邵景波，王 超，許萬有

(哈爾濱工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150001)

一、引言

技術(shù)不斷進(jìn)步使行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品的同質(zhì)化現(xiàn)象愈加明顯，而隨著生活水平的提高，人們對(duì)產(chǎn)品差異化的需求卻越來越高，企業(yè)只有準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)顧客需求，才能得以生存和實(shí)現(xiàn)自身的可持續(xù)發(fā)展[1]，矛盾的突顯使得絕大多數(shù)企業(yè)將“以顧客為中心”作為核心經(jīng)營(yíng)理念，試圖用科學(xué)的管理方法和營(yíng)銷手段留住已有顧客并發(fā)掘潛在顧客，努力實(shí)現(xiàn)“顧客資產(chǎn)”保值增值。“顧客資產(chǎn)”(Customer Equity，簡(jiǎn)稱CE)概念率先由Blatterg和Deighton(1996)[2]提出，其后學(xué)者們?cè)诟髯缘难芯恐羞M(jìn)行了略有差異的界定，當(dāng)前被廣泛接受的是Rust等人(2004)[3]提出的定義，即顧客資產(chǎn)是指企業(yè)所有顧客終身價(jià)值(Customer Lifetime Value，簡(jiǎn)稱CLV)的折現(xiàn)值之和。顧客終身價(jià)值就是顧客為企業(yè)創(chuàng)造的所有未來收入減去企業(yè)為顧客提供產(chǎn)品和服務(wù)以及與其建立并維護(hù)關(guān)系所產(chǎn)生的成本[2]。

基于這樣的定義，營(yíng)銷學(xué)者們建立了諸多的CLV和CE測(cè)量模型，取得了豐碩的研究成果，但梳理這些模型不難發(fā)現(xiàn)其中存在的一些不足，如有些模型只適用于有限行業(yè)[4-6]，有些模型缺少對(duì)統(tǒng)計(jì)過程的描述[7-8]，有些模型未同時(shí)考慮顧客獲得和保留[2,4,9]，還有一些模型沒有明確地模擬競(jìng)爭(zhēng)[2,4-6,8-12]及顧客品牌轉(zhuǎn)換[2,4-12]等。Rust等人(2004)[3]提出的營(yíng)銷收益模型雖解決了上述問題，但遺憾的是，該模型只考慮了企業(yè)與顧客這兩個(gè)行為主體間“一對(duì)一”的二元關(guān)系，忽視了它們所處的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)對(duì)顧客資產(chǎn)的影響[13]。根據(jù)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論，任何企業(yè)和顧客都不是孤立存在的，而是鑲嵌于特定的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)之中。從企業(yè)角度看，單一企業(yè)必然要與其所處社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的其他企業(yè)合作或競(jìng)爭(zhēng)來獲取資源，以實(shí)現(xiàn)顧客的獲取和維系；從顧客角度看，單一顧客的購(gòu)買決策可能會(huì)受到其所處社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中其他顧客的影響，同時(shí)自身也可能影響他人的購(gòu)買決策。因此，囿于企業(yè)和顧客間“一對(duì)一”的雙向二元關(guān)系來探討顧客資產(chǎn)的驅(qū)動(dòng)和測(cè)量是不符合客觀實(shí)際的，而應(yīng)將其置于復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)之中，從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的視角來研究該課題。

鑒于此，本研究以社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下顧客資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)要素構(gòu)成模型為基礎(chǔ)，對(duì)傳統(tǒng)顧客資產(chǎn)測(cè)量模型進(jìn)行改進(jìn)，構(gòu)建社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下的顧客資產(chǎn)測(cè)量模型，并通過模型應(yīng)用來驗(yàn)證該模型的適用性和可操作性。

二、理論基礎(chǔ)

“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)”一詞由Brown(1940)[14]最先提出，以此描述社會(huì)結(jié)構(gòu)。其后，Barnes(1954)以挪威漁村的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)為例，首次對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了較為系統(tǒng)的分析，認(rèn)為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)是一組真實(shí)存在的社會(huì)關(guān)系[15]。隨后，Bott的《家庭與社會(huì)網(wǎng)絡(luò)》(1957)一書使社會(huì)網(wǎng)絡(luò)概念受到社會(huì)學(xué)家的廣泛關(guān)注[16]。其后，針對(duì)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的研究不斷深入，理論體系也日臻完善。在這一發(fā)展過程中，有關(guān)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的理論研究出現(xiàn)了很多流派，包括基于網(wǎng)絡(luò)關(guān)系視角的強(qiáng)關(guān)系[17-18]和弱關(guān)系[19-21]理論、基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)視角的結(jié)構(gòu)洞理論[22]及基于網(wǎng)絡(luò)功利性視角的社會(huì)資本理論[23-24]和社會(huì)資源理論[25]。這些理論被長(zhǎng)期應(yīng)用在社會(huì)學(xué)和人類學(xué)的相關(guān)問題研究，隨著學(xué)科交融的深化，逐漸被應(yīng)用于市場(chǎng)營(yíng)銷領(lǐng)域，比較有代表性的包括：用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析來測(cè)量顧客流失、管理顧客價(jià)值及改善銷售績(jī)效[26]，說明人際關(guān)系對(duì)口碑傳播的影響[27]，以及研究通信網(wǎng)絡(luò)中的客戶關(guān)系管理問題[13,28]等，但從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角來探討顧客資產(chǎn)測(cè)量的研究還未有所見。

目前對(duì)顧客資產(chǎn)測(cè)量的研究大多基于傳統(tǒng)的顧客資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)要素模型，認(rèn)為顧客資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)要素應(yīng)涵蓋三個(gè)部分：價(jià)值驅(qū)動(dòng)、品牌驅(qū)動(dòng)和關(guān)系驅(qū)動(dòng)[7]。也有學(xué)者對(duì)該模型進(jìn)行了完善，補(bǔ)充了其他維度，例如感知驅(qū)動(dòng)[29-31]，但從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角來探究顧客資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)要素的研究卻是最近才有出現(xiàn)。其實(shí)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可通過多種途徑來影響顧客購(gòu)買決策和行為，進(jìn)而影響顧客終身價(jià)值和顧客資產(chǎn)。邵景波等人在過去的研究中，構(gòu)建了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下顧客資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)要素構(gòu)成的概念模型[32](圖1)。該模型由企業(yè)內(nèi)部、企業(yè)間、企業(yè)與顧客間以及顧客間網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的4個(gè)方面的驅(qū)動(dòng)要素構(gòu)成。其中，企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的驅(qū)動(dòng)要素包含價(jià)值和品牌，價(jià)值驅(qū)動(dòng)要素又包含質(zhì)量、價(jià)格和便利性3個(gè)亞驅(qū)動(dòng)要素，而影響品牌的亞驅(qū)動(dòng)要素為顧客對(duì)品牌的認(rèn)知度、顧客的品牌偏好及品牌的美譽(yù)度；企業(yè)間網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的驅(qū)動(dòng)要素為市場(chǎng)地位，以市場(chǎng)份額來表征；企業(yè)與顧客間網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的驅(qū)動(dòng)要素包括關(guān)系收益和關(guān)系質(zhì)量，關(guān)系收益由經(jīng)濟(jì)收益(忠誠(chéng)回報(bào)活動(dòng))、社會(huì)收益(特殊獎(jiǎng)賞和特殊對(duì)待活動(dòng)、情感交流活動(dòng))以及結(jié)構(gòu)收益(知識(shí)學(xué)習(xí)活動(dòng))構(gòu)成，關(guān)系質(zhì)量由顧客滿意和顧客信任構(gòu)成；顧客間網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的驅(qū)動(dòng)要素為口碑傳播和消費(fèi)示范。該模型雖然為社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下的顧客資產(chǎn)研究提供了一定的理論基礎(chǔ)，但在其文章中沒有進(jìn)行實(shí)證，也還沒有將其應(yīng)用于顧客資產(chǎn)測(cè)量之中。本研究將以此概念模型為基礎(chǔ)，運(yùn)用因子分析法以提取公因子的方式驗(yàn)證該模型的驅(qū)動(dòng)要素構(gòu)成，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下的顧客資產(chǎn)測(cè)量模型，并將其應(yīng)用于移動(dòng)通信企業(yè)的顧客資產(chǎn)測(cè)量之中。

圖1 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下的顧客資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)要素概念模型

三、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下的顧客資產(chǎn)測(cè)量模型構(gòu)建

為了在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下實(shí)現(xiàn)對(duì)顧客資產(chǎn)的測(cè)量，首先要以圖1所示驅(qū)動(dòng)要素模型為基礎(chǔ)構(gòu)建品牌效用模型，以確定顧客的品牌轉(zhuǎn)換矩陣。在此基礎(chǔ)上測(cè)算樣本顧客的平均CLV，這其中需要預(yù)測(cè)顧客購(gòu)買額和顧客數(shù)量的變化，最后估算出企業(yè)的顧客資產(chǎn)值。

(一)品牌效用模型

品牌效用是指品牌慣性和顧客資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)要素對(duì)顧客購(gòu)買行為決定(品牌選擇)所施加的影響[33]。其中，品牌慣性是指當(dāng)顧客滿意先前購(gòu)買的品牌產(chǎn)品(或服務(wù))的情況下重復(fù)購(gòu)買該品牌產(chǎn)品(或服務(wù))的傾向[34]，各亞驅(qū)動(dòng)要素如圖1所示。用Uijk表示品牌k對(duì)購(gòu)買了品牌j的顧客i的效用，若j=k，品牌慣性LASTijk的名義變量取值為1，反之為0；Xik是驅(qū)動(dòng)要素的行向量，由此品牌效用Uijk可表示為式(1)：

Uijk=β0kLASTijk+β1kXik+εijk

(1)

其中，β0k是品牌慣性回歸系數(shù)，β1k是顧客資產(chǎn)各亞驅(qū)動(dòng)要素回歸系數(shù)的列向量，εijk為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

通過顧客個(gè)人層次的效用可以得到個(gè)人層次的轉(zhuǎn)換概率Pijk*，它代表上次購(gòu)買品牌j的顧客i下次購(gòu)買品牌k*的可能性，如式(2)：

(2)

轉(zhuǎn)換可能性Pijk構(gòu)成了顧客個(gè)人層次的品牌轉(zhuǎn)換矩陣Mi，當(dāng)有J個(gè)品牌時(shí)，Mi是J×J矩陣，如式(3)：

(3)

通過個(gè)人層次的品牌轉(zhuǎn)換矩陣可以導(dǎo)出個(gè)人層次的CLV。

(二)CLV測(cè)量

為了更準(zhǔn)確地測(cè)量CLV，假定每位顧客都有一個(gè)與之對(duì)應(yīng)的J×J階轉(zhuǎn)換矩陣Mi，Ai為1×J行向量，其元素若為下一次購(gòu)買的品牌，賦值為1，反之為0；Bijt為顧客i在時(shí)期t選擇購(gòu)買品牌j的可能性，是購(gòu)買可能性矩陣Bit中的元素，Bit為1×J階矩陣，可以通過Mi相乘t次得到，如式(4)：

(4)

對(duì)于品牌j，如果以Tij表示計(jì)算期的時(shí)間長(zhǎng)度，dj表示折現(xiàn)率，fi表示顧客i在時(shí)期t的平均購(gòu)買頻率(如每年購(gòu)買3次)，Vijt表示顧客i在時(shí)期t的期望購(gòu)買額，則顧客i的終身價(jià)值CLVij如式(5)：

(5)

(三)預(yù)測(cè)購(gòu)買額和顧客數(shù)量

Rust等人的營(yíng)銷收益模型建立在需求市場(chǎng)規(guī)模不變的假設(shè)前提下，而事實(shí)上，需求市場(chǎng)規(guī)模是不斷變化的，體現(xiàn)在模型中對(duì)應(yīng)著兩個(gè)變量——顧客購(gòu)買額和顧客數(shù)量，由于它們?cè)谡麄€(gè)計(jì)算期內(nèi)處于不斷變化之中，因此本研究將對(duì)其進(jìn)行預(yù)測(cè)，這樣在測(cè)量中就把需求市場(chǎng)規(guī)模的變化考慮進(jìn)去了。

由于期望購(gòu)買額Vijt由品牌j在時(shí)期t的營(yíng)業(yè)收入Yjt和所擁有的實(shí)際顧客數(shù)量Qjt所決定，在Yjt和Qjt具有長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng)趨勢(shì)下，建立Vijt的預(yù)測(cè)模型如式(6)-式(8)：

Yjt=γ1+γ2t+ε1

(6)

Qjt=θ1+θ2t+ε2

(7)

Vijt=Yjt/Qjt

(8)

根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，估計(jì)系數(shù)γ1、γ2、θ1、θ2，進(jìn)而可預(yù)測(cè)未來各期Vijt值。

接下來預(yù)測(cè)考慮人口增長(zhǎng)時(shí)的各期顧客數(shù)量。用POPt表示時(shí)期t整個(gè)市場(chǎng)上品牌j的顧客總數(shù)(現(xiàn)有顧客和潛在顧客)，POP0表示當(dāng)期(0期)整個(gè)市場(chǎng)上品牌j的顧客總數(shù)，Rp表示每期人口平均增長(zhǎng)率，則POPt可由式(9)求得。

POPt=POP0×(I+Rp)t

(9)

(四)顧客資產(chǎn)計(jì)算

用meani(CLVij)表示品牌j的所有隨機(jī)樣本顧客i的終身價(jià)值平均值，由全部樣本顧客CLV總和除以樣本顧客數(shù)得出。那么根據(jù)顧客資產(chǎn)定義，品牌j的顧客資產(chǎn)CEj的計(jì)算如式(10)：

CEj=meani(CLVij)×POPt

(10)

四、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下的顧客資產(chǎn)測(cè)量模型應(yīng)用

以中國(guó)移動(dòng)通信哈爾濱分公司作為研究對(duì)象，運(yùn)用前文構(gòu)建的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下的顧客資產(chǎn)測(cè)量模型對(duì)該公司的顧客資產(chǎn)進(jìn)行測(cè)量。

(一)指標(biāo)體系的建立

沿用Rust等人的思路，對(duì)應(yīng)顧客資產(chǎn)各項(xiàng)亞驅(qū)動(dòng)要素建立指標(biāo)體系(表1)。

表1 指標(biāo)體系

(二)信度與效度分析

采用Alpha信度系數(shù)法檢驗(yàn)問卷的總體內(nèi)在信度。運(yùn)用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件得到分析結(jié)果如表2所示?？梢钥闯?，所有指標(biāo)的Alpha值均大于0.8，說明問卷總體上具有很好的可靠性和穩(wěn)定性。需要說明的是，信度分析中沒有將品牌慣性納入進(jìn)來，原因在于其只取值為0或1。

采用因子分析法檢驗(yàn)問卷的效度來判斷問卷測(cè)評(píng)指標(biāo)分類的合理性，利用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件得到分析結(jié)果如表3所示?？梢钥闯?，KMO值遠(yuǎn)大于0.5，說明指標(biāo)可進(jìn)行因子分析；另外，Bartlett’s球形檢驗(yàn)的Sig.為0.000，遠(yuǎn)小于0.05，說明在0.05的置信水平下顯著，即指標(biāo)間有共同因素存在，可以從中提取最少因子的同時(shí)又能解釋大部分方差。綜上，問卷的效度很好。

表2 信度分析結(jié)果

表3 效度分析結(jié)果

(三)因子分析

應(yīng)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS19.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理和因子分析，結(jié)果如表4所示，以最大特征根大于1的原則選取6個(gè)公因子，它們一起解釋總方差的65.702%，說明這6個(gè)公因子較大程度地保留了原始信息。

表4 因子方差貢獻(xiàn)

從6個(gè)公因子的正交因子解(表5)可以看出，公因子F1在變量X10、X11、X12、X13、X14和X15上的因子載荷系數(shù)最大，集中反映了忠誠(chéng)回報(bào)活動(dòng)、優(yōu)惠政策、特殊待遇、團(tuán)體活動(dòng)、信息交流學(xué)習(xí)以及合作參與學(xué)習(xí)等6個(gè)亞驅(qū)動(dòng)要素的信息，表明F1對(duì)應(yīng)企業(yè)與顧客間網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的關(guān)系收益驅(qū)動(dòng)要素。同理，F(xiàn)2依賴于X5(廣告意識(shí))、X6(企業(yè)聲譽(yù))、X7(公益活動(dòng))和X8(品牌偏好)，對(duì)應(yīng)企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的品牌驅(qū)動(dòng)要素；F3依賴于X9(市場(chǎng)地位)、X18(口碑宣傳)和X19(消費(fèi)示范)，對(duì)應(yīng)企業(yè)間及顧客間網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的驅(qū)動(dòng)要素；F4依賴于X2(質(zhì)量)、X3(價(jià)格)和X4(便利性)，對(duì)應(yīng)企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的價(jià)值驅(qū)動(dòng)因素；F5依賴于X16(顧客信任)和X17(顧客滿意)，對(duì)應(yīng)企業(yè)與顧客間網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)下的關(guān)系質(zhì)量驅(qū)動(dòng)要素；F6依賴于X1(品牌慣性)。

表5 正交因子解

各公因子可表示為原始變量的線性組合，公因子和原始變量間的線性關(guān)系系數(shù)如表6所示。以公因子F1為例，F(xiàn)1與各原始變量的關(guān)系如式(11)。

F1=0.008X1-0.004X2-0.024X3-0.030X4-0.016X5-0.057X6-0.067X7-0.053X8+0.011X9+0.227X10+0.257X11+0.246X12+0.236X13+0.220X14+0.220X15-0.015X16-0.035X17-0.024X18-0.008X19

(11)

(四)Logistic回歸分析

以上述6個(gè)公因子作為自變量對(duì)品牌效用U進(jìn)行Logistic回歸，得出各公因子的系數(shù)(如表7)，從中可以看出各公因子系數(shù)為0的可能性均小于5%(Sig<0.05)，因此，這6個(gè)公因子在0.05的置信水平下顯著。

表7 Logistic回歸結(jié)果

(五)計(jì)算顧客資產(chǎn)值

根據(jù)因子分析所得出的公因子與各原始變量間的關(guān)系和Logistic回歸分析所得出的品牌效用與公因子間的關(guān)系，可得品牌效用和各原始變量間的關(guān)系系數(shù)，按照由大至小的順序排序后的結(jié)果如表8所示。

表8 原始變量的系數(shù)

選取中國(guó)移動(dòng)通信哈爾濱分公司財(cái)務(wù)年報(bào)上的歷史數(shù)據(jù)對(duì)式(6)和式(7)進(jìn)行多元線性回歸，結(jié)果如式(12)和式(13)：

Yjt=13.117+12.908t

(12)

Qjt=-0.003+0.017t

(13)

為方便計(jì)算，假定時(shí)間區(qū)為3年(每月為1期，共36期，基期為2011年12月)，運(yùn)用式(8)和式(12)、式(13)可得到顧客購(gòu)買額(Vijt)的預(yù)測(cè)結(jié)果(表9)。

表9 顧客購(gòu)買額(Vijt)的預(yù)測(cè)結(jié)果

假定折現(xiàn)率為10%，平均購(gòu)買頻率為1(每月購(gòu)買1次)，以哈爾濱市所有適齡人口數(shù)(18～70歲)作為現(xiàn)有和潛在顧客數(shù)量，從該市統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)中獲得每月平均人口增長(zhǎng)率為0.39%，基期的人口數(shù)為853.56萬，最后計(jì)算出中國(guó)移動(dòng)通信哈爾濱分公司的顧客資產(chǎn)總額為146.27億元。

(六)結(jié)果分析

首先，因子分析過程中提取了6個(gè)公因子，且所有的亞驅(qū)動(dòng)要素都進(jìn)入了公因子，除反映品牌慣性的一個(gè)公因子外，其余5個(gè)公因子分別從企業(yè)內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)影響下的價(jià)值和品牌，企業(yè)與顧客間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)影響下的關(guān)系收益和關(guān)系質(zhì)量，企業(yè)間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)影響下的市場(chǎng)地位以及顧客間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)影響下的口碑傳播和消費(fèi)示范反映了顧客資產(chǎn)的各驅(qū)動(dòng)要素，該結(jié)果與本研究所采用的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下的顧客資產(chǎn)驅(qū)動(dòng)要素構(gòu)成的概念模型完全吻合，也驗(yàn)證了該模型的合理性。

其次，各亞驅(qū)動(dòng)要素系數(shù)有所不同，反映了它們對(duì)顧客資產(chǎn)影響程度的差異。其中，品牌慣性系數(shù)最大，表明顧客對(duì)移動(dòng)通信企業(yè)產(chǎn)品(或服務(wù))的依賴性較強(qiáng)；質(zhì)量與便利性次之，表明它們是顧客在購(gòu)買時(shí)最關(guān)注的要素；信息交流學(xué)習(xí)、團(tuán)體活動(dòng)及合作參與學(xué)習(xí)的系數(shù)排在最后3位，表明它們對(duì)顧客購(gòu)買決策的影響較??；市場(chǎng)地位、口碑傳播和消費(fèi)示范的系數(shù)分別排在第8、14、15位，反映了它們對(duì)顧客資產(chǎn)的確存在影響，是不可忽視的。

最后，從對(duì)影響需求市場(chǎng)規(guī)模的變量預(yù)測(cè)結(jié)果來看，考慮需求市場(chǎng)規(guī)模的變化是有必要的。這是因?yàn)?，雖然顧客平均購(gòu)買額呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，但顧客數(shù)量增長(zhǎng)較快，結(jié)果導(dǎo)致需求市場(chǎng)規(guī)模是不斷增大的。

五、討論

根據(jù)Granovetter結(jié)構(gòu)嵌入和關(guān)系嵌入的觀點(diǎn)，任何營(yíng)銷活動(dòng)都是嵌入在特定的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的[35]，本研究將企業(yè)與顧客所處的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)引入到顧客資產(chǎn)測(cè)量中，使得測(cè)量模型具備以下幾點(diǎn)優(yōu)勢(shì)。

(1)測(cè)量指標(biāo)涵蓋了傳統(tǒng)模型亞驅(qū)動(dòng)要素的同時(shí)，補(bǔ)充了其未考慮的市場(chǎng)地位、口碑傳播及消費(fèi)示范等要素，相比于傳統(tǒng)測(cè)量模型，減小了測(cè)量中的系統(tǒng)誤差。

(2)一定程度上考慮了需求市場(chǎng)規(guī)模的變化，對(duì)顧客資產(chǎn)的測(cè)量更加符合客觀實(shí)際。

(3)可通過調(diào)查問卷、查閱企業(yè)財(cái)務(wù)年報(bào)及統(tǒng)計(jì)年鑒的方式獲取一系列數(shù)據(jù)，利用SPSS和EXCEL軟件實(shí)現(xiàn)所有的分析及計(jì)算，具有很強(qiáng)的可操作性。

本研究雖然在理論上使顧客資產(chǎn)測(cè)量模型更加完善，在實(shí)踐上為企業(yè)合理分配資源提供了一定的依據(jù)，但仍存在著諸多局限。首先，只在移動(dòng)通信領(lǐng)域?qū)λ鶚?gòu)建的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下的顧客資產(chǎn)測(cè)量模型進(jìn)行了應(yīng)用，研究結(jié)果只能表明其適用于該行業(yè)企業(yè)的顧客資產(chǎn)測(cè)量，是否適用于其他行業(yè)還需進(jìn)一步驗(yàn)證；其次，該測(cè)量模型只局限于測(cè)量某個(gè)時(shí)點(diǎn)上的企業(yè)顧客資產(chǎn)，無法動(dòng)態(tài)跟蹤企業(yè)顧客資產(chǎn)的時(shí)間序列變化。此外，在預(yù)測(cè)需求市場(chǎng)規(guī)模變化時(shí)，只考慮了顧客購(gòu)買額和顧客數(shù)量等因素的變化，忽視了新產(chǎn)品和替代品的出現(xiàn)等其他可導(dǎo)致市場(chǎng)規(guī)模變化的因素。這是我們研究的不足，同時(shí)也為未來的研究指明了方向。

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