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互联网企业客户关系管理绩效评价体系设计

发布时间:2016-08-29 21:09

  本文关键词:互联网企业客户关系管理绩效评价体系设计,由笔耕文化传播整理发布。



第 2013 年第 9 期 (总第 429 期) ( ) [文章编号] 1009-6043 2013 09-0031-03

商 业 经 济 SHANGYE JINGJI

No.9, 2013 Total No.429

互联网企业客户关系 管理绩效评价体系设计

(1.苏州经贸职业技术学院
雷 1 ,李晓峰 2
贸经系; 2.苏州大学, 江苏 苏州 215009)

[摘

要] 从互联网企业的视角, 加强客户关系管理, 旨在研究加入互联网情境后, 企业客户关系管理的绩效评价需要

把握的要点, 并最终依靠假设的验证, 重新确立互联网企业客户关系管理的绩效评价体系。借鉴前人已经确立的基本研究模 型, 从企业战略的角度考虑基础维度、 粘性维度和价值维度的三重影响, 从而确立了互联网企业客户关系管理的绩效评价体 坚持客户工作无小事的思路, 一方面, 对网站本身的诸多因 系。互联网企业需要把顾客粘性的提高当作日常重要工作来对待, 素, 如结构、 界面、 功能等进行优化, 以满足客户的需要, 另一方面, 关注顾客在网站内外的活动, 通过熟悉掌握其规律来更好 的服务于广大顾客。

[关键词] 互联网企业; 客户关系管理; 绩效评价体系; 层次分析法 [中图分类号] F470 [文献标识码]


一、 研究背景
互联网的日益普及, 改变了大部分人的生活习惯, 培 养了一大批网民。随着上网人数的不断增长和互联网应 用的迅速发展,网络营销已经成为企业常用的营销方式 之一, 而同时, 互联网经济也创造了网店店主等职业, 滋 生了 “宅男宅女” 等新词。 网络走进我们的生活, 同时也占 据了我们生活的一部分, 它改变着我们的购物习惯, 甚至 生活和娱乐等习惯。 是学习、 随着互联网技术的高速发展,全球互联网从市场角 度来看,已经从单一的 Web1.0 时代彻底进入 Web2.0 时 代,互联网企业在进行与网民行为的交互活动中正在面 临较好的环境形势,而强调归属感的社区网络形态逐渐 取代强调成就感的文学、团购和炒股等网站形式也预示 着互联网客户关系管理应当充分强调客户在网站或企业 当中的存在感和归属感的问题。

营目标所创造和使用的软硬件系统及集成的管理方法、 解决方案的总和。 在理论界,学者们对于客户关系管理的概念界定通 常分为两种观点。第一种是将客户关系管理视为一种企 业经营的战略或商业策略,他们认为客户关系管理是一 种理念,而企业需要在这种理念的支持下从事获取更多 顾客价值的活动;第二种是将客户关系管理看成一套整 体解决方案, 或者直接视为一套信息化的管理系统, 他们 支持技术化、 信息化的管理方式, 利用信息系统对客户数 据进行挖掘, 以获取有用信息, 对客户关系进行进一步管 由此可见, 第一种观点将客户关系管理视为经营范畴 理。 的感念,而第二种观点将客户关系管理视为管理范畴的 观点。 要评价客户关系管理的绩效,就需要找到前人研究 的成果中对绩效的评价方法,以便作为客户关系管理绩 效评价的参考。在当前的理论研究中, 对于绩效的评价, 学者们大都倾向于采用财务目标管理法、平衡计分卡和 关键因素成功法三种。 王东清等人结合杜邦分析法提出了财务模式及价值 模式, 平衡模式, 创新模式三个角度来研究企业绩效, 并 指出,杜邦分析法所描述的企业绩效是相对稳定使用的 企业绩效评价目标。 2012 年是学者们利用平衡记分卡(BSC)对企业绩效 进行研究的一年,霍江林等将平衡记分卡标准进行了改 革, 提出持续增长财务、 相关利益反映、 QHSE 运营流程、 持续创新能力 4 个 BSC 准则层指标。

二、 文献综述
客户关系管理(CRM)的概念最早是由 Gartner Group 提出的,他们认为:客户关系管理是企业的一项商业策 略, 它按照客户的分割情况有效地组织企业资源, 培养以 客户为中心的经营行为以及实施以客户为中心的业务流 收入以及客户 程, 并以此为手段来提高企业的获利能力、 满意度。 信息产业部中国信息化推进联盟客户关系管理专业 委员会认为: 客户关系管理是企业为最终实现信息化、 运

[收稿日期] 2013-07-22
四川华蓥人, 苏州经贸职业技术学院教师, 实验师, 苏州大学管理学硕士。研究方向: 市场营销。 [作者简介] 苏雷(1984-), 李晓峰(1952-), 河北南和人, 苏州大学博士生导师。研究方向: 战略管理。

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商业经济

第 2013 年第 9 期

SHANGYE JINGJI

No.9, 2013

三、 概念界定
目前, 理论界和业界均未对 “客户关系管理绩效” 的 概念进行权威的定义, 因此, 笔者依靠对客户关系管理和 绩效的相关概念和发展的总结, “客户关系管理绩效” 对 给出了本文中的定义,这个定义能够支持本文后续研究 和实践。另外, 由于本文的研究对象是互联网企业, 本文 直接对 “互联网企业客户关系管理绩效” 进行定义。 互联网企业客户关系管理绩效,是从事互联网经营 活动的企业根据客户关系管理的理念,进行的一系列与 维系客户相关的活动对企业的微观和宏观层面带来的业 绩和效果,这个效果可用于测量互联网企业在网站基础 运营、顾客粘性维系和企业价值提升三个不同层次的活 动成效。 对于互联网企业的客户关系管理绩效,本文特别作 如下界定: 第一, 客户关系管理的绩效, 实际上是企业的综合绩 效, 而不仅仅是管理绩效; 第二, 客户关系管理的绩效, 衡量的也就是互联网企 业的绩效; 第三,互联网企业客户关系管理的绩效,需要从微 中观和宏观三个不同层面进行评价, 以体现客户关系 观、 管理对互联网企业的特殊性。

能不同程度影响网络社区的粘性。 而大量学者均在期望、 感知和体验方面对粘性这个概念进行了完整的分析, 查 金祥指出粘性是网站所有质量的总和, 它促使访问者更 愿意逗留在本网站,而不是转移到其他网站上, 同时网站 粘性是网站有能力去鼓励消费者长期留下, 更多深度的 访问并且更经常返回。 (三)价值维度 对于绩效的评价,更多的学者倾向于企业价值的层 面,并且大量学者均运用了平衡记分卡的工具进行企业 层面的绩效评定。如杨勇等就从企业财务分析的角度分 解出偿债能力指标、 营运能力指标、 盈利能力指标、 发展 能力指标以及顾客满意度指标。傅建华等则把公众效果 和社会影响也纳入企业绩效评价的体系中来。

五、 基于 AHP 的研究设计
(一)建立层次分析结构模型 由于本文研究的目的是确定互联网企业客户关系 管理绩效的评价体系, 因此, 互联网企业客户关系管理 绩效应当被选定为目标层,作为层次分析的最终目标。 基础维度、 粘性维度和价值维度被确定为准则层的三个 —客户关系管理绩效和指标层 方面, 作为承接目标层—— 的中间层级。 在指标层以下, 需要方案层进行支持。前文提到, 网 站设计绩效、 网站流量绩效、 网站环境绩效对网站建设维 业务流程绩效对交易管 护绩效发生影响, 用户基础绩效、 理维持绩效发生影响, 用户有用感知、 用户娱乐感知、 用 户习惯感知、用户信任感知对顾客体验培养绩效发生影 顾客行为满意度绩效对顾客满 响, 顾客期望满意度绩效、 意培养绩效发生影响, 资产报酬率、 存货周转率、 速动比 销售利润率对财务绩效发生影响, 竞争中的市场占有 率、 率和持续发展潜力分别对竞争绩效和发展绩效发生影 以上因素被确定为方案层的指标。 响。因此, (二)构造判断矩阵 笔者综合了多位学者对于三个维度的相对重视程 度, 认为粘性维度与基础维度相比, 其作用明显重要, 因

四、 研究假设的提出
根据对理论基础和文献的梳理和总结,笔者拟提出 互联网企业客户关系管理绩效的如下评价体系假设:

(一)基础维度 在电子商务网站运营方面,学者们对于网站本身的 相关数据非常重视,这在文献综述部分的基于互联网的 CRM 以及互联网绩效评价中能得到充分体现。王一华就 网站性能及设计指数、 日常保障指 提出了公众参与指数、 数, 同时还提出了网站形式的评价和网站内容的评价。 而 冯英健的电子商务著作中也多次提出访问量、独立访问 量(不含重复访问)、 网页点击量、 停留时间、 点击链接率、 注册用户数、在线时长等指标都可以反映电子商务网站 在进行运营的过程中, 与顾客沟通最基础的数据指标。 (二)粘性维度 电子商务进入 Web2.0 时代以后, 用户粘性或网站粘 性成为电子商务网站在进行客户关系维持中最重要的指 标, 笔者在 2011 年的课题中就重点提出了网络社区的会 社区因素和环境因素均 员粘性评价指标, 认为会员因素、 - 32 -

此,初步确定基础维度与粘性维度的量化比值为 1/5; 价 值维度与基础维度相比,重要性介于强烈重要和极端重 要之间, 因此, 初步确定基础维度与价值维度的量化比值 为 1/8; 而价值维度同粘性维度相比, 其作用是稍微重要, 因此, 初步确定粘性维度与价值维度的量化比值为 1/3。 由此构造出判断矩阵 A-B 如图:

(三)层次单排序及一致性检验



雷, 李晓峰: 互联网企业客户关系管理绩效评价体系设计

1.求各列向量元素的平方和的平方根 判 断 矩 阵 A-B 的 三 个 列 向 量 分 别 为 (1, 8) , 5,


(四)结果讨论 根据层次分析法对准则层分别赋予了权重,根据一 致性检验, 最终确定的模型为: 互联网企业 CRM 绩效 =0.105 基础维度绩效 +0.637 粘性维度绩效 +0.258 价值维度绩效

(1/5, 3) , 1, (1/8, 1) 。为了进行列向量归一化, 1/3, 需要计
T T

算三个列向量各元素的平方和, 分别为 90、 10.04、 1.1267, 对三个数进行开根号处理,求得 的 三个 值 分 别 为 9.4868, 3.1686, 1.0615。 2.计算并得出归一化后的列向量 根据列向量归一化的原则,现在得出判断矩阵 A-B 的三个待归一化的列向量(1/9.4868, 5/9.4868, 8/9.4868)T, (1/5/3.1686, 1/3.1686, 3/3.1686)T, (1/8/1.0615, 1/3/1.0615, 1/1.0615)T。 经过计算, 得出归一化的列向量为(0.1054, 0.527, 0.8433)T, (0.0631, 0.1052, 0.9468)T, (0.1178, 0.314, 0.942)T。 3.求出特征向量 W0 三个归一化之后的列向量进行按行求和后,可得到 未归一化的特征向量(0.2863,, 0.9462, 2.7321)T, 再进行一 次归一化, 即计算三个数的平方和的平方根, 最后分别除 — 三个元素, 可得—— 特征向量 W0=(0.0985, 0.3257, 0.5758)T。 4.求得特征值 λ1 首先计算 V0W0=(0.2867, 0.9461, 2.7321)T, 然后根据矩 阵特征值计算方法, 求得—— — 特 征 值 λ0= (1/3) ×(0.2867/0.0985+ 0.9461/0.3257+2.7321/0.5758)=3.52。 5.判断矩阵 A-B 的一致性检验 为保证层次单排序的可信度,需要对判断矩阵一致 性进行检验, 亦即要计算随机一致性比率, 随即一致性指 由于判断矩阵 A-B 是三阶矩 标公式为: 0=(λ0-n)/(n-1)。 CI 阵, 因此 CI1=(3.52-3)/(3-1)=0.26。 现给出随机一致性指标:
阶数 RI 1 0 2 0 3 0.58 4 0.9 5 1.12 6 1.24 7 1.32 8 1.41 9 1.45 10 1.49

六、 结论与展望
本文旨在研究加入互联网情境后,企业客户关系管 理的绩效评价需要把握的要点, 并最终依靠假设的验证, 重新确立了互联网企业客户关系管理的绩效评价体系。 在研究中, 借鉴了前人已经确立的基本研究模型, 从企业 战略的角度考虑了基础维度、粘性维度和价值维度的三 重影响,从而确立了互联网企业客户关系管理的绩效评 价体系。 由于本文研究的场景局限于苏州地区,所以所选样 本全部是苏州地区的互联网企业。 但是, 国内电子商务产 业的发达地区不仅仅局限于苏州, 因此, 苏州地区的互联 网企业客户关系管理绩效评价体系能否在全国其它地区 的互联网企业中适用, 目前尚不清楚, 如果在后续研究中 能够扩大研究范围, 以全国的互联网企业为样本, 可能会 得到更具有代表性的结论。 互联网企业需要把顾客粘性的提高当作日常重要工 作来对待, 坚持客户工作无小事的思路, 一方面对网站本 身的诸多因素, 如结构、 界面、 功能等进行优化, 以满足客 户的需要, 另一方面关注顾客在网站内外的活动, 通过熟 悉掌握其规律来更好的服务于他们。 [参 社, 2004: 1-2 [2]Philip Kotler, Gary Armstrong/ 何志毅.市场营销原理 (亚 洲版 [M].北京: ) 机械工业出版社, 2006: 5-5 [3]Tim Oreilly.What is Web 2.0? Design patterns and busi- ness models for the next generation of software [J].Com- munications & Strategies, (9 , 2007 ) 17-23 [4]王东清,吴博.企业绩效评价模式研究综述[J].财会通讯, 2012(9):77-79 [5]霍江林,刘素荣.可持续发展视阈下企业绩效 BSC-AHP -FCE 评价研究[J].江苏商论,2012(8):127-129 [6]王一华.基于超效率 DEA 的网站绩效评价[J].情报科学, 2012.9(9):1371-1376 [7]苏雷.网络社区会员粘稠度评价指标体系实证分析[J]. 商业经济,2011(10):35-37 [8]查金祥,王立生.网络购物顾客满意度影响因素的实证 研究[J].管理科学,2006(1):50-58 [9]杨勇.基于平衡计分卡中小企业经营绩效评价体系设 计创新[J].财会通讯, 2012(7):32-33 考 文 献] [1]冯英健.网络营销基础与实践[M].北京: 清华大学出版

可以计算出一致性比率 CR0=CI0/RI=0.26/0.58=0.45。 6.判断矩阵 A-B 的元素调整 根据前三步计算出的一致性比率 0.45>0.1,可知判 断矩阵 A-B 的满意一致性较差, 因此, 需要调整判断矩 阵 A-B 入图:

0.637, 0.258)T, 经过计算,得到特征向量 W =(0.105,
| 0

[10]傅建华,张莉.基于 AHP 与 BP 神经网络模型的循环经 济 绿 色 营 销 绩 效 评 价 [J]. 科 技 管 理 研 究 ,2012 (20): 215-220 [责任编辑: 潘洪志] - 33 -

特征向量 λ|0=3.038。 进 一 步 求 得 CR =0.033, CI=CR /RI=0.033/0.58
| 0 | 0

=0.0569<0.1, 因此, 此时的判断矩阵具有满意一致性。



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本文编号:105161

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