满意度指数-.ppt

顾顾客客满满意度指数意度指数吴喜之吴喜之2004年年9月月1吴喜之吴喜之本科本科:北京大学数学力学系北京大学数学力学系再教育再教育:甘孜藏族自治州得荣甘孜藏族自治州得荣县县（6年）年）统计统计博士博士:美国北卡美国北卡罗罗来来纳纳大学大学(UNC-Chapel Hill)教教书经历书经历:美国美国加利福尼加利福尼亚亚州大学州大学(Davis)美国北卡美国北卡罗罗来来纳纳大学大学(Chapel Hill)美国北卡美国北卡罗罗来来纳纳大学大学(Charlotte)南开大学南开大学 北京大学北京大学人民大学人民大学2有些我有些我们们是可以知道的，即可以通是可以知道的，即可以通过调查过调查得到得到的；比如的；比如顾顾客客对对某商品的外在某商品的外在质质量是否量是否满满意意顾顾客客对对售后服售后服务务是否是否满满意意顾顾客客对对某商品的期望是否某商品的期望是否满满足足顾顾客客对对某商品是否抱怨某商品是否抱怨顾顾客客还还会不会再会不会再买该买该品牌品牌顾顾客客对对于某商品和理想的差距有多大于某商品和理想的差距有多大.3但有些我但有些我们们是不容易知道的，比如是不容易知道的，比如顾顾客客对对某商品如何和怎么某商品如何和怎么满满意意品牌品牌对该对该商品起正面商品起正面还还是是负负面作用面作用顾顾客的抱怨和什么有关客的抱怨和什么有关满满意与否和忠意与否和忠诚诚与否有什么关系与否有什么关系各种品牌在各方面有什么差距各种品牌在各方面有什么差距感知和感知和预测预测价价值对满值对满意的影响意的影响等等等等4因此，需要数学模型来描述因此，需要数学模型来描述这这些关系些关系有些有些变变量是无法量是无法观测观测的的称称为隐变为隐变量（量（LV,latent variable）有些是可有些是可观测观测的，的，为显变为显变量（量（ML,manifest variable）可以可以发发出出问问卷，得到卷，得到显变显变量的量的观测值观测值可以构造模型，并通可以构造模型，并通过统计过统计方法来得到方法来得到隐变隐变量的取量的取值值以及各种以及各种变变量之量之间间的关系的关系5瑞典瑞典顾顾客客满满意度指数模型意度指数模型感知表现顾客预期质量顾客满意度顾客抱怨顾客忠诚SCSB感知表感知表现现顾顾客客预预期期质质量量顾顾客客满满意度意度顾顾客抱怨客抱怨顾顾客忠客忠诚诚五个五个隐隐含含变变量中，量中，顾顾客客预预期期质质量量为为外生外生隐变隐变量量(exogenous latent variable)，其余，其余为为内生内生隐变隐变量量(endogenous latent variable)。6感知质量软件预期质量顾客满意度顾客忠诚感知价值感知质量硬件形象ECSI欧洲欧洲顾顾客客满满意度指数模型意度指数模型感知感知质质量量软软件件感知感知质质量硬件量硬件感知价感知价值值预预期期质质量量形象形象顾顾客客满满意度意度顾顾客忠客忠诚诚7感知感知质质量量（可分（可分为产为产品和服品和服务务两部分）两部分）预预期期质质量量顾顾客客满满意度意度(ACSI)顾顾客抱怨客抱怨顾顾客忠客忠诚诚度度感知价感知价值值ACSI美国顾客满意度指数模型感知感知质质量量感知价感知价值值预预期期质质量量顾顾客客满满意度意度顾顾客抱怨客抱怨顾顾客忠客忠诚诚度度8感知感知质质量量（可分（可分为产为产品和服品和服务务两部分）两部分）预预期期质质量量顾顾客客满满意度意度(ACSI)顾顾客抱怨客抱怨顾顾客忠客忠诚诚度度感知价感知价值值ACSI满满足足顾顾客需求程度客需求程度整体印象整体印象满满足足顾顾客需求程度客需求程度可靠性可靠性可靠性可靠性整体印象整体印象质质量价格比量价格比未确未确认认期望期望值值与理想之距离与理想之距离总总体体满满意度意度向向经经理抱怨理抱怨向雇向雇员员抱怨抱怨再再购购可能性可能性价格承受度价格承受度价格价格质质量比量比美国顾客满意度指数模型9感知质量h h2预期质量h h1顾客满意度h h4顾客忠诚度h h5感知价值h h3品牌形象h h6中国耐用消中国耐用消费费品品满满意度指数框意度指数框图图总体感知质量x5自定义感知质量x6可靠性感知质量x7服务感知质量x8可靠性预期质量x3品牌总体印象x17品牌特征显著度x18价格质量比x9再购可能性x15与理想之距离x14总体满意度x11与其他品牌距离x13与期望之距离x12质量价格比x10价格承受度x16总体预期质量x1自定义预期质量x2服务预期x4中国耐用消中国耐用消费费品品顾顾客客满满意度指数模型意度指数模型10感知质量顾客满意度顾客忠诚感知价值品牌形象中国非耐用消中国非耐用消费费品品顾顾客客满满意度指数框意度指数框图图总体感知质量感知质量指标1感知质量指标2感知质量指标n品牌总体印象品牌特征显著度价格质量比再购可能性与理想之距离总体满意度与其他品牌距离质量价格比价格承受度中国非耐用消中国非耐用消费费品品顾顾客客满满意度指数模型意度指数模型11感知质量预期质量顾客满意度顾客忠诚感知价值品牌形象中国服中国服务务行行业顾业顾客客满满意度指数框意度指数框图图总体感知质量响应性感知质量可靠性感知质量保证性感知质量移情性感知质量有形性感知质量总体预期质量品牌总体印象品牌特征显著度价格质量比回头可能性与理想之距离总体满意度与其他品牌距离与期望之距离质量价格比价格承受度中国服中国服务务行行业顾业顾客客满满意度指数模型意度指数模型12中国非耐用消中国非耐用消费费品品顾顾客客满满意度模型的数意度模型的数学模型学模型13感知质量h h2预期质量h h1顾客满意度h h4顾客忠诚度h h5感知价值h h3品牌形象h h6中国耐用消中国耐用消费费品品满满意度指数框意度指数框图图总体感知质量x5自定义感知质量x6可靠性感知质量x7服务感知质量x8可靠性期质量x3品牌总体印象x17品牌特征显著度x18价格质量比x9(Price given quality)再购可能性x15与理想之距离x14总体满意度x11与其他品牌距离x13与期望之距离x12质量价格比x10(Quality given price)价格承受度x16总体预期质量x1自定义预期质量x2服务预期x4中国耐用消中国耐用消费费品品顾顾客客满满意度指数模型意度指数模型14这这里，包含有里，包含有bb的的B B矩矩阵阵、hh及及zz是未知的。而是未知的。而B B矩矩阵阵的形式完全被的形式完全被图图模型所确定。模型所确定。15这这里，包含有里，包含有l l的的LL矩矩阵阵、hh是未知的，而是未知的，而x是可是可观测观测的。而的。而LL矩矩阵阵的形式完全被的形式完全被图图模型所确定。模型所确定。16我我们们的目的是的目的是.找出找出这这些方程的未知系数，即些方程的未知系数，即包含有包含有bb的的B B矩矩阵阵及包含有及包含有l l的的LL矩矩阵阵这这里一共有里一共有18个个l l，代表，代表隐隐含含变变量量hh和与其相关的和与其相关的显变显变量量x之之间间的关系（的关系（图图中中隐变隐变量和量和显变显变量之量之间间箭箭头头所定所定义义）这这里里还还有有11个个bb代表代表隐变隐变量之量之间间的关系（的关系（图图中中隐变隐变量之量之间间箭箭头头所定所定义义）17我我们们用用PLS估估计计方法方法第一步：用迭代得到第一步：用迭代得到隐变隐变量量hh的表示式的表示式它它们们是是显变显变量量x的的线线性性组组合合(通通过权过权w)第二步：用通常的最小二乘法得到第二步：用通常的最小二乘法得到bb也就是也就是隐变隐变量之量之间间的关系的关系第三步：用通常的最小二乘法得到第三步：用通常的最小二乘法得到l l也就是也就是隐变隐变量和量和显变显变量之量之间间的关系的关系最后得到各种指数最后得到各种指数18最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令(或一定步骤)进行重复执行，在每次执行这组指令(或这些步骤)时，都从变量的原值推出它的一个新值。19这这些指数的公式些指数的公式为为20对对模型和模型和问问卷的数学卷的数学问问卷各卷各问题问题不不应该应该相关相关(实际实际不一定不一定)模型不能有封模型不能有封闭闭圈圈各个回答可以用各个回答可以用10分制分制(百分制也可）百分制也可）注意系数注意系数l l和和bb的正的正负负号的解号的解释释注意：注意：各个品牌商品各个品牌商品或或同品牌但不同同品牌但不同时时期的商品期的商品只只有在同有在同样样或或类类似的似的问问卷卷调查调查才可以比才可以比较较21问问卷卷调查调查的学的学问问问问卷的卷的问题问题个数个数问问卷卷问题问题的次序的次序问问卷的卷的语语言言问问卷的卷的题题型型问问卷人的素卷人的素质质问问什么人，如何抽什么人，如何抽样样？22问问卷中有什么信息卷中有什么信息问问卷的数据可以形成一个方卷的数据可以形成一个方阵阵的数据形式的数据形式（除了自由回答（除了自由回答问题问题之外的之外的选择题选择题都行）都行）每个每个观测值为观测值为一行，而每个一行，而每个问题问题（变变量）量）为为一列一列例如例如23在在许许多多讲讲座中，教座中，教师师使用使用诸诸如如“动态动态分析分析”“交叉分析交叉分析”“战战略略”等等时时髦名髦名词词这这些都不是些都不是统计统计“行行话话”有招有招揽顾揽顾客的广告的意思客的广告的意思24问问卷的信息如何分析卷的信息如何分析对对于于记记分式的分式的满满意度意度问问卷，可用卷，可用典型相关分析、回典型相关分析、回归归分析、因子分析、主分析、因子分析、主成分分析等多元分析内容成分分析等多元分析内容25问问卷的信息如何分析卷的信息如何分析其他其他问问卷卷调查调查有些主要是定性有些主要是定性变变量，可用列量，可用列联联表分析表分析（每（每n个个变变量量/问题问题可以形成一个可以形成一个n维维列列联联表）表）然后可以利用列然后可以利用列联联表的各种表的各种统计统计方法来建立所涉及方法来建立所涉及变变量量之之间间关系的模型，如关系的模型，如对对数数线线性模型性模型、Logistic回回归归模型模型等等也可以也可以检验检验各个各个变变量之量之间间的相关性，如的相关性，如c c2检验检验(卡方卡方Pearson或似然比或似然比检验检验)可以利用多元分析方法，比如可以利用多元分析方法，比如对应对应分析来看各个分析来看各个变变量的量的各水平之各水平之间间的关系的关系26除除PLS还还有有别别的方法来的方法来计计算算满满意度意度吗吗？有些人用最大似然法（假定正有些人用最大似然法（假定正态态分布）来解分布）来解结结构方构方程模型程模型利用利用诸诸如如AMOS这样这样的的软软件件但是无法解我但是无法解我们们的的满满意度模型意度模型他他们们的方法必的方法必须对须对模型增加模型增加约约束束在系数的解在系数的解释释上有上有类类似点（不一似点（不一样样）27利用最大似然法的利用最大似然法的(关于耐用消关于耐用消费费品品满满意度的意度的)图图模型要复模型要复杂杂一些一些28可以看出可以看出这这个模型个模型远远远远比比PLS模型更加复模型更加复杂杂，而且，而且无法无法给给出指数的估出指数的估计值计值但但对对于两者均不能用于未于两者均不能用于未经经考考验验的模型的模型只有事先完全知道确定关系的模型才可以只有事先完全知道确定关系的模型才可以计计算（无算（无论论什么方法）什么方法）29数据分析例子数据分析例子按照中国耐用消按照中国耐用消费费品的模型品的模型对对某某产产品品进进行行了了问问卷（收回卷（收回126份）份）可可观测变观测变量是量是20个个问问卷（每个从卷（每个从1到到10打分）打分）30和和预预期期质质量量h h1有关部分的打分有关部分的打分V1:买买之前你之前你对该对该空空调质调质量的量的总总期望期望(总总体体预预期期质质量量)(期望越大分越高期望越大分越高)V2:买买之前你之前你对该对该空空调调的省的省电电的的预预期期(预预期期质质量量1)V3:买买之前你之前你对该对该空空调调的制冷性能的的制冷性能的预预期期(预预期期质质量量2)V4:买买之前你之前你对该对该空空调调耐用性的耐用性的预预期期(可靠性可靠性预预期期质质量量)V5:买买之前你之前你对对于售后服于售后服务务的期望的期望(预预期服期服务质务质量量)31和感知和感知质质量量h h2有关部分的打分有关部分的打分V6:使用后你使用后你对该对该空空调质调质量的量的总评总评价价(总总体感知体感知质质量量)(评评价越高分越高价越高分越高)V7:使用后你使用后你对该对该空空调调的省的省电电的的评评价价(感知感知质质量量1)V8:使用后你使用后你对该对该空空调调的制冷性能的的制冷性能的评评价价(感知期感知期质质量量2)V9:你你对该对该空空调调耐用性的耐用性的评评价价(可靠性感知可靠性感知质质量量)V10:你你对对于售后服于售后服务务的的评评价价(感知服感知服务质务质量量)32和感知价和感知价值值h h3有关部分的打分有关部分的打分V11:对对于于这这个空个空调调价格价格贵贵了了吗吗(价格价格贵贵分分越高越高)V12:对对于于这这个价格个价格觉觉得得质质量如何量如何(质质量好量好分越高分越高)33和和顾顾客客满满意度意度h h4有关部分的打分有关部分的打分V13:对对于于买这买这个空个空调总调总体体满满意度意度(越越满满意意分越高分越高)V14:该该空空调调和你和你买买前前预预期的差距期的差距(差距越差距越大分越高大分越高)V15:该该空空调调和其他品牌距离和其他品牌距离(差距越大分差距越大分越高越高)V16:该该空空调调和你理想的距离和你理想的距离(差距越大分差距越大分越高越高)34和和顾顾客忠客忠诚诚度度h h5有关部分的打分有关部分的打分V17:你如果你如果还买还买空空调调，会再，会再买这买这个牌子个牌子吗吗(越想越想买买分越高分越高)V18:你能你能够够承受承受这这个价格个价格吗吗(越能越能够够承受承受分越高分越高)35和品牌形象和品牌形象h h6有关部分的打分有关部分的打分V19:对该对该空空调调品牌的品牌的总总体印象体印象(越印象越越印象越好分越高好分越高)V20:在各种品牌中在各种品牌中该该品牌很突出品牌很突出吗吗(越突越突出分越高出分越高)3637这这里，包含有里，包含有bb的的B B矩矩阵阵、hh及及zz是未知的。而是未知的。而B B矩矩阵阵的形式完全被的形式完全被图图模型所确定。模型所确定。38外外部部关关系系39 INNER COEFFICIENTS 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0 0.1207411-0.15494711 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0 0.1624237 0.07224679 0.1101644 0.00000000 0.0000000 0 0.2352963 0.21051016 0.1828536 0.09222482 0.0000000 0 0.1093813 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.1110749 0 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0.00000000 0.0000000 0 1.0000000 OUTER COEFFICIENT=-0.01444489 0.1546771-0.2698626 0.8956838 0.2573217 0.7034137 0.1067854-0.4807694 0.2805985 0.569299-0.7865894 0.6994937 0.460694-0.6675273 0.6168276-0.2285175 0.9193968 0.4153352 0.6150738 0.8142129 Expectation Index=51.49044 Quality Index=49.58987 Value Index=51.49912 Satisfaction Index=45.59083 Loyalty Index=48.25555 Brand Index=51.84263下面的六个数字分下面的六个数字分别为别为关于关于预预期期质质量量(Expectation Index),感知感知质质量量(Quality Index),感知价感知价值值(Value Index),顾顾客客满满意度意度(Satisfaction Index),顾顾客忠客忠诚诚度度(Loyalty Index)和品牌形象和品牌形象(Brand Index)等六个指等六个指数数.4041如何解如何解释结释结果？果？比如比如X11和和X12系数系数为为-0.7865894，0.6994937 说说明明贵贵了和价了和价值值不符不符(-),而性能和价而性能和价值值相符相符(+)但但X1-X5的符号有正有的符号有正有负负(-0.01444489 0.1546771-0.2698626 0.8956838 0.2573217)这应该这应该看成各种系数的相看成各种系数的相对对意意义义，应该应该按相按相对对大小理解。否大小理解。否则则不合情理不合情理有的，如有的，如X13-X16为为0.460694-0.6675273 0.6168276-0.2285175，常理，常理应该应该后三个是后三个是负值负值，但有一个，但有一个为为正。当然，按照相正。当然，按照相对对意意义义后三个后三个总总的是的是负值负值，但也可能，但也可能对问题对问题X15有两种有两种误误解（正面差距和解（正面差距和负负面差距）。面差距）。42如何解如何解释结释结果？果？是否是否问题问题明确、明确、样样本本是否是否足足够够、模型、模型是否是否合合理，都影响理，都影响结结果果对对于胡乱于胡乱编编造的数据或没有造的数据或没有经验经验的模型，很的模型，很可能得到无法解可能得到无法解释释的的结结果，甚至根本算不出果，甚至根本算不出任何任何结结果果即使是合理的即使是合理的问问卷或模型，答卷人的卷或模型，答卷人的误误解，解，思思维逻辑问题维逻辑问题，也会造成各种，也会造成各种问题问题43其他分析其他分析举举例：聚例：聚类类分析分析44其他分析：相关分析其他分析：相关分析4546p-值值小小于于0.05的的变变量量对对子子47谢谢谢谢大家大家48十个十个类类似消似消费费品品牌品品牌满满意度意度调查结调查结果的六个指数果的六个指数49十个十个类类似消似消费费品品牌品品牌满满意度意度调查结调查结果的果的满满意度指数意度指数50运行程序运行程序说说明明首先要把数据存成文本文件首先要把数据存成文本文件按照我按照我们们的耐用消的耐用消费费品品调查调查模型，共有模型，共有18个个变变量（量（18列）和列）和N个个观测值观测值（数据的行数）。（数据的行数）。在运行在运行时时，程序，程序进进入入DOS窗口，首先窗口，首先问问你的数据文件路径；你的数据文件路径；在重复确在重复确认认之后，然后之后，然后问输问输出文件路径；出文件路径；在重复确在重复确认认之后，之后，问问你有多少你有多少观测值观测值。最后程序完成之后，你。最后程序完成之后，你可以打开可以打开输输出文件出文件51 INNER COEFFICIENTS 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0290 0.0755 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0805 0.0470 0.0555 0.0000 0.0000 0.0000 0.0016-0.0764 0.0866-0.0470 0.0000 0.0000-0.0620 0.0000 0.0000 0.0000 0.0339 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 0.0000 1.0000 OUTER COEFFICIENT=0.5183 0.0366 0.8472-0.0113 0.4377 0.4528-0.6877 0.3704 0.9223 0.3847 0.1222-0.3618 0.2002-0.9029-0.2017-0.9818-0.6329 0.7452 Expectation Index=50.95142 Quality Index=52.28762 Value Index=48.66317 Satisfaction Index=48.46509 Loyalty Index=48.23536 Brand Index=51.87092 其中其中 INNER COEFFICIENTS为为矩矩阵阵B,OUTER COEFFICIENT为为l l11,.,l l18,6.下面的六个数字分下面的六个数字分别为别为关于关于预预期期质质量量(Expectation Index),感知感知质质量量(Quality Index),感知价感知价值值(Value Index),顾顾客客满满意度意度(Satisfaction Index),顾顾客忠客忠诚诚度度(Loyalty Index)和品牌形象和品牌形象(Brand Index)等六个指等六个指数数.52