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顾客期望价值

 昵称18419 2007-01-20

1.问题的提出

预评价

时间

负向

价值

中值

正向

价值

购买

()评价

购买

评价

1  一段时间内价值认知的变化


       顾客价值(Customer Value)就是顾客对企业提供的产品与服务给他带来的价值的判断。Woodruff 在其“一段时间内价值认知的变化”模型(图1)中,认为顾客在购买前有一个对产品预评价的过程,在预评价的基础上产生购买,购买后对产品做出评价,同时形成下一次购买前的预评价。值得注意的是,在购买与消费的不同阶段,顾客对产品的价值认知可能并不相同,例如当预评价阶段的价值认知为正向价值时,顾客才会购买;而由于在购买过程中要支付费用或成本,因此顾客价值认知可能为负向价值。笔者认为,Woodruff所说的预评价过程就是顾客期望价值的形成过程,而购买后的评价则形成了顾客感知价值。因此可以提出如下两个概念:顾客期望价值(Customer Expected Value)就是顾客在购买产品之前对某产品可能为其带来的价值的期望;而顾客感知价值(Customer Perceived Value)则指顾客在购买和使用某具体产品之后对其价值的实际感受。

提出顾客期望价值概念的重要意义在于:(1)顾客期望价值揭示了顾客需求的现状和趋势;(2)顾客期望价值是顾客做出购买决策的依据;(3)顾客在消费产品的过程中,总要将其感知价值与其期望价值对比,对比的结果直接影响了顾客对企业的满意感。只有当顾客感知价值大于或等于顾客期望价值时,顾客才会满意甚至忠诚。

顾客对企业提供的产品或服务的价值的期望依赖于他对诸多因素的期望,例如方便性、可靠性等,这些因素称为顾客期望价值构成要素。不同性别、年龄、收入、爱好的顾客对同一产品的价值期望会有所不同,其价值构成要素也会有所差异,顾客期望价值构成要素探测的目的就是揭示这些差异,从而为市场细分和其它营销决策提供依据。

2. 顾客期望价值构成要素探测的理论模型

       90年代中期以来,GaleWoodruff等人都先后进行了顾客价值探测的研究。

Gale将顾客价值看作是质量与成本之差,并在质量与成本下衍生出若干变量,分别对每一变量进行测评。其不足在于Gale只用质量和成本两维度来代表顾客价值,难以全面体现顾客真实的心理过程。

       Woodruff根据“手段——目的链(Means-end chain)”的原理,构建了由属性到结果到最终目标的顾客价值层级。利用一系列定性的方法对属性、结果和最终目标进行揭示,并将发现的重要变量放入顾客满意测量问卷进行量化。Woodruff的价值层级很好地体现了顾客对价值认知的心理过程,所不足的是,这一思想还没有形成可以操作的方法和工具。

       在对Woodruff Gale 等人研究成果进行深入分析的过程中,笔者发现他们的研究有如下的局限:(1)研究中没有区分顾客期望价值和顾客感知价值,而从其探测的过程来看,他们都侧重于顾客感知价值的研究,而忽略了对顾客期望价值的研究;(2)基于一定的假设事先对顾客价值的构面(Dimension,维度)进行了划分,而对顾客价值构成要素的实证探测不够注重。

顾客期望价值(CEV

维度 1

维度  2

维度 n

……

变量 1

变量 2

变量 n

……

……

2  顾客期望价值构成要素探测的模型


       为了弥补前人研究的不足,笔者提出如下顾客期望价值构成要素探测的理论模型(图2):

 


       这一理论模型有别于前人的研究模型的特点在于:不事先划分顾客期望价值构成要素的维度,而通过一系列的研究步骤从顾客的心理期望角度对其进行归稽。

       应用这一模型探测顾客期望价值的构成要素,其最终目标是得到顾客期望价值构成要素的层级结构。

3.顾客期望价值构成要素探测的步骤

       顾客期望价值构成要素的探测要经过一个由探查到描述的过程,其具体步骤的分解如图3所示。

第二步:探查(Exploratory)研究

第一步:确定研究目标和研究对象

对得到的所有变量分类、归并

搜集所有可能的变量

第三步:数据(data)搜集

正式调查

问卷设计

抽样设计

第四步:统计(statistics)分析

因子(factor)分析,删除解释不通的变量

由相关系数,删除不必要变量

得到顾客期望价值构成要素的层级结构

3 顾客期望价值构成要素探测的步骤

根据预测试结果对变量进行筛选

生成量表,进行预测试


                   注:各步骤可采用的方法参见下文的“示例”。

 


4.示例——柴油机顾客期望价值构成要素的探测

4.1 确定研究目标和研究对象

       确定本次研究的目的是探测柴油机顾客的期望价值构成要素。研究的对象是那些自己购车、开车、车上装柴油机的卡车司机。研究的最终目标是形成顾客对柴油机企业的期望价值构成要素的层级结构。

4.2 探查研究

       在对报刊、杂志、一家柴油机企业内部数据等所有可得的二手资料分析的基础上,获得了对柴油机产品顾客期望价值构成要素的感性认识,并拟定了访谈提纲,组织了3次各有7位卡车司机参加的焦点小组访谈。在此基础上归纳出一个包括48个表述(statement)的顾客期望价值构成要素列表。

       在两次深度访谈的基础上,对上述48个表述进行了分类和合并,得到一个精简的由32个表述组成的列表。

将上述的32个表述作为变量放入顾客期望价值测试问卷中,进行了预测试。问卷中对32个变量采用7级列举评比量表(Itemized rating scale)测量,并将“车的归属”作为控制变量。

       预测试得到78份符合研究对象特征的问卷。根据78份数据,对32个变量分别计算其均值、方差,进行频次统计,将那些期望程度较低、方差很小、数据较集中的表述删除,得到一个有25个变量的列表。这25个变量就是探查阶段最终获得的顾客期望价值构成要素的集合。

4.3 描述(Descriptive)研究

4.3.1  数据搜集

       这一阶段问卷的形式基本与预测试阶段采用的问卷相同。仍采用7级列举评比量表对探查研究阶段生成的25个变量进行测量,并设计了“行驶环境”、“行驶路况”等多个细分变量。

       将置信水平设定为95%,误差水平为2%-3%时,确定最终有效样本量应为1600份。根据分层抽样的原理,将2000份问卷依各品牌柴油机在各省的保有量在省间分配。

       召集了49名本科大学生在暑假期间进行了问卷调查,共回收有效问卷1650份,抽取其中符合研究对象特征的1600份问卷作为数据分析的样本。

4.3.2  统计分析

       通过对25个变量相关系数的计算发现,任何变量与其它变量之间均低度相关,因此保留所有25个变量进行因子分析。

       25个变量进行因子分析并进行正交旋转,得到的结果为:变量x1 x2 x3 x4在因子1上有较高的负载,变量x10 x14 x15 x16 x19在因子2上有较高的负载,变量x22 x23 x24x25在因子3上有较高的负载,变量x12 x17 x20在因子4上有较高的负载,变量x5x6x8在因子5上有较高的负载,变量x9 x18在因子6上有较高的负载,变量x7 x13在因子7上有较高的负载,变量x11 x21在因子8上有较高的负载。

       从顾客的心理感受的角度出发,我们对7个因子F1F2F3F4F5 F6F8分别赋予意义“核心性能”、“服务保证”、“沟通质量”、“方便性”、“产品伴随问题”、“使用成本”、“免费帮助”;因子F7解释的两个变量是“大修里程”和“服务人员的到达速度”,这使得F7难以解释,所以将其中的两个变量单列,自成两个因子;在实际意义的约束下,我们将解释不通的变量x20删除。

       各因子与变量之间的关系见表1

1  各变量在因子上的负载

因子

变量

F1

F2

F3

F4

F5

F6

F7

F8

x1

.628

 

 

 

 

 

 

 

x2

.641

 

 

 

 

 

 

 

x3

.661

 

 

 

 

 

 

 

x4

.644

 

 

 

 

 

 

 

x5

 

 

 

 

.558

 

 

 

x6

 

 

 

 

.652

 

 

 

x7

 

 

 

 

 

 

.688

 

x8

 

 

 

 

.706

 

 

 

x9

 

 

 

 

 

.683

 

 

x10

 

.468

 

 

 

 

 

 

x11

 

 

 

 

 

 

 

.427

x12

 

 

 

.524

 

 

 

 

x13

 

 

 

 

 

 

.609

 

x14

 

.514

 

 

 

 

 

 

x15

 

.713

 

 

 

 

 

 

x16

 

.664

 

 

 

 

 

 

x17

 

 

 

.628

 

 

 

 

x18

 

 

 

 

 

.740

 

 

x19

 

.431

 

 

 

 

 

 

x20

 

 

 

.532

 

 

 

 

x21

 

 

 

 

 

 

 

.772

x22

 

 

.505

 

 

 

 

 

x23

 

 

.508

 

 

 

 

 

x24

 

 

.647

 

 

 

 

 

x25

 

 

.721

 

 

 

 

 

4.4 柴油机顾客期望价值构成要素的层级结构

       最终,我们得到柴油机顾客期望价值构成要素的层级结构,如表2。其中的因子就是本次实证研究得到的前文理论模型中的“维度”。

       柴油机企业可应用这一结构中的一级因子和二级变量作为指标对卡车司机的期望价值进行衡量。

       我们发现,通过研究得到的顾客期望价值构成要素的层级结构与某柴油机企业原先的设想(见表3)大相径庭。

 

 

2  研究得到的柴油机顾客期望价值构成要素的层级结构

因子

含义

可解释的变量

原变量序号

F1

核心性能

行驶速度

X1

起动性

X2

爬坡性

X3

加速性

X4

F2

服务保证

保修服务及时性

X10

维修人员的技术水平

X14

服务人员的职业道德

X15

服务人员的服务态度

X16

移情性(即厂家能否为我着想)

X19

F3

沟通质量

电话咨询的帮助

X22

接电话人的态度

X23

对牢骚和投诉的态度

X24

对投诉的处理

X25

F4

方便性

联系服务人员的难易

X12

购买零部件的方便性

X17

F5

产品伴随问题

噪音

X5

水温

X6

三漏

X8

F6

使用成本

油耗

X7

零部件价格

X18

F8

免费帮助

保修里程和保修时间

X11

800电话的帮助作用

X21

 

 

大修里程

X9

 

 

服务人员到达的速度

X13

      

3  某柴油机企业原先设想的顾客期望价值构成要素的结构

维度

含义

可解释的变量

1

动力性

最高速度

超载能力

爬坡性

加速性

2

服务质量

服务及时性

维修人员的技术水平

服务人员的服务态度

方便性

3

电话服务

电话咨询的帮助

接电话人的态度

800电话的帮助

4

零部件供应

购买零部件的方便性

5

环保性

噪音

排放

6

经济性

油耗

零部件价格

7

可靠性

大修里程

 

4.5 总结

       以上形成的顾客期望价值构成要素的层级结构并不能作为最终的结论,企业需要在实践中检验它,修正它。此外,以上的探测过程没有区分不同细分市场的情况。若能以“行驶环境”、“运载货物类型”等为控制变量对样本进一步细分,再做同样的分析,多维变量下细分市场的顾客期望价值构成要素会发生变化,并且也会更为精确。

5.意义和展望

       顾客期望价值构成要素探测的意义在于:

首先,有助于企业转换视角。一般地,企业管理者感性地认为,顾客价值构成要素包括4Ps的各方面,对本企业提供的顾客价值进行评价时习惯从产品的功能和质量、价格的高低、销售网络的布局等角度入手。但是,顾客价值是顾客自己的判断,其角度自然与企业不同。柴油机顾客期望价值构成要素的层级结构说明了这一点。企业要对其提供的顾客价值进行客观的、准确的评价,就必须转换视角,从顾客的心理感受着手。顾客导向思想的核心正在于此!

其次,能使营销者认清顾客需求的现状,预测顾客需求的变化和发展趋势,以便及早做出调整,抢占先机。

最后,在明确顾客期望价值构成要素的基础上,进一步探测顾客感知价值的构成,将二者对比,可以对企业满足顾客需求的状况做出评价,找出不足和缺陷,并进一步制定弥补的策略。

       明确了顾客期望价值的构成要素只是迈出了顾客价值管理研究的第一步,我们仍需研究顾客期望价值构成要素与顾客感知价值构成要素之间的异同,顾客价值构成要素对顾客价值的影响机理,以及顾客价值各要素的量化和最终顾客价值的量化等问题。

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