（管理科学与工程专业论文）基于商务智能的物流客户市场细分方法研究.pdf

武汉科技大学硕士学位论文 第1 页 摘要 随着经济发展及经济一体化进程的加速，现代物流企业急需先进信息技术的支持， “物流管理、信息先行 已经成为全球物流企业共识。越来越多的物流管理者开始借助商 务智能技术来发现物流运营过程中存在的问题，通过对数据的采集、整理、挖掘、分析， 为物流企业组织内的各层次人员提供信息，提高企业的决策能力，加快决策速度，确保决 策准确性，从而找到有利的物流解决方案，在整个物流方案解决过程中，物流市场细分是 近来应用商务智能技术较快的领域之一。欧美等国家在很早就开始关注物流市场细分理论 和方法，并对其进行系统科学的研究，目前已取得了一定的理论成果和实际效益。 本文在我国物流行业快速发展的大背景下，吸收国际上物流理论研究和国外先进物流 企业经营管理者的实践经验，主要从物流客户需求分析和商务智能方法对物流市场细分相 关问题进行研究。站在物流企业的角度，探讨了基于商务智能的物流市场细分问题。 本文首先介绍了市场细分的相关文献集现状研究，引出了物流市场细分存在的问题和 影响因素，详细介绍了市场细分基础及细分变量，阐述及分析了传统方法的利弊。在此基 础上，提出了将商务智能的聚类挖掘分析法引入到物流企业客户市场细分应用领域，将交 合分析法和聚类分析联系起来视为整个决策系统，找出其中的对于商品属性效用的期望值 及属性重要度概念，通过对一些必要的概念和一个假设，建立客户市场细分的模型，并通 过一个实例引入，结合层次聚类平均法和离差平方和法比较分析验证得出结果的合理性及 有效性。本研究为物流企业客户市场细分方法提供了参考依据。 关键词：商务智能物流市场细分细分变量层次聚类 第1 i 页武汉科技大学硕士学位论文 a b s t r a c t w i t he c o n o m i cd e v e l o p m e n ta n da c c e l e r a t et h ee c o n o m i ci n t e g r a t i o np r o c e s s ，i nu r g e n t n e e do fm o d e r nl o g i s t i e si n s u p p o r to fa d v a n c e di n f o r m a t i o nt e c h n o l o g y , ”i nl o g i s t i c s m a n a g e m e n t ，i n f o r m a t i o nc o m e sf i r s t ”h a sb e c o m eag l o b a ll o g i s t i c sc o m p a n yc o n s e n s u s a n d m o r ea n dm o r et h eb e g i n n i n go ft h el o g i s t i c sm a n a g e r sw i t hb u s i n e s si n t e l l i g e n c et e c h n o l o g yt o l o g i s t i c so p e r a t o r sf o u n dp r o b l e m si nt h ep r o c e s s ，t h r o u g hd a t ac o l l e c t i o n ，c o l l a t i o n ，m i n i n g , a n a l y s i s ，l o g i s t i c se n t e r p r i s e sa ta l ll e v e l sw i t h i nt h eo r g a n i z a t i o nt op r o v i d ei n f o r m a t i o nt o e n h a n c eb u s i n e s sd e c i s i o n - m a k i n ga b i l i t y ，s p e e do fd e c i s i o n m a k i n gt oe n s u r et h ea c c u r a c yo f d e c i s i o n m a k i n gi n0 r d e rt of i n df a v o r a b l el o g i s t i e ss o l u t i o n s i nt h i s p a p e r , t h er a p i dd e v e l o p m e n to fc h i n a sl o g i s t i c si n d u s t r yb a c k g r o u n d ，t h e a b s o r p t i o no f t h ei n t e m a t i o n a ll o g i s t i c st h e o r ya n da d v a n c e dl o g i s t i c se x p e r i e n c ei nt h ep r a c t i c e o fm a n a g e r s ，m a i n l yf r o mt h el o g i s t i c sc u s t o m e rn e e d sa n a l y s i sa n db u s i n e s si n t e l l i g e n c e m e t h o d so fm a r k e ts e g m e n t a t i o nf o rl o g i s t i c s - r e l a t e di s s u e s s t a n d i n go nt h ep o i n to fv i e wo f l o g i s t i c se n t e r p r i s e st oe x p l o r eb u s i n e s si n t e l l i g e n c eb a s e do nt h el o g i s t i c sp r o b l e mo fm a r k e t s e g m e n t a t i o n t h i sa r t i c l ei n t r o d u c e dt h er e l e v a n c eo fm a r k e ts e g m e n t a t i o ns t u d yo ft h el i t e r a t u r es e tt h e s t a t u sq u o ，l c a d st oab r e a k d o w no ft h el o g i s t i c sm a r k e tp r o b l e m sa n dt h ei m p a c to ff a c t o r s d e t a i l e di n f c i r m a t i o no nt h eb a s i so fm a r k e ts e g m e n t a t i o na n dt h es e g m e n t a t i o nv a i l a b l e s ，a n d a n a l y s i so nt h ea d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e so ft h et r a d i t i o n a lm e t h o d s o nt h i sb a s i s ，p u t f o r w a r dab u s i n e s si n t e l l i g e n c ea n a l y s i so ft h ec l u s t e r i n gm i n i n gc u s t o m e r st oi n t r o d u c ea l o g i s t i c si n d u s t r ym a r k e ts e g m e n t a t i o na p p l i c a t i o n s ，w i l lc o n j o i n ta n a l y s i sa n dc l u s t e ra n a l y s i s t ol i n kd e c i s i o n m a k i n gs y s t e ma saw h o l et of i n do u tw h i c ha t t r i b u t e st h ee f f e c t i v e n e s so ft h e p r o d u c te x p e c t a t i o n sa n dt h ec o n c e p to fa t t r i b u t ei m p o r t a n c e ，t h r o u g hs o m en e c e s s a r yc o n c e p t s a n dah y p o t h e s i s ，t ob u i l dc u s t o m e rs e g m e n t a t i o nm o d e l s ，a n dt h r o u g ht h ei n t r o d u c t i o no fa n e x a m p l e ，c o m b i n e dw i t hh i e r a r c h i c a lc l u s t e r i n ga n dt h ea v e r a g es u mo fs q u a r e sd e v i a t i o n m e t h o dt ov e r i f yt h ef i n d i n g so fa c o m p a r a t i v ea n a l y s i sr a t i o n a l i t ya n de f f e c t i v e n e s s k e yw o r d s ：b u s i n e s si n t e l l i g e n c e l o g i s t i c sm a r k e ts e g m e n t a t i o n s e g m e n t a t i o nv a r i a b l e s h i e r a r c h i c a lc l u s t e r i n g 武汉科技大学 研究生学位论文创新性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研 究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的 工作外。本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。 对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 论文作者签名： 年址帆驾生 研究生学位论文版权使用授权声明 本论文的研究成果归武汉科技大学所有，其研究内容不得以其它单位 的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向有关部门( 按照武汉科技大学关于研究生学位论文收录 工作的规定执行) 送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅， 同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行 检索和对外服务。 论文作者签名：叠造： 指导教师签名：丛墨：f 塑一 日 期：卫华一 武汉科技大学硕士学位论文第1 页 1 1 本文的研究背景 第一章绪论 当今的社会中，商业或服务的竞争日益激烈，在激励的市场环境下，物流企业都希 望从大量的商务数据以及其他相关的物流业务数据中发现带来巨额利润的商机。然而， 也只有能够利用先进的信息技术成功地收集、分析、理解信息并依据信息进行决策的物 流企业才能获得竞争优势，才是物流市场的赢家。因此，越来越多的物流管理者开始借 助商务智能技术来发现物流运营过程中存在的问题，找到有利的物流管理解决方案。 随着我国经济发展及对外交流加强，现代物流作为经济的重要组成部分得到迅猛发 展。“物流管理、信息先行 已经成为全球物流企业共识。物流质量取决于信息，物流 服务依靠信息，商务智能通过对数据的采集、整理、挖掘、分析，为物流企业组织内的 各层次人员提供信息，提高企业的决策能力，加快决策速度，确保决策准确性，同时实 现企业内部的远程管理。另一方面，也为企业外部用户提供有效信息，共同分享销售、 库存等商业数据，共同进行分析和管理，提升了对外服务水平。商务智能作为一项新兴 技术已成为物流管理中最有力的工具之一。 在激烈的竞争中，有效地进行物流管理，满足不同层次消费者的需要，获得竞争优 势，这要求企业充分认识到信息商务智能的作用和发展趋势，积极地利用商务智能技术 进行物流管理活动。同时信息技术的发展，为物流发展提供了强有力的支撑，使物流向 信息化、网络化、智能化发展，呈现出系统化、集成化、综合化的发展趋势。 然而，用户的需求也愈加突出个性化和多样化，导致不确定性不断增加，这就要求 我们必须借助更好的工具或方法来预测这种不确定性。经济全球化使得物流服务的地域 越来越广，供应链的物流管理的范围越来越大，信息技术的运用使得物流管理的信息化 程度也越来越高，产品和服务范围的增加、产品生命周期越来越短、全球市场的营销和 供销渠道多样化极大地增加了全球物流活动的复杂性，尤其是在客户市场管理方面，由 于产品种类繁多、市场覆盖面广，客户群落大，需要处理的数据量大而复杂，在竞争的 压力下，迫使他们对自己所积累的历史数据进行智能的处理与分析，从中找到有价值的 信息，为企业的进一步腾飞创造出价值，这就对企业的商务智能从实际中得到了需求。 1 2 本文的研究意义 在现代物流管理，特别是物流市场细分管理在企业战略管理中的地位已越来越重要。 与传统意义上的物流市场细分相比，借助于信息技术、多变量统计、数据挖掘工具等方法， 物流市场细分方法已经从主观的定性分析逐步转向客观的定量分析。同时，物流市场细分 还作为一种先进的物流需求管理技术，被广泛认为是企业在降低经营成本、提高竞争优势、 创造新利润增长点的手段，在物流企业成长中发挥着重要作用。本文的研究意义主要有以 第2 页武汉科技大学硕士学位论文 下几个方面： 市场细分方法研究本身有着不容置疑的现实意义。众所周知，市场细分在社会实践 中有着巨大的作用，而市场细分的巨大作用需要市场细分方法将其实现，所以市场细分方 法研究具有极大意义。 目前关于物流市场细分的研究很多，研究者往往在研究物流市场细分时根据研究需 要对市场细分方法进行一定的探讨，而对于基于成熟的信息挖掘系统对市场细分研究的工 作却并不多见。笔者运用对典型物流企业的商品需求分析出发，再基于挖掘技术导出物流 企业客户市场细分的方法。 目前关于物流市场细分方法的研究与本文介绍的典型物流企业的客户细分存在着 一定的距离。虽然有了相当多的市场细分方法研究成果，但是在典型物流企业的营销中被 采用的并不多见。笔者基于对这种典型物流企业的数据搜集和分析，提出了基于商务智能 的物流市场细分方法和研究思路，在企业中，将研究理论与营销实践的具体需要相结合有 一定的借鉴意义。 1 3 国内外研究综述 1 - 3 1 市场细分研究综述 市场细分的概念在1 9 5 6 年由美国市场学家温德尔斯密率先提出。当时美国市场 已转入买方市场，消费者需求由同一化转向多样化。满足众多消费者的不同需求，已经成 为企业经营的关键和利润源泉。在这种情况下，市场细分的提出，受到了广大营销界和学 术界的重视和认可。目前市场细分已发展成为现代营销学的基本理论之一。 ( 1 ) 市场细分的发展历程 市场细分概念的发展历程大致分为三个阶段： 第一阶段：市场细分概念的提出，美国市场学家温德尔斯密( w e n d e l lrs m i t h ) 在2 0 世纪5 0 年代( 1 9 5 6 ) 提出了市场细分理论现已成为市场营销理论的重要组成部分，这一理 论最初对于企业而言，就是在研究市场和细分市场的基础上结合自身的资源与优势，选择 其中最有吸引力和最能有效为之提供产品和服务的细分市场作为目标市场，并设计与目标 市场需求特点相互匹配的营销组合等。 第二阶段：市场细分概念的发展，市场细分理论经过一段时期的发展在2 0 世纪9 0 年代 提出了超市场细分理论，该理论认为：要满足人们个性化消费的需要，现有的许多细分市 场应该进一步细分。这一理论发挥到极致就是将市场细分到个人也就是一对一营销理论， 一对一营销理论认为每个顾客都有着不同的需求，所以运用市场细分方法将一类顾客区分 为有着共同需求的细分市场的传统做法已不能满足每个顾客的特殊需求，而现代数据库技 术和统计分析方法已能准确地记录并预测每个顾客的具体需求，并为每个顾客提供个性化 的服务从而增加每个顾客的忠诚度。 武汉科技大学硕士学位论文 第3 页 第三阶段：市场细分概念的再认识，一对一营销在经历了轰动一时的狂热之后，研究 者冷静下来发现一对一营销的实现还只是一个很难达到的梦想，然而此时反细分理论又逐 渐的发展，反细分理论的意思并不是反对市场细分，而是指在满足大多数消费者的共同需 求基础上将过分狭小的市场合并起来以便能以规模营销优势达到利用较低的价格去满足 较大市场的消费需求，通常来说，反市场细分理论的实行主要靠两种方式：一是由缩减产 品线来减少细分市场：二是将几个较小的细分市场合并起来，形成较大的细分市场凹1 。 第四阶段：随着客户关系管理理论的出现和广泛应用，作为客户关系管理的核心概念 之一的市场细分越来越受到研究者和营销人员的重视。正如2 0 0 2 年哈佛商业评论的一篇文 章所说，任何高效的客户关系管理都将以扎实的市场细分为基础。市场细分一直是营销界 和实业界关注的热点问题。2 0 0 2 年，美国管理咨询公司b r a n & c o m p l y 对来自世界各地的 4 5 1 位高级管理人员的一项调查表明，市场细分工具已成为全球使用率最高的十大管理工 具之一3 1 。 ( 2 ) 市场细分的研究阶段 市场细分是营销的基本理论之一，它基于消费者需求和购买行为的差异性，将消费者 总体划分为若干个具有相似需求的群体。每一个消费者群就是一个细分市场。目前研究者 大都从细分的研究视角、细分标准的选择和细分方法的选择三方面进行研究h 1 。 从研究视角来看，主要分为以产品为导向的细分和以客户为导向的细分两大派。以产 品为导向的细分是根据不同营销决策目标，围绕某产品或品牌的特定消费情境对消费者细 分，细分变量包括产品使用率、消费态度、寻求的利益，目的是了解消费者对某产品或品 牌的心理需求和消费行为差异，以选择最有利的目标客户群；以客户为导向的细分是对客 户的需求和行为特征进行细分，主要以客户总体特征为细分标准，从个体心理、社会文化 环境、行为决策过程三个不同侧面进行细分。随着从关注产品到关注客户的市场理念的转 换，以客户为导向的细分更具吸引力，是目前研究的主要立足点。 从细分变量选择来看，菲利普科特勒总结了消费品市场和产业市场的九大类细分变 量，常被用来作为市场细分的变量。w i n d 和c a r d o z o 总结了四种常用于细分市场的基本分 析方法：先验( p r i 耐) 、基于聚类( c l u s t e r ) 设计、新的弹性和成分细分方法，建立了宏 观一微观市场细分模型嵋】。此外，还有由d o w l i n g 等提出的三阶段市场细分模型哺1 、f r e ”a g 和c l a r k e 提出的动态综合市场细分模型、k e l l ye f i s h 等人提出的神经网络的细分模型。n 呦 概括了应用市场细分所能解决的四种典型的市场问题：定义市场、识别市场、寻找新产品 提供的机会、为现有的品牌和产品确定合理的政策、确定品牌分布和产品的多样性。 y a n k e l o v i c h 提出不同的细分目的要用不同的细分方法啼刚盯1 。 研究者的细分变量模型主要经历了三个阶段的变化。第一阶段的研究主要从自然地 理、人口统计等外部因素对客户进行细分。它假设同一区域、同一年龄或收入阶段的人具 有相似的需求。但具体实践表明，具有相同人口地理特征的客户群在面对相同营销变量时 反应并不一样，其中一个重要原因是他们的心理偏好不同，于是研究者逐渐转向为第二阶 第4 页武汉科技大学硕士学位论文 段的研究。第二阶段主要从客户的心理对其进行细分，具体的细分变量既包括需要、动机、 个性、特质等个性心理概念，又包括客户的感知、学习、态度、决策等认知心理概念。但 具体实践表明，心理差异还不能解析客户的消费行为的变化，许多产品的客户需求与客户 的使用情境密切相关，因此又有了第三阶段的研究。第三阶段研究者转向为行为细分，根 据产品使用情境及其与客户行为之间关系来进行细分。其主要的细分变量包括产品使用场 合细分、使用率、忠诚度、满意度、利益细分等恻。 近年来，许多学者对市场细分变量进行了系统的研究，刘义等将客户购买行为作为细 分变量，研究了基于客户购买行为的市场细分方法；何佳讯研究了新旧范式下市场细分的 差异，提出了市场细分的关键变量：价值变量、需求变量和行为变量叫；刘英姿从不同视 角研究了各种细分变量，并分析了其应用范围和各自的缺点n 们；王霞等研究了客户满意与 客户忠诚的相关关系，并综合考虑满意度和忠诚度这两个细分变量，从而对市场进行细分 n 。他主要从入口统计视角、生活方式视角、行为视角、价值视角、利益视角这五个方面 对细分变量进行研究婚。综合多个学者的研究，笔者将不同的细分变量总结如下，见表1 1 。 表1 1 基于不同视角的细分变量描述 因素角度人口统计细分心理细分行为细分 价值细分 需求细分 维度特征人口特征心理特征行为特征客户价值需求特征 维度内涵各种外部特征态度，动机，购买行为客户盈利能客户需求的 活动，兴趣反应行为力，客户价值差异性 具体变量年龄，区域等态度，心理r f m ，忠诚客户当前或需求结构，利 度，满意度未来盈利能 益偏好 力，客户价值 从细分方法来看，基于传统统计方法的市场细分一般是根据对客户属性特征的简单统 计来划分客户类别。非传统统计方法主要是近年来兴起的数据挖掘与人工智能技术的非数 值计算方法。现有的细分方法主要应用于旅游业、餐饮业、零售业、电信业、银行业、电 力等行业和领域。 刘军跃等研究了灰色系统理论中的灰关联度分析及灰关联度聚类模型在零售市场细 分中的应用n 副；徐风琴等研究了模糊聚类方法在服装行业市场细分中的应用n3 1 ；鉴于客户 需求和行为的复杂性和不确定性，叶强等研究了云模型思想在动态市场细分中的应用，解 决市场细分中的非确定问题n 钔；宋艳等研究了模糊聚类在客户分类中的应用n5 1 ；谭军等研 究了数据挖掘技术在电信市场细分中的应用n 引；j a e s o ok i m 等研究了神经网络在旅游业市 场细分中的应用等n ”。 1 3 2 物流市场细分研究综述 物流市场细分在物流服务营销中拥有极其重要的地位，它要求物流企业通过对市场需 武汉科技大学硕士学位论文第5 页 求调查的基础上对市场进行细分、选择目标市场并确定市场定位。它是企业了解物流市场 全貌及其竞争结构的基础，也是企业进行市场决策的前提。如果不能正确地细分市场，物 流企业就无法选择目标用户，也无法制定有效的市场决策和选择明确的市场定位。当物流 市场竞争由广泛覆盖区域与行业物流的一般竞争向供应链物流、精细物流需求结构纵深竞 争发展时，物流市场将从有形细分向无形细分即目标市场抽象化转化，物流需求也从同质 化到差异化发展，因此运用科学的市场研究方法来正确地细分市场显得尤其重要。特别是 物流市场竞争进入短兵相接、寸土必争的白热化状态后，多家物流企业共同竞标同一物流 项目的情况频繁发生，此时通过市场细分对于物流市场容量、市场竞争结构的正确理解将 成为战胜竞争对手的关键。 ( 1 ) 传统市场的局限性及市场需求的异质化要求 在2 0 世纪初，市场需求倾向于同质化的前提下，企业没有细分市场的必要，完全可 以向同一产品所面对市场的所有人以同样的方式提供同样的产品，但是在人们生活水平持 续提高的今天，同一产品所面对的市场需求繁杂多样，而任何一个企业，即使是处于行业 领先地位的企业也无法满足全部需求。现代市场营销理论认为：现代战略营销的核心是 s i p 营销，即树立目标市场营销理念，有效地完成细分市场，选择目标市场和产品定位。 其中，市场细分是市场营销必不可少的一项基础工作，是一个企业进行有效资源配置以部 署战略和计划的关键。因此，面对多样的市场需求，物流企业必须进行市场细分，才能更 好地满足不同客户的需求。 ( 2 ) 有效的进行市场竞争的要求 从整体市场的角度看，目前市场总供给大于总需求；但是从微观角度来看，大多数物 流企业仅靠自身实力很难同时满足所有细分市场的不同需求，因为任意一家物流企业的资 源都是有限的，而将有限的资源投入到无限范围的市场竞争中，则无法达到有效经营的目 的。解决的方法是：识别具有不同需求的物流服务购买者群体，根据不同群体的需要，结 合物流企业自身的特点，选定特定目标市场，集中力量为目标市场服务，满足其特定的需 求。 ( 3 ) 物流需求随时变化的营销策略要求 市场细分是一种策略，蕴涵着这样一种思路：物流企业并非一味追求在所有市场上都 占有一席之地，而是追求在较小的细分市场上占有较大的市场份额。这种价值取向对大中 型企业开发市场具有重要意义，对小型企业的生存与发展也至关重要。 由于我国物流正处于发展初期，大量的物流企业市场定位模糊、物流服务产品雷同， 许多物流企业陷入市场空间小、利润率低的困境。因此，近年来越来越多的研究者将市场 细分理论运用到物流市场中，希望通过合理的物流市场细分、精确的定位、提供差别化的 服务来解决物流企业的困境。物流市场细分就是按照营销原理中的细分理论，将物流整体 市场划分为若干个具有吸引力、并符合企业目标和资源的小市场，注重专业化服务的提供， 以利于物流企业的合理定位。 根据物流学理论，杜文、叶怀珍等建立七边型模型，把整个物流市场细分为7 个子市 第6 页武汉科技大学硕士学位论文 场o 按服务范围分为全球、国际、地区和地方物流市场； 按服务对象分为公共、只服务于少数几家和专门服务一家物流市场； 按服务提供者分为客户自己管理、第三方物流、物流专家管理的物流； 按物流活动范围分为运输物流市场、仓储物流市场、配送物流和综合物流市场等几 种形式； 按服务水平分为基本服务、高水平服务、标准水平服务的物流： 按信息系统的采用分为计算机全部整合、有选择的物流信息技术协调、某些物流活 动有独立的信息技术等； 按物流服务程度分为全部供应链、工厂内部物流、采购物流、销售物流等引。 根据以上的介绍，常见的市场细分方法主要有：变量因素法、客户依赖程度法、客户 金字塔法、a b c 分类法、客户关联度法、五区间客户分类法、灰色关联度法等。 近年来，我国第三方物流市场迅速发展，在2 0 0 7 年，中国第三方物流市场将保持2 0 以上的增长率。外部条件的发展和成熟为物流市场的细分发展提供了广大的空间。 但是，目前中国在物流市场细分领域仍处于初级发展阶段，大多数物流企业处于同一 服务水平，同一经营层面。由于大多数物流企业从传统的仓储、运输和货代等发展起来， 它们缺乏现代物流营销理念的指导，缺乏对客户物流和客户需求的分析，很多物流企业仍 停留在传统营销理念之中。市场定位模糊、物流服务产品雷同，使得物流企业市场空间越 来越小，利润越来越小。因此对于物流企业来说，合理的细分物流市场、精确定位、提供 差别化服务是企业生存和发展的关键。 根据以上的研究，合理的物流市场细分能起到如下作用： 有利于物流企业发掘市场机会，进而开拓新的物流市场。通过市场细分，物流企 业可以认识到每个细分市场上需求的差异、物流需求被满足的程度以及市场竞争状况。 抓住那些竞争者未进入或竞争对手很少的市场机会，结合企业资源状况，从中形成并确 立适宜自身发展和壮大的目标市场，并以此为出发点设计相应的营销组合策略，就可以 取得竞争优势，在市场占有较大的份额，为下一步的发展打下良好的基础。同时，在分 析物流市场上的竞争状态的基础上，根据物流企业自身的资源条件及竞争能力，形成适 于自身发展的较为有利的目标市场。 有利于物流企业充分利用现有资源，获得竞争优势。在现代物流企业进入买方市 场的条件下，物流企业的生产取决于市场的需求，如果市场需求量大，就会吸引更多的 物流生产者进入，物流行业的竞争就会逐渐加剧。因此企业只有借助于市场细分，整合 自身的各种资源，专注于某一个或几个细分市场，获得竞争优势，从而在市场竞争中求 得生存和发展。 有利于物流企业了解各细分市场的特点，制定并调整营销组合策略。细分后的市 场相对较小而且具体，有助于物流企业把握不同细分市场的需求特点及变化情况，提高 物流企业的市场适应程度。在此基础上，运用产品( 服务) 、价格、分销及促销策略，形 武汉科技大学硕士学位论文第7 页 成一套市场营销组合。同时根据细分市场不同变化，对这种组合进行调整，以适应市场 的需求特点。 综合关于物流市场细分文献研究发现，影响物流市场细分效果的因素从两方面展开： ( 1 ) 从物流市场细分的基础看，影响主要有：行业因素，同一行业的企业风险较 大，受行业影响较大；并且不同行业对物流需求的差异不是绝对的，它们之间可能存在某 些相同或相似的需求，而同一行业的物流需求也不是绝对一致的。地域因素，区域经济 的发展环境与战略，区域之间和区域内部之间经济关系，均会影响到物流的流量、流向和 强度，从而影响物流企业在区域范围内的发展价值因素，营销人员根据当前盈利能力和 未来盈利能力为标准对客户企业打分，然后根据分数的高低来划分不同的物流细分市场， 分数上带有认为的主观性。需求因素，基于需求的细分直接面对客户现在需求和潜在需 求，是理想的物流市场细分变量，但是由于需求的多样性和复杂性，较难建立一个包括所 有需求要素的指标体系n 。】【2 。 ( 2 ) 从物流市场细分方法的角度看，影响因素有：由于市场细分变量的涉及面非常 广，因此要预先选定哪些变量是最有价值的并非易事。 1 3 2 商务智能的发展及现状分析 商务智能的发展已经有一段时间了，世界各国对商务智能的认识和应用情况有很大差 别。美国和欧洲的企业对商务智能工具的认识和使用较早，许多企业利用商务智能把数据 转换成知识，并用来支持决策。商务智能已经成为企业战略性的数据管理、决策分析和绩 效提升的“秘密武器 。商务智能在中国的发展尚处于起步阶段，大部分企业对商务智能 仍然缺乏必要的了解。商务智能在生活消费品行业、零售业还没有足够能力实施。但随着 因特网、数据储存、数据仓库和管理应用软件等方面迅速发展，市场对商务智能的潜在需 求量很大，商务智能将会迈向更高的层面。 发达国家的私营企业和公共机构利用商务智能来提高效率、效果和竞争力的历史已经 有很多年了，然而讲述商务智能在发展中国家( 包括中国) 的发展情况的故事却鲜有所闻。 商务智能技术在中国的应用刚开始起步。一些有数据积累和信息化管理经验的企业刚刚开 始进一步提升其管理和决策的水平，更深入地挖掘数据、寻求规律。 以往企业大多依托于一些传统的管理软件如e i 冲、c r m 或者一些工具e t l 报表来提 高交易活动中的效率，但这些纯运营层面的软件不能对企业产生的大量数据进行分析，难 以满足企业日益增长的对不同语言、不同标准、不同设备和管理的整合。作为一种着重于 数据收集、管理和分析的信息技术，商务智能满足了企业管理整合、决策支持需要。 相应于商务智能发展的不同阶段，在实践中商务智能的应用领域主要有横向应用( 不 考虑行业之间的差异) 和纵向应用( 考虑行业之间的差异) 两方面。商务智能的横向应用 主要是利用商务智能形成分析型软件，典型的有：商务智能和企业资源规划结合形成分析 型e i 冲；商务智能和客户关系管理结合形成分析型c r m ；以及其他一些独立的分析管理 软件。各个行业有自己的特点和要求，行业与行业之间存在巨大差异，商务智能解决方案 第8 页武汉科技大学硕士学位论文 也从横向应用转向纵向应用，商务智能逐渐融入了金融服务、电信业、零售业、交通运输 业等行业经营活动中；商务智能解决的典型商业问题包括：直接营销、面向细分市场客户 群体划分、用户背景分析、交叉销售等市场分析行为，以及客户流失性分析、客户信用评 估、欺诈发现等。 在中国，商务智能的需求越来越大，各行各业已经认识到商务智能的重要性，最近几 年，电信行业、金融服务行业已经开始了自己的商务智能系统的建设，在电信行业，已经 和正在完成自己的经营分析系统，在银行也开始了数据仓库的建设。在很多的加工制造业 也开始了统计分析系统等，这些都是商务智能的一部分。 在当今瞬息万变的社会中，只有智能驱动型的企业才能在激烈的竞争中取胜。现代物 流系统是一个庞大复杂的系统，包括运输、仓储、配送、搬运、包装和再加工等诸多环节， 每个环节信息流量十分巨大。尤其是现代信息化物流网络体系的应用使原来数据库的规模 不断扩大，产生巨大的数据流，使企业很难对这些数据进行准确、高效的收集和及时处理， 以此帮助决策者做出快速、准确地决策，实现对物流过程的控制，降低整个过程的物流成 本。商务智能能够帮助物流企业及时、准确地收集和分析客户、市场、销售及整个企业内 部的各种信息，对客户的行为及市场趋势进行有效的分析，了解不同客户的爱好，从而可 以为客户提供有针对性的产品和服务，大大提高各类客户对企业和产品的满意度。物流企 业对商务智能的需求主要表现在以下几个方面心2 2 3 1 ： ( 1 ) 从现状来看，我国物流企业运作效率低、成本高，决策缓慢。由于缺乏科学的 物流管理方法和技术，导致市场定位失误、库存过高、运输成本高、资金周转率缓慢等严 重问题。最近一次中国物流市场供需状况调查报告显示8 5 左右企业商品库存期1 周至3 个月。现实表明我国物流企业需要像商务智能这样的技术支持。 ( 2 ) 消费者需求逐渐向多样化、个性化发展。随着国民收入水平的提高，人们对物 质产品的需求表现多样化和个性化的特点，对商品品种、质量以及售后服务的要求越来越 高。这对进货方式、配送产生深刻影响，订货周期越来越短，频率越来越高，配送要求也 不断提高。科学的管理和快速决策变得更加重要。 ( 3 ) 物流的过程同时也是商流、资金流和信息流的过程。现代物流要求将这些过程 有机的统一起来，减少重复、非效率、不能增值的活动，提高物流效率和物流服务的可靠 性。 ( 4 ) 物流企业联系着生产和销售环节。服务的延伸对物流信息集成功能提出了更高 的要求。物流企业不仅要做好内部管理工作，为企业内部从管理层到一般员工提供适时准 确信息，促进企业内部效率提高。同时还肩负为企业外部用户如合作伙伴、供应商和客户 提供及时、有效的信息资源，通过信息共享提升他们的价值。 ( 5 ) 现代物流企业打破传统束缚，具有勃勃生机，同时面临的竞争对手也日趋增多， 国家也在酝酿把国外先进的物流企业引入国内物流竞争机制。 我国物流企业如何才能利用后发优势，抓住机遇，领先对手而不是被对手甩下? 从日 常交易数据中获得有价值信息，快速决策是成功的关键因素之一。 武汉科技大学硕士学位论文第9 页 1 4 本文的结构和研究思路 目前关于物流市场细分的主要方法仍停留在定性分析上，对于细分指标、细分方法的 研究较少。本文研究的思路，就在于将市场营销与物流市场细分自身特点结合起来，力求 寻找出一种物流市场细分、定位的有效方法，为物流企业的营销和战略的制定起到一定的 作用。并且通过一种典型的物流企业( 大型连锁商业企业) 的营销数据进行建模分析，找 到一种基于物流产品或服务属性效用的有效市场细分方法。 本文共分为四章： 第一章，总结了市场细分及物流市场细分的发展过程和发展趋势，阐述了目前物流行 业在市场细分方法上存在的问题，综述了市场营销和物流市场细分相结合的思想。在参考 了广泛的资料，综合了国内外有关商务智能的研究成果，引入了商务智能这一新兴的信息 分析技术与物流行业的联系。 第二章，分析了物流市场细分的含义，详细分析了物流市场细分中细分变量的分类与 选取、数据分析方法的确定、目标市场的进入模式等，总结出了物流市场细分的一般程序。 并提出将智能商务分析技术应用到的管理中，挖掘深层的有效信息。重点揭示了商务智能 的核心技术：数据挖掘算法及其分析方法，并分析了将商务智能应用到物流市场细分的必 要性。 第三章，重点研究了基于商务智能的物流市场细分方法，解释了相关的步骤。将改进 的c a 模型分析法及层次聚类分析方法应用到物流客户市场细分的实例中，建立基于需求 的物流市场细分模型。 第四章，结合对具体案例的分析，证明模型建立的有效性。 本文的框架： 第1 0 页武汉科技大学硕士学位论文 图1 2 论文研究思路 武汉科技大学硕士学位论文 第11 页 第二章物流客户市场细分及商务智能概述 2 1 物流客户市场细分概述 所谓市场细分是指根据消费需求的“差异性”，把某种商品的整体市场划分为由若 干个需求相似的消费者群体组成的子市场，在此基础上确定目标市场和市场定位的过程。 物流客户市场细分是指物流企业按照某种标准，将物流市场上的客户划分为若干个 顾客群，每一个客户群构成一个子市场，不同的子市场之间，需求存在着明显的差异。 同时物流市场细分也是物流企业目标营销的基础。 物流市场细分是市场细分理论和现代营销理论的分支，是物流市场营销的重要手段 之一。物流客户市场细分是以客户的需求为出发点，根据客户需求的差异性，把一个整 体市场划分为若干个用户群体的过程。对不同需求的客户进行市场细分，就是发现不同 客户之间的需求差别，然后把需求相同的客户群归为一类，每一个群就是一个细分市场。 在各个不同的细分市场之间，客户企业的需求存在比较明显的区别，而在每个细分市场 以内，客户需求的差别就比较细微。由此可见，细分市场是运用了求大同存小异的方法1 【2 5 】 o 对于基于需求或消费的顾客群体而言，物流市场细分主要基于两个理论依据：一是 由于客户偏好、欲望和购买行为的多元化而产生的客户需求的差异性；二是由于物流企业 的资源有限，只有将有限资源投入到某一具体市场，才能进行有效的市场竞争。因此，市 场细分是一个企业获得最佳经营业绩的基础。 2 1 1 物流客户市场细分本质 物流市场细分综合模型是根据d 黜e e l s 对规范市场细分模型的界定而来的啪1 。也就 是说，构建市场细分模型的目标是探究物流市场细分的内在逻辑关系，即如何进行物流市 场细分和如何选择目标市场。 具体来看，不同的物流用户对物流服务品质各个构成内容的期望或要求不尽相同，这 就意味着物流服务品质的各个构成内容在用户期望中的次序及其比重各不相同。因此，我 们可以依据品质构成的属性在用户期望中的次序及其比重对用户进行分类，从而划出不同 的细分市场。对于物流企业来说，就可以针对不同的细分市场提供具有不同品质或属性的 物流产品或服务。 2 1 2 物流客户市场细分原则及程序 通过市场营销理论与细分市场策略的分析，结合物流企业的市场实践，我们必须科学 的选择物流市场细分的基础变量以及变化维度。经验表明并不是所有的市场细分都是有效 的。选用的细分标准越多，相应的子市场也就越多，每一个子市场的容量就相应越小；相 第1 2 页 武汉科技大学硕士学位论文 反选用的细分标准越少，子市场就越少，每一个子市场的容量则相对较大。如何寻找合适 的细分标准和方法，是进行有效细分的关键。通常可以遵循以下原n - ( 1 ) 差异性 一个有效的市场细分，首先是能够体现不同群体的差异性。同一细分市场内需求差异 最小，对相似的服务或营销策略有相似的反应，而不同细分市场间的需求差异最大，对相 似的服务或营销策略有不同的反应。 ( 2 ) 可衡量性 可衡量性指细分市场是可以识别和衡量的，即细分市场不仅范围明确，而且对其容量 大小也能大致做出判断。 ( 3 ) 可达性 可达性指细分市场应是企业营销活动能够抵达的，即企业通过努力能够使产品或服务 进入客户并对其施加影响。 ( 4 ) 有效性 有效性指细分市场的容量或规模要适中，达到使企业获利的目的。如果细分市场容量 或规模过小，不能使企业盈利：反之如果细分市场容量或规模过大，不能很好地区分不同 客户需求的差异性，失去细分的意义口 。 物流市场细分有一整套程序，这一程序一般包含以下4 个步骤： ( 1 ) 选择市场细分变量 物流企业要进行市场细分，必须首先确定用于市场细分的依据或标准，这种标准称为 市场细分变量。各种细分变量及其指标体系为我们观测客户提供了各种窗口。通过这些变 量，企业很容易对自己所面临的客户形成一个综合的认识，知道自己的客户是谁，知道客 户的需求结构和购买力结构等。只有具备了这些认知经验，物流企业才能真正认识到客户 的需求所在。 ( 2 ) 选择数据分析方法 数据分析方法是在市场细分的过程中，用于统计和处理大量数据的数学方法。有多种 数据分析方法可应用于市场细分研究，研究人员必须选择最恰当的分析工具。值得注意的 是，市场的易变性不允许一劳永逸的方法，细分方法的选择需要随着市场的变化而变化。 ( 3 ) 识别和描述各细分市场 经过数据分析后形成的细分市场只是经过数据处理，得到的细分市场是抽象的类别概 念。若要明确知道各细分市场的特征，需要将调查数据和分类结果结合起来进行分析描述。 当然也可根据市场细分的目标只对特定的目标市场进行完整描述。 ( 4 ) 选择目标市场并制定营销策略 经过数据分析，通常会获得几个细分市场，而且各个细分市场可能同时具有吸引力。 到底选择哪一个或几个作为目标市场就需要从细分市场的规模、发展潜力、可盈利能力等 方面进行评估，最后选出物流企业准备进入的细分市场并制定相应的营销策略啪1 。 武汉科技大学硕士学位论文第1 3 页 2 1 3 市场细分变量的分类与选取 市场细分变量是划分市场的依据，也是市场细分的标准。选择不同的细分变量能导致 不同的细分维度，导致不同细分方法的选择，最终导致各种不同细分方法有着各自不同的 市场适用性n 利。因此，细分变量的选择至关重要。以客户为导向的物流市场细分首先需要 了解研究对象客户的特征。物流企业是新兴的服务行业，与传统产业或服务企业相比，它 的客户具有几个显著的特点：物流企业客户是大型生产企业或零售企业，客户数量相对 集中且较少；物流企业客户以团体为主，具有较高的消费理性；物流企业客户的需求 千差万别，但是在同一行业或同一地域企业的物流需求具有一定的相似性；在分析物流市 场细分变量时，我们既要考虑物流企业客户作为一般市场客户的三个基本特征：人口特征、 行为特征和心理特征；又要考虑物流客户的特殊性。结合市场细分的相关理论，根据物流 市场及其客户的