摘 要

随着web2.0技术的广泛应用，社会化商务成为电商发展的必然态势。如何有效地管理客户群体成为企业面临的核心问题。准确识别客户价值是制定客户关系管理战略的基础。

本文综合考虑客户购买价值和口碑价值，提出社会化商务环境下的客户价值综合评价模型。其中，购买价值评价指标体系是基于传统RFM模型改进与拓展而成，口碑价值相关指标则基于意见领袖、评论有用性相关研究提炼而出，针对各项指标都给出了定义及计算公式，以量化客户价值。

由于口碑价值指标的提出无成熟理论基础，需通过定量研究验证其有效性。本文引入“购买意愿”作为各项指标与口碑价值的中间变量，提出假设，通过问卷调查方法，并结合结构方程模型分析验证假设，从而得到最终的评价模型。

此外，本文还以京东平台某女装店铺为研究对象，进行了实证研究。首先爬取该店铺13个主要产品的共计1560条交易数据，计算出549名客户的各项指标值，并采用熵值法确定指标权重，综合评价客户价值。为更精准识别客户特征，采用k-means算法进行聚类分析，将客户划分为8类，并针对每类客户特点提出相应的客户关系管理策略。

本文创新性地针对社会化商务的特点，提出了综合购买价值和口碑价值的客户价值评价模型，并给出了可行的量化方法。且通过结构方程模型分析和实证研究，验证了模型的有效性，为企业精准营销提供一定的支持。

关键词：客户价值 社会化商务 RFM模型；口碑价值

Abstract

With the wide application of web2.0 technology, social commerce has become an inevitable trend for the development of e-commerce. How to effectively manage customer groups has become a core issue for companies. Accurately identifying customer value is the basis for developing a customer relationship management strategy.

This paper comprehensively considers the customer purchase value and word-of-mouth value, and proposes a comprehensive evaluation model of customer value under the social business environment. Among them, the purchase value evaluation index system is based on the improvement and expansion of the traditional RFM model, and the word-of-mouth value-related indicators are refined based on research on the usefulness of opinion leaders and comments, and the definitions and calculation formulas are given for each index.to quantify customer value. Since the value of the word of mouth monument is not based on a complete theoretical model, its effectiveness must be verified by quantitative research. This paper introduces the influence of “purchasing intention” as an intermediate variable of each index and word-of-mouth

As the value of the word-of-mouth index has no mature theoretical basis, it is necessary to verify its effectiveness through quantitative research. In this paper, "willingness to purchase" is introduced as an intermediate variable between the indicators and the word-of-mouth value, hypotheses are put forward, and the final evaluation model is obtained through a questionnaire survey method and a structural equation model to analyze and test hypotheses.

In addition, this article takes Jingdong platform as a research object and conducts an empirical study. First, we crawled a total of 1560 transaction data of the 13 main products of the store, calculated the index values of 549 customers, and used the entropy method to determine the index weights to comprehensively evaluate the customer value. In order to more accurately identify customer characteristics, a k-means algorithm is used for cluster analysis, and customers are divided into eight categories, and corresponding customer relationship management strategies are proposed for each type of customer characteristics.

This article innovatively aims at the characteristics of socialized commerce, puts forward a customer value evaluation model that integrates purchase value and word-of-mouth value, and gives a feasible quantitative method. And through structural equation model analysis and empirical research, the validity of the model is verified, and it provides certain support for enterprise precise marketing.

Keywords: Customer value; social business; RFM model; word-of-mouth value

目录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究背景及意义 1

1.1.1 研究背景 1

1.1.2 研究意义 2

1.2 国内外研究综述 3

1.2.1 社会化商务研究综述 3

1.2.2 客户价值评价研究综述 5

1.3 研究内容 7

1.4 研究方法与技术路线 8

1.4.1 研究方法 8

1.4.2 技术路线 9

第2章 相关基础理论评述 10

2.1 RFM模型 10

2.1.1 RFM模型简介 10

2.1.2 RFM模型的局限性 11

2.2 意见领袖及评论有用性 12

2.2.1 意见领袖 12

2.2.2 评论有用性 13

第3章 客户价值综合评价模型构建 14

3.1 评价模型构建思路 14

3.2 购买价值评价指标体系构建 14

3.3 口碑价值评价指标体系构建 15

3.4 客户价值综合评价模型 17

3.4.1 评价指标体系构建 17

3.4.2 评价方法 17

第4章 口碑价值评价指标有效性验证 20

4.1 研究假设 20

4.2 问卷设计及调研方法 20

4.2.1 口碑价值变量的测量 20

4.2.2 问卷方法 20

4.2.3 问卷前测 20

4.2.4 调研方法与过程 23

4.2.5 数据分析方法 23

4.3 描述性统计分析 23

4.3.1 样本人口统计特征 23

4.3.2 网购相关基础特征 25

4.3.3 观测变量的描述性统计 26

4.4结构方程分析 27

4.4.1 问卷结果检验与修正 27

4.4.2 结构方程模型分析 29

第5章 实证分析 32

5.1 客户价值评价 32

5.1.1 评价对象确定 32

5.1.2 数据来源及预处理说明 32

5.1.3 计算模型所需变量值 34

5.1.4 指标权重确定 35

5.1.5 客户价值计算 37

5.2 客户价值聚类分析 39

5.2.1 聚类指标确定 39

5.2.2 聚类分析 39

5.2.3 各类客户特征分析 40

第6章 结论与展望 43

6.1 研究结论 43

6.2 论文创新点 44

6.3 研究展望 44

参考文献 46

附录A 48

致谢 53

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

近年来，随着web2.0技术的深入发展与普及，基于社交平台的网络人际传播逐渐兴起，电子商务逐渐趋于社会化。客户作为企业的直接利润来源，其消费习惯和信息获取渠道也发生了变化，企业的客户关系管理策略也应进行相应调整。只有精准识别客户价值，才能进行合理的资源调配，使资源利用率最大化，从而在市场竞争中占据核心地位。

（1）社会化商务的趋势

近年来各种互联网技术或理念（协同推荐技术、Tag、SNS等）以及众多web2.0网络平台（Wiki、Facebook等）的迅猛发展，使得在线商务不断提升其交互能力。 web2.0系统从概念到应用的积累为社会化商务的应用创造了一个成熟的环境，电子商务正在走向社会化商务阶段。

社会化商务主要指线上零售和消费者针对产品产生互动内容的结合，它的形式多样，其中应用最为广泛的是产品在线评分和评论。对于网上消费者而言，仅仅依靠商家提供的产品描述信息进行决策是远远不够的，他们正在寻求更多信息，以了解具体产品的真实体验，消除信息不对称。

无论是电商平台端提供的畅销列表、产品评论、个性化推荐列表，还是社交媒体平台上用户分享的购物清单、产品体验故事等，都属于社会化商务的应用范畴。企业往往倾向于付出较低的经营成本，吸引更多顾客并提升转化率和留存率，从而获益。Web2.0等技术的发展显著改变了传统消费模式和网络协作结构，使客户参与到网页内容贡献中，用户生成的内容通过社会化平台进行循环传播，电商企业也借助口碑传播影响消费者的决策，进行网络营销。

社会化商务的发展也引发了学术界的广泛关注，目前对于社会化商务的发展历程与模式、特征与要素的研究已经较为成熟，在这一主题框架下，衍生出了各类具体问题，如社会化商务下顾客购买行为的影响机理、社会化媒体中意见领袖相关研究等。但总体而言，社会化商务研究起步时间较晚，且目前大部分都是针对顾客行为和信息传播机制的研究，对于新环境下企业对客户价值的评估暂未涉足。

（2）口碑信息对消费者购买决策的影响

随着电商平台的社会化元素逐步增加，口碑信息的产生和传播途径发生了巨大改变，普通互联网用户都可以在发表自己对于产品或服务的体验，大量的口碑信息沉淀于社会化平台上，成为潜在消费者进行购买决策的重要信息来源。

在发布口碑信息的人群中，诞生了社会化商务环境下的意见领袖，他们对产品进行评论，发布的口碑信息对于其他消费者而言更具影响力，企业应重视这类客户关系的维护，并利用其影响力进行网络营销、提升客户转化率。

（3）传统理论的局限性

客户关系管理的关键在于对客户资源，尤其是客户价值的准确分析和定位。

传统理论中，对于客户价值的评价集中于其货币价值，即客户为企业带来的直接利润高低，目前对于货币价值评价已形成了丰富的理论体系。但是，社会化商务环境下，考虑到用户生成内容对消费决策的影响，企业衡量客户价值的维度应加以拓展，即把客户口碑价值纳入总价值的计算范围。

本文从客户行为角度对客户价值进行研究，目的在于针对社会化商务环境，提出客户价值综合评价方法，实现客户价值的可量化，帮助企业更全面地认识客户价值、更高效地管理客户资源。

1.1.2 研究意义

（1）理论意义

从理论上看，本文提出了社会化商务环境下的客户价值综合评价体系，进一步丰富和发展了传统客户价值评价理论。

首先，对传统客户货币价值评价应用最为广泛的RFM模型，进行了指标的优化，使其更适用于新环境。其次，提出了口碑价值的具体量化方法，虽然部分前人研究提出应考虑客户口碑价值等非货币价值的衡量，但均未提出有效的量化模型。最后，提出了社会化商务主题架构下新的研究方向，使其理论体系更为丰富。

（2）现实意义

本文中提出的客户价值评价模型可作为实用工具，帮助企业依据客户购买行为和口碑传播行为量化客户价值，准确把握不同客户的价值高低，进行有效的差异化客户关系管理，合理分配现有资源，及时调整营销策略。

1.2 国内外研究综述

1.2.1 社会化商务研究综述

社会化商务的概念最早产生于2005年，由Yahoo公司提出。该公司融合Web2.0技术推出了一系列在线协同工具，如共享列表、使用者评级和针对产品信息的用户自生成内容。最为典型的是PickList功能，该功能允许用户将自己感兴趣的产品按照主题分类放入自己的“心愿单”中，该列表可分享给好友，通过Shopsphere页面可以进入他人主页了解好友或陌生人的购物倾向，这就是社会化商务的雏形。

（1）社会化商务的定义

目前对于社会化商务并没有一个统一、标准的定义，学者们从口碑传播、商务模式、价值链等不同角度对社会化商务进行了定义，但一般都认为社会化商务是电子商务的衍生，指结合Web2.0技术开展电子商务活动。

首先，由于社会化商务研究涉及多个领域，不同领域的学者对其存在不同的理解。例如，市场营销领域^[1]认为社会化商务值得关注，它是网络市场发展的一种趋势，它利用社会化媒体，即社交网络平台，或web2.0技术作为支持消费者的购买决策的直接营销工具。在心理学领域^[2]，社会化商务是一种基于社交媒体的营销方式，可让人们积极参与在线市场和在线社区中的商品和服务营销。它属于电子商务的范畴，利用社交媒体促进消费并提高消费者的在线购物体验。从计算机技术的视角看，Lee等人^[3]认为社会化商务是一种技术媒介的应用，该媒介基于商务环境，结合Web2.0技术和交互平台，利用社交媒体驱动电子商务。

其次，研究者们对于社会化商务内涵和外延理解不同，总体而言，主要从狭义和广义两个角度对对社会化商务进行定义。

研究者们对于社会化商务狭义的定义主要关注顾客在交易活动中，运用社会化媒体进行“社会化购物”，通过技术手段实现在线交流，强调社会化商务环境下顾客间的相互影响和口碑传播。Rubel^[4]认为社会化商务是通过Web2.0技术实现消费者在线协作，使顾客从其他可信顾客处发现产品或服务、获取建议并做出购买决策。狭义的定义认为社会化商务的重点在于“顾客”，而不是“商务”，但是消费者只是此模式的主要参与者，而非其内涵的全部。

社会化商务广义的定义则为社会化媒体驱动的电子商务的延伸，更倾向于将其看作通过社会化媒体技术进行消费者和销售者价值共创的过程，指出商务活动是基于用户生成内容和社会化网络产生的，从而区别于传统电子商务。如Wigand等人^[5]为社会化商务是将社会化媒体应用于商务活动中，把产品或服务市场转变为消费者协同驱动的市场模式。

综合以上定义，本文认为社会化商务本质上是商务活动和社会活动的结合体，是以社会化媒体（主要包括社会化网络、Web2.0技术）为媒介，借助社会交互和用户贡献进行电子商务活动的新型商业模式。

（2）社会化商务的特征

不同领域的研究者们对于社会化商务的特征也进行了总结。Liang^[6]认为社会化商务有三个主要属性，即社会化媒体技术、社区互动和商业活动。Huang等^[7]指出社会化商务与传统电子商务活动的区别主要体现在三方面：商业目标、客户联系和系统交互。从商业目标角度而言，传统电商更注重商业效率的提升，如精细化搜索、基于历史交易的准确推荐等，社会化商务注重社会目标，即各项在线协同和信息共享的达成；在客户联系方面，传统电商中顾客单独与企业进行交流和信息反馈，且顾客之间不存在交流互动，社会化商务环境下的虚拟社区使顾客以网状群体的形式与企业对话，提升了商业效率；系统交互上，传统电商环境下顾客与企业的信息传递往往是单向的，即企业发布信息，顾客进行信息浏览，没有反馈行为，而社会化商务中，顾客与企业、顾客与顾客之间的信息交流都是双向的，这在一定程度上解决了交易过程中顾客与企业之间的信息不对称的问题。

基于已有研究，本文认为社会化商务模式的主要结构如图1.1所示。

图1.1 社会化商务模式四层结构图

传统电子商务与社会化商务模式相比，只有单个顾客层和商务层，缺少顾客、企业间的交叉对话和社区结构。总的来说，社会化商务区别于传统商务（包括传统电子商务和线下商务活动）的主要特征有：

①几乎所有商务活动的展开都离不开社会化网络，顾客通过社会化网络创建与分享自生成内容，企业通过社会化网络创造经济价值，商务活动参与主体通过社会化网络相互影响；