顧客滿意度測評方法對比

1、顧客滿意度測評方法對比顧客滿意度研究是市場研究中的重要部分,越來越多的企業(yè)/組織都在委托第三方進行顧客 滿意度測評。在與市場研究公司接觸的過程中f企業(yè)/組織可能發(fā)現(xiàn)不同的公司采用的硏究方法有很大的差異,即使某些公司采取類似的方法，但是在具體操作上也有很大的不同。那么怎樣辨別不同公司采取的方法和調研方案的優(yōu)劣呢？筆者本文就是嘗試從下列幾個方面為顧客滿意度研究的委托方解決上述疑問。、顧客滿意度測評現(xiàn)狀最近幾年來，顧客滿意度這一概念在中國傳播得如火如荼。顧客滿意度評價排名成為眾多企業(yè)對外宣傳和公關的手段。經常出現(xiàn)的一種情況是 在某一行業(yè)內， 某一個品牌或者某幾個品牌被某個機構或者某家公司評走為該行業(yè)

2、內的顧客滿意最佳品牌， 其競爭對手則通過另外的機構或者公司，把自己評走為行業(yè)內的最佳。顧客滿意度分值和排 名，成了品牌擁有者的T牛華麗外衣，可以通過贊助、委托調查等方式獲取到。于是乎,我 們通常見到的是：XX品牌的顧客滿意率99% ,或者YY品牌的顧客滿意度分值95分等等。 這些品牌的滿意率或者滿意度真的有那么高嗎？國內權威的顧客滿意度研究機構-清華大 學中國企業(yè)硏究中心在最近幾年公布的中國用戶滿意度指數中，不同行業(yè)中的主要品牌 用戶滿意度分值在70 - 85分之間居多。和某些品牌宣傳的高分值差別很大。為什么會出現(xiàn) 這種差別呢，主要的原因如下：1、采用的方法論和分析計算手段不一樣；2、采用的調

3、查手 段和控制措施不同,造成了誤差；3、中國有句俗話：“拿人錢財，替人消災”。如果委托方 提供了經費或者贊助，那么受委托方可能就難以客觀地評價。4、清華大學中國企業(yè)硏究中 心主導的中國用戶滿意指數(CCSI)研究是由完全獨立的第三方逬行調查，在全國50個城 市通過固走完全隨機抽樣調查完成。其公正性和代表性得到國家相關主管部門的認可和消費 者的信任。根據直覺，消費者往往對很多產品的滿意率能夠達到99%或者滿意度分值達到 95分以上表示質疑。如果真的有這么高的滿意率或滿意度分值，這些企業(yè)在其目標市場應 該占有絕對優(yōu)勢,而事實并非如此。實際上,正是由于消費者各種不滿意因素的存在，才推 動了市場的多樣

4、化發(fā)展以及競爭的多元化。二測評顧客滿意度的作用管理中有句名言:“NO MEASUREMENT, NO MANAGEMENT.»就是說“沒有測臺，就沒有管理”。顧客滿意度測評就 是對現(xiàn)有顧客的購買、使用某產品/服務全過程的滿意程度進行測星。作為企業(yè),顧客滿意 度排名誠然重要,因為通過客觀的評測和排名，可以了解自身品牌在行業(yè)中的地位。這種地 位是通過顧客的視角和感知得到的，顧客是通過這種感知來決走自己是否重復購買該品牌產 品,或者交叉購買該品牌的其它產品,或者向親戚朋友推薦購買該品牌產品。滿意而導致的 上述忠誠行為,可以對企業(yè)的績效產生直接的影響。除了了解滿意度現(xiàn)狀以外,顧客滿意度 調查

5、的另外一個重要目的是指導企業(yè)提升顧客滿意度。要達到這一目的，僅知道顧客滿意度 的高低和排序還不夠，還需要知道影響顧客滿意度的驅動要素有哪些，企業(yè)在這些要素上的 表現(xiàn)如何，這些要素對目標顧客的滿意度影響有多大。回答了上述問題，才可能有的放矢地 指導企業(yè)提升顧客滿意度。要回答這些問題,就需要通過嚴格的調查研究和統(tǒng)計分析手段才 能達到。三、常見的顧客滿意度測評方法由于顧客滿意度概念的熱銷，許多市場調查公司、 咨詢公司都聲稱能夠進行顧客滿意度測評?；诓煌哪康?、自身技術力星的限制以及委托 方預算的高低,開展顧客滿意度測評的方法形形色色，非常多。整體歸納起來,可以大概劃 分為以下幾種：方法1 ：簡單易

6、行型本方法直截了當地問：“你對XX品牌的產品/服務總體 上滿意嗎？ ”受訪者可以進行選項或者打分。這種方式效率高，容易回答，可以詢問受訪者 對多個品牌的滿意度評價,從而了解到消費者對競爭品牌的總體評價。但是,由于這樣一個 問題太過簡單,受訪者的回復在很多情況下由于沒有時間仔細考慮被調查產品的方方面面, 其選擇通常趨向于中庸的選項。這就好像,當您和朋友聚餐后,回家父母問你飯吃得怎樣。 回答通常是“還可以”、“還行”、“不錯”等。事實上,被問者并沒有仔細去考慮飯菜質臺、 服務質星、價格等各種要素，而且可能選擇肯走回答的主要原因在于聚會時朋友聊得不錯, 或者遇見了初戀女友,心情不錯的緣故。方法2 :

7、雙重評價型這種方式需要調查設計者找到 些影響滿意度的驅動要素，然后讓受訪者對被調查品牌在該驅動要素上的表現(xiàn)打分，同時 還要對該驅動要素對其重要程度進行打分。問題比如：“請問XX品牌洗衣粉的溶解性能怎 么樣,可以打幾分? ” ； “洗衣粉的溶解性能對您而言重要嗎”請選擇”。之所以這樣設計, 目的是不僅僅了解顧客對某品牌產品/服勢的滿意度高低，而且了解對相應的滿意度驅動要 素的評價高低。除此之外，了解消費者對這些驅動要素的看重度（自述重要性）,即對哪些 要素更加重視,哪些不那么重視。了解了這些要素以后,在確走滿意度提升措施的時候，可 以重點提升那些消費者評價低，而重要性高的要素。這種方法考慮到滿意

8、度驅動要素，是一 種逬步。但是也存在幾個缺陷：A .根據我們的經驗,通過這種方式讓受訪者對滿意度驅動 要素選擇其重要程度，受訪者對大部分要素都選擇了非常重要或者重要。這種方式難以區(qū)分 開消費者對不同要素的真實看重程度。B 我們的目的是要找到驅動要素對滿意度的影響大 小。用驅動要素對受訪者的重要性替代這一概念，這種“概念替換”經常會誤導企業(yè)的資源配 置。比如說，對飛行乘客而言，飛機的安全性無可置疑是他們認為最重要的要素。但是，該 要素其實是航空公司的一個必備要素,達到一定的水平后，進一步增加其表現(xiàn)，并不能明顯 增加飛行乘客的滿意度。根據我們的經驗以及國外調查的結果，飛行中的餐飲質呈、兩排座 椅間

9、的距離大小、常旅客計劃的吸弓I力等要素，是乘坐航班滿意度的重要影響要素。這些方 面的改進.能夠明顯提升飛行乘客的滿意度。C.這種方式需要受訪者對每個驅動要素的表 現(xiàn)和重要性分別進行評估，必定會占用受訪者較多的時間和精力，從而增加了調查成功的難 度。本方法目前在企業(yè)自身實施的滿意度調查中應用得比較廣泛，因為其應用基本不需要太 多的統(tǒng)計分析技術,實施簡單。方法3 :雙重評價改進型這種調查方式是在上一種方式的基 礎上改迸而得到的。具體方法是：假走全部要素的重要性合計為100 ,受訪者在對每個調查 要素給予重要性權重的時候，最終需要使得權重和為100。這種方法可以部分彌補上面提到 的A類缺陷，但是當驅

10、動要素的數量較多，比如多于6個時，受訪者就非常難以準確地分 配好權重。而實際生活中，某產品/服務的滿意度驅動要素常常在10個以上。本方法無法 解決上一方法中的缺陷B和C。方法4 ：采用多元線性回歸統(tǒng)計分析技術隨著市場調查分析 技術的發(fā)展,統(tǒng)計工具在市場硏究中應用得越來越多。利用多元回歸分析技術,可以計算出 滿意度驅動要素對滿意度的影響大小。這種影響大小可以解釋為在其它要素不變的情況下, 某滿意度驅動要素提升1分，滿意度在現(xiàn)有的基礎上可以提升多少分。當滿意度的驅動要素 非常少,而且這些要素相互之間的相關性很弱時,這種方法不失為一種簡單有效的方法。然 而,實際生活中，影響消費者對某種產品/服務滿意

11、度的要素通常非常多，而且這些要素越 細化，對企業(yè)而言,在確走滿意庚提升措施時才更具有可操作性。隨著影響要素的增加和細 化，如果采用多元回歸的方式，計算出來的影響要素一般會由于這些要素的相互作用和影響（統(tǒng)計學中叫做共線性）,其數值變得無法解釋現(xiàn)實情況。比如，在汽車4S店銷售服勢滿意度的調查中，出現(xiàn)銷售人員專業(yè)知識的掌握程度對;肖費者意度的影響為021這種無法解 釋的情況（系數為-0.21表示消費者對銷售人員專業(yè)知識的評價提高1分,其滿意度反而減 少0.21分1 般而言,多元回歸適用于自變呈少于6個的分析當中。為了減少共線性的影 響，可以嘗試采用減少共線性影響的統(tǒng)計工具，比如嶺回歸。但是采用嶺回歸

12、在消除共線性 影響的同時，也削弱了數據分析的精度。此外，嶺回歸的結果無法進行統(tǒng)計檢驗,并且需要 人為干預最終結果。因此在實踐中用得不多。多元回歸的另夕卜一個局限性是只能處理一個因 變量,多個自變星之間的關系。而在現(xiàn)實生活中,滿意度驅動要素之間通常也存在明顯的相 互影響，通過多元回歸無法解決這一問題。從科學的角度看，隨看新的分析研究技術的涌現(xiàn), 回歸統(tǒng)計分析技術已經不太適用于顧客滿意度的硏究領域。方法5 :采用多次多元線性回歸 技術把變呈劃分為3級以上，以空調用戶滿意度示例如下：第一級變星：滿意度或者忠誠度； 第二級變呈:售前售中服務、產品質量、售后服務等；第三級變星（售后服務）:報修過程、 上

13、門人員服務規(guī)X、維修效果、增值B艮務等。第四級變呈（保修過程）:報修暢通、話務員 服務態(tài)度、話務員專帔識、話務員維修時間安排合理等。下一級變墨作為自變呈，上一級 變量中對應的某個變量作為因變星逬行回歸。層層向上遞推，得到每一級的回歸系數,進而 導出最下層變星對最上層變呈的影響大小。這個方法看似有理，把一個一個局部的內在聯(lián)系 單獨分析，然后往上推導。實際上，這很容易陷入“瞎子摸象”的誤區(qū)中。因為所有的滿意度 驅動要素對最終的滿意原都存在或大或小的影響，這些要素之間也存在一走的相關關系，完 全把一個個的局部獨立分析,不從全局的角度統(tǒng)籌考慮、統(tǒng)一分析數據之間的關系，計算推 導出的影響大小很容易“失真

14、”。此卜，這種方法也無法處理一個自變星影響多個因變量的情 況。方法6 :構建結構方程模型，用通用軟件計算結構方程模型是一種因果關系模型,通過 要素間的因果關系/準因果關系來揭示現(xiàn)實生活中的相互關系。目前廣泛地應用于許多市場硏究分析當中，它也是目前國際上流行的顧客滿意度研究分析手段。一個有效實用的顧客滿 意度研究結構方程模型的構建,需要對顧客需求和飆進行深入研究通過大星的前期工作, 比如顧客焦點小組訪談、顧客需求分解、顧客預調查、行業(yè)專家拜訪、購買消費現(xiàn)場觀察等 多種手段,才能構建起一個基礎模型。然后通過消費者試調查,采集至IJ-走的數據后,對數 據進行多種統(tǒng)計處理、分析和檢驗,根據相應的結果對

15、模型逬行必要的調整,然后才能應用 到實際的顧客滿意度分析當中去。否則的話，隨意構建的模型只能成為使得數字游戲顯得高 深莫測的工具。由于一個有效結構方程模型構建的復雜程度很高，所以目前采用結構方程模 型進行滿意度分析的機構和研究公司不是很多。在結構方程模型構建的過程中，需要進行前期的定性研究和走呈預調查，并通過探索性因子分析、驗證性因子分析等方法確走結構方程模型是否能夠真的反映現(xiàn)實狀況。驗證性因子分析的相應統(tǒng)計檢驗指標需要達到標準，否則隨便采用本方法r就像一棟大樓建立在浮沙上，可能外觀漂亮，但是卻不能住人。即使采用了結構方程模型構建了變星之間的關系，但是具體對:件進行處理，比如用SAS , Li

16、serel f Amos等。這些軟件都可以較好地處理一般的結構方程模型，但是對數據有一個基本的要求那就是調查數據應該基本符合正態(tài)分布。但是,對滿意度數據而言，由于滿意度調查的數據本身是有偏的（這是因為，滿意度的調查對象是已經 購買了某種產品/服務的用戶，既然他們選擇了這種產品/服務，對所選擇的產品/服務在某些方面肯走是比較滿意的.因此1呈現(xiàn)明顯的右偏特征），甚至是雙峰分布的（比如在10分制的調查中，在7分和9分出現(xiàn)了 2個峰值）,通過通用軟件內詼的算法計算得到的結果偏差較大。只有通過專門的用戶滿意度分析軟件（采用偏最小二乘法PLS算法）來完成,才 能精確確走滿意度驅動要素和滿意度之間的影響大小。否則的話，即使模型構建得很好.數 據采集沒有偏差r最終的結果也可能誤導企業(yè)決策。方法7 :構建結構方程模型構r用專用關系,因而成為PLS軟件計算偏最小二乘法（PLS ）算法可以有效計算原始數據右偏的: 分析滿意度數據的最適合工具。目前，美國用戶滿意指數（ACSI 1瑞典用戶滿意指數、歐 洲用戶滿意指數、中國用戶滿意指數（