顧客滿意度測(cè)評(píng)的模糊集合論模型

1、顧客滿意度測(cè)評(píng)的模糊集合論模型（上海海信市場(chǎng)研究公司 總經(jīng)理 岑詠霆教授） 摘要 本文闡述顧客滿意度測(cè)評(píng)中應(yīng)用模糊集合論的觀念和方法的必要性，本文在美國顧客滿意度指標(biāo)（ACSI）的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的基礎(chǔ)上提取顧客期望與感知質(zhì)量，感知質(zhì)量與價(jià)格等級(jí)，顧客報(bào)抱怨與顧客忠誠三對(duì)測(cè)評(píng)因素，以模糊推理和模糊綜合評(píng)判為基本原理，構(gòu)作模糊集合論模型。關(guān)鍵詞 顧客滿意 ACSI 模糊綜合評(píng)判 模糊推理  Fuzzy Set model of Customer Satisfaction Evaluation(Shanghai Haixin Marketing Research Comp

2、any General Manager Professor CenYongting) 引言現(xiàn)代營銷理念是以“顧客導(dǎo)向”“顧客滿意”為其基本出發(fā)點(diǎn)及歸宿。在我國，隨著社會(huì)生產(chǎn)力的不斷發(fā)展，隨著經(jīng)濟(jì)體制改革的不斷深入，隨著社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的不斷完善，顧客滿意的理論和實(shí)踐受到企業(yè)界、學(xué)術(shù)界、教育界以及社會(huì)方方面面的關(guān)注和重視，是十分自然的事情。1989年瑞典率先建立了國家顧客滿意度指數(shù)，隨后德國、美國、加拿大、韓國等20多個(gè)國家和地區(qū)先后建立了全國的顧客滿意度指數(shù)。我國的顧客滿意度指數(shù)理論研究和實(shí)際運(yùn)作已經(jīng)得到有關(guān)部門的高度重視，上海市關(guān)于顧客滿意度的研究在上海市技術(shù)監(jiān)督局的關(guān)心支持下，由

3、上海市質(zhì)量管理科學(xué)院較早地開展了課題研究，并在建立地區(qū)性的行業(yè)CSI工作上取得了突破性的進(jìn)展。為我國CSI的建立發(fā)揮了積極的推動(dòng)作用。由筆者提出并得到上海市質(zhì)量科學(xué)研究院立項(xiàng)的顧客滿意度測(cè)評(píng)的模糊方法，擬作為我國探索顧客滿意度測(cè)評(píng)方法的一個(gè)獨(dú)特視角，開展研究，以期引起廣大理論界、學(xué)術(shù)界的重視。該課題已通過以國際質(zhì)量科學(xué)院院士劉源張教授為首的專家組的鑒定。專家認(rèn)為，本課題開拓了顧客滿意度研究的新的領(lǐng)域，具有開創(chuàng)性。 一、關(guān)于美國顧客滿意度指數(shù)測(cè)評(píng)方法的思考在提出“顧客滿意度測(cè)評(píng)的模糊集合論模型”之前有必要對(duì)美國的顧客滿意度測(cè)評(píng)方法進(jìn)行思考。其主要目的在于：1、 1、  借鑒A

4、CSI的合理因素；2、 2、  尋找模糊集合論模型的存在依據(jù)。美國顧客滿意度測(cè)評(píng)方法是基于如下的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型。（見圖51）  1 感知質(zhì)量 + 3 - 顧客抱怨4 + 43 + 11 2 感知價(jià)值 顧客滿意3 +/- + 21 + 顧客預(yù)期 31 53 + 顧客忠誠5 圖51 在這一模型中，關(guān)于結(jié)構(gòu)模型，共有6個(gè)潛在變量其中，5個(gè)為內(nèi)生潛在變量為：1：感知質(zhì)量 2：感知價(jià)值3：顧客滿意度指數(shù) 4：顧客抱怨5：顧客忠誠其中，1個(gè)外生潛在變量為 ：顧客期望在這些潛在變量組成的向量之間建立結(jié)構(gòu)方程式模型 為潛在內(nèi)生變量對(duì)潛在內(nèi)生變量的效應(yīng)系數(shù)矩陣為潛在外生變量對(duì)潛在內(nèi)

5、生變量的效應(yīng)系數(shù)矩陣表示殘差項(xiàng)構(gòu)成的向量顯然，結(jié)構(gòu)方程式又可寫成非向量形式：在這一模型中關(guān)于度量模型的，和外生潛在變量、即顧客期望對(duì)應(yīng)的外生顯在變量有3個(gè)：這些變量之間的度量關(guān)系的向量方程式為非向量形式為： 和5個(gè)內(nèi)生潛在變量對(duì)應(yīng)的內(nèi)生顯在變量有11個(gè)，。這些變量之間的度量關(guān)系的向量方程式為 非向量形式為 ACSI可應(yīng)用LISREL統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行參數(shù)統(tǒng)計(jì)，并在此基礎(chǔ)上計(jì)算ACSI。針對(duì)上述的ACSI模型，可以進(jìn)行如下的思考。1、客觀世界存在著兩種不確定性。“第一類不確定性”是眾所周知的“隨機(jī)性”，是指在個(gè)別試驗(yàn)中呈現(xiàn)不確定性，也即在每次試驗(yàn)之前無法預(yù)知確切的結(jié)果，但在相同條件下，在大量

6、重復(fù)試驗(yàn)中又呈現(xiàn)出的某種規(guī)律性。在美國的顧客滿意度的測(cè)評(píng)中，注意并重視了變量的第一類不確定性，并且采用了十分成熟的數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法予以處理。但是客觀世界還存在著第二類不確定性，這類不確定性是對(duì)某些事物人們不可能給予它們以明確的定義和確定性的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)而具有的不確定性。這就是所謂的模糊性。如果忽視了這種不確定性，那末進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的原始數(shù)據(jù)的真實(shí)性將會(huì)存在很大的問題，如用清晰等級(jí)來劃分顧客的實(shí)際感受，這和顧客心理活動(dòng)的實(shí)際情況是存在很大差異的，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行復(fù)雜多元統(tǒng)計(jì)的必要性也將是值得考慮的。因此，在取得實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，必須考慮消費(fèi)者心理感知的模糊性，應(yīng)該避免等級(jí)的清晰劃分，避免界點(diǎn)兩側(cè)的躍變，要承認(rèn)等級(jí)之間

7、的中介過渡和亦此亦彼性。2、在美國的顧客滿意度的測(cè)評(píng)中，在測(cè)評(píng)原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行精確的數(shù)理統(tǒng)計(jì)，純?nèi)唬@是一種處理方法，但是當(dāng)數(shù)據(jù)本身是否能準(zhǔn)確描述實(shí)際情況還存在某種疑惑時(shí)這種精確求解的必要性是可以探討的。實(shí)際上我們可以另辟蹊徑，從精確性上后退一步不是去追求一個(gè)精確解，而是滿足于一個(gè)滿意解。3、在上述的ACSI模型中，在潛在變量之間，在潛在變量和外生顯在變量及內(nèi)生顯在變量之間采用了“線性”結(jié)構(gòu)。這一“規(guī)定”實(shí)在是“人為”的而非“本源”的。在這樣的認(rèn)識(shí)基礎(chǔ)上，我們完全可以應(yīng)用模糊統(tǒng)計(jì)、模糊綜合評(píng)判以及在模糊控制理論和實(shí)踐中已經(jīng)取得成功的模糊推理方法來測(cè)評(píng)顧客滿意度指數(shù)。 二、顧客滿意

8、度測(cè)評(píng)模糊方法的基本模型顧客的滿意度測(cè)評(píng)的基本模型充分考慮了傳統(tǒng)顧客滿意度測(cè)評(píng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型所涉及的結(jié)構(gòu)變量對(duì)顧客滿意度的影響。并且把這個(gè)結(jié)構(gòu)變量分為三個(gè)類別：第一類：感知質(zhì)量與顧客期望第二類：感知價(jià)值（給定價(jià)格時(shí)的質(zhì)量等級(jí) 給定等級(jí)時(shí)的價(jià)格等級(jí)）第三類：顧客抱怨與顧客忠誠其基本思路是根據(jù)菲列浦·科特勒的觀點(diǎn) 顧客滿意=f（顧客期望-感知質(zhì)量） 并予以擴(kuò)充f=（顧客期望-感知質(zhì)量）f=（價(jià)格等級(jí)-質(zhì)量等級(jí)） 顧客滿意f=（顧客忠誠-顧客抑怨） 三、顧客滿意度測(cè)評(píng)模糊方法的基本工具一） 一）模糊綜合評(píng)判1單因素模糊評(píng)判模糊綜合評(píng)判問題，有二個(gè)要素。其一是 “評(píng)判因素集”，它

9、是對(duì)事物進(jìn)行模糊綜合評(píng)判時(shí)的 “評(píng)判角度”或稱 “評(píng)判因素”。一般，因素集可記為：U=u1,u2,ui,um 其中，ui表示第i個(gè)因素。 另一個(gè)要素是“評(píng)語等級(jí)集”，如據(jù)具體問題，可以規(guī)定的等級(jí)為“很好、較好、一般、較差、很差”五個(gè)等級(jí)，或“滿意、較滿意、一般、較不滿意、不滿意”五個(gè)等級(jí)。 一般評(píng)語等級(jí)集可以記為：V=v1,v2,vj,vn其中，vj表示第j個(gè)評(píng)語等級(jí)。單因素評(píng)判是模糊綜合評(píng)判的基礎(chǔ)，它僅根據(jù)被評(píng)判事物的某一個(gè)因素ui來評(píng)判該事物對(duì)各評(píng)語等級(jí)的隸屬度，評(píng)定的結(jié)果為一模糊集：+簡(jiǎn)記為一個(gè)模糊向量其中當(dāng)評(píng)定對(duì)象只有一個(gè)評(píng)判因素時(shí)，單因素評(píng)判就是對(duì)該對(duì)象的評(píng)判結(jié)果。其所得的模糊向量也

10、就是該對(duì)象的“等級(jí)模糊向量”。為與綜合評(píng)判的記法相同，也可記為：  其中  2多因素模糊評(píng)判多因素評(píng)判是建立在單因素評(píng)判基礎(chǔ)之上的，通過單因素評(píng)判得到m個(gè)模糊向量。 = ri1, ri2, rij, rin (i=1,2, m)這m個(gè)單因素評(píng)判向量構(gòu)成一個(gè)m×n模糊矩陣，稱之為評(píng)判矩陣，記為： 為了進(jìn)行綜合評(píng)判，還要考慮評(píng)判因素的權(quán)重，即各評(píng)判因素在評(píng)判過程中所起作用的大小，設(shè)為因素作用模糊集，則：其中表示第i因素ui在綜合評(píng)定中所起作用的度量，其在0，1上取值。的確定對(duì)綜合評(píng)判而言是非常重要的，并且的確定與后面提及的模糊綜合評(píng)判“合成原則”關(guān)

11、系密切。有了和,則 或其中“?！睘槟：铣蛇\(yùn)算符號(hào)?！?。”的具體意義可以通過bj(j=1,2,n)的具體計(jì)算方法給出。其中“”為廣義模糊“與”運(yùn)算算子，“”為廣義模糊“或”運(yùn)算算子，它們是互相對(duì)偶的，此時(shí)模糊綜合評(píng)判模型簡(jiǎn)記為：M(,)主要的模糊對(duì)偶算子如下： 表41具體計(jì)算方法( )  3多級(jí)模糊綜合評(píng)判 多級(jí)模糊綜合評(píng)判的基礎(chǔ)是二級(jí)綜合評(píng)判 設(shè)因素論域U，評(píng)語論域?yàn)閂，把因素論域U按某種標(biāo)準(zhǔn)分成S個(gè)互不相交的子集： 滿足 Ø對(duì)每個(gè)因素子集，在V上進(jìn)行第一級(jí)綜合評(píng)判中各因素在綜合評(píng)判中作用向量為于是 =對(duì)于不同的k應(yīng)取同一模型合成實(shí)際上就是把因素子集看作為一個(gè)因

12、素進(jìn)行單因素評(píng)判所得的評(píng)判向量。在因素論域上進(jìn)行第二級(jí)綜合評(píng)判。這時(shí)，對(duì)因素的單因素評(píng)判向量已經(jīng)得出，即為所以評(píng)判矩陣已經(jīng)求出，即為根據(jù)各因素子集在綜合評(píng)判中所起作用的大小確定因素作用向量。最后的評(píng)判向量即為 二級(jí)綜合評(píng)判可用圖41表示 二級(jí)綜合評(píng)判可用圖41表示  R 圖41  圖41 4模糊評(píng)判結(jié)果的應(yīng)用當(dāng)評(píng)判向量為給各評(píng)定等級(jí)賦予參數(shù)值等級(jí) v1 v2 vn參數(shù) 1 2 n據(jù)加權(quán)平均計(jì)算的公式，可算出表證被評(píng)判對(duì)象優(yōu)劣的指標(biāo)。 一般可作為評(píng)判滿意度的數(shù)量表示。也可采用具有滿意傾向的隸屬度之和作為評(píng)判滿意度的數(shù)量表示。 

13、5. 判模式的可選擇性模糊綜合評(píng)判模型M(,)，有多種具體形式，且每一個(gè)數(shù)學(xué)模型對(duì)應(yīng)于一個(gè)評(píng)判函數(shù)， 如：理論研究表明，要保證綜合評(píng)判結(jié)果的合理性，當(dāng)且僅當(dāng) 即在模式中要求 中要求 中要求 中要求 中要求 在以上模式中，與模式在實(shí)際應(yīng)用中最常用。 在模式中，并無權(quán)重的意義，是一種“主因素突出型的模式” 另一常用模式在保證綜合評(píng)判合理性的條件下有=1，于是轉(zhuǎn)化為“加權(quán)”平均型。  二）模糊推理顧客滿意度測(cè)評(píng)的另一個(gè)重要模糊集合論工具是模糊推理。模糊推理的基本原理如下：1） 1）  把自變因素及因變因素都視為模糊概念，在其各自的論域經(jīng)典集合上建立模糊集合以表示模糊概念。2） 2

14、）  根據(jù)歷史數(shù)據(jù)及實(shí)際經(jīng)驗(yàn)建立模糊推理規(guī)則，模糊規(guī)則一般采用“如果則”的形式給出規(guī)則1：規(guī)則2：規(guī)則n：其中為表示模糊概念的模糊集合,其論域分別是經(jīng)典集合X、Y、Z。3） 3）  當(dāng)出現(xiàn)某種自變因素?cái)?shù)值時(shí)，推斷因變因素將以何種形式出現(xiàn)。即 出現(xiàn)事實(shí)： 結(jié)論 其中為推理所得的在Z上的模糊集合。結(jié)論由如下的方法確定根據(jù)事實(shí)“”與規(guī)則“” 所得的推理結(jié)果記為，由下式確定：其中，顯然，這種推理的結(jié)論是以和的高度取小值（）對(duì)進(jìn)行削項(xiàng)后得到的，因此稱這種方法為“頭切法”。當(dāng)i取遍1,2,n時(shí)，即得出（i=1,2,n）推理的最終結(jié)果是由上述n個(gè)推理結(jié)果（i=1,2,n）取并集

15、得到的，即其中上述過程，在圖52中繪出了直觀的顯示圖52一般給出模糊集合以后，還應(yīng)進(jìn)行非模糊化處理，以使在實(shí)際應(yīng)用中更顯方便，通常取的重心值作為代表點(diǎn)，即 至此，可以看出模糊推理實(shí)際上給出了一種由，確定數(shù)學(xué)模型，其結(jié)果是提供了一種函數(shù)f(x,y),即=f(，)上述方法一般也稱為minmax重心法。 四、顧客滿意模糊信息的測(cè)評(píng)根據(jù)上述的模糊顧客滿意度測(cè)評(píng)模型，必須對(duì)產(chǎn)品/服務(wù)的以下各項(xiàng)測(cè)評(píng)對(duì)象進(jìn)行模糊測(cè)評(píng)： 顧客期望 感知質(zhì)量 感知價(jià)值 顧客忠誠 顧客抱怨以上五個(gè)變量是測(cè)評(píng)模型中的潛變量，并不直接測(cè)量，而是對(duì)相應(yīng)測(cè)評(píng)變量進(jìn)行測(cè)評(píng)，這種測(cè)評(píng)是應(yīng)用調(diào)查問卷進(jìn)行測(cè)評(píng)的。：“顧客期望”的測(cè)評(píng)變

16、量為 ：“對(duì)質(zhì)量總體期望” ：“對(duì)個(gè)性化特征的期望” ：“對(duì)可靠性的期望”：“感知質(zhì)量”的測(cè)評(píng)變量為 ：“對(duì)質(zhì)量總體感知” ：“對(duì)個(gè)性化特征的感知” ：“對(duì)可靠性的感知”：“感知價(jià)值”的測(cè)評(píng)變量為 ：“價(jià)格等級(jí)” ：“質(zhì)量等級(jí)”：“顧客抱怨”的測(cè)評(píng)變量為 ：“顧客正式抱怨” ：“顧客非正式抱怨”：“顧客忠誠”的測(cè)評(píng)變量為 ：“重復(fù)購買可能” ：“漲介時(shí)再次購買可能” ：“吸引再次購買的價(jià)格承受”對(duì)于每一個(gè)測(cè)評(píng)變量還應(yīng)結(jié)合產(chǎn)品和服務(wù)的具體情況，分解為更深層次的測(cè)評(píng)變量進(jìn)行問卷訪問。 五、顧客滿意度模糊測(cè)評(píng)模型圖顧客滿意度模糊測(cè)評(píng)可用圖53表示  ：對(duì)質(zhì)量總體期望 ：對(duì)個(gè)性化特

17、征的期望 ：對(duì)可靠性的期望 綜合評(píng)判  ：顧客期望 模糊推理 ：感知質(zhì)量 綜合評(píng)判  ：對(duì)質(zhì)量總體感知 ：對(duì)個(gè)性化特征的感知 ：對(duì)可靠性的感知顧客滿意度  ：價(jià)格等級(jí) 模糊推理 感知價(jià)值 ：質(zhì)量等級(jí)  ：顧客正式抱怨 ：顧客非正式抱怨  綜合評(píng)判  ：顧客抱怨 模糊推理 ：顧客忠誠  綜合評(píng)判 ：重復(fù)購買可能 ：漲介時(shí)再次購買可能 ：吸引再次購買的價(jià)格承受 圖53    為了便于進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)量化處理，在上述模型中的“綜合評(píng)判”及“模糊推理”中，評(píng)語等級(jí)采用如下的形式

18、，其測(cè)評(píng)變量取值為0到7。（按7級(jí)量表測(cè)評(píng)）  低 中 高     0 1 2 3 4 5 6 7圖54 并采用清晰等級(jí)模糊化的技術(shù)，在4、7兩個(gè)清晰界點(diǎn)的兩側(cè)建立模糊邊界。其模糊集的隸屬度曲線可以根據(jù)實(shí)際情況確定，在圖54中是采用了最簡(jiǎn)單的直線型隸屬度。由此，在模糊推理中可建立如表52、表53、表54所示的的推理模式： 表51 顧客期望、感知質(zhì)量模糊推理規(guī)則表 顧客期望數(shù)量比較感知質(zhì)量滿意度(得分)規(guī)則1高（）高中規(guī)則1高（）高高規(guī)則2高 中中規(guī)則3高 低低規(guī)則4中 高高規(guī)則5中（）

19、中中規(guī)則5中（）中高規(guī)則6中 低低規(guī)則7低 高高規(guī)則8低 中中規(guī)則9低（）低低規(guī)則9低（）低中 表52 價(jià)格等級(jí)、質(zhì)量等級(jí)及模糊推理規(guī)則表 價(jià)格等級(jí)數(shù)量比較質(zhì)量等級(jí)滿意度(得分)規(guī)則1高（）高中規(guī)則1高（）高高規(guī)則2高 中中規(guī)則3高 低低規(guī)則4中 高高規(guī)則5中（）中中規(guī)則5中（）中高規(guī)則6中 低低規(guī)則7低 高高規(guī)則8低 中中規(guī)則9低（）低低規(guī)則9低（）低中 表53 顧客忠誠、顧客抱怨模糊推理規(guī)則表 顧客抱怨數(shù)量比較顧客忠誠滿意度(得分)規(guī)則1高（）高中規(guī)則1高（）高

20、高規(guī)則2高 中中規(guī)則3高 低低規(guī)則4中 高高規(guī)則5中（）中中規(guī)則5中（）中高規(guī)則6中 低低規(guī)則7低 高高規(guī)則8低 中中規(guī)則9低（）低低規(guī)則9低（低中   在以上的模糊推理規(guī)則中，對(duì)于兩個(gè)考察因素為同一等級(jí)時(shí)，為了采用比較合理的推理規(guī)則，對(duì)綜合評(píng)判取得的數(shù)值進(jìn)行比較，然后再?zèng)Q定選用哪一個(gè)推理規(guī)則。在每一個(gè)推理過程中，由于某些數(shù)據(jù)的等級(jí)隸屬度為零，在模糊推理的“取小”運(yùn)算中，將不再起作用，實(shí)際運(yùn)用的模糊推理規(guī)則將是較少的。 假設(shè)由模糊綜合評(píng)判算得顧客滿意度期望值為2.6,實(shí)際感知值為5.5,則有四 條推理規(guī)則

21、適用： 即：u1： 中 u2： 高 u3： 高u1： 中 u2： 中 u3： 高u1： 低 u2： 高 u3： 高u1： 低 u2： 中 u3： 中 同時(shí)將u1=2.6,u2=5.5代入,并對(duì)應(yīng)u值取小，以取得較小值，采用“切頭法”，在u3中取得模糊集。如圖所示：圖56  將應(yīng)用四個(gè)規(guī)則得到的結(jié)果取并集,得到以下圖形：（圖57） 圖57  經(jīng)過計(jì)算該圖形重心的橫坐標(biāo)為5.01,此即模糊推理的結(jié)果,也是顧客滿意 度的最終得分。  六、旅游市場(chǎng)顧客滿意度測(cè)評(píng)的實(shí)證研究 一）實(shí)證研究背景隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，人民生活水平的顯著提高，旅游消

22、費(fèi)已經(jīng)在居民總體消費(fèi)中占有了越來越大的比重。特別是我國實(shí)行春節(jié)、五·一、十·一長(zhǎng)假制度后，長(zhǎng)假的旅游消費(fèi)更令商家注目，交通擁阻、賓館爆滿、景點(diǎn)人滿為患、購物狂潮迭起，無限的商機(jī)使長(zhǎng)假的“黃金價(jià)值”清晰地凸現(xiàn)在人們面前。在人們慶幸黃金周為商家?guī)頋L滾財(cái)源之際，顧客對(duì)旅游的質(zhì)量問題的抱怨也不絕于耳。顧客從歷次的長(zhǎng)假出游的真實(shí)質(zhì)量感知之中，消費(fèi)熱情也從“狂熱”轉(zhuǎn)為“理性”。今年5.1長(zhǎng)假的旅游市場(chǎng)更趨有序則充分表明了這一點(diǎn)。旅游消費(fèi)涉及社會(huì)的方方面面，需要各方溝通信息、協(xié)調(diào)關(guān)系。從國家專門設(shè)立一個(gè)辦公管理機(jī)構(gòu)就可充分說明了這一點(diǎn)。但是作為一名質(zhì)量管理工作者，則從獨(dú)特的視角“顧客滿

23、意”的理論出發(fā)，建議長(zhǎng)假旅游的管理部門及商家，應(yīng)以冷靜、科學(xué)的態(tài)度研究長(zhǎng)假顧客旅游的“滿意狀況”，特別建議建立地區(qū)或者國家的長(zhǎng)假顧客滿意度指數(shù)。并由此開展長(zhǎng)假旅游的顧客滿意度測(cè)評(píng)。這一指數(shù)的確定和公布，將從宏觀角度對(duì)長(zhǎng)假旅游市場(chǎng)提供指導(dǎo)性的數(shù)量化指標(biāo)，這些指數(shù)分地域測(cè)評(píng)，將從旅游市場(chǎng)的空間展開角度進(jìn)行“顧客滿意”比較，這些指數(shù)從時(shí)間上的積累，將提示旅游市場(chǎng)在時(shí)間序列角度折射出“顧客滿意”的變化趨勢(shì)和特征。長(zhǎng)假旅游市場(chǎng)的顧客滿意充滿著模糊性，因此應(yīng)用模糊集合論的測(cè)評(píng)方式是合理的?；谶@一認(rèn)識(shí)，本課題組以“2001年五一黃金周出游滿意度測(cè)評(píng)”為題開展“顧客滿意度模糊測(cè)評(píng)技術(shù)”的實(shí)證研究。預(yù)滿意度的

24、模糊測(cè)評(píng)方法已用予實(shí)證研究。筆者與合作者魏子華先生一起開展了“2001年五·一黃金周”出游滿意度測(cè)評(píng)。 二）研究方案“2001年五一黃金周出游滿意度調(diào)查”的研究主要點(diǎn)為： 1、調(diào)查目的1） 1）  通過調(diào)查確定“五一黃金周”顧客出游的“滿意度指數(shù)”2） 2）  通過調(diào)查了解“五一黃金周”顧客出游的分指標(biāo)及總體滿意程度3） 3）  通過調(diào)查了解“五一黃金周”顧客出游的形式、旅途、游程、消費(fèi)狀況4） 4）  通過調(diào)查了解上述各項(xiàng)的分層狀況,分層指標(biāo)為性別、年齡、文化、收入。 2、調(diào)查內(nèi)容調(diào)查內(nèi)容分三大部分第一部分：被訪者背景狀況第二部分：

25、被訪者出游狀況第三部分：被訪者出游“滿意程度”對(duì)于第三部分調(diào)查內(nèi)容測(cè)完全按照“顧客滿意度測(cè)評(píng)的模糊技術(shù)”課題建立的模型要求確定。其主要內(nèi)容為：1）“行前期望值”及“出游后評(píng)價(jià)”2）“感覺的收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)”及“感受到的實(shí)際質(zhì)量”3）“顧客抱怨”及“顧客忠誠”上述各因素又分別采用單因素評(píng)判及多因素評(píng)判的方式確定直按測(cè)評(píng)的變量：交通狀況、餐飲狀況、住宿狀況、景點(diǎn)人流狀況、景點(diǎn)購物狀況、景點(diǎn)旅游秩序、費(fèi)用支出合理性等等。 3、問卷設(shè)計(jì)邏輯根據(jù)上述調(diào)查內(nèi)容，確定了如下的問卷設(shè)計(jì)邏輯關(guān)系   交 通 餐 飲 住 宿 總體評(píng)價(jià) 人 流 總體期望 購 物 秩 序 出游后評(píng)價(jià) 費(fèi) 用 行前期望 &

26、#160; 安全性 安全性 個(gè)性需求 個(gè)性需求 對(duì)稱設(shè)計(jì)   交 通 餐 飲 質(zhì)量等級(jí) 住 宿 價(jià)格等級(jí) 費(fèi) 用    對(duì)稱設(shè)計(jì)    費(fèi) 用 餐 飲 住 宿 正式抱怨 交 通 非正式抱怨 人 流 秩 序   對(duì)稱設(shè)計(jì) 顧客抱怨 非對(duì)稱設(shè)計(jì)  顧客忠誠    等價(jià)忠誠性 漲價(jià)忠誠性 降價(jià)忠誠性      4、問卷量表在問卷中為便于統(tǒng)一處理均采用了對(duì)稱型的五級(jí)量表，對(duì)于不同的問題，五級(jí)量表采用了不同形式的“模糊語言”如： 高 較高 一般 較低 低 好 較好 一般 較差

27、 差 高 偏高 一般 偏低 低 很抱怨 抱怨 有點(diǎn)抱怨 無抱怨 很激烈 較激烈 一般 不太激烈 不激烈 完全同意 同意 講不清 不太同意 完全不同意 漲幅很高 漲幅較高 漲幅一般 漲幅較低 漲幅很低 跌幅很大 跌幅較大 跌幅一般 跌幅較小 跌幅極小在量表使用中，應(yīng)注意：某些量表和“顧客滿意”程度方向可能并不一致，在統(tǒng)計(jì)中應(yīng)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換。 5、調(diào)查形式采用電話調(diào)查，ACSI調(diào)查采用電話調(diào)查形式，本調(diào)查也采用電話調(diào)查形式。 6、抽樣形式電話號(hào)碼數(shù)據(jù)庫、隨機(jī)抽樣。 7、調(diào)查實(shí)施2001年5月12日、13日即五·一長(zhǎng)假后第一個(gè)雙休日，在上海海信市場(chǎng)研究公司電話調(diào)查室，由24名訪問員分六輪每輪

28、4名訪問員同時(shí)用電話進(jìn)行訪問。有效樣本達(dá)132個(gè)。  8、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)本實(shí)證研究問卷，采用二種軟件統(tǒng)計(jì)1）“顧客滿足度測(cè)評(píng)模糊技術(shù)”軟件，直接統(tǒng)計(jì)得出顧客滿意度指數(shù)。2）SPSS軟件，統(tǒng)計(jì)各指標(biāo)顧客滿意等級(jí)的頻數(shù)、頻率，以及各分層結(jié)果。 三）實(shí)證研究主要結(jié)果按顧客滿意度測(cè)評(píng)模糊技術(shù)測(cè)得滿意度為64.3，屬比較滿意實(shí)證研究獲得完全成功。 參考文獻(xiàn)（1） （1）       柯惠新 調(diào)查研究中的統(tǒng)計(jì)分析法 北京廣播學(xué)院出版社 1992年7月第1版（2） （2）    

29、60;  岑詠霆 模糊質(zhì)量管理學(xué) 貴州科技出版社 1992年9月第1版（3） （3）       岑詠霆 市場(chǎng)研究實(shí)用技術(shù) 上海科技文獻(xiàn)出版社 1995年5月第1版（4） （4）       岑詠霆 市場(chǎng)調(diào)研技術(shù) 高等教育出版社 2000年7月第1版        顧客滿意度調(diào)查的指標(biāo)設(shè)計(jì)與分析應(yīng)用 廣播學(xué)院2000研究生 魏思華 論文提要：本文針對(duì)當(dāng)前顧客滿意度調(diào)查中存在的兩個(gè)難點(diǎn)：指標(biāo)設(shè)計(jì)和分

30、析應(yīng)用提出解決的方法和措施。在明確調(diào)查的目標(biāo)和內(nèi)容的前提下，論述了指標(biāo)設(shè)計(jì)的步驟和環(huán)節(jié)，說明了相關(guān)分析、因子分析等統(tǒng)計(jì)分析方法的在滿意度分析中的具體應(yīng)用模型，提出忠誠度分析與滿意度分析相結(jié)合的一些分析方法，提高了滿意度分析的科學(xué)性和實(shí)用性。關(guān)鍵字： 顧客滿意度 指標(biāo)設(shè)計(jì) 分析應(yīng)用 一、顧客滿意度調(diào)查近幾年來，顧客滿意度成為許多公司和機(jī)構(gòu)進(jìn)行市場(chǎng)調(diào)查的一個(gè)重要方面。隨著消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品滿足自身期望的需求日益強(qiáng)烈，在面臨的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力日益增大的情況下，公司和機(jī)構(gòu)必須能夠站在顧客的角度考慮產(chǎn)品和服務(wù)的各項(xiàng)問題。從成本利潤(rùn)上來計(jì)算，顧客滿意度、顧客保留率和利潤(rùn)率之間有著密切的聯(lián)系。有關(guān)部門調(diào)查結(jié)果顯示：獲

31、得一個(gè)新顧客的成本是保持一個(gè)滿意顧客的成本的5倍。而對(duì)于公共服務(wù)部門的組織來說，顧客滿意度本身就是成功的尺度。雖然達(dá)到顧客滿意度已成為許多公司和組織的主要營運(yùn)目標(biāo)，他們投入大量人力物力進(jìn)行滿意度方面的調(diào)查，然而由于對(duì)于滿意度指標(biāo)把握的不準(zhǔn)確和分析方法的貧乏，結(jié)果卻難以得到關(guān)于改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)，提高顧客滿意度的有價(jià)值的結(jié)論。滿意度指標(biāo)確定和分析應(yīng)用已成為進(jìn)行顧客滿意度調(diào)查的關(guān)鍵和難點(diǎn)。二、滿意度調(diào)查的目標(biāo)和內(nèi)容為便于我們理清和把握滿意度調(diào)查的這兩個(gè)方面，我們有必要先明確顧客滿意度調(diào)研的目標(biāo)和分類。調(diào)查的核心是確定產(chǎn)品和服務(wù)在多大程度上滿足了顧客的欲望和需求。就其調(diào)研目標(biāo)來說，應(yīng)該達(dá)到以下四個(gè)目標(biāo)：

32、1、 1、  確定導(dǎo)致顧客滿意的關(guān)鍵績(jī)效因素；2、 2、  評(píng)估公司的滿意度指標(biāo)及主要競(jìng)爭(zhēng)者的滿意度指標(biāo)；3、 3、  判斷輕重緩急，采取正確行動(dòng)；4、 4、  控制全過程。就調(diào)查的內(nèi)容來說，又可分為顧客感受調(diào)查和市場(chǎng)地位調(diào)查兩部分。顧客感受調(diào)查只針對(duì)公司自己的顧客，操作簡(jiǎn)便。主要測(cè)量顧客對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的滿意程度，比較公司表現(xiàn)與顧客預(yù)期之間的差距，為基本措施的改善提供依據(jù)。市場(chǎng)地位調(diào)查涉及所有產(chǎn)品或服務(wù)的消費(fèi)者，對(duì)公司形象的考察更有客觀性。不僅問及顧客對(duì)公司的看法，還問及他們對(duì)同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的看法。比起顧客感受調(diào)查，市場(chǎng)地位調(diào)查不僅能確定整體經(jīng)營狀況的排名

33、，還能考察顧客滿意的每一個(gè)因素，確定公司和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手間的優(yōu)劣，以采取措施提高市場(chǎng)份額。在進(jìn)行滿意度指標(biāo)確定和分析應(yīng)用的過程中，始終應(yīng)緊扣和體現(xiàn)滿意度調(diào)查的目標(biāo)和內(nèi)容要求。三、滿意度調(diào)查指標(biāo)的確定滿意度調(diào)研首先應(yīng)揭示出不同顧客滿意的指標(biāo)在重要性上的差異、顧客滿意的程度，而且應(yīng)找出滿意和不滿意的內(nèi)在原因，并能比較各個(gè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手和自身在不同指標(biāo)上的優(yōu)劣。通過制定滿意度指標(biāo)應(yīng)該能保證達(dá)到這一目的。應(yīng)該注意的是，這些指標(biāo)的確定應(yīng)該主要來自于顧客而不是公司方面主觀想象的結(jié)果。一般我們都要結(jié)合利用定量和定性研究方法來確定關(guān)鍵的滿意度指標(biāo)。探索性定性研究是定義關(guān)鍵指標(biāo)的第一步，通過深入訪談和焦點(diǎn)小組訪談要涉及公司

34、主管、和顧客打交道的員工、現(xiàn)在和以前的顧客、銷售人員以及供應(yīng)商等人，這些訪談為識(shí)別和理解重要的滿意度指標(biāo)提供了一個(gè)框架。開放型問題在這一階段較為適用，能抓住顧客的直覺反應(yīng)和自發(fā)性，捕捉到從公司角度出發(fā)無法想象到的重要指標(biāo)。其次要借助于對(duì)顧客進(jìn)行郵寄或電話訪問來篩選、確定一系列滿意度指標(biāo)。顧客可以依據(jù)一個(gè)重要性標(biāo)度（如從1、根本不重要到5、非常重要）來評(píng)價(jià)初步的滿意度指標(biāo)。完全依據(jù)重要性的平均得分選擇得分高的指標(biāo)并不可行，相似的指標(biāo)往往關(guān)聯(lián)度很高。同一主題的幾種不同看法很可能都有較高的得分，但最終的訪問中應(yīng)只包括幾種看法中的一種。利用因子分析方法分析顧客的指標(biāo)重要性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，我們可以將不同指標(biāo)分

35、為若干個(gè)因子，從每個(gè)因子中選擇一個(gè)指標(biāo)。通過比較各個(gè)指標(biāo)的負(fù)荷量和有效性可以幫助我們確定具體應(yīng)選擇的指標(biāo)。另外應(yīng)用判別分析方法，我們可以確定選出來的指標(biāo)能否很好地預(yù)測(cè)整體滿意或不滿意的程度。交替使用因子分析和判別分析，得到的滿意度指標(biāo)不僅在統(tǒng)計(jì)上是有效的，而且在邏輯上講也適用于測(cè)量顧客滿意度。值得注意的是，除了制定滿意度的各項(xiàng)指標(biāo)外，還應(yīng)該統(tǒng)計(jì)顧客的人口因素特征，必要時(shí)要確定其購買行為特征和消費(fèi)形態(tài)，以結(jié)合滿意度情況進(jìn)行深入分析，了解顧客和產(chǎn)品滿意度間的互動(dòng)關(guān)系以及顧客進(jìn)行滿意度判斷的深層原因。四、滿意度調(diào)研的分析應(yīng)用（一）滿意度調(diào)研的定性分析通過對(duì)滿意度調(diào)查得出的開放題的答案進(jìn)行分析，可以確

36、定對(duì)各個(gè)滿意度指標(biāo)的評(píng)價(jià)和重要性，也可以有助于找出顧客滿意或不滿意的主要原因。通過編碼和匯總分類，我們從開放型問題的回答中識(shí)別和提取重要的主題、問題、結(jié)構(gòu)。編碼過程中往往會(huì)帶有很強(qiáng)的主觀性，而減少主觀性的途徑之一就是比較兩個(gè)或者兩個(gè)以上獨(dú)立編碼的個(gè)人所設(shè)計(jì)的代碼，這樣可以檢驗(yàn)并討論想法的差異，并在最終的代碼表中包含每個(gè)人的最佳意見。內(nèi)容分析方法是滿意度調(diào)研中的重要的定性分析方法，通過計(jì)算有關(guān)滿意度的某個(gè)具體觀點(diǎn)、看法或者觀察其出現(xiàn)的次數(shù)，進(jìn)行詞語頻率分析，確定詞語使用水平的模式。在開放性中確定初步代碼或者從焦點(diǎn)小組中確定初步的滿意度指標(biāo)時(shí)，詞語的出現(xiàn)次數(shù)是很有價(jià)值的信息。（二）滿意度調(diào)研的定量

37、分析定量分析是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為易于理解和解釋的形式，并通過各種統(tǒng)計(jì)技術(shù)的應(yīng)用深入挖掘和分析變量間的關(guān)系。在滿意度的量化分析中，數(shù)據(jù)分析既包括對(duì)各滿意度指標(biāo)百分率變化的描述性分析；也包括運(yùn)用復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)技術(shù)確定不同的滿意度指標(biāo)對(duì)整體滿意度的重要性、根據(jù)歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)整體滿意度以及比較公司與競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手在各滿意度指標(biāo)上的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。最終在這些分析的基礎(chǔ)上，確定公司在改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)，提高滿意度上應(yīng)該采取的措施。根據(jù)實(shí)際情況采用有效的數(shù)據(jù)分析方式，對(duì)我們1、 1、  描述性百分率另一種統(tǒng)計(jì)方式是描述性百分比，如30%的顧客對(duì)某公司銷售人員的評(píng)價(jià)是非常滿意的，25%的人認(rèn)為醫(yī)院的整體環(huán)境狀況是一般等。

38、在滿意度數(shù)據(jù)按季定期收集的情況下，可以將描述性百分比應(yīng)用在趨勢(shì)分析中。通過百分率數(shù)據(jù)的比較，可以確定是否各項(xiàng)滿意度有了顯著的變化，何處已進(jìn)行了改善，何處還需要引起額外的重視等等方面的問題。2、算術(shù)平均值在滿意度調(diào)查中，通常要按從1到5的順序給某種滿意度指標(biāo)打分，在樣本規(guī)模n人的情況下，計(jì)算該指標(biāo)的算術(shù)平均值得分。如調(diào)查樣本量為500人，某一產(chǎn)品的整體滿意度從4.215增加到4.307，這表明在95%的置信水平下，此增加是有統(tǒng)計(jì)意義的，既意味著顧客滿意度是真正有所改進(jìn)的。結(jié)合顧客評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)的分布，與顧客人口特征因素進(jìn)行交互，我們可以得到進(jìn)一步的結(jié)論。比如通過檢測(cè)給“準(zhǔn)時(shí)送貨“的滿意度指標(biāo)評(píng)為“非常

39、不滿意”的顧客的人口因素特征，我們發(fā)現(xiàn)問題僅出在一個(gè)地區(qū)，而通過改變操作流程或再增加一位送貨人員很大程度上就可以解決這一問題。和百分率以及圖表形式相比，使用算術(shù)平均值雖然是簡(jiǎn)單易行，但其缺陷在于許多人感覺它相當(dāng)枯燥單調(diào)，而圖表和百分率更加生動(dòng)易懂些。3、相關(guān)分析相關(guān)分析可以用于確定對(duì)整體滿意度有最大影響的滿意度指標(biāo)。分項(xiàng)滿意度指標(biāo)和總體滿意度之間的相關(guān)系數(shù)數(shù)值越大，表示兩個(gè)變量之間線性相關(guān)程度越強(qiáng)。相關(guān)系數(shù)是介于+1和-1之間的數(shù)字。一般整體滿意度和個(gè)別滿意度指標(biāo)之間不應(yīng)出現(xiàn)負(fù)相關(guān)系數(shù)。以某快餐店的滿意度調(diào)查為例，調(diào)查的幾個(gè)滿意度指標(biāo)和整體滿意度的相關(guān)系數(shù)見下表1：代號(hào)滿意度指標(biāo)相關(guān)系數(shù)平均值

40、1X1：食品質(zhì)量0.486.82X2：菜單多樣性0.137.73X3：雇員態(tài)度0.278.44X4：價(jià)格0.426.95X5：服務(wù)速度0.578.26Y： 整體滿意度 7.3 從中我們可以看出，服務(wù)速度的改善對(duì)整體滿意度的增加有最大的影響，其次是食品的質(zhì)量和價(jià)格因素。而從這些因素的平均值得分來看，顧客評(píng)價(jià)最高的是雇員的態(tài)度，其次才是服務(wù)速度和菜單的多樣性。數(shù)據(jù)的關(guān)系我們可以用滿意度象限圖來分析和說明： 機(jī)會(huì)優(yōu)勢(shì)劣勢(shì)98挑戰(zhàn)表現(xiàn)重要性X2X3X1X4X5         

41、60;  機(jī)會(huì)（右上角）：在決定整體滿意度上非常重要，而調(diào)查對(duì)象在這方面的表現(xiàn)也是相當(dāng)好的，提供給我們的信息是要保持并發(fā)展這個(gè)優(yōu)點(diǎn)。優(yōu)勢(shì)（左上角）：在決定整體顧客滿意度上不太重要，但調(diào)查對(duì)象在這方面的表現(xiàn)是很好的，因此應(yīng)該適當(dāng)減少在這方面的投入。挑戰(zhàn)（左下角）：在決定整體滿意度上非常重要，但在這些項(xiàng)目上的表現(xiàn)卻不夠好，很有必要通過提高這些項(xiàng)目的表現(xiàn)而最大地提高整體顧客滿意度水平。劣勢(shì)（右下角）：在決定整體顧客滿意度上不太重要，調(diào)查對(duì)象在這方面的表現(xiàn)也并不好，對(duì)于該滿意度指標(biāo)不必花費(fèi)過多精力去改善。從圖中可以看出，5-服務(wù)速度在決定整體滿意度上相當(dāng)重要，快餐店的表現(xiàn)也很好，但

42、如果能再將服務(wù)速度提高一個(gè)等級(jí)，平均整體滿意度將增加0.87。而1-食品質(zhì)量和4-價(jià)格對(duì)整體滿意度的影響也不亞于服務(wù)速度，但該快餐店在這兩者的表現(xiàn)上卻最差，因此集中精力來改善和提高這兩方面是提高整體滿意度的關(guān)鍵。另外3-菜單多樣性和2-雇員態(tài)度對(duì)整體滿意度影響并不重要，但快餐店在這方面的表現(xiàn)相當(dāng)好，可以適當(dāng)從中分配精力來投入對(duì)食品質(zhì)量和價(jià)格方面的改善。4、因子分析因子分析的目的是使數(shù)據(jù)簡(jiǎn)單化。因子分析可以使我們可以從大量的可測(cè)量數(shù)據(jù)（如滿意度評(píng)價(jià)）中總結(jié)出相對(duì)少數(shù)的簡(jiǎn)明的信息，即因子。通過因子分析可以有助于研究各滿意度指標(biāo)之間存在的相關(guān)模式，同時(shí)，也可以利用因子分析比較競(jìng)爭(zhēng)者們?cè)诓煌瑵M意度指標(biāo)

43、上的優(yōu)劣差異。以6位消費(fèi)者在4個(gè)滿意度指標(biāo)方面對(duì)汽車的評(píng)價(jià)為例，見下表2 表2：消費(fèi)者對(duì)汽車的滿意度指標(biāo)評(píng)分被訪者平穩(wěn)駕駛 A1安靜駕駛 A2加速 A3操作 A4A5421B4321C4332D5522E4321F5532平均值4.503.832.331.50通過對(duì)這組變量進(jìn)行因子分析,可以產(chǎn)生一個(gè)或者幾個(gè)因子。我們可以認(rèn)為因子是變量的線形組合。一個(gè)因子是一系列有關(guān)變量的加權(quán)匯總。在此例中，我們可以分析出存在的兩種因子，下表3是四個(gè)變量在這兩個(gè)因子上的載荷值。表3：兩種因子的因子載荷：變量與因子1的相關(guān)系數(shù)與因子2的相關(guān)系數(shù)平穩(wěn)駕駛 A10.850.10安靜駕駛 A20.760.06

44、加速 A30.060.89操作 A40.040.79根據(jù)不同的變量在兩個(gè)因子上產(chǎn)生的載荷值，我們可以進(jìn)行因子命名。因子1主要與平穩(wěn)駕駛和安靜駕駛有關(guān)，不妨命名為豪華；因子2主要與加速和操作相關(guān)，不妨命名為性能。通過因子分析，我們不僅更加清楚了這四個(gè)變量的關(guān)系和模式，而且也明確了各個(gè)變量與因子之間的相關(guān)程度的大小。利用因子分析還可以對(duì)同行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手之間不同的客戶滿意度情況進(jìn)行分析和比較，明確其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，從而找到改進(jìn)質(zhì)量，增加市場(chǎng)份額的途徑。例如，我們對(duì)A、B、C三種品牌的汽車進(jìn)行滿意度調(diào)查，訪問問卷包含了對(duì)三種品牌各自的總體滿意度的評(píng)價(jià)和5個(gè)分項(xiàng)滿意度指標(biāo)的評(píng)價(jià)，共18個(gè)問題。對(duì)18個(gè)變量

45、進(jìn)行因子分析確定出三個(gè)主要的因子。各因子與18個(gè)變量的負(fù)荷量見表4：因子1因子2因子3滿意度指標(biāo)0.878510.233250.06238公司處理業(yè)務(wù)很專業(yè)0.805320.225070.02152送貨上門0.750030.219930.02623辦公人員有禮貌0.727580.226000.02934結(jié)帳準(zhǔn)確0.714860.218180.01554技術(shù)支持人員知識(shí)豐富0.711860.185710.05214整體滿意度0.244690.964000.06527公司處理業(yè)務(wù)很專業(yè)0.232720.799610.04412送貨上門0.223920.757380.01619辦公人員有禮貌0.27

46、1180.686730.03170結(jié)帳準(zhǔn)確0.267460.670430.02778技術(shù)支持人員知識(shí)豐富0.265870.737010.03126整體滿意度0.166790.159840.65519公司處理業(yè)務(wù)很專業(yè)0.136760.154520.45244送貨上門0.146220.135230.36912辦公人員有禮貌0.169490.147320.30431結(jié)帳準(zhǔn)確0.167210.160630.33673技術(shù)支持人員知識(shí)豐富0.105370.133780.62807整體滿意度從表中可以看出，A公司的6個(gè)指標(biāo)在因子1上取得最高載荷，而B公司的指標(biāo)均在因子2上取得最高載荷，C公司則在因子3上

47、取得最高載荷。我們不妨命名第一個(gè)因子為“A公司客戶滿意因素”，第二個(gè)因子為“B公司客戶滿意因素”，第三個(gè)因子為“C公司客戶滿意因素”。三個(gè)因子的清晰劃分，說明三個(gè)公司的顧客群在滿意度評(píng)價(jià)上存在著顯著的差異。分別以三個(gè)因子為標(biāo)度，做三維視圖，每個(gè)公司的滿意度指標(biāo)載荷值可在三維視圖中唯一確定一點(diǎn)。計(jì)算各公司的5個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)到其整體滿意度的毆幾里德距離，如表5所示：表5：滿意度指標(biāo)與各公司整體滿意度距離分項(xiàng)滿意度指標(biāo)A公司B公司C公司辦公人員禮貌0.03130.08210.3120送貨上門0.04090.04680.2291帳單準(zhǔn)確0.06420.15060.3927技術(shù)支持人員知識(shí)豐富0.06420

48、.15510.3518公司處理業(yè)務(wù)很專業(yè)0.15360.13270.0979從表中能判斷出，距離越小，該分項(xiàng)滿意度與整體滿意度越接近，滿意的程度也就越高。A公司的滿意度趨于最高,辦公人員有禮貌和送貨上門是其最大的優(yōu)勢(shì)，在帳單準(zhǔn)確和技術(shù)支持人員知識(shí)豐富的指標(biāo)上表現(xiàn)也比較好，但處理業(yè)務(wù)不夠?qū)I(yè)是其存在的最大缺陷。B公司的滿意度居中，顧客對(duì)其滿意源主要于送貨上門的能力、辦公人員的禮貌。B公司客戶最不滿意的是技術(shù)支持人員和帳單準(zhǔn)確，其次是處理業(yè)務(wù)的專業(yè)性。C公司滿意度最低，最接近整體滿意度的指標(biāo)是處理業(yè)務(wù)的專業(yè)性，在這三個(gè)公司中是表現(xiàn)最好的，但在送貨上門和待客禮貌方面不盡如人意。五、顧客忠誠度研究顧客滿意度調(diào)查可以了解顧客對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的評(píng)價(jià)程度，但多數(shù)情況下滿意度高并不意味著會(huì)成為一個(gè)忠誠的顧客。因此，要研究影響顧客購買行為的深層因素，提高市場(chǎng)份額，引入忠誠度的概念是必要的。對(duì)顧客進(jìn)行忠誠度劃分是進(jìn)行忠誠度研究的重要一步，可以根據(jù)綜合顧客滿意指數(shù)（CSI）的表現(xiàn)進(jìn)行評(píng)價(jià)，假定顧客對(duì)滿意度的評(píng)價(jià)越高，對(duì)產(chǎn)品就越忠誠；也可以在問卷上加一個(gè)特定的購買忠誠問題，比如“您以后有多大可能繼續(xù)從（供應(yīng)商名稱）購買（產(chǎn)品名稱）？選項(xiàng)可以有：