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互联网企业客户关系管理绩效评价体系设计



一、研究背景

    互联网的日益普及,改变了大部分人的生活习惯,培养了一大批网民。随着上网人数的不断增长和互联网应用的迅速发展,网络营销已经成为企业常用的营销方式之一,而同时,互联网经济也创造了网店店主等职业,滋生了“宅男宅女”等新词。网络走进我们的生活,同时也占据了我们生活的一部分,它改变着我们的购物习惯,甚至是学习、生活和娱乐等习惯。

    随着互联网技术的高速发展,全球互联网从市场角度来看,已经从单一的Web1.0 时代彻底进入Web2.0 时代,互联网企业在进行与网民行为的交互活动中正在面临较好的环境形势,而强调归属感的社区网络形态逐渐取代强调成就感的文学、团购和炒股等网站形式也预示着互联网客户关系管理应当充分强调客户在网站或企业当中的存在感和归属感的问题。

二、文献综述

    客户关系管理(CRM)的概念最早是由Gartner Group提出的,他们认为:客户关系管理是企业的一项商业策略,它按照客户的分割情况有效地组织企业资源,培养以客户为中心的经营行为以及实施以客户为中心的业务流程,并以此为手段来提高企业的获利能力、收入以及客户满意度。

    信息产业部中国信息化推进联盟客户关系管理专业委员会认为:客户关系管理是企业为最终实现信息化、运营目标所创造和使用的软硬件系统及集成的管理方法、解决方案的总和。

    在理论界,学者们对于客户关系管理的概念界定通常分为两种观点。第一种是将客户关系管理视为一种企业经营的战略或商业策略,他们认为客户关系管理是一种理念,而企业需要在这种理念的支持下从事获取更多顾客价值的活动;第二种是将客户关系管理看成一套整体解决方案,或者直接视为一套信息化的管理系统,他们支持技术化、信息化的管理方式,利用信息系统对客户数据进行挖掘,以获取有用信息,对客户关系进行进一步管理。由此可见,第一种观点将客户关系管理视为经营范畴的感念,而第二种观点将客户关系管理视为管理范畴的观点。

    要评价客户关系管理的绩效,就需要找到前人研究的成果中对绩效的评价方法,以便作为客户关系管理绩效评价的参考。在当前的理论研究中,对于绩效的评价,学者们大都倾向于采用财务目标管理法、平衡计分卡和关键因素成功法三种。

    王东清等人结合杜邦分析法提出了财务模式及价值模式,平衡模式,创新模式三个角度来研究企业绩效,并指出,杜邦分析法所描述的企业绩效是相对稳定使用的企业绩效评价目标。

    2012 年是学者们利用平衡记分卡(BSC)对企业绩效进行研究的一年,霍江林等将平衡记分卡标准进行了改革,提出持续增长财务、相关利益反映、QHSE 运营流程、持续创新能力4 个BSC 准则层指标。

三、概念界定

    目前,理论界和业界均未对“客户关系管理绩效”的概念进行权威的定义,因此,笔者依靠对客户关系管理和绩效的相关概念和发展的总结,对“客户关系管理绩效”给出了本文中的定义,这个定义能够支持本文后续研究和实践。另外,由于本文的研究对象是互联网企业,本文直接对“互联网企业客户关系管理绩效”进行定义。

    互联网企业客户关系管理绩效,是从事互联网经营活动的企业根据客户关系管理的理念,进行的一系列与维系客户相关的活动对企业的微观和宏观层面带来的业绩和效果,这个效果可用于测量互联网企业在网站基础运营、顾客粘性维系和企业价值提升三个不同层次的活动成效。

    对于互联网企业的客户关系管理绩效,本文特别作如下界定:

    第一,客户关系管理的绩效,实际上是企业的综合绩效,而不仅仅是管理绩效;

    第二,客户关系管理的绩效,衡量的也就是互联网企业的绩效;

    第三,互联网企业客户关系管理的绩效,需要从微观、中观和宏观三个不同层面进行评价,以体现客户关系管理对互联网企业的特殊性。

四、研究假设的提出

    根据对理论基础和文献的梳理和总结,笔者拟提出互联网企业客户关系管理绩效的如下评价体系假设:

     评价体系

    (一)基础维度

    在电子商务网站运营方面,学者们对于网站本身的相关数据非常重视,这在文献综述部分的基于互联网的CRM 以及互联网绩效评价中能得到充分体现。王一华就提出了公众参与指数、网站性能及设计指数、日常保障指数,同时还提出了网站形式的评价和网站内容的评价。而冯英健的电子商务著作中也多次提出访问量、独立访问量(不含重复访问)、网页点击量、停留时间、点击链接率、注册用户数、在线时长等指标都可以反映电子商务网站在进行运营的过程中,与顾客沟通最基础的数据指标。

    (二)粘性维度

    电子商务进入Web2.0 时代以后,用户粘性或网站粘性成为电子商务网站在进行客户关系维持中最重要的指标,笔者在2011 年的课题中就重点提出了网络社区的会员粘性评价指标,认为会员因素、社区因素和环境因素均能不同程度影响网络社区的粘性。而大量学者均在期望、感知和体验方面对粘性这个概念进行了完整的分析,查金祥指出粘性是网站所有质量的总和,它促使访问者更愿意逗留在本网站,而不是转移到其他网站上,同时网站粘性是网站有能力去鼓励消费者长期留下,更多深度的访问并且更经常返回。

    (三)价值维度

    对于绩效的评价,更多的学者倾向于企业价值的层面,并且大量学者均运用了平衡记分卡的工具进行企业层面的绩效评定。如杨勇等就从企业财务分析的角度分解出偿债能力指标、营运能力指标、盈利能力指标、发展能力指标以及顾客满意度指标。傅建华等则把公众效果和社会影响也纳入企业绩效评价的体系中来。

五、基于AHP 的研究设计

    (一)建立层次分析结构模型

    由于本文研究的目的是确定互联网企业客户关系管理绩效的评价体系,因此,互联网企业客户关系管理绩效应当被选定为目标层,作为层次分析的最终目标。基础维度、粘性维度和价值维度被确定为准则层的三个方面,作为承接目标层——客户关系管理绩效和指标层的中间层级。

    在指标层以下,需要方案层进行支持。前文提到,网站设计绩效、网站流量绩效、网站环境绩效对网站建设维护绩效发生影响,用户基础绩效、业务流程绩效对交易管理维持绩效发生影响,用户有用感知、用户娱乐感知、用户习惯感知、用户信任感知对顾客体验培养绩效发生影响,顾客期望满意度绩效、顾客行为满意度绩效对顾客满意培养绩效发生影响,资产报酬率、存货周转率、速动比率、销售利润率对财务绩效发生影响,竞争中的市场占有率和持续发展潜力分别对竞争绩效和发展绩效发生影响。因此,以上因素被确定为方案层的指标。

    (二)构造判断矩阵

    笔者综合了多位学者对于三个维度的相对重视程度,认为粘性维度与基础维度相比,其作用明显重要,因此,初步确定基础维度与粘性维度的量化比值为1/5;价值维度与基础维度相比,重要性介于强烈重要和极端重要之间,因此,初步确定基础维度与价值维度的量化比值为1/8;而价值维度同粘性维度相比,其作用是稍微重要,因此,初步确定粘性维度与价值维度的量化比值为1/3。由此构造出判断矩阵A-B 如图:

     判断矩阵A-B

    (三)层次单排序及一致性检验

    1.求各列向量元素的平方和的平方根

    判断矩阵A-B 的三个列向量分别为(1,5,8)T,(1/5,1,3)T,(1/8,1/3,1)T。为了进行列向量归一化,需要计算三个列向量各元素的平方和,分别为90、10.04、1.1267,对三个数进行开根号处理, 求得的三个值分别为9.4868,3.1686,1.0615。

    2.计算并得出归一化后的列向量

    根据列向量归一化的原则,现在得出判断矩阵A-B的三个待归一化的列向量(1/9.4868,5/9.4868,8/9.4868)T,(1/5/3.1686,1/3.1686,3/3.1686)T,(1/8/1.0615,1/3/1.0615,1/1.0615)T。经过计算,得出归一化的列向量为(0.1054,0.527,0.8433)T,(0.0631,0.1052,0.9468)T,(0.1178,0.314,0.942)T

    3.求出特征向量W0

    三个归一化之后的列向量进行按行求和后,可得到未归一化的特征向量(0.2863,0.9462,2.7321)T,再进行一次归一化,即计算三个数的平方和的平方根,最后分别除三个元素,可得———特征向量W0=(0.0985,0.3257,0.5758)T

    4.求得特征值λ1

    首先计算V0W0=(0.2867,0.9461,2.7321)T,然后根据矩阵特征值计算方法,求得———特征值λ0= (1/3) ×(0.2867/0.0985+0.9461/0.3257+2.7321/0.5758)=3.52。

    5.判断矩阵A-B 的一致性检验

    为保证层次单排序的可信度,需要对判断矩阵一致性进行检验,亦即要计算随机一致性比率,随即一致性指标公式为:CI0=(λ 0-n)/(n-1)。由于判断矩阵A-B 是三阶矩阵,因此CI1=(3.52-3)/(3-1)=0.26。

    现给出随机一致性指标:

     随机一致性指标

    可以计算出一致性比率CR0=CI0/RI=0.26/0.58=0.45。

    6.判断矩阵A-B 的元素调整

    根据前三步计算出的一致性比率0.45>0.1,可知判断矩阵A-B 的满意一致性较差,因此,需要调整判断矩阵A-B 入图:

     判断矩阵A-B

    经过计算,得到特征向量W|0=(0.105,0.637,0.258)T,特征向量λ|0=3.038。

    进一步求得CR|0=0.033,CI=CR|0/RI=0.033/0.58=0.0569<0.1,因此,此时的判断矩阵具有满意一致性。

    (四)结果讨论

    根据层次分析法对准则层分别赋予了权重,根据一致性检验,最终确定的模型为:

    互联网企业CRM 绩效=0.105 基础维度绩效+0.637粘性维度绩效+0.258 价值维度绩效

六、结论与展望

    本文旨在研究加入互联网情境后,企业客户关系管理的绩效评价需要把握的要点,并最终依靠假设的验证,重新确立了互联网企业客户关系管理的绩效评价体系。在研究中,借鉴了前人已经确立的基本研究模型,从企业战略的角度考虑了基础维度、粘性维度和价值维度的三重影响,从而确立了互联网企业客户关系管理的绩效评价体系。

    由于本文研究的场景局限于苏州地区,所以所选样本全部是苏州地区的互联网企业。但是,国内电子商务产业的发达地区不仅仅局限于苏州,因此,苏州地区的互联网企业客户关系管理绩效评价体系能否在全国其它地区的互联网企业中适用,目前尚不清楚,如果在后续研究中能够扩大研究范围,以全国的互联网企业为样本,可能会得到更具有代表性的结论。

    互联网企业需要把顾客粘性的提高当作日常重要工作来对待,坚持客户工作无小事的思路,一方面对网站本身的诸多因素,如结构、界面、功能等进行优化,以满足客户的需要,另一方面关注顾客在网站内外的活动,通过熟悉掌握其规律来更好的服务于他们。




 

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