虚拟品牌社区中契合顾客识别模型及实例研究

冯进展 蔡淑琴

(1.华中科技大学管理学院； 2.江西外语外贸职业学院)

1 研究背景

虚拟品牌社区是在互联网中由同一个品牌的爱好者组成，以品牌为主题进行持续社会性互动的网络虚拟平台[1]，是企业在互联网上实施价值共创战略的重要渠道。随着信息技术在企业应用的深入，一些著名企业(如微软、惠普、华为、海尔等)纷纷建立自营虚拟品牌社区。但许多虚拟品牌社区门可罗雀，顾客消极潜水，只有不到10%的虚拟品牌社区顾客积极持续的参与社区活动[2]，仅5%左右的顾客经常参与并致力于产品创新[3]，难以成功实现企业的价值共创战略[4]。由此，如何识别出虚拟品牌社区关键顾客，成为企业在线客户关系管理急需解决的新问题。

关于企业关键顾客识别方法的研究有很多。根据利润额，按照帕累托法则分为主要顾客、一般顾客、次要顾客；根据顾客现在和将来为企业创造的净现金流总额，对客户进行分类为大客户、中客户、小客户[5]；根据顾客生命周期客户价值的大小，划分为不重要顾客、稳定顾客、潜在流失顾客、重要顾客、最重要顾客、流失顾客[6]。随着互联网的发展，对网民划分也有许多研究，如按照知识共享贡献将社区的成员分为领袖、呼应者、浏览者、共享者、学习者[7]；按照对虚拟品牌社区的联系程度划分为游客、交际者、知情者、奉献者[8]。

网络社区的网民可分为意见领袖和追随者，意见领袖是指在网络社区上，其言论会被大量关注并能够对他人的看法、观点、行为产生影响的人。目前国内外对意见领袖的识别方法，主要分为定性和定量两种，但虚拟社区的关键顾客与意见领袖有很大区别：①意见领袖主要体现在对其他人的观点、看法、行为的影响力上，衡量的标准是对他人的影响力，而虚拟社区的关键顾客体现在实施契合行为上，衡量的标准是依据契合行为数量和频率；②关键顾客通过在虚拟社区频繁地进行分享体验，发布品牌产品信息，参与产品创新、产品设计、产品测试、反馈问题或提出建议等契合行为，促进社区进步与繁荣，实现企业价值共创。

在虚拟品牌社区中，成员的契合行为是实现价值共创的基础[9]，他们既是企业在价值共创过程中的重要合作伙伴[10]，也是企业前沿知识的关键来源和新产品创意的主要来源[11]，更是虚拟品牌社区关键顾客，但识别这些关键顾客的研究很少。

现有的研究难以识别虚拟品牌社区的关键顾客：①传统企业对顾客的识别方法只针对顾客购买行为，缺乏对虚拟品牌社区中顾客非购买行为的研究；②现有虚拟品牌社区顾客划分不重视非购买行为对企业的价值，只是抽象的定性划分，缺乏定量识别模型，不能满足虚拟品牌社区自动识别关键顾客的需求。针对以上问题，本研究先界定虚拟品牌社区的契合顾客及契合行为，再根据计划行为理论，建立由顾客契合意愿、顾客主观规范、顾客契合能力等三维空间组成的契合顾客识别模型，然后采用小米社区的数据，运用分析型顾客关系管理中的前馈神经网络模型分类方法验证模型。

2 社区契合顾客的契合行为

在线虚拟品牌社区有多种类型，本研究探讨的是企业自营虚拟品牌社区。

定义1在企业自营虚拟品牌社区(简称社区)的注册网民统称为社区顾客。

在社区中，顾客通过注册登录、发布信息、积极讨论等形式参与社区品牌建设，主要以客户创造内容的方式实现价值共创。传统企业客户关系管理重点关注顾客的价值是主要基于客户的购买行为，而在线社区一般关注“意见领袖”的价值是在意见上对他人决策的影响。在企业自营虚拟品牌社区中，企业更注重社区顾客的非购买行为对企业品牌的维护与发展的价值，即顾客契合行为[11]。

定义2企业虚拟品牌社区里的顾客契合行为,是指社区顾客对维护企业品牌在社区中自愿贡献自己资源给品牌的非购买行为。

本研究关注如下4种非购买行为：①向其他人推荐品牌产品行为，如积极发布的品牌或品牌产品信息；②顾客创造行为，如参与产品发明、产品设计、产品测试、产品生产；③帮助和改进品牌产品的建议行为，反馈问题或提出建议，如主动建议对产品进行改进；④撰写品牌或品牌产品评论的分享体验行为，如发表产品体验感受等。

定义3企业虚拟品牌社区的契合顾客是实施大量契合行为和高频率实施契合行为，且近期实施过契合行为的顾客。社区的契合顾客即为关键顾客。

当社区顾客对企业或品牌在认识和情感上达到高度忠诚，并拥有渊博的品牌知识和丰富的产品使用经验时，才会频繁地实施顾客契合行为。如果顾客拥有渊博的品牌知识和丰富的产品使用经验，但没有时间和精力，实施契合行为次数少，则不是契合顾客；如果顾客有时间和精力，但缺乏品牌的认知和情感，其行为只是低层次行为，也不是契合顾客。由此，只有在虚拟品牌社区频繁实施契合行为，并对繁荣社区做出重要贡献的顾客，才是契合顾客。

契合顾客在虚拟品牌社区频繁、密集地实施契合行为，会获到更多的社区其他顾客的支持和社区支持，进一步增强顾客对品牌的满意、信任、依恋、忠诚和使用[12]。契合顾客的契合行为，对企业提升品牌知名度、声誉，降低企业新产品开发风险，提高企业销量和盈利能力具有重要的价值[13]，相对于其他顾客表现出更高的顾客忠诚度[14]，因此，识别出契合顾客对企业的意义非常重大。

3 社区契合顾客的识别模型

契合顾客的一个显见衡量标准是契合行为次数和频率，如果顾客在社区实施契合行为次数多和频率高，则为契合顾客。怎样的顾客会在社区多次且高频率实施契合行为？在社区具有哪些特征？

计划行为理论认为，人的行为受行为意愿、主观规范、知觉行为控制的影响。行为意愿是指一个人对执行行为的态度倾向，是愿意还是不愿意的程度。主观规范是指个人在决策是否执行行为时感受社会其他方面的压力，如重要人物或团体对其行为是赞成还是反对。知觉行为控制是指个人感知执行行为时的难易程度，如果行为对于个人来说很容易，则会增加其执行的可能性。虽然个人意愿和主观规范决定是否执行某个行为，但大多数会取决于其获取必要的机会和资源(时间、精力、知识、技能、经验)，这些因素代表着人们对行为的实际控制感知，因此顾客在实施契合行为时，会受顾客契合意愿、顾客主观规范、顾客契合能力的影响。如果顾客实施契合行为的意愿越高，社区和其他顾客对其行为支持越大，顾客本人具备实施契合行为的能力越强，实施契合行为也会越频繁，则成为契合顾客的可能性极大。

由此，根据计划行为理论，可从顾客契合意愿、顾客主观规范、顾客契合能力3个维度来识别企业虚拟品牌社区的契合顾客。顾客契合意愿是指顾客通过契合行为，实现对品牌的忠诚、提高社区地位和提升社区影响力。顾客主观规范是指顾客是否采取契合行为受到社区平台和社区其他顾客的支持的影响。顾客契合能力是指顾客准备实施契合行为已具备的品牌产品知识和时间精力，即实施契合行为的能力。本研究建立企业虚拟品牌社区的契合顾客识别模型如下(见图1)。

图1 社区契合顾客的识别模型

4 顾客契合行为的特征

4.1 顾客契合意愿

(2)社区地位社区地位是指在社区中顾客区别其他成员的虚拟身份象征。一般认为，顾客参与虚拟社区活动获取感知利益越高，其参与度就越高。感知利益包括认知利益、社会整合利益、个人整合利益和享乐利益，其中个人综合利益包括提高地位、建立声誉[20]，因此，追求高的地位是契合行为的驱动因素之一。顾客对产品提出改进想法和建议，极大提高顾客作为产品专家的地位。另外，顾客在社区的地位越高，其对社区的责任感越强，这种责任感促使其为社区提供更多的契合行为[20]。由此可见，顾客在社区地位越高，其实施契合行为意愿越强，成为契合顾客概率越大。顾客在社区的地位采用在社区的排名r来衡量，R(R=1/r)越大其排名越靠前。排名越靠前的顾客，其在虚拟社区的地位和身份越高。

(3)社区影响力顾客在社区的影响力指其发起的活动吸引其他成员关注和参与程度。拥有影响力的顾客一般具有丰富的品牌产品使用经验和渊博的品牌产品专业知识，提供的信息质量高并受到其他成员的重视和欢迎。影响力高的顾客相对于边缘顾客更愿意实施契合行为：一方面，随着普通顾客加强对社区的贡献度，其在社区的影响力和声望也日渐增强，而原有的高影响力顾客产生危机感，为维持其在社区的影响力和地位，通过学习更新自己的专业知识，积极分享产品创新的建议和想法，贡献自己的专业知识和使用经验[21]；另一方面，顾客希望参加虚拟社区活动获取快乐奖励，因此，影响力高的顾客更乐于实施契合行为以获取这种快乐奖励[22]，而边缘顾客得不到这种快乐奖励则降低实施契合行为的意愿。由此可见，顾客在社区的影响力越大，其实施契合行为意愿越强，成为契合顾客概率越大。顾客在社区的影响力衡量采用顾客发帖而获得其他顾客回帖数量C，回帖数量越多反映顾客影响力越大。

4.2 顾客主观规范

(1)社区平台支持社区平台支持是指对顾客做出有利于社区发展的行为给予奖励的一种激励方式。社区平台对顾客契合行为往往会给予虚拟荣誉支持。当顾客得到平台支持后，感受到平台的关心、爱护、尊重，基于互惠规范，会更加努力实施契合行为以报答社区平台的支持。顾客希望得到社区的坚定支持，坚定支持是参与社区活动的一个激励因素[22]。平台支持正面影响顾客在社区提供反馈、向他人推荐等契合行为[23]。由此可见，顾客受到社区平台支持越大，其实施顾客契合行为可能性越大，成为契合顾客概率越大。顾客获取社区支持的衡量采用顾客的虚拟荣誉奖牌数量V,及发布帖子评为精华帖子的数量EP。

(2)社区其他顾客支持获取他人支持是顾客参与社区活动主要驱动因素之一[20]。顾客参与新产品开发或分享消费体验等契合行为时，期望其努力和贡献得到其他成员的支持，虽然他们可能会将这些契合行为视为一种愉快的活动。社区其他顾客的支持一般通过情感支持来表达，如对其帖子回评，表达出喜欢、欢快、钦佩、赞美、敬仰等积极情绪。这种积极情绪是互动过程中情感共鸣的表现，使顾客之间建立友好气氛和产生归属感，保证其稳定的行为频率。同时，其他顾客的支持为顾客带来声望，并带来成就感和自豪感，强化自尊和成为团队重要成员的信念[20]。增强理论认为，若个体的行为表现所导致的结果是令人愉快的，则会增加其行为的表现，下次继续以更好的表现换取支持。由此可见，顾客在社区受到其他顾客支持越多，其实施契合行为可能性越大，成为契合顾客概率越大。顾客获取虚拟品牌社区平台其他顾客支持，衡量指标采用其他顾客给予顾客虚拟奖励RD，以及其他顾客跟帖中含有正面情感词数量PSW，运用大连理工大学中文情感词汇本体库统计PSW。

4.3 顾客契合能力

(1)品牌产品知识顾客品牌知识是顾客对品牌的心理表征或认知表征，顾客通过记忆中相关联结的品牌结点形成品牌知识[24]。顾客品牌产品知识包括顾客对某类产品的知识信息储备和熟悉程度，是专业素质体现，一般用产品领域术语来衡量[25]。顾客拥有丰富的品牌产品知识，将有助于价值共创过程中提出高质量方案，在产品创新过程中提出卓越的创意[26]。另外，顾客在实施契合行为时需要运用大量的产品知识，产品知识不足会限制契合行为发生。顾客品牌知识也是一种顾客准备，顾客准备是激发顾客契合的重要因素[1]。顾客拥有的品牌知识越多，对该品牌的所有权感越强，更愿意进行契合行为[27]。顾客品牌产品知识的增加能提高顾客契合行为的信心。由此可见，顾客掌握的品牌产品知识越多，其实施顾客契合行为越容易，成为契合顾客概率越大。顾客品牌知识的衡量，采用顾客帖子中呈现的品牌产品专业术语数量B，以及产品专业术语呈现次数之和BS。

(2)顾客的时间精力顾客的时间、精力是影响顾客契合行为的另一个因素。顾客从事特定行为时会考虑其成本和收益，其成本由其相对资源禀赋决定。一个拥有丰富品牌产品经验的成家银行经理，虽然对品牌非常忠诚，但由于自己工作很忙，没时间和精力在社区进行契合行为。同样拥有丰富品牌产品经验的单身程序员，由于时间比较宽裕，其更容易在社区实施契合行为。由此可见，顾客时间越宽裕或精力越充沛，其实施顾客契合行为越容易，成为契合顾客概率越大。顾客的时间精力在社区的衡量，采用顾客发帖频率PF、回复帖频率RF和发帖的总词数T。只有拥有充分时间的顾客，才可能有高的发帖频率、高回复帖频率，含词量多的帖子比含词量少的帖子凝萃顾客更多精力。

5 实验

5.1 实验工具

人工神经网络能够通过样本训练的方式完成信息自学习，对多种影响因素与目标之间进行高度非线性映射, 能很好地完成对目标的分类预测[28]。由此，本研究采用前馈人工神经网络分类识别契合顾客，输入层为PT、M、R、C、V、EP、RD、PSW、B、BS、PF、RF和T13个变量，节点为13；输出层为是否为契合顾客EC，节点为1。

综上所述，MHD患者普遍存在不同程度的睡眠障碍，日间耳穴埋豆联合夜间中药枕干预具有操作方便、疗效显著、不良反应少、舒适度高、经济实惠等优势，能有效改善患者入睡慢、睡后易醒、睡眠质量差等问题，患者认可度较高，值得推广应用。

5.2 样本数据的获取与处理

为验证模型，本研究对华为社区、海尔社区、小米社区等多个社区版块进行了分析。根据本研究定义的顾客契合行为，将当前虚拟品牌社区版块划分为契合行为版块、含有契合行为版块和非契合行为版块。契合行为版块是顾客发帖的行为都是契合行为，契合行为版块可进一步划分为直接契合行为版块和间接契合行为版块。含有契合行为版块中，顾客发帖的行为既有契合行为也有非契合行为；而非契合行为版块是顾客发帖行为不是契合行为。

小米社区论坛是国内实践价值共创模式的虚拟品牌社区之一,社区设大版块，大版块下设小版块。如功能建议、性能优化、产品评测、BUG反馈、晒机&评测等小版块，顾客通过在这些版块以发帖形式，参与产品开发与测试、产品反馈与建议、产品体验分享、参与企业或社区活动，显然是契合行为版块。资源分享、佳作转载、评测教程、软件游戏等小版块，这些版块的帖子为其他顾客获取更好的产品体验提供了资源和知识，如软件游戏版块的帖子使顾客更好地体验小米手机、笔记本、电视、平版等产品的游戏功能，美食诱惑版块的帖子为小米电饭煲丰富其用途，这些显然也是契合行为版块。综合、心情随笔、生活、七嘴八舌等小版块，帖子内容描述各种情况，部分帖子包含小米或其产品内容，因此是含有契合行为版块。官方新闻、官方技能、官方公告等版块，是企业或社区官方发布信息的版块，因此为非契合行为版块。另外，小米手机、Redmi手机、电视盒子、智能硬件、MIUI等下面的大版块主要是产品版块，顾客发帖子主要是进行产品体验分享、产品反馈与建议、参与产品开发与测试等，所以为契合行为版块。小米社区契合行为版块具体划分见表1。

表1 小米社区契合行为版块划分

通过Pycharm平台，编写了Python爬虫程序，随机选定顾客主页，获取顾客的昵称、第多少位VIP、已经点亮了产品类图标的个数及图标、顾客论坛荣誉、主题帖子数量、主题帖子获取精华帖的数量、主题帖子文本内容、主题帖子对应的其他顾客回帖的数量及其文本内容、主动回帖次数、账号注册时间、上次活动时间等数据。共获得318个样本，主题帖子文本47 795个，契合行为 30 098次，其他顾客回复评论文本15 569 923条。其中，取在社区从注册到最后一次活动期间大于6个月且最近3个月活动过的样本，最后得到252个样本，数据处理见表2。

NE(契合行为次数)获取是通过对顾客所有帖子进行客观筛选，得到剩下帖子数量是顾客契合行为发生的次数。其筛选过程如下：①删除重复的帖子和空洞帖子，空洞帖子是指只有标题没有内容或内容字数少于10个的(上传文件、图片除外)，删除被隐藏或删除的帖子；②删除求助帖子，求助帖子即帖子中文本最后一句或标题含有“求”“求助”“求解”“为什么”“请问”；③删除帖子标签所在的版块为非契合行为版块的帖子；④如果帖子标签所在的版块为含有契合行为版块，删除不含有“小米”或“小米产品名称”字样的帖子；⑤得到帖子视为顾客的契合行为，帖子数量作为顾客契合行为的次数。

“20/80法则”也称为帕累托法则或关键少数法则，WEINBERG等[29]根据“20/80法则”确定前20%的顾客为高价值的顾客，LEE[30]将样本中购买书籍最多的20%的客户定义为VIP客户，其余为非VIP客户。基于此，本研究运用“20/80法则”来确定实施多少次契合行为才能成为契合顾客。按照样本顾客的实施契合行为总次数从大到小排序，顾客的总次数累计相加达到总量的80%为止，当顾客的契合行为总数在114次以上，前23%的顾客实施契合行为占总量80%以上，符合“20/80法则”，因此，顾客实施契合行为总数在114次以上、契合行为频率每个月大于1次为契合顾客EC。

表2 数据处理

5.3 实验过程

实验使用Python神经网络工具MLP Classifier，实验训练指标见表3。

表3 训练指标

采用两种方法进行验证识别模型的性能：①Hold-Out检验，其中模型的对数损失函数、准确率、召回率、F1作为性能衡量指标；②k-fold交叉验证，将样本任意分为k等份，轮流对其中k-1份为训练集，剩余1份为测试集，ROC、AUC作为模型性能指标，ROC曲线越靠左，模型性能越佳；AUC值越大，模型的识别性能越好。

5.4 实验结果

5.4.1Hold-Out检验

252个顾客样本随机抽取65%样本作为训练集，余下35%为测试集。实验结果得到，损失函数误差值随着迭代到22次时开始趋近于固定值0.168 472，模型达到收敛(见图2)。训练集训练得到的输入层与隐含层之间的权值及隐含层到输出层之间的权值见表4。

图2 对数损失函数收敛

经试验验证，模型的准确率为96.15%，召回率为92.59%，F1值为0.943 3，说明模型性能非常好，在社区能有效识别契合顾客。模型测试部分结果见表5。其中被识别为契合顾客的有一特点，即至少获取 “小米社区大贡献”“小米达人”“年度最优”等小米社区的勋章。从实验结果看，识别出的契合顾客在小米社区得到相应的认可勋章，从侧面也证明识别模型的可行性。

表4 输入层(I)到隐含层(H)权值及隐含层到输出层的权值b

续表4

表5 模型识别部分测试结果

5.4.2k-fold交叉验证

图3 契合顾客识别模型曲线

样本分为6份，取其中1份轮流作为测试集，剩余5份为训练集，平均准确率衡量模型的准确率，从另一面验证模型的泛化能力。模型的ROC曲线以假正类率作为横坐标，真正类率作为纵坐标，大于阈值为契合顾客，反之为非契合顾客，根据不同阈值得全部坐标点的连线(见图3)。AUC是ROC曲线下的面积，曲线越靠近左上角越往上，AUC越大，表示模型的识别性能就越好。在图3中，平均AUC为0.98，接近于1，误差范围在0.01，说明模型识别准确率高，ROC曲线靠近左上角表明模型能很好地识别契合顾客，另外也说明模型有很好的泛化性能。

5.4.3模型特征变量重要性

契合顾客识别模型由13个特征变量组成，但这些特征变量对模型的贡献程度不同。通过机器学习中的特征重要性计算方法，计算出模型中各个特征变量的重要性，即各个特征变量的重要性得分，可以判断出不同的特征变量对是否为契合顾客的影响程度(见图4)。

图4 契合顾客识别模型特征重要性

由图4可见，前7个特征变量对模型的影响程度较大。其中，影响最大的是顾客发帖频率，说明顾客发帖频率越高，顾客是契合顾客的可能性就大。顾客发帖频率越高是顾客精力时间充沛的表现，同时表明顾客愿意花费大量的精力投入到品牌维护和建设中来。第二是产品专业术语总次数，当顾客掌握大量品牌知识并且能够熟练运用时，顾客是契合顾客的概率就越大。顾客拥有丰富的品牌知识和熟练运用品牌知识，不但为顾客契合行为做好准备，而且也增加了顾客实施契合行为的信心，同时对该品牌的所有权感也增强，实施契合行为也很容易。第三是顾客的购买次数，顾客对品牌不同产品购买越多，顾客成为契合顾客的可能性就大。顾客通过多次购买品牌不同产品并使用这些产品，表明顾客对品牌有很高的忠诚度，体现了顾客对品牌根深蒂固的信任，这种信任使顾客更愿意实施契合行为。同时，顾客对品牌不同产品购买越多，使其拥有丰富的品牌产品使用体验，丰富的品牌产品使用体验使顾客实施契合行为更容易。第四是顾客在虚拟品牌社区获取的虚拟勋章数量，当顾客获取社区中虚拟勋章越多，是契合顾客的可能性越大。获取到虚拟勋章，顾客认为自己的行为得到社区的关心和尊重，这一激励因素会使顾客实施更多的契合行为。另外，社区授予顾客更多的虚拟勋章，也是对顾客实施了更多契合行为的肯定和奖励。第五是顾客帖子被评为精华帖子的数量，大部分的精华帖子本身就是一种契合行为的表现，顾客的精华帖子越多，是契合顾客的可能性也会越大。帖子被认定为精华帖子是社区对帖子的内容认同和赞赏，也会激励顾客实施更多的契合行为。

6 结语

本研究通过建立模型识别虚拟品牌社区的契合顾客，得到以下结论：①模型不但能有效识别契合顾客，而且具有很好的泛化性能。②顾客对品牌忠诚度越高、社区地位越高、社区影响力越大，则实施契合行为意愿相对更高。顾客获取社区的支持越大、社区其他顾客支持越多，其实施契合行为越频繁。顾客愿意花在社区的时间越多，精力越充沛，则实施契合行为越容易。

本研究结论对企业管理具有如下主要启示和对策。

(1)企业希望社区中有更多的顾客契合行为，则需提升顾客的契合意愿，完善顾客契合规范，提高顾客契合能力。具体操作包括：①提升顾客的契合意愿，企业需提高品牌产品的质量来提升顾客的忠诚度，忠诚度越高实施契合行为的意愿越强。合理设计社区排名制度，对契合行为的得分权重加大，顾客实施契合行为后在社区的排名提升，使顾客的契合意愿加强。②完善顾客契合规范，对于顾客的契合行为，企业社区平台应及时给予支持，顾客获得社区支持、认可和尊重后，会更加努力实施契合行为。③顾客契合能力方面，企业可以通过在社区内开设知识课堂或产品使用课堂，向顾客提供品牌产品知识和产品使用技能，使顾客的品牌产品知识和使用技能得到提高。④顾客的时间精力方面，企业可以通过社区的功能设计帮助顾客节省时间和精力，社区平台设计需简洁合理易用和流程逻辑清晰，保证顾客在平台的操作快速、流畅，减少操作步骤，降低顾客记忆负担和思考时间。

(2)企业识别出契合顾客后，需留住这些优质宝贵的顾客，对契合顾客给予金钱利益、权限、虚拟荣誉等奖励。金钱利益比如价格折扣、特别优惠、优先购买等；权限比如获取信息的特权；虚拟荣誉比如授予顾客虚拟奖牌、虚拟头衔、身份象征。在线下，邀请契合顾客参与新产品开发，参加新产品发布会、企业宴会等。

(3)根据对模型特征变量的重要性分析，社区希望拥有更多的契合顾客可采取以下措施：①企业应鼓励顾客在社区发帖，提高顾客的发帖频率；②邀请拥有丰富品牌知识并且能够熟练运用的顾客加入到社区，这些顾客实施契合行为相对容易，很可能成为社区的契合顾客；③邀请购买产品次数多的顾客加入社区，这些顾客对品牌既忠诚又拥有丰富的使用经验，通过引导使其成为契合顾客。

本研究还存不足：①顾客契合行为在社区怎样自动识别，期望未来通过深度学习识别出顾客的契合行为；②从企业客户关系管理角度，如何分配资源给契合顾客，以及激发契合顾客，也需进一步研究。