美髮產業顧客類型分析之研究
摘要
本研究楊繼中、朱維政(2014)，目的是探討美髮產業之顧客管理與顧客滿意度，進行美髮市場營運數據分析，找出顧客穩定度之關鍵利基。目的從新定義顧客類型，並進行顧客便參數分析。蒐集30家美髮店於一年內之顧客消費資料74,873筆，根據RFM模型，並以SPSS統計軟體進行資料分析，定義出美髮產業之顧客穩定係數及六種顧客類型，以顧客消費資料為母群體，分析獲得六種顧客類別所佔比率分別為認同客0.313、正常客0.10、異常客0.079、危險客0.094、流失客0.087、新進客0.328。
二.文獻回顧
- 顧客關係管理定義
- 顧客滿意度
- 顧客忠誠度
4.RFM模型
RFM 模型是廣受應用的方法，根據Arthur Hughes(1994)的定義進行之顧客價值分析。以下分別說明學者對最近購買日(Recency)、購買頻率 (Frequency) 與購買金額(Monetary)的定義與資料轉換的處理。
三.研究方法
美髮產業消費項目包含洗髮、護髮、剪髮、燙髮、染髮、販賣、頭皮護理等，而本研究以技術等級需求較高的剪髮、燙髮與染髮等，做為RFM模型建構之主要消費項目之基礎。RFM模型建構之運算方式說明如下：
美髮產業消費項目包含洗髮、護髮、剪髮、燙髮、染髮、販賣、頭皮護理等，而本研究以技術等級需求較高的剪髮、燙髮與染髮等，做為RFM模型建構之主要消費項目之基礎。RFM模型建構之運算方式說明如下：
1.最近來店消費月距（R′)值運算方式：
美髮產業一般顧客，剪髮平均1.5~2.5個月消費一次，燙髮、染髮平均2.5~4.5個月不等。以總平均天數來定義來店消費距今之時間範圍，並以月數（D）來表示最近一次來店消費距今之時間，以（D）範圍之中間值(R′)來表示。舉例說明，當來店消費距今之時間範圍為0<D≦2月，則R′=(0+2)/2=1個月來表示；此外R值是以年度分成7等份，來店消費距今之時間範圍定義，然而當最近來店消費月距（D）超過一年以上時，則(R′)以12表示。
2.平均消費間距(F´)值運算方式：
消費頻率F值是依12個月來店消費總次數共區分為6等級分，消費5次以上給予5，而F´值是指一年12月/F值，轉換為一年中之來店平均每次消費間距月數(即平均消費週期)。如下表2所示其中項目1 ，F´=12/5，其F´值為2.4，其中項目5只來消費一次，則12/1=12。而項目6因12/0為∞，故運算中設定為24，表示一年未來店消費。
3.消費金額(M)值運算方式：
消費金額M值是依據一年中之平均消費總金額轉換為三種等級，分別為高消費(M=3)、中高消費(M=2)及一般消費(M=1)。如前所述本研究中之消費金額是以美髮產業中之剪髮、燙髮、染髮為專業技術力消費，然而M值的運算導入，對美髮產業之年度經濟效益的影響最大，但對RFM模型之建構仍受各店訂價策略而有大的影響，故非在本研究範圍之內，因此M值不列入本研究後續顧客穩定度與顧客類型定義之運算分析中。
四.結論與討論
顧客類別次數統計分析
本研究依顧客穩定度S值將顧客類型區分六種，其分類方式與定義說明如下：
- 認同客：定義為1＜S≦11，是指當顧客一年平均消費週期為（F´）大於最近消費月距達一個月以上，其意義是依據最新的顧客消費動態，顯示該顧客最近的消費月距相較於過去一年之平均消費週期更為縮短，表示該顧客對該店之認同度高，而更願意定期正常來店消費，故定義此類顧客為認同客。
- 正常客：定義為-1＜S≦1，是指當顧客一年平均消費週期為（F´）與最近消費月距(R´)之差值在於±1個月內，其意義是依據最新的顧客消費動態，顯示該顧客最近的消費月距相較於過去一年之平均消費週期並無明顯差異，表示該顧客對該店之認同度大，而願意來店消費，故定義此類顧客為正常客。
- 異常客：定義為-3＜S≦-1，是指當顧客一年平均消費週期為（F´）與最近消費月距(R´)之差值在於1~3個月內，其意義是依據最新的顧客消費動態，顯示該顧客最近的消費月距相較於過去一年之平均消費週期相較過去一年已增長至必須關注的程度。故定義此類顧客為異常客。
- 危險客：定義為-12＜S≦-3，是指當顧客一年平均消費週期為（F´）與最近消費月距(R´)之差值在於3個月以上，其意義是依據最新的顧客消費動態，顯示該顧客最近的消費月距相較過去一年已增加至必須立即給予適切因應，否則將會立即流失。故定義此類顧客為危險客。
- 流失客：定義為R´=12且F´=24；S=-12，是指當顧客一年平均消費週期為（F´）與最近消費月距(R´)均超過12個月以上，其意義是依據最新的顧客消費動態，顯示該顧客過去一年內都未來店消費，在意義上表示該顧客已經流失。
- 新進客：定義為F´=24，1≦R´≦10.5；13≦S≦23，是指當顧客在最近一年內有來店消費，但在此次消費之前一年並無任何消費紀錄，其意義是依據最新的顧客消費動態，顯示該顧客為今年新進之顧客。
根據SPSS分析結果顯示，30家店之有效顧客資料共74,873筆，其中。認同客23,400筆佔31.3％；正常客7,451筆佔10％；異常客5,926筆佔7.9％；危險客7,011筆佔9.4％；流失客6,500筆佔8.7％；新進客24,585筆佔32.8％。由顧客類型分布圖2可知認同客與新進客位於顧客類別軸的兩端，且所佔比例最高，皆大於30%，另外正常客、異常客、危險客、流失客所佔比例均在10%以下，表示以母群體而言之顧客類型分布圖呈現微笑曲線型態。
五.結論
本研究共蒐集30家美髮店74873筆顧客於一年內之消費資料，利用RFM模型，並以SPSS統計軟體進行資料分析，所獲得的具體結果如下：
- 根據RFM模型，本研究定義出運用於美髮產業之顧客穩定係數，以及包含認同客、正常客、異常客、危險客、流失客及新進客等六種顧客類別。
- 以74,873筆顧客消費資料為母群體，分析獲得六種顧客類別所佔比率分別為認同客0.313、正常客0.10、異常客0.79、危險客0.94、流失客0.87、新進客0.328。
美髮產業過去分為勞點和不勞點二種，而，此研究決定找出認同客、正常客、異常客、危險客、流失客及新進客等六種顧客類別，進行關懷顧客與如何擴增顧客的判別。有專家提出店內流失也是店內顧客不影響業績。然而，本研究是決定店家與設計師顧客人數之基本盤。
本研究建議
1.接續研究有「顧客穩定度」、「顧客年增率」、「穩定顧客率」、「不穩定顧客率」、「顧客變動率」、「店家生存指數」之探討。
2.RFM 模型應用很廣，例如美髮產品經銷商、遙遙杯飲料店、餐廳…均可運用，只要改變參數即可使用是不錯的貢獻。
此文已簡化看懂 對店家與設計師有幫助，想進一步理解會竭盡所能
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