基于服务成本衡量的B2B企业顾客分级管理研究

71,p<0.01），均成显著的负相关关系。变量 1 与变量 2 之间购买天数间隔时间越长购买频率自然越低自不用说。值得思考的是变量 1 与变量 3 之间也呈显著的负相关关系。即是说购买时间间隔越长的顾客总的购买金额也越低，这里应该说明的是，购买金额额度低的问题并不一定是由于购买时间间隔多了而购买的次数比购买时间间隔少的顾客次数少，而导致的购买总金额少。因为本文中研究的购买时间间隔并不是两次购买行为之间的间隔，而是本文的调查截止日期与上次购买行为之间的时间间隔。因此，实际上虽然间隔的时间长，但是购买次数并不一定少。因此，实际上还需要看购买时间间隔与购买频率的相关性关系。根据上表中的数据可以看出，购买时间间隔与购买频率之间也是显著的负相关关系，也即是说购买时间间隔越长，购买的频率也就越低。而购买频率与总的购买金额呈显著的正相关关系。因此，可以断定，RFM模型中的三个变量，实际上对顾客的价值有相同的影响。就是说，给企业带来经济效
..................................

第五章 研究结论与营销策略建议

5.1 研究结论

1.服务成本对于顾客的价值具有显著影响

本文根据对 B2B 企业的实际调研以及顾客分级的研究，发现服务成本的存在是衡量顾客价值必不可少的因素。企业为了维持顾客关系付出了较高的服务成本必然导致利润率的下降，在顾客分级结果中也会导致顾客从较高的分级档次降低到较低的分级档次。因此服务成本的存在在衡量顾客价值的过程中不容忽视，企业必须重视服务成本的存在。

2.RFMC 模型能够帮助 B2B 企业甄选出高价值顾客

本文的研究对象是 B2B 企业，B2B 企业更需要甄别出顾客的价值高低。根据本文的研究结果，可以看出通过 RFM 模型以及改进后的 RFMC 模型，能够区分出不同顾客的价值等级，并进行从高到低的排列，引导企业针对不同价值等级的顾客进行有针对性的营销策略制定。
随着企业市场营销意识的增强，成本管理以获取更高利润成为更多企业经营目标，因此顾客分级理论在整个企业供应链当中所占的位置必将越来越重要。本文根据对某制造企业一年以来顾客购买数据和服务成本数据的研究。在传统 RFM 模型的基础上加入服务成本（CTS）这一维度指标，构建了新的 RFMC 模型，进而从 R、F、M、CTS 四个维度综合评价了顾客对于企业价值的大小，给出了相应的得分数值。并且使用 K-means 聚类的方法将顾客由价值高到价值低聚成四类。结果显示新的 RFMC模型能够为企业降低服务成本从而获取更高的利润。有些顾客即使购买金额不高但是服务成本极低企业就能获得较高的顾客收益率。与之相反，若是企业不得不对某些顾客付出极高的服务成本，即使这些顾客的购买金额很高企业也有可能在与这些顾客的交易中亏损。

企业在实际的经营过程中需要采用动态战略不断完善自己的经营和发展策略，因此需要一套合理完整的利润和价值反馈体系。本文提供了一种量化顾客价值的新思路，并在实例企业的顾客分级研究中做出了尝试，提出了较为完整的 RFMC 模型聚类方法，同时量化了服务成本这一参考维度，并且证明了服务成本的大小对于顾客价值的大小有非常重要的影响。实践发现：仅仅依靠消费数据来判断一个顾客的价值高低是远远不足的，只有全方位地量化顾客的价值大小，充分考虑企业付出的服务成本高低，才能挖掘出真正给企业带来价值的顾客，有助于企业最大化自身的经营利润。

参考文献（略）