顾客细分模型及实证研究
顾客忠诚度评估模型与实证研究
顾客忠诚度评估模型与实证研究现在的市场竞争激烈，消费者的选择越来越多，如何留住顾客，提高顾客的忠诚度是每一个企业都需要面对的问题。
因此，研究顾客忠诚度评估模型并进行实证研究显得尤为重要。
一、顾客忠诚度评估模型的构建1.模型选择在众多的顾客忠诚度评估模型中，我们选择了Aaker模型作为我们研究的基准模型。
Aaker模型将顾客忠诚度分为四个层次：认知忠诚、情感忠诚、行为忠诚和推荐忠诚。
2.变量设定（1）认知忠诚：包括产品认知、品牌认知和公司认知。
（2）情感忠诚：包括顾客满意度、顾客信任和顾客情感。
（3）行为忠诚：包括重复购买行为、价格敏感度和购买频率。
（4）推荐忠诚：包括推荐意愿和推荐行为。
3.模型构建根据上述变量，我们构建了顾客忠诚度评估模型，如下所示：顾客忠诚度=f(认知忠诚，情感忠诚，行为忠诚，推荐忠诚)二、实证研究1.数据收集我们通过问卷调查的方式收集数据，问卷设计分为四个部分：基本信息、认知忠诚、情感忠诚、行为忠诚和推荐忠诚。
共发放问卷500份，有效回收450份。
2.数据分析我们对收集到的数据进行了描述性统计分析和相关性分析。
结果显示：（1）认知忠诚对顾客忠诚度有显著正向影响。
其中，产品认知、品牌认知和公司认知对顾客忠诚度的正向影响最为显著。
（2）情感忠诚对顾客忠诚度有显著正向影响。
其中，顾客满意度、顾客信任和顾客情感对顾客忠诚度的正向影响最为显著。
（3）行为忠诚对顾客忠诚度有显著正向影响。
其中，重复购买行为、价格敏感度和购买频率对顾客忠诚度的正向影响最为显著。
（4）推荐忠诚对顾客忠诚度有显著正向影响。
其中，推荐意愿和推荐行为对顾客忠诚度的正向影响最为显著。
三、结论与建议1.结论根据我们的实证研究，认知忠诚、情感忠诚、行为忠诚和推荐忠诚都是影响顾客忠诚度的重要因素。
企业需要从这四个方面入手，提高顾客的忠诚度。
2.建议（1）提高产品认知、品牌认知和公司认知，让顾客更加了解和熟悉企业的产品和服务。
顾客细分模型及实证研究
降低成本 ，同时获得更强 、更有利可图的市场渗 透 Ｌ 。现有 的研 究 依 据 传 统 的市 场 细 分 理 论 进 ｌ Ｊ
行 了有 益 的 探 讨 ，例 如 采 用 人 口 统 计 学 变 量
Ｗｉ ｉ Ｃ ｈｎ最 早按 照不 同的层 次 将 细分 ｌ ｅ和 ｏｅ ｋ 变 量分 为 五 种 ：个 人 总 体 特 征 描 述 变 量 （ 性 如 别 、年 龄 、职业 、收 人 等 ） 、心 理 图 示 、需 要 的
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第７ 总第 ２２期） 期（ ７
２０ ０６年 ７月
财 经 问 题 研 究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ Ｏ ｉ ａ ｃａ ｎ ｃ ｎ ｍｉ ｓ ｕ ｓ ｓ ａ ｃ ｎ Ｆ ｎ ｎ ｉｌａ ｄ Ｅ ｏ ｏ ｃ Ｉｓ ｅ
Ｎ ｍ ｅ ７ Ｇｎｒ ｒｌ ｏ２２ ｕ ｂｒ （ ｅｅ ｌｅａ Ｎ．７ ） ａ Ｓ ｉ
收 稿 日期 ：０ ６０ －８ ２ ０ －５０
作者简介 ： 赵保 国（９ １ ， ， １７ 一） 男 河南舞钢人 ， 经济学博士 ， 中国人民大学商学 院博士后 。
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财 经 问题 研 究
２０ ０ ６年 第 ７期
总 第 ２２期 ７
关 键 词 ： 客 细 分 ； 客 价 值 ； 客 忠诚 顾 顾 顾
中 图 分 类 号 ：２ ７４ Ｆ ８
文献标识码 ： Ａ
文 章 编 号 ：００ １６ ２ ０ ）７０ ８ －６ １０ — Ｘ（０ ６ ０ － ５０ ７ ． ０
一
、
研 究概 论
从 国内外 相 关文 献来 看 ，目前 的顾 客细 分是
究 目的和 视角 ，尚不能 满足 顾 、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 ｌ ａ ｙ则 认 为 在传 统 ｅ 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 。３从 以上 学 者 对 传统 市场 细 Ｌ
客户细分分析报告将客户细分为不同群体并分析其需求和行为
客户细分分析报告将客户细分为不同群体并分析其需求和行为【客户细分分析报告】将客户细分为不同群体并分析其需求和行为概要本报告旨在对客户进行细分并分析其需求和行为。
通过对客户群体的细致分析，公司可以更好地了解各个细分市场的需求和行为特点，从而针对性的开展营销策略，提高市场竞争力。
一、客户细分方法客户细分是按照某种特定的分类指标，将市场细分成不同的群体。
在本报告中，我们采用以下三种主要的客户细分方法：1. 基本特征细分基本特征细分是根据客户的个体特征进行分类，如年龄、性别、职业等。
通过这种细分方法，可以洞悉不同群体的需求和行为规律，有助于公司制定更精准的市场推广策略。
2. 行为特征细分行为特征细分是根据客户的购买行为和偏好进行分类。
比如，通过分析客户的购买频次、购买渠道以及购买金额大小等指标，可以将客户划分为高频购买者、线上购物爱好者等不同的群体，为公司提供制定针对性营销策略的依据。
3. 价值特征细分价值特征细分是根据客户的价值贡献进行分类。
通过客户的消费金额、回购率、生命周期价值等指标，可以将客户分为高价值客户、低价值客户等不同群体，从而针对性地开展客户关系管理。
二、客户细分结果与分析根据以上客户细分方法，我们对公司的客户进行了详细分析，将其划分为以下三个主要群体：1. 年轻消费者群体年龄在18-30岁之间的年轻消费者群体，对时尚、个性化、创新的产品有较高的需求。
他们更加注重产品的外观和品牌形象，更倾向于线上购物和社交媒体推广。
针对这一群体，我们应加大在线推广力度，提供个性化定制化的产品选择，并与时下流行的社交媒体平台合作，以提高品牌曝光度和产品认知度。
2. 中年稳定消费者群体年龄在30-50岁之间的中年稳定消费者群体，更加关注产品的实用性、质量和售后服务。
他们更倾向于线下购物，比较重视价格和品牌的口碑。
对于这一群体，我们应加强线下门店的布局，提供专业化的售前咨询和售后服务，同时加强口碑营销策略，提高品牌的信任度。
客户细分模型
客户细分模型在当今竞争激烈的市场环境中，了解并满足客户需求是企业取得成功的关键因素之一。
然而，每个客户都有不同的需求和偏好，所以企业需要将客户细分，以更好地迎合不同群体的需求。
客户细分模型提供了一种有效的方法，可以帮助企业更好地理解客户并制定相关策略。
1. 什么是客户细分模型客户细分模型是一种分析和划分客户群体的方法，通过将客户划分为不同的细分市场，以便企业可以更好地了解和满足不同群体的需求。
通过客户细分模型，企业可以识别出最有价值的客户群体，并制定相应的市场营销策略。
2. 客户细分模型的重要性客户细分模型对企业非常重要，原因如下：2.1 了解客户需求和偏好通过客户细分模型，企业可以更深入地了解客户的需求和偏好。
不同的客户群体有不同的需求，因此制定与其需求相匹配的市场营销策略是非常重要的。
客户细分模型可以帮助企业更好地了解客户的需求和偏好，从而提供更好的产品和服务。
2.2 提高市场营销效果通过客户细分模型，企业可以将市场资源集中在最有潜力的客户群体上，从而提高市场营销效果。
只有通过对客户进行细分，企业才能更准确地了解不同客户群体的特点，以便更好地满足其需求。
这样企业可以更聚焦地制定营销策略，并将有限的资源用在最有潜力的客户上，从而提高市场营销效果。
2.3 提升客户满意度和忠诚度通过客户细分模型，企业可以更好地了解客户，了解其需求和偏好，并提供与其需求相匹配的产品和服务。
这不仅可以提高客户满意度，还可以提升客户忠诚度。
客户细分模型可以帮助企业更精确地满足客户需求，提供个性化的解决方案，从而增强客户对企业的忠诚度。
3. 客户细分模型的步骤要开展客户细分模型，企业需要遵循以下步骤：3.1 数据收集和分析企业需要收集客户相关的数据，包括购买习惯、偏好、行为等信息。
这些数据可以从市场调研、客户调研、销售记录等渠道获取。
收集到的数据需要进行分析，以发现潜在的客户群体和市场细分的模式。
3.2 确定细分标准在分析客户数据的基础上，企业需要确定一些细分标准，用于将客户划分为不同的细分市场。
基于客户关系管理中客户细分的研究与应用
基于客户关系管理中客户细分的研究与应用随着市场竞争的日益激烈，企业要想吸引和保持客户，就需要不断地创新经营方式，提高管理效率。
而客户关系管理（Customer Relationship Management，CRM）则成为了一个企业不可或缺的管理工具。
在基于CRM中，客户细分被认为是其中重要的一环，能够帮助企业更好地了解客户需求，实施差异化服务，提高客户忠诚度和价值，为企业带来更多的商业机会。
本文将重点探讨客户细分的研究与应用。
一、客户细分的意义客户细分是指将客户按照某些共同点进行分类，以便企业能够精准地分析和理解客户的需求和行为模式，实施有针对性的营销策略和服务，提高客户忠诚度和价值。
客户细分的意义主要包括：1. 了解客户需求通过客户细分，企业可以更全面、准确地了解客户需求，以便更好地满足客户的要求。
例如，通过细分客户，企业可以了解客户购买的产品偏好、购买的频次、购买的时间等信息，以便快速地推出符合客户需求的新产品或服务。
2. 实施差异化服务不同的客户有不同的需求，企业需要实施差异化服务，以便满足客户的需求。
通过客户细分，企业可以将不同的客户定制化不同的服务，如发送特定的营销信息、提供不同的售后服务等。
3. 提高客户忠诚度客户细分能够为企业提供更准确、个性化的服务，使得客户感到被重视和被满足，增强客户对企业的信任和忠诚度。
4. 创新商业机会通过客户细分，企业可以更好地了解客户需求和行为，创造新的商业机会。
例如，企业可以向客户推销符合他们需求的新产品或服务，以及针对不同的客户开发不同的促销策略等。
二、客户细分的研究方法客户细分是一个复杂的过程，需要运用多种数据分析方法和技术手段。
以下是几种客户细分的研究方法：1. 人口统计学人口统计学变量是最应用最广泛的客户细分方法。
它以年龄、性别、婚姻状况、收入、教育和地区等因素为基础，对客户进行分类。
2. 地理信息系统（GIS）GIS是通过将客户数据与地图集成来进行客户细分的一种技术手段。
信用卡客户细分实证研究
信用卡客户细分实证研究[摘要] 近年来，国内信用卡业务发展正从过去以“量的扩张”为主转变到以“质的提高”为主的阶段。
在这一转折时期，各商业银行越来越重视数据挖掘技术在客户细分管理中的应用，开始积极探索客群细分基础上的差异化客户管理。
本文根据某银行信用卡客户数据，基于RFM模型和决策树模型进行客户细分实证研究，并提出相应的客户管理策略建议。
[关键词] 信用卡；RFM模型；决策树；客户细分1 客户细分方法目前国内传统的客户细分方法一般都是根据专家经验或客户简单人口统计特征进行的，其基本假设是“相似的人口统计与生命周期特征，将有相似的购买或消费行为”，但这样的细分不能动态、全面、客观地对客户进行识别、选择与评价。
随着信用卡细分理论的发展，又相继出现了行为细分、价值细分和心理细分等细分方法。
总的来说，国内信用卡客户细分方法的研究在理论和实践方面虽然取得了一定成效，但考虑到数据资料的获取难度、质量保证等问题，上述细分模型在实际应用中往往存在一定的困难。
本文利用上海市某银行的内部信用卡数据，采用基于K-means聚类和决策树分析方法的两阶段模式，对该行信用卡客户数据进行细分分析。
2 细分分析2.1 数据准备本次采集数据样本记录79.6万条，其静态特征数据说明见表1。
分析窗口的长度定义为6个月，考虑到窗口末端流失客户、睡眠客户及风险暴露客户影响，需要将该类客户进行排除。
经过排除后的细分样本记录14.8万条，并对其进行数据清理、数据集成及数据变换①，最终按照5%的比例随机抽样，得到分析样本记录7 381条。
2.2 信用卡客户VRFM决策树模型VRFM模型是在传统RFM模型的基础上，引入客户历史价值贡献指标V，用来表现客户当前的收益贡献度，考虑到指标共线性的影响，本文用评分5等分法，对传统R、F、M指标进行了适当调整②。
本文使用SAS工具的K-Means 快速聚类过程实现客户细分，最终得到16类，并在此基础上根据客户VRFM取值变动情况，将客户定义为高价值、中价值、低价值3种类型（见表2）。
基于机器学习的客户细分模型研究
基于机器学习的客户细分模型研究一、引言随着互联网的迅速发展，以及越来越多的企业进入市场，竞争变得越来越激烈。
客户细分成为了企业营销的重要一环，因为只有针对不同市场细分的客户采取不同的营销策略，才能更好地满足客户需求，增加企业的销售额。
然而，传统的客户细分方式有很明显的缺陷。
首先，它很难准确判断客户的需求，因为往往只能通过客户自己的描述或感受来判断其需求。
其次，传统客户细分方式只能是靠经验来慢慢积累，而且人的认知能力有限，有时候会忽略掉一些重要的特征。
这使得客户细分的效果有限。
为了解决这些问题，“基于机器学习的客户细分模型”应运而生。
本文将从数据的获取、数据预处理与特征工程、模型选择与优化等方面来探讨如何应用机器学习的方法来进行客户细分，实现更加精确的细分效果。
二、数据的获取在进行客户细分前，我们需要获取相应的数据。
数据的获取渠道多种多样，包括企业内部的数据，第三方数据，以及网络上的公开数据等。
但无论从哪里获得的数据，都需要保证数据的质量和完整性，才能保证客户细分的有效性。
客户信息包括了客户基本信息、客户行为等多个方面的数据。
企业可以从自身的数据库、社交媒体等平台上获取数据，也可以通过购买第三方数据来补充数据的完整性。
三、数据预处理与特征工程在客户细分之前，我们需要对获取到的数据进行预处理和特征工程，以符合机器学习算法的输入要求。
1、数据清洗在获取的数据中，往往会包含一些脏数据、重复数据、异常值等需要进行清洗的数据。
通过数据清洗，可以保证数据的正确性，避免对模型的干扰。
2、特征选择特征选择是为了有效地提取数据中的有用信息。
我们可以通过特征工程来选择最有用的特征，以此提高数据的维度。
3、特征提取在特征选择的基础上，我们可以进行特征提取来生成新的特征，提取出更多有意义的信息。
比如我们可以通过时间戳来提取用户的活跃度、购买力等信息。
四、模型选择与优化在进行数据预处理和特征工程后，我们需要根据客户群体的特性选择合适的模型，并对模型进行训练和优化。
顾客细分模型及实证研究
表 1和表 2是快速聚类分析后形成的四类样
运营商的服务 ) 和无效问卷 , 保留有效问卷为 本之间单因素方差 (ANOVA ) 结果 。对于顾客
113份 。
忠诚度和顾客价值两个变量 , F统计量的相伴概
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财经问题研究 2006年第 7期 总第 272期
率都小于显著性水平 0101, 因此四类样本在这
图 1 顾客价值矩阵 资 料 来 源 : Verhoef P1C1and Donkers B1Predicting Customer Potential Value - An App lication in the Insurance Industry1Decision Support System s, 2001, ( 32 ) : 189 - 1991
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 (Customer L ifetim e Value) 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 [ 6 - 8 ] , 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 , 由此可以构造如图 1所 示的顾客价值矩阵 , 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 。
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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 , 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 。这两种细分思路是从不同的 角度出发 , 细分的依据和侧重点不同 , 两者的结 合才能兼顾各自的利益 。
顾客价值
311578 3 1138 109 2281392 1000
The F tests should be used only for descrip tive purposes because the clusters have bes among cases in different clusters1The observed significar not corrected for this and thus cannot be interp reted as tests of the hypothesis that the means are equal1
收稿日期 : 2006205208 作者简介 : 赵保国 (1971 - ) , 男 , 河南舞钢人 , 经济学博士 , 中国人民大学商学院博士后 。
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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 。
价值细分最早出现在数据库营销中 , 其中最 典型的就是 J im Sellers和 A rthur Hughes提出的 RFM 顾客细分方法 [ 4 ] 。该方法是按照上次购买 至今的时期 (Recency) 、购买频率 ( Frequency) 和购买金额 (Monetary) 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 20% 是最有价值的顾客 , 后面 20%是企业应该避免 的低价值顾客 , 中间 60%的顾客是需要向上迁 移 (M igrate up ) 的顾客 。RM F细分法的缺点是 分析过程复杂 , 需要花费很多时间 , 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 ; 并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 arcus提出用购买次数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 [ 5 ] 。
图 3 顾客忠诚度测评模型
上述模型是一个多指标体系 , 为了保证量化
对于顾客忠诚度的测评 , 可以采用我们前面
分析的 精 度 , 需 要 给 不 同 的 指 标 赋 与 不 同 的 提到的顾客忠诚度模型 , 采用层次分析法 , 通过
权重 。
求解判断矩阵来确定各项指标权重 (本文篇幅
四 、数据收集和处理
从顾客和企业两个角度综合探讨细分方法的 相关研究 , 可以说真正实现了传统细分理论在顾 客关系管理背景下的突破 , 对于指导企业细分实 践具有很高的理论价值 。但是 , 从现有的学术成 果来看 , 尚处于研究的初级阶段 。陈静宇的价值 —行为 —特征模型只是从企业价值的角度出发强 调了价值细分的重要性 , 对于如何应用其所提出 的三维模型并没有做深入的探讨 。汪涛和李瑱贞 提出的顾客资产质量是基于对顾客资产最大化的 研究 , 虽然注意到了运用顾客盈利性和顾客忠诚 度衡量顾客资产的质量 , 但是也没有就如何测量 顾客忠诚度和顾客价值作出详细的说明 , 更没有 进行相关的实证研究 。
有限 , 具体数据及计算过程从略 ) 。
本文以移动通信行业为例进行实证研究 。本
本文运用 SPSS 1210统计软件包对所有样本
研究调查采取随即拦截访问方法选取样本 。本文 按照顾客忠诚度和顾客价值两个变量进行聚类
按照研究目的选取了其中的 200份问卷 , 剔除与 分析 。
本研究无关的问卷 (指被访者没有使用该移动
图 1 顾客价值矩阵 资 料 来 源 : Verhoef P1C1and Donkers B1Predicting Customer Potential Value - An App lication in the Insurance Industry1Decision Support System s, 2001, ( 32 ) : 189 - 1991
顾客细分模型及实证研究
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图 2 基于忠诚 —盈利的顾客细分模型
A 类顾客具有高价值 、高忠诚的特点 , 在价 值方面相当于 “铂金类顾客 ”, 忠诚度方面属于 “真正忠诚 ”。这类顾客不但持续购买企业的产 品或服务 , 还为企业积极宣传 , 企业只需要花费 较低的维持成本就能产生源源不断的利润 。一个 企业拥有的 A 类顾客越多 , 顾客资产价值就越 大 。B 类顾客的价值高但忠诚度低 , 他们是企业 最应该施加影响的一类群体 , 只要通过适当的营 销策略来增加顾客的忠诚度使之成为 “金牛类 ” 资产就能增加企业利润 , 但是这需要企业大量的
第 7期 (总第 272期 ) 2006年 7月
财经问题研究
Number 7 ( General Serial No1272)
Research on F inanc ia l and Econom ic Issues
July, 2006
顾客细分模型及实证研究
赵保国
(北京邮电大学 文法经济学院 , 北京 100876)
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 [ 9 ] 。
陈静宇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 [ 10 ] 。
顾客忠诚是基于行为与态度的抽象概念 , 因而不同行业涉及到的测量指标也不同 , 对于 快速消费品行业而言 , 重复购买意向显然可以 作为测量指标 , 而对于耐用消费品行业或者某 些服务业 (如电信业 ) 则不适用 , 因而提出适 用于所有行业的通用模型是不现实的 。本文根 据服务业的基本特征提出如图 3 所示的顾客忠 诚度测评模型 :
三 、忠诚 —价值模型的构建 市场是由企业和顾客双方构成的动态系统 , 仅仅从顾客或者企业的角度对顾客进行细分 , 不 能为顾客关系管理提供全面科学的依据 。细分研 究需要采用对立统一的系统分析方法 , 分别从顾 客与企业两个角度出发对顾客群体进行细分 。 本文在把顾客价值和顾客忠诚度作为两个维 度 , 并将二者所代表的值看作两个连续区间 , 从 而将顾客群体分为如图 2所示的四类 。
从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 、企业以及两者相结合这 三个角度展开的 。
11基于顾客的细分研究 W ilkie和 Cohen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 。 Schiffman 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 。Haley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 。[ 3 ]从以上学者对传统市场细 分变量的总结不难看出 , 它们实际上可以归属于 三类 ———环境细分 、心理细分和行为细分 。 21基于企业的细分研究 顾客导向的细分方法是围绕顾客各方面差异 展开的 , 目的是实现差异化营销策略 。由于差异 化必须付出相应的成本代价 , 过分关注顾客需求 而忽视企业利益的细分则恰恰违背了市场细分的 初衷 ———更好地集中有限资源为某一顾客群体提 供差异化服务 。于是 , 相当一部分学者就转向从 企业角度出发研究细分方法 , 其成果集中体现在 价值细分上 。价值细分的思想就是以顾客价值为
投资 。C类顾客与 B 类顾客恰恰相反 , 他们的忠 诚度高而价值低 , 属于 “理性顾客 ”。该类顾客 在作出购买决策时非常谨慎 , 对产品或服务的质 量 、承诺及价格较敏感 。他们是导致企业营销资 源损失的重要根源之一 。企业对这类顾客往往面 临着两难境地 , 即放任自流还是通过开发新产品 或降低价格将其转化为 A 类顾客 。D 类顾客的 价值和忠诚度都非常低 , 属于 “逐利顾客 ”。他 们对价格非常敏感 , 通常购买多个企业的产品而 不重视品牌情感 , 因而可能侵蚀其他几类顾客为 企业创造的利润 。
两方面均存在显著性差异 。
表 1
最终类中心点图
C lu ste r
1
2
3
4
顾客忠诚度 21250607 21758986 21156946 21614843
顾客价值 2
3
4
5
表 2
单因素方差结果
Cluster
Error
F
Sig
Mean Square df Mean Square df
顾客忠诚度 21324 3 1106 109 211986 1000
表 1和表 2是快速聚类分析后形成的四类样
运营商的服务 ) 和无效问卷 , 保留有效问卷为 本之间单因素方差 (ANOVA ) 结果 。对于顾客
113份 。
忠诚度和顾客价值两个变量 , F统计量的相伴概
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财经问题研究 2006年第 7期 总第 272期
率都小于显著性水平 0101, 因此四类样本在这
本文的研究目的就是尝试在已有研究结论的 基础上 , 从顾客忠诚和顾客价值两方面提出一种 具有可操作性的细分方法 , 为企业细分不同的顾 客群体并配置相应的资源提供参考 。