面向客戶關系管理的服裝客戶需求獲取分析及映射技術

常 迪，裘建新，張 微，周 誠，賈冰冰

(1.上海工程技術大學服裝學院，上海 201620;2.上海市紡織科學研究院紡織科技發展中心，上海 200082)

面向客戶關系管理的服裝客戶需求獲取分析及映射技術

常 迪1，裘建新1，張 微2，周 誠1，賈冰冰1

(1.上海工程技術大學服裝學院，上海 201620;2.上海市紡織科學研究院紡織科技發展中心，上海 200082)

將客戶關系管理(CRM)、數據統計分析、質量功能展開(QFD)方法相結合，系統研究了服裝客戶需求的有效獲取、分析及映射的方法。首先，構建了服裝CRM系統以獲取客戶信息，并利用模糊定性評價方法擴充客戶需求信息;其次，利用數據統計方法對客戶需求信息進行分析梳理;最后，利用QFD模型量化并層次展開客戶需求，經關系矩陣構建質量屋，提出融合客戶需求的服裝產品設計方案。應用該系統方法對佩諾瑪男式襯衫品牌的產品設計方案進行優化，其銷售取得明顯的市場效果。提出的服裝客戶需求的獲取、分析及設計映射的方法，為云計算下的服裝產品大數據預測開拓了有效的技術途徑。

服裝;客戶關系管理;質量功能展開;數據統計分析;需求;量化;映射

隨著客戶經濟時代［1］的來臨，如何最大程度地滿足客戶需求已成為競爭中取勝的關鍵。近年來，服裝客戶關系管理(CRM)在服裝行業中嶄露頭角，成為獲取客戶需求信息的重要途徑;質量功能展開(QFD)是將客戶需求量化為產品需求的有效方法［2］，但是服裝工程學術前沿對它們的研究多是孤立的。本文提出的服裝客戶需求獲取分析及映射技術，兩端為CRM系統與QFD質量屋，二者之間靠數據統計分析方法鏈接，完成客戶需求到服裝設計方案的映射，從而實現“客戶經濟”的管理。本文介紹了如何構建服裝CRM系統以獲取客戶信息，利用數據統計方法對客戶需求信息進行分析梳理，重點討論QFD的核心——質量屋(HoQ)基本結構，最后以佩諾瑪男式襯衫品牌為例，結合700余例客戶需求信息，對該方法的有效性進行了驗證。

1 基于CRM的客戶信息采集

客戶信息是指客戶和企業在交易或交流過程中收集的信息［3］。如何獲取客戶信息，并將其轉化為有用的客戶需求，對服裝企業的產品開發有著重要影響［4］。小數據時代的做法主要是實地調查、問卷，售后反饋，銷售訂單分析等［5］。近年來，隨著電子商務的興起，為了真實廣泛地獲取客戶信息，CRM系統的開發策略及架構設計至關重要。以佩諾瑪男式襯衫品牌為例，針對其男式襯衫的銷售特點及企業對CRM系統的功能需求，佩諾瑪CRM系統設計了客戶管理、購買檔案、數據分析和權限管理模塊，編制了客戶關系數據庫。

佩諾瑪襯衫品牌CRM系統包括以下內容。

客戶管理:存放客戶信息(客戶編號、職業、性別、年齡、聯系方式、人體尺寸、穿著喜好等)，以便維護客戶關系。購買檔案:存放襯衫產品信息，以便對客戶提供購買信息。數據分析:根據客戶喜好、購買記錄進行行為分析、銷售分析，以便提取客戶需求信息。權限管理:根據系統操作人員的職位、工作內容設定不同的使用權限。

客戶需求信息的采集主要依靠佩諾瑪官網的用戶注冊完成(見圖1)。

圖1 佩諾瑪企業官網用戶注冊Fig.1 Banorame website registration

將企業官網的用戶注冊信息鏈接到服裝CRM的數據庫，由CRM系統完成客戶信息儲存，并通過模糊定性評價方法，定向擴充為客戶需求信息。圖2示出服裝CRM客戶信息的獲取到客戶需求演變的功能結構圖。

圖2 佩諾瑪服裝CRM功能結構圖Fig.2 Banorame CRM function structure diagram

2 面向CRM的QFD模型構建

質量功能展開(quality function deployment，QFD)［6］是以市場為導向，以客戶需求為產品開發依據的一種多層次演繹分析方法［7］。它利用質量屋進行矩陣構架，通過瀑布式分解，將客戶需求映射為產品需求，進而進行產品設計開發。圖3示出從CRM到QFD的服裝客戶需求映射知識鏈。

圖3 服裝客戶需求映射知識鏈Fig.3 Mapping chain of garment customer demands

實施方法包括以下幾個步驟:1)客戶需求的提取和設計特征的列取;2)確定設計特征和客戶需求之間的相關性，構建質量屋，將客戶需求轉化為設計需求。

2.1 客戶需求及其權重確定

利用QFD方法進行服裝產品設計時，首先需要確定客戶需求重要度［8］，客戶需求及其權重按以下步驟確定:

1)確定客戶需求的項目內容，確定m項設計階段客戶需求項 K1，K2，…，Km。

2)確定客戶需求重要度xi。對n個客戶進行調查，將客戶需求重要度等級設定為5級［9］進行打分評定，按表1取值，值愈大表明其重要程度愈大。

表1 客戶需求重要度Tab.1 Importance of customer demand

3)計算客戶需求權重。采用平均值法［9］將客戶重要度歸一化，計算出各項客戶需求的相對重要性即客戶需求權重，其計算式如下:

式中:qi為客戶需求權重，xi為客戶需求重要度;m為最終確立的客戶需求數目，m為自然數;i為數目m中的某一項，i為自然數。

2.2 客戶需求與設計特征的關系矩陣

1)根據客戶對服裝的要求，確定服裝產品的設計特征Hj。

2)通過專家訪談和調研小組商討研究，進一步確定設計特征Hj與客戶需求Ki的關系矩陣Rij。采用數值評分法，關系矩陣影響程度等級見表2，其中0表示無關，1表示弱相關，3表示中相關，9表示強相關。

表2 關系矩陣影響程度等級Tab.2 Influence degree of relation matrix

2.3 設計特征的相關矩陣及權重確定

1)利用符號矩陣，找出設計特征之間的沖突點和對立面，分為強正相關、弱正相關、強負相關和弱負相關4種，對應以符號◎、○、×、#表示;無任何相關則無需符號表示。若2個設計特征強正相關，改善其中一個設計特征可以提高另一個設計特征，形成良性循環;反之，若兩個設計特征強負相關，改善一個設計特征會降低另一個設計特征。

2)設計特征權重的確定。通過加權求和計算設計特征絕對權重

式中:wj為設計特征權重;qi為客戶需求權重;Rij為第i個客戶需求與第j個設計特征之間的相關程度;k為設計特征權重的數目;i為數目k中的某一項;i、k為自然數。

進而計算設計特征相對權重

2.4 QFD質量屋的構建

質量屋［10］由 美國學者J.R.Hauser 和D.Clausing［11］于1988 年提出。本文研究將它引入服裝領域的客戶需求分析，以確定服裝設計過程中的產品設計需求。服裝產品設計階段的質量屋架構如圖4所示。

圖4 QFD中的服裝產品設計質量屋架構Fig.4 HoQ architecture of garment design in QFD

質量屋(HoQ)的屋頂是設計特征之間的特征相關矩陣;左墻是客戶需求列表;右墻是客戶需求權重，有i個客戶需求及客戶需求權重;天花板是產品設計特征;地板是產品設計特征權重，有j個設計特征及設計特征權重;房間是設計特征與客戶需求的關系矩陣，矩陣的第i行第j個元素表示第j個設計特征對第i個客戶需求的影響程度。通過建立質量屋，得出產品設計需求，從而對設計方案進行改進和完善。

3 實證研究

以佩諾瑪男式襯衫品牌為例，面向CRM系統構建QFD模型，將客戶需求信息映射到產品需求，并據此提出滿足客戶需求的男式襯衫設計方案。

3.1 客戶需求信息的獲取

本文研究主要通過企業官網注冊、網絡問卷，輔以紙質問卷，對該企業客戶群及潛在消費者進行男式襯衫客戶需求調研，將調研出的客戶信息存儲到佩諾瑪CRM系統。調研人群主要為企業職工、企事業單位中高層管理人員，年齡跨度為18～56歲。在725份調查表中，有效問卷713份，調查對象中男性所占比例為65.9%(其余為經常為男士購買襯衫的女性客戶)。

調研結果顯示，客戶在購買男式襯衫時，需求以面料因素居多，其次是質量和款式。根據客戶需求項目Ki的等級打分評定方法，確定出男式襯衫客戶需求重要度xi及其客戶需求權重qi，結果見表3。

表3 男式襯衫客戶需求重要度及其權重Tab.3 Importance and weight of customer demand

3.2 客戶需求與設計特征的關系矩陣

1)根據客戶需求，確定男式襯衫的設計特征，如圖5所示。

圖5 男式襯衫設計特征Fig.5 Design features of male shirt

2)通過專家訪談和調研小組的商討研究，確定各項設計特征 Hj之間的特征相關矩陣，如圖6所示。

圖6 男式襯衫設計特征相關矩陣Fig.6 Matrix of design features of male shirt

其中，面料設計與造型設計、流行因素強正相關，成本控制與面料設計相負相關。合理改進面料設計，既提升造型設計、流行因素，也可控制成本。

3)進一步確定設計特征Hj與客戶需求Ki的關系矩陣 Rj(i=1，2，…，6;j=1，2，…，5)，如下式所示。

3.3 設計階段質量屋的構建

式中，R為設計特征與客戶需求的關系矩陣。

4)計算各項設計特征絕對權重wj:

5)再計算各項設計特征相對權重Mj:

根據計算出的客戶需求權重、設計特征權重以及客戶需求與設計特征的矩陣關系、設計特征相關矩陣關系，按照2.4所述方法，構建該品牌男式襯衫設計階段的質量屋，如圖7所示。

圖7 設計階段質量屋的構建Fig.7 Construction of HoQ in design stage

3.4 基于QFD的企業男式襯衫設計方案

根據QFD客戶需求分析結果，將面料、質量、款式作為服裝客戶需求的重點，其次是顏色、價格和品牌。利用SPSS對企業CRM中的客戶需求信息進一步提取分析可看出:客戶對面料的喜好以棉為主，遠遠超越了對其他面料。圖8示出企業CRM客戶面料需求分析圖。

對于款式需求，客戶傾向于尖領、單側口袋的款式;對于花色需求，客戶喜歡白色、單彩、格子、素條的男式襯衫(如圖9所示)。

圖8 企業CRM客戶面料需求分析Fig.8 Analysis of fabrics requirement in enterprise CRM

圖9 企業CRM客戶男式襯衫款式需求分析Fig.9 Analysis of style demands in enterprise CRM

根據QFD設計特征分析結果，應著重進行面料設計、款式設計、成本控制。該企業棉質面料按紗線線密度進行分類，根據性價比最優原則，選擇12.5 tex的棉質。2014年男式襯衫流行趨勢為拼接撞色款男式襯衫;男式襯衫顏色的流行趨勢為自然色調，如淡粉色、淺黃色、粉藍色、象牙白等。

綜上分析結果，可以得出佩諾瑪2014年本季的男士襯衫設計方案，如圖10所示。

圖10 QFD指導的當季男式襯衫設計方案Fig.10 Season shirt design guided by QFD.(a)Front;(b)Back

本文研究將QFD分析結果應用到佩諾瑪男式襯衫的設計和生產、銷售中，從4月份的銷售記錄見表4。由表4可知，12DSLM03048的銷量最高(為351 件)，其次分別是 13DDBM03084、DS-2，與該企業面向CRM的QFD模型分析預測結果一致，款式為拼接款男襯衫，顏色為自然色調，面料為12.5 tex純棉。

表4 佩諾瑪男式襯衫2014年4月份銷售記錄Tab.4 BANORAME shirts sales records in April 2014

4 結語

本文研究以佩諾瑪男式襯衫品牌為例，面向CRM系統構建QFD模型，將客戶需求進行質量功能展開，將定性模糊的語匯轉換為產品特征工程語言，實現了客戶需求到產品設計的量化映射。實例證明基于，QFD的客戶需求分析方法可以貼近并實現服裝客戶需求，全方位提高客戶滿意度和產品的美譽度，對現階段高速發展的電子商務具有理論意義和實用價值。

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Acquisition and mapping technology of garment customer demands cater to customer relationship management

CHANG Di1，QIU Jianxin1，ZHANG Wei2，ZHOU Cheng1，JIA Bingbing1
(1.College of Fashion，Shanghai University of Engineering Science，Shanghai 201620，China;2.Textile Science and Technology Development Center，Shanghai Textile Science Research Institute，Shanghai200082，China)

The method for effectively acquiring，analyzing and mapping the garment customer demands was systematically studied by customer relationship management(CRM)，statistical analysis and quality function development(QFD)methods.Firstly，CRM was built to gain customer information，and the fuzzy qualitative evaluation was introduced to expand the garment customer demands.Secondly，statistical method was used to analyze customer demand information.Finally，QFD model was used to quantify customer demands and House of Quality was built by the relationship matrix.The clothing product design requirements mixed customer demands was put forward by the mapping relationship.By optimizing product design of Banorame shirt by this system，the sale is obviously increased.This method for acquiring，analyzing and mapping the customer demands，provides an effective technical way for the big data prediction of clothing products under the cloud.

garment;customer relationship management(CRM);quality function development(QFD);data statistical analysis;demand;quantification;mapping

TS 941

A

10.13475/j.fzxb.20140502206

2014－05－13

2014－10－02

上海市科學技術委員會科研課題基金項目(11510501600);上海紡織控股(集團)公司技術創新項目(2012-X-11)

常迪(1990—)，女，碩士生。主要研究方向為服裝數字化定制。裘建新，通信作者，E-mail:jxqiu1231@126.com。