“互联网+”时代基于大数据的顾客资产管理研究

白沂

【摘要】顾客资产是企业未来主要收益的可靠来源之一，“互联网+”时代的新型商业模式依托大数据等信息新技术的支持，对传统顾客资产组成结构产生了较大冲击，对企业决策也产生了重要影响。文章构建了“互联网+”时代基于大数据的顾客资产组成结构模型，对其价值发现的流程进行了梳理，并在此基础上对其价值发现的内容进行了阐述。

【关键词】“互联网+”；大数据；顾客资产管理；顾客资产模型

一、引言

随着“互联网+”时代的到来和经济全球化进程的加快，同行业之间的竞争越发激烈，为了争夺市场份额，企业的市场营销理论由产品导向转变为顾客导向，“以顾客为中心”的营销理论逐渐成为主流。企业所拥有的顾客群体成为企业竞争力的重要组成部分，顾客资源也成为企业的重要资产。顾客资产是20世纪90年代兴起的一种市场营销理论，体现了顾客与企业之间以资产为导向的关系。顾客资产管理包含两方面的内容，其一是企业应当对顾客进行评估、分类，充分挖掘顾客作为一种资产可以为企业带来的潜在价值；其二是企业应当创造和传递顾客所认知的产品价值，以此吸引和留住客户。企业通过分析大数据可以更加细致了解顾客的价值需求，能够帮助企业在顾客资产管理的价值发现、扩大顾客群体两方面提供帮助。

自从Blattberg和Deighton于1996年首先提出“顾客资产”概念以来，有许多学者都进行了相关研究。Rust等给出了顾客资产模型，将顾客资产的组成分为价值资产、品牌资产和维系资产等三个部分，邵景波等在此基础上对顾客资产模型进行了改进，认为顾客资产是由品牌驱动、价值驱动、感知驱动和关系驱动等四个方面来决定的，并以服务业为例对改进后的顾客资产模型进行了验证。郑浩等则从顾客资产管理实施的角度对管理过程进行了深入分析，进而建立了顾客资产管理的实施模型。

纵观上述文献，大多数研究都立足于传统顾客资产相关模型的构建与应用，对大数据下顾客资产管理的关注不够。“互联网+”背景下的商业模式已经开始发生变化，在大数据技术的支撑作用下企业的营销策略、盈利策略也随之变化，基于大数据的顾客资产管理也和传统顾客资产管理有较大区别。本文借鉴文献对顾客资产管理内涵的观点，分别从基于大数据的顾客资产模型和顾客资产价值发现两方面对顾客资产管理进行了分析。

二、“互联网+”时代大数据对顾客资产管理产生的影响

大数据技术在顾客资产管理中的运用既是管理手段的革新，也将对企业的市场营销手段和价值发现模式产生影响，进而对顾客资产的组成结构和定位都将产生巨大影响。

（一）大数据改变了营销手段

Rust在传统营销模式中将顾客资产分为价值资产、品牌资产和维系资产以表述顾客资产的组成，在进入“互联网+”时代前的营销模式多为地毯式营销。随着大数据技术的成熟与普及，企业的营销手段从传统的地毯式营销开始向精准营销与地毯式营销并行转变，以期用更小的营销投入获得最大的营销回报。“互联网+”时代背景下企业基于O2O模式等新型商业模式可以通过官方网站、官方APP等对顾客进行个性化推送，通过该手段实施企业或合作伙伴的产品精准营销。目前个性化推送已经成为诸多电商平台、企业O2O线上平台的重要营销手段，例如淘宝的“猜你喜欢”等。个性化推送这种精准营销模式能够更加有效的满足顾客的消费需求，为企业节约销售成本，从而为企业创造价值。

顾客资产最先作为一种营销概念被提出，Rust提出的顾客资产模型也是以此为基础。由于“互联网+”时代商业模式的转变，许多转型企业依托大数据技术纷纷改变了其传统的营销手段，从而对其顾客资产的结构产生影响，传统的品牌资产、价值资产与维系资产可能无法完整、准确的描述“互联网+”时代基于大数据的顾客资产结构。

（二）大数据影响了顾客资产价值发现模式

将顾客视为资产的前提是顾客能够为企业创造价值，传统视角认为顾客可以通过购买产品与服务为企业创造价值，其价值发现模式为通过销售创造利润。进入“互联网+”时代后，大数据技术的运用帮助企业可以进一步挖掘顾客资产价值。

和传统商业模式相比，在“互联网+”模式下企业可以运用大数据、移动互联网、云计算等信息新技术帮助其采集每一位顾客的消费记录，掌握每一位顾客对产品颜色、型号、服务种类的偏好。企业将采集到的数据进行大数据清洗等预处理过程后，就可以通过K-means等聚类算法对大数据进行分析，得出顾客偏好的产品属性，并以此为依据對企业的生产决策、新产品设计、营销策略等提供决策支持。同时，如果企业可以掌握顾客如年龄、性别等其他基本信息，则可以通过其他方式进一步深挖消费者心理，以大数据分析结果为基础分析不同消费者群体的实际需求，按照顾客未来可能的需求定制新产品，在拥有大量顾客数量基础上采取“挖深井”战略，发掘企业新的赢利点，为企业创造价值。在大数据技术的支撑下，不仅企业顾客资产大数据可以为其创造价值，通过大数据爬虫技术也能获取互联网数据为企业的产品决策提供支持，例如同行业同类产品不同型号的销量、供应市场报价走势等数据都能很好的支撑企业产品决策。

同时，在顾客资产管理中形成的顾客大数据也可以作为产品出售给第三方企业进而为本企业创造价值，即DaaS（Data as a Service，数据即服务）。目前，往大数据行业转型或扩张的企业多为电商平台企业，例如腾讯、阿里巴巴、猪八戒等，其一般通过付费推送的方式将其他企业的产品个性化推送给企业自身的顾客，以实现大数据作为资产的价值发现；另外一种价值发现的方式为直接向用户提供大数据服务，包含数据服务、大数据分析服务等。

三、基于大数据的顾客资产模型

传统顾客资产模型将顾客资产分为价值资产、品牌资产和维系资产，对传统商业模式下的顾客资产进行了细分。“互联网+”时代所催生出的新型商业模式不仅很大程度上影响了企业的经营模式，大数据、云计算等信息新技术的出现也对传统营销模式产生了巨大的冲击。在大数据的影响下，顾客资产的组成结构、定义也发生了变化，形成由价值资产、品牌资产、维系资产和推荐资产组成的新模型。鉴于此，本文对传统顾客资产进行了改进，提出了“互联网+”时代基于大数据的顾客资产模型，如图1所示。