Archiwa tagu: CRM

Cykl życia klienta

Fragment monografii (pobierz w pliku pdf): T. Doligalski, Internet w zarządzaniu wartością klienta, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2013, s. 36-44.

 

Złożoność i różnorodność relacji firmy z klientami sprawia, że dla zrozumienia ich istoty warto przedstawiać obrazujące je modele.  Poniżej zostaną przedstawione: model cyklu życia klienta Blattberga i in., model rozwoju relacji Dwyera i in., model BrandDynamics firmy Millwardbrown oraz podejście Hougaarda i Bjerre’a

 

Model cyklu życia klienta, opisany przez Blattberga i in. w monografii Klient jako kapitał, zakłada, że wraz z rozwojem relacji zmieniają się potrzeby klienta, a tym samym zmianom powinna podlegać kompozycja wartości zaspokajająca te potrzeby[1].

Etap 1. Potencjalni klienci

Na pierwszym etapie cyklu życia znajdują się potencjalni klienci, którzy nie dokonywali jeszcze zakupów. Działania firmy koncentrują się w tym przypadku na dwóch kwestiach: uświadomieniu potencjalnym klientom istnienia produktu oraz zachęceniu ich do pierwszego zakupu. Kluczową kwestią wówczas – w przypadku rozwoju relacji w internecie – jest zasygnalizowanie niskiego ryzyka klienta przez komunikowanie reputacji, wiarygodności, wizerunku czy też marki firmy. Pożądanym efektem tego działania jest pozyskanie zaufania potencjalnych klientów. Ważnym działaniem podejmowanym również na tym etapie jest kształtowanie oczekiwań klientów, gdyż to one będą później miały istotny wpływ na satysfakcję. Firmy pozyskujące klientów często stosują korzystną politykę cenową, polegającą na obniżce cen m.in. w celu zmniejszenia kosztów zmiany dotychczasowego dostawcy oraz redukcji postrzeganego ryzyka zmiany. W kontaktach z potencjalnymi klientami firmy oferują swoje najważniejsze produkty, których zakup może spowodować zakup kolejnych produktów w późniejszych okresach.

Etap 2. Klienci dokonujący pierwszego zakupu

Ten etap relacji obejmuje klientów, którzy dokonali pierwszego zakupu. Charakteryzują się oni wysoką wrażliwością na różnice między wartościami oczekiwanymi a dostarczonymi, co skutkuje wysokim odsetkiem odejść. Strategia firmy na tym etapie powinna być ukierunkowana na przekonanie klientów do ponawiania zakupów i kontynuowania relacji. Istotną rolę odgrywa obsługa klienta, która pełni funkcję edukacyjną i służy rozwianiu wątpliwości dotyczących słuszności wyboru.

Etap 3. Klienci zaczynający powtarzać zakupy

Na tym etapie relacji z firmą znajdują się klienci, którzy ponowili zakupy, jednak nie są przekonani, czy w dalszej perspektywie chcą kontynuować relację z firmą. Podobnie jak klienci z poprzedniego etapu są oni wrażliwi na luki wartości (różnice między wartościami oczekiwanymi a otrzymanymi). Odejścia klientów na tym etapie wynikają z problemów z obsługą klienta, niewłaściwego funkcjonowania produktów oraz atrakcyjniejszej oferty konkurencyjnej. Celem firmy na tym etapie jest budowa lojalności klientów, czyli długookresowego zamiaru kontynuowania relacji z firmą[2].

Etap 4. Klienci podstawowi

Etap ten obejmuje klientów, którzy regularnie ponawiają zakupy. Tych klientów cechuje lojalność, gdyż zamierzają kontynuować relację z firmą. Wprawdzie klienci podstawowi są w najmniejszym stopniu wrażliwi na luki wartości, niemniej strategie firm powinny koncentrować się na minimalizacji niedociągnięć. Klienci podstawowi charakteryzują się najwyższymi wskaźnikami utrzymania, które zazwyczaj są osiągane bez kosztownych działań promocyjnych. Firma oferuje im też kolejne produkty w ramach sprzedaży dodatkowej.

Etap 5. Uciekinierzy

Klienci znajdujący się na tym etapie relacji z firmą zamierzają zakończyć relację z firmą. Firma może próbować zatrzymać część klientów, jednak często zamiar zakończenia relacji wynika z przyczyn niezależnych od niej. Kluczem do zatrzymania uciekającego klienta jest zrozumienie przyczyn jego decyzji. W tym celu firmy nawiązują osobisty kontakt z klientem. Efektem udanego dialogu z odchodzącym klientem może być zmodyfikowana kompozycja wartości dostosowana do jego aktualnych potrzeb.

Etap 6. Klienci powracający

Etapem niewyróżnionym przez Blattberga i in. są klienci powracający, którzy pragną kontynuować przerwaną relację. Etap ten rozpoczyna się od zasygnalizowania przez jedną ze stron gotowości do rewitalizacji transakcji. Klienci powracający nie potrzebują intensywnyh działań o charakterze edukacyjnym, gdyż znają już ofertę firmy. Mogą charakteryzować się jednak wysoką siłą przetargową i domagać się modyfikacji kompozycji wartości do swoich aktualnych potrzeb.

 

Dwyer i in. w publikacji Developing Buyer-Seller Relationship przedstawili odmienny model rozwoju relacji między firmą a klientem[3]. Wyróżnili oni pięć głównych faz rozwoju relacji: świadomość (awareness), rozpoznanie (exploration), ekspansja (expansion), przywiązanie (commitment) oraz rozwiązanie (dissolution). W modelu Dwyera i in. rozwój relacji między klientem a sprzedającym został przedstawiony przez pryzmat interakcji między nimi. Model ten znajduje zastosowanie do opisywania rozwoju współpracy, głównie na rynku odbiorców instytucjonalnych. Jak podają autorzy, w modelu wykorzystali założenia koncepcyjne teorii wymiany, a także opartej na niej teorii małżeństwa (maritaltheory). Poniżej znajduje się charakterystyka poszczególnych etapów.

Etap 1. Świadomość

Faza pierwsza, świadomość, występuje, gdy potencjalny klient postrzega firmę jako ewentualnego partnera relacji. Na tym etapie nie zachodzą jeszcze interakcje pomiędzy stronami. Kształtują one swój wizerunek jako atrakcyjnego partnera relacji, niemniej nie prowadzą działań ukierunkowanych na wywieranie wpływu na konkretny podmiot.

Etap 2. Rozpoznanie

W momencie rozpoczęcia dowolnej interakcji między stronami rozpoczyna się faza druga relacji, którą jest rozpoznanie. Na tym etapie potencjalni partnerzy rozważają wzajemne zobowiązania, korzyści oraz obciążenia wynikające z ewentualnej wymiany wartości. Wówczas może również nastąpić zakup próbny. Relacja między partnerami w tej fazie jest bardzo podatna na zerwanie.

Faza ta obejmuje pięć etapów. Pierwszym z nich jest przyciąganie, które wynika z oceny atrakcyjności relacji z potencjalnym partnerem. Kolejnym etapem jest komunikacja i negocjacje. Wówczas potencjalni partnerzy relacji ustalają wzajemne korzyści i zobowiązania. Podjęcie negocjacji jest wskaźnikiem gotowości partnerów do podjęcia relacji. Pokaz siły (power and justice) jest kolejnym etapem, który jak zauważają Dwyder i in. w praktyce trudno jest odróżnić od fazy poprzedniej. Na etapie tym następuje licytacja siły negocjacyjnej. Jeżeli wynikające z tej siły oczekiwania którejś ze stron okażą się nieuzasadnione, dojść może do zerwania relacji. Kolejnym etapem jest rozwój norm relacji, czyli pożądanych wzorów zachowań. Ostatnim etapem w fazie poznawania jest rozwój oczekiwań, które mogą mieć wpływ na obustronną solidarność, a później również na poziom satysfakcji.

Etap 3. Ekspansja

Jest to trzecia faza relacji, następuje po fazie wzajemnego rozpoznania, jednak pięć procesów z poprzedniej fazy nadal się w niej odbywa. Etap ekspansji charakteryzuje się wzrostem zarówno korzyści, jak i współzależności wynikających z relacji. Przedmiotem wymiany w relacji są wówczas również kolejne produkty i usługi w ramach sprzedaży dodatkowej.

Etap 4. Przywiązanie

Etap ten odzwierciedla najwyższy stopień relacji między partnerami. Poziom satysfakcji wynikający z relacji sprawia, że partnerzy chcą ją kontynuować i odrzucają możliwość zmiany partnera, nawet jeżeli konkurencyjny partner oferuje zbliżone korzyści. Partnerzy relacji są na tym etapie przekonani zarówno o przewidywalności zachowań drugiej strony, jak i o efektywności relacji.

Etap 5. Rozwiązanie

Zdaniem Dwyera i in. etap rozwiązania (zakończenia współpracy) jest najsłabiej opisany w literaturze przedmiotu. Altman i Taylor zauważają, że proces ten przebiega odwrotnie do procesu formowania relacji[4]. Zdaniem Baxtera zakończenie relacji rozpoczyna się w momencie, gdy jedna ze stron, odczuwając stan dyssatysfakcji, dochodzi do przekonania, że koszty relacji przewyższają korzyści z niej wynikające[5]. Następnie strony relacji negocjują warunki jej zakończenia. Później zakończenie jest oznajmiane otoczeniu i następuje proces psychicznego i społecznego wyzdrowienia po zakończonej relacji.

Złożoność relacji firmy z klientami opisuje model BrandDynamics firmy Millward Brown. Wychodzi on poza powszechnie stosowane w marketingu masowym miary jak świadomość marki i lojalność. Przesłanką do stworzenia tego modelu była bowiem potrzeba dokładniejszej oceny relacji firmy z klientami[6].

Istotą tego modelu jest wyróżnienie różnych poziomów relacji konsumentów wobec marki, produktu lub firmy. Najniższym poziomem jest obecność (presence). Ten stopień zaawansowania relacji obejmuje tzw. aktywną wiedzę o firmie. Oznacza ona spontaniczną świadomość marki, wypróbowanie produktu w przeszłości bądź zrozumienie wartości przez nią oferowanych. Jest to najniższy poziom relacji z firmą. Konsument znajduje się na drugim poziomie, jakim jest znaczenie (relevance), jeżeli jest przekonany, ze produkt koreluje z jego potrzebami i oczekiwaniami.  Następnym poziomem w modelu jest skuteczność (performance). Na tym etapie klient musi akceptować jakość produktu. Czasami samo zaakceptowanie jakości przez klienta nie wystarczy. Dzieje się tak zwłaszcza gdy jest dostępnych wiele konkurencyjnych produktów. W takim wypadku warto, aby klienci postrzegali produkt jako ten, który oferuje wyższą wartość. Poziom ten określany jest jako przewaga (advantage). Najwyższym poziomem w modelu BrandDynamics jest przywiązanie (bonding). Konsumenci znajdujący na tym poziomie relacji z firmą są prawdopodobnie stałymi użytkownikami. Jednak stopień lojalności będzie zależeć od tego, w jakim zakresie konsumenci lojalni są wobec innych marek (konsument może być lojalny wobec dwóch konkurencyjnych firm regularnie kupując produkty obu z nich).  Rysunek 1.1 przedstawia przykładowe dane z modelu BrandDynamics dla amerykańskiej marki produktów szybkozbywalnych (packagedgoods) wraz z informacjami o udziale w wydatkach klientów na produkty z danej kategorii (share of wallet).

 

Model BrandDynamics jest przedstawiany w kształcie piramidy. Wynika to z faktu, że liczba klientów na wyższym etapie nie może być większa od liczby klientów na niższych etapie. Odpowiedź negatywna na pytanie dotyczące niższego poziomu skutkuje bowiem niepytaniem konsumenta o relacje charakterystyczne dla wyższych poziomów. Badanie tego typu warto przeprowadzić wśród konsumentów należących do grupy docelowej firmy.

Liczebność odpowiedzi respondentów z grupy docelowej na poszczególne pytania, a więc kształt piramidy, warto porównać z wynikami firm konkurencyjnych. Porównanie takie może wskazać obszary przewagi lub słabości firmy. Sam kształt piramidy, po uwzględnieniu uwarunkowań sektorowych, może sugerować działania firmy w poszczególnych obszarach. Jeżeli piramida jest wąska u podstawy i zwęża się w niedużym stopniu, sugerować to może, ze firma jest mniej znana, lecz jej klienci są przekonani o jakości jej produktów lub usług, a także w dużym stopniu deklarują lojalność wobec niej. Działania firmy mogą dotyczyć rozszerzenia podstawy piramidy, czyli zwiększenia znajomości firmy i w konsekwencji obsługi większej liczby klientów. Wystąpić tu mogą jednak następujące ryzyka. Oferta firmy może być sprofilowana do pewnego typu klientów, przedstawiając dla nich o wiele większą wartość niż dla pozostałych konsumentów. Poza tym firma może nie mieć odpowiednich zasobów i kompetencji, aby obsłużyć większą liczbę klientów. Co więcej, jak pokazują badania, obsługa mniejszej części rynku może charakteryzować się wyższym poziomem rentowności aktywów niż u lidera, pretendenta czy firmy o trzecim pod względem wielkości udziale w rynku[7].

Odmienny kształt piramidy – szeroka podstawa, wąskie górne etapy – sugerować może, że firma jest znana, lecz klienci nie są przekonani o jakości jej rozwiązań ani nie są specjalnie wobec niej lojalni. W modelowym ujęciu warto zadbać o zwiększenie wartości dla klientów, tak aby prowadziło to do ich wyższej lojalności. Należy jednak pamiętać, że taki kształt piramidy może wynikać z uwarunkowań sektora, w tym jego struktury, a w niektórych przypadkach może być rozwiązaniem dogodnym z punktu widzenia generowania korzyści finansowych.

Na przedstawionym modelu BrandDynamics można również prezentować racjonalność stosowania wybranych narzędzi marketingu internetowego. Reklama w wyszukiwarkach zwiększa przede wszystkim obecność firmy na dolnych poziomach piramidy. Z kolei wykorzystanie newslettera lub mediów społecznościowych przekładać się może na lepsze postrzeganie firmy przez klientów, czyli wzrost liczby klientów na wyższych poziomach.

 

Porównując przedstawione modele, widać, że model cyklu życia klienta bazuje na zachowaniach klienta, nie biorąc pod uwagę w większym stopniu jego intencji lub preferencji. Model BrandDynamic z kolei koncentruje się na deklarowanych przez klientów informacjach o ich nastawieniu do firmy.  Model Dwyera i in. łączy obydwa podejścia, jednak z większą koncentracją na ujęciu behawioralnym. Model cyklu życia klienta wymaga, aby firma potrafiła zidentyfikować bieżące zachowania klienta, a więc tym samym znajduje większe zastosowania wówczas gdy firma ma bezpośredni kontakt z klientem i potrafi zidentyfikować jego działania, jak to się dzieje często w sektorze usług. Dla firm działających na rynku masowych, które informacje o klientach czerpią w dużym stopniu z badań marketingowych, większą użyteczność zapewne będzie przedstawiać model model BrandDynamics.

Relacja firmy z klientem, opisywana w niniejszym opracowaniu przez pryzmat wymiany wartości, może przybrać różne formy w zależności od czasu jej trwania oraz złożoności. Wymiana wartości w najprostszej postaci przyjmuje formę transakcji, czyli pojedynczego zdarzenia charakteryzującego się niskim zaangażowaniem obydwu stron. Przeciwieństwem transakcji jest relacja między kupującym a sprzedającym obejmującą wielokrotną wymianę wartości i wiążąca się z wyższym niż w przypadku transakcji poziomem zaangażowania[8].

Do złożoności relacji firmy z klientem nawiązuje również podejście Hougaarda i Bjerre’a. Podają oni następującą definicję relacji firmy (dostawcy) z klientem – jest nią ogół transakcji i kontaktów między firmą (dostawcą) a klientem w pewnym okresie z wykorzystaniem sprawnego mechanizmu regulacji, którym towarzyszy obustronny zamiar kontynuowania relacji opartej na wzajemnym zrozumieniu

Hougaard i M. Bjerre wyróżnili trzy komponenty relacji między kupującym a sprzedającym. Są nimi: wymiana, interakcje oraz integracja. Relacja, w której dominuje wymiana wartości w postaci sprowadzającej się do powtarzalnych transakcji, jest najprostszą z form wymiany. Bardziej złożoną formą jest relacja oparta na interakcjach – wymiana wartości obejmuje również wymianę informacji. Skutkiem wymiana opartej na interakcjach może być powstanie więzów o charakterze społecznym lub strukturalnym. Najwyższą formę osiągają relacje, których istotą jest integracja obydwu stron. Polegają one na wzajemnym dostosowaniu zasobów i zapewnieniu sprawności działań.

Autorzy podają cztery wymiary relacji: ciągłość, złożoność, symetria relacji oraz nieformalność. Ciągłość (continuity) oznacza, że relacja między kupującym a sprzedającym charakteryzuje się stabilnością i powtarzalnością. Nie wyklucza to jednak rywalizacji między stronami, powodującej powstanie sytuacji, w której jedna z nich poniesie straty. Złożoność (complexity) relacji może wynikać z wysokiego poziomu zaangażowania obydwu stron w wymianę wartości, rozbudowanych więzi społecznych lub strukturalnych oraz wzajemnego dostosowania zasobów i działań. Symetria relacji (symetry) odzwierciedla rozkład zdolności poszczególnych stron do wywierania wpływu na partnera relacji oraz rozkład zasobów informacji lub wiedzy między stronami relacji. Czwartą wyróżnioną przez Hougaarda i Bjerra cechą jest nieformalność (informality factor), czyli stopień, w jakim oparta jest ona na więziach społecznych między osobami reprezentującymi obydwie strony relacji.

Autorzy podają trzy główne obszary różnic między wymianą wartości o charakterze transakcyjnym a relacyjnym. Są nimi: mobilność zasobów (resource mobility), sprawność wymiany (exchange friction) oraz wymiar czasowy wymiany (time framed imension). Wysoka mobilność zasobów występuje w przypadku wymiany o charakterze transakcyjnym. Zdaniem autorów, firma może swobodnie dokonywać alokacji zasobów między poszczególne typy klientów bez obniżenia stopy zwrotu z aktywów. W przypadku wymiany o charakterze relacyjnym zasoby są dostosowywane do specyfiki poszczególnych klientów, co wiąże się z koniecznością poniesienia dodatkowych kosztów przy próbie ich realokacji. Analogiczna sytuacja występuje w zakresie zasobów klienta – zmiana firmy w wymianie transakcyjnej wiąże się z o wiele mniejszymi kosztami niż w przypadku wymiany o charakterze relacyjnym. Drugim obszarem różnic między wymianą transakcyjną a relacyjną jest sprawność wymiany. Wymianie o charakterze transakcyjnym towarzyszą wyższe koszty transakcyjne, które obniżają jej sprawność. Podejście transakcyjne i relacyjne do wymiany różnicuje również wymiar czasowy. W wymianie o charakterze transakcyjnym efektywność wymiany jest weryfikowana w wymiarze transakcji. W przypadku wymiany relacyjnej efektywność odnoszona jest do całej relacji

Hougaard i M. Bjerre podają uwarunkowania przyczyniające się do przyjęcia przez wymianę charakteru transakcyjnego lub relacyjnego. Czynniki przyczyniające się do przyjęcia przez wymianę charakteru transakcyjnego obejmują istotną rolę produktu w całej kompozycji wartości, niskie koszty pozyskania klientów oraz niskie koszty zmiany dostawcy przez klienta. Przez analogię, wysoki udział usług w całej kompozycji wartości, wysokie koszty pozyskania klientów oraz wysokie koszty zmiany dostawcy przyczyniają się do przyjęcia przez wymianę wartości formy relacyjnej[9]. Jest to ważna uwaga, gdyż pokazuje, że nie na wszystkich rynkach lub w przypadku nie wszystkich grup klientów jest uzasadnione inwestowanie w rozwój długotrwałych relacji z klientami.

W dalszej części rozprawy zostały opisane cztery wymiary relacji firmy z klientem –satysfakcja, lojalność, zaufanie i zaangażowanie. Należy zauważyć, że wyrażenie „wymiar” nie w pełni oddaje charakter tych zjawisk. Są one bowiem z jednej strony komponentem relacji, wywierając wpływ na jej przebieg, z drugiej – jej konsekwencją. Spośród wymienionych czynników lojalność i satysfakcja pojawiają się prawdopodobnie najczęściej w literaturze dotyczącej relacji z klientami zarówno o charakterze akademickim, jak i praktycznym. Zaufanie klientów do firmy jest pojęciem, które zyskało bardzo na popularności w ostatnich latach, co wynika ze wzrastającej świadomości potrzeby budowania zaufania w kontekście kształtowania relacji z klientami z wykorzystaniem  internetu[10]. Dodatkowym czynnikiem wpływającym na zainteresowanie tematyką zaufania i pokrewną z nią tematyką społecznej odpowiedzialności biznesu (corporatesocialresponsibility – CSR) jest wysoki poziom nieufności konsumentów do firm[11]. Zaangażowanie klienta jest zjawiskiem najsłabiej opisanym w publikacjach dotyczących relacji z klientami, choć pojawiało się w literaturze marketingowej m.in. w kontekście percepcji komunikatu reklamowego.


Przypisy

[1] R.C. Blattberg, G. Getz, J.S. Thomas, Klient jako kapitał, jw., s. 40, 220.

[2] Etapy drugi i trzeci bez większego zmniejszenia ogólności rozumowania można przedstawiać jako jeden.

[3] F. Dwyer, P. Schurr, S. Oh, Developing Buyer-Seller Relationships, „Journal of Marketing” 1987, vol. 51, no. 2.

[4] Tamże.

[5] Tamże.

[6] BrandDynamics, materiały informacyjne firmy MillwardBrown,http://www.millwardbrown.com/Libraries/Poland_Solutions_Downloads/BrandDynamics.sflb.ashx, [2012.01.21].

[7] Por.C.Uslay, Z.A. Altintig, R.D. Winsor, An Empirical Examination of the “Rule ofThree”: Strategy Implications forTop Management, Marketers, and Investors, „Journal of Marketing” 2010, vol. 74, March; J.N. Sheth, R.S. Sisodia, The Rule of Three: Surviving and Thriving in Competitive Markets, The Free Press, New York 2002.

[8] S. Hougaard, M. Bjerre, Strategic Relationship Marketing, Springer, Berlin– Heilderberg2004.

[9] S. Hougaard, M. Bjerre, Strategic Relationship Marketing, jw., s. 43.

[10] Por. W.M. Grudzewski, I. Hejduk, A. Sankowska, M. Wańtuchowicz, Zarządzanie zaufaniem w organizacjach wirtualnych,  Difin, Warszawa 2007.

[11]K. Majchrzak, Zarządzanie reputacją w przedsiębiorstwach sektora naftowego, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2011, s. 45–53.

Does Customer Analysis Affect Firm Performance? Quantitative Evidence from Polish Insurance Market

P. Tomczyk, T. Doligalski, P. Zaborek, Does customer analysis affect firm performance? Quantitative evidence from the Polish insurance market, „Journal of Business Research”, vol. 69, iss. 9, p. 3652–3658, September 2016, doi:10.1016/j.jbusres.2016.03.026

The full version of the article is available on the website of the Journal of Business Research

Abstract

The paper explores the relationship between conducting customer analysis and financial performance. The data for the study were collected from 590 small insurance intermediaries in the Polish market. The structural equation modelling indicates that the strongest predictor of financial performance was the use of formalized knowledge processing, followed by the scope of performed customer analysis. Other factors positively correlated with financial standing included earning most revenues from corporate clients (versus consumers) and employing policies aimed at regaining former customers. The study also finds that add-on on selling was not significantly associated with better financial results.

Keywords: customer analysis, customer lifetime value, marketing performance, financial performance, insurance, Poland

1. Introduction

Marketing performance measurement remains at the center of academics’ and practitioners’ attention (Clark, 2000; Kohli & Jaworski, 2009; Gupta & Zeithaml, 2006; Lehmann 2004). Despite the strong theoretical basis, many aspects of the relationship between marketing performance and general firm performance remain unclear, which could be in part ascribed to inherent difficulties with quantifying marketing effort. O’Sullivan and Abela show that the ability to measure marketing performance has a significant impact on firm performance and the relative importance of the function of marketing among other departments of the company (2007). Homburg, Artz and Wieseke found that the relationship of comprehensive marketing performance systems with a company’s performance is conditional in terms of both internal and external influences. They also summarized the studies on general (not only marketing) performance systems to reveal mixed and inconclusive results concerning links between such systems and a firm’s performance (Homburg, Artz & Wieseke, 2012).

A special role in marketing performance measurement lies with the metrics associated with customers, such as customer profitability and customer lifetime value (Gupta & Lehmann, 2003). Knowing them allows to segment customer portfolio and thus take actions aimed at increasing the value of customer segments. The value of customer portfolio is also an important indicator of a company’s valuation (Gupta & Lehman, 2002).

This paper contributes to the research area of marketing performance measurement. Its purpose is to identify the impact of conducting customer analysis on firm performance. The study was conducted in 2012 among Polish insurance agents, who are known for maintaining direct long-term relationships with customers.

 2. Theoretical background

Customer analysis (CA) represents the extent to which companies collect customer data, measure customer profitability, estimate their lifetime value and intangible benefits they generate or analyze other customer metrics. Customer analysis may serve as the basis for customer portfolio segmentation or identification of key accounts. CA is fundamental in several popular marketing concepts, such as customer relationship management (Winer, 2001; Payne & Frow, 2005), customer equity management (Bruhn et al., 2008), interaction orientation (Ramani & Kumar, 2008) and customer value management (Doligalski, 2015; Tomczyk, 2014). Despite the popularity of this concept, there are few studies indicating how conducting a CA influences a company’s financial performance (FP). Akroush et al. (2011) found that there was a weak but statistically significant association between collecting information about key customers by banks and insurance firms on the one hand and their financial performance on the other. According to another study, customer equity analysis (including analyzing customer profitability, customer economic potential and customer behavioral patterns) was a crucial component of how the utility of CRM systems was viewed by managers (Bruhn et al., 2008). In contrast, negligible or no effects on earnings of various aspects of CA were noted by Ramani and Kumar (2008). This ambiguity of conclusions suggests that the question of how performing a CA affects FP is not sufficiently researched. We hope that the current study makes a useful contribution in its attempt to shed some light on this relationship, which is essential for both marketing theory and practice. In the current study, following guidelines from the literature and our own observations, we conceptualized CA as a second order reflective construct with five first-order latent variables derived from the theory of marketing management and consumer behavior. Below we provide a short overview for each of those variables.

As mentioned, a special role in CA is played by the metrics associated with customers, such as customer profitability and customer lifetime value. Both of them are based on calculation or estimation of cash flows related to the customer. Gupta and Lehman define customer lifetime value as the present value of all future profits generated from a customer (Gupta & Lehman, 2003). Customer profitability is the difference between the revenues earned from and the costs associated with a customer relationship during a specified period (Pfeifer, Haskins & Conroy, 2005). Customer Costs (COS) and Revenues and Earnings (REV) are therefore essential components of CA.

Apart from revenues, customers provide the company with Intangible Benefits (INT), such as recommendations, insights, value co-creation, image-associated benefits or positive product reviews (Bauer & Hammerschmidt, 2005). Although expressing these benefits in monetary terms seems rather difficult, they may be of great importance to the company.

Knowledge of cash flows related to customers, as well as of intangible benefits they contribute, allows customer segmentation, i.e. division of customers into groups according to their characteristics (e.g. profitability). Customer Segmentation (SEG) serves as a basis for differentiation of strategies aimed at different customer groups, which may contribute to a better satisfaction of their needs, and – more importantly from the perspective of firm performance – to increasing their value to the company (Reinartz & Kumar, 2002; Zeithaml, Rust & Lemon, 2001; Storbacka, 1997).

Monetary and non-monetary benefits which current customers generate to a company are often not sufficient to determine the long term value of the customer portfolio. In order to supplement the existing customer database, companies need to look at prospective clients in terms of their acquisition probability (Thomas, 2008) and future benefits from retention (Rossetetal, 2003). These aspects of CA were operationalized as the last element of our measurement model labeled Prospective Customers (PRO).

Customer analysis is a part of customer relationship management. Below we present four additional factors which can influence firm performance and serve in our model as mediating and moderating variables. Three of them are activities constituting CRM strategy, the fourth is the type of customer served.

CA is closely interrelated with Formalized Knowledge Processing (FKP). The latter is understood here as a construct representing systematic acquisition, interpretation and utilization of knowledge about customers. It can be argued that FKP supplements CA: while CA captures above all the scope of analysis, FKP implies the quality of information due to the systemic manner of its generation. There are many studies indicating positive influence of customer knowledge on different aspects of firm performance (Fidel, Schlesinger & Cervera, 2015; Salojärvi & Sainio, 2010). In order to make it happen the customer knowledge should be systematically acquired and processed (Reinartz & Kumar 2006, p. 193)

CA resulting in customer profiling may serve as the basis for Add-On Selling (AOS). These practises, including cross- and upselling, are often presented as an effective tool to increase customer equity (Blattberg, Getz & Thomas, 2001, pp. 95-123). Also, educating customers may increase their propensity to use more sophisticated products, thus leading to higher performance. Despite their popularity, research on both add-on selling (Jarrar & Neely 2001) and customer education (Bell, Eisingerich 2006) shows mixed and inconclusive results. Successful add-on selling may however lead to increased customer retention (Kumar & Reinartz, 2006, pp. 59–75), which in turn exerts significant influence on firm performance (Best, 2009, p. 81).

An integral part of CRM strategy is maintaining a register of former customers in order to take actions oriented at regaining them (Kumar et al., 2008). The ex-customers may possess a high bargaining power and demand adjusting the value proposition or expect a more attractive price level than what the current provider offers. Aggressive pricing and high reacquisition cost may make the so called second lifetime value (SLTV) to be negative. Hence Thomas et al. argue that reinitiation efforts require solid analytical justification (2004). On the other hand, successful winning back customers may positively influence a company’s performance (Homburg, Hoyer & Stock, 2007). We introduce such actions to the model as Regaining Former Customers (ROC).

The type of customers served may also influence relationship between strategy and a company’s financial performance. Corporate Customers (CC) usually display more relational behavior and require more sophisticated insurance products than consumers. Managing and maintaining loyal business customers can offer greater revenue for a service provider (Rauyruen & Miller, 2007). Hence, companies may be more willing to develop knowledge of them and to increase their lifetime value (e.g. through add-on selling or regaining former clients). Corporate customers, however, can leverage greater bargaining power and may require more favorable conditions, thus leading to lower profitability

3. Hypotheses

Following the guidelines from our literature review we propose that:

H.1:   Customer Analysis is positively correlated with Financial Performance.
H.2:   Formalized Knowledge Processing is positively correlated with Financial Performance.
H.3:   Higher levels of Customer Analysis coincide with stronger reliance on the activities related to Add-on Selling and Regaining Former Customers.
H.4:   Add-on Selling is positively correlated with Financial Performance.
H.5:   Regaining Former Customers is positively correlated with Financial Performance.
H.6:   Higher levels of Formalized Knowledge Processing are associated with stronger reliance on Add-on Selling and Regaining Former Customers.
H.7:   The incidence of CA, FKP, RFC and AOS is higher among insurance intermediaries with a majority of business customers.
H.8:   Insurance intermediaries who mostly service business customers tend to have higher Financial Performance.

In the next part of the paper we outline the research procedure that was employed to test the hypotheses set.

 4. Research Model

Data for the study were collected from owners of small insurance firms that operated as independent intermediaries in the Polish market. The respondents employed no more than 9 persons and offered coverage to both institutional and individual customers, providing a whole range of popular policies, such as casualty, automobile, life and property, underwritten by large companies. In total, 590 complete questionnaires were obtained through the CAWI method between October and November 2012. The sample was drawn from an extensive database that included insurance agents from across the whole of the country, affording an adequate representation of this part of the insurance industry in Poland.

The questionnaire comprised 18 Likert scale items for identifying various aspects of customer analysis practices. The particular statements were adopted from previous studies on similar topics to account for all crucial aspects of CA that were relevant to insurance intermediaries. The other 9 Likert-type items were designed to represent essential indicators of the RFC, FKP and AOS constructs.

The statistical procedures included exploratory factor analysis and structural equation modeling performed by means of software packages SPSS 22 and AMOS 22

5. Research Outcomes

As a first step, we performed an exploratory factor analysis (EFA) with the maximum likelihood estimation method and oblique rotation of the factor matrix. The resultant EFA solution substantiated our initial theory-driven assumptions that the proposed set of Likert scale items did measure five distinct dimensions of CA (we chose not to provide detailed outputs of the EFA due to the character limit in the paper). These dimensions were labeled: Customer Costs (COS), Revenues and Earnings (REV), Intangible Benefits (INT), Customer Segmentation (SEG), and Prospective Customers (PRO). The specific meaning of each hidden variable can be determined from Table 1 by looking at their associated indicators. The EFA also demonstrated that the other three constructs were adequately reflected in their manifest variables, which all had factor loadings of more than 0.5.

The pattern of hidden and manifest variables, as set out in Table 1, was replicated in the subsequent structural equation model that was used to explore the research hypotheses.

 

Table 1: Operationalization of hidden variables in the model

Hidden variable name Item designation Item content
Subconstructs of Customer Analysis
Customer Costs

(COS)

COS1 We collect information about costs of acquiring each customer
COS2 We collect information about costs of servicing each customer
COS3 We estimate acquisition costs of each customer
COS4 We estimate future costs of servicing each customer
Revenues and Earnings

(REV)

REV1 We gather information about revenues from providing service to each customer
REV2 We estimate future revenues from selling to each customer
REV3 We estimate expected profits from each customer
Intangible Benefits

(INT)

INT1 We collect information about referrals and recommendations from each customer
INT2 We collect information about preferences of each customer
INT3 We try to learn behavioral patterns of our customers
INT4 We assess the value of information provided by customers
INT5 We identify the value of image gains from selling to a given customer
Customer Segmentation

(SEG)

SEG1 We categorize our customers according to estimated future benefits from cooperation
SEG2 We make our decisions to cooperate with customers based on estimated amounts of future benefits
SEG3 We give up servicing those customers who fail to bring in expected benefits
Prospective Customers

(PRO)

PRO1 We determine the likelihood of acquiring each customer
PRO2 We estimate the length of likely cooperation with each customer
PRO3 We evaluate likely benefits from cooperating with each customer
Other constructs
Formalized Knowledge Processing

(FKP)

FKP1 We plan our process of acquiring customer information
FKP2 We process customer information in a systematic way to obtain various displays, comparisons and summaries
FKP3 We use specialized software for managing customer relations (CRM)
Add-On Selling

(AOS)

AOS1 We look to sell additional insurance products to existing customers
AOS2 We encourage customers to increase the value of their current insurance products
AOS3 We actively educate customers about our insurance offer
Regaining Former Customers

(RFC)

RFC1 We maintain a register of former customers
RFC2 We contact our former key customers to convince them to return
RFC3 We have special offers for former customers who decide to return

Source: Own elaboration

 

The structural equation analysis conceptualized the involvement in customer research as a second order reflective construct expressed through five first order subconstructs, as shown in Table 1. To approximate financial performance of respondents’ companies we used an index variable obtained by taking the arithmetic average of scores on the five Likert-type statements:

  • Mean earnings per customer that we have obtained this year are greater than in the previous year.
  • We expect that the mean earnings per customer will be higher the next year than in the present one.
  • The average monthly commission that we earned this year was greater than last year.
  • Our total profits this year were greater than the previous year’s profits.
  • In the current calendar year we managed to reach our profit targets.

 

This way of computing FP was grounded in the assumption that financial outcomes were a formative construct, and taking a mean is one of the common ways to incorporate this type of variable in a structural equation model (Temme et al., 2014).

The single exogenous variable in the SEM model was Corporate Customers which was a binary characteristic informing if a company had more than half of revenues from business clients (coded as 1; otherwise it was 0).

The model’s diagram and its standardized parameters are depicted in Figure 1.

Figure 1: Structural equation model of customer information related determinants of financial performance (n=581)

(bold characters represent significant standardized regression weights and correlation coefficients; italics show squared multiple correlations)

1

 

 

 

 

 

 

 

 

The full resolution figure. Source: Own elaboration.

 

To assess the model fit with empirical data a set of standard diagnostic metrics was obtained and set out in Table 2.

Table 2: Overall diagnostics for the structural model

Metric Value Threshold for a well-fitting model
Chi-square/df (relative chi-square) 2.801 <2 for good fit, <3 for acceptable fit
p-value for the model <0.001 >0.05
GFI (goodness of fit index) 0.904 ≥0.9
CFI (comparative fit index) 0.924 ≥0.9
AGFI (adjusted goodness of fit index) 0.870 ≥0.8
RMSEA (root mean square of approximation) 0.056; HI90=0.060 ≤0.05 for good model fit;
≤0.08 for adequate fit; in addition,
the upper 90% confidence limit
(HI 90) should be no more
than 0.08 for a well-fitting model

Source: Own elaboration. Cutoff points based on Garson (2012).

 

The table seems to suggest that according to the majority of the metrics the model fits the empirical data adequately. The only exception being the chi-square test, which is significant and leads to rejecting the null hypothesis of the lack of differences between the observed covariance matrix and the one recreated from the model. However, for large sample sizes, which result in increased sensitivity of all statistical tests, this measure is considered unreliable and could be disregarded if other metrics imply a well-fitting solution, which was the case with the current analysis (Byrne 2010, pp. 76–77; Bowen & Guo 2012, p. 142).

The next table centers on individual first-order constructs and subconstructs and offers insights into their internal reliability (Cronbach’s Alpha), convergent validity (AVE, or average variance extracted) and discriminant validity (MSV, or maximum shared variance).


 

Table 3: Reliability and validity measures of component constructs in the structural model

Construct Cronbach’s Alpha AVE MSV
Costs 0.911 0.693 0.436
Revenues and Earnings 0.848 0.537 0.436
Intangible Benefits 0.854 0.544 0.423
Customer Segmentation 0.771 0.550 0.372
Prospective Customers 0.702 0.440 0.314
Regaining Former Customers 0.718 0.513 0.185
Formalized Knowledge Processing 0.796 0.503 0.360
Add-On Selling 0.759 0.520 0.185

Source: Own elaboration.

All hidden variables display sufficient internal validity, with Cronbach’s alphas greater than 0.7 (Malhotra, 2014, p. 287). In terms of convergent validity, seven hidden variables had AVE values above a recommended threshold of 0.5 (Hair et al., 2010). The subconstruct Prospective Customers had the AVE metric lower than 0.5, which suggests that above half of the variance in manifest variables was accounted for by other causes, not included in the model. One such external factor could be the mass-market strategy followed by a company, which might be fairly independent from how companies manage their customer relations. Such a low value of AVE may justify removing the construct from the solution, but seeing that collecting and processing information from would-be clients seems to be a useful complement of the other areas of customer analysis, we decided to keep it. In terms of discriminant validity, which considers if factors were explained better by their own indicators than the indicators for other factors, the metrics do not signal any obvious problems, since MSV values are lower than AVE for each of the constructs (Hair et al., 2010).

It can be noted that the path diagram has three correlated error terms, which were introduced to obtain gains in the model fit. This is an acceptable practice if the linked error terms are for manifest variables within the same construct but not across different constructs (Mulaik, 2009, pp. 342–345).

On the whole, the model seems to be an adequate representation of empirical data, which warrants its further use in hypothesis tests and interpretations

6. Discussion of the findings

The SEM model indicates that the entire range of predictors linked to the various aspects of customer information collection, processing and use accounts for about 25% of variance in the self-reported index of Financial Performance. The strongest factor seems to be the use of Formalized Knowledge Processing, which has a standardized regression weight of 0.24. This variable could be interpreted as a proxy for the quality of customer information, which is determined by how regular and systemic data collection and processing is. Customer Analysis, which represents the scope and extent of collected information, is the second strongest predictor of Financial Performance (beta=0.19). Thus, it seems that quality of information appears to be of more consequence for financial standing than the sheer amount and diversity of acquired data. It should be noted, though, that CA and FKP are correlated (R=0.6), which indicates that those two aspects of information policies are integral parts of any marketing information system, and the firm should develop both of them in parallel for the best effects. The above findings lent support to hypotheses H.1 and H.2.

Add-On Selling and Regaining Former Customers are two activities that are strongly dependent on the amount and quality of insights about customers (this claim is validated by positive and significant correlation coefficients between those variables and both FKP and CA). However, the model shows that only measures aimed at former customers make a positive difference in Financial Performance; it seems that more forceful Add-On Selling is not significantly associated with better financial results, meaning that the effort spent on fielding such methods could be wasted. In terms of the research hypotheses, these results were somewhat mixed, failing to support H.4 but validating H.3, H.5 and H.6.

The last element of the model is a binary variable that differentiates between insurance intermediaries that mostly serviced companies (coded as 1) and those whose customers were in majority individuals (0). This attribute was positively linked to CA, CKM and RFC, meaning that providing services to businesses coincided with higher levels of each of these variables, ceteris paribus. On the other hand, regardless of the type of customers, the insurance intermediaries seemed to show similar reliance on AOS. Most importantly, firms that sold insurance mostly to business customers tended to be better off financially (beta=0.12). As such, it appears that H.8 was fully supported, but H.7 only partially so (excluding the lack of positive link between the Corporate Customers variable and AOS).

Our research indicates direct, as well as FKP mediated, influence of performing customer analysis on financial outcomes. This is an important finding, especially when set against previous research indicating mixed empirical evidence on the relationship between measurement systems and firm performance. The pertinent previous studies often concern big companies, with complex organizational structures and functions, operating in mass markets, and focused on market share rather than on developing customer relationships. (Homburg, Artz & Wieseke, 2012; O’Sullivan & Abela, 2007; Fleming, Chow & Chen, 2009). Conversely, the present research looks at the problem from a different perspective, as the investigated firms were different from previous studies because they encompassed small entities, usually microenterprises with less than 9 employees, operating in business models of low complexity based on selling services. Many of typical marketing decisions (such as branding or product innovations) were not in their power as they were taken at a higher level of insurance companies. The vast majority of surveyed firms offered similar range of products and did not benefit from product superiority. Thus, they were highly concentrated on developing close relationships with their customers.

Customers in the Polish insurance market are rather price sensitive, especially in popular categories which are highly commoditized (e.g. car or property insurance). Their profitability may vary, though, according to the quality of the relationship and their bargaining power. Arguably, these market conditions make performing customer analysis more viable as a marketing tool. Knowledge acquired in this way may serve as the basis for customer portfolio segmentation, allowing differentiation of actions aimed at specific customer groups. This in turn could contribute to a better fulfilment of their needs, while increasing their value to the company.

One of our paper’s contributions is to add to the understanding of customer knowledge management. Customer knowledge is a broad term and according to Khodakarami and Chan (2014) includes: knowledge for customers (provided to customers to satisfy their needs), knowledge about customers (referring to their relationships with a company) and knowledge from customers (knowledge of their preferences and attitudes). In our studies, CA represents knowledge about customers, as it refers to interactions between customers and the company. We demonstrate that such knowledge is positively correlated with company’s performance. This finding may be perceived as complementary to research by Salojärvi and Sainio (2009), who found that acquisition and utilization of customer knowledge is positively correlated with key account performance (i.e. satisfaction, profitability, annual sales, share of key account’s total purchases). In their study, the customer knowledge is treated as a whole and the question which types of that knowledge are particularly critical was left unanswered.

Findings of Khodakarami and Chan (2014) indicate that various classes of CRM systems provide high level of support for creation of knowledge about customers. Those computerized systems are highly formalized and tend to provide better quality information than less systematic data-gathering efforts. In our research the metric for the level of formalization and the amount of planning in collecting customer data was the FKP variable. Assuming that higher formalization and more careful planning amount to more accurate, complete and relevant information, this variable can be taken as a proxy for customer knowledge quality, while CA encapsulates the scope and completeness of that knowledge. Our findings indicate that FKP can markedly influence FP. The positive correlation between CA and FKP may point at a feedback loop between the systemic approach and the scope of acquired customer insights; it seems that the more information a company collects the better organized the collection and processing system tend to be, and – on the other hand – better organized systems encourage gathering richer and fuller information. Seeing that the relationship between FKP and CA is probably bidirectional (forming the feedback loop) neither variable is a single or even dominant cause in this association; rather both are sequentially causes and effects in a sort of a self-reinforcing virtuous circle. Considering both positive links between FKP and CA, and FKP and FP, FKP emerged as a single most important information-related factor in determining financial outcomes. This would lend support to a recommendation that small-sized insurance intermediaries should be well served by adopting a CRM system, which the majority of our respondents did not have (65.6%). As shown by Khodakarami and Chan (2014), a well-chosen and correctly implemented CRM system contributes to a wider gathering of transactional and demographic data. Transforming this data into knowledge about customers, which positively improves company’s performance and creates the basis for competitive advantage (Garcia-Murillo & Annabi 2002), could be also relevant in the insurance industry, among small intermediaries offering various standardized insurance products. Such a knowledge management system leads to increased effectiveness of many marketing practices, including actions such as AOS and RFC.

Our findings indicate that in dealing with more precious although less numerous business clients, insurance providers tended to adopt more advanced ways of operating than when dealing with individuals. With businesses client analytics was used more intensely, processing systems were apt to be more deliberate and formalized, and the attempts at regaining former customers were more frequent. Interestingly, the use of add-on selling was no different regardless of the type of customers, both in terms of frequency and financial impacts. Servicing other companies seemed to be more profitable than individuals, as respondents who had a majority of businesses among their clients, on average, reported better financial results.

On a more general note, the research outcomes clearly substantiate the notion of developing a customer-centric performance measurement system. However, even though a certain amount of benefits should be enjoyed by most businesses their exact scale is dependent on a set of contextual factors. As such, the utility of an information system should be greater if (1) the company is focused on the customer rather than the product portfolio, (2) customers can be viably identified and data about their behavior and attitudes reliably recorded, (3) the dominant kind of exchange is relational (as opposed to transactional), (4) customers are diversified in terms of profitability and intangible benefits brought to the company, (5) customers have high bargaining power, and (6) the industry was commoditized (Doligalski, 2015, p. 10–14). Arguably those conditions were met for many members of the Polish insurance industry included in our sample

7. Limitations and suggestions for further research

As with any research project, ours is not without its limitations. The first issue of concern is the used measure of financial performance, which relies on opinions of respondents about several aspects of their business success in the previous year. Although the statements representing those opinions – given earlier in the paper – were quite easy to understand and answer, they do not offer the accuracy of actual, validated financial metrics. Even though, as we strongly believe, the single composite FP index was a good approximation of the relative financial standing of the surveyed firms, its lack of natural measurement units (e.g. dollars or euros) constraints the utility of the findings. For instance, it would be difficult to estimate how exactly the profits would change if a company increased its involvement in CA by, say, 10%. Despite this apparent lack of precision, the directions of relationships and effect sizes discussed earlier seem to be reliable.

Another limitation concerns the scope of the research, which despite employing a large sample size for this type of study concerned only one country, Poland, which is still an emerging economy, has its own specific market structure and dynamics. That could possibly call for caution if generalizations were to be made to other countries where customers are more affluent and more accustomed to purchasing a wider scope of insurance policies. It could be argued, though, that customers in developed countries, who show more appreciation of the value of insurance and display keener interest in more complex and comprehensive products, could offer better chances of forming a productive, long-term relationship (EY, 2014). As such, although the outcomes for a similar study replicated in developed countries may not be the same, we expect that they are likely to show correlations of similar directions but with stronger effect sizes. Considering that the insurance industry shares a lot of similar features as several other types of services (a case in point being banking services) it is reasonable to anticipate similar interdependencies there. Also, the manufacturing industry involved in products with a service component, or the so called Product Service Systems (PSS) (van Halen et al., 2005, p. 21), could follow similar patterns, due to high added value of constructive, individual firm-customer relationships.

For those reasons, it would be interesting to repeat the study in different countries and/or in different industry settings to see how universal are the positive links between acquiring viable customer information and the bottom line.

 

References

1. Akroush M., Dahiyat S., Gharaibeh H., & Abu-Lail B. (2011). Customer Relationship Management Implementation. An Investigation of a Scale’s Generalizability and its Relationship with Business Performance in a Developing Country Context. International Journal of Commerce and Management, Vol. 21 No. 2, 158-191. DOI 10.1108/10569211111144355
2. Bauer M., Hammerschmidt M. (2005). Customer-based corporate valuation. Integrating the concepts of customer equity and shareholder value. Management Decision, Vol. 43 No. 3, 331-348
3. Best R., Market-Based Management, Prentice Hall, 2013, (Chapter 2)
4. Blattberg, R., Getz, G., & Thomas, J. S. (2001). Customer equity: Building and managing relationships as valuable assets. Boston, MA: Harvard Business School Press, (Part 2)
5. Bruhn M., Georgi D., & Handwich K. (2008). Customer Equity Management as Formative Second-order Construct. Journal of Business Research. DOI:10.1016/j.jbusres.2008.01.016
6. Clark B. (2000). Managerial Perceptions of Marketing Performance: Efficiency, Adaptability, Effectiveness and Satisfaction, “Journal of Strategic Marketing”, 8, 3-25
7. Doligalski T. (2015). Internet-Based Customer Value Management, Springer, (Chapter 1)
8. Eisingerich A., Bell S. (2006). Journal of Financial Services Marketing 10.4 , 86-97.
9. Gupta S., Lehmann D. (2003). Customers as Assets, Journal of Interactive Marketing, Vol. 17, No. 1, 9-24
10. Gupta S., Ziethaml V. (2006). Customer Metrics and Their Impact on Financial Performance. Marketing Science, Vol. 25, No. 6, 718-739
11. Homburg C., Hoyer W., & Stock R.M. (2007). How to get lost customers back? Journal of the Academy of . Marketing Science 35, 461–474
12. Homburg Ch., Artz M., & Wieseke J. (2012). Marketing Performance Measurement Systems: Does Comprehensiveness Really Improve Performance?, Journal of Marketing, Vol. 76, No. 3, 56-77.
13. Jarrar Y. , Neely A. (2002) Cross-selling in the financial sector: Customer profitability is key, Journal of Targeting, Measurement and Analysis for Marketing 10, 282–296
14. Kohli A., Jaworski B. (1990). Market Orientation: The Construct, Research Propositions and Managerial Implications. Journal of Marketing, Vol. 54, 1-18
15. Kumar V., Venkatesan R., Bohling T., & Beckmann D. (2008). The Power of CLV: Managing Customer Lifetime Value at IBM. Marketing Science, Vol. 27, no. 4, 585-599
16. Lehmann D. (2004) Metrics for Making Marketing Matter. Journal of Marketing, Vol. 68, 73-75
17. O’Sullivan D., Abela A.V. (2007). Marketing Performance Measurement Ability and Firm Performance. Journal of Marketing, Vol. 71, No. 2, 79-93
18. Payne A., Frow P. (2005) A Strategic Framework for Customer Relationship Management, Journal of Marketing, Vol. 69, 167-176
19. Pfeifer P, Haskins M., & Conroy R. (2005). Customer Lifetime Value, Customer Profitability and the Treatment of Acquisition Spending, Journal of Marketing Issues, Vol. XVII Number 1, Spring 2005, 11-25
20. Pilar F., Schlesinger W., & Cervera A. (2015). Collaborating to innovate: Effects on customer knowledge management and performance, Journal of Business Research, Volume 68, Issue 7, 1426–1428 http://dx.doi.org/10.1016/j.jbusres.2015.01.026
21. Ramani G.,& Kumar V. (2008). Interaction Orientation and Firm Performance. Journal of Marketing, Vol. 72, 27-45
22. Rauyruen P., Miller K., & Barret N. (2007) Relationship Quality as a Predictor of B2B Customer loyalty, Journal of Business Research, 60(1), 21-31, doi:10.1016/j.jbusres.2005.11.006
23. Reinartz W., Kumar V. (2006). Customer Relationship Management: A Databased Approach, Wiley, (Part 1)
24. Reinartz W., Kumar V. (2002). The Mismanagement of Customer Loyality, Harvard Business Review, s. 86-94
25. Rosset S., Neumann E., Eick U., & Vatnik N. (2003). Customer Lifetime Value Models for Decision Support, “Data Mining and Knowledge Discovery”, 7,. 321-339
26. Rust R., Zeithaml V., & Lemon K. (2000). Driving Customer Equity, The Free Press, New York, (Part III)
27. Temme D., Diamantopoulos A., & Pfegfeidel V. (2014). Specifying formatively-measured constructs in endogenous positions in structural equation models: Caveats and guidelines for researchers. International Journal of Research in Marketing, 31, 309-316
28. Storbacka K. (1997). Segmentation based on customer profitability — retrospective analysis of retail bank customer bases, Journal of Marketing Management, 13:5, 479-492
29. Thomas J.S., (2001). A Methodology for Linking Customer Acquisition to Customer Retention. Journal of Marketing Research, Vol. 38, No. 2., 262-268
30. Tomczyk P. (2014).Multi-Method Analysis (in:) Ghorbani A, Takhar A, (Eds). Market Research Methodologies: Qualitative and Multi-Method Approaches, (pp. 184-198) IGI Global, DOI: 10.4018/978-1-4666-6371-8.ch012
31. Winer R.S. (2001). A Framework for Customer Relationship Management, California Management Review, Vol. 43, No. 4, 89-105
32. Garson, G. D. (2012). Hierarchical linear modeling: Guide and applications. Sage.
33. Bowen, N.,&Guo, S. (2012).Structural Equation Modeling: Pocket Guides to Social Research Methods. Oxford University Press, New York.
34. Byrne, B. (2010). Structural Equation Modeling with AMOS: Basic Concepts, Applications and Programming,Second Edition, Routledge, New York.
35. Malhotra, N. (2010).Marketing Research: An Applied Orientation, Prentice Hall, 6th ed.
36. Hair, J., Black, W., Babin, B., &Anderson, R. (2010), Multivariate data analysis (7th ed.). Prentice-Hall, Inc. Upper Saddle River, NJ.
37. Mulaik, S. (2009), Linear Causal Modeling with Structural Equations, Chapman & Hall, CRC Press Taylor and Francis Group, Boca Raton.
38. O’Sullivan, D., & Abela, A. V. (2007). Marketing performance measurement ability and firm performance. Journal of Marketing, 71(2), 79-93.
39. Fleming, D. M., Chow, C. W., & Chen, G. (2009). Strategy, performance-measurement systems, and performance: A study of Chinese firms. The International Journal of Accounting, 44(3), 256-278.
40. Khodakarami, F., & Chan, Y. E. (2014). Exploring the role of customer relationship management (CRM) systems in customer knowledge creation.Information & Management, 51(1), 27-42.
41. Salojärvi, H., Sainio, L. M., & Tarkiainen, A. (2010). Organizational factors enhancing customer knowledge utilization in the management of key account relationships. Industrial Marketing Management, 39(8), 1395-1402.
42. Salojärvi H., Sainio L.-M., (2010) „Customer knowledge processing and key account performance”, European Business Review, Vol. 22 Iss: 3, pp.339 – 352, DOI:10.1108/09555341011041010
43. Cees Van Halen, Carlo Vezzoli, Robert Wimmer (2005).Methodology for Product Service System Innovation. Assen: Uitgeverij Van Gorcum
44. EY. (2014). Reimagining customer relationships Key findings from the EY Global Consumer Insurance Survey 2014. EY. Retrieved from http://www.ey.com/Publication/vwLUAssets/ey-2014-global-customer-insurance-survey/$FILE/ey-global-customer-insurance-survey.pdf

Lojalność klientów w e-commerce

Tekst opublikowano jako: T. Doligalski, Podejścia do badań lojalności klientów w handlu elektronicznym, „Handel Wewnętrzny” , wrzesień-październik 2011, cz. 2.

Streszczenie

Referat przedstawia wnioski z analizy badań w zakresie lojalności klientów w handlu elektronicznym. Pojęcie lojalności klientów handlu elektronicznego najczęściej tłumaczone jest satysfakcją i zaufaniem klientów, ich doświadczeniami, wartościami dla klientów, a także kosztami zmiany dostawcy.

1. Metoda badawcza

Celem niniejszego referatu jest odpowiedź na pytanie,  jakie czynniki uznawane są za kształtujące lojalność klientów w handlu elektronicznym w badaniach z tego zakresu.[1]  Przez podmioty handlu elektronicznego uznano sklepy internetowe, jak i firmy świadczące usługi internetowe (tzw. e-usługi). W referacie uwaga została bardziej skoncentrowana na branych pod uwagę czynnikach kształtujących lojalność niż wynikach badań, czy doborze próby badawczej itp. W tym celu przeanalizowano artykuły opisujące badania lojalności klientów w e-commerce opublikowane w latach 2006-2011 i dostępne w bazach (EBSCOhost, ProQuest, Emerald, Google Scholar) w postaci pełnotekstowej.

Przedstawiona metoda badawcza obarczona jest kilkoma ograniczeniami. Nie wszystkie artykuły opublikowane w danym okresie dostępne były w formie pełnotekstowej, a tym samym nie zostały uwzględnione w badaniu. W analizowanych artykułach w większym stopniu niż wynikałoby to z liczby internautów w poszczególnych krajach występowały artykuły z Tajwanu.  Analizowane badania w większości przypadków prowadzone były metodą badań deklaracji klientów sklepów internetowych. 

2. Rozumienie lojalności klientów

W analizowanych badaniach lojalność najczęściej była postrzegana przez pryzmat zamiaru:

  • dokonania kolejnych zakupów w przyszłości w danym sklepie[2],
  • niekorzystania z usług innych sklepów[3],
  • kontynuowania z usług sklepu nawet przy wzroście cen[4],
  • kupowania komplementarnych produktów w wybranym sklepie[5],
  • przeglądania strony sklepu w przyszłości[6],
  • dokonywania zakupów o wyższej wartości[7].

Dodatkowo lojalność była badana w kontekście autopercepcji badanych jako klientów lojalnych[8] i przekonania o wyższej użyteczności wynikającej z dokonywania zakupów w danym sklepie[9].

3. Czynniki kształtujące lojalność klientów w handlu elektronicznym

Badania lojalności oparte były na weryfikacji pewnego modelu kształtowania lojalności przez inne czynniki.  Do najczęstszych czynników determinujących lojalność w analizowanych badaniach należą:

  • zaufanie i satysfakcja klientów,
  • doświadczenia klientów,
  • wartość dla klienta,
  • koszty zmiany dostawcy.

3.1. Zaufanie i satysfakcja klientów

Przytoczone poniżej badania prezentują najczęstsze podejście do wyjaśnienia lojalności klientów wobec serwisów e-commerce obejmujące takie konstrukty jak zaufanie i satysfakcja klientów. W analizowanych modelach lojalności zazwyczaj te dwie zmienne występują łącznie,  często są natomiast  kształtowane przez różne czynniki.

Z badań Lianga i Chena prowadzonych wśród klientów firmy brokerskiej wynika, że zaufanie klientów wpływa na relację w jej trzech wymiarach, jakimi są długość (prawdopodobieństwo kontynuowania relacji z firmą), głębokość (zwiększone użycie produktów wysokomarżowych) i szerokość (nabywanie produktów z innej kategorii).  Zgodnie z badaniami, zaufanie klientów omawianej firmy kształtowane było przez satysfakcję, postrzeganą jakość systemu informatycznego i postrzeganą jakość usługi.[10]

Badania przeprowadzone przez Chiou i Pana wśród klientów księgarni internetowych również dotyczą wpływu zaufania na lojalność klientów. Zaufanie w zaproponowanym przez nich modelu kształtowane jest jedynie przez postrzeganą jakość usługi. W porównaniu do poprzednich badań jednoczynnikowe kształtowanie zaufanie może wydawać się podejściem zbyt redukcjonistycznym. Postrzegana jakość usługi – w rozumieniu badaczy –  warunkowana jest przez wiele czynników, w tym uprzednie doświadczenia klienta.  W modelu Chiou i Pana ograniczony jest  również wpływ zaufania na inne zmienne. Wpływa ono bezpośrednio bowiem na satysfakcję, ta zaś wraz ze specyficznymi inwestycjami kształtuje lojalność. Wszystkie trzy zależności zostały potwierdzone statystycznie. Interesująca jest również obserwacja, zgodnie z którą zaufanie wywiera silniejszy wpływ na satysfakcję klientów częściej dokonujących zakupy (heavy buyers) niż klientów okazjonalnych (light shoppers). Wynika to zapewne z większej świadomości ryzyk związanych z transakcjami dokonywanymi przez Internet, a także możliwymi uprzednimi negatywnymi doświadczeniami w tej kwestii.[11]

W modelu zaproponowanym przez Cyr zaufanie i satysfakcja kształtowane są przez nawigację (navigation design), warstwę prezentacyjną (visual design) i warstwę informacyjną (information design). [12] Obydwie zmienne, zaufanie i satysfakcja, wywierają bezpośredni wpływ na lojalność klientów. Badania przeprowadzone były w trzech krajach różniących się wyróżniomi przez Hofstede poziomami wymiarów kultur narodowych. Krajami tymi były Kanada, Niemcy i Chiny. Z badań wynika, że zaufanie silniej niż satysfakcja wpływa na lojalność klientów w Chinach i Niemczech. Wśród konsumentów kanadyjskich satysfakcja jest z kolei silniejszą determinantą lojalności niż zaufanie. Zależności te wynikać mogą z odmiennego podejścia do niepewności w powyższych kulturach.  Zgodnie z wnioskami z badań przeprowadzonych przez Hofstede, Kanadyjczycy w małym stopniu unikają niepewności; natomiast Niemcy i Chińczycy w średnim.

W modelu przedstawionym przez Chiu i in. zaufanie jest determinantą satysfakcji, ta zaś wpływa na lojalność klientów. [13] W modelu tym zarówno zaufanie jak i satysfakcja zależą od takich zmiennych jak sprawiedliwość podziału (distributive fairness­ – przekonanie klienta, że zainwestowane środki i wysiłki są adekwatne do oczekiwanych korzyści), sprawiedliwość procedur (procedural fairness  – przekonanie klienta o sprawiedliwych procedur i praktykach związanych z dokonywaniem transakcji) i sprawiedliwość interakcji (interactional fairness – przekonanie klienta, że był potraktowany  sprawiedliwie w bezpośrednim kontakcie z przedstawicielem firmy). Dodatkowo, na lojalność klientów wpływa jeszcze jedna zmienna, którą jest postrzegana łatwość użycia strony. Badania zostały przeprowadzone wśród klientów sklepu oferującego wyposażenie domu. W badaniach potwierdzone zostały wymienione powyżej zależności.

3.2. Doświadczenia klientów

Doświadczenia klienta można określić za Schmittem i in. jako subiektywne wewnętrzne reakcje konsumenta (wrażenia, odczucia, myśli) i reakcje behawioralne wywołane bodźcami wynikającymi z konsumpcji wartości otrzymanych od firmy lub z innych okoliczności z konsumpcją związanych.[14]

Chen i in. zbadali wpływ doświadczeń klientów związanych z dokonywaniem transakcji na stronie internetowej na ich lojalność. Badania przeprowadzono wśród klientów strony z grami komputerowymi.[15] Aktywności klientów obejmowały korzystanie z gier, które były darmowe w próbnym okresie lub na podstawowym etapie. W przypadku chęci dalszego korzystania z gry lub dostępu do wartości premium, klient musiał dokonać płatności.  W badaniu uwzględniono klientów korzystających z gier, w których występował element interakcji z innymi graczami.  Na potrzeby badania wyróżniono pięć wymiarów doświadczenia klienta:

  • Oddziaływanie na zmysły wzroku i słuchu poprzez estetykę i inne bodźce.
  • Interakcja określona jako wpływ na formę i treść środowiska interaktywnego w czasie rzeczywistym.
  • Przyjemność to stopień, w jakim konsument odczuwa radość, szczęście lub zadowolenie wynikające z korzystania z gier.
  • Przepływ  (flow) określony jako stan wysokiej motywacji wewnętrznej, sprawiający przyjemność związaną z pozytywnym nastawieniem i zachowaniami poznawczymi.
  • Relacje w społeczności określone jako stopień identyfikacji z innymi graczami.

W badaniu wyróżniono dwa wymiary lojalności: zamiar korzystania ze strony oraz zamiar dokonania transakcji. Z badań wynika, że interaktywność, przyjemność i relacje w społeczności wpływają pozytywnie na zamiar korzystania ze strony, natomiast przyjemność i relacje w społeczności na zamiar dokonywania zakupu.  Komentując wyniki tych badań, warto zauważyć, że prowadzone one były dla produktu, którego wartości są ściśle związane z dostarczeniem klientowi odpowiednich doświadczeń, a nie wartości o charakterze materialnym.

Doświadczenia zakupowe (purchasing experience) pojawiają się również w przedstawionym przez Zhao modelu lojalności w serwisach e-commerce w sektorze konsumpcyjnym. Doświadczenia klientów w Internecie mają zdaniem Zhao cztery wymiary: wygodę korzystania ze strony internetowej, autonomię klienta, poczucie relacji z firmą i zaufanie klienta do strony. Kształtowane są one przez oczekiwania zakupowe, a mają wpływ na satysfakcję, która z kolei wpływa na lojalność. W modelu wprowadzony został jeszcze jeden czynnik – wizerunek sklepu. Wpływa on na oczekiwania klientów, ich doświadczenia zakupowe, satysfakcję i lojalność. Z badań wynika, że wszystkie wymienione zależności zostały potwierdzone, przy czym najsilniejszy wpływ na lojalność klientów wywarty był przez wizerunek sklepu.[16]

3.3. Wartość dla klienta

Relatywnie rzadko w opisywanych badaniach nad lojalnością klientów sklepów internetowych pojawia się kategoria wartości dla klienta związanych z ofertą sklepu. Wynikać to może z kilku przyczyn. Oferty sklepów internetowych (np. księgarni, sklepów RTV/AGD) są do siebie tak bardzo zbliżone, że decydują inne czynniki takie jak satysfakcja czy zaufanie. Należy tu jednak zauważyć, ze trudno traktować wartości dla klienta i satysfakcję, czy zaufanie jako niezależne . Te ostatnie wynikają bowiem m.in. z dotychczasowych wymian wartości (transakcji, kontaktów) ze sklepem internetowym.

We wspominanych powyżej badaniach Chiou i Pana wyróżniono stosunek jakości do ceny oraz postrzeganą jakość usług jako czynniki wpływające pośrednio na lojalność klientów.[17] W badaniu tym przeprowadzonym wśród klientów księgarni internetowych potwierdzono, że stosunek jakości do ceny wpływa na satysfakcję klientów. Jak wynika z badania, postrzegana jakość usługi jest z kolei determinantą satysfakcji i zaufania klientów, przy czym ta ostatnia zmienna wpływa również na satysfakcję, a obydwie te zmienne kształtują lojalność.

W badaniach Tsai i in. pojawia się pojęcie oczekiwanego podziału wartości (expected value sharing) definiowanego jako stopień, w jakim klient postrzega swoje przyszłe wymierne korzyści otrzymane od firmy.[18] Oczekiwany podział wymiany jest determinantą kosztów zmiany dostawcy, które wraz z satysfakcją ogólną wpływają na zamiar dokonania powtórnych zakupów. W badaniach tych wprowadzono również koncepcję postrzeganej jakości usług, która dla odmiany wpływa na satysfakcję ogólną. Wszystkie wymienione powyżej zależności zostały potwierdzone. Badanie zostało przeprowadzone wśród klientów tajwańskiego sklepu internetowego ETMall.com oferującego szeroką gamę produktów.

Tsai i Huang kontynuowali badania nad lojalnością klientów sklepów internetowych wprowadzając nową zmienną o charakterze syntetycznym: kapitał konkurencyjności (competitive quality building).[19] Wysoki kapitał konkurencyjności, zdaniem autorów badania, świadczy o tym, że firma stara się o zaspokojenie potrzeb klientów w większym stopniu niż konkurencja. Kapitał konkurencyjności  sprawia zatem, że potencjalni klienci postrzegają transakcje ze sprzedawcą jako bezpieczne i wolne od oportunistycznych zachowań sprzedawcy. Warto zauważyć, że pojęcie kapitału konkurencyjności zbliżone jest do funkcjonującego w polskiej literaturze przedmiotu pojęcia rynkowej orientacji na klienta.[20] W opisywanych badaniach kapitał konkurencyjności jest determinantą zamiaru bycia lojalnym (loyalty intensions). Sam kapitał konkurencyjności kształtowany jest przez postrzeganą masę krytyczną i gwarancje (warranty). Pierwsze pojęcie definiowane jest jako stopień, w jakim konsument postrzega liczbę osób dokonujących zakupów w danym sklepie. Jeżeli postrzegana liczba klientów przekroczy pewien poziom, zdaniem autorów badania, przyczynia się to poprawy reputacji i wyższego kapitału konkurencyjności.  Wprowadzenie postrzeganej masy krytycznej do modelu lojalności klientów sklepów internetowych jest interesujące, gdyż pojęcie to występuje najczęściej w tzw. efekcie sieciowym (efekcie usieciowienia). Efekt ten oznacza sytuację, w której wartości dla klienta wynikające z użycia danego dobra wzrastają wraz z liczbą osób używających to dobro.[21] Zjawisko to występuje szczególnie często w internecie m.in. w przypadku aukcji internetowych, serwisów społecznościowych czy narzędzi do komunikowania się. Korzyści efektu sieciowego rzadziej wymieniane są w kontekście sklepów internetowych. Obszarem, w którym korzyści te mogą wystąpić są recenzje produktów publikowane przez klientów. Im więcej klientów sklepu, tym prawdopodobnie więcej recenzji produktów, a tym samym wzrastają wartości dla klienta. Druga ze zmiennych kształtujących kapitał konkurencyjności to gwarancje. Oferowanie gwarancji sugeruje długoterminowe, relacyjne podejście do kontaktów z klientami, a tym samym prowadzi do poprawy reputacji sprzedawcy. Z badań wynika, że zarówno postrzegana masa krytyczna, jak i gwarancje przyczyniają się do wzrostu kapitału konkurencyjności, a ten zaś kształtuje zamiar bycia lojalnym. Badanie zostało przeprowadzone w trzech tajwańskich sklepach o rozpoznawanej marce.

3.4. Koszty zmiany dostawcy

Koszty zmiany dostawcy są to faktycznie lub subiektywnie postrzegane koszty, które muszą być poniesione przy zmianie dostawcy i których nie trzeba ponosić, jeżeli pozostaje się wiernym dotychczasowym dostawcom.[22] Specyfika aktywów, którą uznaje się za determinantę kosztów zmiany dostawcy, oznacza konieczność poniesienia pewnych nakładów lub działań, które nie będą przydatne poza relacją z danym dostawcą.[23]

W przytaczanych uprzednio badaniach Chiou i Pana specyfika aktywów kształtowana jest przez satysfakcję ogólną i wraz z nią wpływa na lojalność (loyalty reponse). Wszystkie trzy zależności zostały potwierdzone, przy czym specyfika aktywów jest silniejszą determinantą lojalności klientów częściej dokonujących transakcji (heavy users) niż klientów okazjonalnych (light users).[24]  Podobną zmienną wprowadzają Tsai i Huang nazywając ją inwestycjami relacyjnymi (relationship investment). Wpływają na nią satysfakcja ogólna, kapitał konkurencyjności, a także projekt strony internetowej. Inwestycje relacyjne wraz z kapitałem konkurencyjności i satysfakcją ogólną wpływają na zamiar dokonywania powtórnych zakupów.[25]

Tsai i in . w kolejnym zaproponowanym przez siebie modelu lojalności dobitniej podkreślili rolę kosztów zmiany dostawców.[26] Ich zdaniem wraz z satysfakcją wpływają one na zamiar dokonania powtórnych zakupów.  Koszty zmiany dostawcy (switching barriers) determinowane są przez oczekiwany podział wymiany,  postrzegane przez klienta koszty zmiany dostawcy (perceived switching costs) oraz społeczność (community building).

3.5. Inne determinanty lojalności klientów w e-commerce

Do najczęściej wymienianych innych czynników kształtujących lojalność w e-commerce należą m.in. czynniki związane z wizerunkiem sprzedawcy. W przypadku badań Zhao wizerunek sklepu internetowego wpływał na satysfakcję klientów i lojalność.[27]  Kwon i Lennon w swoim modelu wyróżnili następujące czynniki wpływające na lojalność klientów: internetowy wizerunek marki, pozainternetowy wizerunek marki (offline brand image) oraz postrzegana ryzyko związane z dokonywaniem transakcji w internecie.[28]  Gauri, Bhatnagar i Rao wykazali wpływ pozytywnych opinii o sklepie umieszczonych na innej stronie na zamiar dokonania powtórnych zakupów.[29] W późniejszych badaniach Park, Bhatnagar i Rao badali wpływ certyfikatów przyznanych sklepom internetowym przez podmioty trzecie na lojalność ich klientów. Zgodnie z wynikami badań taki wpływ ma miejsce.[30]

3.6 Badanie cech liderów lojalności

Odmienne podejście do badania źródeł lojalności klientów internetowych platform handlowych przedstawione zostało w publikacji The 2006 Walker Loyalty Report for Online Retail[31].  Publikacja ta – w przeciwieństwie do cytowanych uprzednio zamieszczanych w czasopismach akademickich – ma charakter raportu komercyjnego sporządzone przez firmę konsultingowo-badawczą. Celem badań opisanych w raporcie było zidentyfikowanie liderów wśród platform e-commerce w zakresie lojalności klientów oraz ustalenie wspólnych charakterystyk dla tych przedsięwzięć. Za przedsięwzięcia o wysokim stopniu lojalności klienta zostały uznane: Amazon.com, eBay, iTunes, L.L.Bean, Lands’ End, QVC, Victoria’s Secret oraz Walgreens. Liderzy lojalności wyróżniali się spośród ogółu firm z branży w następujących obszarach:

  • wygląd strony internetowej,
  • łatwość korzystania z niej,
  • opis i wizualizacja produktów,
  • postrzegane zaufanie do strony,
  • czas odpowiedzi i prędkość ładowania się strony,
  • unikatowość oferty,
  • recenzje produktów pisane przez klientów,
  • personalizowanie strony.

Warto zauważyć, że powyższe czynniki związane są ze zdolnością firm do zaspokojenia potrzeb klienta. Znamienne jest również to, że wśród wspólnych cech liderów lojalności nie wymienione zostały programy lojalnościowe lub inne mechanizmy służące zwiększaniu lojalności. Jak wynika z raportu liderzy lojalności różnili się na korzyść od pozostałych badanych firm również wynikami finansowymi.

4. Wnioski

W analizowanych badaniach o charakterze akademickim zastosowano w miarę podobne modele bazujące na deklaracjach klientów firmy dotyczących głównie jego postaw (m.in. satysfakcja, zaufanie), postrzegania sklepu i zamiaru dokonywania kolejnych transakcji w wybranym sklepie. Relatywnie rzadko wśród czynników kształtujących lojalność klientów pojawiały się związane z ofertą wartości dla klienta. Być może wynika to z małego zróżnicowania ofert sklepów internetowych.

Pewne kontrowersje budzić może rozgraniczanie pojęć. W modelu Tsaia i in lojalność kształtowana jest przez satysfakcję klientów i koszty zmiany dostawcy.[32] Według niektórych ujęć do kosztów zmiany dostawcy zalicza obok czasu i pieniędzy zalicza się również emocje, a więc również satysfakcję.[33] Pojęcie kosztów zmiany dostawcy wymaga zatem uściślenia, gdyż zasadne wydaje się pytanie, czy istnieją pewne czynniki wpływające na lojalność, które nie mieszczą się w szerszym rozumieniu kosztów zmiany dostawcy.

W analizowanych badaniach rzadko poruszane lub w ogóle nie uwzględnione  zostały poniższe kwestie:

  • W jaki sposób klient trafił na stronę sklepu (przez wyszukiwarkę, rekomendację, reklamę graficzną)?
  • Czy klient traktuje stronę sklepu jako źródło wiarygodnych informacji o produkcie?
  • Czy strona internetowa jest miejscem, w którym podejmowana jest decyzja o wyborze produktu, czy jedynie dokonywana transakcja?
  • Jakie interakcje miały miejsce pomiędzy klientem a sklepem (kontakt bezpośredni, reklamacja)?
  • Jakie aktywności dokonywane są na stronie internetowej (szukanie informacji, publikowanie recenzji, dokonywanie transakcji)?
  • Jak zaangażowanie klienta (mierzone np. czasem spędzonym na stronie) wpływa na jego lojalność?

Być może odpowiedzi na te badania wymagałyby wykorzystania innych metod badawczych niż badania deklaratywne.  Metody badawcze pozwalające na udzielenie odpowiedzi na te pytania mieszczą się w ramach tzw. analityki biznesowej (business intelligence).[34]

Warto zauważyć, że oprócz sklepów internetowych i firm świadczących płatne usługi internetowe istnieją również platformy pośredniczące w handlu elektronicznym takie jak  porównywarki cen. Podmioty te udostępniają informacje o sklepach oferujących produkty po najniższych cenach. Klienci korzystający z usług porównywarek cenowych charakteryzować się mogą wyższą wrażliwością cenową i mniejszą skłonnością do bycia lojalnym wobec sklepów internetowych. Klienci ci z kolei mogą charakteryzować się lojalnością wobec samej porównywarki cen.

Summary

Paper presents results of analysis of research on customer loyalty in e-commerce. The concept of customer loyalty in e-commerce is usually explained with such constructs as customer satisfaction and trust, customer experience, values for customers and customer switching costs.

 


[1] Możliwości rozwoju relacji firmy z klientami z wykorzystaniem Internetu są treścią opracowania: T. Doligalski, Internet-Based Customer Portfolio Building, referat zgłoszony na konferencję 10th International Conference Marketing Trends, Paryż, 20-22 stycznia 2011, http://www.doligalski.net/internet-based-customer-portfolio-building/, [2011.02.20].

[2] J. Chen, R. Ching, M. M. Luo, Ch.-Ch. Liu, Virtual Experiential Marketing on Online Customer Intentions and Loyalty, Proceedings of the 41st Hawaii International Conference on System Sciences, 2008; i in.

[3] Ch.-J. Liang, H.-J. Chen, A study of the impacts of website quality on customer relationship performance, “Total Quality Management”, vol. 20, No. 9, 971–988, September 2009.

[4] Ch.-J. Liang, H.-J. Chen, A study of ...

[5] Tamże.

[6] J. Chen, R. Ching, M. M. Luo, Ch.-Ch. Liu, Virtual Experiential Marketing on Online Customer Intentions and Loyalty, Proceedings of the 41st Hawaii International Conference on System Sciences, 2008.

[7] Tamże.

[8] J.-S. Chiou, L.-Y. Pan, Antecedents of Internet Retailing Loyalty: Differences Between Heavy Versus Light Shoppers, Journal of Business and Psychology, 24:327–339,  2009; D. Cyr, Modeling Web Site Design Across Cultures: Relationships to Trust, Satisfaction, and E-Loyalty, “Journal of Management Information Systems”, Vol. 24, No. 4, pp. 47–72, Spring 2008.

[9] J.-S. Chiou, L.-Y. Pan, Antecedents of ...

[10] Ch.-J. Liang, H.-J. Chen, A study of ...

[11] J.-S. Chiou, L.-Y. Pan, Antecedents of ...

[12] D. Cyr, Modeling Web Site Design …

[13] Ch.-M. Chiu, H.-Y. Lin, Sz.-Y. Sun, M.-H. Hsu, Understanding customers’ loyalty intentions towards online shopping: an integration of technology acceptance model and fairness theory, “Behaviour & Information Technology”, Vol. 28, No. 4, 347–360, July–August 2009.

[14] B. Schmitt, The concept of brand experience, “Journal of Brand Management”, 2009.

[15] J. Chen, R. Ching, M. M. Luo, Ch.-Ch. Liu, Virtual Experiential Marketing…

[16] G.-M. Zhao, Research on customer loyalty of B2C e-commerce, “China-USA Business Review”, volume 9, no. 5, May 2010.

[17] J.-S. Chiou, L.-Y. Pan, Antecedents of ….

[18] H.-T. Tsai,  H.-Ch. Huang, Y.-L. Jaw, W.-K. Chen, Why On-line Customers Remain with a Particular  E-retailer: An Integrative Model and Empirical  Evidence, Psychology & Marketing, Vol. 23(5): 447–464 (May 2006).

[19] H.-T. Tsai, H.-Ch. Huang, Online consumer loyalty: Why e-tailers should seek a high-profile leadership position, “Computers in Human Behavior”, 25, 1231–1240, 2009.

[20] R. Niestrój, Typologia orientacji przedsiębiorstw, „Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie”, nr 677, 2005.

[21] T. Doligalski, Efekty sieciowe a strategie produktowe, “Marketing i Rynek”, 11/2010.

[22] M. Sobolewski, Konkurencja na rynku telefonii komórkowej w Polsce. Rola międzysieciowej mobilności konkurentów, praca doktorska napisana pod kierunkiem prof. dr hab. T. Żylicza, http://www.case.com.pl/upload/publikacja_plik/11993178_doktorat_Sobolewski_www.pdf, [2011.02.20], s. 15.

[23] Por. O.E. Williamson, The Economic Institutions of Capitalism. Firms, Markets,  Relational  Contracting, Yale University 1985.

[24] J.-S. Chiou, L.-Y. Pan, Antecedents of ...

[25] H.-T. Tsai, H.-Ch. Huang, Online consumer loyalty: Why e-tailers should seek a high-profile leadership position, “Computers in Human Behavior”, 25, 1231–1240, 2009.

[26] H.-T. Tsai,  H.-Ch. Huang, Y.-L. Jaw, W.-K. Chen, Why On-line Customers ...

[27] G.-M. Zhao, Research on customer loyalty of B2C e-commerce, “China-USA Business Review”, vol. 9, no. 5, May 2010.

[28] W.-S. Kwon, S.J. Lennon, What induces online loyalty? Online versus offline brand images, “Journal of Business Research”, 62, 2008.

[29] D.K. Gauri, A. Bhatnagar, R. Rao, Role of Word of Mouth in Online Store Loyalty, “Communications on the ACM”, vol. 51, no. 3, March 2008.

[30] I. Park, A. Bhatnagar, and H.R. Rao, Assurance Seals, On-Line Customer Satisfaction, and Repurchase Intention, “International Journal of Electronic Commerce”, Spring 2010, Vol. 14, No. 3, pp. 11–34.

[31] The Walker Loyalty Report for Online Retail, Executive Summary, 2006 oraz L. Jackson, On the Web, Loyalty Matters, ‚‚Incentive”; February 2007, vol. 181.

[32] H.-T.Tsai,  H.-Ch. Huang, Y.-L. Jaw, W.-K. Chen, Why On-line Customers ...

[33] Por. X. Jin, A Conceptual Framework of B2C Website Loyalty, “iSChannel”, 05, 2010.

[34] Por. J. Surma, Business Intelligence, PWN, Warszawa 2009.

 

Bibliografia

  1. Chiu Ch.-M., Lin H.-Y., Sun S.-Y., Hsu M.-H., Understanding customers’ loyalty intentions towards online shopping: an integration of technology acceptance model and fairness theory, “Behaviour & Information Technology”, Vol. 28, No. 4, 347–360, July–August 2009.
  2. Cyr D., Modeling Web Site Design Across Cultures: Relationships to Trust, Satisfaction, and E-Loyalty, “Journal of Management Information Systems”, Vol. 24, No. 4, pp. 47–72, Spring 2008.
  3. Doligalski T., Internet-Based Customer Portfolio Building, referat zgłoszony na konferencję 10th International Conference Marketing Trends, Paryż, 20-22 stycznia 2011, http://www.doligalski.net/internet-based-customer-portfolio-building/, [2011.02.20].
  4. Doligalski T., Efekty sieciowe a strategie produktowe, “Marketing i Rynek”, 11/2010.
    The Walker Loyalty Report for Online Retail, Executive Summary, 2006.
  5.  Hsien-Tung Tsai, Heng-Chiang Huang, Online consumer loyalty: Why e-tailers should seek a high-profile leadership position, “Computers in Human Behavior”, 25, 1231–1240, 2009.
  6. Chen J., Ching R. K.H., Meiling L. M., Liu Ch.-Ch., Virtual Experiential Marketing on Online Customer Intentions and Loyalty, Proceedings of the 41st Hawaii International Conference on System Sciences, 2008.
  7. Chiou J.-S., Pan L.-Y.Antecedents of Internet Retailing Loyalty: Differences Between Heavy Versus Light Shoppers, Journal of Business and Psychology, 24:327–339,  2009.
  8. Gauri D.K. , Bhatnagar A., Rao R., Role of Word of Mouth in Online Store Loyalty, “Communications on the ACM”, vol. 51, no. 3, March 2008.
  9. Jackson L.J., On the Web, Loyalty Matters, ‚‚Incentive”; February 2007, vol. 181.
  10. Jin X., A Conceptual Framework of B2C Website Loyalty, “iSChannel”, 05, 2010.
  11. Kwon W.-S., Lennon S.J., What induces online loyalty? Online versus offline brand images, “Journal of Business Research”, 62, 2008.
  12. Liang Ch.-J., Chen H.-J., A study of the impacts of website quality on customer relationship performance, “Total Quality Management”, vol. 20, No. 9, 971–988, September 2009.
  13. Niestrój R., Typologia orientacji przedsiębiorstw, „Zeszyty Naukowe Akademii Ekonomicznej w Krakowie”, nr 677, 2005.
  14. Park I., Bhatnagar A., Rao H.R., Assurance Seals, On-Line Customer Satisfaction, and Repurchase Intention, “International Journal of Electronic Commerce”, Spring 2010, Vol. 14, No. 3, pp. 11–34.
  15. Schmitt B., The concept of brand experience, “Journal of Brand Management”, 2009.
  16. Sobolewski M., Konkurencja na rynku telefonii komórkowej w Polsce. Rola międzysieciowej mobilności konkurentów, praca doktorska napisana pod kierunkiem prof. dr hab. T. Żylicza, http://www.case.com.pl/upload/publikacja_plik/11993178_doktorat_Sobolewski_www.pdf, [2011.02.20].
  17. Surma J., Business Intelligence, PWN, Warszawa 2009.
  18. Tsai H.-T.,  Huang H.-Ch., Jaw Y.-L., Chen W.-K., Why On-line Customers Remain with a Particular  E-retailer: An Integrative Model and Empirical  Evidence, Psychology & Marketing, Vol. 23(5): 447–464 (May 2006).
  19. Williamson O.E., The Economic Institutions of Capitalism. Firms, Markets,  Relational  Contracting, Yale University 1985.
  20. Zhao G.-M., Research on customer loyalty of B2C e-commerce, “China-USA Business Review”, volume 9, no. 5, May 2010.

Zarządzania wartością klienta. Próba charakterystyki

  • Artykuł opublikowany jako: T. Doligalski, Zarządzania wartością klienta. Próba charakterystyki, Marketing i Rynek, 6/2013.
  • Rozszerzenie treści zawartych poniżej znajduje się w monografii: T. Doligalski, Internet w zarządzaniu wartością klienta, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2013. Książka dostępna jest w pliku PDF na zasadach swobodnego dostępu.

Klienci odgrywają niezwykle istotną rolę w funkcjonowaniu firm.[1] Dostarczają firmom wpływów pieniężnych oraz innych wartości. Pozyskane od klientów wartości pozwalają firmom pogłębiać relacje z innymi uczestnikami rynku, takimi jak akcjonariusze, dostawcy czy pracownicy. W konsekwencji klienci coraz częściej są postrzegani jako zasób firmy, którego wartość mierzy się i maksymalizuje. Działania w zakresie relacji z klientami stanowią zatem przesłankę rozwoju firmy, wzrostu jej wartości i poziomu zysku.

Zarządzanie wartością klienta jest koncepcją zarządczą odpowiadającą na kluczową rolę klientów dla funkcjonowania firm. Pomimo wielu publikacji z tego zakresu odczuwalna jest potrzeba scharakteryzowania tej koncepcji, wyróżnienia jej cech, a także porównania do innych podejść zarządczych. Taki też jest cel tego artykułu. Przedstawiona poniżej próba charakterystyki jest syntezą podejść prezentowanych przez wielu badaczy, którzy często stosują różne pojęcia do opisu tych samych zjawisk. Wynikiem syntezy jest wyróżnienie siedmiu cech tej koncepcji. W konsekwencji w przypadku powoływania ich stanowisk może występować mieć miejsce stosowanie wiele nazw do zbliżonych lub tych samych kategorii znaczeniowych, np. aktywa rynkowe – zasoby marketingowe, klienci jako zasób, kapitał, aktywa firmy. Należy podkreślić, że wnioski są obarczone wieloma ograniczeniami wynikającymi z subiektywizmu percepcji autora. Innymi słowy, możliwe jest scharakteryzowanie zarządzania wartością klienta w odmienny sposób i dojście do innych wniosków.

Wartość klienta w niniejszym artykule rozumiana jest jako wartość pieniężna przyszłych korzyści wynikających dla firmy z relacji z klientem pomniejszonych o koszty klienta.[2] V. Kumar utożsamia zarządzanie wartością klienta z pomiarem i maksymalizacją jego wartości[3]. R.C. Blattberg i in. podają rozbudowaną definicję zarządzania kapitałem klientów (zarządzania wartością klientów). Według nich jest to „dynamiczny, zintegrowany system marketingowy wykorzystujący techniki wyceny finansowej oraz dane na temat klientów w celu optymalizacji ich pozyskiwania i utrzymywania oraz sprzedawania im dodatkowych produktów, a także maksymalizujący wartość, jaką dla firmy przedstawiają relacje z klientem w całym ich cyklu życia”[4].

Na potrzeby niniejszego opracowania zarządzanie wartością klienta rozumiane jest jako podejście zarządcze traktujące klientów jako zasób firmy, którego wartość się mierzy i zwiększa przez organizację procesów wokół relacji z nimi. W opinii autora cechami zarządzania wartością klienta są:

  • postrzeganie relacji z klientami jako wymiany wartości,
  • orientacja na klienta,
  • pomiar wartości klienta i zarządzanie wiedzą o kliencie,
  • podejście portfelowe do relacji z klientami,
  • koncentracja na procesach dotyczących klienta,
  • powiązanie działań w zakresie relacji z klientami z wartością firmy,
  • dostrzeganie roli klientów w modelu biznesowym firmy.

Warto zauważyć, że prawdopodobnie najważniejsza cecha zarządzania wartością klienta, jaką jest podejmowanie działań zmierzających do zwiększanie wartości klientów, nie została wymieniona. Jest ona bowiem wynikiem stosowania orientacji na klienta, koncentracji na procesach dotyczących klienta oraz podejścia portfelowego.

Postrzeganie relacji z klientami jako wymiany wartości

Istotą zarządzania wartością klienta, choć koncepcja ta pojawia się również w tradycyjnym ujęciu marketingu, jest wymiana wartości między klientem a firmą. W procesie wymiany firmy dostarczają klientom zestaw (kompozycję, wiązkę, strumień) wartości, otrzymując w zamian wartości od klientów[5]. W celu zaspokojenia potrzeb klientów firmy dostarczają im wartości, których nośnikami są instrumenty marketingu (produkt, cena[6], promocja, dystrybucja) wzbogacone o markę (reputację, wizerunek, wiarygodność itp.) firmy. Wartość dla klienta można opisać jako różnicę między korzyściami (cząstkowymi wartościami tworzącymi kompozycję wartości), jakie klient otrzymał, a finansowymi i niefinansowymi kosztami dostępu do nich. Wartość dla klienta wydaje się trafniejszą kategorią pojęciową niż instrumenty marketingu, gdyż pokazują one rezultat działań firmy dostrzegany przez klienta.

Analizując wymianę wartości z drugiej strony, powinna ona gwarantować firmie otrzymywanie zróżnicowanych strumieni wartości od klientów, gdyż są one niezbędne dla jej prawidłowego funkcjonowania. Wpływy pieniężne przekładają się na rentowność i płynność firmy, w konsekwencji umożliwiają dostarczanie wartości pozostałym interesariuszom. Istotną kategorią wartości generowanych przez klientów są rekomendacje przekazywane osobom trzecim. W internecie dużą rolę odgrywają również wartości tworzone przez klientów dla innych, np. treści publikowane na stronie internetowej.

W różnych momentach rozwoju firmy odmienne wartości mogą być krytyczne z punktu widzenia jej rozwoju, np. na wczesnym etapie rozwoju produktu – informacje od klientów, a w późniejszym rekomendacje i wpływy pieniężne.

Orientacja na klienta

Dla zrozumienia istoty zarządzania wartością klienta należy przedstawić koncepcję orientacji rynkowej oraz orientacji na klienta. J. Narver i S. Slater określili orientację rynkową (dokładnie: marketingową) jako kulturę organizacyjną, która w najbardziej skuteczny i efektywny sposób kreuje zachowania dla tworzenia najwyższej wartości dla klienta, przyczyniając się do długotrwałych korzystnych wyników firmy [7]. W jednej ze starszych definicji A.K. Kohli i B.J. Jaworski określili orientację rynkową przez pryzmat trzech działań: tworzenia wiedzy o aktualnych i przyszłych potrzebach klientów w całej organizacji, propagowanie tej wiedzy w różnych działach firmy oraz reagowanie całej organizacji zgodnie z posiadaną wiedzą[8].

Pojęciem pokrewnym jest orientacja na klienta. J. Brilman opisuje ją jako przekonanie, że potrzeby klienta i jego satysfakcja są dla firmy najważniejsze, w skutek czego zasoby i procesy w firmie powinny być podporządkowane tworzeniu wartości dla klienta [9]. Jak podaje K. Mazurek-Łopacińska orientacja na klienta bazuje m.in. na słuchaniu klientów oraz uzyskiwaniu od nich informacji; dostarczaniu klientom wartości przez nich pożądanych; budowaniu relacji z klientami (zwłaszcza kluczowymi); udziale pracowników w tworzeniu rosnących wartości dla klienta; pomiarze poziomu świadczonych usług i satysfakcji klientów[10].

Pomiar wartości klienta i zarządzanie wiedzą o klientach

Kolejną cechą zarządzania wartością klienta jest pomiar wartości klientów i zarządzanie wiedzą o klientach. Są to działania istotne, gdyż na ich podstawie podejmowane są decyzje zarządcze m.in. dotyczące różnicowania klientów na segmenty, którym jest oferowana odmienna kompozycja wartości. Najczęściej wspomina się o pomiarze wartości klienta (wartości pieniężnej przyszłych korzyści wynikających dla firmy z relacji z klientem pomniejszonych o koszty klienta), rentowności klienta (wartości pieniężnej korzyści uzyskanych przez firmę z relacji z klientem i pomniejszonych o koszty klienta w wybranym okresie)[11], pomiarze satysfakcji lub lojalności. Cechą zarządzania wartością klienta jest większa koncentracja na pomiarze efektywności wymiarów związanych z klientem niż wymiarów związanych z innymi zasobami marketingowymi takimi jak marka, produkt czy kanał dystrybucji.

Oprócz danych finansowych ważne są informacje dotyczące liczebności oraz struktury portfela klientów. Wielkości te przedstawiają liczbę klientów, z którymi firma utrzymuje lub utrzymywała relacje oraz podział portfela na grupy klientów aktualnych, byłych i potencjalnych. Struktura portfela klientów dostarcza również informacji na temat innych charakterystyk klientów firmy, takich jak dane demograficzne, psychograficzne i behawioralne.

Dla właściwego zarządzania wartością klienta ważna jest znajomość szeroko rozumianych reakcji klientów na wartości otrzymywane od firmy. Reakcje te mogą skutkować pojawieniem się takich zjawisk, jak: satysfakcja, lojalność, zaufanie do firmy oraz zaangażowanie klientów w relacje z firmą. Ważne są również informacje na temat przebiegu relacji z klientami (długotrwałość, regularność nabywania produktów lub korzystania z usług firmy). Istotną kategorią wiedzy o klientach jest znajomość ryzyk ponoszonych przez klienta oraz ryzyk wynikających dla firmy z portfela klientów (opóźnienie lub nieotrzymanie wpływów finansowych, ryzyko większych kosztów, ryzyko ujawnienia informacji itp.)[12].

Podejście portfelowe do relacji z klientami

Metody portfelowe służą do podejmowania decyzji dotyczących aktywów i zostały rozwinięte w latach 50. przez H.M. Markowitza. Bazują one na założeniu świadomego kształtowania struktury posiadanych aktywów przez ich dobór, a w niektórych przypadkach również późniejsze kształtowanie samych aktywów. Podejście portfelowe wydaje się wskazane, gdyż różni klienci dostarczają firmie odmiennych wartości (takich jak np. wpływy pieniężne, informacje, rekomendacje, korzyści efektu skali i efektu sieciowego), tak więc istotny jest taki dobór klientów, który będzie skutkował otrzymaniem przez firmę pożądanego strumienia wartości. Wraz z rozwojem firmy zmienia się pożądany przez nią strumień wartości od klientów, co niesie za sobą konieczność odmiennego kształtowania struktury portfela klientów.

Oprócz doboru klientów, integralnym elementem podejścia portfelowego jest segmentacja klientów, czyli podział na grupy obejmujące klientów o podobnej charakterystyce i w zbliżony sposób reagujące na działania firmy. Segmentacja portfela jest podstawą do różnicowania działań wobec klientów z wyodrębnionych grup, co z jednej strony służyć ma lepszemu zaspokajaniu ich potrzeb, a z drugiej –  zwiększaniu ich wartości. Pewnym utrudnieniem w stosowaniu segmentacji jest mnogość wymiarów opisujących relację z klientem, z których nie wszystkie dają się łatwo wyrazić w wartościach liczbowych. W literaturze przedmiotu opisanych zostało wiele modeli segmentacji portfela klientów, uwzględniających różnorodne kryteria. W. Reinartz i V. Kumar przedstawili segmentację klientów ze względu na długość relacji klienta z firmą oraz jej rentowność[13]. V.A. Zeithaml i in. stworzyli model piramidy klientów, w której przypisani są oni do poszczególnych grup na podstawie generowanych przez nich na rzecz firmy korzyści[14]. Kształtowanie struktury portfela w powyższych modelach bazuje na migracji klientów z segmentów o niższej atrakcyjności do segmentów o wyższej atrakcyjności dla firmy. Storbacka przedstawił segmentację klientów skandynawskiego banku bazującą na kryteriach sprzedaży (łącznej sumy depozytów oraz kredytów) oraz rentowności klienta.[15] Z jego badań wynika, że 54% klientów banków było nierentownych. Mimo to bank zdołał w tym czasie wygenerować zysk, w dużym stopniu dzięki najbardziej rentownym klientom banku, którzy stanowili tylko 30% ogółu klientów, ale generowali ponad 200% zysku banku. Przykład ten uwidacznia potrzebę segmentacji i różnicowania działań wobec klientów o różnej rentowności i w różnym stopniu korzystających z usług banku.

Elementem kształtowania struktury portfela klientów jest kończenie relacji z wybranymi klientami, najczęściej klientami nierentownymi lub o niezadawalającej rentowności. Odbywać się to może przez odmowę świadczenia usług klientowi, podniesienie cen lub niezachęcanie klientów do przedłużania relacji. W zakresie kończenia relacji z nierentownymi i niszczącymi wartość firmy klientami panują odmienne opinie. B. Dobiegała-Korona postuluje raczej działania nad zwiększeniem rentowności tych klientów[16], podczas gdy M. Awdziej opisuje zagadnienie kończenia relacji z wybranymi klientami przez firmy działające na rynku instytucjonalnym[17]. Również D. Peppers i M. Rogers dopuszczają kończenie relacji z wybranymi klientami w celu uniknięcia sytuacji, w której rentowni klienci subsydiują nierentownych[18].

Koncentracja na procesach związanych z klientem

Kolejną cechą zarządzania wartością klienta jest koncentracja na procesach związanych z klientem, a nie na instrumentach tworzących kompozycję marketingową (marketing mix), które w ujęciu tradycyjnego marketingu służą oddziaływaniu na rynek. Kompozycja marketingowa zmieniała się w zakresie liczby obejmowanych przez nią instrumentów. W najbardziej popularnej wersji zakładała ona koncentrację na czterech instrumentach (4P – produkt, cena, dystrybucja, promocja), które następnie zostały w kontekście usług rozszerzone do siedmiu (ludzie, procesy, świadectwa materialne)[19]. W koncepcji zarządzania wartością klienta dotychczasowe instrumenty nie są pomijane, ale nie są one też sytuowane w centrum uwagi, w której pozostają procesy związane z klientami. R. Blattberg i in. przedstawiają zarządzanie wartością klienta z perspektywy trzech procesów: pozyskiwania klientów, sprzedaży dodatkowej oraz budowy ich lojalności. Realizacji tych procesów podporządkowują wykorzystanie instrumentów marketingowych[20]. Autorzy tej koncepcji wzrost kapitału klienta postrzegają w optymalizacji wszystkich trzech procesów, a nie w maksymalizacji jednego procesu. D. Peppers i M. Rogers sformułowali cztery etapy marketingu zindywidualizowanego: identyfikacja klientów, ich różnicowanie, interakcja z nimi oraz kastomizacja. Powyższe etapy przedstawiane są przez Peppersa i Rogers na diagramie w kształcie okręgu. Pokazuje to, że marketing zindywidualizowany nie polega na jednorazowym spełnieniu czterech warunków, ale na ciągłym pogłębianiu zindywidualizowanej relacji z klientem osiąganym przez działania w powyższych obszarach[21]. W opisanym przez M. Szymurę-Tyc modelu konkurowania przez wartość dla klienta działania firmy w zakresie relacji z klientami są przedstawione przez pryzmat definiowania, kształtowania, komunikowania i dostarczania wartości klientom[22].

Powiązanie działań w zakresie relacji z klientami z wartością firmy

Istotnym elementem zarządzania wartością klienta jest powiązanie działań w obszarze relacji z klientami z tworzeniem wartości dla udziałowców. Do rozwoju tego sposobu myślenia przyczynił się P. Doyle,  który propaguje koncepcję wartości dla udziałowców, zgodnie z którą działalność firm powinna być oceniana przez pryzmat zwrotu z inwestycji dla udziałowców[23]. Miarą zwrotu dla udziałowców jest wzrost wartości firmy oraz wysokość wypłacanej dywidendy. Zdaniem Doyle’a wartość dla udziałowców jest również miarą skuteczności działań marketingowych. S. Gupta, D.N. Lehman i J.A. Stuart dokonali wyceny pięciu spółek, bazując na wycenie portfela klientów[24]. Są to niezwykle ważne spostrzeżenia, gdyż pokazują, że inwestycje w klientów należy traktować jak inwestycje w inne zasoby firmy, w szczególności należy dokonywać pomiaru wynikowych korzyści, którymi są wartości dla właścicieli (udziałowców, akcjonariuszy). Naturalnie, powiązanie działań w obszarze relacji z klientami z wartościami dla właścicieli nie determinuje kryteriów maksymalizacji tych wartości. Mogą nimi być wartość firmy, stopa zwrotu z zainwestowanego kapitału czy maksymalizacja zysku przy zachowaniu ciągłości funkcjonowania firmy i niezależności w jej zarządzaniu.

Wpływ działań w zakresie relacji z klientami na wzrost wartości firmy dokonuje się, jak podają G. Day i L. Fahey, przez:

  • wcześniejsze wystąpienie przepływów pieniężnych,
  • wzrost poziomu przepływów pieniężnych,
  • redukcję ryzyka związanego z przepływami pieniężnymi,
  • wzrost wartości rezydualnej[25].

Dostrzeganie roli klientów w modelu biznesowym firmy

Konsekwencje działań z zakresu zarządzania wartością klienta oddziałują na wiele obszarów funkcjonowania przedsiębiorstwa, choć nie zawsze jest to zauważane w literaturze przedmiotu. B. Dobiegała-Korona wspomina wręcz o dominującej roli marketingu w zarządzaniu, formułując postulat podporządkowania mu pozostałych funkcji i procesów w przedsiębiorstwie[26]. Ważne jest rozpatrywanie roli klienta z perspektywy modelu biznesowego firmy. Przez pojęcie modelu biznesowego rozumiemy ogólną koncepcję kreacji wartości w firmie, uwzględniającą zależności między różnymi grupami interesariuszy. R. Amit i Ch. Zott postrzegają model biznesowy jako system działań opisujący, w jaki sposób firma funkcjonuje w odniesieniu do klientów, partnerów czy odbiorców[27]. Według nich spojrzenie na firmę z perspektywy modelu biznesowego charakteryzuje się analizą raczej tego, jak firma kreuje wartość niż co dokładnie oferuje klientom, gdzie i kiedy działa. Opiera się ona na całościowym ujęciu firmy bez koncentracji na wybranej funkcji czy zasobie.

Pożądaną cechą modelu biznesowego jest wzmacnianie sprzężeń zwrotnych między jego elementami. Mają ono miejsce wówczas, gdy wzmocnienie jednego elementu modelu powoduje poprawę innego, co w dalszej perspektywie powoduje wzmocnienie pierwszego elementu.  W modelowym przypadku działania firmy zwiększają wartość dla klienta,  dzięki czemu pozyskuje ona więcej klientów, zatrudnia lepszych pracowników, co skutkuje ponownym zwiększeniem wartości dla klienta itd. Zrównoważony wzrost firmy skutkuje następnie pozyskaniem większych środków od inwestorów, co z kolei przekłada się na zdolność firmy do zwiększania wartości dla klienta itd.

Możliwości stosowania zarządzania wartością klienta na różnych rynkach

Zasadne wydaje się pytanie o racjonalność stosowania zarządzania wartością klienta i marketingu masowego w różnych kontekstach biznesowych. W dalszej części rozważań koncepcje te zostaną przedstawione w ujęciu dychotomicznym, choć często w praktyce występuje łączenie obydwu koncepcji, a tym samym firmy znajdują się na kontinuum między tymi podejściami.

Zarządzanie wartością klienta znajduje większe możliwości aplikacyjne wówczas, gdy firma ma bezpośredni kontakt z klientem, a nie przez pośredników czy dystrybutorów, oraz gdy proces wymiany wartości przybiera bardziej charakter relacyjny niż transakcyjny. Na charakter wymiany wpływa zarówno zdolność firmy do tworzenia długotrwałych więzi z klientami, jak i skłonność klientów do podtrzymywania długotrwałych relacji z firmą. Czynnikiem zwiększającym wartość aplikacyjną tej koncepcji jest również możliwość identyfikacji klienta, a tym samym gromadzenia wiedzy o nim, co umożliwia następnie pomiar wartości klienta, a także modyfikację kompozycji wartości mu oferowanej. Firma jest wówczas w stanie różnicować klientów, podejmować działania w zakresie zwiększania ich wartości, a w niektórych przypadkach kończyć relację. Czynnikiem zwiększającym racjonalność stosowania zarządzania wartością klienta, ze szczególnym uwzględnieniem pomiaru wartości klienta, jest siła przetargowa klientów[28]. Skutkować ona może świadczeniem przez firmę dodatkowych, często nieuzasadnionych ekonomicznie, wartości na rzecz klienta, co może prowadzić do obniżenia jego rentowności. Wówczas pomiar efektywności działań w ramach relacji z danym klientem może stanowić przesłankę do zmiany oferowanych mu wartości, a w niektórych przypadkach zakończenia relacji z nim. Ograniczenia w zakresie liczby obsługiwanych klientów również mogą być przesłanką do stosowania zarządzania wartością klienta. Jeżeli występują, wówczas wzrasta rola kształtowania struktury portfela klientów przez pozyskiwanie klientów o pożądanej charakterystyce i kończenia relacji z klientami niegenerującymi zadowalających wartości dla firmy.

Rynkiem spełniającym w dużym stopniu opisaną wyżej charakterystykę jest rynek odbiorców instytucjonalnych, naturalnie z wyjątkami, do których należą rynki produktów jednorodnych oraz rynki, na których bazuje wymiana wartości oparta na transakcjach z wykorzystaniem pośredników takich jak giełdy. W przypadku rynku odbiorców indywidualnych koncepcja ta znajduje zastosowanie w szczególności w sektorze usług, w którym dominuje wymiana wartości o charakterze relacyjnym oraz następuje identyfikacja klientów. Wykorzystanie internetu również zwiększa możliwości stosowania zarządzania wartością klienta ze względu na szansę identyfikacji klientów, gromadzenie wiedzy o nich, a także oferowania zindywidualizowanych kompozycji wartości.

Czynnikami zwiększającymi racjonalność stosowania tradycyjnego masowego marketingu są brak bezpośredniego kontaktu firmy z klientem, wymiana wartości o charakterze transakcyjnym, trudności w identyfikacji klientów, unifikacja potrzeb klientów, niska wartość i siła przetargowa klientów oraz niewystępowanie ograniczeń w zakresie liczby obsługiwanych klientów. W takiej sytuacji firmy koncentrują się raczej na zarządzaniu przez produkty, markę lub kanały dystrybucji. Naturalnie nie wyklucza to stosowania pewnych elementów koncepcji zarządzania wartością klienta.

Prawdopodobnie większość firm działa na rynku znajdującym się na kontinuum między tymi dwoma stanami. W takiej sytuacji są supermarkety oraz stacje benzynowe obsługujące klientów w dużym stopniu lojalnych i o dużej wartości. Firmy te podejmują działania w zakresie identyfikacji klientów, zbierania wiedzy o nich i budowy ich lojalności przez stosowanie różnego rodzaju kart klienckich.

Tabela 1. Czynniki wpływające na racjonalność stosowania zarządzania wartością klienta i marketingu masowego

Czynniki

Zarządzanie wartością
klienta

Marketing masowy

Kontakt firmy z klientem Bezpośredni Przez pośredników
Charakter wymiany wartości Relacyjny Transakcyjny
Identyfikacja klienta
i zbieranie wiedzy o nim
Ułatwione Utrudnione
Przeciętna wartość klienta Wysoka Niska
Zróżnicowanie klientów Wysokie Niskie
Siła przetargowa klientów Wysoka Niska
Ograniczenia w zakresie liczby obsługiwanych klientów Wysokie Niskie

Źródło: Opracowanie własne.

W konsekwencji odmiennych uwarunkowań wynikających między zarządzaniem wartością klienta a marketingiem masowym występują jeszcze inne różnice. Podczas gdy w marketingu masowym koncepcja cyklu życia produktu jest niezwykle popularna, w zarządzaniu wartością klienta uwaga bardziej jest kierowana na cykl życia klienta, czyli koncepcję przedstawiająca, jak zmieniają się potrzeby klienta i zaspokajająca je kompozycja wartości na kolejnych etapach relacji firmy z klientem.

Wskaźniki stosowane w marketingu masowym, takie jak udział w rynku lub efektywność instrumentów marketingu, tracą w zakresie zarządzania wartością klienta na znaczeniu na rzecz takich miar, jak wartość i rentowność klientów, a także ich satysfakcja, lojalność, zaufanie i zaangażowanie. Na masowym rynku istotnym sposobem wyróżnienia się jest marka i pozycjonowanie firmy lub produktu. W przypadku bezpośrednich relacji z klientami typowych dla zarządzania wartością klienta większą rolę zaczyna odgrywać elastyczność firmy w zakresie dostosowania kompozycji wartości do potrzeb i oczekiwań klienta. Zważywszy na większą łatwość pozyskiwania wiedzy o klientach w koncepcji zarządzania wartością klienta na znaczeniu tracą w porównaniu z marketingiem masowym badania marketingowe.

Ograniczenia koncepcji zarządzania wartością klienta

Opisując koncepcję zarządzania wartością klienta, należy wspomnieć również o jej ograniczeniach.  Wymienione dalej ograniczenia dotyczą zarządzania wartością klienta jako koncepcji  teoretycznej  i nie są związane z jej implementacją[29].

Ważnym ograniczeniem są problemy związane z pomiarem wartości klienta.  Zgodnie z ekonomiczną koncepcją wartości zasób jest bowiem tyle wart, ile wartości wygeneruje w przyszłości. Wartość klienta odzwierciedla wyrażoną w bieżącej wartości pieniężnej przyszłą nadwyżkę korzyści, którą wygeneruje klient na rzecz firmy nad kosztami z nim związanymi. W konsekwencji występują tu dwie zasadnicze trudności. Jedną z nich jest przełożenie niefinansowanych wartości, jakie generuje klient na rzecz firmy, do których należą: rekomendacje, informacje, korzyści wizerunkowe itp., na wielkości pieniężne. Drugą trudnością jest ustalenie przebiegu przyszłej wymiany wartości między klientem a firmą. Problemy z określeniem wartości klienta są kluczowe, gdyż ta miara jest przedstawiana jako przesłanka działań stosowanych wobec grup klientów lub poszczególnych klientów.

Innym ograniczeniem jest częste niedostrzeganie zróżnicowania relacji firm z klientami i wynikające z tego faktu nadmierne generalizacje.  Rola klientów w modelach biznesowych firm jest niezwykle zróżnicowana. Klienci mogą w jednych firmach odgrywać rolę nabywców tanich dóbr i charakteryzować się niską siłą przetargową, ale również dużą swobodą przejścia do konkurencji. W innym firmach klienci nie tylko nabywają dobra o dużej wartości, ale współtworzą je, charakteryzując się duża siłą przetargową. W konsekwencji obarczeni są wysoki kosztami zmiany dostawcy. Specyfika zarządzania wartością klientów obydwu przypadkach będzie zupełnie odmienna.

Budowa wartości klienta jest często prezentowana przez pryzmat zwiększania satysfakcji klienta, która ma prowadzić do jego lojalności, a ta w konsekwencji do wysokiej wartości klienta.  Zależności te z pewnością występują w przypadku niektórych klientów, niekoniecznie na poziomie całego portfela klientów czy tym bardziej we wszystkich firmach.

Pokrewną do tej kwestią jest występujące redukcjonistyczne podejście polegające na badaniu wpływu pewnego czynnika na wartość klienta lub inną wartość o charakterze wynikowym. Z jednej strony autorzy ignorują wpływ wielu innych zmiennych moderujących. Z drugiej strony występujące często korelacje między zmienną objaśniającą a objaśnianą brane są za związki przyczynowe, podczas gdy mogą mieć sprzężenie zwrotne. Zamiar kontynuowania relacji z firmą, będący istotą lojalności, traktuje się często jako przesłankę gotowości klienta do rekomendowania firmy znajomym. Jak wykazali Garnefeld i in., zależność ta przebiega również w drugą stronę. Rekomendowanie firmy znajomym może przyczynić się do wzrostu lojalności osoby rekomendującej[30].

Podsumowanie

W artykule podjęto próbę przybliżenia koncepcji zarządzania wartością klienta. Zaprezentowano siedem cech zarządzania wartością klienta. Niniejsze opracowanie jest obarczone pewnymi ograniczeniami. Wyróżnienie cech pewnej koncepcji jest kwestią w dużym stopniu uznaniową. Możliwe jest zatem stworzenie odmiennej charakterystyki tej koncepcji. Kwestią sporną może być również wyznaczenie granicy między zarządzaniem wartością klienta a innymi koncepcjami marketingowymi i szerzej – zarządczymi. W konsekwencji możliwe są inne wnioski dotyczące stosowania zarządzania wartością klienta w różnych kontekstach rynkowych.

 

 


[1] Rozszerzenie treści poruszonych w artykule znajduje się w pozycji: T. Doligalski, Internet w zarządzaniu wartością klienta, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2013. Książka dostępna jest w wersji elektronicznej na stronie: http://www.marketing-internetowy.edu.pl/ksiazka/.

[2] T. Doligalski, Wartość a rentowność klienta, w: Zarządzanie wartością klienta. Pomiar i strategie.  red. B. Dobiegała-Korona, T. Doligalski,  Poltext, Warszawa 2010, s. 73–85.

[3] V. Kumar, Zarządzanie wartością klienta, WP PWN, Warszawa 2010.

[4] R.C. Blattberg, G. Getz, J.S. Thomas, Klient jako kapitał. Budowa cennego majątku relacji z klientem i zarządzanie nim, jw., s. 25.

[5] B. Dobiegała-Korona, Wartość klienta czy wartość dla klienta?, „Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie” 2006, nr 1 (1).

[6] Dla precyzji wypowiedzi warto dodać, że cena jest kosztem dostępu do pewnych wartości, choć bywa również przedstawiana jako nośnik wartości.

[7]J. Narver, S. Slater, The Effect of a Market Orientation on Business Profitability, „Journal of Marketing” 1990, no. 54.

[8]B.J. Jaworski, A.K. Kohli, Market Orientation: Antecedents and Consequences, „Journal of Marketing” 1993, vol. 57, no. 3.

[9] Por. J. Brilman, Nowoczesne koncepcje i metody zarządzania, PWE, Warszawa 2003, s. 88.

[10] K. Mazurek-Łopacińska, Orientacja na klienta w przedsiębiorstwie, PWE, Warszawa 2002, s. 18.

[11] Szerzej: T. Doligalski, Wartość a rentowność klienta, w: Zarządzanie wartością klienta. Pomiar i strategie.  red. B. Dobiegała-Korona, T. Doligalski,  Poltext, Warszawa 2010, s. 73–85.

[12] Por. S. Sobolewska, Model zarządzania wiedzą o kliencie, w: Zarządzanie wartością klienta. Pomiar i strategie, jw., s. 141–157.

[13] W. Reinartz, V. Kumar, The Mismanagement of Customer Loyalty, ‚‚Harvard Business Review” 2002, July

[14] V.A. Zeithaml, R.T. Rust, K.N. Lemon, The Customer Pyramid, Creating and Serving Profitable Customers, ‚‚California Management Review” 2001, Summer.

[15] K. Storbacka, Segmentation Based on Customer Profitability – Retrospective Analysis of Retail BankCustomer Bases, ‚‚Journal of Marketing Management” 1997.

[16] B. Dobiegała-Korona, Istota i pomiar wartości klienta, w: Zarządzanie wartością klienta. Pomiar i strategie, red. B. Dobiegała-Korona, T. Doligalski, Poltext, Warszawa 2010, s. 43.

[17]  M. Awdziej, Pozbywanie się klientów przez dostawców na rynku B2B, w: P.Kwiatek, G. Leszczyński, M. Zieliński, Wyzwania dla marketingu i sprzedaży na rynku B2B, Advertiva, Poznań 2009, s. 129–139.

[18] D. Peppers, M. Rogers, Managing  Customer Relationships. A Strategic Framework, John Wiley & Sons, New York  2011, s. 146.

[19] B.H. Booms, M.J. Bitner, Marketing Strategies and Organization Structures for Service Firms, w: Marketing of Services, red. J.H. Donnelly, W.R.George , materiały konferencyjne, Chicago1981, s. 47–51.

[20] R. Blattberg, G. Getz i J. Thomas, Klient jako kapitał, MT Biznes, Konstancin-Jeziorna, 2004,  s. 221-223.

[21] D. Peppers, M. Rogers, Return on Customer: Creating Maximum Value From Your Scarcest Resource, Doubleday,   Nowy Jork 2005.

[22] M. Szymura-Tyc, Marketing we współczesnych procesach tworzenia wartości dla klienta i przedsiębiorstwa, Wydawnictwo AE w Katowicach, Katowice 2005.

[23] P. Doyle, Marketing wartości, Wydawnictwo Felberg SJA, Warszawa 2003.

[24]S. Gupta, D.N. Lehman, J.A. Stuart, Valuing Customers, „Journal of Marketing Research” 2004, Vol. XLI,  s.7–18.

[25] G. Day, L. Fahey, Valuing Market Strategies, „Journal of Marketing”1988, Vol. 52, No. 3.

[26] B. Dobiegała-Korona, Integrująca rola marketingu w zarządzaniu przedsiębiorstwem; w: Strategie przedsiębiorstw w otoczeniu globalnym, red. Z. Dworzecki, M. Romanowska, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2008.

[27] R. Amit, Ch. Zott, Business Model Innovation: Creating Value in Times of Change, working paper, czerwiec 2010, http://www.iese.edu/research/pdfs/DI-0870-E.pdf, [2011.09.24].

[28]D.E. Boyd, R.K. Chandy, M. Cunha Jr., When Do Chief Marketing Officers Affect Firm Value? A Customer Power Explanation,  Journal of Marketing Research” 2010, Vol. XLVII,  December, s. 1162–1176.

[29] Praktyczne wykorzystanie koncepcji zarządzania wartością klienta w przedsiębiorstwach działających w Polsce było przedmiotem badań przeprowadzonych pod kierownictwem B. Dobiegały-Korony w Zakładzie Wartością Klienta (d. Katedrze Marketingu). Szerzej: B. Dobiegała-Korona, T. Doligalski, Zarządzanie wartością klienta w przedsiębiorstwach w Polsce, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2011.

[30] I. Garnefeld, S. Helm, A. Eggert, S. Tax, All or Nothing at All – Referral Reward Programs, Customer Retention and Reward Size, referat wygłoszony na konferencji Emac w Lublanie, 24-27 maja 2011 r.

 

Różnice w podejściach do zarządzania wartością klienta

ZWK-PL-cover_300Fragment rozdziału: T. Doligalski, Sposoby pozyskiwania klientów i rozwój relacji z klientami, [w:] Zarządzanie wartością klienta w przedsiębiorstwach w Polsce, red. nauk. B. Dobiegała-Korona, T. Doligalski, Oficyna wydawnicza SGH, 2011.
  1. Pracownicy firm o polskim kapitale są przekonani o większej roli marek firm konkurencyjnych niż pracownicy firm o kapitale mieszanym lub zagranicznym. Być może wynika to z faktu, że marki firm zagranicznych postrzegane jako ważny atut w walce konkurencyjnej. Przedstawiciele firm o polskim kapitale częściej niż przedstawiciele firm o kapitale mieszanym deklarują pozyskiwanie klientów za pomocą promocji w wyszukiwarkach internetowych. Narzędzie to daje największe korzyści firmom mniej znanym, o niewypracowanej marce.
  2. Różnice zarysowały się również w deklaracjach dotyczących budowy lojalności klientów.  Przedstawiciele firm o kapitale polskim dużo częściej niż pracownicy firm o kapitale zagranicznym uznawali brak programów lojalnościowych jako przeszkodę w budowie lojalności klientów. Z drugiej strony, przedstawiciele firm o kapitale polskim w mniejszym stopniu niż pracownicy firm o kapitale zagranicznym uznawali tworzenie barier wyjścia przez inne firmy z branży jako sposoby konkurowania o klientów.  Być może wytłumaczeniem tej sytuacji jest niedocenianie wśród pracowników polskich firm wagi bliskich relacji z klientami, w wyniku których w naturalny sposób powstają bariery wyjścia. Wyniki badań sugerują, że budowanie lojalności jest postrzegane w firmach o kapitale polskim bardziej przez pryzmat programów lojalnościowych, czyli nagradzania klientów za ponawianie zakupów niż bliskości z klientem.
  3. W deklaracjach pracowników firm pochodzących z różnych sektorów gospodarki zarysowały się następujące różnice. Przedstawiciele firm producyjnych rzadziej niż przedstawiciele firm handlowych i usługowych wskazywali wypracowanę markę innych firm z branży jako ważny czynnik w konkurowaniu o klientów.  Przedstawiciele firm produkcyjnych również najrzadziej z wszystkich badanych wykorzystywali reklamę w internecie (poza wyszukiwarkami).
  4. Odpowiedzi na pytania z zakresu lojalności klientów wykazują, że tworzenie barier wyjścia niedoceniane jest w firmach usługowych.  Z drugiej strony pracownicy tych firm najczęściej wskazywali problemy z zarządzaniem wiedzą i informacjami o klientach jako przeszkodę w rozwoju relacji z klientami.
  5. Z badań wynika, że firmy najstarsze, założone przed rokiem 1940, najczęściej stosują na swoich stronach internetowych programy lojalnościowe. Pracownicy tych firm również najczęściej wskazywali tworzenie barier wyjścia jako ważny czynnik konkurencyjny wykorzystywany przez inne firmy z branży. Zasadne staje się pytanie, skąd przekonanie o dużej roli budowy lojalności wśród firm o najdłuższym rodowodzie. Trudno podać jest przekonującą odpowiedź. Tłumaczyć można to tradycjami firmy w zakresie dbałości o klienta, choć te mogły ulec erozji w warunkach gospodarki niedoboru (economics of shortage). Tezę o wyższej od przeciętnej dbałości o klienta wśród firm najstarszych, zaburza inny wniosek z badań, zgodnie z którym pracownicy firm najstarszych, powstałych przed rokiem najrzadziej wskazywali rekomendacje jako sposób pozyskiwania nowych klientów.
  6. Przedstawiciele mniejszych lub średnich spośród badanych firm najczęściej wskazywali brak programów lojalnościowych jako przeszkodę w budowie relacji z klientami. Zapewne wynika to z faktu, że firmy te nie stosowały tego instrumentu i z braku jego znajomości wynika przeświadczenie o jego wysokiej efektywności. Z kolei przedstawiciele największych spośród badanych firm rzadziej uznawali brak stosowania tego narzędzia jako przeszkodę w budowie relacji z klientami. Wynikać to może z faktu, że albo korzystają z tego instrumentu, albo też przeświadczeni są o innych skuteczniejszych metodach budowy lojalności klientów.
  7. W zakresie obsługi klienta zarysowała się różnica pomiędzy przedstawicielami firm o różnej wielkości. Przedstawiciele najmniejszych spośród badanych firm najrzadziej wskazywali problemy z obsługą klienta jako przeszkodę w utrzymaniu długookresowych relacji z klientami. Pracownicy tych firm wskazywali również najrzadziej wzorową obsługę klienta jako element konkurowania innych firm z branży.
  8. Najmniej istotnych statystycznie różnic zarysowało się przy podziale firm ze względu na wielkośc przychodów.  Sugerować to może, że nie występują proste zależności pomiędzy określonym czynnikiem, np. stosowaniem programów lojalnościowych, a wielkością przychodów. Różnica, która zarysowała się wśród firm o różnej wielkości przychodów dotyczyła postrzegania sprawnie działających kanałów dystrybucji jako sposobu konkurowania innych firm z branży. Pracownicy najmniejszych spośród badanych firm wskazywali je rzadziej niż ogół badanych. Obserwacja ta zgodna jest z przekonaniem o ważnej roli kanałów dystrybucji w konkurowaniu o klienta. Z drugiej strony, na jej podstawie nie można wyciągnąc wniosku o nadrzędnej roli rozwoju kanałów dystrybucji dla wzrostu przychodów.

Budowa wartości klienta z wykorzystaniem Internetu

okladka_ZWK

  • Fragmenty tekstu opublikowanego jako: T. Doligalski, Budowa wartości klienta z wykorzystaniem internetu; w: Zarządzanie wartością klienta, red. naukowa B. Dobiegała-Korona, T.Doligalski, Poltext, Warszawa 2009.
  • Pobierz tekst jako pdf: Budowa wartości klienta z wykorzystaniem Internetu
  • Rozszerzenie treści zawartych poniżej znajduje się w monografii: T. Doligalski, Internet w zarządzaniu wartością klienta, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa 2013. Książka dostępna jest w pliku PDF na zasadach swobodnego dostępu.

Niniejsze opracowanie przedstawia propozycję modelu zarządzania wartością klienta z wykorzystaniem Internetu. Model ten nawiązuje do wielu koncepcji marketingu m.in. do postrzegania relacji firmy z klientem jako wymiany wartości, a także do modeli konkurowania wartościami dla klientów.

Relacja firmy z klientem przedstawiana bywa jako proces wymiany pomiędzy stronami zarówno w klasycznych teoriach  marketingowych (Kotler[1], McCarthy[2], Bagozzi[3]), jak i nowoczesnych  ujęciach  marketingu (Miller i Lewis[4]). W procesie wymiany firmy dostarczają klientom wartości otrzymując w zamian wartości od klientów.  Pojęcie „wartości dla klienta”  pojawia się w wielu nurtach nauk o zarządzaniu, w publikacjach m.in. takich autorów jak Drucker[5], Porter[6], Brilman[7], Payne i Holt[8].

Pojęcie to stało się przyczynkiem do stworzenia wielu modeli konkurowania za pomocą wartości dla klientów (dostarczania wartości klientom).  Do ważniejszych należy zaliczyć modele stworzone przez pracowników firmy McKinsey, Kordupleskiego i Simona[9], Baker[10], a w literaturze polskiej Dobiegałę-Koronę[11] i Szymurę-Tyc[12]. Koncepcja tworzenia wartości dla klienta pojawia się również w publikacjach Peppersa i Rogers, w których akcentują oni zindywidualizowany i bazujący na współpracy charakter relacji.[13] Współpraca z klientami w procesie współtworzenia wartości jest według Prahalada i Ramaswany’ego podstawą konkurowania w nowoczesnej gospodarce.[14]

Niezwykle ważne jest postrzeganie relacji z klientami w kontekście tworzenia wartości dla udziałowców. Do najistotniejszych pozycji z tego nurtu należy Marketing wartości[15] Doyle’a, w której autor podporządkowuje budowanie relacji z klientami celowi nadrzędnemu, jakim jest maksymalizacja zwrotu dla udziałowców.  Koncepcję klientów jako składnika aktywów przedsiębiorstwa opisali Blattberg i in. w monografii Klient jako kapitał.[16] Autorzy przedstawili strategię zarządzania kapitałem  klientów opartą na pozyskiwaniu i utrzymywaniu klientów oraz na sprzedaży dodatkowej. Podejście do klientów jako do składnika aktywów firmy jest również myślą przewodnią pozycji Gupty i Lehmana Managing Customers as Investment, w której autorzy łączą wartość klientów z wyceną firmy oraz pokazują, że zarządzaniu wartością klientów powinna być podporządkowana organizacja procesów w firmie.[17] Odzwierciedleniem stanowiska o istotności generowania wartości dla udziałowców jest uwzględnienie w niniejszym modelu etapu generowania wartości dla firmy. Etap ten jest często pomijany w innych opracowaniach.

W zakresie literatury dotyczącej budowy relacji z klientami z wykorzystaniem Internetu zauważalny jest poważny brak publikacji tłumaczących ten proces. Większość dostępnych publikacji utrzymana jest w ujęciu narzędziowym i pomija aspekty bardziej ogólne.  Do publikacji przedstawiających proces budowania relacji z klientami z wykorzystaniem Internetu należą publikacje Seybold Klienci.com[18] i Newella Lojalność.com[19]. Interesujące jest również powiązanie przez Amita i Zotta sposobu  kreacji wartości w przedsięwzięciach internetowych z teoriami przedsiębiorstwa.[20]

Pierwszym etapem w modelu budowy portfela klientów z wykorzystaniem Internetu jest definiowanie wartości (por. rys. 1). Jest to najważniejszy etap obejmujący decyzje o strategicznym znaczeniu określające długookresową wizję funkcjonowania firmy. Na tym etapie wybrana zostaje docelowa grupa klientów oraz oferowana im kompozycja wartości.

Etapem następującym po definiowaniu wartości w omawianym modelu jest kształtowanie wartości. Istotą kształtowania wartości jest zapewnienie zasobów, kompetencji oraz rozwiązań organizacyjnych, tak aby firma była w stanie dostarczyć wybranej grupie docelowej kompozycję wartości określoną na etapie definiowania.

Etap komunikowania wartości obejmuje przyciągnięcie klientów oraz budowę zaufania klienta do firmy. Przyciągnięcie klientów polega na poinformowaniu klientów o oferowanej przez firmę kompozycji wartości oraz sprawieniu, aby odwiedzili oni stronę internetową.

Kluczowym elementem z punktu widzenia całego procesu zarządzania wartością klientów jest budowa zaufania do firmy. Brak zaufania jest bowiem jedną z głównych przyczyn dla którego internauci wstrzymują się od dokonywania zakupów on-line, korzystania z usług internetowych oraz przekazywania informacji wrażliwych.

Etap dostarczania wartości klientom jest etapem cyklicznym obejmującym różnicowanie klientów, wymianę wartości, zwiększanie zaangażowania klientów oraz budowę ich lojalności. Różnicowanie klientów polega na podziale klientów na grupy mające inne potrzeby, zaspakajane odmienną kompozycją wartości. Potrzeby klientów obejmować mogą chęć znalezienia informacji, zakupu produktu lub też wymiany opinii z innymi klientami. Wykorzystanie Internetu umożliwia włączenie klientów w proces wymiany wartości w większym stopniu niż w tradycyjnej gospodarce. Wymiana wartości może bowiem uwzględniać współtworzenie wartości, gdy klient ma wpływ na finalną kompozycję wartości, jaką otrzymuje od firmy. Zwiększanie zaangażowania klientów w relację z firmą jest działaniem zmierzającym do zwiększenia zakresu wartości będących przedmiotem wymiany pomiędzy klientem a firmą. Firmy zwiększają zaangażowanie klienta w relację nie tylko dążąc do maksymalizacji wiązek produktowych, ale także umożliwiając wymianę informacji z innymi użytkownikami. Kluczowym elementem w budowie portfela klientów jest budowa lojalności klientów. Lojalność klientów wynikać może z chęci kontynuowania przez klienta relacji z firmą, jak i z kosztów zmiany dostawcy. Wraz z rozwojem relacji zmieniają się potrzeby i oczekiwania klienta, tak więc następuje powtórne różnicowanie klientów prowadząca do zaoferowania im zmodyfikowanej kompozycji wartości.

Rys 1. Model zarządzania wartością klientów z wykorzystaniem Internetu

budowa-wartosci-klienta

Źródło: opracowanie własne.

 

Definiowanie wartości

Definiowanie wartości jest pierwszym etapem zarządzania wartością klienta. Wówczas podejmowane są decyzje dotyczące wyboru grupy docelowej oraz oferowanej im kompozycji wartości. Celem działań w ramach definiowania wartości jest osiągnięcie przewagi wyróżniającej, czyli, jak podaje Doyle, postrzeganej przez klientów różnicy w wartościach im oferowanych, która powoduje, że klienci firmy wybierają spośród innych jej ofertę.[21]

W przypadku marketingu produktów lub usług oferowanych w kanałach tradycyjnych wykorzystaniu Internetu nie towarzyszy, zazwyczaj istotna, redefinicja grupy docelowej. Internet staje się wówczas kolejnym  kanałem  marketingowym. Grupa docelowa poszerzana jest zwykle o klientów, którzy ze względu na różnego rodzaju ograniczenia nie korzystali z dotychczasowych kanałów marketingowych. Zastosowanie Internetu w procesie dostarczania wartości umożliwia zatem rozszerzenie grupy docelowej o klientów dotychczas niedostępnych, m. in. ze względu na lokalizację (np. mieszkańcy innego miasta), brak czasu (np. osoby aktywne) lub tryb życia (np. matki z dziećmi). Potwierdzają to wypowiedzi przedstawicieli sklepów sprzedających artykuły żywnościowe przez Internet, którzy przez wykorzystanie tego kanału chcą dotrzeć do osób niedokonujących zakupów w supermarketach z powodu braku czasu.[22]

Firmy zazwyczaj budują relacje z klientami, którzy nabywając produkty lub usługi, dostarczają im wpływów pieniężnych i innych wartości. Jest to podstawowy model wymiany wartości pomiędzy klientem a firmą. Proces wyboru grupy docelowej, a tym samym definiowanie wartości, komplikuje się, gdyż niektóre firmy działają na tzw. rynkach wielostronnych (multi-sided markets) i w procesie wymiany wartości potrzebują przynajmniej dwóch różnych grup klientów[23]. Istnieje wiele przykładów firm działających na rynkach wielostronnych. Portale internetowe dostarczają wartości zarówno swoim użytkownikom, jak i reklamodawcom. Aukcje internetowe budują relacje zarówno z kupującymi, jak i sprzedającymi. Producenci systemów operacyjnych dla właściwego funkcjonowania potrzebują zarówno firm tworzących programy działające w ich systemie operacyjnym, jak i osób, które używają tego systemu.

W tradycyjnej gospodarce częstym sposobem na sformułowanie strategii oferowania wartości klientom jest powiązanie poziomu wartości dla klientów z poziomem cen. W myśl tej zasady firmy oferujące wartości na niskim poziomie pobierają od  klientów mniejsze opłaty niż firmy oferujące wartości na wysokim poziomie. W konsekwencji można wyróżnić wiele strategii oferowania wartości klientom (niskich cen-niskich wartości, wysokich cen-wysokich wartości). Zwiększanie wartości następuje poprzez poprawę współczynnika wartości do cen.

Możliwości zastosowania tego podziału strategii w przypadku Internetu są ograniczone.  Z jednej strony podział ten opisuje strategie przedsięwzięć uczestniczących w wymianie pieniężnej np. sklepów internetowych. Z drugiej strony wiele firm dostarcza klientom wartości za darmo, przy czym często poziom oferowanych wartości jest wysoki. Do takich przedsięwzięć należą chociażby gazety oferujący darmowy dostęp do treści lub firmy oferujące usługi związana z komunikowaniem w Internecie.

Autor wyróżnia następujące strategie konkurowania wartościami dla klienta w Internecie: strategię efektywności polegającą na obniżeniu kosztów klienta, strategię oferowania klientowi wartości darmowych, strategię oferowania klientowi wartości dodatkowych bazując na istniejącej relacji z nim oraz strategię unikatowych wartości. Warto zauważyć, że powyższe strategie zostały wyróżnione według różnych kryteriów i mogą być ze sobą łączone.

Strategia efektywności bazuje na dostarczaniu klientowi wartości, które obniżą jego koszty transakcyjne, interakcji lub inne koszty,  a tym samym przyczynią się do wyższej efektywności, pozwalając na oszczędność czasu i pieniędzy. Przykładem przedsięwzięć stosujących tę strategie są serwisy aukcyjne. Umożliwiają one szeroki, niespotykany poza Internetem, wybór. Poprzez zagregowanie podaży i wynikający z niej szeroki wybór firmy te ograniczają koszty transakcyjne klienta w zakresie wyszukiwania i analizowania odpowiadających mu ofert.

Strategia wartości darmowych opiera się na oferowaniu klientom wartości, za korzystanie z których nie muszą ponosić kosztów pieniężnych.  Strategia ta jest popularna od początku komercyjnego wykorzystania Internetu. W konsekwencji wiele przedsięwzięć, do których należą m.in. gazety, pobierają opłaty poza Internetem, a w Internecie tego nie robi, przez co odczuwa problemy z generowaniem wpływów.

Kolejną z wyróżnionych strategii jest strategia wartości zindywidualizowanych. Polega ona na tym, że na bazie posiadanej wiedzy oferowane klientowi wartości dopasowywane są do jego potrzeb, czy oczekiwań. Z drugiej strony, klienci często sami konfigurują lub współtworzą produkt, w konsekwencji czego otrzymują oni zindywidualizowane wartości.

Ostatnią z wyróżnionych jest strategia wartości unikatowych. Firma stosuje tę strategię, gdy jako jedyna oferuje określone wartości na rynku. Sytuacja taka jest bardzo pożądana, gdyż pozwala na politykę wysokich cen i czerpanie korzyści z wysokiej marży sprzedaży. Głównym mankamentem tej strategii są trudności w wykreowaniu wyjątkowych wartości i następnie zachowanie unikatowości w dłuższym okresie.  Stosowanie strategii unikatowych wartości w Internecie może wynikać z  innowacyjności, uprzywilejowanego dostępu do zasobów lub też działania w niszy.


Kształtowanie wartości

 

Istotą kształtowania wartości jest zapewnienie zasobów, kompetencji oraz rozwiązań organizacyjnych, tak aby firma była w stanie dostarczyć wybranej grupie docelowej kompozycję wartości określoną na etapie definiowania.

Podstawowym zagadnieniem do rozstrzygnięcia na etapie kształtowania wartości jest wybór modelu biznesu, czyli ogólnej koncepcji kreowania wartości, a także organizacja procesu zarządzania wartością klientów z wykorzystaniem Internetu. Proces ten przebiegać w ramach istniejącej organizacji, można też stworzyć ku temu oddzielne przedsięwzięcie.

W firmach internetowych najczęstszymi kluczowymi zasobami są, oprócz relacji z klientami, marka i powiązana z nią wiarygodność, wiedza pracowników, infrastruktura technologiczna, a także relacje z innymi podmiotami działającymi w Internecie (partnerstwa, hiperłącza prowadzące do strony). Trudno jest wymienić najczęstsze kompetencje firm internetowych, gdyż są one ściśle związane z obszarem działalności. Na wysokim poziomie ogólności można je określić jako zdolności do dostarczania klientom wartości, a tym samym zaspakajaniu ich potrzeb, za pomocą Internetu. W przypadku firm wielokanałowych niezwykle istotną kompetencją staje się integracja tradycyjnych i internetowych kanałów marketingowych. Zdaniem Lindstroema, to właśnie umiejętność odpowiedniego łączenia wielu kanałów w procesie dostarczania wartości klientom staje się najważniejszym wyzwaniem współczesnych firm.[24]

Istotnym zagadnieniem, z punktu widzenia podejmowanych decyzji o pozostawieniu lub wydzieleniu działu odpowiedzialnego za rozwój relacji z klientami z wykorzystaniem Internetu, jest zarządzanie marką. Firmy wielokanałowe zazwyczaj dysponują znaną i darzoną zaufaniem marką, co zdecydowanie ułatwia rozwój relacji z klientami w Internecie. Zarządzanie marką wielokanałową wymaga z jednej strony zapewnienia spójności z wartościami oferowanymi przez pozostałe kanały marketingowe, z drugiej zaś – uwzględnienia specyfiki Internetu i oczekiwań klientów kontaktujących się z firmą w ten sposób. Zarządzanie marką firmy internetowej związane jest z koniecznością stworzenia czytelnego przekazu, eksponującego dostarczane wartości oraz budującego wiarygodność w oczach potencjalnych klientów. Proces budowy marki polega na ciągłym dostarczaniu klientom pozytywnych doświadczeń z nią związanych. Ich rola jest większa niż w tradycyjnych kanałach marketingowych. W procesie budowy marek internetowych mniejszą bowiem rolę odgrywają narzędzia promocji rynkowej, które mają szerokie zastosowanie tworzeniu marek, m.in. w sektorze dóbr szybko zbywalnych. W przypadku budowy niektórych marek internetowych, takich jak np. Google[25] lub Amazon.com[26], reklama nie była szerzej stosowana.

Kształtowanie wartości obejmuje również zapewnienie rozwiązań organizacyjnych umożliwiających współtworzenie wartości przez klientów.  Pojęcie to jest dość szeroki i obejmuje ono sytuację, w której klient współtworzy wartości, których sam jest odbiorcą, jak i sytuację odmienną, gdy odbiorcami wartości tworzonymi przez niego są inni klienci. W pierwszym przypadku działania klienta polegają na szeroko rozumianej indywidualizacji kompozycji wartości, czyli podjęciu działań, które zmierzają do modyfikacji kompozycji wartości, tak aby były one dostosowane do potrzeb i oczekiwań klienta. Jak podają Kleeman i Voss, masowa kastomizacja (rodzaj indywidualizacji kompozycji wartości) to „wyizolowana aktywność jednego klienta ukierunkowana na  jeden produkt, a nie wspólna aktywność podejmowana przez wielu klientów zmierzająca do modyfikacji pewnego typu produktów” .[27] W drugim przypadku, klient podejmuje działania mające na celu współtworzenie wartości , których odbiorcami są inni klienci. Działania te są określane często mianem crowdsourcingu. Twórca tego pojęcia Howe określa je jako zlecenie pewnej funkcji w przedsiębiorstwie, którą tradycyjnie wykonuje pracownik, pewnej nieokreślonej, zazwyczaj liczebnej zbiorowości w formie otwartego wezwania.[28] Działania w ramach crowdsourcingu obejmować mogą publikowanie recenzji produktów (np. sklepy internetowe), podejmowanie interakcji z innymi użytkownikami (np. serwisy społecznościowe), tworzenie i publikowanie treści (np. wikipedia), współdziałanie polegające na tworzeniu oprogramowania (np. ruch open source).

Komunikowanie wartości

Komunikowanie wartości klientom jest trzecim etapem w procesie budowy portfela klientów. Obejmuje on przyciąganie potencjalnych klientów oraz budowę ich zaufania do firmy.

Proces przyciągania potencjalnych klientów do firmy polega na poinformowaniu ich o wartościach im oferowanych oraz na nakłonieniu ich, aby odwiedzili stronę internetową firmy lub też skontaktowali się z nią w inny sposób.

W ramach komunikowania wartości klientom w Internecie wyróżnić można dwie strategie: push i pull. Strategia push oznacza koncepcję bezpośrednich działania wywierających wpływ na potencjalnych klientów w celu nakłonienia ich do zakupu produktu lub zmiany postrzegania firmy itd. Strategią pull określa się koncepcję, w której to klienci podejmują działania zmierzające do zainicjowania relacji z firmą.[29] Powszechnie uważa się, że Internet to medium, w którym dominuje strategia pull. Zgodnie z tą koncepcją, to internauci są inicjatorami relacji, które nawiązuje się przez wyszukiwanie informacji o firmach, zadawanie zapytań ofertowych itd.[30] Opisany powyżej proces ma miejsce w Internecie, niemniej nie jest jedynym wzorcem zachowań nabywczych. Wraz ze wzrostem atrakcyjności dla reklamodawców, wynikającym z rosnącej liczby internautów, rozwoju form i możliwości promocji oraz bardziej dokładnych badań, Internet przejmuje funkcję medium masowego, oferującego reklamodawcom możliwość dotarcia z ich przekazem do szerokiego grona odbiorców.

Promocja internetowa umożliwia różnorakie ukierunkowanie (targetowanie, profilowanie) przekazu marketingowego na określoną grupę klientów i minimalizację kontaktu z odbiorcami spoza grupy docelowej. Profilowanie przekazu odbywać się może na podstawie, m.in. miejsca emisji przekazu, profili użytkowników, informacji pochodzących z badań internautów oraz zachowania użytkownika.

W procesie przyciągania klientów niezwykle istotną rolę odgrywa komunikacja nieformalna. Pojęcie to oznacza wymianę informacji na temat produktów lub firm, prowadzoną przez osoby niepowiązane z tymi firmami.[31] Komunikacja nieformalna jest nieodłącznym zjawiskiem w każdym społeczeństwie i wywiera wpływ na różne jego aspekty. Internet istotnie zwiększa potencjał komunikacji nieformalnej przez ułatwienia w pozyskiwaniu, publikowaniu oraz wymianie informacji.  Internecie komunikacja nieformalna występować może pod wieloma postaciami. Do najważniejszych jej nośników należą blogi i fora dyskusyjne, serwisy umożliwiające publikowanie plików video, poczta elektroniczna oraz komunikatory internetowe. Komunikacja nieformalna stanowi również istotę aktualnego trendu w Internecie, jakim jest web 2.0. Polega on na współtworzeniu, rozpowszechnianiu i wymianie treści przez internautów.
W przypadku relacji klienta z firmą opartej o wykorzystanie Internetu rośnie rola zaufania, co związane jest ze wzrostem postrzeganego ryzyka relacji. Wysoki poziom postrzeganego ryzyka relacji klienta z firmą w Internecie charakterystyczny jest nie tylko dla początkujących, ale również dla doświadczonych internautów[32]. Przekaz zawarty na stronie internetowej oraz innych instrumentach komunikacji powinien zatem silnie eksponować tzw. markery zaufania, czyli sygnały przyczyniające się do budowy zaufania klienta do firmy.  Zaniedbanie budowy zaufania skutkować może jego brakiem, ten zaś jest główną przyczyną dla którego internauci wstrzymują się od dokonywania zakupów on-line, korzystania z usług internetowych oraz przekazywania informacji wrażliwych[33]. Erkki Liikanen, członek Komisji Europejskiej odpowiedzialny za problematykę społeczeństwa informacyjnego przedstawił rolę zaufania w jednoznaczny sposób: „No trust, no transactions„.[34]

W artykule Inwestowanie w reputację nie zawsze jest opłacalne Obłój przedstawił wyniki badań dotyczących wpływu reputacji sprzedawców na aukcji internetowej na poziom cen, przy których zawierali oni transakcje. Autor mierzył reputację sprzedawcy za pomocą ocen wystawionych przez osoby, z którymi sprzedawca zawierał transakcje. Tak rozumiana reputacja jest istotną składową zaufania.[35] Do podobnych wniosków dochodzi Dellarocas w artykule The Digitization of Word of Mouth. Zestawia on badania dotyczące systemu oceny sprzedających serwisu aukcyjnego eBay, z których wynika, że reputacja sprzedawcy wpływa pozytywnie zarówno na cenę, jak i prawdopodobieństwo zakupu. [36]

Dostarczanie wartości klientom

Zważywszy na rozpiętość wachlarza wartości będącego przedmiotem wymiany w Internecie, relacje z klientami mogą przybrać różne postacie. Stąd też rodzi się potrzeba różnicowania klientów, czyli podziału na grupy obejmujące klientów o podobnej charakterystyce i w zbliżony sposób reagujące na działania firmy.

Pomiędzy segmentacją rynku występującą na etapie definiowania wartości a różnicowaniem klientów istnieją znaczące różnice. Segmentacja rynku ma charakter strategiczny i służy identyfikacji grup potencjalnych klientów, którym oferowana będzie kompozycja wartości. Różnicowanie klientów oznacza operacyjne przypisanie aktualnych klientów do segmentów, w celu lepszego zaspokajania ich potrzeb oraz koncentracji na klientach generujących największe korzyści.

Istotą relacji firm z klientami, a szerzej również całego marketingu, jest wymiana wartości. Wiązka wartości, która stanowi przedmiot wymiany w relacjach firm w Internecie zmienia się w porównaniu do wartości dostarczanych w tradycyjnej gospodarce.

Do najczęstszych modeli wymiany wartości między firmą a klientami autor zalicza wymianę podstawową, niepieniężną oraz pieniężną. Istotą wymiany podstawowej jest dostarczanie potencjalnym i aktualnym klientom informacji na temat firmy i jej produktów  oraz zainicjowanie dalszej komunikacji firmy z klientem, odbywającej często poza internetem. W ramach wymiany niepieniężnej firma oferuje klientom nieodpłatne treści (artykuły, pliki audio, video) lub usługi (poczta elektroniczna, wyszukiwanie treści, publikowanie treści). Klienci są natomiast odbiorcami reklam emitowanych przez firmę, zwiększając tym samym wartości dla drugiej grupy klientów firmy, którymi są reklamodawcy.     Wymiana pieniężna zakłada dostarczanie klientom wartości w zamian za generowane przez nich wpływy finansowe. W ten sposób działają sklepy internetowe oraz inne podmioty dostarczające klientom odpłatnie wartości w postaci udostępniania treści (archiwa gazet, pliki muzyczne) oraz świadczące odpłatne usługi (banki, domy maklerskie).

Przez zwiększanie zaangażowanie klienta rozumiane jest zwiększanie zakresu wartości będących przedmiotem wymiany między firmą a klientem. Oznacza ono większy zakres zarówno wartości generowanych przez klienta na rzecz firmy, jak i wartości dostarczanych klientom przez firmę. Większy zakres wartości oznacza w tym przypadku dwie możliwości – przedmiotem wymiany mogą być bowiem te same wartości przy większej intensywności wymiany oraz zakres wymienianych wartości może być rozszerzony o nowe. Niebanalnym problemem z zakresu zwiększenia zaangażowania klientów w sklepach internetowych jest skłonienie internautów odwiedzających sklep internetowy do tego aby publikowali w nim recenzje produktów i, co ważniejsze, dokonywali zakupów.

Interesujące są wnioski z badań dotyczących budowy lojalności klientów w relacjach z firmą z wykorzystaniem Internetu. Z wielu badań wynika, że lojalność klientów w Internecie nie jest kształtowana przez programy lojalnościowe, lecz przez właściwe zaspokojenie potrzeb klientów. Potwierdzają to wnioski odnoszące się do lojalności klientów internetowych platform handlowych zawarte są w publikacji The 2006 Walker Loyalty Report for Online Retail[37]. Celem tego raportu było zidentyfikowanie liderów wśród platform e-commerce w zakresie lojalności klientów oraz ustalenie wspólnych charakterystyk dla tych przedsięwzięć. Za przedsięwzięcia o wysokim stopniu lojalności klienta zostały uznane: Amazon.com, eBay, iTunes, L.L.Bean, Lands’ End, QVC, Victoria’s Secret oraz Walgreens. Liderzy lojalności wyróżniali się spośród badanych firm w następujących obszarach: wygląd strony internetowej, łatwość korzystania z niej, opis i wizualizacja produktów, postrzegane zaufanie do strony, prędkość ładowania się strony, unikalność oferty, opinie innych osób o produktach oraz możliwość personalizowania strony. Przydatną w zrozumieniu lojalności klientów w Internecie jest koncepcja kosztów zmiany dostawcy (customer switching costs).  Są to faktycznie lub subiektywnie postrzegane koszty, które muszą być poniesione przy zmianie dostawcy i których nie trzeba ponosić, jeżeli pozostaje się wiernym dotychczasowym dostawcom.[38] Koszty te zazwyczaj wzrastają przy zwiększonym zaangażowaniu klienta w proces wymiany wartości. W konsekwencji większe zaangażowanie klienta prowadzi do wzrostu lojalności.[39]

Generowanie wartości dla firmy

Ostatnim etapem w modelu zarządzania wartością klientów jest generowanie wartości dla firmy. W wymianie początkowej, w której Internet służy zainicjowaniu relacji rozwijanej następnie poza nim, korzyści generowane dla firmy dotyczą pozyskiwania klientów. Wykorzystanie internetu może prowadzić do pozyskiwania klientów z nowych rynków lub do zwiększonej efektywności pozyskiwania klientów z dotychczasowych rynków. Zważywszy na fakt, że to klient inicjuje relacje kontaktując się poprzez stronę z firmą, ma miejsce swoista autoselekcja klientów ze względu na dopasowanie potrzeb do oferty firmy.

W wymianie niepieniężnej firma dostarcza klientowi nieodpłatnych wartości. Wartości, które dostarczają wówczas klienci na jej rzecz są wartościami dla innej grupy klientów firmy jaką mogą być np. reklamodawcy. W tym modelu funkcjonuje wiele serwisów internetowych dostarczających darmowych treści lub usług i emitujących reklamy. Model ten już w latach 90. krytykowany był za zbyt niską rentowność, co aktualnie widoczne jest w debacie na temat darmowego dostępu do prasy w Internecie.[40]

Najbardziej tradycyjny model wymiany funkcjonuje w wymianie pieniężnej. Klienci płacą za wartości otrzymywane od firm. Spotykany on jest w sklepach internetowych, płatnych bazach danych, usługach internetowych itp. Pomimo prostoty tego modelu, wiele sklepów internetowych jest nadal niedochodowych.[41] W przypadku płatnych usług internetowych trudność skutecznego realizowania tego modelu kryje się w umiejętności zaoferowania na tyle atrakcyjnych wartości, aby klient świadomy dostępności darmowych wartości w Internecie, gotów był za nie zapłacić.

Niezależnie od modelu wymiany firmy rozwijanie relacji z wykorzystaniem Internetu pozwala na pozyskanie od klientów danych, informacji i wiedzy, często trudno osiągalnych w tradycyjnych relacjach.


[1] Ph. Kotler, Marketing, Rebis, Poznań 2005, str. 13.

[2] E.J. McCarthy, A. Brogowicz, Basic Marketing: A Managerial Approach, R.D. Irwin, 1981, str. 7.

[3] R.P. Bagozzi, Marketing as Exchange, „Journal of Marketing”, Vol. 39, 1975.

[4] R.L. Miller, W. F. Lewis, Stakeholder Approach to Marketing Management Using the Value Exchange Models, „European Journal of Marketing”, Vol. 25, 1991.

[5] P. Drucker, Practice of Management, Collins, 1993, str. 54.

[6] M. Porter, Przewaga konkurencyjna. Osiąganie i utrzymywanie lepszych wyników, Helion, Gliwice 2006, str. 204, str. 62.

[7] J. Brilman, Nowoczesne koncepcje i metody zarządzania, PWE, Warszawa 2001, str. 94.

[8] A. Payne, S. Holt, Diagnosing Customer Value: Integrating the Value Process and Relationship Marketing, „British Journal of Management”, Vol. 12, 2001.

[9] Kordupleski R., Simpson J., Mastering Customer Value Management, Pinnaflex Educational Resources, 2003.

[10] S. Baker., New Consumer Marketing: Managing a Living Demand System, Wiley, 2003.

[11] B. Dobiegała-Korona, Wartość klienta czy wartość dla klienta?, „Kwartalnik Nauk o Przedsiębiorstwie”, 1 (1), 2006;  B. Dobiegała-Korona, T. Doligalski, B. Korona, Konkurowanie o klienta e-marketingiem, Difin, Warszawa 2004.

[12] M. Szymura-Tyc, Marketing we współczesnych procesach tworzenia wartości dla klienta i przedsiębiorstwa, Wydawnictwo AE, Katowice 2006.

[13] D. Peppers, M. Rogers, Enterprise one-to-one, Tools for Competing in the Interactive Age, Curency Doubleay, 1997.

[14] C.K. Prahalad, V. Ramaswany, Przyszłość konkurencji, PWE, Warszawa 2005.

[15] P. Doyle, Marketing wartości, Felberg SJA, 2003.

[16] R.C. Blattberg., G. Getz, J.S. Thomas, Klient jako kapitał. Budowa cennego majątku relacji z klientem i zarządzanie nim, Wydawnictwo MT Biznes, Warszawa 2004.

[17] S. Gupta, D.L. Lehmann, Managing Customers as Investment, Wharton School Publishing, 2005.

[18] P. Seybold, Klienci.com. Jak stworzyć skuteczną strategię biznesową dla Internetu i nie tylko, IFC Press, Kraków 2001.

[19] F. Newell, Lojalność.com: zarządzanie relacjami z klientami w nowej erze marketingu internetowego, IFC Press, 2002.

[20] R. Amit, Ch. Zott, Value Creation in e-Business, “Strategic Management Journal”, 22, 2001.

[21] P. Doyle, Marketing wartości, Wydawnictwo Felberg SJA, Warszawa 2003, str. 91.

[22] M. Fura, Będzie przybywać e-sklepów z żywnością, „Gazeta Prawna”, Nr 168 (2038) , 30 sierpnia 2007 r.

[23] S. Silverthorne, New Research Explores Multi-Sided Markets (wywiad z A.Hagiu), Harvard Business School, Working Knowledge, http://hbswk.hbs.edu/item/5237.html, [2009.08.03].

[24] Por. M. Lindstrom, Clicks, Bricks and Brands: The Marriage of Retailer and E-tailer, Kogan Page, 2001.

[25] C. Vark, How to build a brand online, ‚‚Marketing”, 2007-03-21.

[26] S.E. Ante, At Amazon, Marketing Is for Dummies, “Businessweek”, 2009.09.17, http://www.businessweek.com/magazine/content/09_39/b4148053513145.htm, [2009.09.17].

[27] F. Kleemann, G.G. Voss, Un(der)paid Innovators: The Commercial Utilization of Consumer Work through Crowdsourcing, “Science, Technology & Innovation Studies”, Vol. 4, No. 1, July 2008.

[28] Definicja Howa przedstawiona na jego blogu, http://crowdsourcing.typepad.com/cs/2006/06/crowdsourcing_a.html, [2009.10.05].

[29] Por. V. Kumar, D. Shah, Pushing and Pulling on the Internet, ‚‚Marketing Research”, Spring 2004.

[30] D. Williams, Going from push to pull, ‚‚Brand Strategy”, February 2007.

[31] Por. A.M. Kłopocka, Komunikacja nieformalna na rynku usług bankowych,‚‚Bank i Kredyt”, kwiecień 2006.

[32] Forsythe S., Liu Ch., Shannon D., Gardner L.Ch., Development of a Scale to Measure the Perceived Benefits and Risks of Online Shopping, ‚‚Journal of Interactive Marketing, Number 2, Spring 2006 oraz A.E. Schlosser, T. B. White, S.M. Lloyd, Converting Web Site Visitors into Buyers: How Web Site Investment Increases Consumer Trusting Beliefs and Online Purchase Intentions, ‚‚Journal of Marketing”, April 2006.

[33] S. Wang, S.E. Beaty, W. Foxx, Signaling the Trustworthiness of Small Online Retailers, ‚‚Journal of Interactive Marketing”, Vol. 18, Winter 2004.

[34] P. Kossecki, U. Świerczyńska-Kaczor, No Trust, no Transaction – the Implications for the Internet Suppliers, ‚‚Proceedings of the International Multiconference on Computer Science and Information Technology, http://www.konferencja2006.pti.katowice.pl/fimcsit/pliks/237.pdf, [2006.04.04].

[35] T. Obłój, Inwestowanie w reputację nie zawsze jest opłacalne, ‚‚Harvard Business Review, Październik 2006

[36] Ch. Dellarocas, The Digitization of Word of Mouth: Promise and Challenges of Online Feedback Mechanisms, ‚‚Management Science”, Vol. 49, No. 10, October 2003.

[37] L. Jackson, On the Web, Loyalty Matters, ‚‚Incentive”; February 2007, Vol. 181.

[38] M. Sobolewski, Konkurencja na rynku telefonii komórkowej w Polsce. Rola międzysieciowej mobilności konkurentów, praca doktorska napisana pod kierunkiem prof. dr hab. T. Żylicza, http://www.case.com.pl/upload/publikacja_plik/11993178_doktorat_Sobolewski_www.pdf, [2007.07.27], str. 15.

[39] Por. P.Y. Chen, L.M.Hitt, Measuring Switching Costs and the Determinant of Customer Retention in Internet-Enabled Businesses: A Study of the Online Brokerage Industry, ‚‚Information System Research”, Vol. 13, No. 3, September 2002.

[40] Por. Kończy się era darmowych newsów w sieci, „Rzeczpospolita”, 2009.08.06,http://www.rp.pl/artykul/67344,345282_Konczy_sie_era_darmowych_newsow_w_sieci.html, [2009.09.20]

[41] 26,7% sklepów internetowych było nierentownych w 2008 r wg badania polskich sklepów internetowych, Internet Standard/PBI, czerwiec 2009 r, http://www.internetstandard.pl/whitepapers/1131/Raport.e.commerce.2009.html, [2009.09.20].

Internet-Based Customer Portfolio Building

 

Paper accepted for 10th International Conference Marketing Trends (Paris, January 20th-20nd 2011).

Download the full pdf version of Internet-Based Customer Portfolio Building.


Abstract

This paper presents a conceptual model of Internet-based customer portfolio building. The proposed model refers to the concept of value exchange between a company and a customer, as well as to the concept of delivering values to customers. The model is made up of five stages: defining, creating, communicating and delivering values, as well as generating values for a company.

Key Words

Customer portfolio, customer relationship management, CRM, e-CRM, customer value management, customer relationships, online, Internet, e-commerce, e-business, value proposition, customer value, customer loyalty, customer trust, value exchange.

Introduction and Objectives

Contemporary companies compete in many markets. The most important of these is the market of customers. Customers provide companies with many values, among them revenues. Revenues attract participants of other markets such as shareholders, suppliers or potential employees. The area which contributes to value creation in companies migrates from fixed assets and production, to customer relationships and other market-based assets. Therefore, customers in most markets become an asset of great value to companies. Successful development of this asset through long-term and profitable customer relationships contributes to the growth of companies’ value and profits.

Changes in the theory and practice of management are accompanied by social and technological transformations. The Internet and IT have added a new dimension to customer relationships. Contrary to traditional media, the Internet has become an environment that facilitates multi-sided communication, searching for information, conducting transactions and even co-creating values. Hence, companies are able to develop to greater extent Internet-based relationships with customers, as it allows companies to grasp such benefits as cost reduction, increasing values for customers, or the acquisition of new customers.

The combination of these two areas, customer relationships and the use of the Internet, creates a great challenge for marketers and entrepreneurs. The purpose is to create long-term and profitable customer relationships, often in markets hardly accessible through traditional channels. This challenge requires a new orientation adapted to the online environment. The experiences of companies from the period of “the Internet bubble” prove also that the question of how to develop customer relationships on the Internet should still be raised.

This paper is an attempt to answer this question by proposing a model of Internet-based customer portfolio building. The proposed model refers to many marketing concepts such as value exchange perspective, market-based assets and competences, trust building, customer portfolio segmentation and customer switching costs.

Literature review

The customer relationship is presented as value exchange both in classical (Bagozzi 1975, McCarthy and Brogowicz 1981), and more recent marketing approaches (Miller and Lewis 1991, Jackson 2007, Cheng 2009). In the process of value exchange companies provide customers with values, receiving in return other values from customers. The concept of “values for customers” appears in many marketing and managerial publications (Drucker 1954, Porter 1980, Payne and Holt 2001).

The concept of values for customers has been a premise for creating models of delivering values to customers (Szymura-Tyc 2005; Kordupleski and Simpson 2003; Baker 2003). The concept of creating values for customers has also been raised in Peppers’ and Roger’s publication, in which they stress the need for individualized and cooperation-based dimensions in the relationship (1997). Cooperation with customers within the process of co-creating values may be the basis for a competitive advantage (Prahalad, Ramaswamy 2004, Tapscott, Williams 2006)

Relationships with customers should be viewed from the perspective of creating values for shareholders. This position is shared by Doyle, who in Value-based marketing subordinates marketing efficiency to maximizing return for shareholders (2004). The approach to customer relationships as to managing company’s assets has been described by Blattberg, Getz and Thomas in Customer Equity: Building and Managing Relationships as Valuable Assets (2001). Gupta and Lehman in Managing Customers as Investment proved the relationship between customer value and corporate valuation (2005). This position finds its reflection in the fifth stage of the proposed model, which is generating values for a company.

The concept of customer portfolio relatively rarely appears in marketing literature. In the article Customer Portfolio Management: Toward a Dynamic Theory of Exchange Relationships Selnes and Johnson exhibit dynamics of relationships between various segments of customers and their influence on marketing efficiency (2004). Portfolio dynamics have also been investigated by Homburg et al (2009).

In the area of developing customer relationship in the online environment there is still a lack of publications explaining this process. Amit and Zott show the source of value creation in e-business (2001). Verona and Prandelli investigate affiliation and lock-in as the source of competitive advantage of Internet companies (2002).

The concepts of value exchange and customer portfolio

In the process of value exchange companies provide a customer with values (a set of values, composition of values), receiving in return other values from a customer. The values for customers can be differently categorized. The simplest categorization includes functional and symbolic values. Xu and Cai built an e-commerce value model based on three components: the outcome value, the process value, and the shopping enjoyment (2004). Cheng et al. while researching perceived customer values in e-commerce used a modified categorization of Sheth et al. (1991), which included functional, social, emotional and epistemic values (2008).

The author proposes the following categories of values for customers delivered in the online environment: value of purpose, convenience, individualization, communications, community and safety (Figure 1.). Value of purpose results from the company’s competence to satisfy customer needs according to his or her expectations. Value of convenience refers to the customer’s perceived easiness to initiate and continue a relationship with a company. Value of individualization describes the customer’s ability to customize the received values to his or her needs. Value of communications refers to the company’s ability to provide a customer with information, which he or she currently expects, as well as the ability to listen to a customer. Value of community is the benefit resulting from communicating or interacting in a different way with other company’s customers (e.g. users of the same product). Value of safety refers to the low level of risk related to a relationship with a company.

Viewing the value exchange from the perspective of values delivered to a company by customers, the author distinguished the values in the following dimensions: revenues; data, information and knowledge; values for another group of customers (on a multi-sided market); contribution to co-creating a value process; word of mouth; company’s image; economies of scale; network effects.

Fig. 1. Conceptual model of a value exchange between a customer and a company on the
Internet

Fig. 1. Conceptual model of a value exchange between a customer and a company on the Internet

value-exchange

Among the most common types of value exchange the author distinguishes: initial, non-monetary and monetary. The essence of the initial value exchange is providing potential and current customers with information on a company and its products, trust building and enabling contact with a company. This pattern of value exchange is followed by many companies that use their websites mainly for the purpose of customer acquisition, and later develop customer relationships through traditional channels. Within the non-monetary value exchange the company offers customers some free values (e.g. articles, podcasts, videos) or services (e-mail, search engine, content publishing). The company displays advertisements to its users, and in consequence it is able to create value for another group of customers, who are advertisers and who provide the company with revenues. The monetary exchange consists of delivering values to customers, which they pay for. Companies that participate in the monetary value exchange are not only online stores, but also companies offering paid content (e.g. newspaper archives, music files) or rendering paid services (e.g. banks, financial brokers).

A customer can be defined as a company’s stakeholder who participates in an exchange of values with a company in order to have his or her needs satisfied. Consequently, a customer may not necessarily provide a company with revenues, which is exhibited by the non-monetary value exchange.

Customer portfolio is the sum total of any given company’s relationships with its customers. Customer portfolio can be described with various variables. Probably the most important is its value, which is the discounted value of benefits, which the company may derive from it, reduced by costs related to it. The other important variable is the structure of the portfolio. The structure of the portfolio can be viewed from such perspectives as values expected from, or values delivered to, a company.

From managerial perspectives information concerning customers’ responses to company’s activities is important, such as customer satisfaction, loyalty, trust or involvement. Information on the course of relationships with customers is also important (durability, frequency of purchasing or consuming values from a company). Another important category of information is the total risks resulting from customer relationships and incurred by a company (delays in payments, higher costs, revealing confidential information).

Customer portfolio building is the total of a company’s actions aimed at increasing values derived from the portfolio and resulting in values for stakeholders. Customer portfolio building should usually guarantee diversified streams of values in the long term, as various values are necessary for different operations of a company. Revenues have an effect on profitability and liquidity and as a consequence enable companies to deliver values for other stakeholders. Customers also provide a company with data, information and knowledge, which make it possible for the company to understand better their needs and thus develop innovations aimed at increasing values for customers or decreasing company’s costs. Customers recommendations passed in informal communication (word of mouth) are also important, as well as the positive image values resulting from a better perception of a company due to providing service to a prominent customer.

 

 

The model of Internet-based customer portfolio building

 

The first stage in the process of customer portfolio building is defining values, when the value proposition and target group are selected (Figure 2.). The essence of the next stage, which is creating value, is to provide the company with assets, competences and other managerial solutions necessary for the offering the chosen value proposition. Communicating values is the third stage in the process of Internet-based customer portfolio building. It consists of attracting customers to the company and trust building. Delivering values is a continuous stage including customer segmentation, value exchange, involvement and loyalty building. Customer segmentation aims at distinguishing groups of customers who share common or similar characteristics and who react to the company’s actions much the same way. The value exchange is a transactional part of the relationship during which customers receive values from the company and in return deliver other values to it. Involvement building consists of increasing the scope of values which are the subject of exchange. Loyalty building is understood as increasing customer willingness to continue the relationship with the company. The final stage in the proposed model is generating value for the company, which underlines the need to create values for shareholders based on marketing activities.

Fig. 2. Conceptual model of Internet-based customer portfolio building

 

internet-customer-portfolio

Defining values

Defining values is the first stage in the process of customer portfolio building, when decisions regarding the value proposition and the target group selection are taken. The purpose of defining value is to achieve a sustainable distinctive advantage, which is described by Doyle and Stern as a “perceived difference that leads customers in the target segment to prefer one company’s offer to those of others” (2006).

In order to select a target group selection, market segmentation should first be performed. Remaining within the concept framework of the value exchange, dimensions of segmentation can be described as values expected by customers, values delivered by customers to a company and the use of the Internet. The first dimension is closely related to the customer’s needs and expectations, the second to their potential for the company. Many studies show that the use of the Internet and adoption of Internet-related services such as e-commerce or social networking is diverse within the population of Internet users (Monroe, Sinclair, Wachinger 2009, Forrester Research 2010). Therefore, the need to take into consideration this dimension also arises.

In companies that develop customer relationships through traditional channels, adding the Internet as another marketing channel usually does not exert a breakthrough influence on the target group selection. The target group is then broadened by new customers, who, due to various constraints, have not taken advantage of company’s offer through traditional channels. These new customers might not have chosen the company’s offer before due to unfavourable location, or lack of time or mobility.

Companies usually develop relationships with customers who purchase products or services and thus provide companies with revenues and other values. This is the basic model of the value exchange between companies and their customers. The target group selection becomes more complex when a company operates on a multi-sided market, and in the process of the value exchange needs two or more distinct groups of customers (Evans 2003). There are many examples of companies acting on multi-sided markets. Internet portals deliver value to both users and advertisers. Online auctions develop a relationship with both sellers and buyers. Producers of operating systems need hardware producers, software developers and final users.

In the traditional economy a common rule of the value proposition formulation is combining a price level with values for customers. According to this rule, companies offering inferior values charge customers lower prices than companies offering superior values. Hence, several strategies concerning the value proposition can be distinguished (e.g. inferior value – low prices, superior value – high prices). The application possibilities of this rule on the Internet are limited. The rule explains well the strategies of companies taking part in a monetary value exchange, such as online stores. Among them there are companies selling a product with inferior customer service and charging a low price, as well as other companies that enrich the same product with greater customer service and expect higher prices for it.

Referring values to price level may not always be used on the Internet for several reasons. In the online environment many companies offer superior customer values for free. Examples of these companies include newspapers which publish their content free of charge and companies which offer communications services on the Internet, such as e-mail or instant messaging providers. Moreover, according to Kim, on the Internet the strategy of offering superior values and charging high prices is rarely adopted (2004). In the traditional economy this strategy is most often used when marketing high quality, well-branded products to affluent customers.

The value proposition on the Internet is influenced by: product virtualization including partial or entire digitalization and product enrichment in information (Doligalski 2006); network effect, which refers to an increase in values for a customer (utilities) when the number of other customers (users) of that product increases. (Tellis, Yin, Niraj 2009); co-creating values with customers (Prahalad, Ramaswamy 2004) and experience-based consumption (Jiang, Benbasat 2004-5). The author distinguishes strategies of the value proposition on the Internet into the following five: strategy of efficiency, free values, complete customer solutions, unique values and value co-creation. It is worth mentioning that these strategies have been formulated according to different criteria and may be merged (Doligalski 2010).

The efficiency strategy consists of offering values to customers, which are to lower their transactional and other costs, and in this way allow savings of time and money. The examples of companies adopting this strategy are online auctions. Due to supply aggregation they offer a wide range of products, which leads to lowering customer transactional costs within offer search and analyses. Many Internet companies apply the efficiency strategy while offering values related to communications. Solutions such as e-mail services, instant communicators and social networking websites also reduce the transactional costs of a customer.

The free value strategy is based on offering values to customers for which they are not charged. This strategy has been popular since the early years of commercial use of the Internet. Consequently many companies (e.g. newspapers), which usually charge customers in traditional channels, offer the same or similar values for free in the online environment, which in turn leads to problems with generating income. The strategy of free values can be a part of a broader business strategy assuming revenue generation. This can be performed twofold: revenues can be generated by another group of customers on a multi-sided market or the company can charge customers for premium values (the so called freemium strategy).

The strategy of complete customer solutions relies on offering a broad scope of values from certain categories. Internet technologies enable the presentation of a high number of products in online stores, which results from low technological constraints. Therefore, online stores often shape their offer according to the long tail rule, which assumes offering both best-sellers, as well as niche products. Moreover, many companies offer values based on economies of scope. This concept consists of offering products from different categories. An often-quoted example of a complete customer solution is Amazon.com. The company offers a wide range of products (the long tail) including niche products, and at the same time offers products from other categories such as household electronics (the economies of scope).

The next strategy formulated is the strategy of unique values. A company follows this strategy if it offers scarce values on the market. This situation is very attractive, as it allows companies to charge high prices and therefore take advantage of a high margin. The greatest disadvantages of this strategy are difficulties in creating scarce values and then sustaining the scarcity in long term. The adoption of the unique values strategy may result from innovations, privileged access to resources or operating in a niche.

The strategy of value co-creation assumes that customers actively participate in shaping the value proposition, which will be delivered to themselves or to other customers. According to Prahalad and Ramaswamy, this is the value co-creation with customers that is the essence of competition in the modern economy (2004). The scope of the strategy is broad. It includes a situation, in which a customer co-creates the composition of values with a company for him or herself. A customer may also create values orientated not at him or herself, but at other customers. In the first case, customer’s activity can be described as mass customization. According to Kleeman and Voss mass customization refers to “isolated activity of individual customers (..), not to the collective activity of many individuals” (2008). Within mass customization, the value exchange can be described as one-to-one and the participation of other customers is not required. The value co-creation orientated at other customers assumes that a customer actively participates in activities aimed at creating values for other customers. The range of these activities is also wide. They include creating and publishing content on the Internet, interaction and communication with other customers on social networking websites or software development in the Open Source movement.

Creating Values

The essence of creating value is the next stage in providing a company with assets, competences and other managerial solutions necessary for the offering the chosen value proposition.

Firm-specific assets are always closely related to its field of activity. Therefore, it is difficult to list the most common assets. However, one can try to list the Internet-specific assets, which are helpful or necessary in the customer portfolio building process:

  • brand;
  • domain;
  • reputation;
  • opinions of a company or its products published on blogs, chats, forums;
  • hyperlinks leading to a company’s website;
  • informational resources created by a company or its customers;
  • technological infrastructure;
  • relationships with supplier;
  • partnerships with other websites, portals etc.

Internet-specific assets may overlap or include some sub-assets (e.g. brand, reputation, opinions on a company). Internet-specific assets can be perceived from different perspectives such as brand equity, search engine positioning or social media marketing. From a brand equity perspective, there are assets and liabilities that add to or subtract from the value provided by a product or service (Aaker 1991). In search engine positioning, which is aimed at getting the highest position in search engines listings, other assets become crucial. They are links leading to a website, valuable domain, information resources on a website and the proper construction of a website. From the view of social media, marketing essential assets include opinion leaders who promote the company and people who join the company’s profile on a social networking website.

It is difficult to list the most common competences needed for Internet-based customer portfolio building as they are closely related to a company’s core activities. They can be categorized according to the stage of the process. Hence, the competences can be seen from the perspectives of:

  • defining values – understanding customer needs and choosing the appropriate value proposition;
  • creating values – acquisition of assets and competences required to offer the value proposition;
  • communicating values – reaching potential customers with the proper message resulting in their visit to a company’s website, as well as trust building;
  • value delivery – customer service aimed at customer satisfaction, involvement and loyalty;
  • value generation for the company – ability to derive financial benefits from customer relationships.

A similar approach is shared by Zhu, who distinguished four dimensions of e-commerce capabilities (competences), which are: information, transaction, customization and back-end integration (2004). Zhu found that in companies conducting online sales, the e-commerce competences, together with a complimentary factor which is IT intensity, positively mediate firm performance measures such as sales generation, cost reduction, asset return and inventory turnover.

Competences can be perceived also from the perspective of organizational structure. On an abstract level the competences of the Internet pure players, companies which operate only in the online environment, can be described as abilities to deliver values to customers and to satisfy their needs online. In the case of brick-and-click companies, which are multichannel players active both on the Internet and in traditional channels, an essential competence becomes the ability to manage the customer relationships through different channels. According to Lindstroem, merging different channels in the process of customer service has become a major challenge for contemporary enterprises (Lindstroem 2001).

The major assets of Amazon.com include brand, and related to it domain, technology allowing mass customization and seamless order placement, hyperlinks pointing at the company’s websites, customers who trust the company, recommend it and write reviews and the base of tens of millions of reviews written by more than five million customers (Ante 2009). Thanks to this asset, Amazon.com is not only a place where products are sold, but also where decisions on products are taken. Core competences of the company include abilities to provide customers with detailed product information, as well as the proposition of similar products to purchase, abilities to enable a seamless placement of orders, and to deliver products to customers, which requires management of sophisticated logistical processes. Thanks to these assets and competences Amazon.com was able to widen the range of products sold from books to various categories and therefore take advantage of economies of scope. Competences even on a much lower level than those of Amazon.com are not easy to build nor to acquire. This is well exhibited by the sector of Polish online groceries, some of which successfully compete on the Internet against traditional retail chains, mainly of French or German origin. The latter take advantage of their assets, such as a well-recognized and trusted brand, developed logistics infrastructure and a wide range of products. What traditional retail chains usually miss are the competences in the field of online customer service and delivery of purchased products to the customer’s location within the chosen time frame. This example shows that competences of pure players and traditional companies may be very distinct from each other.

Communicating Values

Communicating values is the third stage of the process of Internet-based customer portfolio building. It consists of attracting customers to a company and trust building. The process of attracting customers to the company is usually based on informing them of the value proposition and convincing them to visit the company’s website, or contact the company in a different way.

Within communicating values strategies of push and pull can be distinguished. The push strategy includes direct activities of a company, which are to influence potential customers to purchase a product or change the perception of a company. In the pull strategy it is the customers who initiate actions aimed at developing the relationship with a company (Kumar, Shah 2004). There is a common belief that the Internet is a pull medium. The pattern of consumer behaviour, in which customers initiate relationships by searching for information and placing enquires etc. takes place on the Internet, however this is not the only one. While increasing the Internet’s potential as an advertising medium, resulting from the growing number of its users, development of new promotional forms, targeting possibilities and more in-depth research, the Internet offers advertisers the possibility of reaching a wide audience with their messages in the push concept.

Promotion on the Internet also allows various types of message targeting to specific groups of customers as well as minimizing contact with Internet users who do not belong to the target group. Targeting may take place by considering placement of advertisements as well as based on users’ profiles or consumer behaviour, etc.

Informal communication (word of mouth, viral marketing) plays an important role in attracting customers. This phenomenon is the exchange of information concerning companies or their products, conducted by people not related to these companies. The Internet facilitates the informal communication by enabling the finding, publishing and exchanging of information. Information itself in the online environment may be transmitted through different channels such as: blogs and microblogs, forums, social networking websites, e-mail services, online communicators, video-sharing websites etc. Informal communication is also the essence of the current trend: the popularity of social networking websites.

When developing relationships with customers in the online environment, the significance of trust increases. The high level of risk perceived by customers is typical not only for beginners, but also for advanced Internet users (Forsythe 2006; Schlosser, White, Lloyd 2006). Negligence in trust building may result in a lack of it, which is often the main reason why customers tend to withhold from placing orders online, the use of e-services or submitting vulnerable information (Wang, Beaty, Foxx 2004). Erkki Liikanen, a member of the European Commission responsible for the Information Society, explained the role of trust in e-commerce without ambiguity saying “No trust, no transaction” (Kossecki, Świerczyńska-Kaczor 2004). Obłój and Capron showed that, as far as Internet auction are concerned “the ability of a reputable seller to command a price premium increases with the size of the reputation gap between the focal seller and its matched competitor” (Obłój, Capron 2002). Hence, the reputation, which is closely related to the concept of trust, allows selling at higher prices. Dellacoras presents the conclusions of much research, which shows that when it comes to online auctions the seller’s reputation positively mediates the price and the possibility of purchase (Dellacoras 2002).

Delivering values

Due to the wide scope of values that are the subject of exchange on the Internet, relationships between a company and its customers may differ from each other. Hence, the need for customer portfolio segmentation (customer profiling) arises, which allows companies to distinguish groups of customers who share similar or common characteristics and who react to company’s actions similarly.

There is a principal difference between market segmentation conducted while defining values and profiling customers. Market segmentation is aimed at the identification of groups of potential customers who the value proposition will be addressed to. Customer portfolio profiling means operational attributing current customers to segments in order to achieve better satisfaction of their needs and higher concentration on the most valuable customers. Customer portfolio segmentation has been described profoundly by many scholars (Storbacka 1997; Zeithaml, Rust, Lemon 2001; Reinartz, Kumar 2002). Customer portfolio segmentation can be based on such dimensions as values generated by customers for a company, and values expected from a company.

Value exchange is the transactional part of the relationship, during which customers receive values which are to satisfy their needs and provide companies with other values. The value exchange may take place not only on a company’s website, but also on a social networking website, an online auction, through instant communicators or e-mail.

Involvement building is understood here as an increasing in the scope of values which are the subject of exchange. Involvement building can be conducted twofold: the types of values exchanged remain the same, however the intensity of the exchange grows and the scope of values is broadened. A non-trivial task within involvement building in an online store is convincing its visitors, of whom usually only a small fraction are buyers, to make purchases and – of smaller importance – to publish their product reviews.

The last activity within value delivery is loyalty building. Customer loyalty on the Internet is usually not mediated by loyalty programs, but by the proper satisfying of customer needs. This is confirmed by conclusions in the publication 2006 Walker Loyalty Report for Online Retail (Walker Information 2006). A few loyalty leaders among e-commerce companies from various categories were identified, which were: Amazon.com, eBay, iTunes, L.L.Bean, Lands’ End, QVC, Victoria’s Secret and Walgreens. These companies outperformed the industry average in all areas including: look and feel, being trusted and safe, ease of use, personalization, uniqueness of items, display and description of items, response time and speed of site, recommendation and reviews. The concept of customer switching costs is useful in understanding customer loyalty on the Internet. These are the real or perceived costs that have to be incurred by the customer if he or she wants to change provider and do not have to be incurred if the customer stays with the provider. These costs usually arise with the customer’s growing involvement in the process of value exchange. Consequently, of the growth of customer involvement, there is higher loyalty (Chen, Hitt 2002).

Once the value exchange takes place and companies perform their cross-selling and loyalty building activities, customers’ needs and expectations may change, hence there is a need for another segmentation of customer portfolio, which may result in attributing customers to different segments. This in turn may lead to offering them a modified composition of values.

 

Value Generating for a Company

The last stage in the model of the customer portfolio building is generating values for a company. In the initial value exchange, in which the Internet is used to start the relationship, which later develops through traditional channels, companies derive benefits from customer acquisition. The benefits may result from acquisition of customers in new markets or from higher efficiency in current markets. Due to the fact that it is the customer who initiates the relationship with the company, there is customer self-selection in regard to matching the company’s value proposition to customer needs.

In a non-monetary exchange, the company provides customers with values for which they do not have to pay. The values that customers deliver to company in return are usually appreciated by another group of customers, who are the advertisers. This model is very common on the Internet, as many companies offer some values, such as content or services without charging the customer, for which they display advertisement. However, starting already from the 1990s this concept has been criticized for not being profitable enough, which is also raised in the current debate concerning free access to the press online.

Probably the most traditional model is based on monetary exchange. Customers pay for values received from companies. Online stores, paid databases and some e-services operate within this concept. Despite the simplicity of this model, there are many online stores in Poland which do not generate profits (Internet Standard 2009). In the case of paid e-services, the challenge becomes the ability to create such a value proposition, for which customers will be willing to pay, knowing that there are other free services available in the same category.

Independently from revenues, customer portfolio building on the Internet enables the acquisition of data, information and knowledge of customers, all of which are often difficult to achieve through other channels.

Research and managerial implications

The proposed model of Internet-based customer portfolio building is an integrative framework presenting the interdependence of various marketing actions orientated at the development of customer relationships. The model itself, as well as all of its stages, requires further research. The most interesting aspects – in the author’s opinion – are presented below.

What is the right approach to creating a superior value proposition on the Internet? In which regard do the online superior value propositions differ from the superior offline ones? In which way is the superior online proposition influenced by customization, network effects and digitalization?

When should customers be value co-creators? Is value co-creation a proper strategy for all companies? When do customers prefer to be co-creators and when only consumers of values?

Viewing the customer portfolio from brand and relational perspectives, which of the two interdependent assets is more important on the Internet: brand equity or customer equity? Which is more crucial in creating online brands: delivering superior values to customers or effective mass communication? Is customer equity an antecedent of brand equity in the online environment? If yes, how should it influence the marketing strategies of online companies? Compared to traditional companies, should online companies concentrate more on delivering superior values and less on mass communication, relying more on customer acquisition through positive word of mouth communication instead?

The issue of trust building on the Internet has been thoroughly researched in literature (Bart et al. 2005; Schlosser, White, Lloyd 2006; Lee, Turban 2001). Still, some questions require more research. Which factors influence a potential customer to initiate a relationship with a company? To what degree does the successful building of trust allow an increase in prices? In other words, what are trust-price strategies?

A very common challenge in customer relationships is achieving an optimum balance between customer acquisition, cross-selling (additional selling) and loyalty building in terms of a company’s expenditures, time spent etc. (Blattberg, Getz, Thomas 2001). Internet technologies are often characterized by high fixed and low marginal costs. Hence, the question arises, how these factors influence optimum balance between customer acquisition, cross-selling and loyalty building in the online environment compared to traditional business? According to Kumar, companies should concentrate more on customer profitability than on the number of its customers or their loyalty (Kumar 2008). The suggestion is then to keep rather a smaller portfolio including the most precious customers. Does the technological environment change this and allow companies to keep a big portfolio deriving benefits also from the least profitable customers?

The marketing efficiency and shareholders perspective on the customer portfolio is also of great importance. Adopting Srivastava, Shervani and Fahey’s (1998) approach, there is a need to research how various elements of the proposed model mediate the shareholder value by accelerating and enhancing cash flows, lowering the volatility and vulnerability of them and increasing the residual value.

The measurement of the customer portfolio and customer lifetime values has been comprehensively described in literature (Berger, Nasr 1998; Bauer, Hammerschmidt and Braehler 2003). Gupta and Lehman showed even direct relationships between the value of customer relationships and the company’s valuation based on examples of Internet companies (Gupta, Lehmann 2003). Still, there is a need for more studies on the dependence between the Internet-related metrics (such as unique visitors, page views etc.) and the value of the customer portfolio. Remaining in the field of marketing efficiency, a useful tool could be metrics for assessing the activities within certain stages of the model. Such metrics could help managers in assessing their activity e.g. in the area of defining values.

Finally, another field of research could be a study examining to what extent the proposed model provides insight into the process of customer portfolio building through traditional channels.

References

  1. Aaker D.A., 1991. Managing brand equity: capitalizing on the value of a brand name, New York: Free Press.
  2. Amit R., Zott Ch., 2001. Value Creation in e-Business, Strategic Management Journal, vol. 22.
  3. Ante S.E., 2009. Amazon: Turning Consumer Opinions into Gold. Businessweek, October 26.
  4. Bagozzi, R.P., 1975. Marketing as Exchange. Journal of Marketing, vol. 39.
  5. Baker S., 2003. New Consumer Marketing: Managing a Living Demand System. New York: Wiley.
  6. Bart Y., Shankar V., Sultan F., Urban G.L., 2005. Are the Drivers and Role of Online Trust the Same for All Web Sites and Consumers? A Large-Scale Exploratory Empirical Study. Journal of Marketing.
  7. Bauer H.H., Hammerschmidt M., Braehler M. 2003. The Customer Lifetime Value Concept and Its Contribution to Corporate Valuation, Yearbook of Marketing and Consumer Research, vol. 1.
  8. Berger P. D., Nasr N.I., 1998 Customer Lifetime Value: Marketing Models and Applications. Journal of Interactive Marketing.
  9. Blattberg R.C., Getz G., Thomas J.S., 2001. Customer Equity: Building and Managing Relationships As Valuable Assets, Boston: Harvard Business Press.

10.  Cai S., Xu Y., 2004. A Conceptual Model of Perceived Customer Value in E-Commerce: A Preliminary Investigation. Proceedings of the 13th European Conference on Information Systems, The European IS Profession in the Global Networking Environment, ECIS 2004, Turku, Finland, June 14-16, 2004.

11.  Chen P.Y., Hitt L.M., 2002. Measuring Switching Costs and the Determinant of Customer Retention in Internet-Enabled Businesses: A Study of the Online Brokerage Industry. Information System Research, vol. 13, no. 3.

12.  Cheng J.M.-S., Wang E. S.-T., City C.-L., Lin J. Y.-Ch., Kang Y., Vivek S. D., 2009. Why do customers utilize the internet as a retailing platform? A view from consumer perceived value. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, vol. 21, no. 1.Doyle P., Stern Ph., 2006. Marketing Management and Strategy. Pearson Education, 2006.

13.  Dellarocas Ch. 2003, The Digitization of Word of Mouth: Promise and Challenges of Online Feedback Mechanisms. Management Science, vol. 49, no. 10.

14.  Dobiegała-Korona, B., 2009., “Customer Trust”, Economics & Business Administration Journal, vol. 1, p. 121-126.

15.  Doligalski T., 2006. Czym się różni przedsięwzięcie e-biznesowe od tradycyjnego w zakresie relacji z klientami? [What is the Difference Between an E-commerce and Traditional Venture Within the Customer Relationships?]. e-mentor, 15/2006.

16.  Doligalski T., 2010. Strategies of value proposition on the Internet. Perspectives of Innovations, Economics and Business, 2/2010.

17.  Doyle P., 2004. Value-Based Marketing: Marketing Strategies for Corporate Growth and Shareholder Value. New York: Wiley.

18.  Drucker P., 1954. Practice of Management, Glasgow: Collins.

19.  Evans D.S., 2003 The Antitrust Economics of Multi-Sided Platform Markets. Yale Journal of Regulation, Summer, p. 327-379.

20.  Forrester Research, 2010. North American Technographics 2010. [Online] Available at:< http://forrester.typepad.com/groundswell/2010/01/conversationalists-get-onto-the-ladder.html > [Accessed 15 August 2010].

21.  Forrester Research, 2010. European Technographics, [Online] Available at:< http://www.forrester.com/empowered/tool_consumer.html > [Accessed 15 August 2010].

22.  Forsythe S., Liu Ch., 2006. Shannon D., Gardner L.Ch., Development of a Scale to Measure the Perceived Benefits and Risks of Online Shopping. Journal of Interactive Marketing, Number 2, Spring 2006.

23.  Gupta S., Lehmann D.L., 2005. Managing Customers as Investment. Upple Saddle River: Wharton School Publishing.

24.  Gupta S., Lehmann D.R., 2003. Customers as Assets. Journal of Interactive Marketing, 17, No. 1, 9–24.

25.  Homburg Ch., Steiner V.V., Totzek D., 2009. Managing Dynamics in a Customer Portfolio. Journal of Marketing, vol. 73.

26.  Internet Standard, 2009. Raport e-commerce 2009, Available at:< http://www.internetstandard.pl/whitepapers/1131/Raport.e.commerce.2009.html > [Accessed 15 August 2010].

27.  Jackson, T.W., 2007. Customer value exchange. Journal of Financial Services Marketing, vol. 11, issue 4.

28.  Jiang Z., Benbasat I., 2004-5, Virtual Product Experience: Effects of Visual and Functional Control of Products on Perceived Diagnosticity and Flow in Electronic Shopping. Journal of Management Information Systems, vol. 21, no.3.

29.  Johnson M., Selnes F., 2004. Customer Portfolio Management. Toward a Dynamic Theory of Exchange Relationships. Journal of Marketing, vol. 68.

30.  Kordupleski R., Simpson J., 2003. Mastering Customer Value Management, Cincinnati: Pinnaflex Educational Resources.

31.  Kossecki P., Świerczyńska-Kaczor U., 2006. No Trust, no Transaction – the Implications for the Internet Suppliers, Proceedings of the International Multiconference on Computer Science and Information Technology, [Online] Available at:< http://www.konferencja2006.pti.katowice.pl/fimcsit/pliks/237.pdf > [Accessed 15 August 2010].

32.  Kumar V., 2008 Managing Customers for Profit: Strategies to Increase Profits and Build Loyalty, Philadelphia: Wharton School Publishing.

33.  Kumar V., Shah D., 2004. Pushing and Pulling on the Internet. Online ad strategy requires a whole new approach to research. Marketing Research.

34.  Lee M., Turban E, 2001. A Trust Model for Consumer Internet Shopping, International Journal of Electronic Commerce.

35.  Lindstrom M., 2001. Clicks, Bricks and Brands: The Marriage of Retailer and E-tailer, Kogan Page.

36.  McCarthy, E.J., Brogowicz A., 1981. Basic Marketing: A Managerial Approach. Chigago: R.D. Irwin.

37.  Miller, R.L., Lewis W. F., 1991. Stakeholder Approach to Marketing Management Using the Value Exchange Models. European Journal of Marketing, vol. 25.

38.  Monroe S., Sinclair D., Wachinger T.A., 2009. Understanding online shoppers in Europe. The McKinsey Quaterly, May 2009.

39.  Obłój, T, Capron L. 2010. Role of Resource Gap and Value Appropriation: Effect of Reputation Gap on Price Premium in Online Auctions. INSEAD Working Papers Collection.

40.  Payne A., Holt S., 2001. Diagnosing Customer Value: Integrating the Value Process and Relationship Marketing. British Journal of Management, vol. 12.

41.  Peppers D., Rogers M., 1997. Enterprise one-to-one, Tools for Competing in the Interactive Age. Curency Doubleay.

42.  Porter M., 1980. Competitive Strategy. New York: Free Press.

43.  Prahalad, C.K., Ramaswamy V., 2004. The Future of Competition: Co-Creating Unique Value with Customers, Boston: Harvard Business Press.

44.  Reinartz W., Kumar V. 2002. The Mismanagement of Customer Loyalty, Harvard Business Review, 807.

45.  Schlosser A.E., White T. B., Lloyd S.M., 2006. Converting Web Site Visitors into Buyers: How Web Site Investment Increases Consumer Trusting Beliefs and Online Purchase Intentions. Journal of Marketing, vol. 70, issue. 2.

46.  Sheth, J.N., Newman, B.I. and Gross, B. 1991. Why we buy what we buy: a theory of consumption values. Journal of Business Research, Vol. 22 No. 2, pp. 159-70.

47.  Srivastava R.K., Shervani T.A., Fahey L. 1998, Market-Based Assets and Shareholder Value: A Framework for Analysis. Journal of Marketing, vol. 62, no. 1.

48.  Storbacka K. 1997, Segmentation Based on Customer Profitability – Retrospective Analysis of Retail Bank Customer Bases, Journal of Marketing Management, vol. 13.

49.  Szymura-Tyc M., 2005. Marketing we współczesnych procesach tworzenia wartości dla klienta i przedsiębiorstwa. Katowice: Wydawnictwo AE.

50.  Tapscott D., Williams A.D., 2006. Wikinomics: How Mass Collaboration Changes Everything, New York: Portfolio.

51.  Tellis G. J., Yin E., Niraj R., 2009. Does Quality Win? Network Effects Versus Quality in High-Tech Markets. Journal of Marketing Research, Vol. XLVI.

52.  Verona G., Prandelli E., 2002. A Dynamic Model of Customer Loyalty to Sustain Competitive Advantage on the Web. European Management Journal, vol. 20, No. 3.

53.  Walker Information 2006. Walker Loyalty Report for Online Retail.

54.  Wang S., Beaty S.E., Foxx W., 2004. Signaling the Trustworthiness of Small Online Retailers. Journal of Interactive Marketing, vol. 18.

55.  Zeithaml V., Rust R.T., Lemon K.N., 2001. The Customer Pyramid. Creating and Servicing Profitable Customers, California Management Review, Summer 2001.

56. Zhu K., 2004. The Complementarity of Information Technology Infrastructure and E-Commerce Capability: A Resource-Based Assessment of Their Business Value, Journal of Management Information Systems, vol. 21,