（管理科学与工程专业论文）零售企业中顾客细分研究.pdf

摘要 摘要 经济全球化和互联网技术的飞速发展使得企业面临着越来越严嫒的市场竞 争，顾客成为了企业生存和发展的生命线，人们的关注焦点由之前的以产品为中 心，发展到以顾客关注为核心的客户关系管理时代。与此同时，信息技术的进步 使实时的、多用户、多数据库环境的联机事务处理系统( o l t p ) 得以产生和发展。 对于零售企业，条形码等技术的普遍应用使其o l t p 极为发达，并积累了海量数 据。如今，o l t p 逐步向着智能化的联机分析处理( o l a p ) 不断进步。联机分析 处理通过对系统积累的数据进行分析和处理，基于分析结果支持管理决策。 数据的指数级增长和智能化分析技术的发展同时也为顾客关系管理带来了 机遇和挑战。业务系统的海量数据和企业自身资源的有限性使得企业不得不把精 力和关注放在最有价值的核心顾客上，正如c r m 理论经典的帕累托8 0 2 0 法则原 则指出，企业8 0 利润通常只来自于2 0 的客户。对顾客进行细分并发现黄金顾 客，整合企业有限资源对重点客户进行差异化服务，为企业在残酷的市场竞争中 保持竞争力有着极为重要的意义。数据仓库将异源数据以统一模式在同一站点组 织和管理，为企业提供了有效的数据组织管理平台和强有力的分析工具，在改善 顾客服务水平，提高满意度和忠诚度，并最终达到企业竞争力的提升中扮演着越 来越重要的作用。 本文旨在应用数据仓库的原理和数据挖掘方法进行零售企业顾客细分，然后 基于不同顾客群给以不同的分析和关注。文中首先基于顾客关系管理的背景研究 对国内外关于顾客细分理论研究进行综述，阐述了顾客的细分要素，并提出了本 文的基本理论模型；其次，借助m i c r o s o f ts q ls e r v e r2 0 0 0a n d a n a l y s i ss e r v e r ( 在 后面的章节以m s a s 代替) 强大的分析环境进行本文的核心平台一顾客信息数据 仓库的构建；然后，以f o o d m a r t 超市数据为基础借助数据挖掘流程标准 c r i s p d m 进行数据分析来实现顾客细分：最后，对细分颞客群进行顾客特征、 流失分析等应用研究，并给出了总结和展望。 关键词零售企业顾客细分；数据仓库；数据挖掘；m s a s ：聚类分析 三篓：些查耋篁堡兰竺：兰丝篁圣 a b s t r a c t a st h eg l o b a l i z a t i o na n dd e v e l o p m e n to fi n t e r n e ti n t e n s i f i e s 。m o d e r ne n t e r p r i s e sf a c e v e r yv i o l e n ta n df i e r c es u r v i v i n gc o m p e t i t i o n ，a n dn o wc u s t o m e rr e s o u r c eh a sb e c o m e t h ed e t e r m i n a n t f a c t o r ，r e l y i n g o nw h i c h e n t e r p r i s e ss u r v i v ea n dt h r i v e ， c u s t o m e r f o c u sg r a d u a l l yg a i n st h ep o p u l a r i t ya n dw e r en o wl i v i n gi nac r me r a m e a n w h i l e ，t h eo l t pw i t hc h a r a c t e r i s t i c so fr e a l t i m e ，m u l t i p l eu s e ra n dd a t a b a s e e n v i r o n m e n tb e c o m e st h e d a i l yp r a c t i c e a st h ei n f o r m a t i o n t e c h n o l o g i c a l i m p r o v e m e n tg o e sf u r t h e r t h eb a r c o d i n gt e c h n o l o g ye m p o w e r st h eo l t pc a p a b i l i t y o fr e t a i li n d u s t r ya l s ow i t ht h eg e n e r a t i o no fh u g ea m o u n td a i l yd a t a n o w a d a y st h e o a l pl e a d st h ew a yw h i c ho r i e n t a t e sr a t i o n a ld e c i s i o n m a k i n gs u p p o r tb a s e so nt h e i n t e l l i g e n td a t aa n a l y z i n g ，t h e r e f o r et h ei n t e l l i g e n tt e c h n o l o g i e ss u c ha sd a t am i n i n g a n dd a t aw a r e h o u s ef o l l o wt h er a t i o n a ll i n et ob e c o m em a i n s t r e a m t h ee x p o n e n t i a ld a t aa c c u m u l a t i o na n df a s td e v e l o p m e n to fi n t e l l i g e n tt e c h n o l o g y b r i n ga l o n gb o t ho p p o r t u n i t ya n dc h a l l e n g e c o n f i n e dt ot h el i m i t e dr e s o u r c e s ，t h e e n t e r p r i s e sh a v et of o c u so nt h em o s tv a l u a b l ec u s t o m e r sw h i c hi sc o n s i s t e n tw i t ht h e c l a s s i cp a r e t o sp r i n c i p l e t h e8 0 2 0r u l e ：8 0 w h o l ep r o f i ti sc o n t r i b u t e db y2 0 o ft h ew h o l ec u s t o m e r s t h u si tc a r r i e ss i g n i f i c a n ti m p l i c a t i o nt h a te n t e r p r i s e sd i go u t v a l u a b l ec u s t o m e ra n dt r e a tt h e mw i t hd i f f e r e n t i a t e da n dp e r s o n a l i z e ds e r v i c ea n d p r o d u c tw h i c ha r ek e yf a c t o r si ne n h a n c i n ge n t e r p r i s e sc o m p e t i t i v ea d v a n t a g e d a t a w a r e h o u s e ( d w ) i n t e g r a t e sd a t af r o mm a n ys o u r c e st op r o v i d ea ni n f o r m a t i o np o o l f o rb u s i n e s sq u e r i e s d wp r o v i d e sn o to n l yt h es p e c t a c u l a rd a t ac o l l e c t i o na n d m a n a g e m e n tp l a t f o r m 。w h a t 。sm o r ei m p o r t a n ti st h ev e r yp o w e r f u la n a l y z i n gt o o l s w h i c hp l a y sam o r ea n dm o r es i g n i f i c a n tr o l ei ni m p r o v i n gt h ec u s t o m e rs e r v i c ea n d e n h a n c i n gc u s t o m e rs a t i s f a c t o r yd e g r e ea n dl o y a l t y ，a n du l t i m a t e l ya d v a n c e st h e e n t e r p r i s e s c o m p e t i t i v ea d v a n t a g e t h ep a p e rs t r i v e st oa p p l yt h ed a t aw a r e h o u s ea n dd a t am i n i n gt e c h n o l o g yt os e g m e n t t h ec u s t o m e ri nr e t a i li n d u s t r y ，a n db a s e do nt h ed i f f e r e n tc u s t o m e rc l u s t e r ，p r o v i d e s d i f f e r e n t i a t e da n a l y s i sa n ds e r v i c e t h ep a p e ri sc o n s t r u c t e da s f o l l o w s ：f i r s t l y ， g r o u n d e do nt h es u m m a r i z e dr e s e a r c ho fd o m e s t i ca n da b r o a dc u s t o m e rs e g m e n t a t i o n t h e o r i e s ，t h es e g m e n t a t i o nf a c t o r sf o ri n t h i sr e s e a r c ha r ep r e s e n t e d ；s e c o n d l y ， a s s i s t e db yt h ep o w e r f u lm i c r o s o f ts q ls e r v e r2 0 0 0a n da n a l y s i ss e r v e r ( m s a sf o r s h o r t ) e n v i r o n m e n t ，t h ec u s t o m e ri n f o r m a t i o nd a t aw a r e h o u s ei sc r e a t e d ；t h i r d l y t h e c u s t o m e rs e g m e n t a t i o nb a s e do nt h ed a t as o u r c eo ff o o d m a r ts u p e rm a r k e ti sr e a l i z e d b yd a t am i n i n gs t a n d a r dp r o c e s s ：c r i s p d m ；t h ea p p l i c a t i o nr e s e a r c hb a s e do n s e g m e n t e dc u s t o m e rs u c ha st h ec u s t o m e rp r o f i l i n ga n dc h u r na n a l y s i si sf i n a l l y p r o v i d e da l o n gw i t ht h es u m u pa n dp r o s p e c ta n t i c i p a t i o n k e yw o r d s ：c u s t o m e rs e g m e n t a t i o no fr e t a i l i n d u s t r y ；d a t aw a r e h o u s e ；d a t a m i n i n g ；m s a s ；c l u s t e ra n a l y s i s i 独创性声明 独创性声明 秉承学校严谨的学风与优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在 导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以 标注和致谢的地方以外，论文中不包含其它人已经发表或撰写过的研究成果，不 包含本人或其它用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本文所做的任何贡献 均已在论文中作了明确的说明，并表示了谢意。 本学位论文成果是本人在广东工业大学读书期间在导师的指导下取得的，论 文成果归广东工业大学所有。 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，特此声明。 指导教师签字： 挪参 论文作者签字： z 乏移 m 7 年歹月；日 第一章绪论 1 1 研究背景 第一章绪论 经济全球化和互联网技术的飞速发展，带我们进入了一个市场竞争极为激烈 的现代社会，企业组织面临严峻的生存环境。而顾客在其中扮演着关系企业存亡 发展的关键角色，成为了企业运作中最为重要的资源。从某种程度上说，市场竞 争的本质就是顾客竞争。人们的关注焦点也逐步由之前的以产品为中心，发展到 如今以顾客关注为核心的客户关系管理时代。 1 信息技术带来的机遇和挑战信息技术的不断进步，尤其以计算机软硬 件和互相网为代表的新技术，以遵循甚至超越着“摩尔定律”的速度不断发展， 逐步在以顾客为中心的管理中，发挥着举足轻重的作用。顾客关注与信息技术的 结合使得c r m ( c u s t o m e rr e l a t i o n s h i pm a n a g e m e n t ) 应运而生，企业借助c r m 系统，整合企业资源，优化管理方法，对客户进行系统化的管理和关注，实现对 有价值顾客的识别、分析和培育，进而改善顾客服务水平，提高顾客价值、满意 度和忠诚度，最终提升企业的市场竞争力。 数据存储和数据库技术成为了这场信息革命的主线( 如图l l 所示) ，计算机 系统的发展日新月异，从最初的数值计算到数据管理( 文件处理系统) ，到了1 9 6 9 年，e e c o d d 博士提出著名的关系数据模型开创了数据管理的一个新时代。短短 的二十多年来，大量新技术、新思路涌现出来并被广泛地应用于关系数据库系统 的开发和实现：客户，服务器体系结构、存储过程、异步i o 、代价优化等等，加 之计算机硬件处理能力的数量级递增，使得联机事务处理系统( o l t p ：o n l i n e t r a n s a c t i o np r o c e s s i n g ) 得以产生和快速发展，占据了整个8 0 年代直到9 0 年代初 的应用主流，通过o l t p 可以实时地采集处理与事务相连的数据以及共享数据库 和其它文件，能方便有效的实现多用户、多数据库环境的事务处理。 广东下业大学管理学硕 ：学位论文 曩轴舛用堆 图1 1 数据库技术发展示意图 f i g u r el 一1t h ee v o l u t i o no fd a t a b a s et e c h n o l o g y 然而，随着o l t p 的不断应用，我们产生和收集数据的能力迅速提高，但数 据的分析和处理能力并未随产生能力的提高而同步增长，轰轰烈烈的信息革命将 我们淹没在数据和信息的大海中。我们陷入了“数据丰富，但信息贫乏”的境地， 加之没有强有力的数据分析工具，一些大型的数据库变成了“数据坟墓”1 。 如今，人们越来越发现仅仅依靠联机事务处理系统已经不足以获取市场竞争 优势。我们需要对系统积淀下来的数据进行分析，基于分析结果来制定理性的管 理决策。在激烈的市场竞争环境下，这种基于业务数据的决策分析，被称之为联 机分析处理( o l a p ：o n l i n ea n a l y t i c a lp r o c e s s i n g ) 。如果说传统联机事务处理强 调的是更新数据库，即数据库中信息的增、删、改的话，那么联机分析处理就是 从数据库中获取、分析和利用信息。人们对能进行海量数据有效分析和处理的新 技术和工具的需求曰趋强烈。从信息处理的角度，我们更希望计算机和相关的信 息技术能够帮助我们进行大量的数据分析和数据理解工作，并将数据分析和理解 结果应用到决策当中。于是，数据挖掘( d a t a m i n i n g ) 和数据仓库( d a t a w a r e h o u s e ) 就成了自然的需求。 数据的指数级增长和智能化分析技术的发展同样为顾客关系管理带来了机 2 第一章绪论 遇和挑战，以拥有海量数据的零售企业首当其冲。业务系统的海量数据和企业自 身资源的有限性使得企业不得不把精力和关注放在最有价值的核心顾客上。帕累 托的8 0 2 0 法则指出，企业8 0 利润通常只来自于2 0 的客户，每个客户对企业 的贡献率是不同的，这就决定企业不应将顾客关注平均分摊在每一个客户身上， 而应该充分关注重要顾客，将有限的企业资源用在能为企业创造8 0 利润的关键 顾客身上。所以，对顾客进行细分，整合企业有限资源对重点客户进行差异化服 务，为企业在残酷的竞争环境中保持竞争力有着极为重要的意义。 数据挖掘和数据仓库技术的发展为从海量的数据中识别、挖掘出“黄金顾客” 即为企业贡献最多，最有价值的顾客群提供了契机。数据挖掘从大量数据中用非 平凡的方法发现有用的知识，数据仓库将异源数据以统一的模式组织在单一站点， 用以支持综合性的数据分析和管理决策。它基于主题进行数据的组织，具有面向 主题的、集成的、时变的、非易失性四大特点，通过基于主题和集成的，实现有 效的数据组织，可以满足企业的多种分析需求。 2 零售企业面临的冲击零售企业是“任何向个人或家庭消费出售商品并 提供售后服务的机构”。零售业处在市场和顾客竞争的最前线，直接面对顾客，条 形码和r f i d 技术在零售业中有了较早的应用，一些大型零售企业很早就装备了 p o s m i s 系统，同时也具备了较为丰富和完善的信息搜集和管理途径，如零售企 业中会员卡制度、健壮的联机事务处理系统( 销售记录和管理系统等) 和售后顾 客服务机构等，使得企业积累了大量数据，而数据存储和数据库技术的飞速发展 更使得零售企业的数据量成指数级增长。 巨大的信息资源无疑是零售企业的宝贵财富，但同时也带来了新的问题和需 求：零售企业在信息管理和利用方面尚存在的许多问题，如缺乏信息采集规划、 信息挖掘不充分；“信息孤岛”现象严重，信息共享水平较低；经营决策的智能化 程度不高，信息对决策的支持仅仅限于提供报表和数据；多年积累的大量数据和 信息，但却没有系统的知识。其直接的后果是，信息有效利用的不充分和智能化 分析工具的缺失成为了制约企业发展的壁垒，进而影响到企业决策的速度和质量， 信息为企业创造价值的潜能难以释放，使其在市场竞争中往往处于劣势。 零售业的行业特点决定了其处于市场竞争的最前线，长期以来o l t p 系统海 量数据的积累，为数据仓库和数据挖掘技术的应用提供了数据基础和新需求。因 此，对顾客信息的搜集整理，建立完备的顾客信息库，并基于顾客信息挖掘有价 广东t 业大学管理学硕十学位论文 值的顾客，开展对价值顾客的差异化管理，最终为零售企业开展理性、正确的决 策提供强有力的支持成为了新需求和发展趋势。 1 2 研究意义 零售企业面对复杂多变的竞争环境，利用数据挖掘、数据仓库等新技术从海 量数据资源中挖掘有价值顾客( 顾客细分) 及其特征信息用以决策支持，并进行 差异化管理，对零售企业实现商业成本的减少，顾客忠诚度和满意度的提高有着 极为重要的意义“”“”。主要表现在如下几个方面： 1 有效的顾客数据组织和管理平台数据仓库是功能强大的企业级数据 组织和管理解决方案，有着特别重要的应用价值。数据仓库集成性使其具备极强 的系统集成、顾客信息搜集和分析处理能力，因此特别适用于多数据源的顾客分 析工作。数据仓库的建立可以把企业内外的客户数据集成起来。从这些不同信息 源中对个别顾客进行分析、识别，并寻求这些顾客问的相互关系。利用数据仓库， 企业可以将异源数据以统一模式在同一站点组织管理。基于顾客主题的数据仓库 可以实现顾客生命周期内相关数据、信息( 如顾客的基本信息和行为特点等) 的 搜集、整合和分析，不仅提供了方便有效的数据管理平台，更为重要的是，借助 智能化数据挖掘的方法可以发现顾客行为中潜在的有用的特征和模式来支持管理 决策，进而增强顾客的理解，改善服务水平，提高客户的满意度和忠诚度，最终 实达到零售企业竞争力的提升。 2 强有力的分析工具数据仓库是企业强有力的分析工具，其统一的数据 组织模式和管理平台为数据挖掘技术的应用提供了适宜的数据基础。 数据挖掘技术能从海量的数据中挖掘有用的规则、模式用以支持决策。数据 挖掘提供可靠和智能化的数据分析依据，使企业的决策走向科学化，而不再单纯 依赖经验自觉。在顾客关系管理中有着广泛的应用，主要表现为三个方面：客户 获得( c u s t o m e r a c q u i s i t i o n ) 、客户保留( c u s t o m e r r e t e n t i o n ) 、客户发展( c u s t o m e r d e v e l o p m e n t ) 。数据仓库的数据挖掘分析平台可以发现客户群的社会、经济和消 费特征，然后按照这些特征去寻找潜在的新客户和留住已有客户，并设计让客户 感兴趣的销售计划和优惠策略，开发和挖掘客户的潜在消费能力和需求，使客户 的商业价值达到最大。在营销决策分析方面，零售企业可以充分利用基于数据仓 4 第一帝绪论 库和数据挖掘技术的分析结果发现市场机会和制定有效的市场策略。最常见的应 用为零售企业中的购物篮分析( m a r k e t b a s k e t a n a l y s i s ) ，购物篮分析运用数据挖 掘中的关联分析，能从海量的事务交易数据中发现商品问的有趣关联关系，该过 程通过发现顾客放入其购物篮的不同商品之间的联系，来理性的制定营销决策。 3 改善顾客关系管理利用数据仓库和数据挖掘技术可以极大地改善顾客 关系管理。数据仓库的分析平台大大地增强了企业的顾客理解能力，为顾客提供 差异化的顾客关注和服务。通过顾客各种特征的挖掘，潜在需求的研究，来设计 顾客关注计划，最大化顾客的商业价值，提高顾客满意度和忠诚度，使企业的决 策走向科学化，理性化，从而获取市场竞争力。 总之，基于数据仓库等智能化技术在零售企业中的应用对零售商增强对商品 和顾客理解和洞察力，改进服务质量，提高顾客忠诚度和满意度，减少商业成本， 最终达到零售企业竞争力的提升有着极为重要的意义。 1 3 研究内容和方法 1 3 1 研究内容 图1 2 研究内容 广东t 业大学管理学硕f 。学位论史 本文主要的研究内容如上图1 2 所示，描述如下： 1 3 1 1 顾客细分与c r m本文首先描述了c r m 中顾客细分的必要性和重要 意义，并基于对国内外顾客细分的理论研究，综合考虑结合数据的可搜集性和可 行性提出了顾客细分模型( 基于顾客贡献和顾客忠诚度的顾客价值来表征) 。 1 3 1 2 顾客信息数据仓库的构建首先对数据仓库的基本特征及其在顾客关 系管理中的应用进行简单的综述，以及数据仓库应用的重要意义，然后，基于 m i c r o s o f ts q ls e r v e r2 0 0 0a n da n a l y s i ss e r v e r 分析环境和f o o d m a r t 超市的 f o o d m a r t 2 0 0 0 数据库，实现顾客信息数据仓库的建立，包括概念模型，逻辑模型， 物理模型和数据装载借口设计等( 详情请参考第三章顾客细分模型和第四章顾客 信息数据仓库的设计) 。 1 3 1 3 顾客细分的实现和应用进行了顾客信息数据仓库的构建之后，本文 采用数据挖掘任务的标准方法：c r i s p d m ，根据不同的顾客细分因子进行聚类 分析，并达到细分顾客的目的( 详情请参考第五章：顾客细分的实现) 。然后基于 聚类分析的顾客细分实现细分应用，包括采用面向属性的归纳( a o i ： a t t r i b u t e o r i e n t e di n d u c t i o n ) 的方法来实现“黄金顾客”特征分析和建立流失预 警值进行顾客流失分析等( 详情请参考第六章) 。 1 3 2 研究方法和思路 本文研究以实证分析为主，与文献研究相结合的方法，借助强大的m s a s 分 析环境，进行顾客信息数据仓库的建立，并将之应用于顾客细分，最终提出一套 基于m s a s 顾客细分的可操行比较强的解决方案。主要的研究思路和框架如下： 6 第一章绪论 萎础理论研l 一等星鬻和i ，一霎毒细分的究翳例方法分析匿翻实现 国内外文献 综述和深入 顾客细分理 论模型的构 建 1 3 3 研究的创新 i 数据仓库解i i 决方案综述l k 雕融嘲_ 固黼一 主一 顾客信息数据 仓库的构建 在m ss q l 中的实现 c r i s p d m 标 准数据挖掘 任务 k m e a n 冈 了：聚类分析 的实现 图1 3 研究思路与框架 f i g u r el 3t h er e s e a r c hm e t h o da n df r a m e w o r k 震言细分的j 丁 降搿l 广 上 喜 顾 l 其客 特他 征应 分用 析 本文结合顾客细分理论和数据可行性建立基于顾客购买贡献和忠诚度的顾 客细分理论模型和c r i s p d m 数据挖掘模型。基于m ss q ls e r v e r2 0 0 0 和a n a l y s i s s e r v i c e ，整合外部智能数据分析工具，如d b m i n e r 等，构建了顾客细分解决方案。 应用顾客细分挖掘结果在数据库中反映出关于顾客价值变量的层次信息，并以此 来进行顾客细分的应用，如顾客特征分析和流失分析等。 1 4 文献综述 1 顾客细分的国内外研究综述从某种程度来说，市场竞争的本质就是顾 客竞争，顾客资源无疑是企业最为重要的资源，对顾客资源的分析、理解是企业 不可或缺的组成成分。其中，顾客细分是发现黄金顾客，改善顾客关注，增强顾 7 广东下业大学管理学硕l 。学位论文 客理解的重要步骤。 由于顾客细分的重要意义，国内外学者们开展细分方面研究也是由来已久， s m i t h w e n d e l l 于1 9 5 6 年在探讨市场细分和产品差异策略这两种不同的产品策略 时首先提出细分的概念“。 发展至今，现有的研究依据传统的市场细分理论进行了有益和富有成果的研 究和探讨，企业和学者们在定性研究的同时，逐步开展基于顾客数据的定量分析， 而开展研究的学科领域也涉及心理学，行为科学和社会科学以及经济学等诸多理 论。提出了一系列关于顾客特征变量的模型和研究框架，主要有( 1 ) 人口统计特 征：年龄( 段) 、性别、教育背景、地理( 省、市、县、乡，镇) 等：( 2 ) 社会特 征：婚姻家庭状况( 婚否、子女个数) 、行业( 政府、金融、i t ) ，职业( 销售、 开发) 等；( 3 ) 性格和心理特征：保守，时尚、价格敏感，功能敏感等；( 4 ) 也是 最重要的，就是客户的消费行为特征变量：如顾客购买量、购买频率和忠诚度等。 其中，提出了不乏如“客户金字塔”、“r f m ”等经典的分析模型“”。 总体说来，基于当前国内外相关文献来看，目前的顾客细分是在传统市场细 分研究的基础上所进行的更为深入的研究，大体是从顾客关注、企业利润价值驱 动以及两者结合这三个主要方面开展研究的。 ( 1 ) 基于顾客关注的细分研究该类研究的最大特征是以分析关于顾客 的特征变量进行顾客细分。w i l k i e 和c o h e n 最早按照不同的层次将细分变量分为 五种：个人总体特征描述变量( 如性别、年龄、职业、收入等) 、心理图示、需要 的价值、品牌感知和购买行为。s c h i f f m a n 按照地理、人口、心理、社会文化、使 用情境、利益以及混合细分变量进行归纳。h a l e y 则认为在传统市场细分中，地 理区域、人口统计和销量细分变量占据了统治地位“”。 除了关注用户本身的特征变量，对消费者的行为表现和特征的研究也逐步开 展，消费者行为是伴随商品经济发展而产生的一种社会经济现象。随着市场竞争 的加剧，现代营销观念的核心就是比竞争对手更快更好地掌握目标顾客的消费心 理，并提供有效的产品和服务以满足他们的需要。如何把握消费者的心理和行为 规律，对影响消费者购买决策的因素综合分析，把握其中规律，就成为消费行为 学研究的主要课题”“。 参照国内外学者对消费者消费行为最新研究成果的基础上，张全成”从影响 消费者行为的内因与外因，进行对消费者的消费行为细分，将顾客细分为享乐主 8 第一章绪论 义、实用主义、冲动的购买行为的消费者等八类。通过探究影响消费者行为的因 素，如经济因素、年龄因素、文化因素、心理因素等增加对顾客的理解，从而进 行细分。王晓军“”通过顾客购买行为的研究，基于购买态度和需求将顾客区分为 习惯型、慎重型、经济型、冲动型等七类。 这部分研究以顾客的特征关注为基础，主要从顾客的外在属性( 外部环境因 素和市场因素等) 、内在属性( 个人喜好、心理因素等) 和消费行为三个方面进行 客户细分。 ( 2 ) 基于企业利润和价值驱动这部分研究从企业获利的角度出发，与 顾客导向的细分方法是围绕顾客各方面差异展开的所不同，该类研究基于企业获 取利润、顾客体现对企业的贡献价值为驱动进行顾客细分“3 “2 3 ”“。 r e i c h h e l d 指出，企业欲取得成功就必须识别哪些顾客对企业的未来是最关键 的。高价值的、盈利的、忠诚的顾客是所有增长型企业关注的焦点。v r i e n s 和 h o f s t e d e 等也认为，企业经营的首要工作是选择正确的顾客或有价值的顾客，因 为最大宗的买卖及最大的利润来自相对很少的一部分顾客群体”“。由此可以看 出，对于顾客细分的重点逐步从过分关注顾客需求转向企业利益进行顾客细分研 究成果集中体现在客户盈利能力和价值的细分上。 首先来看一下基于客户盈利能力的细分研究。顾客盈利能力指企业的顾客在 未来一段时间内，或者说在其成为企业顾客的时间长度内，为企业贡献利润的一 种能力。企业根据服务每个顾客的成本和收益，得到每个顾客对企业的财务价值， 然后与企业设定的顾客盈利能力水平进行比较，如果顾客的盈利能力达到或超过 企业设定的顾客盈利能力水平，那么他就是企业目标市场中的一员，所有满足这 个条件的顾客就构成企业的目标市场，否则就不向他们提供服务。 客户贡献度的概念的提出很好的迎合了这一观点，顾客贡献度反映了顾客对 企业利润贡献的大小情况。关于贡献度的指标体系模型有许多种，但究其基本原 理，却是大同小异，那就是通过计算客户购买和使用企业所提供的主要产品和服 务给企业所带来的收人，减去企业为该客户提供这些产品和服务所付出的成本， 从而得到该客户对企业的利润贡献度。孙景等1 提出了基于商业银行的客户贡献 度模型，用于计算商业银行顾客贡献度，并基于贡献度实现对顾客的细分。 z e i t h a m l 等学者根据顾客的盈利能力，提出了顾客金字塔模型，将顾客划分为铂 金层顾客、黄金层顾客、钢铁层顾客、重铅层顾客四个层次”。查尔斯威尔逊给 9 广东下业大学管理学硕十学位论文 出了一个计算预期顾客盈利的公式：预期顾客盈利= 净顾客利润( n c p ) 预计顾 客关系的生命周期，式中，净顾客利润= 总收入一接触成本，总收入是单个顾客 除掉各种折扣后的净收入减去产品收入，再减去其他的间接费用( 不包括接触成 本) 的总收入。当扣除折扣后，企业可能会发现许多顾客的购买是不能给企业带 来利润的，接触成本要求企业确认所有的成本，如销售成本，包括销售人员所花 费的时间成本、样品的成本等。通过顾客关系生命周期的平均时间、顾客调查评 估企业销售人员等方法，就可以计算预期顾客与企业的合作关系的持续时间”。 其次，价值细分的思想就是以顾客价值为细分变量，根据顾客价值大小将所 有顾客分为具有不同价值的顾客群体。对顾客价值大小的定义，b e n s op s h a p i r o ， f r e d e r i c kr e i c h h e l d ，r o b e r te w a y l a n d ，p a u lm c o l e 以及k e l l yd c o n w a y ，j u l i e m f i t z p a t r i c k 的定义在本质上是相同的，即用顾客的净现金流的大小来表征顾客 价值的大小，体现出顾客对企业的盈利贡献。这一定义阐述了顾客价值的核心就 是现金流贡献”。 李弘等”“从定量的角度研究了顾客消费总额和顾客份额的量化模型，基于顾 客消费总额和顾客份额建立顾客的二维细分，每个维度分为高、低两档，将客户 细分为黄金顾客、忠诚顾客、问题顾客和负担顾客四类。刘研等”以顾客价值的 不同导向对顾客价值的一些经典理论进行了分类综述，将顾客价值分为经济导向、 价值工程导向、“手段目的”导向和竞争导向四类理论。 价值细分最早出现在数据库营销中，其中最典型的就是j i m s e l l e r s 和a r t h u r h u g h e s 提出的r f m 顾客细分方法“”。在r f m 模型中，每个英文字母代表一种相 对容易获得的已成交客户的行为参数。作为一种对客户分类的方法，r f m 分析模 型起初主要用于直效营销领域，目的是提高老客户交易的次数。r ( r e c e n c y ，最 近) 表示客户最近一次购买的时间距当前有多远；f ( f r e q u e n c y ，购买频率) 表 示客户在最近一段时间内购买的次数；m ( m o n e t a r y v a l u e ，货币价值) 表示客户 在最近一段时间内每次购买的平均金额。将三个要素乘积的大小，对所有顾客的 交易数据进行排序，前面的2 0 是最有价值的顾客，后面2 0 是企业应该避免的 低价值顾客，中间6 0 的顾客是需要向上迁移( m i g r a t eu p ) 的顾客。 r f m 细分法的主要缺点在于分析过程复杂，时间资源开销大，而且细分后得 到的顾客群体过多，难以针对每个细分顾客群体制订有效的营销策略，且购买频 率与购买金额之间存在多重共线性。为了解决这些缺陷，m a r c u s 提出用购买次数 1 0 第一章绪论 和平均购买额构造顾客价值矩阵，从而将现有顾客划分为乐于消费型、最好的顾 客、不确定型顾客和经常性顾客四类“。 美国宾西法尼亚大学沃顿商学院的市场营销学教授彼特费德( p e t e rs f a d e r ) 领导的一个小组2 0 0 4 年7 月发表了一篇论文，成功地将客户的历史行为 数据r f m 与客户生命周期价值c l v 建立了直接的联系模型。 随着顾客价值的深入研究，一些学者提出应该用顾客终身价值( c u s t o m e r l i f e t i m ev a l u e ) 来衡量顾客对企业的利润贡献，因为它不仅能体现顾客的当前价 值，还能反映其潜在价值。在此基础上，国内外众多学者都提出了基于顾客终身 价值的顾客细分方法，即将顾客当前价值和顾客潜在价值作为顾客价值细分两个 具体维度，每个维度分成高、低两档，由此可以构造顾客的价值矩阵，从而根据 每类顾客价值的大小提出相应的顾客保持策略，此外，他们还提出顾客潜在价值 的预测模型，并通过实证研究证明了模型的有效性。值得一提的是，韩国学者 s u y e o nk i m ，t a e s o oj u n g 等在顾客价值当前值、潜在价值的基础上增加了顾客 忠诚度，提出了一个三维的顾客生命价值的研究模型“。 在研究顾客细分时，不能忽略的一个重要影响因素是顾客忠诚度，忠诚的顾 客往往是企业得以生存的“载舟之水”，不可或缺。顾客忠诚是顾客基于满意的心 理体验而采取的持续购买行为，具有以下几个特征：指向性、相关性、推荐性”“”。 顾客忠诚追求的是与顾客建立一种持久的关系，它不仅能给企业带来持续增长的 销售收入和利润，而且能够产生良好的口碑效应，影响其他顾客的购买行为，降 低企业的运营成本。顾客忠诚不仅能够带来自身购买的基本利润和重复购买的增 长利润，还能够产生运营成本降低的利润、推荐他人购买的推荐利润以及溢价利 润。随着顾客忠诚时间的延续，顾客忠诚产生的价值呈递增趋势”“。 基于顾客忠诚的重要性，引入忠诚度进行顾客细分成为许多学者的研究课 题。以忠诚度为标准，c a r t w r i g h t 认为可把顾客划分为超级忠诚、逆忠诚、非忠 诚、伪忠诚等类型。f r e d e r i c kn e w e l l 介绍了忠诚度阶梯概念，把顾客划分为获悉 企业的顾客、认同企业的顾客、与企业建立关系的顾客、有团体隶属需要的顾客、 拥护企业的顾客等。 ( 3 )二者的有效结合不管是基于顾客特征关注或是企业获利和顾客贡 献的顾客细分，随着研究的深入，人们越来越发现，单方面的研究不能够很好的 解决顾客细分问题：从顾客的角度进行顾客细分满足了不同顾客的差异化需求， 广东t 业人学管理学硕一l 学位论文 而利润或价值是企业进行市场细分的最基本的驱动因素，从企业角度根据顾客价 值大小细分顾客群体则充分考虑到了资源配置与收益相匹配的原则，更理性的细 分模型应该是顾客关注和企业获利两者有机的结合、兼顾各自的利益，于是对两 者的结合的研究逐步开展起来。 国内学者汪涛较早地注意到了以顾客价值为导向细分顾客群体的重要性，并 指出同样数量的顾客群体、不同的顾客结构，可能会导致顾客资产的巨大差异。 他根据顾客价值和顾客特征将顾客划分为灯塔型顾客、跟随型顾客、理性顾客和 逐利顾客四类”“。陈静字认为主流的细分理论将满足顾客需求视为第一位，而 忽视了企业利润。他在分析传统细分方法的基础上引入顾客价值细分变量，从而 构建了“价值行为特征”三维的顾客细分模型，即在根据当前价值和潜在价值 两个维度进行细分的基础上，分析不同价值顾客的外在特征和需求特征，从而有 针对性地采取定制化的营销策略”。 通过对国内外关于顾客细分研究的综述，本文提出了顾客细分模型，在第三 章顾客细分模型中有详细介绍。 第二章c r m0 顾客细分 2 1c r m 简介 第二章c r m 与顾客细分 顾客资源无疑是企业运作中最为重要的资源。市场竞争愈演愈烈，经济的全 球一体化步伐和互联网技术的发展，使得客户资源成为企业发展的生命线。人们 的关注焦点逐步由之前的以产品为中心，发展到如今以顾客关注为核心的客户关 系管理时代。 c r m 最早由是g a r t n e rg r o u p 于1 9 9 7 年提出，但是关于c r m 的定义，迄今 为止并没有一个统一、权威的观点。以至于对客户关系管理的界定，存在多种表 述。i b m 所理解的客户关系管理包括企业识别、挑选、获取、发展和保持客户的 整个商业过程，并把客户关系管理分为关系管理、流程管理和接入管理三类。 g a r t n e r g r o u p 认为，所谓的客户关系管理就是为企业提供全方位的管理视角，赋 予企业更完善的客户交流能力和最大化客户收益率。目前，对于客户关系管理普 遍这样理解：它是企业与客户进行交互的循环流程，进而产生、收集和分析客户 数据，然后企业把结果应用到企业的服务和市场活动中。企业组织以数据收集、 信息分析处理为导向进行顾客的服务和管理”“。 2 1 1c r m 含义的理解 为了更加深刻的理解c r m ，需要再从以下三方面来探究c r m 的含义： c r m 首先是一种管理理念。它起源于西方的市场营销理论，产生于美国，并 得到了迅速发展。理念的核心是将企业的客户( 包括最终客户、分销商和合作伙 伴) 作为最重要的企业资源，通过完善的客户管理、服务和深入的客户分析来满 足客户的需求，保证客户终生价值的实现。 c r m 又是一种新型管理机制。它要求企业从“以产品为中心”的模式向“以 客户为中心”的模式转移。也就是说，企业关注的焦点应从内部运作转移到客户 关系上来，同时也意味着企业的业务和组织流程重点也应从产品转向客户。 c r m 也是一种管理软件和技术。它将商业实践与数据挖掘、数据仓库、一对 1 3 广东t 业大学管理学硕士学位论文 一营销、销售自动化以及其它信息技术紧密结合在一起，为企业的营销、客户服 务和决策支持等领域提供一个业务自动化的解决方案。 2 1 2c r m 系统 c r m 系统通过先进的i t 技术整合企业资源，优化管理方法，对客户进行系 统化研究，识别、挖掘和培育有价值客户，提高对客户的服务水平，满意度和忠 诚度，弗缩减销售周期和成本，寻找新市场，为企业带来更多的利润。 一般情况下，按照c r m 系统的功能把c r m 系统分为三类，即协作型、操作 型和分析型c r m 。 协作型c r m 又称为渠道型c r m 。旨在将客户与运营商的各种接触渠道进行 整合，通过统一的标准化接口与后台支撑系统、业务平台以及其它外部系统实现 互联，使客户的同一个服务请求可以在各个相关系统平台上得到统一的展示。构 建“多渠道接入，全业务服务”的统一的客户接触门户。 操作型c r m 可以帮助企业实