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基于顾客忠诚的营销策略分析(1)

2016-08-11 01:01 摘要：顾客忠诚管理理论方面的研究，主要体现为顾客忠诚含义和顾客忠诚价值两个方面。随着研究者不断深入研究，发现顾客满意和顾客忠诚之间以及顾客忠诚和企业利润之间并不是在所有企业中存在正相关关系，顾客满意不能够保证企业长期赢利。本文研究目的旨在阐述顾客忠诚理论基础上如何制定正确的市场营销策略。
　　关键词：顾客忠诚；顾客忠诚价值；营销策略
　　
　　
　　人们对顾客忠诚管理方面的研究，主要来源于顾客满意理论。早期研究者主要从消费者行为角度来阐述顾客忠诚含义。Tucker将发生连续3次购买行为定义为顾客忠诚。该定义主要是从顾客重复购买次数作为判断顾客忠诚的标准，即将顾客购买行为作为检验顾客忠诚的标准。近几年来研究者注意到仅仅依靠购买行为很难分辨顾客是否忠诚，顾客忠诚主要体现为顾客在对企业信任心理基础上所产生的对企业支持行为。因此许多研究者从心理学角度来阐述顾客忠诚含义。Lotler(1995)认为，满意是一种人的感觉状态的水平，它来源于对一件产品或服务所设想的绩效或产出与人们的期望所进行的比较。Woodruff(1997)认为，顾客忠诚源于比较，而比较标准应该基于顾客所向往的价值，这些向往的价值来源于产品的属性、性能及使用结果，对顾客忠诚的判断应该基于顾客在购前建立的期望价值层次。Oliver(1997)认为，顾客忠诚是顾客高度承诺在未来一贯地重复所偏好的产品和服务，并因此产生对同一品牌或同一系列品牌产品和服务的重复购买行为，而且不会由于市场环境的变化改变购买行为。这一定义认为顾客忠诚源于顾客期望，期望是对即将发生事件的可能性的预测，不同的期望来源于顾客的期望层次，即从理想层次到不能忍受的层次。Oliver(1999)又将顾客忠诚细分为认知忠诚、情感忠诚、意向忠诚和行为忠诚四个组成部分，顾客忠诚的形成过程一般要经历认知忠诚、情感忠诚、意向忠诚和行为忠诚四个阶段。
　　如何根据顾客忠诚的形成过程来设计企业的营销呢?我认为，可以从以下几个方面进行：
　　
　　首先，调研服务失误原因
　　
　　企业应尽最大努力避免服务失误，理论研究和实践都表明顾客在经历服务失误后，顾客购买意愿就会下降。Hays和Hill将服务失误定义为：造成顾客不满的服务接触情景。人们对服务失误原因的看法并不相同，有的研究者将服务失误归因分为企业、员工、顾客；有的研究者将服务失误归因分为内因和外因；还有的研究者将服务失误归因分为内因、外因和第三方导致的。Keaveney将服务失误的归因分为核心服务失误(指包含所有与服务有关的失败)和服务接触失误(指顾客在与一线服务人员互动过程中所发生的服务问题)。不同原因导致的服务失误对顾客忠诚的影响也不尽相同。宋亦平和王晓艳(2005)采用情景模拟实验方法，对不同服务归因对顾客购后行为产生的影响进行了比较研究。研究结果表明，归因不同的服务失误即使造成的结果完全相同，顾客对服务失误后果评价也是不同的，同时由此产生的顾客满意度、再购意愿和正面口碑宣传意愿的下降幅度也不同。其中顾客认为外因(主要指服务人员的原因)导致的服务失误最严重，内因(主要指顾客的原因)导致的服务失误最轻微，第三方导致的服务失误严重程度介于这两者之间。金立印(2005)运用CIT定性分析方法，以我国北京、大连、天津等城市餐饮服务业为研究对象，对服务失误归因进行了实证研究，研究结果显示，服务接触中最容易导致顾客不满的是员工对顾客没有礼貌、漠不关心的态度和不负责任的行为。值得注意的是，对于服务归因问题的研究，我国学者与国外有些学者(如Hoffman和Tax)观点不同，Hoffman和Tax认为导致顾客不满的主要原因是核心产品或服务缺陷。
　　
　　其次，选择正确的目标市场
　　
　　目标市场即企业为之服务的顾客集合，因此选择正确的目标市场也就是要选择正确的顾客。传统的选择目标市场方法主要是基于经验或基于统计基础上对顾客进行市场细分来确定目标市场，常用的市场细分变量有地理变量、人文变量、心理变量和行为变量。此类方法虽然对顾客管理也有一定现实意义，但是无法对顾客潜在价值和顾客忠诚度等级这些复杂需求进行深入分析。前文已分析，顾客满意和顾客忠诚之间以及顾客忠诚和企业利润之间并不是在所有企业中存在正相关关系。Frederick F.Reichheldhe和W.EarlSasser.Jr研究发现，除极少情况，顾客完全满意是保证顾客忠诚和企业利润的关键，顾客不满意的原因主要是企业选择了错误的顾客，即没有选择正确的目标市场。企业应通过顾客终生价值等指标选择正确的目标市场，进而实施顾客保留战略。Heanz、Kurthe和Hinterhuber(2003)以顾客生命周期为依据将顾客价值分成基础价值、成长价值、网络价值和学习价值四个部分。企业可以建立顾客数据仓库(Date Warehouse)，并通过数据挖掘(Date Mining,是指从顾客数据仓库中发现并提取隐藏在其中的有用信息的一种新技术，其工具包括集合分析、自动互动式勘测、预测模型和中间网络等复杂的统计和数学模型)寻找基础价值、成长价值、网络价值和学习价值较大的而且又与企业核心竞争力相匹配的顾客集合作为目标市场。