1、基于顾客满意和顾客忠诚关系的市场细分方法研究王霞，赵平，王高 （清华大学经济管理学院 北京 100084）摘要：在顾客满意与顾客忠诚的相关关系方面，目前国内外许多学者都有不同的研究和看法。本研究认为，对于不同的顾客群体，顾客满意对顾客忠诚具有不同的影响，从而也为企业带来不一样的价值和利润。本研究尝试采用一种新的聚类回归方法，根据顾客满意和顾客忠诚的关系细分顾客群体，并以手机行业为例进行实证分析，寻找哪些顾客群体的满意度对忠诚度影响较高，而哪些顾客群体其忠诚与否基本不受满意度的影响。采用这种方法，企业可以在经营管理过程中通过差异化服务获得竞争优势。关键词：顾客满意 顾客忠诚 聚类回归 市场细分
2、1 引言近几十年来，随着市场竞争的日益加剧，市场导向逐渐成为企业经营的核心理念，顾客满意和顾客忠诚也因此成为营销学界的研究热点。许多学者提出，企业应该尽力满足和超越顾客的期望，使顾客更加满意和忠诚，才能获得经济效益。他们普遍认为，较高的顾客满意度将带来较高的顾客忠诚度 1,2,3,4,5,6；而顾客忠诚度的提高，可以降低未来的交易成本 7，降低产品的价格弹性 8，并减少顾客对产品质量的挑剔，从而为公司带来财务上的利润 9,10。归根结底，顾客满意可以通过顾客忠诚来影响企业的经营绩效。就顾客满意和顾客忠诚的关系而言，满意的顾客更有可能成为忠诚的顾客，而忠诚的顾客通常对产品也是满意的。但是，顾客满
3、意并不等于顾客忠诚，它是顾客忠诚的必要条件，不是充分条件 2,11,12。美国贝恩公司的一项调查显示，在感觉满意或很满意的顾客中，有 65 %85 %会转向购买其他公司的产品。在汽车行业中，有 85 %95 %的顾客感到满意，可只有 30 %40 %的顾客会继续购买同一品牌的产品。这种高顾客满意度，低顾客忠诚度的现象就是所谓的顾客满意陷阱 2,11,13。企业要想跳出这样的顾客满意陷阱，首要的问题是了解顾客。由于顾客本身的异质性，不同顾客群体满意与否对其忠诚的影响不同，给企业带来的价值也不同。因此，企业首先应该细分顾客群体，寻找那些真正因为满意而导致忠诚的顾客群体，以便有针对性的制定和实施营销
4、策略。在目前市场细分模型的研究中，大部分是基于顾客的人口统计特征、地理因素或者对某些品牌的偏好等多个变量进行细分，真正基于两个变量之间关系的细分方法却为数不多。因此，本研究将采用一种新的聚类回归分析方法（Clusterwise Linear Regression ，CLR ），基于顾客满意和顾客忠诚的关系进行顾客群体细分，识别在顾客的购买和消费过程中，哪些顾客群体会因为其对产品的满意而重复购买，对品牌保持忠诚；哪些顾客群体属于惟利是图的顾客，无论其对产品满意与否，都不会影响其是否重复购买。2 研究问题的提出有关顾客满意与顾客忠诚关系的研究始于二十世纪早期。Hoppe 和 Levin 在二十世纪
5、三十年代首先从社会和实验心理学角度验证了满意与自尊、信任以及忠诚的关系。六十年代，Cardozo 从营销的角度对顾客满意进行了实验研究，提出顾客满意会带动重复购买行为 14。之后，许多学者对顾客满意和顾客忠诚的相关关系做了大量实证研究，其中的大部分研究结论都表明两者具有正向关系，即顾客越满意就越忠诚 1,2,3,4,5,6。随着研究的不断深入，一些研究者发现，顾客满意与顾客忠诚的关系并不完全是线性的。1992 年，Oliva 等人对服务行业的顾客满意和顾客忠诚关系进行了验证，验证结果表明，顾客满意和顾客忠诚之间呈 S 型曲线关系，即顾客满意达到一定程度以后，顾客忠诚会急剧提高 15。2001
6、年，我国学者的研究也得出类似结论，即在感知服务质量与顾客满意之间存在着所谓的“质量不敏感区域” ，或所谓的顾客满意陷阱；在质量不敏感区域，尽管顾客满意水平很高，但不一定会继续接受企业的产品或服务，也不一定有向其他人推荐的愿望。只有顾客满意达到一个临界水平后，顾客才表现出忠诚 2。对于不同的行业，以及不同的竞争环境，顾客满意对顾客忠诚的影响也存在很大差异 13,16,17。 2000 年， Miller-Williams 市场调查公司进行了一项调查研究，结果表明，不同行业顾客满意和顾客忠诚的关系明显不同，在有些行业中，随着顾客满意的提高，顾客忠诚也会相应提高，而在另一些行业则不然 18。这一点在
7、国内外其他的一些比较研究中也获得了验证 19,20。在顾客满意与顾客忠诚的相互关系中，最为关键的要素是顾客，因为不同的顾客在相同满意水平下的忠诚度是不一样的。国外的研究表明，顾客的情感，顾客在购买和消费过程中的参与程度，顾客转换成本，顾客对品牌的信任和认同程度，以及是首次购买顾客还是重复购买都会影响顾客满意和顾客忠诚的关系 21,22。此外，顾客的性别、年龄和收入等人口统计特点也会影响顾客满意和顾客忠诚的关系 23。综合以上研究，对于不同的顾客群体，顾客满意对顾客忠诚的影响不同，以至存在着顾客满意陷阱。在接下来的研究中，将针对同一产品类别，基于顾客满意和顾客忠诚的关系进行细分，从而分析不同顾客
8、群体的满意度对忠诚度的影响，由此在经营管理过程中可以针对不同的顾客群体实现差异化营销。3 研究路线与模型顾客满意和顾客忠诚是相对较为抽象的变量，对于这种抽象变量，通常采用多元的观测变量（measurable variable）来解释。因此，在研究过程中，首先需要通过多元观测变量计算顾客满意和顾客忠诚的分值，然后根据顾客忠诚和顾客满意的回归关系进行细分，并对每个细分市场进行描述。研究路线如图 1 所示。图 1 研究路线在第一步样本顾客满意和顾客忠诚分值的计算过程中，由于研究目标要求体现不同顾第二步聚类回归细分市场第三步细分市场特征描述顾客满意观测变量聚类不同组群主成分分析确定样本顾客满意分值顾客
9、忠诚观测变量聚类不同组群主成分分析确定样本顾客忠诚分值第一步客群体在顾客满意以及顾客忠诚观测变量构成关系上的差异。因此，本研究首先对顾客满意的观测变量及顾客忠诚的观测变量进行聚类分析，分别根据顾客满意的观测变量和顾客忠诚的观测变量把顾客划分为不同的群体，每个群体在观测变量的构成关系上具有一致性。然后分别对各个类别做主成分分析，得到每个样本的顾客满意和顾客忠诚的分值。得到每个样本的顾客满意和顾客忠诚分值以后，则需要根据顾客忠诚和顾客满意的回归关系进行细分。市场细分的方法很多，常用的方法如聚类分析（Cluster Analysis）和多维尺度分析（Multidimensional Scaling）
10、等。这些方法多是根据顾客的人口统计特征、地理因素或者对某些品牌的偏好等多个变量来细分顾客群体。由于本研究的目标是基于顾客满意与顾客忠诚的相关关系来细分市场，上述方法的适用性受到限制。因而本研究尝试采用一种新的统计分析方法聚类回归分析方法。 聚类回归分析方法的模型最早由 Spath 等人在 1979 年提出，后来许多学者又对该模型做了进一步的修正 24,25,26。与传统模型相比，该模型可以在细分顾客群体的同时，估计每个细分市场对因变量均值和方差的解释程度。因此，本文就是要利用该模型的这种特点细分顾客群体，并估计每个细分市场顾客满意和顾客忠诚的回归方程。模型表述如下。对于每个样本的顾客忠诚 yi
11、，均可以由在不同细分市场上顾客满意的函数来估计，如公式（1）所示。（1）21 2K-1/k=k1(,)() )exp 050大 学 以 上1-36-1010细 分 市 场 A细 分 市 场 B细 分 市 场 C-1.6-1.2-0.8-0.400.40.81.21.6-1.6 -1.2 -0.8 -0.4 0 0.4 0.8 1.2 1.6维 度 1维度2图 2 手机产品各类细分市场特征描述5 结论和讨论本文打破了传统的根据人口统计变量或心理偏好等多个变量进行细分的思路，尝试采用一种新的统计分析方法聚类回归分析方法，研究基于顾客满意与顾客忠诚关系的群体细分方法，并通过手机行业的数据进行了实证研
12、究。研究结果表明，对于不同的细分市场，顾客满意对其忠诚有着不同的影响，有些顾客群体，顾客满意对其忠诚的影响较高，属于对产品容易忠诚的顾客；而有些顾客群体，顾客满意基本不会对其忠诚产生影响，属于惟利是图的顾客。企业在实际经营中，可利用顾客满意对顾客忠诚的不同影响进行顾客群体细分，并针对不同的顾客群体，采取不同的策略。针对那些顾客满意对其忠诚影响较大的细分市场，应建立长期的持久关系，从而获得长远的经济利润。而对于那些顾客满意对其忠诚影响不大的细分市场，由于这类顾客的转换频率较高，所以企业应有针对性地不断开发新产品，以获得新的顾客。但是，正如文献中所提到，顾客忠诚和顾客满意之间有可能是非线性的关系，
13、因此，在研究中如果能够拟合顾客满意和顾客忠诚之间的非线性关系，那么对市场的细分将会更加精确，这也是未来研究的方向之一。另外，不同的顾客群体不仅在顾客满意对顾客忠诚的关系上有差异，在顾客满意的构成以及顾客忠诚的构成上也会有所差异。本研究首先对顾客满意的四个观测变量以及顾客忠诚的两个观测变量分别聚类，以体现不同顾客在顾客满意和顾客忠诚构成方面的差异，在此基础上计算每个顾客在顾客满意和顾客忠诚上的分值，然后采用聚类回归分析方法根据顾客满意和顾客忠诚的关系细分顾客群体，总体来说，通过两步实现细分市场的划分。但是，如果能够从结构方程模型的角度，根据顾客满意和顾客忠诚之间的结构方程模型关系进行细分，则可以
14、同时寻找出不同顾客群体的差异。但这种估计方法目前在国内外的研究中实现起来还有些困难，所以也是进一步研究的方向。参考文献1. 张新安,田澎,朱国锋. 感知实绩、顾客满意与顾客忠诚微观层次上的审视J. 南开管理评论, 2003, 5: 46512. 汪纯孝,韩小芸,温碧燕. 顾客满意感与忠诚感关系的实证研究J. 南开管理评论, 2003, 4: 70-743. 韩经纶,韦福祥.顾客满意与顾客忠诚互动关系研究J. 南开管理评论, 2001, 6: 8-104. 汪纯孝,温碧燕,姜彩芬. 服务质量、消费价值、旅客满意感与行为意向J. 南开管理评论, 2001, 6: 11-155. Fornell C
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25、atisfaction-Loyalty LinksWang Xia, Zhao Ping, Wang Gao(School of Economics and Management, Tsinghua University Beijing 100084)Abstract: There are still many debates on the links between customer satisfaction and loyalty. This paper suspects the impact of customer satisfaction on loyalty is heterogen
26、ous between different customer subgroups. In a particular case of cell phone industry of China, this paper segments customer with a new clusterwise linear regression method, based on the relationship of customer satisfaction and loyalty, to find the impact of customer satisfaction on loyalty of some
27、 customer subgroups is much higher than the average level, while that of other subgroups is not significant. Key words: customer satisfaction, loyalty, clusterwise linear regression, marketing segmentation致谢：首先感谢清华大学中国企业研究中心为本研究提供数据支持，使得本研究中基于顾客满意和顾客忠诚关系的市场细分方法得以通过实证检验；衷心感谢清华大学经济管理学院市场营销系各位老师和学生在学术研讨会上为本研究提出了修改意见，使得本研究在理论和实证方面更为严谨。第一作者简介：王霞清华大学经济管理学院企业管理系博士研究生研究方向：市场营销模型和顾客满意地址：清华大学 33 号楼 704 房间邮编：100084电话：13911258696出生年月：1977.10性别：女民族：汉籍贯：山东省胶南市Email ：
