(上海大學(xué) 上海 200000)
隨著市場競爭的日益激烈,許多行業(yè)市場份額的爭奪進入愛熱化階段,如何擴大自己的市場份額獲取更多的顧客,如何將競爭對手的顧客轉(zhuǎn)換成自身的顧客,是企業(yè)在動態(tài)發(fā)展的市場環(huán)境中生存與發(fā)展必須考慮的問題。同時顧客資產(chǎn)理論的研究對于企業(yè)經(jīng)營管理的意義也越來越重要。
Blattberg和Deighton(1996)[1]首先提出“顧客資產(chǎn)”的概念,這使得顧客資產(chǎn)構(gòu)成與測量的有關(guān)研究成為管理學(xué),營銷學(xué)和會計學(xué)的研究熱點之一。之后,Rust,Lemom和Zeithaml(2000)[2]對“顧客資產(chǎn)觀”進行了具體的闡述,他們認為顧客資產(chǎn)是企業(yè)所有顧客終生價值(CLV)折現(xiàn)現(xiàn)值的總和,而對企業(yè)來說,顧客終生價值是企業(yè)在那位顧客與公司交易的整個期間從顧客那里獲得的純利潤或損失。
Blattberg和Deighton提出用以下方法來測量顧客資產(chǎn):首先,測量每位顧客相對于公司在該顧客整個生命周期內(nèi)的期望貢獻。然后按照公司經(jīng)營投資的目標收益率將該期望貢獻折現(xiàn)成凈現(xiàn)值。最后,將所有現(xiàn)存顧客的折現(xiàn)后的期望貢獻加總。這也是后來諸多學(xué)者研究CLV和顧客資產(chǎn)測量問題的思路。
由于顧客資產(chǎn)的測量是基于CLV的計量的,所以本文先從計量CLV的模型開始闡述,然后再進一步深入到顧客資產(chǎn)的測量。
而由于是否契約型顧客是一種應(yīng)用甚廣的分類方法,因此,筆者先分是否契約型來介紹關(guān)于計算CLV的研究模型,再進一步據(jù)此分析簡述研究顧客資產(chǎn)的模型。契約型顧客的測量模型主要是在這樣的企業(yè)背景下:顧客在交易的過程中,企業(yè)可以明確地知道顧客與企業(yè)結(jié)束關(guān)系的時間。
1、契約型CLV測量模型
(1)確定性模型
最初的CLV測量模型是按照Blattberg和Deighton(1996)[3]提出的方法來計算的:首先,在基于成本和利潤可預(yù)測的情況下(即契約型顧客的背景下),測量每位顧客相對于公司在該顧客整個生命周期內(nèi)的期望貢獻。然后,按照公司營銷投資的目標收益率將該期望貢獻折現(xiàn)成凈現(xiàn)值。最后,將所有現(xiàn)存顧客的折現(xiàn)后的期望貢獻加總。公式具體如下:
其中i是顧客交易的時期,n是顧客與企業(yè)關(guān)系維持的時間;Ri是在i時期顧客為企業(yè)帶來的利潤;Ci是指為獲得Ri而付出的總成本;d是折現(xiàn)率。該模型簡單,便于應(yīng)用,但是它只考慮了正在與企業(yè)交易的顧客,忽略過去的和將來的可能顧客,并且忽略了購買過程的隨機性。Berger and Nasr(1998)在測量模型中引入了顧客保留率,提出了幾個不同假設(shè)條件下的CLV模型。
(2)以CLV為基礎(chǔ)的動態(tài)定價模型
Blattberg和Thomas(1998)[4]提出的應(yīng)用動態(tài)定價戰(zhàn)略以使CLV最大化的模型。
在該模型中,顧客資產(chǎn)財務(wù)指數(shù)在考慮顧客獲得和顧客保留的條件下被優(yōu)化,以實現(xiàn)顧客獲得和顧客保留價格的優(yōu)化。該模型可以用于評價對不同顧客群進行營銷投資的收益情況,并通過研究不同決策對CLV的影響來指導(dǎo)企業(yè)營銷投資的力度和方向。
2、非契約型CLV測量模型
非契約型顧客資產(chǎn)測量模型中對顧客的行為預(yù)測更為復(fù)雜。學(xué)者們在這一方面也進行了較多的研究。
(1)Pareto/NBD模型
Pareto/NBD模型由Schmitllein,Morrison和Colombo(1987)[5]提出,可以用來計算顧客仍活躍的可能性。該模型要求顧客過去交易的數(shù)量和時間作為輸入數(shù)據(jù),公司利用它可以辨別哪些顧客仍活躍并計算其數(shù)量。作者指出,應(yīng)用此模型可以求得隨著過去幾年顧客群的增長公司所擁有的零售顧客的數(shù)量,其中個體顧客能代表顧客群體是否活躍,以及公司將來對個體顧客和整個顧客群應(yīng)賦予多大的期望。
Pareto/NBD模型可用于顧客不活躍時間不可知的情況,顧客可以在任何時間進行任何數(shù)量的交易,也可以在任何時間變得不活躍。此模型對擁有較少長期顧客的公司較為適用,當顧客的購買歷史較長,該模型在數(shù)據(jù)獲得方面就存在缺陷了。若將一位顧客超過兩年時間的交易計算進去,就可能產(chǎn)生誤差。
(2)馬爾科夫鏈
Pfeifer和Carraway(2000)[6]提出了一個可以模擬顧客關(guān)系的被稱為馬爾科夫鏈(MCM)的數(shù)學(xué)模型,并認為該模型具有較強的適用性。在Berger和Nasr(1998),Blattberg和Deighton(1996),Dwyer(1997)所提出的顧客終身價值測量模型中當顧客停止交易后即被企業(yè)作為流失的顧客處理,當一段時間后這些顧客重新選擇購買本企業(yè)的產(chǎn)品時,企業(yè)通常把它們作為新顧客對待。而MCM模型可以用來解決顧客的保留和遷移問題。
在該部分描述的模型中,盡管MCM是最適用的,但它也存在一些致命的假設(shè)。尤其是,所有顧客購買的時期又一次被視為相同的、恒定的。轉(zhuǎn)移概率的計算對此類模型的成功十分重要,但這些概率并不容易計算。
(3)國內(nèi)非契約型CLV研究
在國內(nèi),馬少輝、劉金蘭(2006)[7]以某專業(yè)視頻設(shè)備零售商近5年的客戶購買數(shù)據(jù)作為樣本,用最大似然法進行參數(shù)估計,對Pareto/NBD模型有關(guān)客戶活躍度、客戶未來購買期望等方面的預(yù)測性能進行實證檢驗。提出結(jié)合Pareto/NBD模型與購買金額期望模型計算有(無)購買歷史客戶的客戶終生價值、根據(jù)客戶終生價值設(shè)置客戶流失預(yù)警點等方法。
王高、李純青、趙平和童璐瓊(2007)[8]采用NBD模型來擬合購買次數(shù),用gamma-gamma模型來擬合平均購買金額,基于貝葉斯原理,在給定過去購買行為條件下,計算顧客未來購買次數(shù)和平均購買金額的期望值,進而用這兩個期望值的乘積得到顧客的未來經(jīng)濟價值,并應(yīng)用上述模型對一家零售企業(yè)的顧客積分卡數(shù)據(jù)進行了實證分析,結(jié)果表明該模型不僅可以比較準確地擬合顧客購買次數(shù)和購買金額數(shù)據(jù),而且可以對顧客未來價值進行較為準確的預(yù)測。
1、契約型顧客資產(chǎn)測量模型
(1)穩(wěn)定顧客群模型
Tomas,Jen,和Hans[9](2002)在研究前人成果的基礎(chǔ)上提出了該模型。首先,設(shè)單一顧客C的終生價值為CLVc,其結(jié)果如下:
CLVc=[Cc+WoMc]Wc
(1)
式中Cc是綜觀顧客C的整個保留期(終生)的利潤總量的折現(xiàn)值(報告期為現(xiàn)期),該值是由顧客C的直接交易產(chǎn)生的。WoMc是顧客C的口碑行為帶來的利潤總量的折現(xiàn)值。Wc≥1是顧客C由于其率先使用、引導(dǎo)和潛在的購買價值產(chǎn)生的利潤折現(xiàn)的權(quán)重。Cc的計算模型如下:
(2)
式中r表示顧客C的終生期,t表示顧客C的時間周期,i表示以公司利潤率最小值確定的折現(xiàn)率,Cc,t為由顧客C在時期t中的直接購買產(chǎn)生的利潤。
該等式為計算顧客資產(chǎn)提供了一種方法,它是以單個顧客的CLV為基礎(chǔ)的,并在CLV和顧客資產(chǎn)的測量研究方面首次將口碑價值考慮其中,因此在顧客資產(chǎn)研究領(lǐng)域,在建立系統(tǒng)的以價值為基礎(chǔ)的模型時起到重要作用。但該模型復(fù)雜的計算過程以及在確定口碑行為給企業(yè)帶來的利潤總量方面存在的困難,使得該模型的應(yīng)用受到限制。
(2)VK模型
在Venkatesan和Kumar[10](2004)提出的框架中,通過Logit模型來確定單個顧客的維系率,用以識別顧客對不同渠道的營銷傳播的反應(yīng)。這形成了營銷資源最優(yōu)配置的基礎(chǔ),這樣的配置通過每位顧客的接觸渠道使得他們各自的CLV最大化。這個模型也能用于設(shè)計其它的顧客級策略,例如顧客選擇、購買序列分析、定位獲得正確的顧客。該模型將測量與提升結(jié)合起來,在契約型企業(yè)可以準確預(yù)測顧客購買間隔的情況下,這種方法既可以較為準確地測量顧客資產(chǎn),還可以辨別不同營銷行為的效果,非常適合應(yīng)用于企業(yè)的經(jīng)營活動。
(3)顧客資本資產(chǎn)定價模型
譚文偉(2011)[11]在通過引入信用風(fēng)險率的概念,把契約中企業(yè)和顧客之間已經(jīng)明確的收益率作為名義收益率固定下來,將其導(dǎo)入資本資產(chǎn)定價模型(CAPM),從而推導(dǎo)建立了顧客資產(chǎn)期望收益率模型。
但傳統(tǒng)的資本資產(chǎn)定價模型用于證券投資市場,便于獲得歷史數(shù)據(jù)。但企業(yè)與顧客間的關(guān)系可能是契約型的,這種易于得到歷史數(shù)據(jù),也可能是非契約型的,次數(shù)較少,缺乏歷史數(shù)據(jù),這是該模型的缺陷。
2、非契約型顧客資產(chǎn)測量模型
(1)營銷收益模型
該模型由Rust,Lemom和Zeithaml(2004)[12]提出。他們依據(jù)個人層次的轉(zhuǎn)換矩陣來模擬顧客在購買中的品牌轉(zhuǎn)換過程,強調(diào)每一次購買相對于前一次購買都是獨立的,這就更加逼真的模擬了競爭。下面就是其建立的顧客i對品牌J的CLV模型:
對于品牌j,dj為企業(yè)的折現(xiàn)率;fi表示的是單位時間內(nèi)顧客i的平均購買率(如每年購買三次);Tij代表在企業(yè)j的時間范疇Hj內(nèi),顧客i從j企業(yè)購買產(chǎn)品或服務(wù)的期望購買次數(shù);Ti=int[HjFi],此處int[]是指取整;Vijt是顧客i在t次購買中j的期望購買量;πijt是在t次購買中顧客i可能給企業(yè)帶來的邊際貢獻;Bijt表示顧客i在t次購買中購買品牌j的可能性,Bijt可以通過將Markov矩陣相乘t次得到。為了求得品牌轉(zhuǎn)換矩陣,作者建立了品牌效用模型如公式:
Uijk=β0kLASTijk+Xikβ1k+εijk
Uijk表示品牌k對最近購買了品牌j的個人i的效用。如果j=k,LASTijk的名義變量等于1,反之則為0;X是價值資產(chǎn)、品牌資產(chǎn)和維系資產(chǎn)驅(qū)動要素的行向量。其中β0k是與品牌慣性有關(guān)的回歸系數(shù),β1k是與價值資產(chǎn)、品牌資產(chǎn)和維系資產(chǎn)有關(guān)的回歸系數(shù)的列向量,而εijk是呈二重指數(shù)分布的隨機誤差。
這樣,人層次的效用導(dǎo)出個人層次的轉(zhuǎn)換矩陣,個人層次的轉(zhuǎn)換矩陣又導(dǎo)出個人層次的CLV,而后結(jié)合企業(yè)顧客數(shù)量的數(shù)據(jù)就可以求得顧客資產(chǎn)的值。
(2)顧客資產(chǎn)四維驅(qū)動測量模型
邵景波(2011)[13]在營銷收益模型的基礎(chǔ)上,認為在價值驅(qū)動、品牌驅(qū)動及關(guān)系驅(qū)動之外,還存在著表示顧客感知的一類驅(qū)動要素,進而提出了顧客資產(chǎn)感知驅(qū)動要素,應(yīng)用趨勢預(yù)測法對需求市場規(guī)模進行預(yù)測,運用馬爾科夫矩陣模擬競爭和品牌轉(zhuǎn)換,同時通過對顧客資產(chǎn)驅(qū)動要素構(gòu)成的完善,將交叉購買和口碑宣傳納入模型,進而構(gòu)建了需求市場規(guī)模變化條件下的四維驅(qū)動CE測量模型。顧客資產(chǎn)四維驅(qū)動測量模型的貢獻在于不僅科學(xué)合理地提出了感知驅(qū)動要素,更是將顧客資產(chǎn)的測量方法很好地應(yīng)用于多品牌的企業(yè)中,使顧客資產(chǎn)的測量值更加準確且符合實際。
雖然國外學(xué)者對顧客資產(chǎn)的測量研究在理論上進行了廣泛的探索,也建立了一定的數(shù)學(xué)模型,但在實踐中用其來對顧客資產(chǎn)進行計量、估算并有效提升卻困難重重。主要是因為CLV和顧客資產(chǎn)計量方法的不完備性。其主要問題如下:
1、所有模型都存在的問題
(1)企業(yè)需要強大的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)去記錄、跟蹤和分析顧客的購買行為信息與收益狀況,即便是目前許多具有這樣的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng),但是,信息的搜集、處理和加工的工作量大及復(fù)雜性本身就足以令人生畏。一個不容忽視的問題就是目前許多企業(yè)還缺乏能勝任這項工作的復(fù)合型統(tǒng)計分析人才。
(2)現(xiàn)有的估價模型都有大量假設(shè),或是限定了來自單個顧客的現(xiàn)金流的數(shù)量、時間和適用的業(yè)務(wù)類型,或是嚴格限定了所需的數(shù)據(jù)類型,從而制約了其效度和實用性。
2、部分模型存在的問題
(1)除了四維驅(qū)動測量模型,上述所有的測量模型都存在一個假設(shè),即市場規(guī)模不變。但事實上,市場規(guī)模是不斷變化的。
(2)在模擬競爭和顧客的品牌轉(zhuǎn)換方面,除了營銷收益模型和四維驅(qū)動測量模型,其他測量模型都沒有明確的模擬競爭。
(3)在對“獲得”和“保留”的處理方面,許多模型沒有將顧客“獲得”與“保留”包含在同一個模型中。營銷收益模型將現(xiàn)有顧客和潛在顧客的期望終生價值都考慮在內(nèi)了,因此在同一模型中同時考慮了“獲得”和“保留”(從本公司和競爭者間關(guān)系的角度看)。既然顧客獲得成本在決定凈獲利時很重要,那么只有同時將顧客的“獲得”與“保留”包括在內(nèi)的模型才更有意義。
總體而言,現(xiàn)有顧客資產(chǎn)理論的研究己經(jīng)構(gòu)建了一個關(guān)于顧客資產(chǎn)理論體系的初步輪廓,將顧客資產(chǎn)提升到戰(zhàn)略的高度進行論述,并且在某些方面己經(jīng)達成了共識,比如有關(guān)顧客資產(chǎn)的研究都建立在CLV計量的基礎(chǔ)之上。但對于顧客資產(chǎn)測量模型的研究還是有很多不盡如人意的地方需要進一步的改善優(yōu)化,尤其是在以下的幾個領(lǐng)域:
市場規(guī)模不是一成不變的,如果市場正在迅速擴張或縮小,市場規(guī)模穩(wěn)定的假設(shè)就行不通了。顧客數(shù)量變化能夠引起顧客資產(chǎn)價值的顯著變化,因此,市場規(guī)模的變化因素是測量顧客資產(chǎn)時不可忽視的因素。
在現(xiàn)實生活中企業(yè)間的競爭和顧客在不同品牌間的轉(zhuǎn)換一直存在,并且對于顧客資產(chǎn)肯定有很大影響,但是很少測量模型會引入這些因素。
該模型的建立是基于對于顧客龐大的歷史數(shù)據(jù)之上的,傳統(tǒng)的企業(yè)中對此沒有完備的記錄,開發(fā)出專門收集統(tǒng)計相關(guān)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫軟件刻不容緩。
理論和實踐都迫切需要更簡單、實用的研究模型,探索具有較少限制假設(shè)的模型和尋求更有效的評價顧客資產(chǎn)的方法成為研究的重點。
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