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客户感知价值评价及提升策略浅析
论文作者:童鞋论文网  论文来源:www.txlunwenw.com  发布时间:2015/3/12 8:36:18  

1 概述

20 世纪80 年代,Michael E. Porter 在他的《竞争优势》一书中指出:竞争优势来源于企业为客户创造的超过其成本的价值[1]。Zeithaml 明确提出了客户感知价值概念,客户感知价值是客户在对付出的成本和感知到的利益进行权衡后,对产品或服务的整体效用的评价[2]。客户感知价值是企业获取竞争优势的来源,客户认可了企业提供的客户价值,客户才会加强并重复购买企业的产品或服务;因此,有的放矢地提高客户感知价值成为企业获得竞争优势的关键。本文首先提出了研究的重要性,第二部分阐述了建立客户感知价值评价模型和提出提升策略的方法与基本流程,第三部分以物流公共信息平台为对象进行实证研究,第四部分从5 个主要的价值维度提出物流公共信息平台客户感知价值提升的策略,最后总结全文。

2 研究方法

2.1 客户感知价值驱动要素识别

目前采用较多的CPV 要素识别方法基本上还是以定性研究为主,通过文献查找结合问卷调查的方法,逐步归纳,筛选,确认驱动要素。

本文研究总结服务行业、电子商务服务与中介服务的客户感知价值及其驱动要素的相关文献。例如:

Parasuraman,Zeithaml 研究了电子商务环境下的质量评价,提出可靠性、可访问性、安全性、易于登陆、担保/信任、价格知识、灵活性、效用等因素是客户感知价值主要驱动因素[3]。国内学者孟庆良等构建了电子商务模式下的顾客价值度量函数模型,模型包括产品质量、成本、购买享受、安全性等8 个因素[4]。王怀林,陈明志等从便利性、商品价格、个性化体验、安全技术、商品信息、使用成本评价C2C电子商务网站顾客感知价值[5]。雷星辉,张伟从社会价值、功能价值、情感价值、程序价值维度评价电子商务平台顾客感知价值并讨论其对购买行为的影响[6]。这些学者研究的客户感知价值涉及到各种不同情况:有传统模式下的服务业,有对电子商务环境下整体客户感知价值的研究,还有细分不同类型电子商务客户感知价值的研究。驱动因素主要包括从社会价值、功能价值、信息价值、情感价值等维度测量的感知利得类,相对应的感知利失主要涉及产品价格与使用成本,其中使用成本考虑地更为全面。

借鉴文献检索结果,本文将客户感知价值的驱动因素分为了功能价值、社会价值、情感价值与程序价值与感知利失5 大维度。对于不同的企业,可以围绕这5 个驱动因素,通过多种途径的访谈确定这5 个维度下的子驱动因素Yi,j,i 表示对应的维度,j 表示该维度下第j 个子驱动因素。

2.2 客户感知价值评价模型的建立如何基于客户感

知价值驱动因素进行评价,学者Ulage 通过实证研究提出了著名的“驱动因素透视图”方法[7]。本文利用Ulage 的“驱动因素透视图”方法进行LPIP 客户价值评价,其公式表达如式(1):

CPV=坠1X1+坠2X2+……+坠iXi (1)

CPV 是客户感知价值,Xi 表示CPV 的各个驱动因素,坠i 表示该驱动因素对整体CPV 的影响重要性(权值)。本文先采用因子分析法获得因子载荷矩阵,确定各个维度对应子驱动因素的重要性(权重),从而获得每个维度的驱动因素得分后,再利用线性回归方法确定每个维度的价值得分的重要性(权重),具体流程如图1 所示。

2.3 客户感知价值提升策略依据建立的客户感知价

值评价模型中各维度权重系数大小,可以了解客户对不同价值的需求偏好。依据客户的需求偏好提出服务改进策略可以更有针对性地提高客户感知价值,保持老客户,并且通过口碑效应,吸引新客户。

3 实例研究

3.1 数据收集

本文以物流公共信息平台(LPIP:logistics publicinformation platform)为例进行客户感知价值研究。LPIP 是一种为物流供需双方以及政府部门、保险、银行和物流服务提供方等业务相关者之间进行信息交互的公共架构,目的是改进组织间协调机制,提高物流运作效率。国内比较有名的LPIP 有“56135 平台”,“全国物流信息网”等。本文限定LPIP 的客户为物流服务的供需双方。

通过与国内一些物流公共信息平台的物流供需方客户、负责人员、运维人员和研究人员的访谈,挖掘出功能价值、社会价值、情感价值与程序价值与感知利失5 大维度的子驱动因素,最后形成了28 个子驱动因素,如图2所示。

再按照28 个驱动因素设计调查问卷,问卷采取5 级李克特量表方式,请调查对象对各个驱动因素打分。驱动因素重要程度分值从1~5,1 表示极不重要,5 表示极为重要,即分数越高越重要。最后收回问卷121 份,删除部分无效问卷,保留有效问卷110 份。针对功能价值、社会价值、情感价值与程序价值与感知利失5 个维度进行信度分析,Alpha 系数分别为0.910,0.918,0.867,0.928,0.813。信度系数均大于0.8,说明各个维度一致性好。

3.2 LPIP 客户感知价值评价模型的建立

利用因子分析法对不同维度的子驱动因素数据分析。分析结果将功能价值维度的子驱动因素归纳为3 个公因子,经过分析,按贡献度的由高至低依次命名为:高级增值服务价值、IT 技术支持服务价值与基本信息服务价值。其中高级增值服务价值F1.1 包括Y1.6、Y1.7、Y1.8、Y1.11 和Y1.12 这5 个子驱动因素;IT 技术支持服务价值F1.2 包括Y1.1、Y1.4、Y1.9 和Y1.10 这4 个子驱动因素;基本信息服务价值F1.3 包括Y1.3、Y1.2、Y1.5 这3 个子驱动因素。另外四个价值维度的子驱动因素经过因子分析均分别浓缩成一个公因子。五个维度经过因子分析的主因子累计方差贡献率从65%~82%,并且Bartlett’s 球形检验显著,KMO 均大于0.7,结果显示因子分析的效果较好。

3.2.1 功能价值评价模型

功能价值包括3 个公因子,表1 是它们的旋转成分矩阵,即因子载荷矩阵,利用因子载荷矩阵可以求出各个公因子得分的模型,将各个公因子表示成变量的线性形式,同时考虑后期数据的一致性问题,对系数按比例标准化,以使系数和为1,最终的高级增值服务因子F1.1 得分如式(2)。同理,最终的IT 技术支持服务得分和基本信息服务得分如式(3)和式(4)。

F1.1=0.162Y1.6+0.211Y1.7+0.149Y1.8+0.221Y1.11+0.257Y1.12(2)

F1.2=0.260Y1.1+0.219Y1.4+0.286Y1.9+0.235Y1.10 (3)

F1.3=0.366Y1.2+0.312Y1.3+0.322Y1.5 (4)

功能价值的三个公因子的方差贡献率分别为:

29.816、25.964 和21.381。方差贡献率是评价主因子重要性的重要指标,因此,对这三个方差贡献率进行规范化,将规范化后的数据作为评价社会价值的权重,最终建立功能价值评价模型如式(5)。

X1=0.386F1.1+0.336F1.2+0.278F1.3 (5)

3.2.2 其他维度评价模型在前期的因子分析中,社会价值维度的要素浓缩为一个主因子。因此可以直接依据因子负荷矩阵求出各个因子得分的模型,表示成变量的线性形式,同样考虑后期数据的一致性问题,对系数按比例标准化,以使系数和为1,最终的社会价值得分F2 如式(6)。与社会价值分析过程类似,情感价值得分F3 如式(7),程序价值得分F4 如式(8),成本感知得分F5 如式(9)。

X2=0.252Y2.1+0.253Y2.2+0.255Y2.3+0.240Y2.4 (6)

X3 =0.178Y3.1 +0.221Y3.2 +0.204Y3.3 +0.195Y3.4 +0.202Y3.5(7)

X4=0.246Y4.1+0.253Y4.2+0.254Y4.3+0.247Y4.4 (8)

X5=0.368Y5.1+0.302Y5.2+0.330Y5.3 (9)

3.2.3 整体CPV 评价模型假设功能价值、社会价值、情感价值、程序价值与成本感知的重要性与整体价值重要性呈多元线性相关。因此,以问卷调查结果求得每个样本的价值重用性的平均分为因变量,按前面功能价值评价模型、社会价值评价模型、情感价值评价模型、程序价值评价模型和成本感知评价模型的结果作为自变量,建立线形回归模型如式(10)。

CPV =0.035 +0.206X1 +0.200X2 +0.201X3 +0.189X4 +0.196X5 (10)

4 LPIP 客户感知价值提升策略分析

客户感知价值高低源于客户需求满足的感知。归根结底,客户感知价值驱动因素就是客户对企业提供的产品或服务的属性、结果、目标的需求,要提升客户感知价值,需要设计对应策略以满足客户需求。利用LPIP 客户感知价值评价模型,本文依据该模型中五个维度对最终CPV的影响权重由高到低的顺序提出价值提升策略。

4.1 功能价值提升策略

功能价值对整体CPV 得分的权重最高(0.206),可见功能价值对应的客户需求要求最高。其中功能价值评价模型如式(5)所示。3 个公因子的权重分别为0.386、0.336 与0.278,表现了客户的3 种服务需求。如将这三类需求按高低分层次,显然,基本信息服务需求F1.3 是LPIP 客户的最初也是最低需求;在此基础上,客户意识到网络交易的便利性,逐渐提出类似于提供企业展示平台、多种物流跟踪服务、提供物流软件SaaS 服务等IT 技术支持服务的需求F1.2;随着网上交易次数增加,交易软件日益完善,平台存储了大量交易数据,可以向客户提供物流交易管理服务、决策支持服务等高级增值服务。如图3 所示,三类服务需求的重要性权重与其需求发展顺序一致,大部分LPIP 客户需要LPIP 平台能够满足他们的高级功能需求,显示出目前大多数LPIP 已经发展到高级需求阶段。

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