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基于内容分析方法的客户价值影响因素研究

发布时间:2017-05-18 13:00来源:网络

  摘要:借助内容分析法对客户价值的构成和评估体系展开定量分析,通过对访谈文档编码,研究了影响客户价值感知的因素概念及其相对重要性,并探讨了企业与客户对产品价值感知的差异。研究识别出基于客户感知的26个影响因素,包括其重要性优先序和概念定义,并证实企业在产品盈利能力、产品配置、购买成本、智能管理等因素上与客户存在明显的认知偏差。

  关键词:内容分析;客户价值;产品开发;制造企业;感知差异
  中图分类号:F274 文献标识码:A 文章编号:1001-8409(2014)04-0048-05
  Abstract: This paper developed a quantitative research on constitution and assessment of customer value by using content analysis method. The priority, concept of the influence factors of customer value, and perception gap between the firm and customer were analyzed based on the documents of indepth interview. The influence factors, coupled with their relative priorities and definitions were found and result shows that the gap existed in term of profitability, configuration, purchase cost, intelligent management, etc.
  Key words: content analysis; customer value; product development; manufacturing industry; perception gap;
  制造企业一直致力将客户的价值诉求与自身产品创新高效整合,但客户对产品技术等知识的不了解,同时企业也缺乏客户需求挖掘的有效工具[1],造成双方在产品价值定义、评估等关键环节存在感知差异[2]。如何准确感知客户价值和需求并无偏的导入产品创新是学术和企业研究的重要问题。有学者提出基于价值传递和实现导向的战略能够有效提升企业绩效[3],还有学者进一步指出企业需要聚焦客户工作过程中各类价值的诉求而非单纯的功能需求[4]。已有研究聚焦在客户价值的分类和特性分析,对具有企业实践意义的价值点研究仍处起步阶段。
  传统客户研究方法如问卷等的适应范围和效果都存在局限,而内容分析(Content Analysis,简称CA)是一种基于定性研究的量化分析方法,能够把语言等定性资料转换为定量的统计量,将素材从使用情景中抽离从而开展有效推断[5]。国外CA研究涵盖组织行为、社会学、战略管理等领域[6],国内研究也涉及管理科学、电子商务等。已有研究主要集中在:(1)CA特点和方法的理论探讨;(2)编码信效度方法指标的研究;(3)以文献为对象进行问题特征、趋势的分析等。研究方法多手动编码,少量计算机编码,数据处理能力有限。研究内容和方法的局限制约了CA的应用,而以企业问题为背景的实证研究则更少有涉及。
  本文借助CA方法和扎根理论,在装备制造业本文隐去具体产品以装备制造产品统称,“产品”涵盖实体产品及服务,如特指实体产品则会单独说明。 中进行客户价值的影响因素和企业-客户的价值感知差异研究,致力于帮助企业解决最急迫的3个问题:(1)哪些产品价值是客户关注的?(2)其中哪些价值相比其他对客户更重要?(3)企业对客户需求的感知是否有偏差?有哪些偏差?本文是内容分析方法在中文实证研究中的尝试,目的是通过客户价值研究为企业产品创新和营销策略制定提供支持,并探索CA编码在中文中的应用。
  1文献综述
  Ulwick认为准确识别客户需求,明确产品各属性对客户价值的影响程度有助于提升客户满意和企业绩效,Woodruff进一步强调客户价值的判定应基于客户角度而非企业的感知。因此研究影响客户价值感知的因素内涵和重要性优先序,进而分析企业-客户价值感知差异对企业运作管理具有重要意义。本文选择影响客户购买决策的因素作为价值度量指标,主要原因是:(1)客户价值和需求概念过于宏观且难以被具体化描述,聚焦购买决策更有利于研究的开展和深入;(2)理性人假设下的购买决策是客户选择最高价值方案的过程,因此有助于探讨价值体系的构成和评估机制。
  本文的客户价值研究借助了CA方法的特点,挖掘被访者对问题的认知,而非访谈者所理解的被访者的认知来保证研究的客观性。CA方法具有系统、客观性和定量等特征,其基本假设是:(1)对特定资料进行内容分析能挖掘对象对事物的认知状况;(2)在被访者潜意识中感知的重要内容具有较高的重复频率[6,7]。而学者也通常将频率作为CA的重要指标。
  在研究过程上本文使用广泛应用的Weber步骤为基础展开编码分析[8],如图1所示。受限于语义智能技术传统编码消耗的时间和成本远超研究者的承受范围,引入计算机辅助(CATA)成为必然。但由于缺乏中文语义数据库和算法,在面对同义和多义词时若编码不加区分必然导致信效度降低。本文采取“CATA+人工”(步骤3和6)编码方式,克服中文语义分析中可能出现的编码偏差和信效度问题。
  2数据收集及编码
  2.1访谈设计及质量控制
  本文采用深度访谈收集购买决策影响因素信息,经过预调研修正后的问题有:(1)您购买产品时最关心什么因素?(2)您提到的XX因素具体是什么?(3)除了刚提到的因素,还有哪些也很重要?其中XX是被访者在问题1中提及的因素,问题2是要被访者对其进行详细说明。鉴于客户语言通常是定性、模糊的,本文设置两层问题:问题1和3询问影响因素;问题2借助客户语言定义因素的概念内涵,解决企业-客户价值感知偏差问题。CA关注资料传递的信息而非传递或接受者理解的信息[7],因此访谈用录音记录并由专人逐字还原成原文文档,再交分析员交叉校对确保录音和文档一致。   2.2样本收集
  对全国行业内173名客户进行访谈,平均时间20~30分钟。访谈人员都进行过访谈培训和预访谈并遵循访谈提纲和规则。编码前基于Yin的建议剔除不合格的文档(如内容缺失,意外中断等),最终保留文档166份,统计信息如表1。
  2.3.2编码分类表及编码规则
  本文是从购买决策影响因素入手的客户价值探索性研究,需要从访谈原文中按编码规则生成初始编码表。基于Holdford的编码人员选择及编码分类表创建要求,选择3名管理专业博士分别阅读1/3文档(随机选择,互不重复)。按客户语言独立建立初始编码分类表[8],涵盖:(1)因素名称;(2)描述因素的同义词集合;(3)客户的因素概念定义。“同义词集合”指问题2中客户对因素的解释说明用语。3人的编码表随后合并成初始编码分类表及编码规则,如表2所示。对初始表中的矛盾部分3人遵守编码要求参照原文核实后形成统一意见[7]。完成分类表和规则后1周再次重复以上步骤,生成新的初始编码分类表并将两者比对分析以确保CA研究信度。表2初始编码分类表关键因素同义词集合因素概念定义可靠性可靠性,故障率,返修率等对产品运行状态平稳、可靠的描述,包括产品整体及部件人机工程人因,人机,人性化等对操作界面友好性、功能布局及操作使用人性化的描述服务期限服务期,保修期,三包等对产品承诺服务质保期及相应服务条款的描述产品更新更新,升级,换代等对产品升级换代速度及新产品发布频率的描述注:篇幅限制仅显示部分因素内容
  2.3.3测试编码分类表和规则
  随机选择50%的文档用于初始编码分类表及规则测试。本文在步骤3和6设置了“CATA+人工”判定环节,首先由软件按关键词自动检索编码,再由2位编码人员独立按编码规则逐一判定软件编码结果。若合适(Y)则继续,若不合适(N)则依编码规则调整编码点分类,若不属于已有分类则归入“其他”类。为保证判定准确而非断章取义,设置显示编码前后各5个字便于语义判定。编码人员选择熟悉计算机操作且未参与本文研究工作的研究生,均接受过软件和编码规则培训。
  2.3.4样本编码信效度
  Harwood和Kolbe都指出CA在编码各环节可能产生影响信效度的误差,但目前对编码信效度的验证尚未形成标准流程,本文采用较为严格的检验过程以确保研究的有效性。
  本文采取保证效度的措施包括:(1)预访谈培训访谈人员并改进访谈提纲;(2)无提示访谈原则,避免引入个人观点;(3)随机访谈对象选择及大样本;(4)访谈录音原文整理及校对;(5)基于Weber步骤并加入人工校对;(6)编码人员选择为研究相关人员回避原则,确保编码客观性;(7)建立CA资料库,记录研究过程及步骤,便于研究者重复或展开深入研究。以上都是为保证研究资料如实反应客户价值信息,编码过程客观准确,最大限度提高效度水平。
  3结果分析
  3.1因素重要性及感知差异
  本文将频率和人数作为编码结果而非单独某项指标[9]。在表3中不难发现因素提及频率和人数的差异,如“服务态度”仅3人5次,“客户培训”仅1人1次等,而“盈利能力”144人704次,“运营成本”116人417次等。按频率排序可对客户感知的因素重要性形成直观印象,前10位因素累计频率达总量82%,平均91.8人(占55.30%),其排序也呈现出较为清晰的逻辑。
  因素优先序揭示了客户的价值诉求,体现了因素在客户价值评价体系中的权重。总体来说与收益相关因素排名较前,如“盈利能力、盈利方式”等,分列1、4位。这是由客户以赚取利润为目的将产品用作生产工具投入再生产的行业特性所决定的。与之相关的因素,如成本类“运营成本、购买成本”分列3、6位。而产品功能相关的如“产品配置、可靠性、制造质量”等,整体略低于收益类却高于服务因素,如“服务及时、服务期限、服务态度”等。
  而在因素概念内涵和企业对客户价值感知差异上本文也进行了深入探讨。首先,企业所识别的因素不全面,对“盈利能力、盈利方式”等因素认识不清晰。正如企业高管企业或行业人员谈话源自对多个企业高层及行业资深人员的访谈。 说到:“客户关注的是产品价格,实际售价。价格合适了什么都可以”。企业聚焦客户功能需求而忽略了客户对赚钱能力和“盈利方式”中服务解决方案的诉求。基于编码中因素定义,客户感知的 “盈利方式”指对生产方式、收入模式和来源等的描述,即如何参与生产活动并赚取利润,强调获益模式多样性,如产能外包、增值服务、生产模式多样等。客户关注收益但并不限定收益方式,而这正是专注产品功能需求的企业所忽略的重要客户价值。
  其次,企业感知的因素内涵存在偏差,如“产品配置,购买成本,智能管理,金融服务”等因素。企业认为“产品配置” 是“主要是核心部件型号和牌子,品牌客户满意,配置就不是问题”,而客户的感知还包括“符合个性化需求的产品功能部件的选择方案”。客户需要企业提供满足其个性化生产的产品配置方案,即较高工作柔性的生产解决方案,而不仅是可选的部件规格、型号清单。
  企业认为“购买成本”是“就是产品价格,就是客户到手,算完折扣和优惠的价格”,而客户感知是“交易首次付款时必须支出费用(如售价、保险、税费等),特指客户必须的成本支出而不包括可选增值服务的价格”。客户关注首笔支付总费用,而售价对客户的重要性并未达到企业感知的高度。因此企业的营销策略应尽量降低和分散首次支付金额,灵活支付时间和方式,将可选增值服务包与产品分开宣传以降低客户的价格敏感度。
  “智能管理”基于企业角度是产品自动化程度,如自动故障诊断、预警等,而客户更倾向对多台设备所组成产品线的管理,即以生产线为单位的智能管理服务。客户关注智能服务解决方案,而非单个智能装备。此外,装备制造产品通常成本高,回收周期长,企业认为的“金融服务”即贷款和分期还款服务等。客户更关注其灵活性(如融资租赁等),希望与企业通过金融杠杆在产品开发、收益分享等领域实现紧密合作,降低客户的运营风险。目前企业认知仅涉及客户价值诉求的表层,对更深的价值内涵尚未涉及,无论从感知内容还是深度相比客户要求都存在较大差距。   通过分析发现服务类(如配件保障、服务及时等)排序在收益类(如盈利能力等)和功能属性类因素(如产品配置、制造质量等)之后,表面看服务重要性下降,但深入研究因素的概念不难发现:(1)表3中服务因素多属传统售后范围,客户很容易将其归为保健因素而非关键影响因素;(2)在各类如“盈利方式、智能管理”等因素中呈现多个种类的增值服务需求。因此客户对服务的需求并非下降而是嵌入到产品平台和生命周期的各个环节。因篇幅限制不能列举因素的排序及认知的差异分析,随后将引入行业专家进行分析。
  3.2编码结果深度挖掘
  本文引入6名行业资深研发、销售人员,将影响因素基于企业产品创新需求的角度重新划分。本步骤在软件中借助节点合并功能实现人数和频率的动态更新。重新分类后的影响因素合并成10类客户价值点,按频率总量排序,如表4所示。
  表4内容分析编码结果分析表排序价值点影响因素人数频率1盈利模式盈利能力,盈利方式1529582产品功能产品配置,加工能力,产品更新,产品适用1336863产品质量可靠性,制造质量,维护性,耐久性,稳定性1316644成本支出运营成本,购买成本1336015产品可用性操作舒适,智能管理,人机工程761866售后服务配件保障,服务及时,服务期限,服务态度,客户培训521237金融服务金融服务471098产品外观产品外观45829品牌影响力品牌,口碑387210商务政策商务政策48表4中价值点是更具宏观意义的客户价值诉求,对企业实践更具操作性。“盈利模式”作为重要性最高的价值点揭示了客户对产品价值创造能力的关注,远超“产品功能”和“产品质量”。制造企业亟需转变思路,打破产品导向思维,以客户需求实现为导向将产品作为客户价值的实现平台展开产品创新[4]。在降低客户“成本支出”和提高“产品质量”、“产品可用性”基础上聚焦客户价值增值模式转型。企业对客户价值的理解不能局限于产品和售后服务等方面,要将产品运营过程涉及的诸多问题,如收入来源、费用结算、智能管理、产能外包、金融衍生等都纳入研究范畴,扩展客户价值研究的范围和深度。企业可以借助CA编码中影响因素概念定义及对应关键词来深入分析客户价值,实现产品创新与客户需求的匹配。
  4结论
  本文对客户价值体系和企业-客户价值感知差异进行了研究,同时也探讨了内容分析在实证研究中的实践方法步骤。研究挖掘的客户价值影响因素涵盖盈利、成本、功能、服务等各方面,因素优先序则为企业揭示了各因素在客户价值体系中的权重。而感知差异分析则证实当前企业更多聚焦于产品功能和物理属性,忽略了制造服务化背景下的潜在客户盈利模式转型和增值服务需求。制造企业需要依据研究结果校正感知偏差,并针对性建立高效的客户价值监控体系,及时更新对客户价值的研究结果以便指导产品创新和制定营销战略。
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  (责任编辑:李映果)

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