在線零售商忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃與客戶忠誠的博弈演化策略研究

楊婭雯

（寧夏理工學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 寧夏石嘴山 753000）

一、引言與研究背景

在以客戶為導(dǎo)向的新零售環(huán)境中，人口流量紅利漸失，客戶的選擇性增多，客戶耐心降低，客戶發(fā)生流失的可能性增大，這使以平臺(tái)電商為主的在線零售商的客戶流失率大幅提升。隨著“社交+電商”新模式的出現(xiàn)給零售商們帶來了轉(zhuǎn)機(jī)，其關(guān)鍵在于如何對(duì)私域忠誠客戶開展精準(zhǔn)客戶關(guān)系管理和維護(hù)。

忠誠獎(jiǎng)勵(lì)是在線零售商有效實(shí)施關(guān)系營銷的重要方式之一。Schmittlein&Helsen（1993）認(rèn)為當(dāng)客戶活躍度（消費(fèi)頻次）超過一定程度時(shí)，對(duì)這類客戶進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)比無差異化獎(jiǎng)勵(lì)能夠帶來更顯著的盈利效益。真正的客戶忠誠是一種承諾行為，他們不會(huì)因?yàn)橥饨绲挠绊懚D(zhuǎn)變對(duì)企業(yè)的承諾，他們是企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的最佳宣傳者（Hallowell，1996；Markey，2000）；此外忠誠客戶會(huì)很樂意嘗試企業(yè)其他的產(chǎn)品，這就使得交叉銷售得以成功，大大降低了企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。

為了幫助企業(yè)更好地實(shí)施營銷管理，有學(xué)者從博弈角度分析了企業(yè)實(shí)施“服務(wù)”與客戶“參與”之間的策略（李國昊等，2014）。但是對(duì)于企業(yè)如何“服務(wù)”、什么時(shí)間“服務(wù)”、多大程度“服務(wù)”和客戶怎樣“參與”沒有進(jìn)一步分析，而在實(shí)際營銷環(huán)境中，企業(yè)關(guān)注的焦點(diǎn)在于獎(jiǎng)勵(lì)程度多少才能實(shí)現(xiàn)最優(yōu)客戶忠誠和收益，并及時(shí)終止與不忠誠、不盈利的客戶之間的客戶關(guān)系。同時(shí)，企業(yè)也需要了解消費(fèi)者的忠誠演化心理，利用消費(fèi)者損失規(guī)避心理，提升客戶滿意度和忠誠度。

對(duì)于在線零售商是否實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)與客戶是否表現(xiàn)忠誠之間的關(guān)系，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)此進(jìn)行了很多深入的研究，但從在線零售商實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)、客戶表現(xiàn)忠誠決策雙方交互過程的動(dòng)態(tài)演化分析文獻(xiàn)較少。考慮到在線零售商實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)的客戶是響應(yīng)積極、活躍性高的客戶，通過對(duì)這類忠誠客戶的分析能及時(shí)處理客戶響應(yīng)，所以在這個(gè)過程中雙方必定會(huì)發(fā)生交互關(guān)系。因此，本文考慮到在線零售商在實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)過程中考慮到客戶忠誠，而客戶在購買過程中的活躍度也是基于在線零售商的獎(jiǎng)勵(lì)策略等交互性特點(diǎn)，引進(jìn)演化博弈模型，從在線零售商對(duì)客戶忠誠行為進(jìn)行獎(jiǎng)勵(lì)角度出發(fā)研究其與客戶間的博弈演化關(guān)系，從而獲得比靜態(tài)博弈模型分析更貼近實(shí)際營銷場景的結(jié)果，為在線零售商和客戶的決策行為提供合理的解釋與理論支持。

二、模型假設(shè)

（一）問題描述

在線零售商是否實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃決定客戶是否表現(xiàn)忠誠，在線零售商是否做出營銷努力又影響著客戶是否參與到雙方之間的效益關(guān)系中，實(shí)則為一類博弈關(guān)系。因?yàn)樵诰€零售商和客戶在做出決策之前都會(huì)事先預(yù)測對(duì)方的策略，再綜合信息做出符合自己利益的決策，所以在此博弈中博弈主體有兩個(gè)即客戶和在線零售商。由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和決策環(huán)境的復(fù)雜性，人們的理性局限是非常明顯的，因此為了保證該博弈分析的理論和應(yīng)用價(jià)值，我們認(rèn)為該博弈主體是有限理性的。其中，在線零售商群體的決策空間為S，客戶群體的決策空間為O，通過兩者之間的策略及得益矩陣構(gòu)建進(jìn)化博弈模型，依據(jù)復(fù)制動(dòng)態(tài)方程分析博弈主體的行為特征。

（二）模型假設(shè)

1.模型建立的基本條件。在消費(fèi)者市場中，在線零售商與客戶之間從開始營銷到客戶對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的適用均存在著一種隱性期望，其本質(zhì)上就是雙方對(duì)彼此都懷有一份心理契約（項(xiàng)勇，2004）。依據(jù)楊玉靜（2009）對(duì)開發(fā)商和購房者的心理契約定義，本文根據(jù)客戶購買消費(fèi)行為把心理契約理解為：買賣雙方通過各種方式交流并衡量各自的貢獻(xiàn)與期望，并就雙方認(rèn)同的部分形成一類潛在隱性的權(quán)利義務(wù)關(guān)系協(xié)議。

在線零售商銷售產(chǎn)品初期，以追求長期收益為目標(biāo)；消費(fèi)者期望其需求得到最大化滿足，即通過購買商品滿足需求，雙方從時(shí)間層面上追求的是長期客戶關(guān)系。但在競爭激烈的互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，客戶很容易被其他潛在競爭者吸引發(fā)生“客戶流失”，不管是在線零售商還是客戶，雙方之間的得益矩陣都會(huì)發(fā)生重要的變化。Porter（1980）提出轉(zhuǎn)換成本(Switching Cost)的概念，認(rèn)為如果客戶從一個(gè)企業(yè)轉(zhuǎn)向另一個(gè)企業(yè)，可能會(huì)損失大量的時(shí)間、精力、金錢，這使得即使他們對(duì)企業(yè)的服務(wù)不是完全滿意，若要轉(zhuǎn)換服務(wù)提供商，客戶也會(huì)慎重考慮。因而“轉(zhuǎn)換成本”使得客戶的得益矩陣發(fā)生變化，此外還存在許多其它影響在線零售商和客戶間得益矩陣的因素，在這個(gè)過程中兩個(gè)博弈主體之間的隱性心理契約因市場環(huán)境、互聯(lián)網(wǎng)的變化而發(fā)生變化。其次，在交易過程中，在線零售商和客戶均不能系統(tǒng)、規(guī)范化地影響其他主體在未來所采取的行動(dòng)。這兩大特點(diǎn)具備了進(jìn)化博弈的典型特征。

進(jìn)化博弈的核心在于演化穩(wěn)定策略和復(fù)制動(dòng)態(tài)方程（Lewonlin，1961），這兩大核心均能在分析在線零售商群體和客戶群體之間演化過程中得以體現(xiàn)。

2.在線零售商與客戶間博弈樹的形成及模型假設(shè)條件。在線零售商與忠誠客戶關(guān)系演化的開始，是在線零售商是否實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)，在零售商與客戶的博弈進(jìn)化過程中，在考慮對(duì)方?jīng)Q策情況下形成相互期望，雙方的策略空間建立的前提條件是彼此的期望利益。在線零售商與客戶間的一次性博弈可以通過圖1的博弈樹表示。

圖1 在線零售商與客戶間的一次性博弈樹

（1）在線零售商不采取忠誠獎(jiǎng)勵(lì)、客戶表現(xiàn)不忠誠（不活躍）的情況下，零售商和客戶正常的期望收益分別為(a,b)。

（2）在線零售商不采取忠誠獎(jiǎng)勵(lì)、客戶表現(xiàn)忠誠（活躍）情況下，在線零售商的預(yù)期收益仍為a（因?yàn)檫@種情形下的客戶忠誠帶來的額外收益很小，我們可以忽略不計(jì)），客戶的預(yù)期收益為b，但是客戶需要承擔(dān)繼續(xù)忠誠的成本，記作t（機(jī)會(huì)成本），所以客戶的忠誠程度是有界的。活躍客戶通常指與企業(yè)有正常且頻繁交往的客戶，不活躍客戶指將與企業(yè)結(jié)束關(guān)系的客戶。本文采用客戶活躍度作為刻畫客戶忠誠的指標(biāo)變量，記作p(0≤p≤1)，一般認(rèn)為p=0.50 是客戶從活躍變?yōu)椴换钴S的臨界點(diǎn)（Schmittlein等，1993）。當(dāng)p=1時(shí)，表示客戶在整個(gè)生命周期內(nèi)是積極活躍的，既表現(xiàn)為忠誠；當(dāng)p=0時(shí)，認(rèn)為該客戶幾乎終止了與零售商間的客戶關(guān)系。在此情境下，假設(shè)客戶的忠誠度為p1。

（3）在線零售商采取忠誠獎(jiǎng)勵(lì)、客戶表現(xiàn)不忠誠的情況下，零售商預(yù)期收益為 a1，通過忠誠客戶回饋、老客戶關(guān)系維護(hù)等關(guān)系營銷策略帶來的成本，記作 c1；由于在線零售商向客戶進(jìn)行關(guān)系營銷（優(yōu)惠券、折扣等）能夠吸引客戶，增強(qiáng)客戶對(duì)零售商產(chǎn)品或服務(wù)的信心，提高客戶發(fā)生交易的可能性，進(jìn)而提升客戶忠誠，最終帶來額外收益，我們把這部分因?qū)嵤┲艺\獎(jiǎng)勵(lì)帶來的收益記作π1。考慮到，零售商實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)帶來的凈收益與其進(jìn)行忠誠獎(jiǎng)勵(lì)的程度緊密相關(guān)，因此我們把零售商在客戶表現(xiàn)不忠誠情況下實(shí)施的忠誠獎(jiǎng)勵(lì)程度記作l1。雖然客戶表現(xiàn)為不活躍，但對(duì)于零售商的營銷努力還是有所響應(yīng)，如在線零售商通過天貓鉆展可以使點(diǎn)擊量快速提高，轉(zhuǎn)化率也相應(yīng)會(huì)提升，那么在此情境下客戶的預(yù)期收益記作b1。

（4）當(dāng)在線零售商實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)、客戶也表現(xiàn)為忠誠時(shí)，零售商的預(yù)期收益為a2，且a1＜a2。假設(shè)在客戶忠誠時(shí)，零售商實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)的程度為l2。考慮到在實(shí)際銷售環(huán)境中，零售商往往對(duì)忠誠客戶實(shí)施的獎(jiǎng)勵(lì)大于不忠誠客戶，例如淘寶的88VIP會(huì)員、京東plus會(huì)員享受的折扣遠(yuǎn)大于普通客戶，所以有l(wèi)1＜l2。當(dāng)然，在這個(gè)過程中，零售商也需要為實(shí)施忠誠計(jì)劃獎(jiǎng)勵(lì)支付一定的成本，記作c2，且c2＞c1。此外，忠誠客戶使得“有效服務(wù)”變得更容易，他們會(huì)對(duì)零售商的產(chǎn)品改善提供建議，如在線零售商在上架新產(chǎn)品時(shí)會(huì)進(jìn)行粉絲群投票，采納建議，因此忠誠客戶的需求得到更多滿足，此時(shí)客戶獲得的期望收益記作b2，且b＜b1＜b2。Mourning（1988）認(rèn)為忠誠客戶會(huì)通過積極口碑宣傳吸引潛在客戶。尤其在社交電商環(huán)境中傳播效應(yīng)尤其顯著，我們將忠誠客戶為零售商帶來的這部分收益記作π2。與此同時(shí)，客戶也必須為繼續(xù)忠誠承擔(dān)一定的成本，記作t，此時(shí)客戶的忠誠度（活躍度）記為p2；由于零售商實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)，更大程度刺激了客戶的響應(yīng)，此時(shí)客戶變得比較活躍，所以有0≤p1＜p2≤1。根據(jù)上述對(duì)各個(gè)變量的定義，主要存在兩個(gè)博弈主體即在線零售商群體和客戶群體，雙方的得益矩陣如表1所示。根據(jù)模型假設(shè)條件，有a＜a1＜a2，b＜b1＜b2；l1＜l2；c1＜c2；0＜p1＜p2＜1。

表1 企業(yè)-客戶得益矩陣

（三）模型演化

在雙方心理契約基礎(chǔ)上，在線零售商和客戶的策略集合分別為 S={實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)、不實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)}，O={忠誠、不忠誠}。對(duì)于在線零售商而言，根據(jù)對(duì)客戶形成的心理契約，其選擇實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃的概率為x，不實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃的概率為1-x ；對(duì)于客戶而言，依據(jù)提供的產(chǎn)品是否滿意，客戶采取表現(xiàn)忠誠策略的可能性為y，采取不忠誠的可能性為1-y，如表1所示。對(duì)于在線零售商，選擇“實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃”與“不實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃”兩種策略博弈方的期望得益和群體平均得益分別為u1和：

其中：u1為在線零售商采取忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃的期望收益；u2為在線零售商不采取忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃的期望收益；u為在線零售商的平均收益。同理，客戶選擇“忠誠”與“不忠誠”的期望收益和群體平均得益分別為v1和：

其中：v1為客戶表現(xiàn)忠誠時(shí)的期望收益；v2為客戶表現(xiàn)不忠誠時(shí)的期望收益；為在客戶的平均收益。根據(jù)Malthusian動(dòng)態(tài)方程（Galor等，2000），策略的增長率等于其對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度，以采取“實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃”的在線零售商博弈方為例，其動(dòng)態(tài)變化速度可以用如下動(dòng)態(tài)微分方程表示：

同理，客戶采取“忠誠”策略的動(dòng)態(tài)變化速度為：

當(dāng)給定a，a1，a2,π1，π2，c2，l1,l2時(shí)，為x，y的二元函數(shù)。因此，可以把上述復(fù)制動(dòng)態(tài)方程簡記為：

同樣地：

根據(jù)方程（1）、（2）和Firedman提出的系統(tǒng)均衡點(diǎn)的穩(wěn)定性（Friedman,1991），此系統(tǒng)的雅克比矩陣為：

三、模型分析

（一）均衡點(diǎn)及其穩(wěn)定性分析

根據(jù)上述復(fù)制動(dòng)態(tài)方程（1）、（2），可求出當(dāng)x=0,1 或時(shí)，在線零售商采取忠誠獎(jiǎng)勵(lì)可能性是穩(wěn)定的；當(dāng) y=0,1或，此時(shí)客戶表現(xiàn)為“忠誠”的可能性是穩(wěn)定的；由于x,y 分別表示在線零售商、客戶采取“實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)”與“表現(xiàn)忠誠”的可能性，因此0≤x小于等于1,0≤y≤1。故本文建立的在線零售與客戶間關(guān)系博弈模型的有意義域?yàn)棣?{(x,y)|0≤x≤1,0≤y≤1}，考慮到：

可得a1+(π1-c1)l1≤a≤a2+(π2-c2)l2,b1+p2t≤b2，p1t≥0，因此該系統(tǒng)的平衡點(diǎn)求解應(yīng)在這三個(gè)約束條件下求得，根據(jù)雅克比矩陣行列式和跡判斷得出系統(tǒng)有5個(gè)平衡點(diǎn)，通過雅克比矩陣的局部分析法對(duì)這5個(gè)平衡點(diǎn)進(jìn)行穩(wěn)定性分析，得到ESS有兩個(gè)，分別為x=0，y=0；x=1，y=1。不穩(wěn)定平衡點(diǎn)為x=1，y=0 和x=0，y=1。鞍點(diǎn)為，。

（二）在線零售商及客戶進(jìn)化博弈動(dòng)態(tài)相位圖分析

1.對(duì)在線零售商博弈方分析：實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程的相位分析。（1）當(dāng)則有始終為0，這意味著所有x水平都是穩(wěn)定狀態(tài)；（2）當(dāng)時(shí)，則x*=0，x*=1 和是兩個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)，且x*=0 是ESS，這意味著當(dāng)客戶活躍度低于一定值（臨界值 p=0.50）時(shí)，在線零售商可認(rèn)為該類客戶已經(jīng)發(fā)生轉(zhuǎn)移或流失，實(shí)施“忠誠獎(jiǎng)勵(lì)”不僅增加公司成本，還會(huì)造成營銷資源浪費(fèi)，因此采取終止與這類客戶的關(guān)系；（3）當(dāng)，則x*=0，x*=1 和是兩個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)，且x*=1 是ESS，這意味著當(dāng)客戶活躍度達(dá)到一定程度時(shí)，客戶除了行為忠誠，也會(huì)有情感忠誠，會(huì)主動(dòng)宣傳產(chǎn)品，零售商更愿意對(duì)這類客戶實(shí)施“忠誠獎(jiǎng)勵(lì)”，從而提升客戶的積極性和重復(fù)購買意向。圖2給出了上述三種情況下的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)及穩(wěn)定性相位圖。

圖2 動(dòng)態(tài)趨勢(shì)及穩(wěn)定性相位圖

2.對(duì)客戶博弈方分析：客戶表現(xiàn)忠誠的復(fù)制動(dòng)態(tài)方程的相位分析。（1）當(dāng)則有始終為0，這意味著所有y水平都是穩(wěn)定狀態(tài)；（2）當(dāng)時(shí)，y*=0，y*=1和是兩個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)，y*=0是ESS，當(dāng)在線零售商對(duì)客戶的忠誠行為視而不見或沒有及時(shí)處理，那么這類客戶會(huì)感到不被重視，當(dāng)產(chǎn)品或服務(wù)出現(xiàn)問題時(shí)，這類客戶會(huì)表現(xiàn)消極，甚至終止與在線零售商之間的關(guān)系；（3）當(dāng)，則y*=0，y*=1 和是兩個(gè)穩(wěn)定狀態(tài)，且y*=1 是ESS，這表明當(dāng)在線零售商對(duì)客戶的忠誠行為做出積極響應(yīng)（獎(jiǎng)勵(lì)），那么這類客戶愿意持續(xù)忠誠，即對(duì)這類客戶的忠誠行為實(shí)施獎(jiǎng)勵(lì)有利于維持客戶繼續(xù)忠誠的意愿，使雙方都以最小風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行交易。圖3給出了上述三種情況下的動(dòng)態(tài)趨勢(shì)及穩(wěn)定性相位圖。

圖3 客戶群體復(fù)制動(dòng)態(tài)方程相位圖

為了進(jìn)一步分析，可以將在線零售商與客戶兩個(gè)群體策略的可能性動(dòng)態(tài)變化關(guān)系通過坐標(biāo)平面圖表示出來，如圖4。在零售商與客戶的博弈進(jìn)化中，穩(wěn)定策略只有x*=0，y*=0；x*=1，y*=1 這兩點(diǎn)，其它點(diǎn)都不是零售商及客戶進(jìn)化博弈進(jìn)程中的具有抗擾動(dòng)的穩(wěn)定點(diǎn)。當(dāng)系統(tǒng)落在，區(qū)域時(shí)，最終會(huì)收斂到x*=0，y*=0，即客戶響應(yīng)不積極，表現(xiàn)不忠誠，在線零售商也不實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)。

圖4 企業(yè)與客戶進(jìn)化博弈的穩(wěn)定性分析

四、案例分析

選擇在線零售商天貓COGI旗艦店，選擇一位消費(fèi)者歷史消費(fèi)記錄作為數(shù)據(jù)分析對(duì)象，數(shù)據(jù)收集時(shí)間為2017年1月8日至2019年1月8日，累積發(fā)生交易次數(shù)273次。

變量描述。交易數(shù)據(jù)中包含6個(gè)變量即商品名稱、消費(fèi)者實(shí)際支付價(jià)格、產(chǎn)品原價(jià)、購買數(shù)量、下單日期和交易狀態(tài)，通過剔除交易不成功數(shù)據(jù)后，該消費(fèi)者的購物數(shù)據(jù)如表2所示。

表2 Online Retail數(shù)據(jù)變量表述

數(shù)據(jù)預(yù)處理。為了推導(dǎo)出博弈演化過程中的關(guān)鍵量，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)做一些預(yù)處理，主要步驟以及相關(guān)的過程如下：

1.COGI客戶類型。根據(jù)COGI旗艦店對(duì)客戶級(jí)別的劃分（表3），本文選擇客戶累計(jì)購物次數(shù)作為客戶類型劃分標(biāo)準(zhǔn)（表4）。

表3 COGI客戶類型劃分依據(jù)

表4 客戶會(huì)員身份轉(zhuǎn)換時(shí)間點(diǎn)

從表3可觀察到，COGI店鋪只針對(duì)客戶級(jí)別為VIP/SVIP的客戶進(jìn)行“大額忠誠獎(jiǎng)勵(lì)”，除了日常的店鋪促銷活動(dòng)（級(jí)別為普通/高級(jí)的客戶也正常享受）。我們將客戶級(jí)別為VIP/SVIP的客戶視為COGI的真正忠誠客戶，而級(jí)別為普通/高級(jí)的視為潛在忠誠客戶。

2.客戶忠誠獎(jiǎng)勵(lì)。為了計(jì)算客戶獲得的忠誠獎(jiǎng)勵(lì)，需將客戶獲得獎(jiǎng)勵(lì)的資金換算成現(xiàn)金價(jià)值，由于不同程度的客戶忠誠資金兌換現(xiàn)金價(jià)值不同（表5），本文通過平均值分別計(jì)算該客戶在不同忠誠程度期間的資金兌換現(xiàn)金價(jià)值，潛在忠誠客戶和忠誠客戶的資金兌換現(xiàn)金價(jià)值分別為0.02和3.54。

表5 客戶忠誠獎(jiǎng)勵(lì)

3.客戶繼續(xù)忠誠成本。本文將客戶在受到COGI忠誠獎(jiǎng)勵(lì)期間購買產(chǎn)品的價(jià)格和沒有受到忠誠獎(jiǎng)勵(lì)期間購買產(chǎn)品的價(jià)格進(jìn)行對(duì)比，高出部分之和為客戶繼續(xù)忠誠的成本（表6），故t=241.6

表6 客戶繼續(xù)忠誠成本

4.參數(shù)值。由表2～6可計(jì)算在線零售商忠誠獎(jiǎng)勵(lì)和客戶忠誠博弈演化模型中的參數(shù)值（表7）。

表7 模型參數(shù)

當(dāng)客戶表現(xiàn)忠誠時(shí)，COGI肯定會(huì)采取忠誠獎(jiǎng)勵(lì)，所以COGI實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)的程度假設(shè)為1；同樣，當(dāng)COGI采取忠誠獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)，客戶表現(xiàn)忠誠，假設(shè)客戶的忠誠程度為1；代入計(jì)算，當(dāng)客戶不忠誠時(shí)，COGI至少需要以36%的占比實(shí)施獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃（店鋪活動(dòng)等），否則很難吸引潛在客戶。隨著行業(yè)競爭壓力加大，為了獲得更多的潛在客戶，零售商前期一般會(huì)不計(jì)代價(jià)甚至有些以虧損獲取客戶份額。隨著線上、線下的加速融合，線上的流量逐漸會(huì)引流至線下，未來在線零售商采取忠誠獎(jiǎng)勵(lì)的比重還會(huì)增大。

在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，客戶很難保持忠誠，如果企業(yè)沒有有效響應(yīng)客戶需求，客戶表現(xiàn)忠誠的可能性接近0，所以企業(yè)在客戶表現(xiàn)不忠誠時(shí)（不活躍時(shí)），也需要采取忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃，以確保潛在客戶升級(jí)真實(shí)客戶，忠誠客戶繼續(xù)保持忠誠。在線零售商需要及時(shí)通過設(shè)置CRM喚醒老客戶，否則即使是忠誠客戶也容易發(fā)生轉(zhuǎn)移，而忠誠客戶的流失給企業(yè)帶來的損失是巨大的。因此對(duì)于忠誠客戶需要不斷升級(jí)忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃，對(duì)于潛在忠誠客戶需要提高企業(yè)品牌曝光率，引導(dǎo)客戶關(guān)系升級(jí)。

五、結(jié)論

進(jìn)化博弈論克服了傳統(tǒng)博弈中完全理性人的假設(shè)，從生物進(jìn)化維度對(duì)企業(yè)和客戶博弈的過程做出了動(dòng)態(tài)分析。從模型中可以看出，企業(yè)客戶進(jìn)化博弈的趨勢(shì)不僅與雙方心理預(yù)期的得益矩陣有關(guān)，而且受到系統(tǒng)初始狀態(tài)、企業(yè)客戶分別采取各類策略的可能性的影響。該博弈過程最終形成兩個(gè)進(jìn)化穩(wěn)定策略：x*=1，y*=1 {企業(yè)實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃，客戶表現(xiàn)忠誠}；x*=0，y*=0 {企業(yè)不實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃，客戶表現(xiàn)不忠誠}。但在實(shí)際生活中，兩個(gè)博弈主體都期望彼此以最小的風(fēng)險(xiǎn)完成交易，不希望博弈最終發(fā)展為{企業(yè)不實(shí)施忠誠獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃，客戶表現(xiàn)不忠誠}結(jié)果，雙方都會(huì)爭取預(yù)期收益最大化，因而會(huì)通過彼此表現(xiàn)積極，增加對(duì)方心理期望，使得博弈態(tài)勢(shì)朝著對(duì)雙方都有益的方向發(fā)展。本文以天貓COGI旗艦店及其客戶作為分析對(duì)象，研究表明無論客戶忠誠與否，企業(yè)至少以36%的可能性實(shí)施獎(jiǎng)勵(lì)，才能確保潛在忠誠客戶向真實(shí)客戶、忠誠客戶轉(zhuǎn)化。