5. An “executive” services marketin

5. An “executive” services marketing dashboard
The plentitude of data sources and tools available to marketers also translates into a
complex array of metrics and KPIs. Marketing dashboards have been identified as a
means of solving this issue by “bringing the firm’s key metrics into a single display”
(Pauwels et al., 2009, p. 175) and therefore avoiding potential problems such as data
overload, scattered data locations, managerial biases, lack of transparency and
accountability, as well as the need for firm-wide integration (Pauwels et al., 2009). Data
is only as useful as it can inform metrics, which are later combined to provide the
insights managers desperately need.
There are many popular marketing metrics currently in use. Kumar and Reinartz
(2006) list them in three categories:
(1) traditional marketing metrics;
(2) primary-customer based metrics; and
(3) strategic customer-based value metrics.
Traditional marketing metrics include market share and sales growth, which are both
aggregate views of company performance. Primary-customer based metrics include
customer acquisition, customer activity, and customer win-back. Although these
metrics can aid managers in determining the value of each individual buyer, they do
now necessarily reveal the total value that a single customer can provide a firm. Third,
there are other strategic customer-based value metrics (Kumar and Rajan, 2012) such as
recency, frequency and monetary value (RFM), share of wallet (SOW), and past
customer value (PCV).
While each of these metrics are important, the metrics mentioned above do not
provide much insights into future customer purchasing behavior because they assume
that a customer’s past buying behavior and future buying behavior will be the same.
For example, the three strategic customer-based value metrics take into account more
customer information than the first two categories of metrics mentioned above, but
also have their drawbacks. For one, the RFM score does not convey to marketers when
a customer is likely to buy, whether or not a customer is loyal, or how much profit they are likely to give. The SOW metric does reveal whether or not a customer is loyal but if
used as the sole metric for resource allocation, then SOW does not take into account the
size of the budget; the metric provides a SOW percentage but does not accompany a
dollar amount. Finally, the PCV metric does not look directly at profitability as a
variable, and makes the assumption that past spending behavior will indicate future
behavior (Kumar, 2008b). All of these metric-specific drawbacks, coupled with their
collective lack of predictive power, can lead a firm to misallocate precious resources
and to privileging the wrong customer or customer segment.
Because of the shortcomings of the strategic customer-based value metrics, there is
need for a metric that solves the issues that are inherent within them; a metric that can
accurately predict the future profitability of a customer and strengthen resource
allocation budgets. The CLV metric does just that (Kumar and Reinartz, 2006; Kumar
and Rajan, 2012). CLV is a forward-looking metric that does not prioritize loyalty
over profitability, meaning CLV makes certain that valuable (and not merely loyal)
customers are profitable (Kumar, 2008b). Unlike the previous three categories of popular
marketing metrics, the measurement of CLV includes the likelihood of a customer being
active in the future and the marketing dollars that need to be spent to retain the customer
and achieve a positive return on investment (ROI) (Kumar, 2008a). CLV also lets
managers “know when a customer buys, how much a customer buys and how much it
costs to make the sale (Kumar, 2008b)”. The above-mentioned aspects of CLV make it an
encompassing, revolutionary, and unique forward looking metric. Summing the CLV of
all customers leads to customer equity that forms the foundation for valuing firms
(Rust et al., 2004; Schulze et al., 2012). Additionally, competitive effects can be included
as the elements of customer equity to consider customers brand switching behavior
(Rust et al., 2004). Leading indicators of behavior such as what customers think about
the relationship with the firm and fit between customer needs and provided services can
also be used as sources of customer equity (Zeithaml et al., 2006). However, customer
equity and CLV do not provide every possible piece of information, and can only be used
to understand the profitability of the firm’s customers. Therefore, this paper argues for
the use of complementarity metrics. While customer equity is the most useful metric in
understanding the value of the customer base, it should be combined with other metrics
such as the expected churn rate, expected SOW, expected failure and service recovery
rates, human resource (HR) metrics, as well as operational metrics. Each of these metrics
can provide different pieces of valuable information that can inform managers about
the direction their business is going into. For instance:
(1) Customer engagement value (Kumar et al., 2010a, b) – this measure provides a
snapshot of customer health that encompasses CLV, customer referral value,
customer influencer value, and customer knowledge value.
(2) Customer engagement behaviors (Van Doorn et al., 2010) – beyond a
transactional basis; it is defined as a behavioral manifestation that are focused
around a firm or a brand which is a result of motivational drivers.
(3) Expected churn rate – necessary to understand:
. The degree to which retention is actually an issue.
. The potential financial losses associated with customer churn.
(4) Expected SOW – for firms in polygamous (simultaneous multi-brand
users) industries, it can be calculated using the wallet allocation rule
JOSM
24,3
340
Downloaded by NARESUAN UNIVERSITY At 23:24 21 October 2014 (PT)(Keininghamet al., 2011) at a customer level as a function of performance relative to
competitors in each customer’s usage set and then aggregated to the firm level.
(5) Expected service failure and recovery rates – will provide insight into whether
the appropriate organizational strategy should be to invest more heavily in
measures that minimize the former or maximize the latter.
(6) Industry-specific HR/employee engagement metric (Dulebohn and Johnson,
2013).
(7) Industry-specific operational metric.
These metrics are service-relevant, complementary and forward-looking, with proven
linkages to business outcomes that far exceed those of more commonly used metrics
(e.g. average satisfaction rating, NPS). The inclusion of HR and operational metrics
provides the holistic view required to adequately assess strategic marketing initiatives
vis-a`-vis broader organizational needs.
However, keeping track of all these metrics can prove problematic, unless their
content is presented in a visually appealing manner that would make it easy to scan the
individual metrics, and see patterns in their interdependence. This exact reasoning has
led to the development of service dashboards. The dashboard of an automobile is
essentially a collection of gauges and meters that provide a driver with all the diagnostic
information necessary to operate his vehicle and arrive safely at his destination. This
information has to be organized and displayed in such a way that the driver is able to
process this information quickly and easily while driving. Similarly, to be impactful on
business decisions, the findings of marketing research need to be quickly and easily
digestible by top-level executives, and the metrics contained in a service marketing
dashboard must be as intuitively meaningful as a low fuel reading or a speedometer
(which is to say merely that the metrics contained on an executive dashboard must be
relevant to executives) (Pauwels et al., 2009).
In practice, the typical service-oriented “dashboard” is the front end of a larger online
portal (neologically referred to with the portmanteau “reportal”) into which a user can
drill-down for much greater detail. As such, the dashboard operates as a topline report of
the most essential KPIs. These reports will often contain items like average satisfaction
rating on specific areas of interest, overall satisfaction, likelihood to recommend and/or
Net Promoter Score (NPS). They often provide a snapshot of performance on these metrics
over time, with visualizations of ongoing trends. They frequently provide benchmarks
(competitive, historical or aspirational) against which current scores can be evaluated.
A frequent selling point of these reportals is the ability to create multiple
dashboards for different audiences. Therefore, a store manager would view her store
manager dashboard as an entry point to her accessible portions of the reportal, while a
district manager would see a district manager dashboard, and a CEO a “CEO
dashboard”. The metrics presented on each of these dashboards generally differ in
conjunction with the scope of the organizational information that is appropriate for the
user. As such, a dashboard (or reportal) that is tailored specifically to researchers or
operational staff is unlikely to resonate with top-level executives. At this point in time
though, the typical service dashboards are still behind in the type of information they
provide managers with and lack a certain degree of usability.
Consequently, it is imperative that the appropriate metrics for inclusion on an executive
service marketing dashboard be established. The intention of recommendations made
Data-driven
services
marketing
341
Downloaded by NARESUAN UNIVERSITY At 23:24 21 October 2014 (PT)is not to disparage the utility of more operational reporting platforms, which serve their
own important purposes, but rather to highlight the appropriate service marketing metrics
to present to the strategic leaders of business organizations. Organizational leaders will
need a more holistic assessment of performance than employees in

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5. "ผู้บริหาร" แดชบอร์ดการตลาดบริการPlentitude แหล่งข้อมูลและเครื่องมือการตลาดยังแปลเป็นการอาร์เรย์ที่ซับซ้อนของการวัด Kpi แดชบอร์ดการตลาดได้รับการระบุเป็นการวิธีการแก้ปัญหานี้โดยการ "นำวัดสำคัญของบริษัทในการแสดงเดี่ยว"(Pauwels et al. ปี 2009, p. 175) และดังนั้นจึง หลีกเลี่ยงปัญหาที่อาจเกิดขึ้นเช่นข้อมูลโอเวอร์โหลด สถานที่เก็บข้อมูลกระจาย ยอมบริหารจัดการ ความไม่โปร่งใส และความรับผิดชอบ ตลอดจนต้องการรวมทั้งบริษัท (Pauwels et al., 2009) ข้อมูลจะเป็นประโยชน์ที่มันสามารถบอกการวัด ซึ่งในภายหลังรวมเข้าด้วยกันเพื่อให้การข้อมูลเชิงลึกผู้จัดการต้องหมดมีอยู่หลายวัดตลาดยอดนิยมใช้ Kumar และ Reinartz(2006) รายการเหล่านั้นในสามประเภท:(1) แบบวัดการตลาด(2) ลูกค้าหลักโดยวัด และ(3) การวัดค่าตามลูกค้ากลยุทธ์การวัดโบราณตลาดมีส่วนแบ่งการตลาดและขายการเจริญเติบโต ซึ่งมีทั้งมุมมองรวมของผล วัดตามหลักลูกค้ารวมลูกค้าซื้อ กิจกรรมลูกค้า และชนะลูกค้ากลับ แม้ว่าเหล่านี้วัดสามารถช่วยผู้บริหารในการกำหนดค่าของผู้ซื้อแต่ละแต่ละ พวกเขาทำตอนนี้ จำเป็นต้องเปิดเผยมูลค่าที่ลูกค้ารายเดียวสามารถให้บริษัท ที่สามเช่นมีเครื่องมือวัดค่าตามลูกค้ากลยุทธ์อื่น ๆ (Kumar และระจัน 2012)recency, frequency and monetary value (RFM), share of wallet (SOW), and pastcustomer value (PCV).While each of these metrics are important, the metrics mentioned above do notprovide much insights into future customer purchasing behavior because they assumethat a customer’s past buying behavior and future buying behavior will be the same.For example, the three strategic customer-based value metrics take into account morecustomer information than the first two categories of metrics mentioned above, butalso have their drawbacks. For one, the RFM score does not convey to marketers whena customer is likely to buy, whether or not a customer is loyal, or how much profit they are likely to give. The SOW metric does reveal whether or not a customer is loyal but ifused as the sole metric for resource allocation, then SOW does not take into account thesize of the budget; the metric provides a SOW percentage but does not accompany adollar amount. Finally, the PCV metric does not look directly at profitability as avariable, and makes the assumption that past spending behavior will indicate futurebehavior (Kumar, 2008b). All of these metric-specific drawbacks, coupled with theircollective lack of predictive power, can lead a firm to misallocate precious resourcesand to privileging the wrong customer or customer segment.Because of the shortcomings of the strategic customer-based value metrics, there isจำเป็นสำหรับการวัดที่ช่วยแก้ปัญหาที่เป็นสิ่งที่แฝงอยู่ภายใน การวัดที่สามารถคาดการณ์ผลกำไรในอนาคตของลูกค้าได้อย่างถูกต้อง และเสริมสร้างทรัพยากรการปันส่วนงบประมาณ วัดส์ไม่เพียงแค่นั้น (Kumar และ Reinartz, 2006 Kumarกระ จัน 2012) ส์เป็นการวัดจากที่สำคัญสมาชิกกว่าผลกำไร ส์หมายถึง ทำให้บางอย่างที่มีคุณค่า (และไม่ซื่อสัตย์เพียง)ลูกค้ามีกำไร (Kumar, 2008b) ซึ่งแตกต่างจากสามประเภทก่อนหน้านี้นิยมตลาดวัด วัดส์มีความเป็นไปได้ของลูกค้าได้ใช้งานในอนาคตและดอลลาร์ตลาดที่จำเป็นต้องใช้เพื่อรักษาลูกค้าและให้ส่งคืนค่าบวกการลงทุน (ROI) (Kumar, 2008a) ส์ยังช่วยให้ผู้จัดการ "ทราบว่าเมื่อลูกค้าซื้อสินค้า จำนวนลูกค้าที่ซื้อ และเป็นจำนวนต้นทุนขาย (Kumar, 2008b) " ลักษณะดังกล่าวของส์ให้การครอบคลุม ปฏิวัติ และมองไปข้างหน้า วัดเฉพาะ ส์ของรวมลูกค้าทั้งหมดที่นำไปสู่ส่วนของลูกค้าที่ใช้เป็นพื้นฐานสำหรับบริษัทที่ค้างอยู่(สนิม et al., 2004 ชูลซ์ et al., 2012) นอกจากนี้ ผลการแข่งขันสามารถรวมเป็นองค์ประกอบของส่วนลูกค้าพิจารณาแบรนด์ลูกค้าเปลี่ยนพฤติกรรม(สนิม et al., 2004) นำตัวบ่งชี้ของพฤติกรรมเช่นว่าลูกค้าที่คิดถึงความสัมพันธ์กับบริษัทและให้พอดีระหว่างความต้องการลูกค้าและบริการให้สามารถยัง สามารถใช้เป็นแหล่งของลูกค้าหุ้น (Zeithaml และ al., 2006) อย่างไรก็ตาม ลูกค้าหุ้นส์ให้ข้อมูลชิ้นได้ และสามารถใช้ได้เฉพาะเข้าใจผลกำไรของลูกค้าของบริษัท ดังนั้น กระดาษนี้จนในการใช้เครื่องมือวัด complementarity ขณะหุ้นลูกค้า การวัดประโยชน์มากที่สุดในเข้าใจค่าของฐานลูกค้า มันควรรวมกับวัดอื่น ๆเช่นคาดผลาญอัตรา เสาคาด คาดว่ากู้คืนความล้มเหลวและบริการราคา วัดทรัพยากรบุคคล (HR) ตลอดจนการวัดการดำเนินงาน แต่ละวัดเหล่านี้สามารถให้ส่วนต่าง ๆ ของข้อมูลที่สามารถแจ้งให้ผู้จัดการเกี่ยวกับทิศทางธุรกิจของพวกเขาไป ตัวอย่าง:(1) ลูกค้าหมั้นค่า (Kumar et al., 2010a, b) – วัดนี้ให้เป็นของสุขภาพลูกค้าที่ครอบคลุมส์ ลูกค้าอ้างอิงค่าค่า influencer ลูกค้า และลูกค้ารู้ค่า(2) ลูกค้าหมั้นพฤติกรรม (Van Doorn et al., 2010) – นอกเหนือจากการมูลพื้นฐาน มีการกำหนดไว้เป็นการแสดงพฤติกรรมที่มีความสำคัญบริษัทหรือแบรนด์ที่เป็นผลของไดรเวอร์หัด(3) คาดผลาญอัตรา – จำเป็นต้องทำความเข้าใจ:. ระดับที่รักษามีปัญหาจริง. สูญเสียทางการเงินอาจเกี่ยวข้องกับลูกค้าเดือดพล่าน(4) คาดเสา – สำหรับบริษัทในเมียมาก (พร้อมหลากหลายแบรนด์อุตสาหกรรมผู้ใช้) สามารถคำนวณโดยใช้กฎการปันส่วนกระเป๋าสตางค์JOSM24,3340ดาวน์โหลดที่ 23:24 21 2014 ตุลาคม โดยมหาวิทยาลัยนเรศวร (PT) (Keininghamet al., 2011) ในระดับลูกค้าเป็นฟังก์ชันของประสิทธิภาพการทำงานสัมพันธ์กับคู่แข่งในการใช้งานของลูกค้าแต่ละรายกำหนด และรวมแล้ว ระดับของบริษัท(5) บริการที่คาดว่าความล้มเหลวและการกู้คืนพิเศษ – จะให้เข้าใจไปว่ากลยุทธ์ระดับองค์กรที่เหมาะสมควรจะ ลงทุนมากกว่าในมาตรการที่ลดการย้าย หรือเพิ่มหลัง(6) เฉพาะอุตสาหกรรม HR/พนักงาน หมั้นวัด (Dulebohn และ Johnson2013)(7) เฉพาะอุตสาหกรรมดำเนินงานวัดวัดเหล่านี้มีบริการที่เกี่ยวข้อง ประกอบ และ จาก กับพิสูจน์เชื่อมโยงกับผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ไกลเกินของอื่น ๆ โดยทั่วไปใช้วัด(เช่นเฉลี่ยคะแนนความพึงพอใจ NPS) รวมของทรัพยากรมนุษย์และการวัดการดำเนินงานมุมมองแบบองค์รวมที่ต้องประเมินทธิ์ทางการตลาดอย่างเพียงพอvis a'-vis กว้างขึ้นความต้องการขององค์กรอย่างไรก็ตาม ติดตามของวัดทั้งหมดเหล่านี้สามารถพิสูจน์ปัญหา ยกเว้นว่าพวกเขานำเสนอเนื้อหาในลักษณะดูดจะทำให้ง่ายในการสแกนวัดแต่ละ และรูปแบบดูในอิสระเสรีของตน มีเหตุผลนี้แน่นอนนำไปสู่การพัฒนาบริการแดชบอร์ด แดชบอร์ดของรถยนต์คือเป็นชุดมาตรวัดและเมตรที่มีโปรแกรมควบคุมวินิจฉัยทั้งหมดข้อมูลที่จำเป็นต้องมียานพาหนะของเขา และมาถึงอย่างปลอดภัยที่ปลายทางของเขา นี้ข้อมูลมีการจัดระเบียบ และแสดงในลักษณะว่าโปรแกรมควบคุมสามารถให้ประมวลข้อมูลนี้ได้อย่างง่ายดาย และรวดเร็วในขณะขับรถ ในทำนองเดียวกัน เป็น impactful บนตัดสินใจทางธุรกิจ ผลการศึกษาวิจัยการตลาดจำเป็นต้องรวดเร็ว และง่ายดายdigestible โดยผู้บริหารระดับสูงสุด และวัดที่อยู่ในตลาดบริการแดชบอร์ดต้องเป็นหมดความหมายอ่านเชื้อเพลิงต่ำหรือเป็นเครื่องวัดความเร็ว(ซึ่งจะกล่าวเพียงว่า ต้องเป็นวัดที่อยู่บนแดชบอร์ดผู้บริหารเกี่ยวข้องกับผู้บริหาร) (Pauwels et al., 2009)ในทางปฏิบัติ ทั่วไปเด่น "แดชบอร์ด" คือ ปลายด้านหน้าของขนาดใหญ่ออนไลน์เว็บไซต์ (neologically อ้างถึงกับกระเป๋า "reportal") ซึ่งผู้ใช้สามารถลึกรายละเอียดมากยิ่งขึ้น เช่น แดชบอร์ดทำงานเป็นรายงานรายการบนสุดKpi ที่สำคัญที่สุด รายงานเหล่านี้มักจะประกอบด้วยสินค้าเช่นความพึงพอใจเฉลี่ยในพื้นที่เฉพาะของดอกเบี้ย ความพึงพอใจโดยรวม ความเป็นไปได้แนะนำการจัดอันดับ และ/หรือโปรโมเตอร์สุทธิคะแนน (NPS) มักจะให้ภาพรวมของประสิทธิภาพการทำงานในวัดเหล่านี้ช่วงเวลา กับเพลงแนวโน้มต่อเนื่อง พวกเขามักจะให้เกณฑ์มาตรฐาน(แข่งขัน ประวัติศาสตร์ หรือ aspirational) กับคะแนนปัจจุบันที่สามารถประเมินได้จุดขายเป็นของ reportals เหล่านี้จะสามารถสร้างหลายแดชบอร์ดสำหรับผู้ชมที่แตกต่างกัน ดังนั้น ผู้จัดการร้านจะดูร้านค้าของเธอผู้จัดการแดชบอร์ดที่เป็นจุดให้เธอบางส่วนสามารถเข้าถึงได้ของที่ reportal ในขณะผู้จัดการเขตจะเห็นแดชบอร์ดของผู้จัดการเขต และ CEO "CEOแดชบอร์ด" วัดที่นำเสนอบนของแดชบอร์ดเหล่านี้โดยทั่วไปแตกต่างกันในร่วมกับขอบเขตของข้อมูลองค์กรที่เหมาะสมสำหรับการผู้ใช้งาน เช่น แดชบอร์ด (หรือ reportal) ที่เหมาะโดยเฉพาะการวิจัย หรือพนักงานปฏิบัติงานไม่น่าจะดังก้องกับผู้บริหารระดับสูงสุด ที่ในตอนนี้แม้ แดชบอร์ดบริการทั่วไปยังคงอยู่ในชนิดของข้อมูลที่พวกเขาคือให้ผู้จัดการมี และขาดระดับของการใช้งานดังนั้น มันเป็นสิ่งจำเป็นที่วัดที่เหมาะสมสำหรับการรวมในผู้บริหารสร้างแดชบอร์ดการตลาดการบริการ ขอคำแนะนำในการทำปรับปรุงข้อมูลบริการการตลาด341ดาวน์โหลด โดยมหาวิทยาลัยนเรศวร 23:24 21 2014 ตุลาคม (PT) จะไม่หักหน้าของเพิ่มเติมดำเนินงานรายงานแพลตฟอร์ม ซึ่งพวกเขาเองความสำคัญวัตถุประสงค์ แต่ค่อนข้าง จะเน้นการบริการที่เหมาะสมที่ตลาดวัดเพื่อนำเสนอผู้นำเชิงกลยุทธ์ขององค์กรธุรกิจ ผู้นำองค์กรจะต้องประเมินแบบองค์รวมมากขึ้นประสิทธิภาพการทำงานมากกว่าพนักงานใน