繆 彬，方 穎

(昆明理工大學(xué) 管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 云南 昆明 650093)

一、引言

農(nóng)產(chǎn)品銷售渠道指農(nóng)產(chǎn)品從生產(chǎn)領(lǐng)域轉(zhuǎn)向消費(fèi)領(lǐng)域所經(jīng)過的路線和通道[1]，渠道以實(shí)體企業(yè)或市場、虛擬平臺、自發(fā)市場、個人等形態(tài)存在。近年來，隨著社會經(jīng)濟(jì)和科技的發(fā)展，“互聯(lián)網(wǎng)+農(nóng)產(chǎn)品”、農(nóng)產(chǎn)品電商平臺等快速發(fā)展[2]，現(xiàn)貨交易、拍賣交易、訂單交易、電商平臺、上門直購等可供農(nóng)產(chǎn)品供貨商選擇的銷售渠道越來越豐富。在供貨數(shù)量有限的情況下，如何提高供貨商供貨渠道忠誠度，從有限的供貨數(shù)量獲得更多市場份額，是渠道型實(shí)體企業(yè)發(fā)展壯大所面臨和需要解決的問題。當(dāng)前有關(guān)企業(yè)客戶忠誠度的研究比較深入，覆蓋行業(yè)廣泛，其研究思路和方法對渠道忠誠度研究有許多可借鑒之處。與傳統(tǒng)的企業(yè)客戶忠誠度相比，農(nóng)產(chǎn)品供貨商的銷售渠道具有選擇自由度大、關(guān)系不穩(wěn)定、供貨存在明顯周期等特點(diǎn)。因此，在研究農(nóng)產(chǎn)品供貨商渠道忠誠度時，既要基于客戶忠誠度的理論和方法，又要在評價指標(biāo)和權(quán)重方面進(jìn)行改進(jìn)。

拍賣是在公開場合通過競價轉(zhuǎn)讓所有權(quán)的交易模式[3]，我國在20世紀(jì)80年代末開始嘗試農(nóng)產(chǎn)品拍賣，K鮮切花拍賣市場(以下簡稱“K拍市”)是成功引入荷蘭式拍賣的鮮切花交易流通企業(yè)。目前有3萬余家供貨商會員，收取供貨商交易傭金是K拍市的主要收益來源。在K拍市發(fā)展初期，企業(yè)更加注重?cái)U(kuò)大市場占有率，但是在供貨商數(shù)量快速增長的同時，由于缺乏科學(xué)管理客戶的系統(tǒng)理念和制度，客戶流失現(xiàn)象和客戶不穩(wěn)定頻繁出現(xiàn)，致使供貨量和收益產(chǎn)生波動。本文依據(jù)K拍市的供貨商資料、供貨數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)，結(jié)合已有研究成果，對供貨商銷售渠道忠誠度進(jìn)行評價，進(jìn)而提出分類管理對策。

二、文獻(xiàn)綜述

“忠誠”長期是營銷理論研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)話題[4]，客戶忠誠度和渠道忠誠度同屬于關(guān)系營銷理論領(lǐng)域，二者聯(lián)系密切，但其內(nèi)涵和應(yīng)用場景有區(qū)別。

目前，在學(xué)術(shù)上關(guān)于客戶忠誠理論的研究較為成熟。根據(jù)學(xué)者研究，對客戶忠誠的內(nèi)涵界定主要可分為3類：一是認(rèn)為客戶忠誠度是對客戶行為的測度，指客戶購買或重復(fù)購買行為發(fā)生的可能性，是對客戶購買行為發(fā)生的頻率、購買數(shù)量等的測度[4-5]；二是認(rèn)為客戶忠誠度屬于心理層面，是在客戶信任和客戶滿意的情感下所表現(xiàn)出的愿意繼續(xù)購買該企業(yè)產(chǎn)品或服務(wù)的意愿、態(tài)度和傾向[5-6]；三是認(rèn)為前兩者都重要，衡量客戶忠誠既要考慮客戶的再次購買行為，也要考慮客戶對企業(yè)及員工的情感意愿、態(tài)度和傾向[4-5]。Wouter等研究證明通過客戶交易數(shù)據(jù)預(yù)測零售店客戶行為忠誠度狀況是可行的，對業(yè)務(wù)提升比較有效[6]。許多學(xué)者對商業(yè)銀行行業(yè)客戶忠誠度也展開了研究：王文賢等基于RFM多層級模型以商業(yè)銀行數(shù)據(jù)倉庫積累的數(shù)據(jù)評估個人客戶的總體忠誠度[7]；金文釗對商業(yè)銀行服務(wù)質(zhì)量與客戶忠誠度的關(guān)系進(jìn)行研究,發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行優(yōu)化服務(wù)質(zhì)量有利于提高客戶忠誠度[8]；閆會娟等結(jié)合商業(yè)銀行業(yè)務(wù)交易數(shù)據(jù)評價銀行現(xiàn)有個人客戶忠誠度。對民航旅客和電商客戶的忠誠度研究也不在少數(shù)[9]：楊倩倩對航空公司旅客行為的忠誠價值進(jìn)行了分析并提出了發(fā)展建議[10]；凌元辰根據(jù)民航企業(yè)的特點(diǎn)對旅客的忠誠度進(jìn)行預(yù)測評價，提出了提高旅客忠誠度的服務(wù)對策[11]；唐胡鑫在電子商務(wù)海量的交易數(shù)據(jù)中運(yùn)用模糊K-means算法對客戶忠誠度進(jìn)行準(zhǔn)確挖掘[12]。劉朝華等以RFM模型對客戶進(jìn)行分類，計(jì)算出了不同群體企業(yè)客戶的經(jīng)濟(jì)價值[13]；劉明等對物流企業(yè)客戶忠誠度進(jìn)行研究，并提出了提升客戶忠誠度的建議[14]。

與客戶忠誠度相比，渠道忠誠度的相關(guān)研究較少。何艷認(rèn)為渠道忠誠表現(xiàn)為情感忠誠和行為忠誠兩個方面[15]。尹守華等對渠道忠誠進(jìn)行分析，認(rèn)為渠道忠誠是指經(jīng)由認(rèn)知忠誠、意向忠誠、行為忠誠和情感忠誠4個階段發(fā)展而來的渠道商和供應(yīng)商之間的長期、穩(wěn)定、動態(tài)的交易關(guān)系[16]。Stem等學(xué)者認(rèn)為渠道忠誠就是指營銷渠道中一系列相互依賴的組織之間的忠誠[17]。桂昊認(rèn)為渠道忠誠是從渠道滿意概念中引出的概念，是指渠道滿意后對某種公司產(chǎn)品或品牌產(chǎn)生的信任從而衍生出的希望長期合作的一種心理傾向[18]。山紅梅等分析了電信運(yùn)營商社會渠道忠誠度的主要影響因素[19]。

綜上所述，目前國內(nèi)外關(guān)于客戶忠誠度的研究較為系統(tǒng)深入，方法及模型較為成熟，在銀行、電商、零售業(yè)、交通、物流、旅游等行業(yè)有較為廣泛的應(yīng)用成果，可以較好地評價客戶忠誠度，評價結(jié)果對于業(yè)務(wù)有指導(dǎo)作用。渠道忠誠度也逐漸被一些學(xué)者所關(guān)注，涉及意愿和行為等的概念逐步趨于統(tǒng)一，但在具體的評價指標(biāo)與方法方面研究不夠系統(tǒng)。筆者借鑒客戶忠誠度評價的研究思路及方法，針對K拍市的業(yè)務(wù)實(shí)際，對農(nóng)產(chǎn)品供貨商銷售渠道忠誠度進(jìn)行研究，重點(diǎn)解決供貨商渠道忠誠度的評價指標(biāo)、權(quán)重、評價結(jié)果及其應(yīng)用等問題，結(jié)合農(nóng)產(chǎn)品生長周期與供貨周期等特點(diǎn)對指標(biāo)進(jìn)行針對性調(diào)整，在傳統(tǒng)的RFM模型基礎(chǔ)上，提出針對供貨商渠道忠誠度的LFM模型，更加準(zhǔn)確地反映了農(nóng)產(chǎn)品供貨商銷售渠道忠誠度。

三、供貨商渠道忠誠度評價模型的建立

(一)評價指標(biāo)體系

1.評價指標(biāo)構(gòu)建原則

為了全面準(zhǔn)確的評價供貨商渠道忠誠度，需要構(gòu)建完善的指標(biāo)體系作為基礎(chǔ)和保證，科學(xué)的指標(biāo)體系是衡量客戶渠道忠誠度的關(guān)鍵。完善且具有說服力的指標(biāo)體系是反映渠道忠誠度的關(guān)鍵依據(jù)。供貨商銷售渠道忠誠度評價指標(biāo)體系的構(gòu)建遵循以下原則：

(1)系統(tǒng)性原則[20]。所謂系統(tǒng)性，指在設(shè)計(jì)指標(biāo)體系時，不是將許多指標(biāo)簡單隨意羅列而成，而要盡可能全面描述對象特征，確保指標(biāo)體系的完整。

(2)科學(xué)性原則[21]?？茖W(xué)的指標(biāo)體系能夠得到科學(xué)的分析結(jié)果，只有在科學(xué)的指標(biāo)體系保證下，運(yùn)用評價模型才能對客戶進(jìn)行客觀、有效的評價。

(3)獨(dú)立性原則[22]。獨(dú)立性原則指用于評價渠道忠誠度的同一層次的指標(biāo)之間應(yīng)盡可能保持獨(dú)立，避免選擇重復(fù)指標(biāo)和含義相近的指標(biāo)。

(4)可比性、可行性與可量化原則[20]。在評價指標(biāo)體系構(gòu)建時選取的指標(biāo)要符合實(shí)際，能夠采集到原始數(shù)據(jù)并且符合數(shù)據(jù)量化處理要求。

2.評價指標(biāo)體系構(gòu)建

RFM模型作為客戶關(guān)系管理領(lǐng)域的重要模型，被廣泛應(yīng)用于評價客戶忠誠度、流失傾向和衡量客戶生命周期價值等研究領(lǐng)域[7-13]。RFM模型是由3個指標(biāo)構(gòu)成，分別是“距離上一次交易的時間”(簡稱“近度R”)、“最近交易次數(shù)”(簡稱“頻度F”)和“最近交易金額”(簡稱“額度M”)。此模型是通過對客戶近期的購買或交易行為的指標(biāo)來綜合評價客戶。筆者以傳統(tǒng)RFM模型為基礎(chǔ)，結(jié)合客戶渠道忠誠度的特點(diǎn)，將其改進(jìn)為LFM模型。由于農(nóng)產(chǎn)品生長周期的特殊性，RFM模型中的近度指標(biāo)無法準(zhǔn)確反映這一特點(diǎn)，將其改進(jìn)為時間長度指標(biāo)(L)；根據(jù)交易特征、交易數(shù)據(jù)對頻度和近度指標(biāo)予以豐富，更能有效地反映忠誠度評分。構(gòu)建的LFM模型總共選取了6個三級指標(biāo)，如表1所示。具體指標(biāo)及意義如下：

表1 供貨商銷售渠道忠誠度評價指標(biāo)體系

在長度指標(biāo)L中，采用合作時長和交易間隔時長兩個指標(biāo)，合作時長指標(biāo)表現(xiàn)供貨商與K拍市建立合作關(guān)系時間長短，時間越長渠道忠誠越高，反之越低；交易間隔時長指標(biāo)表現(xiàn)為供貨商在合作中未向拍市供貨的時間間隔長度，供貨間隔時間越長渠道忠誠越低，反之越高。

在頻度指標(biāo)F中選取供貨天數(shù)和供貨批次兩個指標(biāo)，供貨天數(shù)表現(xiàn)為供貨商在K拍市觀察期內(nèi)供貨的累計(jì)天數(shù)，累加供貨天數(shù)越多，渠道忠誠越高，反之越低；供貨批次表現(xiàn)為供貨商在K拍市觀察期內(nèi)供貨的累計(jì)批次數(shù)，累計(jì)供貨批次越大，渠道忠誠越高，反之越低。

在額度指標(biāo)M中保留供貨交易金額，增加供貨數(shù)量指標(biāo)。供貨數(shù)量表現(xiàn)為供貨商在K拍市觀察期內(nèi)供貨的累計(jì)數(shù)量，累計(jì)供貨數(shù)量越大，渠道忠誠越高，反之越低；交易金額表現(xiàn)為供貨商在K拍市觀察期內(nèi)累計(jì)成功交易的金額，累計(jì)交易金額越大，渠道忠誠越高，反之越低。

(二)渠道忠誠度模型

基于上述構(gòu)建的供貨商銷售渠道忠誠度評價指標(biāo)體系，提出供貨商銷售渠道忠誠度評價模型的計(jì)算模型：

(1)

其中，LFM為供貨商銷售渠道忠誠度評分，Li、Fj、Mk指的是供貨商銷售渠道忠誠指標(biāo)體系的三級指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)值，wi、uj、vk分別為指標(biāo)Li、Fj、Mk的權(quán)重。

(三)權(quán)重確定方法

賦權(quán)研究是對多個指標(biāo)綜合評價的一個重要步驟，權(quán)重表現(xiàn)為一個數(shù)值的大小，表示某一指標(biāo)在指標(biāo)系統(tǒng)中的重要程度。目前權(quán)重的確定方法很多，主要分為主觀權(quán)重確定方法、客觀權(quán)重確定方法、組合權(quán)重確定方法三大類[23]。主觀權(quán)重確定方法是人們研究較早、較為成熟的方法，它是根據(jù)專家或決策者主觀上的重視程度來計(jì)算確定。常用的主觀權(quán)重確定方法有專家調(diào)查法、層次分析法(AHP)、二項(xiàng)系數(shù)法、環(huán)比評分法等[24]?？陀^權(quán)重確定方法根據(jù)各屬性下各方案屬性值差異的大小，用一定的數(shù)學(xué)算法計(jì)算得出。常用的客觀權(quán)重確定方法有：主成分分析法、熵值法、離差及均方差法、多目標(biāo)規(guī)劃法等。組合權(quán)重確定方法是基于主客觀權(quán)重的優(yōu)缺點(diǎn)互補(bǔ)、優(yōu)化提出的權(quán)重確定方法。組合權(quán)重確定方法包括線性加權(quán)單目標(biāo)最優(yōu)化法、熵系數(shù)綜合集成法、組合賦權(quán)法、Frank-Wolfe法等[23]。

每種權(quán)重確定方法各有其優(yōu)缺點(diǎn)。主成分分析法具有處理多個一定相關(guān)性變量的能力，從而實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)集的降維，使得問題得以簡化，簡化處理后可以清晰地進(jìn)行指標(biāo)排序，得出綜合評價的數(shù)據(jù)結(jié)果。因此，本文采用主成分分析法確定權(quán)重。

四、供貨商銷售渠道忠誠度評價抽樣實(shí)證分析

筆者從K拍市數(shù)據(jù)庫中累計(jì)的供貨數(shù)據(jù)和交易數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取了2019年1月1日—2019年12月31日的590名供貨商數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。以SPSS 19.0和EXCEL 2019作為主要分析工具，用主成分分析法確定供貨商渠道忠誠各指標(biāo)權(quán)重，結(jié)合指標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算出渠道忠誠度值，以計(jì)算出的L值、F值、M值進(jìn)行K-means聚類分析，對完成分類的供貨商群體的渠道忠誠度進(jìn)行特征分析并提出管理策略。

(一)指標(biāo)數(shù)據(jù)處理及權(quán)重計(jì)算

1.主成分分析可行性檢驗(yàn)

常用的檢驗(yàn)主成分分析可行性的方法是KMO和Bartlett檢驗(yàn)法。由表2可以看出數(shù)據(jù)KMO值為0.812與1相接近，適合進(jìn)行主成分分析。Bartlett球形度檢驗(yàn)值3 087.239，顯著性值為0.000，達(dá)到顯著水平，拒絕原假設(shè)，因此總體的相關(guān)矩陣間有共同因子存在，適合進(jìn)行主成分分析。

表2 KMO 和 Bartlett 的檢驗(yàn)

2.提取主成分

運(yùn)用SPSS 19.0軟件對6個指標(biāo)因子進(jìn)行降維分析提取主成分，經(jīng)最大方差旋轉(zhuǎn)處理，結(jié)果如表3所示。結(jié)果顯示提取兩個因子作為主成分，這兩個主成分的方差貢獻(xiàn)率分別為55.200%、18.662%，累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到73.861%，解釋效果較好。

表3 解釋的總方差

3.確定成分矩陣和權(quán)重

成分矩陣(見表4)中具體值為各主成分對不同指標(biāo)因子的載荷系數(shù)，數(shù)值的大小能夠反映各主成分對不同指標(biāo)因子的解釋程度高低。

表4 成分矩陣

因此，根據(jù)主成分分析法的權(quán)重計(jì)算方法，首先計(jì)算因子在不同主成分線性組合中的系數(shù)；其次計(jì)算出指標(biāo)權(quán)重綜合模型的得分系數(shù)；最后對綜合模型的得分系數(shù)做歸一化處理得到每個因子的權(quán)重值。

用表4中的載荷數(shù)除以表3中對應(yīng)的“初始特征值合計(jì)”的開方。按此方法，基于表3和表4的數(shù)據(jù)，在EXCEL 2010中分別計(jì)算出各因子在2個主成分線性組合中的系數(shù)。經(jīng)過計(jì)算得到兩個主成分的線性組合如下：

F1=0.533X1+0.530X2+0.529X3+0.394X4-0.017X5+0.009X6

(2)

F2=0.014X1+0.005X2+0.008X3-0.020X4+0.711X5+0.703X6

(3)

根據(jù)這兩個主成分方差貢獻(xiàn)率(見表3)以及以上得出的主成分線性組合中的系數(shù)做加權(quán)平均計(jì)算，得到綜合得分模型如下：

Y=0.402X1+0.397X2+0.397X3+0.289X4+0.167X5+0.184X6

(4)

將綜合模型的得分系數(shù)做歸一化處理后得到交易間隔時長、合作時長、供貨天數(shù)、供貨批次、供貨數(shù)量和交易金額的指標(biāo)權(quán)重值分別為0.091、0.100、0.158、0.216、0.219、0.216。

(二)指標(biāo)數(shù)據(jù)處理及評分

客戶交易原始數(shù)據(jù)參差不齊，相差過大，對所有選取的指標(biāo)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。所選取指標(biāo)中含成本型和效益型指標(biāo)，其中供貨數(shù)量、交易金額、供貨批次、供貨天數(shù)和合作時間為效益型指標(biāo)，交易間隔時長為成本型指標(biāo)。標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：

根據(jù)供貨商樣本各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)和權(quán)重值，代入公式(1)分別計(jì)算出L得分、F得分、M得分，從而得到百分制的供貨商銷售渠道忠誠度總評分LFM。由于篇幅有限，以下展示部分供貨商銷售渠道忠誠度評分值(見表5)：

表5 供貨商銷售渠道忠誠度評分表(部分)

(三)聚類結(jié)果分析

對K拍市2019年1月1日—2019年12月31日的590名供貨商計(jì)算出的L值、F值、M值進(jìn)行K-means聚類分析，以SPSS 19.0作為分析工具，將590名供貨商聚類分成4種類別(見表6)，并對4類群體特征進(jìn)行分析。

表6 供貨商銷售渠道忠誠度K-means聚類結(jié)果

對表6的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析，可以得出以下結(jié)論：

第一類為潛在價值供貨商，有86名供貨商，占供貨商總數(shù)的14.58%，屬于少數(shù)供貨商群體。該類群體供貨商渠道忠誠度得分平均在33分左右，合作時長較長，間隔交易時長較短，供貨頻率較高，其原因是渠道份額低導(dǎo)致交易金額和供貨數(shù)量較低。

第二類為活躍型高價值供貨商，僅有8名供貨商，占供貨商總數(shù)的1.36%，屬于高價值少數(shù)供貨商群。該類群體供貨商忠誠度得分平均在65分左右，為高忠誠度供貨商群體，通過調(diào)研及業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析，他們對K拍市的傭金貢獻(xiàn)高達(dá)40.12%。他們的供貨數(shù)量、交易金額、供貨頻率都很高，渠道忠誠度高。這類供貨商是K拍市需要重點(diǎn)關(guān)注、防止流失的供貨商。

第三類為活躍型低價值供貨商，有190名供貨商，占供貨商總數(shù)的32.20%，屬于低價值多數(shù)供貨商群體。該類群體供貨商忠誠度得分平均在21分左右，他們合作時長和交易間隔時間得分最高，體現(xiàn)對K拍市這一交易渠道有一定的信任，表現(xiàn)出比較大的忠誠度，但其中大多供貨商供貨規(guī)模較小，體現(xiàn)出的價值不高。

第四類為陌生型低價值供貨商，有306名供貨商，占供貨商總數(shù)的51.86%，屬于低價值多數(shù)供貨商群體。該類群體供貨商忠誠度平均得分在18分左右，它們合作時長較短，供貨頻率低，交易金額和供貨數(shù)量少，主要為家庭式小農(nóng)戶的供貨商，未形成規(guī)模化種植的個體戶，交易渠道不固定，價值較低。此類供貨商可能消耗的成本比貢獻(xiàn)的價值大，企業(yè)需要采取措施管理以降低此類供貨商數(shù)量。

五、研究結(jié)論及對策建議

在傳統(tǒng)的客戶忠誠度評價方法和RFM模型的基本原理基礎(chǔ)上，構(gòu)建適合鮮切花行業(yè)特點(diǎn)的渠道忠誠度評價LFM模型，對K拍市590個供貨商數(shù)據(jù)進(jìn)行分類研究。分析結(jié)果將590名供貨商依次分為成長型客戶、黃金型客戶、忠誠型客戶和低價值型客戶4類。其中，黃金型客戶所占比重最低，傭金貢獻(xiàn)卻最大，符合客戶分類中的“二八原則”；低價值型客戶所占比重最大，與K拍市的企業(yè)現(xiàn)實(shí)情況非常貼切，需要給予關(guān)注；成長型客戶與黃金型客戶所占比例總體較高，長期來看，此類供貨商良性發(fā)展對企業(yè)未來發(fā)展具有巨大貢獻(xiàn)。由此看來，不同供貨商渠道忠誠度評價差異較大且客戶特征不同，應(yīng)該采取差異化的管理措施，才有可能實(shí)現(xiàn)客戶價值的最大化。依據(jù)客戶關(guān)系管理理論和客戶保持理論，以提高供貨商的忠誠度，實(shí)現(xiàn)長期穩(wěn)定、持續(xù)盈利的客戶關(guān)系為目的，針對不同類型供貨商群體提出以下渠道忠誠維持建議和渠道忠誠提升的營銷對策：

其一，第一類供貨商為成長型客戶，此類群體潛在價值高，渠道忠誠度較低，對此類供貨商采取渠道忠誠提升營銷策略，通過營銷策略建立雙方的良好關(guān)系，使供貨商對K拍市產(chǎn)生依賴性，從而為企業(yè)帶來更多的利潤。具體對策建議如下：

(1)制定供貨商成長服務(wù)政策，促進(jìn)供貨商成長。該類供貨商潛在價值高，需要將其潛在價值轉(zhuǎn)變成對企業(yè)的利潤，我們?yōu)樵擃惞┴浬烫峁┥祥T運(yùn)輸服務(wù)、種植技術(shù)和采后處理培訓(xùn)服務(wù)、專家下基地指導(dǎo)服務(wù)等一系列服務(wù)政策，提升供貨商對K拍市的信賴，提高供貨商的供貨量，從而增強(qiáng)其忠誠度。

(2)為供貨商提供成長資金需求。K拍市可為有意愿擴(kuò)大規(guī)模的供貨商提供小額信貸或小額信貸擔(dān)保、種植場地尋找和技術(shù)服務(wù)支持等對策提高供貨商自身的發(fā)展和供貨能力，使它們的高潛在價值轉(zhuǎn)化為對企業(yè)的利潤值。

其二，第二類供貨商為黃金型客戶，此類供貨商渠道忠誠度和貢獻(xiàn)率均比較高。給K拍市帶來大量的利潤值，需要給予他們最大的關(guān)注并采取激勵政策，保持良好的合作關(guān)系，具體對策建議如下：

(1)提供超級會員一對一服務(wù)。為每個黃金型供貨商安排1個專屬的客戶經(jīng)理，為黃金型供貨商提供全方位的服務(wù)。充分利用各種聯(lián)系方式與供貨商進(jìn)行密切溝通，為其安排綠色通道，盡快滿足供貨商的合理需求。同時，K拍市需要對服務(wù)該類供貨商的客戶經(jīng)理授予一定的權(quán)限，盡快解決供貨商合理需求的權(quán)力。

(2)運(yùn)用獎勵措施建立供貨商歸屬感。運(yùn)用營銷理論中的激勵措施，舉辦各類獎勵活動，建立供貨商對企業(yè)的歸屬感。比如舉辦評選交易量獎、種植能手獎、優(yōu)秀品牌獎等活動。交易數(shù)據(jù)顯示，該類活動獎項(xiàng)大多為這類供貨商獲得，這樣就使得該類供貨商在K拍市為“明星”供貨商，供貨商便能感受到價值體現(xiàn)，最終對K拍市擁有強(qiáng)烈的信任感和歸屬感。

其三，第三類供貨商為忠誠型客戶，對此類供貨商需要采取有效的價值開發(fā)措施。他們可能在得到服務(wù)后，對企業(yè)更加信任，合作關(guān)系也更加緊密。具體對策建議如下：

(1)采用傭金優(yōu)惠策略，刺激供貨商供貨。為該類供貨商專門制定傭金優(yōu)惠政策，比如制定每季度達(dá)到多少供貨量或交易量收取何種檔次的傭金、每年達(dá)到多少供貨量或交易量收取何種檔次傭金等政策。吸引并維持該類供貨商在K拍市供貨。這樣不僅能夠與供貨商保持良好關(guān)系，同時還能刺激該類供貨商的供貨潛力。

(2)用各類營銷活動和服務(wù)措施提升供貨商的忠誠度。一方面，采用各種營銷手段刺激供貨商在K拍市供貨，提高供貨商在K拍市供貨頻率，從而提高供貨量；另一方面，對該類供貨商安排專員跟蹤訪查，定期總結(jié)其動態(tài)及訴求，針對不同供貨商的訴求時要因人而異、對癥下藥。供貨商在得到此類服務(wù)后會對公司更加信任，忠誠度更高，從而保持良好的合作關(guān)系。

其四，第四類供貨商為低價值型客戶，此類供貨商對K拍市沒有較多吸引力，但是根據(jù)拍市的盈利模式，此類供貨商對拍市是有價值的。這類供貨商對拍市的價值貢獻(xiàn)和潛在價值都很低，例如偶爾供貨且交易金額小的供貨商，拍市從其獲得的傭金收入無法彌補(bǔ)運(yùn)輸和人工等成本。針對這類供貨商提出如下對策建議：

(1)構(gòu)建農(nóng)戶聯(lián)合體，提供集中式的服務(wù)。對該類供貨商展開充分調(diào)查，按照區(qū)域、特征和農(nóng)戶需求對該類農(nóng)戶進(jìn)行整合，使小而散的各個農(nóng)戶進(jìn)行整合，使其做大做強(qiáng)。這樣不僅能夠使該類供貨商提高供貨規(guī)模和供貨質(zhì)量，同時也能夠使K拍市對該類供貨商提供集中式的服務(wù)，減少K拍市服務(wù)成本。

(2)提供集中式服務(wù)，減少企業(yè)服務(wù)邊際成本。該類供貨商在K拍市的數(shù)量比重較大，有些供貨商在拍市交易中所產(chǎn)生的價值比拍市為其服務(wù)所產(chǎn)生的成本還低，使得K拍市的獲利較低。因此，對該類供貨商中提供集中式服務(wù)，能夠降低K拍市服務(wù)邊際成本。