黃飛杰,張衛(wèi)東,侯石鵬,宋紅文,唐藝楠

(1.廣西中煙工業(yè)有限責(zé)任公司互聯(lián)網(wǎng)研究中心,南寧 530000; 2.西南科技大學(xué),四川 綿陽(yáng) 621010)

0 引言

2020年,國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)官網(wǎng)發(fā)布了“數(shù)字化轉(zhuǎn)型伙伴行動(dòng)”倡議,要加快構(gòu)建數(shù)字化產(chǎn)業(yè)鏈,提升轉(zhuǎn)型服務(wù)供給能力。終端作為消費(fèi)者直接的商品供應(yīng)環(huán)節(jié),能夠獲取和提供動(dòng)態(tài)、全面、真實(shí)的市場(chǎng)信息,如商品零售數(shù)據(jù)、消費(fèi)者品牌體驗(yàn)、競(jìng)品動(dòng)態(tài)等,這些數(shù)據(jù)可以科學(xué)客觀地反映市場(chǎng)動(dòng)態(tài)及商品品牌發(fā)展趨勢(shì),從而為企業(yè)進(jìn)行新品研發(fā)、品牌改善、競(jìng)品攔截、營(yíng)銷策略調(diào)整提供有力的數(shù)據(jù)支撐和參考依據(jù)。

在卷煙供應(yīng)鏈上,企業(yè)基于品牌培育的需求,通過(guò)對(duì)零售戶進(jìn)行細(xì)分和價(jià)值評(píng)價(jià),使企業(yè)有針對(duì)性地投入資源,將品牌培育的資源投入給高價(jià)值零售戶,從而實(shí)現(xiàn)較好的營(yíng)銷效果。目前主要通過(guò)客戶經(jīng)理打分的方式對(duì)零售戶進(jìn)行價(jià)值評(píng)價(jià),盡管采用了一些措施,依然存在分值主觀、更新慢的缺點(diǎn)?；谝延械臄?shù)據(jù)和模型,實(shí)現(xiàn)零售戶價(jià)值評(píng)價(jià)的客觀化和自動(dòng)化,是零售戶價(jià)值評(píng)價(jià)進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的路徑。

對(duì)零售戶價(jià)值進(jìn)行評(píng)價(jià),能夠指導(dǎo)企業(yè)對(duì)不同價(jià)值的零售戶展開(kāi)差異化的營(yíng)銷策略,在投入資源相同的前提下,實(shí)現(xiàn)營(yíng)銷效果的最大化。馬特(2010)[1]闡述了主要客戶終身價(jià)值的定義、定性研究及定量研究。鄒亮(2013)[2]從直接價(jià)值和間接價(jià)值兩個(gè)維度建立了終端價(jià)值評(píng)價(jià)體系,實(shí)現(xiàn)了對(duì)終端客戶的分類。尹青青(2018)[3]提出了簡(jiǎn)單的指標(biāo)權(quán)值累加計(jì)算客戶價(jià)值的公式,數(shù)據(jù)由訂購(gòu)次數(shù)、訂購(gòu)量、復(fù)購(gòu)次數(shù)構(gòu)成,而權(quán)重是根據(jù)行業(yè)流失情況進(jìn)行主觀打分。周旭(2018)[4]從客觀數(shù)據(jù)購(gòu)進(jìn)量、購(gòu)進(jìn)額,主觀性數(shù)據(jù)業(yè)態(tài)、便利性、經(jīng)營(yíng)環(huán)境等幾個(gè)維度,采用AHP算法,構(gòu)建了客戶價(jià)值模型。

層次分析法(Analyiic Hierarchy Process,簡(jiǎn)稱AHP),由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家匹茨堡大學(xué)教授薩蒂于20世紀(jì)70年代首次使用,它是將元素分解成目標(biāo)、準(zhǔn)則、方案等層次,進(jìn)行定性和定量分析的決策方法。李春偉(2021)[5]采用層次分析法構(gòu)建評(píng)價(jià)體系對(duì)煤礦供應(yīng)商進(jìn)行績(jī)效評(píng)估。曹偉(2021)[6]采用德菲爾法和層次分析法構(gòu)建了安防產(chǎn)品供應(yīng)商評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。沈巖等(2022)[7]基于層次分析法,從低碳用能、可靠用能、高效用能、經(jīng)濟(jì)用能和智慧用能5個(gè)維度,構(gòu)建了電力工業(yè)用戶的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,實(shí)現(xiàn)了用戶畫(huà)像。

1 構(gòu)建零售戶價(jià)值模型

層次分析法具有整體性的優(yōu)點(diǎn),通過(guò)運(yùn)用較強(qiáng)的邏輯思維來(lái)進(jìn)行判斷比較決策,是對(duì)定性問(wèn)題進(jìn)行定量分析的多決策目標(biāo)方法。層次分析法同時(shí)還具有實(shí)用性的特點(diǎn),可以用來(lái)處理傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型不能解決的問(wèn)題。其計(jì)算過(guò)程清晰,原理和基本步驟都易于掌握,計(jì)算的結(jié)果具有直觀性。

1.1 評(píng)價(jià)因素的篩選

從品牌培育的角度判斷零售戶對(duì)于品牌的價(jià)值,通過(guò)德菲爾法和文獻(xiàn)搜索法羅列出表1中的因素。再?gòu)臄?shù)據(jù)可獲得性和數(shù)據(jù)質(zhì)量?jī)蓚€(gè)維度對(duì)表1中的因素進(jìn)行評(píng)價(jià),篩選出可以獲得并且數(shù)據(jù)質(zhì)量高的因素:品牌銷量、品牌占比和總銷售量。

表1 數(shù)據(jù)分析表

品牌銷量反映了零售戶對(duì)于品牌的貢獻(xiàn)值,品牌占比反映了零售戶對(duì)于品牌的偏好,銷售量反映了零售戶的潛力。

1.2 AHP確定權(quán)重

1.2.1 專家打分

邀請(qǐng)3個(gè)專家,基于表2 的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),對(duì)品牌銷量、品牌占比和總銷售量進(jìn)行打分。打分結(jié)果見(jiàn)表3。

表2 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

表3 零售戶評(píng)價(jià)表

1.2.2 一致性檢驗(yàn)

層次單排序的目的就是求出同一層次的每個(gè)指標(biāo)權(quán)重,然后排序。本文采用和積法將3位專家打分形成的判斷矩陣歸一化,并計(jì)算相應(yīng)的權(quán)重值,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4所示。

表4 打分權(quán)重計(jì)算結(jié)果匯總

判斷矩陣是由專家對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較打分產(chǎn)生的,專家也是人,也可能在對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要程度進(jìn)行判斷時(shí)產(chǎn)生偏差。對(duì)判斷矩陣進(jìn)行一致性檢驗(yàn),就是檢驗(yàn)專家的判斷是否合理。檢驗(yàn)公式為

(1)

(2)

式中:ICI為判斷矩陣一致性指標(biāo);λmax為最大特征根;m為判斷矩陣階數(shù),即可計(jì)算出ICI;rCR為判斷矩陣的隨機(jī)一致性比率;ARI為判斷矩陣的平均隨機(jī)一致性指標(biāo),查表可知3階矩陣的ARI=0.52,即可計(jì)算出rCR的值。查表可知3階矩陣得到rCR<0.1時(shí),即認(rèn)為判斷矩陣具有滿意的一致性,說(shuō)明專家打的分是合理的,否則就需要重新打分,再次計(jì)算。得出3位專家一致性檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表5所示。

表5 指標(biāo)權(quán)重一致性檢驗(yàn)結(jié)果

3位專家打分結(jié)果均通過(guò)一致性檢驗(yàn),且各位專家所占權(quán)重相等,則將表4所得的3位專家權(quán)重值進(jìn)行簡(jiǎn)單算術(shù)平均計(jì)算后,得到最終的零售戶價(jià)值模型權(quán)重表,見(jiàn)表6所示。

表6 品牌價(jià)值模型權(quán)重表

由表6得到零售戶的品牌價(jià)值模型:

P=0.74B1+0.11B2+…+0.15B3,

(3)

式中:P代表零售戶價(jià)值;B1代表品牌銷量;B2代表品牌占比;B3代表品牌總銷售量。

1.3 價(jià)值模型的實(shí)現(xiàn)

通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù),統(tǒng)計(jì)了銷售區(qū)2 291個(gè)零售戶的品牌銷量、品牌占比和總銷售量的值。由于總銷售量的數(shù)據(jù)比品牌占比的數(shù)據(jù)大5個(gè)數(shù)量級(jí),為了確保各個(gè)因素的值對(duì)于最終的零售戶價(jià)值有相同等級(jí)的貢獻(xiàn)度,首先需要對(duì)這3組數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,確保每組數(shù)據(jù)歸一化后的值在0～100,見(jiàn)表7。

表7 零售戶價(jià)值表

2 零售戶價(jià)值模型的應(yīng)用

通過(guò)程序代碼自動(dòng)獲取評(píng)價(jià)因素?cái)?shù)據(jù),采用品牌價(jià)值模型實(shí)時(shí)更新零售戶的品牌價(jià)值,實(shí)現(xiàn)了企業(yè)對(duì)于零售戶品牌價(jià)值評(píng)價(jià)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

模型的使用主要面向市場(chǎng)銷售區(qū)的客戶經(jīng)理,可以幫助客戶經(jīng)理準(zhǔn)確了解零售戶的價(jià)值狀態(tài),制訂差異化營(yíng)銷策略。例如設(shè)置閾值,當(dāng)零售戶價(jià)值高于閾值時(shí),給予不同級(jí)別的獎(jiǎng)勵(lì),避免主觀打分造成不公平現(xiàn)象。

如圖1所示,對(duì)于品牌銷量、品牌占比和總銷售量這3個(gè)因素進(jìn)行聚類分析,見(jiàn)表8中的4個(gè)類別,對(duì)于不同的聚類特征,進(jìn)行統(tǒng)一的營(yíng)銷策略設(shè)計(jì),有針對(duì)性地進(jìn)行溝通、宣傳產(chǎn)品和傳遞有效信息,及時(shí)對(duì)零售戶信息進(jìn)行維護(hù),從而提升營(yíng)銷效率。

圖1 零售戶聚類散點(diǎn)圖

表8 零售戶聚類表

3 結(jié)語(yǔ)

為了實(shí)現(xiàn)對(duì)零售戶進(jìn)行評(píng)價(jià)和服務(wù)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,基于數(shù)據(jù)的可獲取性和可靠性,篩選出作為零售戶評(píng)價(jià)的因素。采用層次分析法,構(gòu)建了品牌價(jià)值模型,模型能夠?yàn)槊恳粋€(gè)零售戶提供一個(gè)精準(zhǔn)的量化數(shù)值,使品牌廠商準(zhǔn)確了解零售戶的價(jià)值。模型的使用面向市場(chǎng)銷售區(qū)的客戶經(jīng)理,基于聚類分組后,實(shí)施差異化營(yíng)銷策略,提升營(yíng)銷效率。