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1、IndustrialEngineeringandManagementNo.4,2007工业工程与管理2007年第4期文章编号:100725429(2007)0420055206NNPLS方法在顾客满意度测评中的应用刘燕,陈英武(国防科技大学信息系统与管理学院,湖南长沙410073)摘要:分析了顾客满意度测评模型中各变量间存在的非线性关系,将神经网络偏最小二乘法(NNPLS)应用到顾客满意度测评中。算例的计算结果表明,与传统顾客满意度测评模型所采用的偏最小二乘法,以及神经网络的方法相比,NNPLS具有更高的拟合精度和较低的预测误差。因此NNPLS在顾客满意、顾客忠诚与其影响因素之间建立了
2、一个稳健的模型,并为顾客满意度测评提供一种新的思路。关键词:神经网络偏最小二乘法;顾客满意度;非线性中图分类号:F273.1文献标识码:AApplicationofNNPLSinMeasuringCustomerSatisfactionLIUYan,CHENYing2wu(NationalUniversityofDefenseTechnologyinformationsystemandManagementSchool,HunanChangsha410073)Abstract:Basedontheanalysisofthenon-linearrelationshipbetweenvari
3、ablesincustomersatisfactionmeasurementmodel,aneuralnetworkspartialleastsquaresmethodisappliedtomeasurecustomersatisfaction.ComparedwithPLSandNN,theNNPLSmethodcanachievehigherimitatingprecisionandsmallerpredictionerrors.ThereforearobustmodelexpressedbyNNPLSsucceedsincorrelatingtherelationsbetween
4、customersatisfaction,customerloyaltyandtheirdrivers.Keywords:NNPLS;customersatisfaction;non2linear客满意度的测评精度。基于此本文提出应用神经网1引言络偏最小二乘(NeuralNetworksPartialLeast在20世纪70年代早期,美国开始对顾客满意Squares,NNPLS)的方法对顾客满意度进行测评。度(customersatisfaction)进行了大量的研究。随后[1]NNPLS法是将神经网络(NN)结合到偏最小二自80年代初期,欧洲、日本等发达国家的一些先进乘法(PLS)中
5、的一种系统建模方法,它结合了偏最企业开始将顾客满意引进企业的经营战略之中,对小二乘的鲁棒性和神经网络表现输入输出非线性关顾客满意度进行测评研究成为了质量管理中的重要系的能力。组成部分。目前顾客满意度测评中使用得较多的模型是结构方程模型(StructuralEquationModel,2顾客满意度模型中各变量间的非线SEM)。结构方程模型属于一种因果关系模型,是性关系一种从统计的角度构建模型的参数化研究方法。但是,在研究中发现顾客满意度和其结构变量之间存目前国外学者对顾客满意度进行了大量的研在非线性关系,而结构方程模型由于自身前提假设究,研究结果表明许多产品和服务的顾客满意度与的局限性不
6、能处理这种非线性问题,从而影响了顾结构变量之间存在非线性关系。收稿日期:2006205230;修回日期:2006208215作者简介:刘燕(19782),女,湖南常德人,博士,主要研究方向为系统规划与管理决策技术。—55—刘燕,等:NNPLS方法在顾客满意度测评中的应用[2]2.1相关研究成果非线性关系进行了深入的研究。其中服务绩效与顾客满意之间的关系见图1,顾客满意和顾客忠诚Anderson和Mittal两位学者对顾客满意因果之间的关系见图2。链中的服务绩效、顾客满意、顾客忠诚和利润之间的图1绩效-满意关系图从图1可以看出服务绩效与顾客满意之间存在系,这是结构方程模型所不能解释的。三
7、种关系,既有线性对称的,也有非线性、不对称的。2.2结构方程模型的局限性从图2可以看出顾客满意度与顾客忠诚度之间不是结构方程模型(SEM)是最近几十年来在应用线性关系,而是一种曲线关系。统计学领域发展最为迅速的一个分支。该模型源Kano模型的研究中发现顾客满意和感知质量于20世纪20年代遗传学者SewallWright发明的[3]之间存在着非线性关系,见图3。[4,5]路径分析,70年代开始应用于心理学、社会学等领域,80年代初SEM应用到了计
