邵景波， 張君慧， 李 艷

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

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基于報表數(shù)據(jù)的上市公司顧客資產(chǎn)測量與提升
——中國聯(lián)通公司的應(yīng)用研究

邵景波， 張君慧， 李 艷

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

顧客資產(chǎn)體現(xiàn)企業(yè)在市場競爭中獲取顧客資源的能力，本研究旨在利用報表數(shù)據(jù)對上市公司的顧客資產(chǎn)進行測量，并依據(jù)測量結(jié)果提出提升策略。首先，運用Matlab編程模擬上市公司的每期期末顧客存量適用的技術(shù)替代模型，進而求得顧客資產(chǎn)。其次，依據(jù)β轉(zhuǎn)換模型原理估算企業(yè)現(xiàn)有顧客的終身價值總和，在同時考慮顧客的獲取與流失的前提下求得顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率。再次，依據(jù)顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率和顧客資產(chǎn)的計算結(jié)果構(gòu)建二維坐標圖，以分析企業(yè)顧客資產(chǎn)的時間序列特征，作為提升顧客資產(chǎn)的依據(jù)。最后，將該方法在中國聯(lián)通公司進行了應(yīng)用。研究結(jié)果表明，該方法對上市公司的顧客資產(chǎn)測量和提升具有較好的適用性和可操作性。研究結(jié)果對于上市公司的顧客資產(chǎn)管理具有一定的參考價值。

市場營銷；顧客資產(chǎn)；顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率；技術(shù)替代模型；上市公司

0 引言

企業(yè)欲在激烈的市場競爭中立于不敗之地，越來越需要重視顧客的需求[1]，提高顧客滿意度，但并不是所有的顧客都值得企業(yè)爭取，某些顧客為其服務(wù)的成本不低，但其為企業(yè)創(chuàng)造的價值卻很有限，而且很容易發(fā)生品牌轉(zhuǎn)換，例如價格敏感型的顧客在競爭對手提供更優(yōu)惠的條件時就會轉(zhuǎn)換供應(yīng)商，他們對企業(yè)的貢獻不高且十分不穩(wěn)定。因此企業(yè)應(yīng)該關(guān)注單一顧客在其生命周期內(nèi)給企業(yè)帶來的整個利潤流即顧客終身價值(customer lifetime value，CLV)，并根據(jù)CLV的大小分配營銷資源，將有限的資源投入到最有價值的顧客身上，以期全部顧客CLV的總和即顧客資產(chǎn)最大化。這就涉及到顧客資產(chǎn)價值的測度和提升策略問題。

準確地說，顧客資產(chǎn)是指公司現(xiàn)有的和潛在的所有顧客終身價值的總和[2]。在顧客資產(chǎn)測量方面，營銷學(xué)者們已經(jīng)提出了諸多模型并在多個行業(yè)進行了應(yīng)用研究[3～5]，這些模型在數(shù)據(jù)獲取方面存在很大差異，有的模型利用企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)[6～8]，有的模型需要通過問卷調(diào)查獲取數(shù)據(jù)[9,10]，有的模型則使用行業(yè)面板數(shù)據(jù)[11,12]，還有的模型可以利用公司報表數(shù)據(jù)[13～15]。利用企業(yè)內(nèi)部數(shù)據(jù)庫的模型優(yōu)勢在于對于數(shù)據(jù)庫完善的企業(yè)來說數(shù)據(jù)獲取相對容易和簡便，但該模型忽視了企業(yè)外部的行業(yè)信息，不能模擬企業(yè)間的競爭。利用調(diào)查數(shù)據(jù)的模型，不需要企業(yè)數(shù)據(jù)庫支持，可以通過調(diào)查問卷獲取顧客信息，但定期的顧客資產(chǎn)評估所需的調(diào)查工作量巨大，而且問卷調(diào)查時，經(jīng)常需要讓顧客回答他自己無法準確判斷的問題，數(shù)據(jù)的有效性讓人質(zhì)疑。利用面板數(shù)據(jù)的模型在可靠性和精度方面應(yīng)該是最具優(yōu)勢的，而且可以獲得更多動態(tài)信息，但面板數(shù)據(jù)的獲取難度較大，該類模型相對較少。再有就是利用公司報表數(shù)據(jù)的模型，該類模型的數(shù)據(jù)獲取容易，在數(shù)據(jù)的可靠性方面獨具優(yōu)勢，且操作簡單。雖然該類模型也具有一些局限，但鑒于其優(yōu)點，仍具有較強的適用性?？紤]到上市公司的報表數(shù)據(jù)公開，最容易獲取，可以說該類模型非常適合于測量上市公司的顧客資產(chǎn)。本文就是對該類模型的應(yīng)用研究，以聯(lián)通公司為例展示上市公司的顧客資產(chǎn)測量過程，并依據(jù)顧客資產(chǎn)和顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率(customer equity sustainable ratio，CESR)的計算結(jié)果構(gòu)建二維坐標圖進而提出顧客資產(chǎn)提升策略。其中顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率是由Skiera, Bermes和Horn[16]提出，是指顧客未來價值占顧客資產(chǎn)的比例，反映顧客當前價值和未來價值的配比結(jié)構(gòu)，但是其對顧客資產(chǎn)的理解僅僅涵蓋了企業(yè)現(xiàn)有的顧客，考慮了現(xiàn)有顧客的流失，但沒有考慮未來顧客的獲取，其測算的顧客資產(chǎn)價值中不包括未來獲取顧客為企業(yè)帶來的價值，因此有一定局限。本研究將同時考慮顧客的獲取和流失來測度顧客資產(chǎn)并計算顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率，以期為企業(yè)的營銷戰(zhàn)略目標指引正確方向。

1 理論基礎(chǔ)

自從Dorsch和Carlson[17]于1996年將顧客資產(chǎn)引入學(xué)者們的研究視野至今，有關(guān)顧客資產(chǎn)的探索一直是營銷領(lǐng)域的研究熱點，其理論體系已初現(xiàn)雛形，顧客資產(chǎn)測量模型作為其中一個重要的組成部分取得了豐碩的研究成果，并依據(jù)不同的標準對模型進行了各種分類。從測量所需數(shù)據(jù)的角度來看，基于公司報表數(shù)據(jù)的測量模型對于上市公司而言應(yīng)是最為適宜的方法，因為上市公司每隔一段時間就會公布其財務(wù)報表，這些報表數(shù)據(jù)都是經(jīng)過嚴格的評估和審核，具有很高的可信度。同時，對于不具備內(nèi)部數(shù)據(jù)庫，或無法獲得面板數(shù)據(jù)，或介意調(diào)查數(shù)據(jù)的主觀性和工作量的上市公司而言，該模型也解決了其擔心的問題，滿足了其需求。

顧客資產(chǎn)測量的目的就是在對企業(yè)的顧客資產(chǎn)價值有了準確的評估基礎(chǔ)上提出有效的策略，以實現(xiàn)顧客資產(chǎn)的保值增值。因此目前大多數(shù)學(xué)者關(guān)于顧客資產(chǎn)提升的研究都是以測量模型為基礎(chǔ)。例如Rust，Lemon和Zeithaml的營銷收益模型指出，顧客資產(chǎn)包含價值資產(chǎn)、品牌資產(chǎn)和維系資產(chǎn)三個方面的驅(qū)動要素并據(jù)此設(shè)定指標體系計算企業(yè)的顧客資產(chǎn)價值，其提升策略也是據(jù)此提出[9]；而Blattberg, Getz和Thomas則認為企業(yè)的顧客資產(chǎn)應(yīng)該從獲取新顧客、維系已有顧客和向已有顧客推薦新產(chǎn)品三個角度進行分析，并提出了分別對應(yīng)這三個方面的顧客資產(chǎn)提升策略[18]。此外，還有一些學(xué)者基于顧客細分的視角提出顧客資產(chǎn)提升策略。例如Zeithaml以顧客終身價值大小為基礎(chǔ)構(gòu)建了顧客金字塔模型，將顧客分為四個等級：鉑金級、黃金級、鋼鐵級和重鉛級顧客，并指出企業(yè)的營銷資源應(yīng)該針對這四個等級的顧客進行分配以實現(xiàn)顧客資產(chǎn)最大化[19]。

需要特別指出的是，Skiera, Bermes和Horn提出的基于顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率的顧客資產(chǎn)提升方法[16]，在其研究中計算了顧客當前價值、未來價值和顧客資產(chǎn)，其中顧客的當前價值指企業(yè)現(xiàn)有顧客在現(xiàn)階段能為企業(yè)帶來的價值大小，未來價值指企業(yè)現(xiàn)有顧客在未來的生命周期階段能為企業(yè)帶來的價值大小，而顧客資產(chǎn)是指企業(yè)現(xiàn)有顧客的終身價值總和。該方法能很好地呈現(xiàn)顧客資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的動態(tài)變化，在顧客資產(chǎn)提升的研究方面做出了重要的貢獻，但該研究存在局限。那就是Skiera, Bermes和Horn的研究中雖然考慮了現(xiàn)有顧客的流失，但沒有考慮企業(yè)在未來仍有獲取新顧客的可能性，而事實上每一家企業(yè)在未來都可能有新的顧客出現(xiàn)，更為重要的是其對顧客資產(chǎn)的界定與顧客資產(chǎn)是企業(yè)現(xiàn)有和潛在的全部顧客的終身價值的總和的定義有所差異。因此本研究將CESR的概念界定為未來獲取顧客的終身價值總和占顧客資產(chǎn)的比例，以反映企業(yè)現(xiàn)有顧客和未來獲取的顧客創(chuàng)造的價值在顧客資產(chǎn)中的配比結(jié)構(gòu)。在此基礎(chǔ)上依據(jù)基于顧客資產(chǎn)價值與顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率構(gòu)建的二維坐標圖，將企業(yè)不同階段的顧客資產(chǎn)情況進行時間序列分析，明確過去、現(xiàn)在和未來企業(yè)顧客資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)變化，從而指出在未來的某一段時間而不是某一個時間點企業(yè)應(yīng)該如何提升顧客資產(chǎn)。

2 模型描述

2.1 顧客資產(chǎn)測量模型

顧客資產(chǎn)的測量主要采用Gupta和Lehman的模型[20]，如式(1)所示：

(1)

其中，CE表示顧客資產(chǎn)，k代表顧客群(每年新增一個顧客群)，m代表每位顧客的凈收益，n代表顧客數(shù)量，t代表時間。

在式(1)中最主要的是未來獲取顧客數(shù)量的估算，本研究采用技術(shù)替代模型來預(yù)測。該方法的核心思想是以時間為自變量，以累計顧客數(shù)作為因變量觀測值，首先利用S型方程對每期累計顧客數(shù)進行擬合求得最優(yōu)的參數(shù)解，在此基礎(chǔ)上推導(dǎo)出新增加顧客數(shù)的計算公式。在技術(shù)替代模型中，任意時間t的累計顧客數(shù)Nt的表達如式(2)：

(2)

在S型方程(2)中，當時間t趨于無窮，該方程漸進逼向α，參數(shù)γ描述了曲線的傾斜程度。新增加的顧客數(shù)nt就可以通過將式(2)微分求得，如式(3)：

(3)

利用Matlab 7.0軟件中的lsqcurvefit函數(shù)對式(3)進行擬合，通過編寫程序運行Matlab軟件即可求得最優(yōu)參數(shù)解，所構(gòu)建的非線性最小二乘模型如式(4)：

(4)

2.2 顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率

由于顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率(CESR)是企業(yè)未來獲取顧客的終身價值總和占顧客資產(chǎn)(CE)的比例，而企業(yè)現(xiàn)有顧客的終身價值總和(表示為CEc)更容易測算，因此將CESR的計算公式表示為式(5)：

(5)

顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率的取值在區(qū)間[0,1]，其值越趨近于1表示企業(yè)未來獲取顧客的終身價值總和占比越高，越趨近于0表示企業(yè)未來獲取顧客的終身價值總和占比越低。顧客資產(chǎn)中CEc的測算主要是采用Pfeifer的模型[14]，如式(6)所示：

(6)

其中CEc為現(xiàn)有顧客終身價值總和，r(T)為月份實際保留率，CF為現(xiàn)金流，d為折現(xiàn)率。

在式(6)中，最關(guān)鍵的是月份實際保留率的估算。關(guān)于實際保留率的計算主要依據(jù)Fader和Hardie的研究成果[21]。Fader和Hardie從一個公司應(yīng)該存在多個顧客群的角度，運用可轉(zhuǎn)換β幾何分布(shifted geometric distribution)模型(簡稱sBG)分析了四種有限信息結(jié)構(gòu)下的顧客保留率。四種有限信息結(jié)構(gòu)如表1～4所示，其中nij是顧客群i的顧客在第j期仍然存在于該企業(yè)(j>i)的數(shù)量，斜對角線上即當i=j時的nii表示顧客群i在第i期獲取的初始顧客數(shù)。有限信息結(jié)構(gòu)一的適用條件是已知每期初始顧客數(shù)和每個顧客群在觀測期期末的活躍顧客數(shù)，有限信息結(jié)構(gòu)二的適用條件是已知每期初始顧客數(shù)和每期期末顧客數(shù)，有限信息結(jié)構(gòu)三的適用條件是已知每期期末顧客數(shù)和每個顧客群在觀測期期末的活躍顧客數(shù)，有限信息結(jié)構(gòu)四的適用條件是已知每個顧客群在觀測期期末最后兩期的活躍顧客數(shù)。

表1 有限信息結(jié)構(gòu)一

表2 有限信息結(jié)構(gòu)二

群時間→1n112n223n33??InIIn.1n.2n.3n.I

表3 有限信息結(jié)構(gòu)三

表4 有限信息結(jié)構(gòu)四

群時間→1n1I-1n1I2n2I-1n2I3n3I-1n3I???InII

2.3 二維坐標圖

以顧客資產(chǎn)與顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率為坐標可構(gòu)建如圖1所示的由四個象限構(gòu)成的二維坐標圖[17]。橫軸為CESR，從左到右表示企業(yè)由對短期利潤的重視轉(zhuǎn)變?yōu)橹虚L期價值的創(chuàng)造；縱軸為CE，自下而上表示企業(yè)的顧客資產(chǎn)價值由小到大。這樣就可以依據(jù)該圖對企業(yè)的顧客資產(chǎn)進行時間序列分析，找出企業(yè)目前顧客資產(chǎn)管理中存在的不足進而明確未來的改進方向。

(1)第一象限：高CE和高CESR，處于此象限說明企業(yè)不僅擁有強大的顧客群基礎(chǔ)，并且其未來獲取顧客為企業(yè)創(chuàng)造的價值也較高；

(2)第二象限：高CE和低CESR，處于此象限說明企業(yè)雖然具有強大的顧客群基礎(chǔ)，但是其現(xiàn)有顧客群的終身價值總和占比較高，未來獲取的顧客并不具備很高的經(jīng)濟價值，這意味著該企業(yè)比較重視短期利潤的獲得，缺乏對企業(yè)長遠利益的考慮；

(3)第三象限：低CE和低CESR，處于此象限說明企業(yè)不具有強大的顧客群基礎(chǔ)，并且現(xiàn)有顧客群的終身價值總和占比較高，這意味著該企業(yè)不僅不能以有效的營銷策略吸引足夠多的顧客，而且其利潤短視化現(xiàn)象比較嚴重；

(4)第四象限：低CE和高CESR，處于此象限說明企業(yè)不具備強大的顧客群基礎(chǔ)，但是其未來獲取顧客的經(jīng)濟價值好于當前，這意味著公司具有長遠眼光，雖然目前沒有強大的顧客群基礎(chǔ)，但是以企業(yè)管理者的優(yōu)秀能力可能會有較好的前景。

圖1 基于CE和CESR構(gòu)建的二維坐標圖

3 模型應(yīng)用

本研究運用前文所述顧客資產(chǎn)測量模型對中國聯(lián)通公司的顧客資產(chǎn)進行測量，并利用二維坐標圖對其顧客資產(chǎn)情況進行分析，在此基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的顧客資產(chǎn)提升策略。

3.1 數(shù)據(jù)的獲取

研究所采用的中國聯(lián)通公司報表數(shù)據(jù)主要來源于新浪財經(jīng)和東方財富等官方網(wǎng)站，數(shù)據(jù)具有較高的可信度。聯(lián)通公司在2009年10月之前多次進行了業(yè)務(wù)調(diào)整，2008年10月將CDMA業(yè)務(wù)出售，2009年10月投入運營3G業(yè)務(wù)，由于主營業(yè)務(wù)的不一致會造成報表數(shù)據(jù)不符合測量模型對數(shù)據(jù)的要求，因此選取從2009年10月到2012年3月的月度報表數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)的收集過程中發(fā)現(xiàn)聯(lián)通公司對于顧客數(shù)量的公布是以月份為間隔，而對經(jīng)營利潤的公布是以季度為間隔進行的，因此在估算顧客資產(chǎn)時不僅需要將年度測量方程轉(zhuǎn)換為季度測量方程，還需要將以月度顧客數(shù)量為基礎(chǔ)求得的實際保留率轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的季度實際保留率。

聯(lián)通公司的財務(wù)報告中公布了各類長期借款、債券以及中期票據(jù)的公允價值，以現(xiàn)金流量分別按照2009年12月至2011年12月間的市場利率來折算，取其平均值5%作為年度折現(xiàn)率，在實際的計算過程中將其轉(zhuǎn)換為季度折現(xiàn)率1.25%。

3.2 顧客資產(chǎn)的評估

在利用技術(shù)替代模型估算未來獲取顧客數(shù)量時，首先需要進行Matlab編程，編寫的具體程序如表5所示。

表5 技術(shù)替代模型的Matlab編程

將中國聯(lián)通公司的數(shù)據(jù)代入式(4)中并通過運行上述程序即可得到最優(yōu)參數(shù)解：x(1)=116680，x(2)=-1.1401，x(3)=0.0106。因此，中國聯(lián)通公司的技術(shù)替代模型方程分別如式(7)和(8)所示，其中α=x(1)，β=x(2)，γ=x(3)。

(7)

(8)

求得中國聯(lián)通公司每期顧客數(shù)之后，運用顧客資產(chǎn)的計算公式(1)即可求得中國聯(lián)通公司的顧客資產(chǎn)，所得結(jié)果如表6所示。

表6 季度顧客資產(chǎn)計算結(jié)果

3.3 現(xiàn)有顧客CLV總和的計算

計算中國聯(lián)通公司現(xiàn)有顧客的終身價值總和，須先求得實際保留率。在Fader和Hardie的研究中有一個重要前提假設(shè)，即顧客群是根據(jù)獲取時間的不同來劃分的。聯(lián)通公司的報表數(shù)據(jù)是根據(jù)業(yè)務(wù)種類(2G、3G和固網(wǎng)業(yè)務(wù)中的本地通話、寬帶)來報告不同顧客群體數(shù)據(jù)信息的，這種分類方法顯然不符合Fader和Hardie測量模型的前提假設(shè)，因此將其做如下轉(zhuǎn)換：

假設(shè)第i期期初顧客數(shù)為Bi，期末顧客數(shù)為Bi+1，本期新獲取顧客數(shù)為Ai，本期離網(wǎng)顧客數(shù)(流失顧客)為Ci，顧客保留率為ri，則由期初顧客數(shù)加上本期新獲取顧客數(shù)，減去本期流失顧客數(shù)，即等于期末顧客數(shù)(如式9)。

Bi+Ai-Ci=Bi+1

(9)

而Ci又可以表示為式(10)：

Ci=(1-ri)Bi

(10)

由式(9)和(10)可求得每月顧客凈增長數(shù)ΔBi+1，如式(11)：

ΔBi+1=Bi+1-Bi=Ai-(1-ri)Bi

(11)

由此，每期顧客凈增長數(shù)可由本期新入網(wǎng)顧客數(shù)減去離網(wǎng)顧客數(shù)得到。當把顧客樣本聚焦于聯(lián)通公司所報告的每月顧客凈增長數(shù)ΔBi+1而非月末累計顧客數(shù)Bi+1上時，就滿足了Fader和Hardie測量模型的前提假設(shè)。

接下來需要分析中國聯(lián)通公司符合四種有限信息結(jié)構(gòu)下的哪一種，進而求得實際顧客保留率。由于聯(lián)通公司沒有提供每期初始顧客數(shù)，所以可直接排除有限信息結(jié)構(gòu)一和結(jié)構(gòu)二，對于結(jié)構(gòu)三和結(jié)構(gòu)四需要通過對比計算和分析以確定優(yōu)劣。

(12)

其中nii表示群i在第i期獲取的初始顧客數(shù)，niI表示顧客群i在觀測期期末的活躍顧客數(shù)，S(t)表示某一顧客持續(xù)購買行為至第t期仍然處于交易活躍狀態(tài)的概率方程。

(13)

(14)

其中nij是顧客群i的顧客在第j期仍然存在于該企業(yè)(j>i)的數(shù)量，n.j表示每期期末顧客數(shù)量。

最后是計算殘差，通過殘差平方和最小值方法求得α、β的值，使每期期末顧客數(shù)量的預(yù)測值與觀測值n.j盡可能接近(如式15)。

(15)

求非線性最小值運用Excel中的規(guī)劃求解來對數(shù)據(jù)進行處理，將中國聯(lián)通公司的數(shù)據(jù)代入上述計算步驟之后，再用Excel求得實際保留率的值。但是無論在Excel中怎樣設(shè)定約束條件，結(jié)果都是無法求得實際保留率或者求得的實際保留率誤差太大，因此有限信息結(jié)構(gòu)三并不適合用來估算中國聯(lián)通公司的實際顧客保留率。

(2)運用有限信息結(jié)構(gòu)四估算實際保留率。該方法的適用條件是已知每個顧客群在觀測期期末最后兩期的活躍顧客數(shù)。步驟如下：

(16)

其中niI-1表示顧客群i在觀測期期末倒數(shù)第二期的活躍顧客數(shù)。

(17)

(18)

最后計算殘差求得α和β，如式(19)所示：

(19)

仍然運用Excel中的規(guī)劃求解來對數(shù)據(jù)進行處理。將中國聯(lián)通公司的數(shù)據(jù)帶入上述相應(yīng)公式進行求解所得到的結(jié)果滿足殘差平方和最小，因此采用有限信息結(jié)構(gòu)四估算中國聯(lián)通公司的實際顧客保留率是適宜的。

將求得的α和β帶入根據(jù)sBG概率推導(dǎo)原理所得出的實際保留率計算公式(如20)，即可求得中國聯(lián)通公司顧客的實際保留率。

(20)

求得實際顧客保留率之后，再運用公式(6)即可求得中國聯(lián)通公司現(xiàn)有顧客的終身價值總和，所得結(jié)果如表7所示。

表7 每個季度的現(xiàn)有顧客CLV總和計算結(jié)果

3.4 顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率的測算

將求得的現(xiàn)有顧客CLV總和和顧客資產(chǎn)值代入式(5)即可得出中國聯(lián)通公司的顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率，所得結(jié)果如表8所示。

表8 顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率的計算結(jié)果

圖2 中國聯(lián)通顧客資產(chǎn)二維坐標圖

3.5 二維坐標圖的構(gòu)建與CE分析

根據(jù)上述中國聯(lián)通公司CE和CESR的值就可以構(gòu)建中國聯(lián)通公司的CE和CESR二維坐標圖。由于使用原始數(shù)據(jù)得到的二維坐標圖中集中在同一區(qū)域的散點密度過高，不具有可分性，因此將原始數(shù)據(jù)進行處理，依據(jù)原值與分界點之間的差構(gòu)建中國聯(lián)通公司的CE和CESR二維坐標圖(如圖2所示)，其中分界點為CE和CESR的平均值。

從圖2中可以看出2009年第四季度至2012年第一季度散點分布于不同的區(qū)域，主要落在第三象限和第四象限，有一個散點落在第一象限，第二象限沒有散點。第一象限的唯一一個散點是2011年第四季度，第三象限的三個散點是2009年第四季度、2010年第一季度和第二季度，其余幾個季度的數(shù)據(jù)分布于第四象限。

隨著9個月的市場開拓后，人們對3G品牌的熟悉度大大提高，在市場開拓期所吸引的創(chuàng)新型顧客群中有相當一部分顧客在聯(lián)通公司獲得滿意的交易體驗后會發(fā)展成為公司的忠誠顧客，保守型顧客也會因為多方位的產(chǎn)品利好消息而被聯(lián)通公司所吸引，此時中國聯(lián)通公司不僅顧客群在逐漸擴大，而且未來獲取顧客的終身價值總和占比也較高，所以2010年第三、四季度，2011年第一、二、三季度和2012年第一季度的散點會分布于第四象限。2011年第四季度的散點落在第二象限內(nèi)中的一方面原因與上述分析類似，另一方面原因在于聯(lián)通公司大多數(shù)年份第四季度的財務(wù)數(shù)據(jù)均好于前三個季度。

綜合上述分析可以看出，中國聯(lián)通公司的顧客群還有相當大的增長空間，并且其顧客資產(chǎn)結(jié)構(gòu)正在往好的方向轉(zhuǎn)變，即由短期利潤逐漸轉(zhuǎn)向長期利潤的獲取。因此，聯(lián)通公司未來應(yīng)該努力提高其顧客群基礎(chǔ)，但是這并不意味著可以采用促銷、折扣等策略吸引大批不穩(wěn)定的價格敏感型顧客，而應(yīng)在提高自身產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量的基礎(chǔ)上，首先通過品牌推廣策略吸引顧客，如聯(lián)通公司與蘋果公司聯(lián)合推出iphone合約機，利用蘋果公司的品牌效應(yīng)大大增加了聯(lián)通公司的顧客規(guī)模，就是一個很好的例證。其次是以優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)獲得顧客滿意并通過顧客維系策略實現(xiàn)顧客忠誠，如聯(lián)通公司推出的老用戶0元購機活動、組織VIP顧客參加沙龍討論會等都是不錯的選擇。忠誠顧客對公司顧客資產(chǎn)的提升表現(xiàn)在三個方面：直接作用——自身購買企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù)；交叉作用——購買該企業(yè)其它的產(chǎn)品或服務(wù)；口碑作用——向其他顧客宣傳企業(yè)優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品或服務(wù)，幫助企業(yè)獲取更多的顧客。此外，忠誠顧客的未來價值增長空間很大，可以優(yōu)化顧客資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。

4 結(jié)論與不足

本研究指出上市公司可以根據(jù)其財務(wù)報表定期可信的特點利用報表數(shù)據(jù)測量顧客資產(chǎn)，并借鑒前人的研究成果確定了具體的顧客資產(chǎn)測量模型。該模型易于操作，企業(yè)的管理人員只需將每期公布的財務(wù)報表數(shù)據(jù)帶入相應(yīng)的模型即可求得顧客資產(chǎn)值，而不需要繁瑣的問卷調(diào)查工作和復(fù)雜的計算，這為顧客資產(chǎn)理論在企業(yè)中的推廣應(yīng)用創(chuàng)造了條件。此外，根據(jù)顧客資產(chǎn)和顧客資產(chǎn)可持續(xù)比率構(gòu)建的二維坐標圖可以對企業(yè)的顧客資產(chǎn)情況進行動態(tài)分析，在同時考慮顧客的獲取和流失的前提下，探討顧客資產(chǎn)中現(xiàn)實顧客及其未來獲取顧客(潛在顧客)的價值配比結(jié)構(gòu)，分析在時間序列周期內(nèi)顧客資產(chǎn)構(gòu)成的變化，呈現(xiàn)出一段時期而不是某個時點的顧客資產(chǎn)情況，進而找出企業(yè)顧客資產(chǎn)管理的薄弱環(huán)節(jié)并為以后的營銷戰(zhàn)略指明方向，這也是本研究創(chuàng)新性的體現(xiàn)。由于結(jié)合了定量分析與定性分析兩種方法，因此更能直觀科學(xué)地幫助企業(yè)制定有效的顧客資產(chǎn)提升策略。

雖然本研究為上市公司有效地進行顧客資產(chǎn)管理提供了一些指導(dǎo)，但仍有一些不足之處。本研究是在中國的營銷環(huán)境下進行的，并僅在移動通信行業(yè)進行了應(yīng)用，考慮到中國營銷環(huán)境尤其是中國移動通信領(lǐng)域的特殊性，后續(xù)可以嘗試在不同的營銷環(huán)境下以及不同的行業(yè)對模型進行應(yīng)用，以驗證模型的適用范圍。

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Measurement and Enhancement of Customer Equity Based on Reporting Data——Application Research in China Unicom

SHAO Jing-bo, ZHANG Jun-hui, LI Yan

(SchoolofManagement,HarbinInstituteofTechnology,Harbin150001,China)

Customer equity reflects enterprise’s ability of obtaining customer in market competition. The purpose of this paper is to measure listed companies’ customer equity based on reporting data, and propose enhancement strategies based on the measurement results. This paper firstly simulates the technological substitution model of listed companies using Matlab to estimate customer cumulative number and further customer equity. Then the paper calculates the lifetime value of current customers on the basis of shifted β geometric model and estimated customer equity sustainable ratio considering both customers’ obtaining and turnover. Thirdly, this paper combines customer equity sustainable ratio with customer equity to structure a two-dimensional plot which analyses time series characteristic of customer equity and proposes enhanced strategies. Finally, the application results in China Unicom show that this measurement method has a strong operability and high accuracy for the measurement and enhancement of listed companies’ customer equity. The results can provide a reference value for customer equity management of listed companies.

marketing; customer equity; customer equity sustainable ratio; technological substitution model; listed company

2013- 02-26

國家自然科學(xué)基金面上資助項目(70802018,71172155)；中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金資助項目(HIT.HSS.201104)

邵景波(1973-)，女，黑龍江鶴崗人，管理學(xué)博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為市場營銷。

F713.54

A

1007-3221(2015)02- 0146- 09