黄飞杰,张卫东,侯石鹏,宋红文,唐艺楠
(1.广西中烟工业有限责任公司互联网研究中心,南宁 530000; 2.西南科技大学,四川 绵阳 621010)
2020年,国家发展和改革委员会官网发布了“数字化转型伙伴行动”倡议,要加快构建数字化产业链,提升转型服务供给能力。终端作为消费者直接的商品供应环节,能够获取和提供动态、全面、真实的市场信息,如商品零售数据、消费者品牌体验、竞品动态等,这些数据可以科学客观地反映市场动态及商品品牌发展趋势,从而为企业进行新品研发、品牌改善、竞品拦截、营销策略调整提供有力的数据支撑和参考依据。
在卷烟供应链上,企业基于品牌培育的需求,通过对零售户进行细分和价值评价,使企业有针对性地投入资源,将品牌培育的资源投入给高价值零售户,从而实现较好的营销效果。目前主要通过客户经理打分的方式对零售户进行价值评价,尽管采用了一些措施,依然存在分值主观、更新慢的缺点。基于已有的数据和模型,实现零售户价值评价的客观化和自动化,是零售户价值评价进行数字化转型的路径。
对零售户价值进行评价,能够指导企业对不同价值的零售户展开差异化的营销策略,在投入资源相同的前提下,实现营销效果的最大化。马特(2010)[1]阐述了主要客户终身价值的定义、定性研究及定量研究。邹亮(2013)[2]从直接价值和间接价值两个维度建立了终端价值评价体系,实现了对终端客户的分类。尹青青(2018)[3]提出了简单的指标权值累加计算客户价值的公式,数据由订购次数、订购量、复购次数构成,而权重是根据行业流失情况进行主观打分。周旭(2018)[4]从客观数据购进量、购进额,主观性数据业态、便利性、经营环境等几个维度,采用AHP算法,构建了客户价值模型。
层次分析法(Analyiic Hierarchy Process,简称AHP),由美国运筹学家匹茨堡大学教授萨蒂于20世纪70年代首次使用,它是将元素分解成目标、准则、方案等层次,进行定性和定量分析的决策方法。李春伟(2021)[5]采用层次分析法构建评价体系对煤矿供应商进行绩效评估。曹伟(2021)[6]采用德菲尔法和层次分析法构建了安防产品供应商评价指标体系。沈岩等(2022)[7]基于层次分析法,从低碳用能、可靠用能、高效用能、经济用能和智慧用能5个维度,构建了电力工业用户的评价指标体系,实现了用户画像。
层次分析法具有整体性的优点,通过运用较强的逻辑思维来进行判断比较决策,是对定性问题进行定量分析的多决策目标方法。层次分析法同时还具有实用性的特点,可以用来处理传统数学模型不能解决的问题。其计算过程清晰,原理和基本步骤都易于掌握,计算的结果具有直观性。
1.1 评价因素的筛选
从品牌培育的角度判断零售户对于品牌的价值,通过德菲尔法和文献搜索法罗列出表1中的因素。再从数据可获得性和数据质量两个维度对表1中的因素进行评价,筛选出可以获得并且数据质量高的因素:品牌销量、品牌占比和总销售量。
表1 数据分析表
品牌销量反映了零售户对于品牌的贡献值,品牌占比反映了零售户对于品牌的偏好,销售量反映了零售户的潜力。
1.2 AHP确定权重
1.2.1 专家打分
邀请3个专家,基于表2 的评价标准,对品牌销量、品牌占比和总销售量进行打分。打分结果见表3。
表2 评价标准
表3 零售户评价表
1.2.2 一致性检验
层次单排序的目的就是求出同一层次的每个指标权重,然后排序。本文采用和积法将3位专家打分形成的判断矩阵归一化,并计算相应的权重值,计算结果见表4所示。
表4 打分权重计算结果汇总
判断矩阵是由专家对评价指标进行两两比较打分产生的,专家也是人,也可能在对评价指标的重要程度进行判断时产生偏差。对判断矩阵进行一致性检验,就是检验专家的判断是否合理。检验公式为
(1)
(2)
式中:ICI为判断矩阵一致性指标;λmax为最大特征根;m为判断矩阵阶数,即可计算出ICI;rCR为判断矩阵的随机一致性比率;ARI为判断矩阵的平均随机一致性指标,查表可知3阶矩阵的ARI=0.52,即可计算出rCR的值。查表可知3阶矩阵得到rCR<0.1时,即认为判断矩阵具有满意的一致性,说明专家打的分是合理的,否则就需要重新打分,再次计算。得出3位专家一致性检验结果见表5所示。
表5 指标权重一致性检验结果
3位专家打分结果均通过一致性检验,且各位专家所占权重相等,则将表4所得的3位专家权重值进行简单算术平均计算后,得到最终的零售户价值模型权重表,见表6所示。
表6 品牌价值模型权重表
由表6得到零售户的品牌价值模型:
P=0.74B1+0.11B2+…+0.15B3,
(3)
式中:P代表零售户价值;B1代表品牌销量;B2代表品牌占比;B3代表品牌总销售量。
1.3 价值模型的实现
通过数据库,统计了销售区2 291个零售户的品牌销量、品牌占比和总销售量的值。由于总销售量的数据比品牌占比的数据大5个数量级,为了确保各个因素的值对于最终的零售户价值有相同等级的贡献度,首先需要对这3组数据进行归一化处理,确保每组数据归一化后的值在0～100,见表7。
表7 零售户价值表
通过程序代码自动获取评价因素数据,采用品牌价值模型实时更新零售户的品牌价值,实现了企业对于零售户品牌价值评价的数字化转型。
模型的使用主要面向市场销售区的客户经理,可以帮助客户经理准确了解零售户的价值状态,制订差异化营销策略。例如设置阈值,当零售户价值高于阈值时,给予不同级别的奖励,避免主观打分造成不公平现象。
如图1所示,对于品牌销量、品牌占比和总销售量这3个因素进行聚类分析,见表8中的4个类别,对于不同的聚类特征,进行统一的营销策略设计,有针对性地进行沟通、宣传产品和传递有效信息,及时对零售户信息进行维护,从而提升营销效率。
图1 零售户聚类散点图
表8 零售户聚类表
为了实现对零售户进行评价和服务的数字化转型,基于数据的可获取性和可靠性,筛选出作为零售户评价的因素。采用层次分析法,构建了品牌价值模型,模型能够为每一个零售户提供一个精准的量化数值,使品牌厂商准确了解零售户的价值。模型的使用面向市场销售区的客户经理,基于聚类分组后,实施差异化营销策略,提升营销效率。
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