爱华网随着竞争环境的愈发激烈，以产品为中心的营销模式已经逐渐被以客户为中心的营销模式所取代，企业开始以客户需求为导向，为客户提供价值的同时建立客户资产，加强客户保留，从而与客户保持持久的合作关系。一项资料显示，吸引一个新顾客的成本是留住一个老顾客的5至8倍，客户的忠诚度每提升5%，企业的利润将增加25%至85%，因此，很多企业希望通过提升客户的忠诚度来留住客户，保留了老客户就等于降低了营销成本，使得企业更容易获利。 尽管对客户忠诚管理工作的重要性和必要性已经得到普遍的认可，但是对客户忠诚管理的研究和应用还主要局限在B2C企业，特别是消费品行业，在B2B企业范围内还有一定的空白，因此本文将着眼于对B2B企业客户忠诚度管理的研究，希望对B2B企业在客户忠诚度管理方便能有一定的借鉴意义。 一、客户忠诚管理对B2B企业有较大的实践意义 新的经济环境要求企业实现对客户全生命周期的管理，识别不同类型客户，了解客户需求，及时获取掌握客户信息，迅速、有效采取相应行动，并对其实施科学有效地管理，从而更好的选择、吸引、服务、保留和发展客户。 通过客户的忠诚度研究，可以达到三方面的目的：一是它可以帮助企业了解目前客户的忠诚度现状，能让企业更清晰地识别哪些是忠诚的客户，哪些是不忠诚的客户；二是能够帮助企业更清晰地识别的客户的需求，了解客户哪些需求最为迫切，以及哪些因素最能影响客户的忠诚度；三是企业自身可以从客户忠诚度提升的角度分析哪些因素是目前企业维持客户忠诚的优势，哪些工作需要改进，以及这些改进工作的优先顺序是什么。 二、B2B企业客户忠诚度的概念和影响因素的认识 （一）客户忠诚度的概念分析 对于忠诚度的概念，国内外学者认为，顾客忠诚需要情感的专一以及行为的反复发生。奥利弗（1997）认为，客户忠诚就是对偏爱产品和服务的深度承诺，在未来一贯地重复购买并因此产生对同一品牌或同一品牌系列产品和服务的重购行为，而不会因市场情景的变化和竞争性营销力量影响产生转移行为。马林（1999）认为客户忠诚是顾客在满意的基础上，对某品牌或企业做长期购买承诺的意识和行为的结合，其有4个特点：（1）再购买或大量购买该品牌的产品或服务；（2）主动向其他顾客推荐；（3）几乎没有选择其他品牌的念头并能抵制其他品牌的诱惑；（4）善意的理解品牌的产品或服务的某些缺陷，积极向企业反馈信息，但并不影响其再次购买。马清学（2003）认为，顾客忠诚是指顾客在消费中对某品牌的产品和服务有一定的依赖性，在感情上有一定的偏爱，重复购买同一品牌的产品和服务，积极为企业做宣传和推荐，并且不易受外界特别是竞争品牌的信息诱惑。刘洪程（2004）认为，顾客忠诚是指客户对某品牌的内在积极态度、情感、偏好和外在重复惠顾行为的统一。 可以看出，理论界的研究更多的是面向B2C企业，从行为上看主要表现为再购买或大量购买以及主动向其他客户宣传和推荐的行为，客户受产品自身品质的影响往往没有很大，反而产品包装的更换、线上广告、线下促销、大众认可的品牌知名度等因素很有可能主导客户的购买行为，我们可以看做是冲动型购买。但是对于B2B企业来说，他们的客户往往更为理性，客户推荐、广告促销的行为较为罕见，他们更关注的是产品本质的适用性、稳定性，价格的合理性，以及贯穿在销售行为始终的服务工作，包括商务服务、客户技术服务、产品异议处理等工作。 因此，综合各种客户忠诚的理论研究，结合B2B企业的自身特征，笔者认为客户忠诚度是指由于质量、价格、服务等诸多因素的影响，使客户对某一企业产品或服务产生情感倾向，形成偏好并长期重复购买该企业产品或服务的行为。客户忠诚度与产品自身的质量、服务，以及企业的整体知名度等因素密切相关。 对于客户忠诚的分类基本可以概括为态度忠诚论、行为忠诚论以及综合论三种类型。态度忠诚论是从客户的情感、意识以及行为倾向等角度来论述；行为忠诚论是从客户对某品牌的产品和服务的行为表现来加以研究；综合论认为客户忠诚是态度忠诚和行为忠诚的统一。笔者认为衡量B2B企业客户的忠诚，不仅要从感性的角度，即态度忠诚出发，分析客户的情感倾向，也要从理性的角度，及行为忠诚出发，分析消费者的实际交易行为。因此，采用综合论的观点，可兼顾客户的态度忠诚和行为忠诚。 （二）影响客户忠诚的因素 依据对客户忠诚的相关理论研究，可以将影响客户忠诚的的因素归纳为六大方面。 1、顾客满意度因素 美国学者琼斯（Thomas.O.Jones）和赛斯的研究结果表明，满意于忠诚的关系受行业竞争状况的影响。如图1所示，在高度竞争的行业中，客户的忠诚度只有在满意度较高时才会有明显的上升趋势，而在低度竞争的行业中，满意与忠诚更加近似于线性关系。 图1顾客忠诚度与顾客满意度之间的关系 2、服务质量因素 国内外学者认为服务质量因素是影响顾客行为意向的决定性因素之一。例如，博尔丁认为：“服务质量与重复购买、推荐意愿有正相关关系。”蔡特哈姆认为：“服务质量与愿意支付更高的价格、在价格上涨情况下继续保持忠诚之间有正相关关系。”艾卡和贝瑞认为：“消费者对服务质量的感知是决定服务品牌顾客忠诚度的关键因素。” 3、关系信任因素 关系信任是指当两个认证机构中的一方给对方的公钥或双方给对方的公钥颁发证书时，两者之间就建立了信任关系。它可以作为客户忠诚度的前因，吉更斯指出，关系信任导致了客户维持关系的强烈愿望，这种愿望升华到一定程度就变为客户忠诚。在营销渠道研究中，吉更斯和斯廷坎普的研究成果显示，关系信任与客户的行为忠诚呈现正相关关系。 4、关系承诺因素 艾伦和梅耶尔的研究结果显示了三种承诺对客户保留都有正向的影响，即强化关系承诺有助于客户关系的维持。 5、顾客价值因素 顾客价值是指企业为顾客创造的价值。美国学者特雷西和威尔斯马进一步将顾客价值描述为：顾客所得到的收益之和（包括产品价值、服务价值、人员价值和形象价值）除以其在获取产品和服务时所付出的成本（包括货币成本、时间成本、体力成本、精神成本）之和，其商越大，顾客价值就越大。 6、约束性因素 约束性因素是指约束顾客消费行为的因素，这种因素使得顾客的消费行为有趋于稳定的趋势，该因素也就是我们通常说的转换障碍。福内尔于1992年整理并提出了转换障碍的几大因素：搜索成本、交易成本、学习成本、对忠诚客户的折扣、顾客习惯、感情成本、认知努力、财务上及心理上的风险。 三、如何对企业的客户进行忠诚度测评与管理 充分和深入的理论研究是为了将其应用到企业的客户管理工作中去，从而更科学的识别不同客户在忠诚度方面的层级，全面诊断客户的忠诚度现状，加以分析总结，提出维护和提升客户忠诚度的策略建议。 企业对于客户忠诚度的测评与管理工作，主要涉及两方面的工作，一是如何客户评价客户的忠诚度，二是如何对评价结果加以分析和利用。根据理论和实证研究，现将思路方法总结如下。 （一）通过数学建模来量化客户的忠诚度 在实际的客户拜访和关系维系的过程中，很多企业凭借过往经验已经对客户的忠诚度有了基本的判断，但是还过于模糊和粗陋，对不同客户在忠诚度方面表现的差别也不够明确。通过数据建模可以很好的解决这些问题：首先，建模的过程实际上也是大量的数据运算和分析的过程，数据源于实际，反应实际，通过对数据的深度挖掘，得出的模型更符合客观实际，值得推敲；其次，通过建模可以将客户的忠诚度进行量化，以清晰的识别客户忠诚度的得分；最后，企业可以将不同客户的忠诚度得分、同一客户在不同测评期间的忠诚度得分进行同比和环比的比较，了解客户忠诚度的变化趋势。 量化模型的建立需要解决三个问题。 1、如何建立一个科学、全面的评价指标体系 综合上面的相关理论和项目实际经验，笔者认为应该从四个维度对企业的客户忠诚度进行分析，即满意度维度、其他情感维度、企业竞争力维度和企业交易维度。 如图2所示，将质量、服务、顾客价值因素归纳为满意度维度，是指客户在接受产品及服务期间所感知的整体满意度以及在交易体验之后的购后评价，因为B2B企业以提供产品为基础，以满足客户需求为导向，这其中最关键的因素就是产品自身的质量、企业提供的服务以及客户对性价比的感知，结合企业自身的特征具体体现在产品的稳定性、使用性能、运输、供货能力、售后服务等方面。 将关系信任与关系情感因素归纳为其他情感维度，是指客户与企业之间建立的情感承诺。尽管B2B企业之间的交易相对理性，但是持续的合作关系可以增强双方的信任和默契程度，也在一定程度上降低了风险和关系维护的成本，因此，从情感上说，人脉情感方面的投入、持续合作的意愿会对客户的忠诚度造成一定的影响。 将行业地位因素和品牌因素归纳为企业竞争度维度，这是因为在竞争性市场条件下，企业通过培育自身和外部的资源和能力并综合加以利用，在行业地位、品牌、企业形象等方面不断积累以成为一种无形资产，成为无形保障。 将交易相关信息和约束性因素归纳为企业交易维度，这是因为现实中发生的双方之间的交易行为可以从行为上影响同时也是从结果上反应客户的忠诚度，具体表现在钱包份额、钱包份额的稳定性、交易量的稳定性等方面。 图2 忠诚度四大维度 明晰了影响客户忠诚的维度，再结合企业自身产品、服务、价格、客户管理等方面的特征对四大维度进行逐一分解和细化，即可建立评价客户忠诚的指标体系。
2、如何将指标量化 指标量化主要有两个目的，一是清晰地评价客户在指标上的表现，二是作为模型建立的输入条件。对于可量化的指标，例如交易量、钱包份额等，直接采用客观数据即可，而对于难以量化的指标则可将其划分为若干个等级，每个等级对应一个分数表示不同的程度，以此来量化指标。 3、如何确定每个指标的权重 不同的指标，其对忠诚度的影响程度也有所不同，有的指标比较重要，有的指标并不重要。因此，在指标和量化方式确定后，还存在一个问题，即如何确定每个指标的权重。对于这个问题，理论界较为常用的方法有两个，层次分析法和主成分分析法，二者各有利弊。层次分析法对于样本量的要求比较低，但是对于指标的层级和穷举的要求比较高，要求同一级别的指标颗粒度必须一致；而主成分分析法避免了指标之间的颗粒度问题，但是它对样本量的要求比较高。究竟选择何种方法并无统一定论，如果有足够的样本量，笔者倾向于主成分分析法，其操作更为简便。 主成分分析法主要是利用降维的思想，把多指标转化为少数的几个综合指标，确定每个指标的权重，再确定最终的模型。它避免了指标权重确定的主观性和随意性，使得权重比较符合实际情况，同时，主成分分量表现为原变量的线性组合，其底线是保证将85%的变差信息体现在综合评分中，使评价结果真实可靠，在实操中常采用第一主成分来比较不同实体间的差别。 主成分分析法需要通过四个基本步骤来完成（由于可以通过统计软件完成，在此不做赘述）。首先，将不同客户在指标上的得分依次排列，横向表示不同的客户，纵向表示影响客户忠诚的指标，二者排列成矩阵，即数据的矩阵化；其次，将原始数据的量纲进行统一，使其在相同的维度上进行比较，即数据标准化；再次，求出标准化数据的相关系数，将所有的指标的相关系数排列成一个矩阵，考察指标之间的关联度，即求相关矩阵；最后通过求相关矩阵的特征值和特征向量，确定每个主成分的方差贡献率，选择累计贡献率大于85%的前几个主成分，转化后获得忠诚度的最终模型。 （二）结合客户表现和指标权重进行诊断提升 对客户忠诚度进行测评的目的不仅仅在于了解每个客户忠诚度的得分，更重要的是要能够科学、客观的分析出目前客户在忠诚度方面的现状，在此基础上做出诊断。在已存在的客户分类的基础上，例如，假设以产品为标准将客户进行分类，指标的分析可以了解不同产品对应的客户在比较重要指标上的表现，得出对于每个产品的客户来说其优势指标和劣势指标，以能够为客户忠诚度的提高提供有效的策略建议。 基于上述目的，将指标的重要性与客户的评价结合，划分为优势指标、高优先考虑指标、低优先考虑指标和暂不考虑指标四大类。其中，优势指标是指客户的评价较高，同时这类指标在忠诚度模型的权重较大，是目前企业的优势所在；暂不考虑指标是指尽管客户的评价较高，但是权重相对较低，是低需求高满意的指标；高优先考虑指标是指客户的评价相对较低，但是指标的权重较高，应该优先力量集中发展；低优先考虑指标是指客户评价较低，权重相对也较低的指标，这类指标也是需要改进的指标，但是优先级相对较低。（图3） 图3 由此形成对客户忠诚度管理的综合看板（图4），可以清晰的观察到对于每类客户来说，哪些工作是优势，哪些工作需要改进，改进的顺序应该是怎样的，以明确针对于不同客户的工作侧重点，同时，通过定期的多次测评对客户的忠诚度加以分析和对比，不断改进，形成良性循环。 图4 总结一下，忠诚度实质上是从长远角度看客户保留，主要分析客户对企业在各方面的感知与评价，对于客户忠诚度的测评管理，最终目的体现在两个方面，一是如何更加有效的利用资源，使其达到最优配置，以控制成本，二是如何对客户进行差异化管理，满足不同类别客户的需求，增加其钱包份额和购买量，以最大限度的获取利润。然而，客户忠诚度管理是个长期而持续的过程，不能一蹴而就，在实际工作中要兼顾眼前利益和长远利益，如何寻求二者之间的平衡也同样是个非常重要的问题。
