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数据挖掘与数据分析

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顾客满意度:SEM模型(转)   

2008-04-18 10:04:03|  分类: 市场调研 |  标签: |举报 |字号 订阅

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企业的生存与发展取决于产品或服务满足顾客需求并使其满意的程度,顾客满意度已经成为企业新的竞争力。

顾客满意度就是顾客认为产品或服务是否达到或超过他的预期的一种感受。

  对顾客满意度的研究采用的模型方法有很多,结构方程模型(SEM)就是其中之一。SEM翻译过来就是结构方程模型,其目的在于探索事物间的因果关系,并将这种关系用因果模型、路径图等形式加以表述。如下图:

图1 SEM模型的基本框架

  在模型中包括两类变量:一类为观测变量,是可以通过访谈或其他方式调查得到的,用长方形表示;一类为结构变量,是无法直接观察的变量,又称为潜变量,用椭圆形表示。

  各变量之间均存在一定的关系,这种关系是可以计算的。计算出来的值就叫参数,参数值的大小,意味着该指标对满意度的影响的大小,都是直接决定顾客购买与否的重要因素。如果能科学地测算出参数值,就可以找出影响顾客满意度的关键绩效因素,引导企业进行完善或者改进,达到快速提升顾客满意度的目的。

  应用案例

  某通信分公司屡次位居榜尾,于是痛下决心改革。该分公司有三类业务:固话业务、小灵通业务以及上网业务。围绕着这三类业务产品的销售,该通信分公司还提供了售前、售中和售后三个环节多方面的服务。结合该通信分公司的主要产品情况,从顾客满意度着手,重点分析并找出影响顾客满意的关键因素,从而为制定有效的顾客满意度提升方案提供数据支持。

  1.设计满意度模型

  根据该公司的业务具体情况,设计出了顾客满意度模型,如下图:

图2某通信分公司顾客满意度SEM模型

  上图显示,该地市分公司重点要考察的是产品满意度和服务满意度对顾客满意度的影响。图中的Xn是待构建的测量指标,λ值表示各指标对上级指标的影响大小,ζn和δn表示误差,是受模型外因素影响的部分,如价格满意度等其他因素。

  2.构建具体测量指标

  基于建立的满意度SEM模型,围绕固话业务、小灵通业务以及上网业务的销售,及销售这些业务产品的售前、售中和售后三个环节多方面的服务内容,构建具体的观测指标(变量),如下表1:

表1:顾客满意度观测指标

潜变量 观测变量
★产品满意度 1、对产品质量的总体评价

2、对固话业务质量的感知

3、对上网业务质量的感知

4、对小灵通业务质量的感知

★服务满意度 5、对服务质量的总体评价
﹡售前服务 6、对企业形象的评价

7、对业务宣传的评价

8、对业务咨询的评价

﹡售中服务 9、对营业厅窗口服务的评价

10、对业务办理过程的感知

11、对客服热线使用的感知

﹡售后服务 12、对缴费服务的评价

13、对故障处理相关过程的感知

14、对投拆处理方面的评价

★顾客满意度 15、总体满意度

  3.调查取样

  明确了指标,下一步的工作就是对这些指标进行调查,了解消费者对此的反应。一般我们采用问卷调查的方式,可分为四大部分:

  (1)甄别部分:该部分设计一些过滤性的问题,以确保被访者属于目标群体;

  (2)总体评价:在访问开始就应该向被访者询问总体满意度得分,问题可以这样设计:

  “总体而言,您对______是满意还是不满意?请您采用10分制给______打分,1表示非常差,10表示非常好。”

  (3)表现得分:就是了解顾客对产品、服务在各个具体方面表现的认知情况。与总体评价一致,仍然采用10分制进行打分。研究者将根据评分来测量顾客对产品、服务各个方面的满意度情况,并通过SEM模型分析,找出影响顾客满意度的关键因素;

  (4)背景资料:如人口和生活方式信息,这些信息用于分类,如:某一特定人口或生活方式群体是否比一般的顾客满意度更高或更低?

  4.借用Amos软件实现满意度调查

  在取得一手数据之后,就可以借助软件对数据进行统计分析,不管用哪种软件,其基本步骤都是一致的。我们在此使用Amos软件进行分析。

  我们将前面设计好的模型转移到特定软件中,建立好该地市通信分公司顾客满意度模型,然后输入调查数据,就可以得到影响服务满意度的关键因素分析结果,如下图:

图3影响顾客满意度的关键因素分析模型图

  上图中两指标之间的值就是统计出来的参数,它表示该指标对其上一级指标的影响,又称为贡献值。如果该值较大,则表明该指标对上一级指标的满意度影响较大;该值较小,则表明该指标对上一级指标的满意度影响较小。

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