基于層次分析法的零售戶價值模型研究

黃飛杰,張衛(wèi)東,侯石鵬,宋紅文,唐藝楠

(1.廣西中煙工業(yè)有限責任公司互聯(lián)網研究中心,南寧 530000; 2.西南科技大學,四川 綿陽 621010)

0 引言

2020年,國家發(fā)展和改革委員會官網發(fā)布了“數字化轉型伙伴行動”倡議,要加快構建數字化產業(yè)鏈,提升轉型服務供給能力。終端作為消費者直接的商品供應環(huán)節(jié),能夠獲取和提供動態(tài)、全面、真實的市場信息,如商品零售數據、消費者品牌體驗、競品動態(tài)等,這些數據可以科學客觀地反映市場動態(tài)及商品品牌發(fā)展趨勢,從而為企業(yè)進行新品研發(fā)、品牌改善、競品攔截、營銷策略調整提供有力的數據支撐和參考依據。

在卷煙供應鏈上,企業(yè)基于品牌培育的需求,通過對零售戶進行細分和價值評價,使企業(yè)有針對性地投入資源,將品牌培育的資源投入給高價值零售戶,從而實現(xiàn)較好的營銷效果。目前主要通過客戶經理打分的方式對零售戶進行價值評價,盡管采用了一些措施,依然存在分值主觀、更新慢的缺點?；谝延械臄祿湍Ｐ?實現(xiàn)零售戶價值評價的客觀化和自動化,是零售戶價值評價進行數字化轉型的路徑。

對零售戶價值進行評價,能夠指導企業(yè)對不同價值的零售戶展開差異化的營銷策略,在投入資源相同的前提下,實現(xiàn)營銷效果的最大化。馬特(2010)[1]闡述了主要客戶終身價值的定義、定性研究及定量研究。鄒亮(2013)[2]從直接價值和間接價值兩個維度建立了終端價值評價體系,實現(xiàn)了對終端客戶的分類。尹青青(2018)[3]提出了簡單的指標權值累加計算客戶價值的公式,數據由訂購次數、訂購量、復購次數構成,而權重是根據行業(yè)流失情況進行主觀打分。周旭(2018)[4]從客觀數據購進量、購進額,主觀性數據業(yè)態(tài)、便利性、經營環(huán)境等幾個維度,采用AHP算法,構建了客戶價值模型。

層次分析法(Analyiic Hierarchy Process,簡稱AHP),由美國運籌學家匹茨堡大學教授薩蒂于20世紀70年代首次使用,它是將元素分解成目標、準則、方案等層次,進行定性和定量分析的決策方法。李春偉(2021)[5]采用層次分析法構建評價體系對煤礦供應商進行績效評估。曹偉(2021)[6]采用德菲爾法和層次分析法構建了安防產品供應商評價指標體系。沈巖等(2022)[7]基于層次分析法,從低碳用能、可靠用能、高效用能、經濟用能和智慧用能5個維度,構建了電力工業(yè)用戶的評價指標體系,實現(xiàn)了用戶畫像。

1 構建零售戶價值模型

層次分析法具有整體性的優(yōu)點,通過運用較強的邏輯思維來進行判斷比較決策,是對定性問題進行定量分析的多決策目標方法。層次分析法同時還具有實用性的特點,可以用來處理傳統(tǒng)數學模型不能解決的問題。其計算過程清晰,原理和基本步驟都易于掌握,計算的結果具有直觀性。

1.1 評價因素的篩選

從品牌培育的角度判斷零售戶對于品牌的價值,通過德菲爾法和文獻搜索法羅列出表1中的因素。再從數據可獲得性和數據質量兩個維度對表1中的因素進行評價,篩選出可以獲得并且數據質量高的因素:品牌銷量、品牌占比和總銷售量。

表1 數據分析表

品牌銷量反映了零售戶對于品牌的貢獻值,品牌占比反映了零售戶對于品牌的偏好,銷售量反映了零售戶的潛力。

1.2 AHP確定權重

1.2.1 專家打分

邀請3個專家,基于表2 的評價標準,對品牌銷量、品牌占比和總銷售量進行打分。打分結果見表3。

表2 評價標準

表3 零售戶評價表

1.2.2 一致性檢驗

層次單排序的目的就是求出同一層次的每個指標權重,然后排序。本文采用和積法將3位專家打分形成的判斷矩陣歸一化,并計算相應的權重值,計算結果見表4所示。

表4 打分權重計算結果匯總

判斷矩陣是由專家對評價指標進行兩兩比較打分產生的,專家也是人,也可能在對評價指標的重要程度進行判斷時產生偏差。對判斷矩陣進行一致性檢驗,就是檢驗專家的判斷是否合理。檢驗公式為

(1)

(2)

式中:ICI為判斷矩陣一致性指標;λmax為最大特征根;m為判斷矩陣階數,即可計算出ICI;rCR為判斷矩陣的隨機一致性比率;ARI為判斷矩陣的平均隨機一致性指標,查表可知3階矩陣的ARI=0.52,即可計算出rCR的值。查表可知3階矩陣得到rCR<0.1時,即認為判斷矩陣具有滿意的一致性,說明專家打的分是合理的,否則就需要重新打分,再次計算。得出3位專家一致性檢驗結果見表5所示。

表5 指標權重一致性檢驗結果

3位專家打分結果均通過一致性檢驗,且各位專家所占權重相等,則將表4所得的3位專家權重值進行簡單算術平均計算后,得到最終的零售戶價值模型權重表,見表6所示。

表6 品牌價值模型權重表

由表6得到零售戶的品牌價值模型:

P=0.74B1+0.11B2+…+0.15B3,

(3)

式中:P代表零售戶價值;B1代表品牌銷量;B2代表品牌占比;B3代表品牌總銷售量。

1.3 價值模型的實現(xiàn)

通過數據庫,統(tǒng)計了銷售區(qū)2 291個零售戶的品牌銷量、品牌占比和總銷售量的值。由于總銷售量的數據比品牌占比的數據大5個數量級,為了確保各個因素的值對于最終的零售戶價值有相同等級的貢獻度,首先需要對這3組數據進行歸一化處理,確保每組數據歸一化后的值在0～100,見表7。

表7 零售戶價值表

2 零售戶價值模型的應用

通過程序代碼自動獲取評價因素數據,采用品牌價值模型實時更新零售戶的品牌價值,實現(xiàn)了企業(yè)對于零售戶品牌價值評價的數字化轉型。

模型的使用主要面向市場銷售區(qū)的客戶經理,可以幫助客戶經理準確了解零售戶的價值狀態(tài),制訂差異化營銷策略。例如設置閾值,當零售戶價值高于閾值時,給予不同級別的獎勵,避免主觀打分造成不公平現(xiàn)象。

如圖1所示,對于品牌銷量、品牌占比和總銷售量這3個因素進行聚類分析,見表8中的4個類別,對于不同的聚類特征,進行統(tǒng)一的營銷策略設計,有針對性地進行溝通、宣傳產品和傳遞有效信息,及時對零售戶信息進行維護,從而提升營銷效率。

圖1 零售戶聚類散點圖

表8 零售戶聚類表

3 結語

為了實現(xiàn)對零售戶進行評價和服務的數字化轉型,基于數據的可獲取性和可靠性,篩選出作為零售戶評價的因素。采用層次分析法,構建了品牌價值模型,模型能夠為每一個零售戶提供一個精準的量化數值,使品牌廠商準確了解零售戶的價值。模型的使用面向市場銷售區(qū)的客戶經理,基于聚類分組后,實施差異化營銷策略,提升營銷效率。