零售企业实施回报计划的动机研究＊

马军平，李纯青，罗志勇

（西安工业大学 经济管理学院，西安710021）

客户回报计划（Reward Programs，RP），也称客户忠诚计划（Loyalty Programs，LP），他作为培养、发展和保持忠诚客户的有力手段，在营销领域得到了日益广泛的应用．国内大多数零售企业将其称为积分计划或会员卡计划．回报计划是一种发展客户忠诚的工具，他为重复购买企业产品或服务的客户提供激励［1］．回报计划和促销、广告的营销手段是有区别的，他有一个长期的定位，被认为是唯一的一个明确集中地来改变消费者重复购买类型的营销手段［2］．随着客户对企业或者品牌投入的增加，转换成本就随之增加，他们就很难再投入竞争者的怀抱．

以前对回报计划的研究主要是站在客户角度展开，将重复购买、口碑、客户忠诚、客户份额等作为研究的因变量．大多学者认为回报计划能够对客户行为产生正向的影响［1，3-7］．但从企业角度而言，实施回报计划是一个系统活动，涉及到企业的客户服务、财务、管理信息系统等多个职能，企业是否采纳回报计划要考虑多方面的因素．在关系营销理论上，是什么因素驱使企业实施这种营销手段在理论上并不明晰．已有学者初步识别出零售商实行回报计划的动机包括市场因素、客户因素及企业组织因素三个方面［8］以及竞争强度的影响［8-9］，但是并未对具体动机进行定量化分析，也没有厘清各种因素之间的影响关系．因此，文中通过文献研究、企业访谈、因子分析抽取出零售企业实施回报计划的动机因素，在此基础上与技术接受模型结合，建立我国零售企业实施回报计划的动机模型并对其进行实证分析，为企业有效实施回报计划提供理论支持．

1 研究假设

1．1 前因变量的提出

研究通对大型连锁超市、保健品、图书连锁零售商等不同行业的销售经理或客户经理进行面对面专家访谈．访谈的主要问题包括：您所在的企业采用回报计划的基本情况；出于什么原因让您所在的企业采用了回报计划；回报计划为什么能吸引您所在的企业；实施回报计划后您所在的企业有哪些改变．专家访谈一共进行四次，在此基础上，结合文献研究的结果，总结出零售企业实施回报计划的动机可以初步概括成九个，即：使客户经常光顾、发现客户群、增加客户重复购买、市场竞争程度、企业组织重视、技术能力、搜集客户信息、客户保持和增量购买．

为确定最终的影响因子，下来对20名企业的积分卡负责人通过问卷进行了预测试，让他们采用Likert 7级量表对上述9个动机进行评价，1表示完全同意，7表示完全反对．通过主成分分析法进行了因子抽取，最终确定了客户保持，识别目标客户，技术能力，市场竞争程度，企业组织重视五个因子，五个因子特征值累积占了总方差的87．756%，见表1．

1．2 假设提出

1．2．1 识别目标客户、客户保持对感知计划有用性的影响

有学者提出了识别目标客户的方法，如RFM模型［10］、帕累托建立的ABC分析法等．目前，很多的企业都意识到了满足所有客户的需求并不能保证增加企业的收入或利润，然而由于多方面因素的影响（识别有效客户的成本），现实中大多数的企业依然采用同一标准对待所有客户．而回报计划的出现，使得收集有效的交易信息成为可能，并且，企业实施回报计划的目的之一就是识别有价值客户．

表1 探索性因子分析结果Tab．1 The results of exploratory factor analysis

Reichheld和Sasser依据其研究成果证实了当一个公司的客户保持率上升5%，其利润将会提升100%［11］．Wansink和Ray的研究显示获取一个新客户的成本是维持一个老客户成本的6倍［12］．因此，当前企业竞争的重点已经从争夺新客户转移到了维持其有效客户上面．Grönroos提出，如果在关系持续期间，客户不在产品目录上频繁地购买，关系营销是没有意义的．一个让客户高度重复购买的产品目录具有较大地实行回报计划的潜能［13］．

依据先前研究的基础上，提出如下假设：

H1：识别目标客户正向影响感知回报计划的有用性．

H2：客户保持正向影响感知回报计划的有用性．

1．2．2 市场竞争程度对计划使用意愿的影响

从20世纪90年代初期开始，中国零售业在不到十年的时间里相继引进了超级市场、仓储店、折扣店、购物中心、专卖店、专业店以及无店铺零售等西方国家一个世纪以来出现过的大部分零售业态．尤其是中国加入WTO以后，零售业是开放程度最高的行业．由于国内有着巨大的消费市场，外资零售商也必将纷纷进入国内市场，这势必增强市场的竞争强度．因此，零售企业纷纷实施回报计划来削减竞争为其带来的消极影响．

研究表明，一个能产生竞争优势的长期策略通过变革可以将自己和竞争者区分开来［9］．回报计划产生了竞争优势，不仅仅强烈地吸引了新的客户，而且也紧闭了现有的客户［14］．这是因为零售企业对未来的收益和成本面对着不确定性，很可能将那些已经实行回报计划的零售企业作为自己的榜样而进行决策，并且当企业失去相对于竞争对手的优势以后，想通过反击来赶上对手．回报计划此时也可作为防御性的策略被推出用来保留住现有的客户而不是得到市场份额．通过以上分析，本研究提出如下假设：

H3：市场竞争程度正向影响回报计划的使用意愿．

1．2．3 技术能力、企业组织重视对感知计划易用性的影响

Cooper认为创新型的企业会主动采用新技术也会使用复杂技术来促使其产品的发展［15］．Kanter研究结果显示以技术为导向的企业，即用技术来分析使用者的需求且预测使用者潜在消费的企业，会获得一定的技术支持并且用这些技术来促进其产品的发展［16］．此外，技术能力加强了组织的变革，并且，管理和分析客户信息的技术能力对关系营销也是至关重要地．

实际访谈的结论也是这样的，即企业技术能力在降低执行回报计划和数据处理的成本方面能给回报计划带来好处．也就是说零售企业的技术越好的话就越可能实行回报计划．对四个零售企业回报计划的负责人进行的调研中，其中都提到了技术的发展和企业组织的重视为他们实施回报计划提供了方便，让他们更能容易的掌握客户的所有数据．

通过以上分析，提出如下假设：

H4：技术能力正向影响感知回报计划的易用性．

H5：企业组织重视正向影响感知回报计划的易用性．

1．2．4 感知计划的有用性、感知计划的易用性和感知计划的使用意愿之间的关系

Davis提出了技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM），用以解释技术接受度的决定因素［17］．研究表明，感知的有用性是行为意愿的主要前因变量．而感知的易用性对于行为意愿的典型影响被认为受到了感知的有用性地调节．在采用回报计划的企业内部，回报计划不能简单地被认为是仅仅营销活动，实际上销售、营销、客服、信息、会计等多个职能将参与其中，对企业而言是一个跨组织（部门）的系统工程．是否采用这项计划的决策与技术接受模型的情境类似．因此，基于先前关于技术接受模型研究的基础上，提出如下假设：

H6：感知回报计划的有用性正向影响回报计划的使用意愿．

H7：感知回报计划的易用性正向影响感知回报计划的有用性．

H8：感知回报计划的易用性正向影响回报计划的使用意愿．

2 研究方法、数据描述

2．1 数据收集、样本特征及变量描述

研究分三个阶段来进行：①探索性研究阶段，确定了关键影响因素；②预调研阶段（小规模调查），进一步改进问卷的提问方式；③正式调研阶段（大规模调查），获取充足的数据用于实证分析和模型检验．根据研究问题及数据处理的要求，委托一家全国性的专业数据调查公司调查，并严格限定调查对象，即零售企业里回报计划的负责人，这样保证了调查的可靠性及准确性．共收集了150份问卷，有效问卷为123份．123名被调查者中男性79人，女性44人，平均月收入2 000元以内59人，2 000～5 000元46人，5 000元以上18人，26～45岁76人，占61．8%，负责商场或超市回报计划的有46人，负责其他类型企业回报计划的有77人，分属食品、饰品、服装、图书、化妆品、玩具、电子等行业．从所在企业实施回报计划的年数来看，1年以内的占13%，2～3年的占53．7，4～6年以上的占27．7%，6年以上的占6%．具体的变量描述和相关性分析见表2．由表2可知，所提变量与回报计划使用意愿之间存在一定相关关系，其影响程度需要进一步分析．

表2 变量描述性统计及相关性分析Tab．2 Variable descriptive statistics and its correlation analysis

表3 变量测量、信度及效度Tab．3 The measurement，reliability and validity of variables

2．2 变量测量、信度及效度分析

在研究问卷中8个变量的测量题项是在以前学者的研究以及实际访谈的基础上确定的，采用7级Likert量表格式，1表示完全同意，7表示完全反对．变量的可靠性系数（Cronbachα）和效度检验见表3．由表3知各变量的可靠性系统均大于0．7，均达到满意的可靠性水平．对于量表的构建效度，文中对测量变量进行了KMO和Bartlett检验并考察其标准化载荷系数和平均提炼方差（AVE）和组合信度（CR）．当KMO＞0．6时，可以进行因子分析．当因子载荷大于0．3，平均提炼方差AVE大于0．5时，组合信度CRD大于0．7时，说明量表的构建效度较好．从表3可以看出，各变量均通过了Bartlett检验，KMO值均达到0．6以上，说明可以进行因子分析．因子分析结果表明，所有题项的因子载荷达到0．7以上，所有变量的平均提炼方差AVE值达到0．6且所有变量的组合信度均达到0．8．因此，文中研究设计的量表的构建效度较好．

3 模型评估及假设检验

研究采用结构方程模型（SEM）软件LISREL 8．7来检验假设的模型．结果见表3，从路径系统和参数检验来看，在8个假设中，有5个得到了验证见表4．结果说明将技术接受模型作为基本模型来分析企业采用回报计划的动机是适用的，并且公司组织重视、市场竞争程度、客户保持是影响国内零售企业采用回报计划的重要变量．

表4 路径系数、t值及假设检验结果Tab．4 Path coefficients，t-values and hypothesis tests

对于研究中的123个样本来说，χ2＝811．55（p＝0．000），认为χ2值是比较小的，模型拟合较好．RMSEA是近似误差指数，当RMSEA小于0．1时，表示模型拟合得较好．本研究中模型的RMSEA＝0．12，所以从这个指标看来，结果也是可以接受的．CFI、NNFI、NFI是模型拟合优度指数，此值小于1，越大越好，研究中模型的CFI＝0．95，NNFI＝0．94，NFI＝0．92，表明模型拟合较好．

4 结 论

文中研究以零售业为背景建立模型研究了企业实施回报计划的动机，主要结论有：

1）客户保持和市场竞争的加剧是国内零售企业实施回报计划的主要动机．这说明了国内零售业实施回报计划的目的主要在于吸引“回头客”和培养忠诚客户以提高其购买频率，而企业之间的竞争的加剧导致企业之间争夺客户也进入了白热化的状态，因此那个企业能用有效的保持住客户（尤其是有价值的客户）将在未来的竞争中占据有利地位．此外，国外企业不仅通过回报计划记录客户的个人信息以及消费信息，而且也用他分析客户的潜在需求，进而有效地识别最有价值客户，但是大部分国内企业尚不具备这样的能力．

2）企业组织的重视是回报计划的实施的有力保证．企业实施回报计划是一项大的“工程”，需要投入大量的人力、物力、财力及多部门协同参与．尤其当企业规模越来越大时，其客户数量将随着急剧增加且客户流动性更加迅速．如何将大量的客户信息记录下来并通过相关技术分析客户信息，最终发现客户特征以便更加具有针对性的实施营销策略将是零售业面临的一大难题，而领导层的支持是成功的零售业实施回报计划的有力保证．

3）感知回报计划的有用性是企业愿意使用回报计划的重要因素．即使企业具备了实施回报计划的技术能力，在实施回报计划之前，企业考察的重点仍然是回报计划是否有用．当企业认为回报计划将为企业带来更多的客户、销售量、市场份额和竞争优势时，企业将会积极地实施回报计划．

鉴于此，国内企业在实施回报计划时可以从以下方面做出努力：

1）在设计回报计划时，重视回报计划为客户带来的价值．企业判断回报计划的有用性时，主要的依据之一是回报计划可能为企业带来的收益，但是归根结底，这种收益是通过客户购买行为实现的，并且回报计划对客户的影响是一个长期的行为，因此，在设计回报计划时，有必要考虑到客户的感受，提高客户参加回报计划的积极性和体验，进而实现企业更高的收益．

2）关注行业竞争态势的发展，适时推出和动态调整回报计划．在竞争程度较小时，企业采用回报计划的目的可侧重于与客户建立联系并完善客户基本资料，进而在收集客户交易数据的基础上，对有价值客户加以识别与保持，这样在竞争加剧时，可保证企业在一定程度上保持竞争优势．

3）回报计划的成功实施需要企业组织的高度重视．应该认识到，回报计划的实施不仅是客户服务部门的工作，他从本质上来讲是一种客户导向的战略，是企业关系营销的重要工具，在推进过程中需要企业从组织层面给予支持．

文中研究存在一定的局限性．首先，可能没有列举出所有的动机．零售企业实施回报计划可能还有其他动机，如以前学者提出的客户偏好、客户导向、企业集权化程度、企业规模等，未来研究可以进一步考察这些动机的影响．其次，研究是以零售业为背景来研究企业实施回报计划的动机．由于不同行业间回报计划的差异，未来研究可以在其他行业进一步验证本研究的结论并考察是否存在新的影响因素．

［1］ KIM B D，SHI M，SRINIVASAN K．Reward Programs and Tacit Collusion［J］．Marketing Science，2001，20（2）：99．

［2］ SHARP B，SHARP A．Loyalty Programs and Their Impact on Repeat Purchase Loyalty Patterns［J］．International Journal of Research in Marketing，1997，14（5）：473．

［3］ CAPIZZI M，RICK F，CUTHBERTSON R．Loyalty Trends for The 21st Century［J］．Journal of Targeting，Measurement and Analysis for Marketing，2004，12（3）：199．

［4］ VERHOEF，PETER C．Understanding the Effect of Customer Relationships Management Efforts on Customer Retention and Customer Share Development［J］．Journal of Marketing，2003，67（4）：30．

［5］ LEENHEER J，HEERDE H J，BIJMOLT T H A，et al．Do Loyalty Programs Really Enhance Behavioral Loyalty？An Empirical Analysis Accounting for Selfselecting Members［J］．International Journal of Research in Marketing，2007，24（1）：31．

［6］ 马宝龙，李金林，李纯青．回报计划在企业营销创新中的战略意义：以零售业为背景的实证分析［J］．中国软科学，2007（6）：116．MA Bao-long，LI Jin-lin，LI Chun-qing．The Strategic Value of Reward Programs for Enterprise Marketing Innovation-An Empirical Study Based on Retailing［J］．China Soft Science，，2007（6）：116．（in Chinese）

［7］ 王高，李纯青，赵平，等．随机模型在零售客户未来经济价值估计中的应用［J］．中国管理科学，2007，15（2）：104．WANG Gao，LI Chun-qing，ZHAO Ping，et，al．The Application of Stochastic Models in the Estimation of Future Economic Value of Retail Customers［J］．Chinese Journal of Management Science，2007，15（2）：104．（in Chinese）

［8］ LEENHEER J，BIJMOLT T H A．Which Retailers Adopt a Loyalty Program？An Empirical Study［J］．Rournal of Retailing and Consumer Servivces，2008，15（6）：429．

［9］ GLEM B，SEIDERS K，VOSS．Exploring the Effect of Retail Sector and Firm Characteristics on Retail Price Promotion Strate［J］．Journal of Retailiing，2003，79（2）：37．

［10］ MIGLAUTSCH G R．Thoughts on RFM Scoring［J］．Journal of Database Marketing，2000，8（6）：67．

［11］ REICHHELD F F，SASSER W J．Zero Defections：Quality Comes to Service［J］．Harvard Business Review，1990，68（5）：105．

［12］ WANSINK B．Developing a Cost-Effective Brand Loyalty Program［J］．Journal of Advertising Research，2003，43（3）：301．

［13］ NIJS V R，MARNIK G D．The Category-Demand Effects of Price Promotions［J］．Marketing Science，2001，20（1）：1．

［14］ GRÖNROOS C．Relationship Marketing：The Strategy Continuum［J］．Journal of the Academy of Marketing Science，1995，23（4）：252．

［15］ COOPER R G．The Strategy-Performance Link in product Innovation［J］．R＆D Management，1984，14（4）：247．

［16］ KANTER R M．When a Thousand Flowers Bloom：Structural，Collective and Social Conditions for Innovation in Organization［J］．Research in Organizational Behavior，2000，22 （10）：167．

［17］ DAVIS F D．Perceived Usefulness，Perceived Ease of Use and User Acceptance of Information Technology［J］．MIS Quarterly，1989，13（3）：319．