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客戶感知價值評價及提升策略淺析
論文作者:童鞋論文網  論文來源:qaly-analyser.com  發布時間:2015/3/12 8:36:18  

1 概述

20 世紀80 年代,Michael E. Porter 在他的《競爭優勢》一書中指出:競爭優勢來源于企業為客戶創造的超過其成本的價值[1]。Zeithaml 明確提出了客戶感知價值概念,客戶感知價值是客戶在對付出的成本和感知到的利益進行權衡后,對產品或服務的整體效用的評價[2]。客戶感知價值是企業獲取競爭優勢的來源,客戶認可了企業提供的客戶價值,客戶才會加強并重復購買企業的產品或服務;因此,有的放矢地提高客戶感知價值成為企業獲得競爭優勢的關鍵。本文首先提出了研究的重要性,第二部分闡述了建立客戶感知價值評價模型和提出提升策略的方法與基本流程,第三部分以物流公共信息平臺為對象進行實證研究,第四部分從5 個主要的價值維度提出物流公共信息平臺客戶感知價值提升的策略,最后總結全文。

2 研究方法

2.1 客戶感知價值驅動要素識別

目前采用較多的CPV 要素識別方法基本上還是以定性研究為主,通過文獻查找結合問卷調查的方法,逐步歸納,篩選,確認驅動要素。

本文研究總結服務行業、電子商務服務與中介服務的客戶感知價值及其驅動要素的相關文獻。例如:

Parasuraman,Zeithaml 研究了電子商務環境下的質量評價,提出可靠性、可訪問性、安全性、易于登陸、擔保/信任、價格知識、靈活性、效用等因素是客戶感知價值主要驅動因素[3]。國內學者孟慶良等構建了電子商務模式下的顧客價值度量函數模型,模型包括產品質量、成本、購買享受、安全性等8 個因素[4]。王懷林,陳明志等從便利性、商品價格、個性化體驗、安全技術、商品信息、使用成本評價C2C電子商務網站顧客感知價值[5]。雷星輝,張偉從社會價值、功能價值、情感價值、程序價值維度評價電子商務平臺顧客感知價值并討論其對購買行為的影響[6]。這些學者研究的客戶感知價值涉及到各種不同情況:有傳統模式下的服務業,有對電子商務環境下整體客戶感知價值的研究,還有細分不同類型電子商務客戶感知價值的研究。驅動因素主要包括從社會價值、功能價值、信息價值、情感價值等維度測量的感知利得類,相對應的感知利失主要涉及產品價格與使用成本,其中使用成本考慮地更為全面。

借鑒文獻檢索結果,本文將客戶感知價值的驅動因素分為了功能價值、社會價值、情感價值與程序價值與感知利失5 大維度。對于不同的企業,可以圍繞這5 個驅動因素,通過多種途徑的訪談確定這5 個維度下的子驅動因素Yi,j,i 表示對應的維度,j 表示該維度下第j 個子驅動因素。

2.2 客戶感知價值評價模型的建立如何基于客戶感

知價值驅動因素進行評價,學者Ulage 通過實證研究提出了著名的“驅動因素透視圖”方法[7]。本文利用Ulage 的“驅動因素透視圖”方法進行LPIP 客戶價值評價,其公式表達如式(1):

CPV=墜1X1+墜2X2+……+墜iXi (1)

CPV 是客戶感知價值,Xi 表示CPV 的各個驅動因素,墜i 表示該驅動因素對整體CPV 的影響重要性(權值)。本文先采用因子分析法獲得因子載荷矩陣,確定各個維度對應子驅動因素的重要性(權重),從而獲得每個維度的驅動因素得分后,再利用線性回歸方法確定每個維度的價值得分的重要性(權重),具體流程如圖1 所示。

2.3 客戶感知價值提升策略依據建立的客戶感知價

值評價模型中各維度權重系數大小,可以了解客戶對不同價值的需求偏好。依據客戶的需求偏好提出服務改進策略可以更有針對性地提高客戶感知價值,保持老客戶,并且通過口碑效應,吸引新客戶。

3 實例研究

3.1 數據收集

本文以物流公共信息平臺(LPIP:logistics publicinformation platform)為例進行客戶感知價值研究。LPIP 是一種為物流供需雙方以及政府部門、保險、銀行和物流服務提供方等業務相關者之間進行信息交互的公共架構,目的是改進組織間協調機制,提高物流運作效率。國內比較有名的LPIP 有“56135 平臺”,“全國物流信息網”等。本文限定LPIP 的客戶為物流服務的供需雙方。

通過與國內一些物流公共信息平臺的物流供需方客戶、負責人員、運維人員和研究人員的訪談,挖掘出功能價值、社會價值、情感價值與程序價值與感知利失5 大維度的子驅動因素,最后形成了28 個子驅動因素,如圖2所示。

再按照28 個驅動因素設計調查問卷,問卷采取5 級李克特量表方式,請調查對象對各個驅動因素打分。驅動因素重要程度分值從1~5,1 表示極不重要,5 表示極為重要,即分數越高越重要。最后收回問卷121 份,刪除部分無效問卷,保留有效問卷110 份。針對功能價值、社會價值、情感價值與程序價值與感知利失5 個維度進行信度分析,Alpha 系數分別為0.910,0.918,0.867,0.928,0.813。信度系數均大于0.8,說明各個維度一致性好。

3.2 LPIP 客戶感知價值評價模型的建立

利用因子分析法對不同維度的子驅動因素數據分析。分析結果將功能價值維度的子驅動因素歸納為3 個公因子,經過分析,按貢獻度的由高至低依次命名為:高級增值服務價值、IT 技術支持服務價值與基本信息服務價值。其中高級增值服務價值F1.1 包括Y1.6、Y1.7、Y1.8、Y1.11 和Y1.12 這5 個子驅動因素;IT 技術支持服務價值F1.2 包括Y1.1、Y1.4、Y1.9 和Y1.10 這4 個子驅動因素;基本信息服務價值F1.3 包括Y1.3、Y1.2、Y1.5 這3 個子驅動因素。另外四個價值維度的子驅動因素經過因子分析均分別濃縮成一個公因子。五個維度經過因子分析的主因子累計方差貢獻率從65%~82%,并且Bartlett’s 球形檢驗顯著,KMO 均大于0.7,結果顯示因子分析的效果較好。

3.2.1 功能價值評價模型

功能價值包括3 個公因子,表1 是它們的旋轉成分矩陣,即因子載荷矩陣,利用因子載荷矩陣可以求出各個公因子得分的模型,將各個公因子表示成變量的線性形式,同時考慮后期數據的一致性問題,對系數按比例標準化,以使系數和為1,最終的高級增值服務因子F1.1 得分如式(2)。同理,最終的IT 技術支持服務得分和基本信息服務得分如式(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)

功能價值的三個公因子的方差貢獻率分別為:

29.816、25.964 和21.381。方差貢獻率是評價主因子重要性的重要指標,因此,對這三個方差貢獻率進行規范化,將規范化后的數據作為評價社會價值的權重,最終建立功能價值評價模型如式(5)。

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

3.2.2 其他維度評價模型在前期的因子分析中,社會價值維度的要素濃縮為一個主因子。因此可以直接依據因子負荷矩陣求出各個因子得分的模型,表示成變量的線性形式,同樣考慮后期數據的一致性問題,對系數按比例標準化,以使系數和為1,最終的社會價值得分F2 如式(6)。與社會價值分析過程類似,情感價值得分F3 如式(7),程序價值得分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 整體CPV 評價模型假設功能價值、社會價值、情感價值、程序價值與成本感知的重要性與整體價值重要性呈多元線性相關。因此,以問卷調查結果求得每個樣本的價值重用性的平均分為因變量,按前面功能價值評價模型、社會價值評價模型、情感價值評價模型、程序價值評價模型和成本感知評價模型的結果作為自變量,建立線形回歸模型如式(10)。

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

4 LPIP 客戶感知價值提升策略分析

客戶感知價值高低源于客戶需求滿足的感知。歸根結底,客戶感知價值驅動因素就是客戶對企業提供的產品或服務的屬性、結果、目標的需求,要提升客戶感知價值,需要設計對應策略以滿足客戶需求。利用LPIP 客戶感知價值評價模型,本文依據該模型中五個維度對最終CPV的影響權重由高到低的順序提出價值提升策略。

4.1 功能價值提升策略

功能價值對整體CPV 得分的權重最高(0.206),可見功能價值對應的客戶需求要求最高。其中功能價值評價模型如式(5)所示。3 個公因子的權重分別為0.386、0.336 與0.278,表現了客戶的3 種服務需求。如將這三類需求按高低分層次,顯然,基本信息服務需求F1.3 是LPIP 客戶的最初也是最低需求;在此基礎上,客戶意識到網絡交易的便利性,逐漸提出類似于提供企業展示平臺、多種物流跟蹤服務、提供物流軟件SaaS 服務等IT 技術支持服務的需求F1.2;隨著網上交易次數增加,交易軟件日益完善,平臺存儲了大量交易數據,可以向客戶提供物流交易管理服務、決策支持服務等高級增值服務。如圖3 所示,三類服務需求的重要性權重與其需求發展順序一致,大部分LPIP 客戶需要LPIP 平臺能夠滿足他們的高級功能需求,顯示出目前大多數LPIP 已經發展到高級需求階段。

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