第2章　基于在线社交网络的客户终身价值决策

2.1　引言

随着Web 2.0的不断发展，越来越多的用户乐于在购物网站（如亚马逊、天猫、京东商城等）、点评类网站（如大众点评网、epinion. com等）以及社交类网站（如Facebook、人人网、新浪微博等）上以文字的形式，发布对相关产品、服务、品牌或企业的评价。众所周知，对于企业而言，用户每产生一次购买行为都会为企业带来一定的利润，会给企业带来一定的直接价值，而用户每产生一次评论行为是否同样会为企业带来一定的影响与价值呢？

目前研究者对于评论行为产生的影响主要从两个方面来进行考虑，这其中既包括评论对用户的决策产生影响，也包括其对企业销量产生的影响。其中，针对在线评论对用户决策产生的影响，研究者Chevalier和Mayzlin（2006）认为评论的情感会对用户决策产生影响，且极端负面情感的评论比极端正面情感的评论对用户购买影响要大；Joseph B（2012）发现评论的效价、对他人评论的赞同程度以及评论等级三因素会对用户决策产生影响。而针对在线评论对企业销量产生的影响，Chen等（2004）在对amazon. com的书籍销售分析时发现用户评论量会影响产品销量；Dhar和Chang（2009）则发现用户创作内容会对产品的销量产生影响。综上所述，用户的在线评论会影响用户的决策以及企业的销售量，这会给企业带来间接的价值。

对于客户的购买行为和评论行为为企业带来的价值问题，其中一种重要的解决途径就是计算客户终身价值（Customer Lifetime Value，CLV）。所谓客户终身价值，可以简单理解为一名客户未来在与企业保持交易关系中所贡献的所有利润的现值。通过建立一套科学合理的客户终身价值计算方法，企业就能够实现定量化地认识并管理自身所拥有的客户资源。

客户终身价值建模的研究可追溯到20世纪90年代初，并随着关系营销的兴起而受到越来越多的学者的关注。目前该领域的研究成果已有很多，不同的研究者对于客户终身价值的定义均有所不同，一些研究者将客户终身价值分为直接价值和间接价值，直接价值体现在当前购买产生的价值，间接价值体现在评论产生的价值。

但是由于Web 2.0时代的独特性，消费者的评论行为和购买行为会相互影响相互作用，用户产生购买行为后会发布评论；反过来，发布评论的消费者也容易对网站产生更大的黏性，产生购买行为。基于此，本章从消费者的评论行为入手，综合考虑购买行为和评论行为及其相互影响的客户终身价值的建模。

本章的研究内容主要分为以下5个部分：群体层面下的基于RFM模型的客户终身价值研究、个体层面下的客户购买次数建模、客户消费金额建模、客户评论次数建模以及客户终身价值建模。