具体描述
新经济的到来，市场竞争空前加剧，顾客被赋予了前所未有的力量，客户关系管理正步入一个新的阶段??顾客资产管理阶段。一场强调通过高赢利顾客识别、通过提升顾客忠诚度和对不同的顾客进行不同的管理方式以提升顾客资产管理绩效的风潮正在兴起，顾客资产管理的能力将成为企业获取竞争优势的重要手段。
由于顾客资源具有资产的三个特性，使得顾客资源的管理必须按照资产的特点进行管理，首先，要对顾客资产进行可量化的评估后，才能对顾客资产投资和运营；其次，要对顾客资产进行分类，明确哪些是优质资产，哪些是劣质资产，这样，在资产管理中才可以有目的的分配企业资源；第三，为使企业顾客资产最大化，必须对顾客资产进行运营，实现顾客资产的保值与增值。
本书的思路紧密围绕顾客资产的资产特性来进行，即：第一，顾客资产管理的出发点是在顾客满意基础上维系、巩固和累积更多的忠诚顾客；第二，顾客资产管理的前提是要确定顾客的价值，建立顾客资产评估机制；第三，顾客资产管理的核心在于有效经营不同的顾客资产，对不同类的顾客实施不同的经营策略。第四，顾客资产管理的目标是对顾客资产进行投资和运营、实现顾客资产的保值增值。因此，本书紧紧围绕以下四个问题进行：(1)如何以顾客忠诚作为切人点，对顾客资产进行管理?(2)如何对顾客资产进行评估或计量?(3)如何区分、以什么样的标准来区分优质顾客资产和劣质顾客资产?(4)如何对优质资产进行维持和升级?如何剥离劣质资产?如何获得新的顾客资产?如何防止优质顾客资产的流失?只有这些问题得到了解决才能够实现顾客资产的保值与增值，实现顾客资产价值的最大化。
为解决所提出的第一个问题，本书以维持与提升顾客忠诚度、提升顾客赢利度贯穿始终，表现在：(1)在顾客资产细分中，将顾客忠诚作为细分的一个重要变量，建立了当前潜在价值??当前顾客忠诚度细分价值体系。(2)在顾客资产的获得、维持与升级管理中，建立了顾客资产的分层动态驱动概念模型与相应的结构方程模型，在概念模型中，以满意、信任、行为忠诚、关系承诺、真正的忠诚(态度忠诚与行为忠诚的统一)来区分顾客关系进展中的顾客忠诚的不同层次。在结构方程模型中，以顾客的重复购买意向、顾客的增量购买意向、顾客的交叉购买意向、顾客的口碑推荐意向、顾客的知识建议意向等作为顾客忠诚升级的标志变量。(3)在顾客资产的剥离管理中，以RFM模型中的R和F作为顾客忠诚度的指标对剥离问题进行研究。(4)在顾客资产的流失管理中，构建了不同层级顾客流失时的不同忠诚反应模式，并以此为依据建立了顾客资产流失因素识别和流失控制的模型。
本书的第3章解决所提出的第二个问题，根据对国内国外的文献梳理，将顾客终生价值的计算分为四大类，在前两类中，笔者重点解决了两个问题：即细分客户群永久性流失顾客的生命周期参数的确定问题与细分客户群间歇性购买典型顾客全部终生价值的计算问题；在最后一类间歇性购买个体顾客终生价值的计算中，笔者引入NBD／Pareto模型和BG／NBD模型的研究成果，并根据马尔可夫链来判断截尾数据顾客的生命周期，从而实现了该类顾客全部终生价值的计算。
本书的第4章解决所提出的第三个问题，通过对顾客资产细分理论文献的深入梳理，笔者将总结了顾客资产细分的两个较为成熟的方向，在借鉴两类研究的优点和避免其缺点的基础上，笔者建立了顾客当前潜在价值??当前顾客忠诚度细分体系。在这种细分体系之下，顾客被分成了四种优劣类型，从而为营销资源的分配提供了战略指导，最后，实证的结果也表明该细分体系是合理的和科学的。
第5章与第6章解决所提出的第四个问题。第5章中，为对顾客资产的获得、维持与升级管理问题进行解决，建立了顾客资产管理的分层动态驱动模型。分析了顾客资产的新获得资产、钢铁层、黄金层、铂金层的维持与升级的推动要素和相应的具体的策略，最后，建立了顾客获得资产的质量评价分析模型；在第6章中对顾客资产剥离和流失问题进行研究，笔者利用以RFM模型中的R和F作为顾客忠诚度的指标，利用马尔可夫链采用逐渐逼近算法对剥离问题进行研究。对于顾客资产流失的管理，先前的研究忽视了数据的时间依赖性和删失数据的问题。基于这种考虑，笔者利用COX比例风险回归模型对顾客资产的流失因素进行识别，采用Kaplan-Meyer方法对顾客资产流失控制的效果进行测定。
本书的第7章是实证部分，利有Logistic回归分析及结构方程模型对样本数据进行处理，实证研究结果全面支持理论模型与假设，检验了第5章理论分析的正确性。
本书在研究方法上，采用了定性分析与定量研究相结合的方法来进行。除对本书研究的四大核心问题进行了系统的文献梳理与理论分析论证之外，还使用了大量的数学模型(应用随机过程建模、系统论建模与统计模型)、语言编程(Matlab)、工具软件(SPSS、SAS、WINQSB、MATHEMATICA、LISREL)、实际访谈与问卷调查来进行案例研究和实证研究，力求研究结果的合理和实用。
本书的研究成果既丰富了顾客关系管理、企业竞争优势和顾客资产管理的理论，又具有指导企业实践、增加企业绩效和竞争优势的现实意义。
本书具有以下创新点：(1)应用寿命表分析的方法对细分客户群永久性流失典型顾客的终生价值计算方法进行了改进；给出了计算细分客户群间歇性购买典型顾客全部终生价值的思路和方法；在间歇性购买个体顾客终生价值的预测中，引入了研究较为成熟的NBD／Pareto模型和BG／NBD模型，并根据马尔可夫链来判断截尾数据顾客的生命周期，从而实现了该类顾客全部终生价值的计算。
(2)以顾客当前潜在价值与当前顾客忠诚度建立了顾客资产的细分体系，并对该体系进行了相应的实证研究。
(3)建立了顾客资产管理的分层动态驱动模型，系统地分析和提出了顾客资产获得、维持与升级的驱动要素及相应策略，并用实证的方法对理论分析的合理性进行了检验。依据系统工程的理论建立了顾客获得资产质量评价分析模型，从而为增加新顾客资产提供了可以借鉴的评价体系。
(4)系统建立了顾客资产管理的框架体系，将顾客资产的剥离引入了顾客资产的管理体系之中；将生存分析的cOx比例风险回归模型与Kaplan?Meyer方法引入顾客资产流失管理之中，实现了对顾客资产流失影响因素的有效识别和对顾客资产流失的有效控制。
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用户评价
阅读过程中，我不断被作者对于“系统性熵增”的哲学思考所吸引。这里的“熵增”，并非指物理学上的混乱，而是指组织在缺乏持续的内外部刺激时，其原有的活力和创新能力必然衰退的趋势。书中花了大量篇幅去论述那些看似成功的企业，是如何因为过度依赖历史经验而逐渐僵化的。作者提出了一个极具颠覆性的观点：最优化的运营效率，往往是长期创新的最大敌人。这让人联想到古典哲学中对“静止的完美”的批判。评价体系的建立，如果只是为了维护既有的权力结构，那么它就成了阻碍进步的枷锁。全书的文字风格，时而如冷峻的法学家在审视规则的漏洞，时而又像一位老练的剧作家在编排人物的命运。它对组织内部沟通链条的分析细致入微，尤其是在描述信息如何在层级结构中被“过滤”和“重塑”时，那种层层递进的剖析，让人不禁反思自己所在环境中的信息流通效率。
评分这部作品给我带来的最大震撼，在于其对“时间价值”的重估。传统观点总强调时间是金钱，是需要被精确量化和节省的资源。然而，这本书探讨了另一种时间维度——“被等待的时间的质量”。作者认为，消费者在等待服务、等待决策、等待反馈时所经历的心理状态，其价值远超出了等待本身的时长。书中详细分析了“预期管理”中，如何通过巧妙地拉伸或压缩感知时间来影响最终满意度。这种对非线性时间体验的关注，让我对许多服务行业中的标准流程产生了全新的怀疑。行文风格上，它大量运用了比喻和类比，将抽象的商业概念比作自然界的现象，例如将市场竞争比作生态系统中的捕食链，这种文学性的表达，使得原本枯燥的商业分析变得鲜活起来，充满了画面感。
评分这本书的后半部分，似乎将焦点从企业行为转向了个体决策者的“道德弹性”。作者通过对一系列著名商业丑闻的“去情绪化”解构，试图揭示个体在面对巨大诱惑或系统性压力时，道德边界是如何一步步被侵蚀和模糊的。它并未给出道德审判，而是冷静地分析了促成这些选择的结构性因素。其中对于“责任分散化”的研究尤为精彩，当一个决策被拆解成多个微小步骤，由不同团队并行处理时，最终产生负面结果的“罪责”便在组织内部被稀释，使得任何人都无法对最终的灾难负起全部责任。这种对组织伦理的解剖，是极其深刻且令人不安的。全书的收尾部分没有提供任何万能的解决方案，而是留下了一系列需要读者自行深入思考的问题，鼓励我们去质疑那些被奉为圭臬的商业“真理”。
评分这本新近拜读的著作，虽然主题似乎围绕着商业策略的宏大叙事，但它真正触及的，是商业世界中那些看似微小却至关重要的个体行为和心理机制。作者以一种近乎人类学家的严谨，剖析了市场参与者在信息不对称环境下的决策过程。书中并没有直接探讨任何关于“资产管理”或“忠诚度”的传统定义，而是深入挖掘了消费者心理的“黑箱”。举例来说，其中关于“锚定效应”在价格感知中的应用，不仅仅停留在理论层面，而是通过一系列精心设计的虚拟情境实验，展示了消费者如何被初始信息误导，从而形成固化的偏见。这种对人类非理性行为的深刻洞察，远比那些教人如何制定KPI的教科书要来得实在和耐人寻味。它更像是一部关于“说服的艺术”的心理学专著，而不是一本冰冷的商业指南。书中引用的案例，很多都来自于跨文化交流的视角，对比了不同文化背景下，信任的建立和维护模式的差异，这种多维度的审视，极大地拓宽了我对“关系资本”价值的理解。
评分这本书的结构安排颇具匠心，它并没有采用传统的“问题-分析-解决方案”的线性叙事。相反，它更像是一部由多个相互关联的短篇故事集汇编而成，每个故事都代表了商业世界中的一个特定“悖论”。例如，其中一个章节详细描述了“过度定制化”带来的“用户疲劳”，这与我们通常听到的“个性化服务至上”的论调形成了鲜明对比。作者并未简单地否定个性化，而是探讨了在追求极致个性化过程中，企业和服务提供者自身所承担的认知负荷和资源黑洞。这种对事物两面性的深刻把握，使得阅读体验充满了智力上的挑战。我尤其欣赏作者在处理复杂数据时的克制，他很少用生硬的数字堆砌来支撑论点，而是巧妙地将复杂的统计学概念融入到对日常商业场景的描绘之中，使得即使是缺乏专业背景的读者也能领会其深意。
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