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| 編輯推薦： |
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作者探讨了社交网络环境下影响客户价值的因素并构建了客户价值模型，有重要的参考价值
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| 內容簡介： |
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在客户关系管理和在线口碑传播理论框架下，本课题的研究涉及三个层面。首先，分析社交网络环境下客户价值的影响因素；其次，构建社交网络环境下基于网络口碑影响力的客户价值模型；*后，针对国内某一社交网站客户数据，分别运用RFM-IWOM模型和RFM模型进行客户价值评价和基于此的客户细分，比较分析网络口碑影响力对RFM模型的修正作用和分析单一客户的价值优势所在。因此，从这三个层面出发，本课题涉及以下三个研究内容：（1）社交网络环境下客户价值的影响因素；（2）社交网络环境下基于网络口碑价值的客户价值模型的构建；（3）基于RFM-IWOM模型和RFM模型的实证分析比较及营销策略的提出。
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| 關於作者： |
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杨光煜,1966年5月出生,副教授,硕士生导师. 1988年于吉林大学计算机科学系系统结构专业获理学学士学位；1995年于天津财经大学统计系经济信息管理专业获经济学硕士学位。现担任北京东方IT研究院副院长。以客户关系管理模式研究与系统开发、战略信息系统为科研方向。发表学术论文15篇，其中最重要刊物和核心刊物4篇3篇被EI检索，1篇被ISTP 检索，1篇获奖；主编出版专业书籍2本，其中专著1本；参加完成国家自然科学基金项目1项，省部级项目5项；主持完成局级项目2项，横向研究课题若干。曾获2000年天津财经大学青年教师首届多媒体教学基本功竞赛理科一等奖；2000年天津市第五届青年教师教学基本功竞赛（多媒体教学）理科类优秀奖；2001年天津财经大学课堂教学先进教师奖；2004年全国科研精英学术论文交流一等奖；2004年天津财经大学青年教师教学基本功竞赛理科类优秀奖。
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| 目錄：
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目录
第一章导论1
第二章客户关系管理的相关理论19
第一节客户关系管理理念19
第二节客户价值25
第三节客户分类36
第四节客户关系管理策略45
第三章社交网络的相关理论53
第一节社交媒体与社交网络53
第二节网络口碑64
第三节社交网络环境下网络口碑对消费者决策的影响76
第四章社交网络环境下的客户价值评价81
第一节传统客户价值评价方法81
第二节社交网络环境下的客户价值评价113
第五章RFM-IWOM模型构建117
第一节问题及假设117
第二节问卷的设计与发放119
第三节数据分析127
第四节RFM-IWOM模型的构建131
第六章 RFM-IWOM模型与RFM模型的应用比较133
第一节数据准备133第二节基于RFM-IWOM模型的客户细分135
第三节基于RFM与RFM-IWOM模型的细分比较136
第四节RFM-IWOM模型属性权重分析139
第五节基于RFM-IWOM模型的营销策略140
第七章总结与展望142
第一节结论142
第二节不足之处与展望143
参考文献145
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| 內容試閱：
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利润最大化是企业的经营目标，而客户则是企业利润的源泉。为此，有效实施客户关系管理（Customer Relationship Management,CRM），以实现客户关系的有效建立、维持与挽救也就成了企业实现目标的制胜法宝。客户价值评价无论是作为建立客户关系最重要的也是最基本的内容（特别是认识客户与选择客户），还是作为客户维持中最基础的前置工作（客户分级决定着能否实施有效的客户沟通、提高客户满意度并实现客户忠诚），抑或是作为客户关系挽救中最有效策略制定的依据（评价挽救策略的效益需在评价挽救成功假设下的客户价值基础上进行），都是有效实施客户关系管理不可或缺的一环。随着社交网络的兴起，消费者间的决策依赖逐渐加深，网络口碑对于客户价值评价的作用不容小觑。被以往的价值评价方法所忽略的口碑价值也因此成为新环境下客户价值评价不可不考察的内容。鉴于此，本书试图建立社交网络环境下基于网络口碑影响力的客户评价模型RFM-IWOM模型。RFM-IWOM模型是在已经被广泛应用的RFM模型（Recency，Frequency，Monetary）的基础之上提出的。RFM模型评价的仅仅是客户的购买价值。因此，模型改进的关键在于确定客户口碑价值的各影响因素以及它们对口碑价值的作用大小，并将其引入评价模型。本书首先在文献回顾的基础上提出若干假设，并针对每一假设设置若干测试项以设计问卷，其次对所得数据进行信度分析、效度分析、相关分析以及回归分析。最后，基于分析得到的四个影响口碑接收者购买意愿、共同决定口碑价值大小的因素发送者与接收者的价值观同质性、发送者与接收者的关系强度、发送者的专业性及口碑的质量，在RFM模型基础上，建立了新的客户价值评价模型。为了检验口碑价值对RFM模型的修正作用，分析单一客户在购买价值与口碑价值方面的相对优势，本书应用RFM-IWOM模型和RFM模型进行对豆瓣网用户客户价值评价与细分，并从总体和个体角度分析细分差异。比较后发现：在总体角度观测，簇成员数量变动明显，网络口碑价值对本次细分具有较大的修正作用；从个体角度观测，等级上升的客户和等级下降的客户比例均超过15%，而单个客户等级的上升和下降又决定着该客户在口碑价值和购买价值上的相对优势，企业据此有针对性地实施营销策略势必为利润的取得带来契机。本书突破传统客户价值评价方法忽略口碑价值的瓶颈，充分考虑了社交网络对客户分析的影响，在探讨了社交网络环境下影响客户价值的因素的基础上，建立了新的客户价值评价模型。理论方面，对客户价值的评价进行了补充拓展；实践方面，可指导企业通过运用新模型进行有效的基于客户价值的客户细分，从而找到最有价值的客户，制定出最佳营销策略。关于本书的成书历程，我有必要在这里做些说明。同时，也要对我的天津财经大学商学院管理信息系统系的研究生阎锦及罗芳表示由衷的感谢！在意识到社交网络会对客户心理及行为产生巨大影响之初，适逢我的学生阎锦在进行论文选题的思考。商榷之后，我们萌生了将社交网络环境下对客户价值起着重大作用的网络口碑影响力作为客户价值评价的重要因素并以此为依据进行更精准的客户细分的想法。沿着这个思路，我们查阅了有关客户价值和客户细分的经典书作，最后决定借鉴传统的RFM模型，建立社交网络环境下的考虑口碑价值的客户价值评价模型RFM-IWOM模型，并在此基础上进行客户细分。在文献查阅、模型建立、问卷设计及数据分析、数据准备、新模型与传统模型细分结果比较等方面，阎锦同学都做了大量工作。在成书后期，罗芳同学对书稿结构调整、文稿内容充盈、编辑、校对、排版等做出了极大贡献。如果没有她们的辛勤劳动与密切配合，本书断然不可能在近期出版。本书力争为网络社交环境下客户价值评价与精准细分提供更科学的方法，以便于企业在营销活动中更有效地分配资源。同时，本书也将作为学生们的极具价值的参考书。尽管如此，由于作者经验有限，加之成书仓促，错误和问题在所难免。书中不妥之处，还望业界前辈和同人以及广大读者批评指正，不吝赐教。
杨光煜2017年9月于天津台北花苑前言
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