顧客消費行為論文范文

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一、灰色GM(1,1)模型及其應用

1.灰色GM(1,1)模型GM(1,1)模型，是灰色系統理論中被普遍應用灰色預測模型之一，該模型由單一變量的微分方程所組成，通過對復雜系統中起主導要素觀測值的擬合，預測并揭示整體未來發展的趨勢，在社會經濟、管理決策、農業規劃、氣象生態等各個部門和行業被廣泛使用。閔惜琳（2005）建立了廣東省科技人才需求量的灰色預測模型，同時驗證了模型的精確度。曾波（2009）運用GM(1,1)模型，對居民消費價格指數（CPI）進行了模擬與預測。高紅(2014)針對我國制造業電力消費，運用GM(1,1)模型做出了有效預測。因此，筆者認為，顧客的未來消費行為模式，也是一個包含不確定因素的復雜灰色系統，結合RFM模式分析和灰色系統預測理論中的GM(1,1)模型，可對消費行為作出準確預測。

2.GM(1,1)模型的應用顧客的消費行為模式由F和M兩個維度構成，即需要分別對每個維度上顧客行為進行預測。首先構建購買頻率F維度的預測模型。設原始顧客購買頻率F的序列為。發展灰度覾的取值，直接決定了GM(1,1)方程的適用度。當覾≤0.5時，模型對于短期或中長期預測有著很好的效果；當覾＞0.5時，所建立模型的預測效果達不到預期值，需要對模型中的變量做進一步調整。預測顧客消費金額M，可使用相同的方法，得到M(0)(k+1)的預測數列。根據顧客購買頻率F與購買金額M兩個維度的預測結果，可分析未來顧客未來消費行為模式的變化。

二、實例驗證與分析

1.實例驗證筆者選取某商業銀行的顧客作為驗證對象。一方面，是由于在經濟全球化的背景下，大量外資銀行進駐我國，金融市場的競爭，實質上就是對顧客資源的競爭，銀行現有顧客資源的數量與質量，直接決定了其在競爭市場中的地位。因此，對判斷顧客行為并建立與顧客的良好關系，成為目前商業銀行亟需解決的問題；另一方面，信息技術的發展、商業銀行對顧客的交易行為能夠建立更全面的數據庫，本研究所需的顧客數據獲取較為簡便。筆者依據研究需要，選擇樣本時間區間為2013年8月～2014年9月共14個月，并從數據中心隨機獲取158位顧客的歷史交易數據。為了保證結果的真實有效，對統計信息缺失或疑似臨時賬戶的31個異?？蛻暨M行剔除，剩余127名客戶的統計數據進行消費行為分析。將樣本分為兩組：第一組2013年8月～2014年4月的客戶數據作為預測組；第二組為2014年5月～9月作為驗證組。最后，依據公式（5），預測在2014年5月～2014年9月顧客消費行為F和M的表現，進而可預測顧客未來的消費模式。通過與對照組數據進行比較，預測結果與原消費模式一致，均為“F→M↓”，具體結果如表3、表4所示。采用相同的方法，重復以上計算過程，對預測樣本中127名顧客未來5個月的行為表現進行預測，結合驗證組對應的數據作出行為模式分析。由于預測樣本量較大，筆者只列出部分顧客的預測結果，分別如表3、表4所示。

2.檢驗與分析得到預測結果后，對模型的有效性進行檢驗。筆者從模型預測效果和預測精度兩個角度作出驗證。首先，通過兩組數據對比檢驗模型的預測效果，即比較顧客預測消費模式與真實消費模式，以1個月、3個月、5個月為時間節點，分別對三個階段顧客消費行為模式的預測效果進行統計，得到結果如表5所示。從表5中可得到兩個結論：一是模型對較近時間節點的行為預測具有較高的準確度，預測下一個月顧客行為模式的準確率為91.33%；二是模型預測的準確度，隨預測時間長度的積累而降低。究其原因，筆者認為，顧客在與銀行建立長期關系的過程中，會形成一定的消費行為習慣，即在短期內，顧客自身具有慣性消費行為。所以，筆者建立的模型在短期有良好的預測效果。此外，隨著時間跨度的增加，市場環境可能出現較大波動，顧客從競爭對手以及其他消費者獲取更多的信息，銀行的業務未達到顧客預期等等這些動態因素，均會對顧客的消費行為產生較大影響。由模型效果檢驗的結果可知，近期的預測結果準確度較高。因此，只選擇“1個月”的預測結果計算試驗樣本的相對誤差值，得到127名顧客預測結果的相對誤差值。△(k)的統計值如表6所示。從統計結果看，相對誤差均值為0.1149。說明該模型可以用于預測，但尚未達到模型精度0.05的指標標準，距精準預測仍有可改進之處。

三、結論

筆者以RFM分析作為顧客消費行為狀態的判別指標，考慮到企業在營銷推廣的實施過程中，將更多地優質資源投入到未來能給企業帶來持續貢獻的顧客。因此，結合灰色系統理論，運用GM(1,1)模型，對顧客未來消費行為進行預測，并將預測結果與實際觀測值進行比較，揭示了該模型在消費行為短期預測效果方面可以準確預測，為企業在短期營銷推廣決策過程中提供有價值的參考。本研究存在的不足之處主要是：對F和M兩個維度上的預測，未分別考慮其他相關因素對行為狀態的影響，如收入、交叉購買、口碑等，模型在預測精確度上還有待提高。因此，考慮多因子的顧客消費行為分析，將成為未來的研究方向。

作者：樊志文單位：桂林理工大學管理學院