本文選題：創(chuàng)新顧客 + 口碑推薦激勵(lì)　； 參考：《廣東工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：在注重顧客創(chuàng)新以及用戶參與的營(yíng)銷環(huán)境下,創(chuàng)新顧客往往會(huì)成為意見領(lǐng)袖,而意見領(lǐng)袖的觀點(diǎn)將對(duì)其他顧客的決策產(chǎn)生較大的影響。企業(yè)逐漸意識(shí)到創(chuàng)新顧客的口碑推薦行為是產(chǎn)品或服務(wù)推廣、品牌信息傳遞的重要手段。甚至已有部分企業(yè)開始嘗試使用獎(jiǎng)品、獎(jiǎng)金等物質(zhì)獎(jiǎng)勵(lì)來(lái)誘導(dǎo)創(chuàng)新顧客的口碑推薦行為,但尚未形成科學(xué)有效的獎(jiǎng)勵(lì)方案。通過(guò)理論研究建立有效的激勵(lì)機(jī)制吸引創(chuàng)新顧客進(jìn)行口碑推薦,對(duì)最大化企業(yè)效用有積極意義。在口碑推薦過(guò)程中,相對(duì)于其他行為,推薦行為的互惠關(guān)系效應(yīng)比較顯著。而且,推薦者進(jìn)行口碑推薦時(shí)往往擔(dān)心消耗被推薦者對(duì)自己的信任,這種擔(dān)心將產(chǎn)生一定的推薦風(fēng)險(xiǎn)成本。此外,相對(duì)于一般人而言,創(chuàng)新顧客更容易產(chǎn)生公平偏好效用。為了突出推薦問(wèn)題中明顯存在的互惠關(guān)系效用、推薦風(fēng)險(xiǎn)成本以及創(chuàng)新顧客的公平偏好效用,打破傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)對(duì)理性且純粹自利假設(shè)的局限性,本論文以創(chuàng)新顧客為研究主體,運(yùn)用行為經(jīng)濟(jì)學(xué)和信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的知識(shí),將互惠、風(fēng)險(xiǎn)感知和公平引入效用理論模型,構(gòu)建以創(chuàng)新顧客為主要研究對(duì)象的口碑推薦激勵(lì)模型,根據(jù)模型結(jié)果探討企業(yè)應(yīng)如何設(shè)置推薦獎(jiǎng)勵(lì),比較創(chuàng)新顧客與普通顧客的最優(yōu)推薦獎(jiǎng)勵(lì)結(jié)果及其對(duì)企業(yè)凈利潤(rùn)的不同影響,分析互惠關(guān)系、公平偏好程度以及風(fēng)險(xiǎn)容忍度分別對(duì)口碑推薦激勵(lì)機(jī)制的影響,并借助Mathematica、Matlab、Excel等軟件進(jìn)行數(shù)值分析和案例分析以驗(yàn)證模型結(jié)果。研究結(jié)果表明,第一,相比于普通顧客,企業(yè)為創(chuàng)新顧客設(shè)置的最優(yōu)推薦獎(jiǎng)勵(lì)成本更低,且顧客的創(chuàng)新貢獻(xiàn)率越大,最優(yōu)推薦獎(jiǎng)勵(lì)額度(獎(jiǎng)勵(lì)成本)越小。第二,企業(yè)可結(jié)合創(chuàng)新顧客的特征來(lái)優(yōu)化口碑推薦激勵(lì)機(jī)制:對(duì)于互惠型創(chuàng)新顧客,創(chuàng)新顧客與關(guān)系疏遠(yuǎn)被推薦者之間的互惠關(guān)系強(qiáng)度越大,最優(yōu)推薦獎(jiǎng)勵(lì)額度越高;對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型創(chuàng)新顧客,其風(fēng)險(xiǎn)容忍度越小,最優(yōu)推薦獎(jiǎng)勵(lì)額度越高;對(duì)于公平偏好型創(chuàng)新顧客,其公平偏好程度越小,最優(yōu)推薦獎(jiǎng)勵(lì)額度越高。第三,考慮創(chuàng)新顧客在推薦過(guò)程中的互惠效用,企業(yè)凈利潤(rùn)隨著強(qiáng)關(guān)系強(qiáng)度的增加而降低。第四,對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型創(chuàng)新顧客,企業(yè)可通過(guò)以下兩種方式增加自身凈利潤(rùn):(1)設(shè)置推薦獎(jiǎng)勵(lì)激發(fā)風(fēng)險(xiǎn)容忍度適中的創(chuàng)新顧客的口碑推薦行為;(2)不設(shè)推薦獎(jiǎng)勵(lì)時(shí)則重點(diǎn)關(guān)注并引導(dǎo)高風(fēng)險(xiǎn)容忍度的創(chuàng)新顧客進(jìn)行推薦。第五,對(duì)于具有公平偏好的創(chuàng)新顧客,獎(jiǎng)勵(lì)高公平偏好型創(chuàng)新顧客的口碑推薦行為能夠?yàn)槠髽I(yè)帶來(lái)更高的凈利潤(rùn)。最終的結(jié)論為制定科學(xué)有效的創(chuàng)新顧客的口碑推薦激勵(lì)機(jī)制和最大化企業(yè)凈利潤(rùn)提供一定的理論參考。
[Abstract]:In a marketing environment that focuses on customer innovation and user participation, innovative customers will often become opinion leaders, and opinion leaders' views will have a greater impact on other customers' decisions. Enterprises gradually realize that innovative customer's word-of-mouth recommendation is an important means of product or service promotion and brand information transmission. Even some enterprises have tried to use prizes, bonuses and other material rewards to induce innovation customers' word-of-mouth recommendation behavior, but no scientific and effective incentive scheme has been formed. Establishing an effective incentive mechanism to attract innovative customers to make word-of-mouth recommendation through theoretical research is of positive significance to maximize the utility of enterprises. In the process of word-of-mouth recommendation, the reciprocal effect of recommendation behavior is significant. Moreover, when the referees make word-of-mouth recommendations, they often worry about consuming the confidence of the referrals, which will result in a certain cost of recommendation risk. In addition, innovative customers are more likely to produce fair preference than the average person. In order to highlight the obvious reciprocity utility in the recommendation problem, recommend the risk cost and the fair preference utility of innovative customers, and break the limitation of traditional economics to rational and pure self-interest hypothesis, this paper takes innovative customers as the main body of research. Using the knowledge of behavioral economics and information economics, this paper introduces reciprocity, risk perception and fairness into the utility theory model, and constructs a word-of-mouth recommendation incentive model, which focuses on innovative customers. According to the results of the model, this paper discusses how enterprises should set up the recommended rewards, compares the optimal recommended rewards between innovative customers and ordinary customers and their different effects on the net profits of enterprises, and analyzes the relationship between reciprocity and reciprocity. The influence of fair preference and risk tolerance on the incentive mechanism of word-of-mouth recommendation is analyzed respectively. Numerical analysis and case analysis are carried out with the help of Mathematica-Matlab Excel to verify the results of the model. The results show that, first, compared with ordinary customers, the cost of optimal recommendation incentives set by enterprises for innovative customers is lower, and the greater the innovation contribution rate of customers, the smaller the optimal recommended reward amount (reward cost). Secondly, enterprises can optimize the incentive mechanism of word-of-mouth recommendation according to the characteristics of innovative customers: for reciprocal innovation customers, the greater the reciprocal relationship between innovation customers and estranged referrals, the higher the optimal recommendation reward amount; For risk-averse innovation customers, the smaller the risk tolerance, the higher the optimal recommendation reward; for the fair preference innovation customers, the smaller the fair preference, the higher the optimal recommendation reward. Thirdly, considering the reciprocal utility of innovative customers in the process of recommendation, the net profit decreases with the increase of strong relationship strength. Fourth, for risk-averse innovative customers, Enterprises can increase their net profit in two ways: (1) setting up recommendation incentives to stimulate the word-of-mouth recommendation behavior of innovative customers with moderate risk tolerance; (2) focusing on and guiding the creation of high risk tolerance when there is no recommendation reward. New customers recommend. Fifthly, for innovation customers with fair preference, the word-of-mouth recommendation behavior that rewards innovation customers with high fair preference can bring higher net profit for enterprises. The final conclusion provides a certain theoretical reference for the establishment of a scientific and effective incentive mechanism for innovation customers' word-of-mouth recommendation and for maximizing the net profit of enterprises.
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F274

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本文編號(hào)：2102603