零售企业管理论文提纲

2022-08-17

论文题目:中小零售企业VIP顾客价值与营销管理成本的关系研究

摘要:传统中小零售企业所经营商品的突出特点有:可替代性强、可获得性强、试错成本低等。这些特点导致顾客对零售商品的消费习惯上具有较强的随机性,从而引发顾客较大的消费流动性。与此同时,中小零售商店受限于自身的运营成本与管理资源,企业面对营销管理成本投入的决策时往往会陷入选择困境。双重因素作用下,导致中小零售企业的经营具有极强的不确定性与风险性。为了规避经营风险,理解如何维护顾客价值对中小零售企业而言显得极为重要。即企业所投入的营销管理成本对维护顾客价值是否都有正向意义?如果有,那么到底哪方面的管理成本投入更利于维护顾客价值?本研究以这些问题作为出发点,深入中小商品零售企业,就企业所投入的营销管理成本与维护顾客价值之间关系展开研究与探讨。本研究的工作主要分为以下几个方面。第一,研究与分析管理成本相关的理论文献,包括会计成本理论、Activity-Based Costing理论与中小零售商店重点关注的管理成本问题,并根据文献研究结论,将中小零售企业的管理成本分解为场地租赁成本、人力成本与成本。然后根据文献研究与结合管理经验,提出中小零售企业的三项管理成本与维护顾客价值间的相关性假设。第二,对全国9个地区共计148家线下中小零售商店的海量数据进行收集与处理。根据收集的相关数据,利用RFM顾客价值度量模型计算商店优质顾客(VIP顾客)数量,并将其作为评价企业维护顾客价值能力的指标;再根据所收集的数据分别计算零售商店的各项相关管理成本。第三,采用数据驱动的研究方法,通过构建多元线性回归模型对研究所提出的假设进行实证分析与检验。研究结果表明:零售企业所投入的场地租赁成本、人力成本与物流成本均对企业维护顾客价值能力具有正向相关性,并发现中小零售商店的营业面积、商圈属性、营业员数量与物流距离均与维护顾客价值的能力具有显著相关性。本研究提供了一种以维护顾客价值为目标的,观测中小零售企业营销管理成本分布的模型与方法。该方法及其结论为中小零售商店基于数据驱动的市场营销活动与管理决策提供了案例和支撑。

关键词:顾客价值管理;零售企业管理;成本管理;RFM顾客价值

学科专业:工商管理硕士(专业学位)

摘要

abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 中小零售企业的特征与风险

1.1.2 维护顾客价值为中小零售企业创造竞争优势

1.1.3 中小零售企业的营销管理成本投入策略

1.2 研究目的与研究内容

1.2.1 研究目的

1.2.2 研究内容

1.3 研究框架与研究方法

1.3.1 研究框架

1.3.2 研究方法

1.4 论文创新与贡献

第二章 顾客价值相关文献研究综述

2.1 顾客价值定义及构成的相关研究

2.1.1 顾客价值的定义

2.1.2 顾客价值的特征

2.2 顾客价值测量的相关研究

2.2.1 CLV顾客价值测量方法研究

2.2.2 RFM顾客价值测量方法研究

2.3 本章小结

第三章 顾客价值维护能力与管理成本相关性假设

3.1 零售企业管理成本定义及分类

3.1.1 会计成本中的管理成本定义

3.1.2 ABC(Activity-Based Costing)的管理成本定义

3.1.3 零售企业的成本管理重点内容

3.2 顾客价值维护能力与管理成本相关性理论假设

3.2.1 维护顾客价值的能力与投入场地租赁成本的相关性假设

3.2.2 维护顾客价值的能力与投入人力成本的相关性假设

3.2.3 维护顾客价值的能力与投入物流成本的相关性假设

3.3 本章小结

第四章 实验数据收集与处理

4.1 实验数据背景及来源

4.1.1 原始数据收集标准与来源

4.1.2 原始数据收集结果

4.2 实验数据收集处理过程

4.2.1 VIP顾客的数据收集与处理

4.2.2 管理成本相关的数据收集与处理

4.2.3 其他相关影响因素的分析与数据收集

4.2.4 数据集描述性统计

4.3 本章小结

第五章 基于回归模型的描述性统计与假设检验

5.1 实验方法与模型设计

5.1.1 实验方法

5.2 变量选取与检验

5.2.1 因变量

5.2.2 自变量

5.2.3 变量分布正态性检验

5.2.4 变量相关性检验与分析

5.3 实验设计与实验结果分析

5.3.1 多元线性回归实验设计

5.3.2 实验一结果与分析

5.3.3 实验二结果与分析

5.4 本章小结

第六章 管理启示与贡献

6.1 管理启示

6.1.1 中小商品零售企业维护顾客价值的相关启示

6.1.2 数据驱动的运营管理分析相关启示

6.2 研究贡献

第七章 结论与展望

7.1 研究结论

7.2 研究局限与展望

致谢

参考文献

附录一 多元线性回归实验数据

附录二 基于RFM模型的计算方法(PYTHON)

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