用戶滿意度指數(shù)數(shù)據(jù)分析及方法論

1、滿意度測(cè)評(píng)(c pn)模型與方法共四十八頁(yè)測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)(biozhn)與測(cè)評(píng)方法的重要性共四十八頁(yè)滿意度測(cè)評(píng)中的存在(cnzi)的問(wèn)題不同顧客的表達(dá)(biod)是不同的 要知道他們是怎么想的而不是怎么說(shuō)的不同地區(qū)顧客的感知是有差別的 需要從不同的基準(zhǔn)來(lái)衡量 定量的精確性如何保證 需要科學(xué)的、實(shí)證的數(shù)學(xué)模型國(guó)外的測(cè)評(píng)方法適合中國(guó)國(guó)情嗎 先進(jìn)的技術(shù)與本地的文化相結(jié)合測(cè)評(píng)的公正性如何保證 測(cè)評(píng)由不受被測(cè)單位影響的第三方主持 共四十八頁(yè)模型(mxng)摘要模型建立在隱變量的基礎(chǔ)上:對(duì)主干結(jié)構(gòu)設(shè)定了多重指標(biāo)核心的評(píng)估技術(shù): 偏最小二乘法模型具有因果性和預(yù)測(cè)性:質(zhì)量因素的選擇令滿意度對(duì)績(jī)效的預(yù)測(cè)性最大化模型應(yīng)

2、看作是一個(gè)系統(tǒng); 在模型中滿意度的驅(qū)動(dòng)因素,滿意度,以及績(jī)效之間是相互聯(lián)系(linx)的,他們共同組成了模型共四十八頁(yè)模型包括(boku)兩部分測(cè)量模型 (“外部模型”): 得分隱變量(“質(zhì)量成分”或 “質(zhì)量因素”)的組成指標(biāo) (“屬性”或“顯變量”) 隱變量的所有得分都轉(zhuǎn)化為百分制表示(biosh)結(jié)構(gòu)模型 (“內(nèi)部模型”): 影響力(直接, 間接,以及整體)影響力代表了預(yù)測(cè)指標(biāo)上升5個(gè)點(diǎn)對(duì)因變量所產(chǎn)生的改變.所有的影響力都被定量化,并且可比較.共四十八頁(yè)電信運(yùn)營(yíng)商的客戶(k h)滿意度模型（例）Example推薦給他人增加新業(yè)務(wù)的使用 總體滿意度 與預(yù)期相比較 與理想狀況相比較話音清晰度通

3、話中斷率 等等質(zhì)量因素滿意度績(jī)效方便程度話音質(zhì)量申請(qǐng)過(guò)程價(jià)格用戶的滿意度客戶服務(wù)問(wèn)題解決I增加現(xiàn)有業(yè)務(wù)的使用品牌形象無(wú)論何時(shí)，本公司提供的服務(wù)總是成為第一選擇而被使用使用范圍和地域覆蓋 費(fèi)用支付的便捷等等 批準(zhǔn)所需的時(shí)間申請(qǐng)所需的信息 等等投訴電話接通的難易程度 客戶服務(wù)代表的態(tài)度等等解決問(wèn)題的完全程度 積極的尋求解決方案來(lái)滿足你的需求等等50544072606760586674630.41.24.01.23.30.61.30.20.71.2分?jǐn)?shù)(0-100 )影響力(分?jǐn)?shù)變化5個(gè)點(diǎn)所造成的變化) 業(yè)務(wù)收入ARPU$12513.0%質(zhì)量屬性資費(fèi)的競(jìng)爭(zhēng)性資費(fèi)組合策略 等等計(jì)費(fèi) 計(jì)費(fèi)的準(zhǔn)確性帳單準(zhǔn)

4、時(shí)送達(dá) 等等541.3共四十八頁(yè)測(cè)量(cling)模型問(wèn)題: 什么是績(jī)效(j xio)?核心的方法論問(wèn)題: 我們所測(cè)量的是我們想測(cè)量的嗎？ 這樣的測(cè)量準(zhǔn)確嗎?共四十八頁(yè)結(jié)構(gòu)(jigu)模型問(wèn)題: 什么是最重要的?核心的方法論問(wèn)題: 所測(cè)算(c sun)影響力的誤差是最小的嗎?共四十八頁(yè)為什么使用(shyng)隱變量 ?共四十八頁(yè)兩種最普通的評(píng)定(pngdng)客戶認(rèn)為重要的因素的方法得出或推導(dǎo)(tudo)出的重要因素直接詢問(wèn)得出的重要因素 被訪者評(píng)估或排出不同的產(chǎn)品或服務(wù)屬性的重要性及優(yōu)先次序推導(dǎo)得出的重要因素 所有產(chǎn)品或服務(wù)屬性的重要性通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析計(jì)算以進(jìn)行定量化。共四十八頁(yè)直接(zhji)

5、詢問(wèn)得出的重要因素直接的自我評(píng)價(jià)的重要因素：被訪者直接描述或者評(píng)估一個(gè)屬性的重要性以比較為基礎(chǔ)的自我評(píng)價(jià)的重要因素要求被訪者對(duì)屬性的重要性進(jìn)行比較但是:被訪者真的知道他們所講的是重要的嗎？他們能夠做到實(shí)事求是(sh sh qi sh)的將這些重要因素排出優(yōu)先次序嗎？該種方法不能對(duì)質(zhì)量屬性和滿意度及忠誠(chéng)度的變化進(jìn)行定量共四十八頁(yè)通過(guò)(tnggu)推導(dǎo)得出的重要因素綜合的方法要求被訪者評(píng)價(jià)或選擇產(chǎn)品或服務(wù)綜合的方法有效的測(cè)量產(chǎn)品或服務(wù)屬性(shxng)中不連續(xù)的具體層面，如顏色或包裝的設(shè)計(jì)，當(dāng)屬性(shxng)更主觀性時(shí)，綜合的方法的運(yùn)用將更為困難，如有關(guān)雇員禮貌的評(píng)價(jià)推導(dǎo)重要因素的方法評(píng)估質(zhì)量因

6、素和滿意度水平之間的關(guān)系改進(jìn)的影響方法：多次回歸法，因果模型 因果模型可以很好對(duì)質(zhì)量屬性的改進(jìn)與滿意度及忠誠(chéng)度變化的關(guān)系進(jìn)行定量。共四十八頁(yè)為什么使用(shyng)多重指標(biāo)而不使用(shyng)單項(xiàng)指標(biāo)？單項(xiàng)指標(biāo)(zhbio)包含有測(cè)量誤差 它的測(cè)量誤差會(huì)導(dǎo)致:不精確的分?jǐn)?shù)低估重要性(影響力偏向于零)單項(xiàng)模型缺少隱變量模型的穩(wěn)定性單項(xiàng)模型缺少理解數(shù)據(jù)的理論框架共四十八頁(yè)多重分類(fn li)測(cè)量法舉例每一因素多重測(cè)量 10 刻度（點(diǎn)）收益:-增加能力，探測(cè)出微小的變化 - 較少的抽樣范圍- 更多的操作性 Experience經(jīng)驗(yàn)Expectation期望值Ideal理想狀態(tài) Time it t

7、ook for call to be answered電話接聽(tīng)等候時(shí)間客戶代表的禮貌Courtesy of RepresentativeCustom service客戶服務(wù)Satisfaction滿意度Knowledge of the customer service representative 客戶代表的業(yè)務(wù)知識(shí)共四十八頁(yè)TRUESource: Institute for Social Research普通(ptng)測(cè)量方法的誤差觀察到的數(shù)值(shz)= 真實(shí)的數(shù)值(shz) + 測(cè)量誤差 66% 34%共四十八頁(yè)測(cè)量(cling) “金字塔”精確度:置信區(qū)間的寬度能力: 探測(cè)變化的能力

8、是否判斷方法單項(xiàng),5點(diǎn)刻度單項(xiàng), 10點(diǎn)刻度多項(xiàng)刻度, 相等權(quán)重多項(xiàng)刻度“最佳” 權(quán)重預(yù)測(cè)的誤差區(qū)間共四十八頁(yè)單項(xiàng)10點(diǎn)多項(xiàng)10點(diǎn)是否判斷精確度有 95%的置信度 (100 pt. scale)* 基于 有關(guān)電信公司的真實(shí)數(shù)據(jù)不同(b tn)分階類型的精確度比較共四十八頁(yè)單項(xiàng)10點(diǎn)多項(xiàng)10點(diǎn)Top Box在變量與滿意度之間的平均相關(guān)性*基于 有關(guān)電信公司的真實(shí)數(shù)據(jù)不同的分階類型中質(zhì)量變量(binling)與滿意度之間的聯(lián)系共四十八頁(yè)滿意度測(cè)量(cling)達(dá)到的程度基本的或期望的屬性超出期望和令人興奮的屬性績(jī)效或所說(shuō)的屬性客戶滿意非常滿意非常不滿意根本沒(méi)有達(dá)到完全達(dá)到Kano 模型共四十八頁(yè)如

9、何對(duì)模型進(jìn)行(jnxng)評(píng)估共四十八頁(yè)隱變量是如何(rh)構(gòu)造的理論上講:隱變量(binling)通常被認(rèn)為是顯變量(binling)的潛在原因。實(shí)踐中: 隱變量是通過(guò)顯變量的加權(quán)平均獲得的; 偏最小二乘法的運(yùn)算法則決定了權(quán)重。共四十八頁(yè)Theoretical 3-Block Model理論(lln)上的3-塊模型x1x2x3x4x5x6lx1lx3lx4lx5lx6y1y2y3ly3ly2ly1x1x2h1b1b2xixiti=+lxd, for i=1,2,3 t=1,2yjyjj=+lhe1, for j=1,2,3hbxbxz111221=+lx2共四十八頁(yè)x1x2x3x4x5x6w

10、1y1y2y3LV1LV2SATI1I2w2w3w4w5w6u1u2u3LVwxwxwx1112233=*+*+*LVwxwxwx2445566=*+*+*SATuyuyuy=*+*+*112233SATILVILVe=+1122Estimated 3-Block Model估計(jì)(gj)的3-塊模型共四十八頁(yè)偏最小二乘法(chngf)強(qiáng)調(diào)找出最佳的解決方案除需確定權(quán)重的隱變量外,其他(qt)隱變量的權(quán)重都賦予一個(gè)固定值,然后對(duì)需測(cè)量的隱變量的權(quán)重進(jìn)行優(yōu)化.轉(zhuǎn)到下一個(gè)隱變量,重復(fù)上述過(guò)程直至權(quán)重保持穩(wěn)定分?jǐn)?shù)計(jì)算出來(lái)后, 使用加強(qiáng)的回歸分析來(lái)決定影響力x1x2x3x4x5x6y1y2y3LV1LV

11、2SATI1I2w2w3w4w5w6u1u2u3w1共四十八頁(yè)為什么使用偏最小二乘法(PLS)而不使用其他(qt)方法共四十八頁(yè)LISREL 通過(guò)將所有變量(binling)之間的關(guān)系最大化的方法來(lái)找到“最好”的估計(jì)值(屬性和因素)偏最小二乘法發(fā)現(xiàn)一個(gè)模型,這個(gè)模型在預(yù)測(cè)滿意度/績(jī)效方面可以將誤差最小化-這給我們的目標(biāo)一個(gè)優(yōu)先權(quán)為什么使用(shyng) PLS? 而不使用(shyng) LISREL(analysis of linear structure relationship)?原因 #1共四十八頁(yè)LISREL 不能生成統(tǒng)一分階的因素分?jǐn)?shù) 不能進(jìn)行基準(zhǔn)比較(bjio)或進(jìn)行跟蹤在因素分?jǐn)?shù)

12、發(fā)生變化時(shí),沒(méi)有辦法解釋“影響力” PLS 能夠在案例層面上生成因素的分?jǐn)?shù)所有的分?jǐn)?shù)有相同的分階所有的分?jǐn)?shù)和影響力都可比較為什么使用(shyng)PLS? 為什么不是 LISREL?原因 #2共四十八頁(yè)為什么使用(shyng)PLS? 而不使用(shyng) LISREL?LISREL 依賴于分布假定 (多元正態(tài)屬性) ,這對(duì)客戶(k h)滿意度的數(shù)據(jù)并不適合 PLS 沒(méi)有分布假定原因 #3共四十八頁(yè)CFI滿意度測(cè)評(píng)(c pn)方法的優(yōu)勢(shì)共四十八頁(yè)目標(biāo)解釋過(guò)去預(yù)測(cè)未來(lái)對(duì)績(jī)效的測(cè)量 單項(xiàng)多項(xiàng)不太精確比較精確沒(méi)有所需的可比較因素(yn s)總有可比較因素(yn s)不具有理想的預(yù)測(cè)功能理想的預(yù)測(cè)功

13、能預(yù)測(cè)效果 不可計(jì)量或比較可計(jì)量可比較分割評(píng)估同時(shí)評(píng)估滿意度測(cè)量 缺乏理論基礎(chǔ)強(qiáng)大的理論基礎(chǔ)極少的績(jī)效預(yù)測(cè)因素理想的績(jī)效預(yù)測(cè)因素結(jié)果不可計(jì)量可計(jì)量行動(dòng)計(jì)劃主觀性客觀性傳統(tǒng)(chuntng)方法CFI Group科羅思咨詢的方法傳統(tǒng)的客戶研究方法與 CFI Group方法的比較共四十八頁(yè)1、有效(yuxio)問(wèn)卷篩選 完整(wnzhng)地回答問(wèn)題 根據(jù)問(wèn)卷要求回答問(wèn)題 認(rèn)真思考后回答問(wèn)題共四十八頁(yè)2、數(shù)據(jù)編碼和輸入(shr) 數(shù)據(jù)編碼 數(shù)據(jù)(shj)輸入共四十八頁(yè)3、數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)檢查頻數(shù)分析交叉(jioch)頻數(shù)分析馬氏距離分析共四十八頁(yè)頻數(shù)(pn sh)分析示例共四十八頁(yè)3、數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)處理

14、原始數(shù)據(jù)或變量的轉(zhuǎn)換缺省數(shù)據(jù)(shj)的處理共四十八頁(yè)原始(yunsh)數(shù)據(jù)處理示例假設(shè)其他(qt)品牌洗發(fā)水價(jià)格不變，而該品牌洗發(fā)水的價(jià)格下降，您會(huì)購(gòu)買(mǎi)嗎？?jī)r(jià)格下降百分之幾您才會(huì)購(gòu)買(mǎi)？ 12345109876共四十八頁(yè)4、數(shù)據(jù)(shj)計(jì)算PLS（Partial Least Square）SPSS軟件(run jin)（SAS）共四十八頁(yè)5、數(shù)據(jù)分析 國(guó)家級(jí)顧客(gk)滿意指數(shù)的變動(dòng)特征國(guó)家級(jí)顧客滿意指數(shù)與生產(chǎn)力的關(guān)系國(guó)家級(jí)顧客滿意指數(shù)與個(gè)人消費(fèi)支出的關(guān)系國(guó)家級(jí)顧客滿意指數(shù)與股票價(jià)值的關(guān)系國(guó)家之間顧客滿意指數(shù)比較國(guó)家級(jí)指數(shù)(zhsh)產(chǎn)業(yè)/行業(yè)顧客滿意指數(shù)的變化趨勢(shì)分析（示例）產(chǎn)業(yè)/行業(yè)顧客

15、滿意指數(shù)的均值與方差分析產(chǎn)業(yè)/行業(yè)顧客滿意指數(shù)結(jié)構(gòu)變量相關(guān)關(guān)系分析（示例）產(chǎn)業(yè)/行業(yè)級(jí)指數(shù)產(chǎn)品/服務(wù)類別顧客滿意指數(shù)的歷史比較產(chǎn)品/服務(wù)類別中主要品牌顧客滿意指數(shù)的比較（示例）產(chǎn)品/服務(wù)類別中主要品牌顧客滿意指數(shù)各相關(guān)變量的比較產(chǎn)品/服務(wù)類別中主要品牌顧客滿意指數(shù)人口統(tǒng)計(jì)特征分析（示例）產(chǎn)品/服務(wù)類別級(jí)指數(shù) 結(jié)構(gòu)變量之間的影響關(guān)系分析（示例）結(jié)構(gòu)變量與觀測(cè)變量之間的相關(guān)關(guān)系分析（示例）行業(yè)內(nèi)比較分析（示例）企業(yè)/品牌級(jí)指數(shù)共四十八頁(yè)產(chǎn)業(yè)/行業(yè)(hngy)級(jí)顧客滿意指數(shù)變化趨勢(shì)分析（示例）共四十八頁(yè)行業(yè)顧客滿意指數(shù)(zhsh)結(jié)構(gòu)變量相關(guān)關(guān)系分析（示例）感知(gnzh)價(jià)值顧客忠誠(chéng)顧客滿意度感知

16、質(zhì)量品牌形象預(yù)期質(zhì)量0.450.560.090.150.360.160.050.600.551.150.29共四十八頁(yè)行業(yè)預(yù)期(yq)質(zhì)量對(duì)其他結(jié)構(gòu)變量的影響（示例）預(yù)期(yq)質(zhì)量感知質(zhì)量感知價(jià)值顧客滿意度用戶忠誠(chéng)直接影響0.360.160.05-間接影響-0.210.310.41全部影響0.360.370.360.41共四十八頁(yè)行業(yè)(hngy)主要品牌顧客滿意指數(shù)比較（示例）平均值共四十八頁(yè)行業(yè)顧客(gk)滿意指數(shù)人口統(tǒng)計(jì)特征分析（示例）共四十八頁(yè)CL品牌顧客滿意指數(shù)結(jié)構(gòu)變量的影響(yngxing)關(guān)系分析（示例）感知(gnzh)價(jià)值顧客忠誠(chéng)顧客滿意度感知質(zhì)量品牌形象預(yù)期質(zhì)量0.430.5

17、40.170.200.260.150.040.570.541.170.27共四十八頁(yè)CL品牌形象對(duì)其他結(jié)構(gòu)變量(binling)的影響（示例）形象(xngxing)預(yù)期質(zhì)量感知質(zhì)量感知價(jià)值顧客滿意度用戶忠誠(chéng)直接影響0.430.540.170.20-間接影響-0.110.440.530.86全部影響0.430.650.610.730.86共四十八頁(yè)CL品牌顧客滿意指數(shù)結(jié)構(gòu)變量與觀測(cè)(gunc)變量之間的關(guān)系分析（示例）感知(gnzh)質(zhì)量65.41預(yù)期質(zhì)量66.68總體感知質(zhì)量（65.56）服務(wù)感知質(zhì)量（63.67）顧客化感知質(zhì)量（64.36）可靠性感知質(zhì)量（66.44）總體預(yù)期質(zhì)量（65.63）顧客化預(yù)期質(zhì)量（65.89）服務(wù)預(yù)期質(zhì)量（64.28）可靠性預(yù)期質(zhì)量（68.32）0.780.750.790.830.800.850.890.90共四十八頁(yè)CL品牌形象行業(yè)內(nèi)比較(bjio)分析（示例）平均值共四十八頁(yè)內(nèi)容摘要滿意度測(cè)評(píng)模型與方法。測(cè)評(píng)標(biāo)準(zhǔn)與測(cè)評(píng)方法的重要性。要知道他們是怎么想的而不是怎么說(shuō)的。(分?jǐn)?shù)變化5個(gè)點(diǎn)所