我國客戶價值研究文獻的可視化分析

奉國和 楊 洋 馮 霞

(1.華南師范大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院信息管理系，廣州，510006； 2.中國民航大學(xué)中國民航信息技術(shù)科研基地，天津，300300)

我國客戶價值研究文獻的可視化分析

奉國和1楊 洋1馮 霞2

(1.華南師范大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院信息管理系，廣州，510006； 2.中國民航大學(xué)中國民航信息技術(shù)科研基地，天津，300300)

客戶價值是近年來客戶關(guān)系管理研究的一個熱點以及難點。利用工具SATI3.2，基于CNKI數(shù)據(jù)庫對國內(nèi)客戶價值研究文獻進行共詞分析，并借助聚類分析和因子分析，研究關(guān)鍵詞之間的關(guān)系，繪制該領(lǐng)域結(jié)構(gòu)的整體可視化圖，并探討國內(nèi)客戶價值領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀與熱點。

客戶價值 共詞分析 聚類分析 因子分析 可視化分析

1 引言

客戶價值分析是近年來客戶關(guān)系管理研究的一個熱點以及難點，它對企業(yè)戰(zhàn)略決策及營銷方案的制定有著重大意義。從研究的角度來講，客戶價值的研究已經(jīng)融入其他相關(guān)領(lǐng)域的研究成果，包括經(jīng)濟學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、計算機科學(xué)等學(xué)科的理論和方法，具有一定的前瞻性和可操作性；同時客戶價值研究的成果已經(jīng)被應(yīng)用在相關(guān)領(lǐng)域中，并經(jīng)過實踐檢驗，證明了研究成果的重大意義，但仍存在一些問題，這也正是繼續(xù)開展研究的必要性。

為了深入了解和揭示國內(nèi)對客戶價值及其相關(guān)問題研究的發(fā)展變化，本文利用文獻題錄信息統(tǒng)計分析工具軟件SATI 3.2對國內(nèi)客戶價值相關(guān)文獻中的高頻關(guān)鍵詞進行詞頻統(tǒng)計和共現(xiàn)分析，能夠客觀地反映出客戶價值領(lǐng)域在國內(nèi)的研究結(jié)構(gòu)、熱點、發(fā)展動態(tài)以及趨勢，以期能對相關(guān)領(lǐng)域的研究提供參考。

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

2.2 研究工具

共詞分析一般采用自編的軟件進行分析，如CnkiRef[1]、Bicomb[2]、SATI[3]等。而構(gòu)建知識圖譜目前使用的軟件有： Pajek、Netdraw、HistCite、VOS等[4]。SATI是一款利用C#編程技術(shù)基于.NET平臺開發(fā)出來的文獻題錄信息分析工具軟件，由浙江大學(xué)信息資源管理系的劉啟元和葉鷹教授共同開發(fā)[3]，目前最新版本是SATI 3.2。本文利用SATI 3.2工具進行詞條頻次的統(tǒng)計和相關(guān)矩陣的生成，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET 6以及統(tǒng)計分析軟件SPSS 20.0完成知識圖譜可視化呈現(xiàn)。

2.3 研究方法

關(guān)鍵詞是指那些出現(xiàn)在文獻的篇名、摘要或正文中，對表征文獻主題內(nèi)容有實際意義的語詞，亦即對揭示和描述文獻主題內(nèi)容來說是最重要的并可作為檢索入口的那些語詞，是論文主要內(nèi)容的概括[5]。通過關(guān)鍵詞，讀者可以快速了解整篇文章的主題和研究重點[6]。因此，統(tǒng)計分析關(guān)鍵詞出現(xiàn)的頻率，并對其進行聚類，可以了解某個學(xué)科在特定階段的研究重點和熱點[7]。

詞頻分析法的核心思想是根據(jù)學(xué)術(shù)論文中的關(guān)鍵詞或主題詞在某一研究領(lǐng)域中出現(xiàn)的頻次高低來確定研究熱點和發(fā)展動向的一種方法[8]。而共詞分析法則是指針對能夠表達某一學(xué)科領(lǐng)域研究主題或研究方向的關(guān)鍵詞屬于共同出現(xiàn)在同一篇文獻中的現(xiàn)象，分別統(tǒng)計兩個關(guān)鍵詞在同一篇文章中出現(xiàn)的次數(shù)，根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果對關(guān)鍵詞進行聚類分析，反應(yīng)出這些關(guān)鍵詞之間的親疏遠近關(guān)系，從而分析研究結(jié)構(gòu)的變化[9]。 關(guān)鍵詞能夠反應(yīng)某一學(xué)科的研究熱點和方向，同時又避免了因該學(xué)科作品分散，被引情況不穩(wěn)定所造成的無法了解學(xué)科研究熱點的情況[10]。

2.4 分析步驟

以共詞為基礎(chǔ)進行可視化分析大致可以分為四個步驟，實際操作中有些步驟可以合并或重復(fù)使用：第一，確定客戶價值研究領(lǐng)域的高頻詞，本文選定高頻關(guān)鍵詞作為研究依據(jù)，其高低反映了客戶價值領(lǐng)域研究的關(guān)注度和集中程度的高低；第二，根據(jù)確定的高頻詞，構(gòu)建共詞矩陣；第三，利用SPSS軟件分別進行因子分析、聚類分析、多維尺度分析，揭示共詞矩陣中的信息；第四，對共詞分析的結(jié)果進行闡釋[11]。

3 實證分析

3.1 詞頻分析

利用SATI3.2對已獲得的文獻題錄信息中的關(guān)鍵詞字段進行統(tǒng)計，因為在共詞分析中高頻關(guān)鍵詞最能代表文獻所在的主題領(lǐng)域，所以對高頻關(guān)鍵詞進行統(tǒng)計是統(tǒng)計過程中的重點。本文選取累計頻次不小于10的關(guān)鍵詞為高頻關(guān)鍵詞，最后得到高頻關(guān)鍵詞48個(見表1)，這些關(guān)鍵詞較大程度代表客戶價值研究領(lǐng)域的研究熱點。

3.2 建立共詞矩陣并標準化

利用SATI3.2統(tǒng)計出48個高頻關(guān)鍵詞在870篇論文中兩兩出現(xiàn)的頻次，生成48×48的共詞矩陣。為真正揭示關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系，我們利用Equivalence系數(shù)把原始矩陣轉(zhuǎn)換成相異矩陣(見表2)，來消除原始共詞矩陣絕對值差異的影響。相異矩陣中的數(shù)值越接近1，表明兩個詞之間的關(guān)系越疏遠。

3.3 多元統(tǒng)計分析

因子分析、聚類分析、多維尺度分析是共詞分析法的核心內(nèi)容。利用統(tǒng)計分析軟件SPSS20.0進行因子分析、聚類分析，同時利用社會網(wǎng)絡(luò)分析軟件UCINET6進行整體可視化。

3.3.1 因子分析

利用SPSS20.0使用主成分方法進行因子分析，取13個因子時(如圖1中自上而下第二條線所示)，累計方差貢獻率為91.667%；取3個因子時(如圖1中自上而下第一條線所示)，累計方差貢獻率超過80%，圖1為因子分析碎石圖。

表1 客戶價值研究領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞表

表2 Equivalence系數(shù)相異矩陣(部分)

3.3.2 聚類分析

聚類分析就是將關(guān)聯(lián)密切的主題聚集在一起形成類團(研究領(lǐng)域)的過程[3]，用于揭示客戶價值研究領(lǐng)域的研究主題。本文采用最常見的系統(tǒng)聚類法對48個關(guān)鍵詞進行分類(見圖2)。

根據(jù)圖中聚類的結(jié)果，可以得出在客戶價值研究領(lǐng)域中，主要的研究熱點可以分為三類：第一類，客戶價值的界定研究，主要是對客戶價值基本定義及研究范疇所做出的區(qū)分；第二類，客戶價值研究的對象及其目標，主要包括了客戶關(guān)系管理、創(chuàng)造客戶價值、評價等內(nèi)容；第三類，客戶價值評價的方法以及應(yīng)用研究，主要包括了數(shù)據(jù)挖掘、層次分析法、粗糙集、聚類分析等方法和商業(yè)銀行、移動通訊等應(yīng)用領(lǐng)域的研究。

圖1 因子個數(shù)碎石圖

圖2 客戶價值研究領(lǐng)域關(guān)鍵詞聚類樹形圖

3.3.3 多維尺度分析

多維尺度分析(MultidimensionalScaling,MDS)又稱ALSCALE(AlternativeLeast-squareScaling)，也稱為多維量表分析，通過測定主題詞之間的距離來發(fā)現(xiàn)主題結(jié)構(gòu)[18]。與聚類分析相似，其基本思想都是降維，在較低的維度下展示原數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，但是與聚類分析相比，它能夠更加直觀地判斷出某研究領(lǐng)域在學(xué)科內(nèi)的位置[12]。將之前所得到的相異矩陣導(dǎo)入SPSS20.0中進行多維尺度分析，得到圖3所示的多維尺度圖譜，具體分析詳見本文“3.3.6結(jié)果分析”部分。

3.3.4 核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析

核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析是根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點之間聯(lián)系的緊密程度，將網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點分為兩個區(qū)域，核心區(qū)域和邊緣區(qū)域。處于核心區(qū)域的節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中有比較重要的地位。核心-邊緣(core-periphery)結(jié)構(gòu)分析的目的是研究社會網(wǎng)絡(luò)中哪些節(jié)點處于核心地位，哪些節(jié)點處于邊緣地位。目前核心-邊緣結(jié)構(gòu)在文獻計量學(xué)研究中已被用于合著網(wǎng)絡(luò)中核心作者的確定[13]、互引網(wǎng)絡(luò)中核心期刊的確定[14-15]、國際科技合作中各個國家相對位置的變化[16]等領(lǐng)域。在此筆者通過對共詞矩陣的核心-邊緣結(jié)構(gòu)進行分析，確定客戶價值研究領(lǐng)域中處于核心區(qū)域的關(guān)鍵詞。

在UCINET中進行核心-邊緣分析的菜單路徑為Network>Core/Periphery>Categorical。根據(jù)實際意義，選擇出現(xiàn)頻次排在前100的關(guān)鍵詞進行核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析，分析結(jié)果為：客戶價值、客戶關(guān)系管理、客戶細分、數(shù)據(jù)挖掘等35個關(guān)鍵詞處于核心區(qū)域(見表 4)。

筆者根據(jù)社會網(wǎng)絡(luò)分析中的核心—邊緣結(jié)構(gòu)理論，與48個高頻關(guān)鍵詞進行比較分析后發(fā)現(xiàn)，處于核心區(qū)域的35個關(guān)鍵詞中有7個并非高頻關(guān)鍵詞(包括：電信企業(yè)、客戶忠誠、客戶經(jīng)理、市場競爭、客戶資源、差異化、潛在價值)，說明這7個關(guān)鍵詞雖然與其他關(guān)鍵詞相比出現(xiàn)次數(shù)較少，但是在客戶價值研究中卻處于較為重要的地位。

3.3.5 整體可視化

為了進一步探討客戶價值研究結(jié)構(gòu)(核心與邊緣)，本文利用Ucinet6繪制出客戶價值高頻關(guān)鍵詞的整體可視化圖，同時結(jié)合因子分析、聚類分析、多維尺度分析對客戶價值的研究進行分析。整體可視化結(jié)果為圖4。

圖3 客戶價值研究領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞多維尺度圖譜

表4 核心-邊緣結(jié)構(gòu)分析后處于核心區(qū)域的關(guān)鍵詞表

圖4 國內(nèi)客戶價值研究領(lǐng)域高頻關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)知識圖譜

3.3.6 結(jié)果分析

如圖4，在社會網(wǎng)絡(luò)分析中，將關(guān)鍵詞視為節(jié)點(actor)，節(jié)點位置越居中越核心，關(guān)鍵詞之間的共現(xiàn)關(guān)系被視為節(jié)點間的連線(tie)，連線越粗關(guān)系越強[3]。結(jié)合圖1，取3個因子時，可以概括該領(lǐng)域80%以上的信息，因此，圖2中分為3類時相對合理。因此，筆者認為客戶價值領(lǐng)域應(yīng)該包括3個研究領(lǐng)域。結(jié)合圖3和圖4大致有以下3個研究領(lǐng)域。具體分析如下：

(1)客戶價值的界定研究。客戶是客戶機制研究對象的主體，指在相關(guān)產(chǎn)品類目中購買本企業(yè)產(chǎn)品的組織和個人[17]。而對客戶價值定義存在這三種觀點:第一，“企業(yè)-客戶”價值，認為客戶價值就是客戶方從企業(yè)所提供的產(chǎn)品和服務(wù)中所感知到的價值；第二，“客戶-企業(yè)”價值，認為客戶價值是客戶為企業(yè)帶來的價值；第三，“交換價值”，從企業(yè)和客戶的關(guān)系出發(fā)，強調(diào)雙方之間交換的過程。 雖然對客戶價值的研究角度不同， 所得到的結(jié)論也有所不同，但客戶價值最大化都是這些觀點最終的落腳點(如圖 2中所示)。

(2)客戶價值研究的對象以及目標。該部分研究往往與客戶價值的界定密不可分。由于客戶關(guān)系管理的核心思想是“以客戶為中心”，但并不是強調(diào)以所有客戶為中心[18]，并不是為所有客戶提供完全相同的服務(wù)。因此，客戶價值的研究也是客戶關(guān)系管理研究中的一個重要的部分。如圖4中所示，客戶關(guān)系管理在整個客戶價值研究中處于相對重要的地位。同時，正如在前一部分所述的是三種不同角度對客戶價值不同的定義，不管是從何種角度出發(fā)，都要考慮到企業(yè)價值的存在，企業(yè)價值的存在是我們研究客戶價值的基石，也是創(chuàng)造客戶價值的起點。而創(chuàng)造客戶價值是我們研究客戶價值的目標之一。要想更好地實現(xiàn)這個目標、實現(xiàn)客戶價值，也就需要我們對客戶進行評價，從而甄別出價值較大的客戶。

(3)客戶價值評價的方法以及應(yīng)用研究?？蛻魞r值評價的方法以及應(yīng)用研究是客戶價值研究領(lǐng)域中的一個重點以及難點。從圖2中可以看出在客戶價值研究領(lǐng)域中，客戶細分、客戶分類是客戶價值評價中的重要組成部分?？蛻魞r值評價的方法種類較多，其中數(shù)據(jù)挖掘評價分析法又是客戶價值研究領(lǐng)域研究的重點和熱點。數(shù)據(jù)挖掘評價分析法是將數(shù)據(jù)挖掘的技術(shù)運用于客戶價值的細分與評價中，通過客觀指數(shù)反映客戶價值的大小，對企業(yè)的營銷策略的制定有著十分重要的意義。根據(jù)圖2、圖3和圖4可以看出在數(shù)據(jù)挖掘評價分析方法中有以下熱點：

·決策樹，即利用樹的結(jié)構(gòu)將數(shù)據(jù)記錄進行分類。演克武等[19]將ID3算法運用在航空市場客戶價值細分中，利用決策樹對旅客的特征數(shù)據(jù)進行分析。鄒鵬等人將ID3算法與代價敏感性學(xué)習(xí)機制結(jié)合運用在客戶價值細分中，取得了比較理想的結(jié)果[20]。

·粗糙集。該理論可以減少存儲空間的壓力，有利于數(shù)據(jù)的分析處理，對于海量數(shù)據(jù)的處理十分有利。李俊飛[21]建立了粗糙集和支持向量機的電力客戶價值模型，劉東升等也建立了基于粗糙集和支持向量機的客戶價值分類體系[22]。梁娜等[23]建立了粗糙集與CPN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的客戶價值預(yù)測模型。陳亮[24]建立了基于粗糙集-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的客戶價值分類體系。

·聚類分析是對數(shù)據(jù)對象集合進行分析，根據(jù)對象之間的相似度(或相異度)將數(shù)據(jù)對象劃分成多個類，使同一類中的對象之間具有較高的相似度，不同類中的對象相異度較大。聚類方法大致可以分為系統(tǒng)聚類和客觀聚類兩類方法，針對應(yīng)用在客戶價值研究領(lǐng)域中，文獻調(diào)查發(fā)現(xiàn)K-均值聚類方法運用最多。如趙曉煜采用K均值算法對老客戶進行聚類[25]。文獻[26,27]用K-均值的方法構(gòu)造了客戶細分的模型。曾鳴等在電力客戶價值評估中運用了K-均值方法實現(xiàn)了聚類分析[28]。曹國等[29]、彭艷艷[30]將其運用在商業(yè)銀行客戶價值評價中。

除了上述客戶價值評價方法之外，客戶價值理論的應(yīng)用研究也是熱點之一，尤其是客戶價值理論在電子商務(wù)行業(yè)、電信業(yè)的應(yīng)用。學(xué)者們通過對各個行業(yè)實際調(diào)查，結(jié)合客戶價值理論，運用客戶價值評價方法，構(gòu)建了客戶價值評價體系，在實踐中取得了較為良好的效果。齊佳音等[31]在凈現(xiàn)值評價體系的基礎(chǔ)上加入銷售量與客戶發(fā)展?jié)摿身椫笜?，完善了價值評價體系，彌補了凈現(xiàn)值評價體系的不足。白愛民[32]將企業(yè)預(yù)期得益指標分為收益性、形象性、壁壘性、穩(wěn)定性、戰(zhàn)略聯(lián)盟性五個子指標，將客戶獲取難度指標細分為建設(shè)成本、營銷成本、競爭程度、客戶響應(yīng)四個子指標，建立起電信企業(yè)客戶價值評價指標體系。譚海寧[33]則從客戶當前價值、潛在價值和客戶忠誠三個維度建立電信企業(yè)客戶價值評價體系。胡新等[34]提出全面評價個人客戶的客戶價值，從而識別出真正的高價值客戶，并制定相關(guān)的管理策略。

4 結(jié)論

筆者利用共詞分析方法，通過聚類分析和因子分析對我國客戶價值研究領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀進行分析，研究結(jié)果表明，客戶價值評價的方法以及應(yīng)用研究是學(xué)術(shù)界最為關(guān)注的主題，是客戶價值研究領(lǐng)域發(fā)展的主要領(lǐng)域。在客戶價值評價方法以及應(yīng)用研究領(lǐng)域中，客戶細分、客戶分類是對客戶價值進行評價的前提和基礎(chǔ)。而數(shù)據(jù)挖掘的相關(guān)方法，包括：決策樹、粗糙集、聚類分析等方法，應(yīng)用于客戶價值評價領(lǐng)域又是客戶價值評價近年來研究的重點之一。但是本文分析結(jié)果受到關(guān)鍵詞規(guī)范化、樣本數(shù)目的選擇等因素影響，同時，聚類分析本身就是一個無監(jiān)督的學(xué)習(xí)方法，要靠經(jīng)驗積累才能對聚類結(jié)果進行較好的解釋。因此，本文只是從宏觀上對客戶價值研究熱點進行分析，為研究者提供一個可借鑒方向，深入研究還需參考客戶價值研究方面的文章。

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Visual Analysis of Customer Value Research Literature in China

Feng Guohe1Yang Yang1Feng Xia2

(1.College of Economic &Management, South China Normal University,Guangzhou 510006；2.Information Technology Research Base of Civil Aviation Administration of China, Civil Aviation University of China, Tianjin 300300)

Customer Value is a hot and difficult topic of customer relationship management (CRM) in recent years. By the use of SATI3.2 software, this paper gave a co-word analysis of the articles on Customer Value collected in CNKI database. The relationships among keywords were demonstrated with the factor analysis method and the hierarchical clustering method. Then network knowledge map on Customer Value was drawn. Finally, it explored the status and hot spot of the researches on Customer Value in China.

Customer value Co-word analysis Cluster analysis Factor analysis Visual analysis

本文受中國民航信息技術(shù)科研基地開放課題基金項目“基于云計算與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的航空業(yè)數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用”(CAAC-ITRB-201206)資助。

奉國和，博士，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向為檔案管理信息化、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)字圖書館，Email:ghfeng@163.com；楊洋，碩士生，研究方向為信息資源開發(fā)與利用、知識管理；馮霞，教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向為數(shù)據(jù)挖掘、民航智能信息處理。

G203；F274

A

2095-2171(2015)02-0037-07

10.13365/j.jirm.2015.02.037

客戶價值”作為檢索詞，在CNKI(中國知網(wǎng))的“中國學(xué)術(shù)期刊

總庫”中分別進行篇名、主題、關(guān)鍵詞檢索，發(fā)表起止時間不限定，共得到文獻1120篇。經(jīng)查重，去掉無關(guān)鍵詞和相關(guān)度不大的文獻后得到有效文獻870篇，并將其題錄信息(主要有作者、題名、期刊名、關(guān)鍵詞等)導(dǎo)出并保存為純文本文件，然后再將導(dǎo)出的文件導(dǎo)入SATI 3.2中進行處理和統(tǒng)計。

2014-04-25)