社会化电子商务中新产品扩散的顾客价值量化研究

在社会化电子商务情境下,顾客的社会影响在新产品扩散过程中扮演了重要角色,顾客的价值不仅来自购买价值也来自影响价值,如何量化顾客价值是关注的重点.因此,结合社会化电子商务的特点,在影响者-模仿者非对称影响模型的基础上,计算不同类型顾客的影响范围,分别测量顾客的购买价值和影响价值以确定顾客价值.并对不同类型顾客的顾客价值、影响价值和购买价值进行仿真,分析随时间的变化过程.研究表明早购买者比晚购买者有更高的顾客价值,因此企业需要在产品发布的初期通过营销手段吸引尽量多的顾客,并提高早购买者的满意度以创造更高的影响价值.     

住宅房地产顾客感知价值评估

不同的顾客对同一住宅房地产的感知价值是不同的,购房决策主要取决于对住宅房地产的顾客感知价值.提出了住宅房地产顾客感知价值评估的质量功能配置逆过程法,在已知住宅房地产工程特性的条件下,确定顾客需求值.利用该方法,给出了评估住宅房地产的顾客感知价值的过程和数学模型,案例研究表明,方法能有效评估住宅房地产的顾客感知价值,帮助购房者选择住宅房地产项目.     

社会化媒体对品牌偏好的影响研究:基于顾客感知价值的视角

本文结合社会化媒体购物新模式的特征,依据消费者需求和行为影响理论,重构了顾客感知价值维度。在上述基础上,提出社会化媒体对品牌偏好的影响理论模型,并利用层级回归方法,对新网络购物环境下的顾客感知价值和品牌偏好间的关系进行了实证研究。研究结果表明,顾客感知社交价值、质量价值、服务价值、形象价值和利他价值正向影响品牌偏好的形成,而经济价值对品牌偏好的影响并不显著;社会化媒体信息质量在不同的感知价值与品牌偏好之间起着不同程度的调节作用。最后,结合相关结论提出了相应的营销管理建议。     

基于TAM理论的顾客心理契约形成机理研究——B2C情景下的实证研究

基于TAM理论研究了B2C情景下顾客心理契约的形成机理。通过相关文献评述,提出了B2C情景下顾客心理契约形成机理模型及假设,通过实证分析验证模型及假设。结果表明:感知易用和感知风险对感知有用具有显著的影响作用;感知有用以及感知易用通过顾客价值观/态度对顾客心理契约具有显著的影响;同时,感知风险和感知易用对顾客心理契约具有显著的直接影响作用。研究结论对B2C情景下服务商保持和维护客户关系具有积极作用,为网络商家建立积极地调控干预机制,促进顾客心理契约正效应感知提供参考。     

基于S-O-R模型的价格和评价影响消费者网络购买意愿研究

随着电子商务的迅猛崛起,消费者网络购买行为已经成为当前学术研究和实践关注的热点.本研究基于S-O-R模型,构建网络购物情境下消费者心理和行为反应模型,探讨网络购物中的两个重要信息线索:价格和评价如何通过影响消费者的情绪和感知价值,进而影响其购买意愿的机理.通过一个行为实验同时收集行为和问卷数据,进行实证研究,问卷数据分析结果显示:1)感知价格显著负向影响唤起感、愉悦感和感知价值;感知评价显著正向影响愉悦感和感知价值;2)唤起感显著积极影响愉悦感,感知价值显著积极作用于唤起感和愉悦感;3)感知价值和愉悦感分别显著正向影响购买意愿.     

顾客参与价值共创影响因素研究——基于演化博弈的视角

在共享经济新时代环境下,价值共创作为一种新型商业模式备受企业界和学术界的关注,然而顾客参与是价值共创的基础,因此对影响顾客参与因素的研究尤为重要.运用演化博弈相关理论,从是否存在奖惩机制两种情况建立顾客与企业参与价值共创的演化博弈模型,并通过Matlab软件进行仿真.研究结果表明,当存在奖惩机制时系统收敛于双方均选择参与策略的概率增大,并且自身能力水平、参与成本系数、价值共创收益、收益分配系数、投入程度、转化率、选择参与策略的初始比例、奖惩系数对演化过程存在不同程度的影响.最后,根据研究结果提出了促使企业和顾客共同参与价值共创的建议.     

基于VFT的在线旅游网站消费者购买决策指标体系研究

在国内外学者的研究基础之上,从用户感知价值的角度出发,通过价值焦点思维决策方法(VFT-Value Focused Thinking),研究在线旅游网站消费者购买决策的影响因素,通过对价值目标的归纳、分类,从网站功能价值的感知、网络环境价值的感知、产品/服务价值的感知、供应商价值的感知、消费者本身价值体验这五个方面出发建立价值模型,形成指标体系,并针对价值模型进行分析讨论,可为旅游电子商务企业优化提供参考.     

虚拟社区价值共创中的顾客创新动机及行为研究

基于虚拟社区价值共创和顾客创新和动机理论的相关文献,对虚拟社区中的顾客创新动机进行了划分,探讨了虚拟社区互动特征与顾客创新动机及顾客创新意愿间关系,并通过问卷调查法收集相关数据对假设进行了实证检验.结果表明虚拟社区感正向影响顾客创新动机,服务主导逻辑导向只影响经济利益动机、沉浸动机和利他动机.内部动机更多地影响顾客创新投入意愿而外部动机则主要影响顾客的知识分享意愿.研究结论解释了内部动机与外部动机在虚拟社区顾客创新中的不同作用,并对提高虚拟社区中的顾客创新提出了相关建议.     

基于T-FAHP的线上购物顾客感知价值评价研究——以A购物平台为例

针对线上购物环境,明确基于平台-产品-顾客3类要素的顾客感知价值评价指标体系.使用三角模糊层次分析法(T-FAHP)构建评价模型,通过计算确定各指标权重值,对指标体系中的指标分五级变量赋予效用值,得到顾客感知价值评价分数.以A购物平台为例,验证评价模型的可行性.发现A平台主要优势在于产品价格以及降低了顾客对购物风险的感知.通过对指标元素分析解读,帮助线上购物企业制定竞争策略,提升顾客感知价值.     

顾客忠诚计划作用机制研究

顾客忠诚计划作为一种重要的关系营销手段,已经越来越多的受到企业界和学术界的重视.基于以往关于忠诚计划的研究,从企业利益到顾客利益视角,提出基于顾客利益的忠诚计划作用机制,并进一步探讨关系价值对顾客忠诚的影响.结果显示关系价值对顾客忠诚的影响则主要是通过计划满意和计划忠诚两个中介变量间接实现的.     

客户价值研究及其对客户关系管理绩效的影响

客户价值研究是客户关系管理研究中的重要内容，本基于客户视角对客户价值进行分析，提出客户价值应包含五个关键维度：功能价值、社会价值、情感价值、知识价值和感知牺牲。同时建立了客户价值对基于客户行为的客户关系管理(CRM)绩效的影响理论模型并提出相关假设，然后通过实证分析验证该假设，最后讨论了实证结果及其对客户关系管理实践的指导意义。     

交互视角下的客户关系管理时变决策模型研究

从企业和客户交互视角出发，提出关系承诺是客户关系持续的本质，它的驱动因素为信任、认知价值传递、关系管理努力和机会主义倾向。基于此，论文利用动态优化控制理论，研究了客户关系持续管理决策问题，建立了一种在动态环境中客户关系持续管理的时变模型，讨论了模型建立的依据，给出了决策模型的最优结果以及在客户关系管理实践中的意义。     

客户关系动态优化模型与实证研究

提出了客户关系与营销活动的动态交互模型,以长期收益最大化为目标,优化企业的营销活动。模型假设客户关系可离散为几个层级状态,并设客户关系所处状态受营销活动的影响而动态的变化,服从马尔可夫决策过程。客户关系状态所处层级不可直接观测,但其与客户购买水平有概率相关关系。提出模型参数估计的最大似然估计方法。以国内某企业的客户关系管理数据为例,说明了模型变量的定义方法,通过客户交互历史数据估计模型参数,并对客户管理策略进行优化。结果表明,最优策略管理下期望提升客户价值61％～82％。     

基于期望视角的感知服务质量与顾客满意度区别研究

从期望出发,比较顾客视角的感知服务质量与满意度的区别。首先对期望概念进行明确界定,借鉴卡诺模型分类方法划分期望类别,基于重要性维度得到期望的三个类别:核心属性期望、重要属性期望和附加属性期望。以餐饮行业为实证研究背景,比较期望视角下的顾客满意度和感知服务质量的区别。发现核心属性期望、重要属性期望对顾客的服务质量评价影响更大,而附加属性期望对顾客的满意度评价影响更大。最后,给出企业对顾客期望、服务质量与顾客满意度的管理意义。     

基于计划行为理论的顾客与服务商购买意向达成的实证研究

基于计划行为理论研究顾客与服务商之间购买意向达成的影响因素及关系。通过分析顾客的”心理反映”以及商家“责任或义务”的承诺对购买意向达成的影响,提出了顾客与商家购买意向达成的模型及假设;采取情景实验及过程跟踪方法,以服务关系为背景验证模型及假设。研究结果表明:顾客的行为控制认知、价值观/态度、主观规范、知识及经验、商家承诺及传递对顾客的购买意向及达成均呈现不同程度的影响。结论为服务商有侧重地采取措施与顾客达成购买意向及行为具有一定参考作用,并为服务商与顾客之间建立长期稳定的关系奠定基础。     

Tracking customer portfolio composition: A factor analysis approach

In this paper, we address the changing composition of a customer portfolio taking into account actions undertaken by the company to adapt its service offer to market conditions and/or technological innovations. We present a specific methodology to identify clusters of customers in different periods and then compare them over time. The classification process takes into account both qualitative and quantitative aspects of the consumption levels of the services or products offered by the company. The possibility of period‐to‐period variation in the customer portfolio and the service or product offer is also considered, in order to achieve a more realistic scenario. The core of the proposed methodology is related to the family of exploratory factorial and cluster techniques. The customers are classified by using a bicriterial clustering methodology based on ‘tandem’ analysis (multiple factor analysis+cluster analysis of the main factors). The bicriterial approach allows for a compromise between customers' consumption levels (a quantitative criterion) and their consumption/non‐consumption pattern (a qualitative criterion). The evolution of the customer portfolio composition is explored through multiple correspondence analysis. This technique allows visual comparison of the position of different clusters against time and the identification of key changes in customer consumption behavior. The methodology is tested on realistic customer portfolio scenarios for a major telecommunication company. We simulate various scenarios to show the strengths of our proposal. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.