客戶價(jià)值與企業(yè)價(jià)值的衡量

客戶價(jià)值與企業(yè)價(jià)值的衡量

1評(píng)價(jià)體系的設(shè)計(jì)和量化模型1.1移動(dòng)用戶客戶價(jià)值模型為了全面、準(zhǔn)確地評(píng)估客戶的價(jià)值，通過對(duì)電信行業(yè)的詳細(xì)調(diào)查，結(jié)合自身多年的電信營銷和管理經(jīng)驗(yàn)，借鑒客戶價(jià)值研究成果，最終確定移動(dòng)用戶客戶價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系模型。如圖1所示。在此模型中,把移動(dòng)通信客戶價(jià)值分為當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值,客戶當(dāng)前價(jià)值決定了企業(yè)當(dāng)前的盈利水平,是企業(yè)感知客戶價(jià)值的一個(gè)重要方面,而客戶潛在價(jià)值關(guān)系到企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)利益,直接影響到企業(yè)是否繼續(xù)投資的一個(gè)重要因素。評(píng)價(jià)體系圖中兩種價(jià)值構(gòu)成指標(biāo)及解釋如下。1.1.1電信運(yùn)營商網(wǎng)絡(luò)用戶的利潤(rùn)貢獻(xiàn)率利潤(rùn)貢獻(xiàn):用近3個(gè)月的ARPU值(即月均話費(fèi))、語音資費(fèi)的單價(jià)和平均購買量來表征客戶對(duì)運(yùn)營商的利潤(rùn)貢獻(xiàn)。其中,ARPU值為近3個(gè)月用戶的平均話費(fèi)支出,用來考察用戶的話費(fèi)消費(fèi)水平;單位時(shí)間話費(fèi)為近3個(gè)月用戶的語音資費(fèi)的單價(jià),這一指標(biāo)考察客戶的單位時(shí)長(zhǎng)內(nèi)的利潤(rùn)貢獻(xiàn)率,表征用戶單位時(shí)間語音業(yè)務(wù)的“含金量”;平均交費(fèi)額以近3個(gè)月每次平均交費(fèi)金額來衡量,表征用戶的平均購買量。成本占用:由于電信運(yùn)營商成本核算及費(fèi)用分?jǐn)偟膹?fù)雜性,將這一指標(biāo)表征為網(wǎng)外通話比例和通話忙時(shí)集中度兩個(gè)指標(biāo)。網(wǎng)外通話比例指用戶近3個(gè)月與其他運(yùn)營商發(fā)生的通話時(shí)長(zhǎng)占其總通話時(shí)長(zhǎng)的比例;通話忙時(shí)集中度為客戶在規(guī)定的話務(wù)忙時(shí)內(nèi)的通話時(shí)長(zhǎng)占客戶總通話時(shí)長(zhǎng)的比例,即通話高峰時(shí)段的話務(wù)量占比。對(duì)于電信運(yùn)營商而言,最大的成本在于網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)容,運(yùn)營商需要為移動(dòng)通信使用高峰時(shí)段的客戶付出較高的擴(kuò)容成本。隨著3G技術(shù)的不斷成熟完善及業(yè)務(wù)的逐漸普及,客戶當(dāng)前價(jià)值還可以增加電子渠道使用率、3G業(yè)務(wù)滲透率等指標(biāo)來衡量成本的占用及結(jié)構(gòu)變化。1.1.2客戶積分和業(yè)務(wù)滲透率。作為用戶使用和通信的原料,其維護(hù)忠誠度:從用戶的在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、新業(yè)務(wù)占比、長(zhǎng)途和漫游費(fèi)用占總費(fèi)用的比重及用戶在網(wǎng)的累計(jì)積分來表征客戶忠誠度。在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)指用戶入網(wǎng)至終止使用的時(shí)間長(zhǎng)度,在網(wǎng)使用的時(shí)間越長(zhǎng),用戶的潛在價(jià)值也就越大;增值業(yè)務(wù)滲透率以近3個(gè)月指定的新業(yè)務(wù)話費(fèi)支出占話費(fèi)總和的比重來衡量,新業(yè)務(wù)使用量越多的用戶,用戶通信個(gè)性化較強(qiáng),其粘性越大,那么用戶離網(wǎng)可能性越小;客戶積分指客戶入網(wǎng)至今的累計(jì)積分,包括積分消費(fèi)部分。信用度:從用戶的可透支話費(fèi)額度和是否VIP用戶來度量。可透支話費(fèi)額度以運(yùn)營商根據(jù)用戶在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)、ARPU值、身份地位等價(jià)值因子,來衡量用戶的信用等級(jí),據(jù)此給予用戶一定的可透支話費(fèi)額度。同時(shí)是否VIP用戶,是否擁有貴賓卡,擁有哪種類型的貴賓卡等也作為參考指標(biāo)。1.2建立企業(yè)典型客戶生命周期的價(jià)值量化模型運(yùn)用客戶價(jià)值評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,按“當(dāng)前價(jià)值—潛在價(jià)值”對(duì)客戶進(jìn)行評(píng)價(jià)分類,識(shí)別出企業(yè)的典型價(jià)值客戶,從而建立典型客戶生命周期的價(jià)值量化模型。典型客戶CLV模型為:評(píng)價(jià)模型中的利潤(rùn)、客戶保持率、客戶購買率及時(shí)間等關(guān)鍵參數(shù)如圖2所示。2基于客戶價(jià)值模型的證明研究2.1價(jià)值客戶識(shí)別為了使客戶價(jià)值的研究更具有可操作性和實(shí)用性,本文采用系統(tǒng)隨機(jī)抽樣方式,從某省聯(lián)通在網(wǎng)“如意通”用戶中抽出2342個(gè)樣本,從“當(dāng)前價(jià)值—潛在價(jià)值”兩個(gè)維度進(jìn)行評(píng)價(jià)、細(xì)分樣本,來識(shí)別價(jià)值客戶。如表1所示。從表1中可以看出:隨著用戶在網(wǎng)時(shí)長(zhǎng)的增加,用戶數(shù)量不斷減少;隨著ARPU值的增加,用戶數(shù)量急劇減少。這也體現(xiàn)了“如意通”產(chǎn)品的市場(chǎng)定位——大眾產(chǎn)品,集中了大部分的中低端用戶(ARPU值在100元以下用戶的比例高達(dá)85%),而這部分用戶大部份又都是話費(fèi)敏感型用戶,用戶的穩(wěn)定性較差(在網(wǎng)3年以下的用戶高達(dá)56%),這些符合“如意通”客戶群的整體特點(diǎn)。因此,抽取的樣本具有普遍性和代表性。2.2典型價(jià)值客戶的識(shí)別2.2.1指標(biāo)層權(quán)重的確定為了更加準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)客戶當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值,指標(biāo)權(quán)重的確定將采用層次分析法(AHP,AnalyticHierarchyProcess)。主要步驟如下:1)建立識(shí)別客戶價(jià)值指標(biāo)遞階層次結(jié)構(gòu)。這個(gè)模型的層次包括:目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、方案層。見圖3。2)構(gòu)建兩兩比較判斷矩陣并計(jì)算權(quán)重。根據(jù)移動(dòng)通信用戶的消費(fèi)特點(diǎn),通過專家打分和運(yùn)營商打分相結(jié)合,確定各指標(biāo)層兩兩比較的重要性。最后通過層次分析法求出各指標(biāo)體系的權(quán)重。首先對(duì)每一層與上一層某一因素有關(guān)的各因素根據(jù)重要性進(jìn)行兩兩比較,可以得到兩兩判斷矩陣。如表2-表4所示。然后計(jì)算指標(biāo)層各因素指標(biāo)評(píng)價(jià)權(quán)重并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。分別計(jì)算出λmax、CI、RI、CR(2)。如果顯著性水平為0.1,表2-表4中的CR均小于0.1,通過檢驗(yàn)認(rèn)為總體排序的一致性檢驗(yàn)是顯著的,指標(biāo)體系構(gòu)建合理。利用層次分析計(jì)算指標(biāo)權(quán)重,采用趙樹基(2007)(3)利用Excel構(gòu)建的層次分析模型。2.2.2客戶識(shí)別模型建立根據(jù)圖3當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值的指標(biāo)評(píng)價(jià)體系,利用層次分析法確定的指標(biāo)權(quán)重系數(shù),計(jì)算出抽取2342戶在網(wǎng)用戶的當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值。利用聚類分析對(duì)其進(jìn)行分類,進(jìn)而識(shí)別出企業(yè)的價(jià)值客戶、次價(jià)值客戶、潛價(jià)值客戶和低價(jià)值客戶。1)用戶當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值的計(jì)算評(píng)價(jià)方法為了能夠有效地獲取用戶當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),將反映這兩個(gè)指標(biāo)的次級(jí)指標(biāo)進(jìn)行加權(quán)求和,將相應(yīng)的數(shù)據(jù)代入(2)式,得出用戶的當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值。2)通過聚類分析建立典型客戶的識(shí)別模型由于當(dāng)前價(jià)值和潛在價(jià)值的各項(xiàng)細(xì)化指標(biāo)在數(shù)量級(jí)上差異很大,為了消除數(shù)量級(jí)上的差異,在利用SPSS分析前,進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,然而采用快速聚類法聚類。如表5所示。同時(shí),表6對(duì)聚類分析的結(jié)果進(jìn)行顯著性的F檢驗(yàn),效果顯著,說明聚類四組數(shù)據(jù)之間(組間)差異較大,組內(nèi)差異較小。2.3公司利潤(rùn)計(jì)算為了使客戶生命周期價(jià)值的研究更具有針對(duì)性、實(shí)用性,保證投入資源的質(zhì)量,在征求企業(yè)相關(guān)部門的意見后,最終將研究對(duì)象確定為潛在價(jià)值大于1或當(dāng)前價(jià)值大于1的用戶,即符合兩條件的并集用戶,共計(jì)595戶,作為本文典型客戶生命周期客戶價(jià)值的研究對(duì)象。通常利潤(rùn)的確定方法:利潤(rùn)=收入-成本,由于運(yùn)營商成本核算的復(fù)雜性,通過這種直接的方式難以計(jì)算單位用戶的利潤(rùn)。因此,本文采用:利潤(rùn)=利潤(rùn)率×月話費(fèi),來計(jì)算利潤(rùn)。用戶在網(wǎng)時(shí)間越長(zhǎng)其利潤(rùn)率越高,即入網(wǎng)初期其利潤(rùn)率可能很低,甚至虧損,但隨著用戶在網(wǎng)使用時(shí)間的延長(zhǎng),其利潤(rùn)率也不斷增加,甚至在若干年后利潤(rùn)率將接近100%。針對(duì)在網(wǎng)用戶利潤(rùn)率有規(guī)律的變化,最終確定這部分典型客戶利潤(rùn)率范圍為K:-100%≤K<85%。典型客戶的利潤(rùn)率曲線如圖4所示。因此,只需統(tǒng)計(jì)出典型客戶在網(wǎng)時(shí)間內(nèi)每月所產(chǎn)生的話費(fèi),計(jì)算用戶在網(wǎng)第個(gè)月的平均話費(fèi)(即第個(gè)月用戶的話費(fèi)總和/總用戶數(shù)),然后乘以相應(yīng)的利潤(rùn)率,得到典型客戶的平均利潤(rùn)值,最后,畫出利潤(rùn)的散點(diǎn)圖。如圖5所示。結(jié)合散點(diǎn)圖的特點(diǎn),可以判斷其利潤(rùn)變動(dòng)的趨勢(shì)與客戶生命周期的價(jià)值曲線的形狀相似,結(jié)合企業(yè)實(shí)際的財(cái)務(wù)分析情況,利用運(yùn)籌學(xué)規(guī)劃求解的思想,根據(jù)最小二乘法原理,分段擬合,最終得到殘差最小的擬合曲線方程的分段函數(shù)。如圖6所示。2.3.2提供的客戶保持率計(jì)算測(cè)量典型客戶的客戶保持率,需要將典型客戶(595戶)按入網(wǎng)時(shí)間分類,根據(jù)不同的入網(wǎng)年份,查出同期的入網(wǎng)用戶,然后按照上述相同典型客戶的識(shí)別方法,確定典型客戶,再計(jì)算出用戶的離網(wǎng)率。由于系統(tǒng)割接,無法提取數(shù)據(jù),為了使研究深入下去,選取2000年-2008年期間“如意通”新入網(wǎng)的用戶,這部分用戶與典型客戶具有同質(zhì)性,計(jì)算這部分用戶的在網(wǎng)保持率,將其作為典型客戶保持率的參考指標(biāo)。統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)見表7。為了利用威布爾分布尋找該企業(yè)的動(dòng)態(tài)客戶保持率函數(shù),對(duì)這部分?jǐn)?shù)據(jù)通過轉(zhuǎn)換處理,見表8。這一過程可以說明為:用戶在每一時(shí)間間隔上的客戶數(shù)量等于滿足這一持續(xù)時(shí)間要求的、在2005年-2007年間的所有時(shí)間階段內(nèi)的用戶數(shù)量之和。以4-5年時(shí)間段內(nèi)的用戶數(shù)量為例,該時(shí)間段對(duì)應(yīng)于從2001年持續(xù)到2005年,從2002年持續(xù)到2006年,從2003年持續(xù)到2007年這三個(gè)時(shí)間段內(nèi)與該企業(yè)連續(xù)交易的用戶數(shù)量的總和。從表7看(2522+3869+4961)=11351,即表8中第2列的數(shù)據(jù)。同理,用戶在某一持續(xù)時(shí)間內(nèi)的用戶流失數(shù)量等于滿足這一持續(xù)時(shí)間要求的所有時(shí)間階段內(nèi)的流失用戶數(shù)量之和。還以用戶在網(wǎng)持續(xù)時(shí)間4-5年為例,這一持續(xù)期內(nèi)客戶流失的數(shù)量等于(2001年、2005年),(2002年、2006年),(2003年、2007年)三個(gè)時(shí)段內(nèi)流失數(shù)量的總和,即(897+765+874)=2563,即表8第3列。第4列數(shù)值為對(duì)應(yīng)的第3列的數(shù)值與第2列數(shù)值的比值。第5列數(shù)值為(1-對(duì)應(yīng)的第4列中的數(shù)值)。第6列中數(shù)據(jù)即威布爾分布函數(shù)中的r(t)。從該表的客戶保持率的變化來看,該企業(yè)的條件客戶保持率是屬于持續(xù)時(shí)間越長(zhǎng),其值越大的情形,即老客戶比新客戶更容易保持的類型。表8可以再次轉(zhuǎn)化為表9形式。從表10可以看到,如果顯著性為0.05,由于概率P-值遠(yuǎn)小于顯著性水平,可以建立線性回歸模型。同時(shí)回歸方程擬合優(yōu)度檢驗(yàn)的修正系數(shù)(AdjustedRSquare)為0.900。這說明威布爾分布對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)的擬合程度較好,具有較強(qiáng)的解釋能力。因此,可以得到y(tǒng)=c+β·x的回歸方程為即:c=-1.920,β=1.196,參數(shù)c,β的置信區(qū)間(顯著水平為0.05)分別為:(-2.433,-1.407),(0.830,1.561)考慮到α=ec/β=0.200,于是,可以得到企業(yè)客戶保持率隨時(shí)間變化的威布爾分布為求解得到,即該細(xì)分客戶群體的典型客戶的生存時(shí)間為3.666年,t1=1.04,t2=3.13。2.3.3計(jì)算典型客戶生命周期的客戶價(jià)值將上述參數(shù)分別代入式(1),使用數(shù)學(xué)軟件。即因此,得到典型客戶在生命周期價(jià)值3.66年的客戶價(jià)值的期望值約為195.2元,平均每年客戶價(jià)值的期望值54.22元。3用戶價(jià)值與資源投入比例客戶價(jià)值決定企業(yè)生死成敗,電信企業(yè)如何提升客戶價(jià)值,已經(jīng)成為運(yùn)營商考慮的關(guān)鍵要素。通過對(duì)移動(dòng)通信客戶評(píng)價(jià)體系的建立以及對(duì)典型客戶生命周期價(jià)值的實(shí)證研究,本文認(rèn)為可以從下面兩個(gè)主要考慮點(diǎn)來提升客戶價(jià)值。首先,基于價(jià)值客戶識(shí)別模型,企業(yè)要向潛價(jià)值、高價(jià)值用戶提供差異化、個(gè)性化、一體化的通信產(chǎn)品融合服務(wù)解決方案