宗毅 邢浩



摘要:隨著市場經濟環境下供需雙方的角色轉變,現代企業不得不付出較多的服務成本來維持現有顧客的忠誠度并挖掘潛在顧客。但隨著服務成本的逐漸提高,同一顧客對于企業的價值也逐漸變小。本文根據對某制造企業一年以來交易數據的研究,提取服務成本的主要支出項目,采用層級回歸和相關性分析的方法,研究了服務成本支出項目與顧客價值的關系。實證結果顯示,服務成本的支出項目對顧客價值都有正向影響,但是影響大小有所不同,從而為企業調整服務成本支出偏重提供了依據。
Abstract: With the changing role of both supply and demand in the market economy environment, modern enterprises have to pay more service costs to maintain the loyalty of existing customers and find potential customers. However, with the gradual increase in service costs, the value of the same customer to the enterprise has gradually become smaller. Based on the research on transaction data of a manufacturing enterprise in one year, this paper extracts the main expenditure items of service cost, and uses the method of hierarchical regression and correlation analysis to study the relationship between service cost expenditure items and customer value. The empirical results show that the service cost expenditure items have a positive impact on the customer value, but the impact size is different, which provides a basis for enterprises to adjust the service cost expenditure.
關鍵詞:RFM模型;服務成本;顧客價值;層級回歸
Key words: RFM model;service cost;customer value;hierarchical regression
中圖分類號:F274;F713.55 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?文章編號:1006-4311(2019)30-0001-04
0 ?引言
隨著市場經濟的高度發展,顧客對同類商品選擇性的增多導致企業不得不付出更多的服務成本來維持與顧客之間的關系,否則會出現現有顧客被競爭對手搶走造成自身市場份額的丟失。但是如果付出的服務成本大于該顧客對企業的貢獻,也會導致企業虧損。因此,如何確定企業的服務成本和顧客價值之間的關系就顯得非常重要。
雖然服務成本的增加已經得到了很多企業的重視,但是仍舊缺少科學的服務成本計量方法研究。現在研究采用最多的衡量服務成本的方法是Activity Based Costing(ABC)[1]法和Customer Profitability Analysis(CPA)[2]法。但是缺少將服務成本與顧客價值相關聯的研究,實用性不強。在此基礎上Lawrence于2010年提出一種更加簡便且符合企業實際經營的衡量服務成本的方法,他提出從七個方面衡量服務成本的大小,并且根據企業的實際經營數據做了大量的研究,驗證了他的理論的科學性[3]。
對于顧客價值的研究一直是學術界的焦點,對于如何定義顧客價值也一直是眾說紛紜。例如Barbara Bond Jackson將顧客的價值定義為顧客當前以及將來所產生的貨幣收益的凈現值。而G.Bitran and S.Mondschein則認為顧客的價值是顧客在整個生命周期內所產生的貨幣價值的折現值。但是對于一般的企業或者經銷商來說,顧客購買的商品金額和次數越多,顧客的價值越高,發展潛力也越高,也越值得付出較高的服務成本。因此Arthur Hughes根據最近一次消費、消費頻率和消費金額三個指標提出了RFM模型來衡量顧客價值的大小[6]。更加直觀地體現了顧客對于企業的直接價值,可以說購買企業產品總金額越高的顧客對企業的價值就越大。
目前關于服務成本的研究多集中于交通、公共管理等服務型行業或者是電子商務這種沒有過多的生產成本而服務成本占到成本總支出大部分的行業。謝兆霞,李莉系統的研究了服務成本在B2B電子中介中的影響和作用[7][8][9];程子偉進行了醫院后勤外包服務成本控制探討[10];黃中愷根據對船舶運輸行業的研究考慮服務成本進行了流程優化與企業效益提升的實證分析[11];常連玉,胡大偉等進行了基于PCA-AHP模型的無車承運人合作伙伴選擇研究[12]。
綜上可以看出,現階段的服務成本研究實際上集中于那些生產成本小或者集中于服務業務的行業或企業的研究,但實際上,傳統生產企業本身利潤空間低,不得不付出更多的服務成本來留住客戶,因此傳統制造型企業的服務成本研究也具有非常重要的意義。
1 ?研究內容和假設
顧客購買企業的產品直接為企業提供了利潤來源和繼續發展的基礎,企業為了挽留住顧客就不得不付出相應的服務成本。尤其在同質類產品泛濫的今天,顧客不再被動接受企業的產品,而是擁有了極大的選擇主動權,因此哪家企業的服務更好,反饋更多就成了企業競爭的一大重要因素。基于此,提出假設H1:企業付出的服務成本能夠顯著影響顧客購買企業產品金額的大小。
企業在維持顧客關系的過程中付出的成本內容有很多,包括為顧客提供售后服務的付出,返利活動等等,但是無法確定所付出的服務成本是否能夠有效維持與顧客之間的關系,或者哪項服務成本的具體影響。這無疑增加了企業在維持與顧客的關系過程當中的盲目性。基于此,提出假設H2:所有的服務成本指標都與顧客的購買總金額顯著正相關,但影響程度不同。
一般情況下,顧客的購買行為也就是說顧客購買該企業產品的次數越多,購買總金額也就越高。但是購買次數的增加也可能意味著服務成本的增加,或者說正是較高的服務成本使顧客購買該企業產品的次數和總金額增加。基于此,提出假設H3:服務成本在顧客的購買行為與購買總金額當中起調節作用。
2 ?研究框架和模型構建
2.1 研究內容和框架
本文主要研究了服務成本和顧客價值的關系,其中對與顧客價值的衡量是以Arthur Hughes提出的RFM模型為依據,該模型主要包括了最近一次消費 (Regency),消費頻率(Frequency)和消費金額(Monetary)這三個維度的指標。其中最近購買時間(R)表示同一顧客最近一次的購買時間點和分析時間點之間間隔的天數;購買頻率(F)表示計算期內顧客購買產品或服務的次數;購買金額(M)表示計算期內顧客的購買的總金額數。而服務成本的存在影響了顧客的購買行為和購買金額的多少,進而影響了顧客價值的大小。
綜上,本文的研究框架如圖1所示。
2.2 模型構建
根據以上論述建立如下模型:
(1)
其中α和β表示系數代表自變量對因變量的影響程度。M表示計算期內顧客的購買的總金額數,直接反應了顧客價值的大小。R表示同一顧客最近一次的購買時間點和分析時間點之間間隔的天數。F表示計算期內顧客購買產品或服務的次數。Cn表示服務成本的具體指標。本文根據Lawrence的研究成果,根據企業的實際經營情況篩選出①平均每筆訂單的完成費用,包括企業為了完成這筆訂單支付的物流費用、人工費用等;②顧客平均支付貨款的時間,因為顧客支付貨款的時間越長,企業因不能即使獲得現金而產生的利息等相關費用就越高;③顧客的預定比例,因為顧客的預定貨物之后,企業可以提前獲得部分資金或者為發展該顧客所付出的成本減少;④維護顧客關系所付出的費用,其中包括商家的返利費用或者節假日走訪顧客等為了維持顧客關系所產生的費用。
在此基礎上根據Lawrence提出的模型綜合考慮服務成本各項指標對于服務成本的貢獻比重將各項指標根據如下公式進行綜合分析:
服務成本=?酌1指標1+?酌2指標2+?酌3指標3+?酌4指標4(2)
其中γ代表該指標的重要程度越高的指標γ的值就越大。
3 ?實證分析
3.1 樣本選擇
本文數據來源于某制造企業一年內的交易和支出數據。數據R為一年內同一顧客最后一次購買過該企業產品的時間點與年終最后一天這一時間點的間隔天數。數據F為這個時間段內同一顧客購買過該企業產品的次數。平均每筆訂單的完成費用為企業為了完成這筆訂單支付的物流費用、人工費用等所有的費用總和。顧客平均支付貨款的時間為顧客支付所有貨款所需要的時間。顧客的預定比例為顧客提前向企業下訂單預定產品的比例。維護顧客關系所付出的費用為企業的返利費用或者節假日走訪顧客等為了維持顧客關系所產生的費用。
3.2 變量的描述性統計分析
表 1列示了主要變量的均值、 標準差和變量之間的相關系數。根據表中數據我們可以發現變量1(同一顧客最近一次的購買時間點和分析時間點之間間隔的天數)與總購買金額之間呈顯著的負相關關系(r=-0.281,p<0.01),也就是說相較于那些近期與該企業有過交易的顧客來說,這些較長時間沒有購買過該企業產品的顧客購買產品的總金額也越低,并且越長時間沒有購買過該企業產品的顧客的總購買金額就越低。此外,服務成本的相關變量均與顧客購買該企業產品的總金額數呈顯著的正相關關系。變量4(r=0.221,p<0.01),變量5(r=0.3,p<0.01)變量6(r=0.492,p<0.01),變量7(r=0.609,p<0.01)。其中變量4、6、7說明企業付出的服務成本金額越高,該顧客購買本企業產品的金額就越高。變量5中顧客平均支付貨款的時間越長說明顧客在購買過程中存在分期付款或者拖欠賬款等行為,企業不得不付出相關資金支付利息或者催收賬款等側面增加了服務成本的大小。以上結果有效的證實了本文的假設H1和H2。
3.3 回歸分析結果
本文采用層級回歸的方法進一步驗證假設,根據表2的回歸結果。模型1中只加入了控制變量R(同一顧客最近一次的購買時間點和分析時間點之間間隔的天數)和F(計算期內顧客購買產品或服務的次數),結果顯示變量F與因變量有顯著的正相關關系(r=40.503,p<0.001)。模型2中加入根據公式(2)計算出的服務成本指數CTS,結果顯示,CTS指數與因變量有顯著的正相關(r=9.247,P<0.001)。即服務成本指數越高,顧客購買該企業產品或者服務的總金額數就越高。同時,相較于模型1,模型2多解釋了12.8%的方差(R 方變化=0.128, p<0.001),因此假設 H1 得到支持。
在模型3中加入了平均每筆訂單的完成費用和維護顧客關系所付出的費用,回歸結果顯示,這兩個變量與因變量均呈顯著的正相關關系(r=1.626,P<0.001;r=9.713,P<0.001)。模型4中則加入了顧客的預定比例,顧客平均支付貨款的時間,平均每筆訂單的完成費用,維護顧客關系所付出的費用這四個與服務成本相關的變量。結果顯示平均每筆訂單的完成費用,維護顧客關系所付出的費用這兩個變量與因變量呈顯著的正相關關系(r=1.589,P<0.001;r=10.414,P<0.001)。但系數值略低于模型3,顯著性也明顯較低,說明新加入服務成本變量雖然會影響因變量,但影響程度不如模型3中平均每筆訂單的完成費用和維護顧客關系所付出的費用更為顯著。因此H2得到支持,企業在這兩項服務成本支出中的花費越多,顧客購買該企業產品或者服務的總金額就越高。同時模型4比模型1多解釋了20.2%的方差(R 方變化=0.202, p<0.001),因此H3得到支持。
4 ?結論與展望
4.1 研究結論
隨著市場經濟的快速發展和供需雙方角色的轉變。大多數企業已經為挽留老顧客或者挖掘新顧客付出了相當可觀的費用。本文根據對某制造企業持續一年的跟蹤調查,獲得了該企業顧客一年內從該企業購買產品的詳細訂單,以及該企業與顧客發生交易前后所付出的所有費用的數據。歸納出企業主要付出的服務成本指標,并且使用相關性分析和層級回歸的方法對數據進行分析,得出以下結論:
①企業為保持與顧客的關系或者挖掘新顧客所付出的服務成本是必須的。分析結果顯示,服務成本對顧客的總購買金額有非常顯著的影響,并且能夠解釋大部分方差。這說明相較于那些沒有付出服務成本的企業,企業付出的服務成本能夠顯著提高顧客的總購買金額,顧客對服務越滿意,對企業的忠誠度也就越高。
②服務成本對顧客的購買行為都具有正向的影響。換言之,服務成本越高,顧客的總購買金額越高。這說明當顧客先期購買了該企業的產品后,企業對該顧客付出較多的服務成本,能激勵該顧客更多地購買行為,增加顧客的黏性和忠誠度。相反,如果企業在顧客購買過后就不再提供服務,顧客可能會放棄該企業的產品,轉而購買其他企業的產品,企業就會失去這個客戶。
③服務成本各個支出項目對顧客總價值的影響程度并不相同,企業可以根據其影響程度的不同調整經營策略,削減那些不重要的支出項目的開支,以提高企業的經營利潤。根據本文研究結果顯示,平均每筆訂單的完成費用和維護顧客關系所付出的費用這兩個服務成本項目的提升能夠明顯提高顧客的總購買量,原因在于顧客購買過程中得到了較好的購買體驗,以及購買之后也獲得了較好的服務體驗,很大程度上提高了顧客對企業的滿意度和對商品的依賴程度。企業應該在這方面加大投入和開發,例如使用體驗式的營銷手法和增加對大客戶的走訪交流,或者給大客戶一些福利和優惠,能夠促進他們扥購買行為,進而有效提升企業的利潤率。
④本文采用層級回歸的方法對數據進行處理,根據表2中的回歸結果,模型2中加入調節變量服務成本(CTS)后得到的結果顯示,CTS指標與因變量呈顯著的正相關性,證明服務成本對顧客的價值具有調節作用。
4.2 實踐啟示
本文歸納了服務成本的具體種類,并且進行了回歸檢驗,對企業的實踐啟示主要是:①為企業合理衡量付出的服務成本與收益提供了一種思路。企業根據服務成本指標顯著性和系數的大小確定該項服務成本對顧客群體影響的大小,對于那些能明顯影響顧客購買總金額的服務成本投入項目應該加大投入,以保持顧客的忠誠度。而那些影響不明顯的投入項目可以減少投入來削減總成本的開支,提高企業的利潤率。②服務成本雖然能正向影響顧客的總購買金額,但影響力始終有限,顧客不可能因為服務優質而無限購買該企業的產品。因此,企業也應該綜合考慮服務成本的投入問題,達到企業利潤的最大化。
4.3 研究局限與未來展望
本研究也不可避免地存在一些局限, 有待以后進一步探索。第一,只追蹤了該企業一年的交易情況,數據總量不足,樣本量相對較小。因此本文研究的結論可能在代表性上存在一定的局限性,在后續研究中希望挖掘更多行業企業的更多研究數據對該問題進一步進行論證。第二,沒有找到合適的途徑將服務成本的多少和總利潤進行比較的途徑,確定服務成本對總利潤影響的曲線,希望在以后的研究中加以論證。
參考文獻:
[1]Kaplan R.S., Cooper R.Cost & Effect: Using Integrated Cost Systems to Drive Profitability and Performance[J]. Smart Business Detroit. 2013;8(5):11.
[2]Lahutta D, Wroński P. The Influence of the Cost-To-Serve Methodology on Customer Profitability.[J] Research Papers of the Wroclaw University of Economics 2014;(345):47-56.
[3]Lawrence F B, Gunasekaran S, Krishnadevarajan P. Customer stratification: Best practices for boosting profitability[M]. NAW Institute for Distribution Excellence, 2011.
[4]Barbara Bund Jackson. Build Customer Relationships That Last[J].Harvard Business Review, Nov/Dec85, Vol. 63 Issue 6: 120- 128.
[5]G. Bitran and S. Mondschein. A Comparative Analysis of Decision Making Procedures in the Catalog Sales Industry [J]. European Management Journal, 1997,15(2): 105- 116.
[6]Hughes,A.Strategic Database Marketing[M].Chicago:Probus Publishing,1994.
[7]謝兆霞,李莉.考慮支付意愿條件下服務成本對B2B電子中介定價策略的影響研究[J].運籌與管理,2016,25(04):273-281.
[8]謝兆霞,李莉,王曉音.基于服務成本外生和內生的B2B電子中介差異化定價比較[J].商業經濟研究,2017(06):65-67.
[9]謝兆霞,李莉.考慮服務成本的兩寡頭B2B電子中介差異化定價決策行為[J].系統管理學報,2018,27(04):671-682.
[10]程子偉.醫院后勤外包服務成本控制探討[J].中國醫院管理,2017,37(04):74-75.
[11]黃中愷.流程優化與企業效益提升的實證分析[J].上海船舶運輸科學研究所學報,2016,39(04):60-66,72.
[12]常連玉,胡大偉,陳海蓉,甘家華,陳海燕.基于PCA-AHP模型的無車承運人合作伙伴選擇研究[J].計算機應用研究,2017,34(08):2340-2344.