，
(二)數(shù)據(jù)歸一化處理
由于消費(fèi)金額、利潤(rùn)、客戶份額、重復(fù)消費(fèi)次數(shù)各指標(biāo)的數(shù)量級(jí)不同。為了便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速收斂達(dá)到加快訓(xùn)練速度的目的，本文采用線性函數(shù)作為轉(zhuǎn)移函數(shù)進(jìn)行歸一化處理。該函數(shù)值域?yàn)閇0，1]，訓(xùn)練時(shí)要把數(shù)據(jù)規(guī)范到[0，1]，因0和1分別是S型函數(shù)的最小值和最大值，為達(dá)到0或1必須多次訓(xùn)練并修改權(quán)值，導(dǎo)致訓(xùn)練速度很慢，因此數(shù)據(jù)處理時(shí)須盡量避開0或1。歸一化公式為：
上式中Xipl——原始數(shù)據(jù)第i個(gè)樣本的輸入值，Xipl——規(guī)范化后第i個(gè)樣本的輸入值，xmin——根據(jù)數(shù)據(jù)實(shí)際情況選取數(shù)據(jù)中最小值的數(shù)值，xmax——根據(jù)實(shí)際數(shù)據(jù)情況選取數(shù)據(jù)中最大值的數(shù)值。
(三)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
本文采用具有多輸入多輸出的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其中：輸入層根據(jù)客戶價(jià)值細(xì)分指標(biāo)，將指標(biāo)數(shù)作為輸入層神經(jīng)元數(shù)；隱含層：設(shè)定初始值準(zhǔn)則為：L=(m*n)/2，其中m為輸入層的個(gè)數(shù)，n為輸出層的個(gè)數(shù)；輸出層：根據(jù)每個(gè)客戶的當(dāng)前價(jià)值、潛在價(jià)值、忠誠度將客戶分為低價(jià)值低潛力、低價(jià)值高潛力、高價(jià)值低潛力、高價(jià)值高潛力四類，輸出層個(gè)數(shù)設(shè)定為4。
(四)網(wǎng)絡(luò)算法優(yōu)化
由于常用BP算法缺點(diǎn)收斂速度慢，局部出現(xiàn)極值，難以確定隱含層和隱含層個(gè)數(shù)，因此算法須加以改進(jìn)。改進(jìn)途徑有兩種：?jiǎn)l(fā)式學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，本文擬在采用動(dòng)量法和學(xué)習(xí)率自適應(yīng)調(diào)整的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化計(jì)算，改進(jìn)算法為：
刻的負(fù)梯度，D(k－1)為k－1時(shí)刻的負(fù)梯度，α為學(xué)習(xí)率(α>0)，η為動(dòng)量因子，0≤η≤1。此方法加入的動(dòng)量項(xiàng)實(shí)際上相當(dāng)于阻尼項(xiàng)，減小了學(xué)習(xí)過程中的振蕩，改善了收斂性。
自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率有利于縮短學(xué)習(xí)時(shí)間。標(biāo)準(zhǔn)BP算法收斂速度慢的一個(gè)重要原因是學(xué)習(xí)率選擇不當(dāng)，學(xué)習(xí)率越小，收斂性越小。反之，有可能修正過快，導(dǎo)致振蕩發(fā)散。自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率的改進(jìn)算法可表示為：
實(shí)例研究
實(shí)例分析中，本文選取某汽車4S店的客戶記錄作為研究對(duì)象，主要數(shù)據(jù)為公司2008年3月1日到2008年6月1日的客戶維修記錄及客戶基本信息記錄，需要指出的是，由于公司還未有潛在價(jià)值中交叉消費(fèi)、追加消費(fèi)、推薦新客戶指標(biāo)的數(shù)據(jù)，因此考慮的指標(biāo)主要是當(dāng)前價(jià)值中的利潤(rùn)、消費(fèi)金額及客戶重復(fù)消費(fèi)次數(shù)。其中消費(fèi)金額主要以維修金額、材料費(fèi)用體現(xiàn)，這里沒有簡(jiǎn)單的用維修總金額作為分類標(biāo)準(zhǔn)。是基于汽車在使用過程中，一次大的維修耗費(fèi)金額遠(yuǎn)多于許多次小的維修耗費(fèi)金額這一考慮，因此不能和其它行業(yè)一樣，僅以消費(fèi)金額作為唯一分類指標(biāo)。客戶在此三月期間重復(fù)消費(fèi)可認(rèn)為是忠誠度的表現(xiàn)，因此將客戶維修次數(shù)作為忠誠度指標(biāo)毋庸置疑。維修記錄如表1所示。
表1 維修記錄登記表
按照(1)式和(3)式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后數(shù)據(jù)如表2所示。
表2 預(yù)處理后表
按照上述客戶價(jià)值分類模型，確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4，隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為10，輸出層神經(jīng)元個(gè)數(shù)為4。通過采用MATLAB7.0作為模擬工具，訓(xùn)練函數(shù)設(shè)置為trainim函數(shù)，自適應(yīng)函數(shù)設(shè)置為learngdm函數(shù)，第一層傳遞函數(shù)設(shè)置為tansig函數(shù)，第二層傳遞函數(shù)設(shè)置為purelin函數(shù)。訓(xùn)練周期設(shè)置為1000，平均誤差平方和設(shè)置為1.0e-10。對(duì)896組數(shù)據(jù)，設(shè)置前600組作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，余下296組作為測(cè)試數(shù)據(jù)，在區(qū)間[-1，1]之間隨機(jī)生成的數(shù)通過迭代，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)誤差達(dá)到理想狀態(tài)，誤差變化情況見圖3。
圖3 迭代運(yùn)算誤差變化圖
從圖3可看出，該BP網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過100個(gè)訓(xùn)練周期達(dá)到要求目標(biāo)誤差范圍，訓(xùn)練效果較好。此時(shí)，成功構(gòu)建了關(guān)于汽車維修消費(fèi)情況分類的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，隱含層各節(jié)點(diǎn)權(quán)值為：W=[-0.15973 0.13693 -0.5689 -0.69101 -0.061942 0.55336 0.64966 -0.35241 -0.50823 0.25985]，代入測(cè)試數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)分為低價(jià)值低潛力、低價(jià)值高潛力、高價(jià)值低潛力、高價(jià)值高潛力四類，抽取具有代表性數(shù)據(jù)如表3所示。
表3 分類客戶的消費(fèi)數(shù)據(jù)
客戶保持策略
對(duì)上述四類客戶，深入分析和考察，可擬定相應(yīng)保持策略：
Ⅰ類客戶：低價(jià)值低潛力。對(duì)企業(yè)吸引力最低。該類客戶價(jià)值低可有兩種情況：一是當(dāng)前價(jià)值和潛在增值價(jià)值都很低，偶爾有些小額消費(fèi)，但會(huì)提出苛刻服務(wù)要求，對(duì)此類客戶，公司要鼓勵(lì)其轉(zhuǎn)向競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，任其流失。二是客戶當(dāng)前價(jià)值低但有一定潛在價(jià)值，如果此類客戶當(dāng)前價(jià)值不高是由過高服務(wù)成本和營(yíng)銷成本造成，可通過尋求降低成本途徑來提高客戶價(jià)值，從而使此類客戶變?yōu)橛袃r(jià)值客戶。
Ⅱ類客戶：低價(jià)值高潛力。此類客戶工時(shí)費(fèi)和材料費(fèi)相當(dāng)，對(duì)4S店的服務(wù)和配件質(zhì)量相當(dāng)滿意，對(duì)商家來說，該客戶具有巨大利潤(rùn)空間，應(yīng)在以后服務(wù)中，提升客戶對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的認(rèn)知度。換而言之，其保持策略重點(diǎn)是完善服務(wù)體系，提高客戶忠誠度，可通過增值服務(wù)和客戶關(guān)懷兩方面來實(shí)現(xiàn)。
Ⅲ類客戶：高價(jià)值低潛力。此類客戶幾乎將當(dāng)前全部業(yè)務(wù)給了公司，具有很高的忠誠度，并為公司推薦新客戶。此類客戶修理次數(shù)不多，大部分費(fèi)用集中在材料費(fèi)上。有很高的當(dāng)前價(jià)值，其保持策略是建立客戶數(shù)據(jù)庫，降低交易成本，為客戶提供最優(yōu)服務(wù)。該數(shù)據(jù)庫為動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫。重點(diǎn)研究和挖掘客戶偏好，進(jìn)而實(shí)行一對(duì)一關(guān)系營(yíng)銷；至于降低交易成本，提高客戶保持效率方面，企業(yè)可從提高內(nèi)部信息化作業(yè)水平，優(yōu)化專業(yè)服務(wù)體系，開發(fā)信息交流渠道等方面下功夫。以收到良好效果。
Ⅳ類客戶：高價(jià)值高潛力。是公司最有價(jià)值的一類客戶。此類客戶維修次數(shù)較多，工時(shí)費(fèi)和材料費(fèi)大抵相同且金額數(shù)量較大，對(duì)品牌和服務(wù)有較強(qiáng)認(rèn)同感。是4S店的主要利潤(rùn)來源。其保持策略是公司將主要資源投資到此類客戶中，建立起核心客戶數(shù)據(jù)庫，掌握客戶性格、愛好等心理信息，實(shí)施一對(duì)一的客戶保持策略，如利用包括網(wǎng)絡(luò)在內(nèi)的各種溝通手段主動(dòng)與該類客戶進(jìn)行有效溝通。了解他們的確切需求，定制個(gè)性化服務(wù)、提供靈活支付條件、安排最好服務(wù)人員，為他們提供能帶來最大增益的全套解決方案。
客戶細(xì)分是當(dāng)前研究的一個(gè)熱點(diǎn)，客戶價(jià)值的市場(chǎng)細(xì)分是成功實(shí)施客戶系管理的基礎(chǔ)。本文在一定理論研究基礎(chǔ)上，提出了從客戶當(dāng)前價(jià)值、潛在價(jià)值、忠誠度三個(gè)維度來建立客戶價(jià)值指標(biāo)體系以反映客戶未來價(jià)值的觀點(diǎn)，在結(jié)合某汽車4S店實(shí)際，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建客戶細(xì)分模型，進(jìn)行實(shí)例研究之后，作者根據(jù)各類客戶特點(diǎn)提出了相應(yīng)的客戶保持策略。由于本文是一種探討性研究，在客戶價(jià)值指標(biāo)選取、轉(zhuǎn)換方面還有待進(jìn)一步研究。
核心關(guān)注：拓步ERP系統(tǒng)平臺(tái)是覆蓋了眾多的業(yè)務(wù)領(lǐng)域、行業(yè)應(yīng)用，蘊(yùn)涵了豐富的ERP管理思想，集成了ERP軟件業(yè)務(wù)管理理念，功能涉及供應(yīng)鏈、成本、制造、CRM、HR等眾多業(yè)務(wù)領(lǐng)域的管理，全面涵蓋了企業(yè)關(guān)注ERP管理系統(tǒng)的核心領(lǐng)域，是眾多中小企業(yè)信息化建設(shè)首選的ERP管理軟件信賴品牌。
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本文標(biāo)題：基于客戶價(jià)值的客戶分類及保持策略研究
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