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(jìn)行顧客滿意度測評。在與市場研究公司接觸的過程中，企業(yè)/組織可能發(fā)現(xiàn)不同的公司采用的研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(diào)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。一、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(guān)的手段。經(jīng)常出現(xiàn)的一種情況是：在某一行業(yè)內(nèi)，某一個品牌或 者某幾個品牌被某個機(jī)構(gòu)或者某家公司評定為

2、該行業(yè)內(nèi)的顧客滿意最佳品牌，其競爭對手 則通過另外的機(jī)構(gòu)或者公司，把自己評定為行業(yè)內(nèi)的最佳。顧客滿意度分值和排名，成了 品牌擁有者的一件華麗外衣，可以通過贊助、委托調(diào)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(nèi)權(quán)威的顧客滿意度研究機(jī)構(gòu) 一一清華大學(xué)中國企業(yè)研究中心在最近幾年公布的中 國用戶滿意度指數(shù)中，不同行業(yè)中的主要品牌，其用戶滿意度分值在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(jì)算手段不一樣；2

3、、采用的調(diào)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(cái)，替人消災(zāi)如果委托方提供了經(jīng)費(fèi)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(xué)中國企業(yè)研究中心主導(dǎo)的中國用戶滿意指數(shù)（ CCSI ）研究是由完全獨(dú)立 的第三方進(jìn)行調(diào)查，在全國 50個城市通過固定電話完全隨機(jī)抽樣調(diào)查完成。其公正性和 代表性得到國家相關(guān)主管部門的認(rèn)可和消費(fèi)者的信任。根據(jù)直覺，消費(fèi)者往往對很多產(chǎn)品的滿意率能夠達(dá)到99 %或者滿意度分值達(dá)到 95分以上表示質(zhì)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(biāo)市場應(yīng)該占 有絕對優(yōu)勢，而事實(shí)并非如此。實(shí)際上，正是由于消費(fèi)者各種不滿意因素的存在，才推動 了

4、市場的多樣化發(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：“NOMEASUREMENT , NO MANAGEMENT .”就是說 沒有測量，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(chǎn)品/服務(wù)全過程的滿意程度進(jìn)行測量。作為企業(yè)，顧客滿意度排名誠然重要，因?yàn)橥ㄟ^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 感知來決定自己是否重復(fù)購買該品牌產(chǎn)品，或者交叉購買該品牌的其它產(chǎn)品，或者向親戚 朋友推薦購買該品牌產(chǎn)品。滿意而導(dǎo)致的上述忠誠行為，可以對企業(yè)的績效產(chǎn)生直接的影響。除了了解滿意度現(xiàn)狀以外，顧客滿意度調(diào)查的另外

5、一個重要目的是指導(dǎo)企業(yè)提升顧客 滿意度。要達(dá)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(qū)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(biāo)顧客的滿意度 影響有多大?；卮鹆松鲜鰡栴}，才可能有的放矢地指導(dǎo)企業(yè)提升顧客滿意度。要回答這些 問題，就需要通過嚴(yán)格的調(diào)查研究和統(tǒng)計(jì)分析手段才能達(dá)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(diào)查公司、咨詢公司都聲稱能夠進(jìn)行顧客滿意 度測評?；诓煌哪康?、自身技術(shù)力量的限制以及委托方預(yù)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:簡單易行型本方法

6、直截了當(dāng)?shù)貑枺耗銓X品牌的產(chǎn)品/服務(wù)總體上滿意嗎？ ”受訪者可以進(jìn)行選項(xiàng)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(fèi)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(fù)在很多 情況下由于沒有時間仔細(xì)考慮被調(diào)查產(chǎn)品的方方面面，其選擇通常趨向于中庸的選項(xiàng)。這 就好像，當(dāng)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(shí)上，被問者并沒有仔細(xì)去考慮飯菜質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、價格等各種要素，而且可 能選擇肯定回答的主要原因在于聚會時和朋友聊得不錯，或者遇見了初戀女友，心情不錯 的緣故。方法2 :雙重評價型

7、這種方式需要調(diào)查設(shè)計(jì)者找到一些影響滿意度的驅(qū)動要素，然后讓受訪者對被調(diào)查品 牌在該驅(qū)動要素上的表現(xiàn)打分，同時還要對該驅(qū)動要素對其重要程度進(jìn)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(shè)計(jì)，目的是不僅僅了解顧客對某品牌產(chǎn)品/服務(wù)的滿意度高低，而且了解對相應(yīng)的滿意度驅(qū)動要素的評價高低。除此之外，了解消費(fèi)者對這些驅(qū)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，在確定滿意度 提升措施的時候，可以重點(diǎn)提升那些消費(fèi)者評價低，而重要性高的要素。這種方法考慮到滿意度驅(qū)動要素，是一種進(jìn)步

8、。但是也存在幾個缺陷：A.根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，通過這種方式讓受訪者對滿意度驅(qū)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(fèi)者對不同要素的 真實(shí)看重程度。B.我們的目的是要找到驅(qū)動要素對滿意度的影響大小。用驅(qū)動要素對受訪者的重要 性替代這一概念，這種 概念替換”經(jīng)常會誤導(dǎo)企業(yè)的資源配置。比如說，對飛行乘客而言， 飛機(jī)的安全性無可置疑是他們認(rèn)為最重要的要素。但是，該要素其實(shí)是航空公司的一個必 備要素，達(dá)到一定的水平后，進(jìn)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(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)以及國外調(diào)查的結(jié)果，飛行中的餐飲質(zhì)量、兩排座椅間的距離大小、常旅客 計(jì)劃的吸

9、引力等要素，是乘坐航班滿意度的重要影響要素。這些方面的改進(jìn)，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(qū)動要素的表現(xiàn)和重要性分別進(jìn)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(diào)查成功的難度。本方法目前在企業(yè)自身實(shí)施的滿意度調(diào)查中應(yīng)用得比較廣泛，因?yàn)槠鋺?yīng)用基本不需要 太多的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，實(shí)施簡單。方法3 :雙重評價改進(jìn)型這種調(diào)查方式是在上一種方式的基礎(chǔ)上改進(jìn)而得到的。具體方法是：假定全部要素的 重要性合計(jì)為100 ,受訪者在對每個調(diào)查要素給予重要性權(quán)重的時候，最終需要使得權(quán)重 和為100。這種方法可以部分彌補(bǔ)上面提到的A類缺陷，但是當(dāng)驅(qū)動要素的數(shù)量較多，比如多于6個時

10、，受訪者就非常難以準(zhǔn)確地分配好權(quán)重。而實(shí)際生活中，某產(chǎn)品/服務(wù)的滿意度驅(qū)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(jì)分析技術(shù)隨著市場調(diào)查分析技術(shù)的發(fā)展，統(tǒng)計(jì)工具在市場研究中應(yīng)用得越來越多。利用多元回 歸分析技術(shù)，可以計(jì)算出滿意度驅(qū)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(qū)動要素提升1分，滿意度在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上可以提升多少分。當(dāng)滿意度的驅(qū)動要素非常少，而且這些要素相互之間的相關(guān)性很弱時，這種方法不失 為一種簡單有效的方法。然而，實(shí)際生活中，影響消費(fèi)者對某種產(chǎn)品/服務(wù)滿意度的要素通常非常多，而且這些要素越細(xì)

11、化，對企業(yè)而言，在確定滿意度提升措施時才更具有可操作性。隨著影響要素的 增加和細(xì)化，如果采用多元回歸的方式，計(jì)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(jì)學(xué)中叫做共線性），其數(shù)值變得無法解釋現(xiàn)實(shí)情況。比如，在汽車 4S店 銷售服務(wù)滿意度的調(diào)查中，出現(xiàn)銷售人員專業(yè)知識的掌握程度對消費(fèi)者滿意度的影響為-0.21這種無法解釋的情況（系數(shù)為 -0.21表示消費(fèi)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）。一般而言，多元回歸適用于自變量少于 6個的分析當(dāng)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(jì)工具，比如嶺回歸。但 是采用嶺回歸在消除共線性影響的同時，

12、也削弱了數(shù)據(jù)分析的精度。此外，嶺回歸的結(jié)果 無法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并且需要人為干預(yù)最終結(jié)果。因此在實(shí)踐中用得不多。多元回歸的另外一個局限性是只能處理一個因變量，多個自變量之間的關(guān)系。而在現(xiàn) 實(shí)生活中，滿意度驅(qū)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(xué)的角度看，隨著新的分析研究技術(shù)的涌現(xiàn)，回歸統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)已經(jīng)不太適用于 顧客滿意度的研究領(lǐng)域。方法5 :采用多次多元線性回歸技術(shù)把變量劃分為3級以上，以空調(diào)用戶滿意度示例如下：第一級變量：滿意度或者忠誠度；第二級變量：售前售中服務(wù)、產(chǎn)品質(zhì)量、售后服務(wù)等；第三級變量（售后服務(wù)）：報修過程、上門人員服務(wù)規(guī)范、維修效果、增值服務(wù)

13、等。第四級變量（保修過程）：報修電話暢通、話務(wù)員服務(wù)態(tài)度、話務(wù)員專業(yè)知識、話務(wù) 員維修時間安排合理等。下一級變量作為自變量，上一級變量中對應(yīng)的某個變量作為因變量進(jìn)行回歸。層層向 上遞推，得到每一級的回歸系數(shù)，進(jìn)而導(dǎo)出最下層變量對最上層變量的影響大小。這個方法看似有理，把一個一個局部的內(nèi)在聯(lián)系單獨(dú)分析，然后往上推導(dǎo)。實(shí)際上，這很容易陷入 瞎子摸象”的誤區(qū)中。因?yàn)樗械臐M意度驅(qū)動要素對最終的滿意度都存在或 大或小的影響，這些要素之間也存在一定的相關(guān)關(guān)系，完全把一個個的局部獨(dú)立分析，不 從全局的角度統(tǒng)籌考慮、統(tǒng)一分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，計(jì)算推導(dǎo)出的影響大小很容易失真此外，這種方法也無法處理一個自變量影響

14、多個因變量的情況。方法6:構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，用通用軟件計(jì)算結(jié)構(gòu)方程模型是一種因果關(guān)系模型，通過要素間的因果關(guān)系/準(zhǔn)因果關(guān)系來揭示現(xiàn)實(shí)生活中的相互關(guān)系。目前廣泛地應(yīng)用于許多市場研究分析當(dāng)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(shí)用的顧客滿意度研究結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建，需要對顧客需求和感知進(jìn)行深 入研究，通過大量的前期工作，比如顧客焦點(diǎn)小組訪談、顧客需求分解、顧客預(yù)調(diào)查、行 業(yè)專家拜訪、購買消費(fèi)現(xiàn)場觀察等多種手段，才能構(gòu)建起一個基礎(chǔ)模型。然后通過消費(fèi)者 試調(diào)查，采集到一定的數(shù)據(jù)后，對數(shù)據(jù)進(jìn)行多種統(tǒng)計(jì)處理、分析和檢驗(yàn)，根據(jù)相應(yīng)的結(jié)果 對模型進(jìn)行必要的調(diào)整，然后才能應(yīng)用到實(shí)際的顧客滿

15、意度分析當(dāng)中去。否則的話，隨意 構(gòu)建的模型只能成為使得數(shù)字游戲顯得高深莫測的工具。由于一個有效結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建的復(fù)雜程度很高，所以目前采用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行滿 意度分析的機(jī)構(gòu)和研究公司不是很多。在結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建的過程中，需要進(jìn)行前期的定 性研究和定量預(yù)調(diào)查，并通過探索性因子分析、驗(yàn)證性因子分析等方法確定結(jié)構(gòu)方程模型 是否能夠真的反映現(xiàn)實(shí)狀況。驗(yàn)證性因子分析的相應(yīng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)指標(biāo)需要達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，否則隨 便采用本方法，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(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建了變量之間的關(guān)系，但是具體對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時，一般 都是采用通用軟件進(jìn)行處理，比如用SAS , Lisere

16、l , Amos等。這些軟件都可以較好地處理一般的結(jié)構(gòu)方程模型，但是對數(shù)據(jù)有一個基本的要求，那就是調(diào)查數(shù)據(jù)應(yīng)該基本符合 正態(tài)分布。但是，對滿意度數(shù)據(jù)而言，由于滿意度調(diào)查的數(shù)據(jù)本身是有偏的（這是因?yàn)椋?滿意度的調(diào)查對象是已經(jīng)購買了某種產(chǎn)品/服務(wù)的用戶，既然他們選擇了這種產(chǎn)品/服務(wù),對所選擇的產(chǎn)品/服務(wù)在某些方面肯定是比較滿意的，因此數(shù)據(jù)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(diào)查中，在 7分和9分出現(xiàn)了 2個峰值），通過通用 軟件內(nèi)嵌的算法計(jì)算得到的結(jié)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，才能精確確定滿意度驅(qū)動要素和滿意度之間的影響大小。 否則的話，即使模型構(gòu)建得很好，數(shù)據(jù)采集沒有偏差，最終的結(jié)果也可能誤導(dǎo)企業(yè)決策。方法7 :構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)，用專用PLS軟件計(jì)算偏最小二乘法（PLS）算法可以有效計(jì)算原始數(shù)據(jù)右偏的數(shù)據(jù)關(guān)系，因而成為分析滿 意度數(shù)據(jù)的最適合工具。目前，美國用戶滿意指數(shù)（ ACSI ）、瑞典用戶滿意指數(shù)、歐洲用 戶滿意指數(shù)、中國用戶滿意指數(shù)（ CCS