【论文材料】顾客满意度的判断与预测模型

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1、科技管理研究2005年第2期2005No.2ScienceandTechnologyManagementResearch文章编号：1000-7695（2005）02-0202-03顾客满意度的判断与预测模型刘宝发1，邹照菊2（1.中南民族大学管理学院，湖北武汉，430074；2.湖北经济学院，湖北武汉，430079）摘要：本文对顾客满意度分析模型的研究成果进行了讨论，认为顾客对产品的满意度不是静态的，而是一种动态的平衡。因此，本文对顾客满意度的模糊判断方法进行了发展，引入马尔柯夫链方法，使之预测产品的顾客满意度。关键词：顾客满意度；预测中图分类号：F272文献标识码：A1

2、导言当今企业的生存竞争更显严峻，提高顾客满意度，可使企业及时、准确、可靠地了解顾客及其需求，并相应地调整产品结构，改进产品和服务质量，提高质量管理体系运行的有效性，从而更合理地利用所拥有的资源，以最有效的途径满足和超越顾客的期望，使企业在激烈的市场竞来源：刘宇.顾客满意度测评［M］.社会科学文献出版社，2003：争中立于不败之地。国内外学者作了深入的研究，对企业48.发展提供新的思路。如Boulding等自1983年以来先后多次图1美国顾客满意度（ASCI）结构模型通过理论和实证的方法说明了顾客满意和顾客忠诚之间的近年来，其他国家也有这些方面的探索，如日本、韩强烈联系［1

3、］。但是这些研究主要是基于顾客的需要和愿望国、加拿大、巴西等用来测评这些指数的基本模型是一个与提供的产品和服务的关系的认识和理解，并建立顾客满方程组模型，它由克拉埃斯·富内尔教授（ClaesFornell）和美国质量研究中心的全体教员共同创立的［3］［4］。该模型将意度的评价模型来测评顾客满意度，而没有对顾客的满意度进行预测。而预测出顾客对本企业产品在将来的满意度，顾客满意（CS）与其决定因素感知质量、顾客预期与感知可以提前制定策略，改进企业的经营过程，更好的服务顾价值、顾客忠诚和顾客抱怨，这6个变量作为内生变量，客，获得竞争优势。利用调查表的项目对这些内生变量进行操作，

4、整个系统是因此，本文对如何确定和预测顾客满意度，将建立数用偏最小二乘回归（PLS：PartialLeast-SquaresRegression）来加以估计的［2］。学模型并作粗略的探讨。随后，有学者提出了P-E（认知-预期）模型，并在2相关文献概述［5］P-E模型的基础上提出了EP模型和NQ模型。P-E模1989年，瑞典成为第一个正式拥有用来评估产品和服型的作用仅仅是认知与消费者期望的差异，可以让企业明务质量，跨行业、企业的国家顾客满意度调查工具（SCSB，白顾客对其产品的期望值大小及企业本身对该期望的实现［2］。1994年，SCSB被程度，为企业下一步改进产品指明了方向

5、，但它不能提供Sweedes'CustomerSatisfactionBarometer）引入美国并加以改造，用于构建美国顾客满意度指数（AC-诸如顾客对其产品的期望与产品品质之间的差异等问题，［3］。ASCI模型如图1而后两个模型对它进行了改进，比较而言，EP模型较好最SI，AmericanCustomerSatisfactionIndex）所示，该模型是由顾客满意度与其决定因素感知质量、顾好的结构性和一致有效性。但是EP模型只是测试了顾客可客预期与感知价值、顾客忠诚和顾客抱怨6个变量组成一视的感知，而没有评测使用过程中的感知。对于NQ模型而个整体逻辑结构。顾客满意度是

6、ACSI模型中三个结果变量言，它使用比较来测评，较为合理；但是，这用来测评一中的第一个变量，它不是整个模型计算最终得出的顾客满个顾客对一个产品的满意度太笼统，因为顾客对某一产品意度指数，而是ACSI模型中的一个结果变量。这个结果变的满意来自他的心理，可能是价格满意或外观满意，因此量是对顾客满意程度的评价，也是顾客感知的质量（包括不同的顾客对产品的满意度不是一致的。价值）与其期望相比的结果。而中国的学者对顾客满意度的测评研究主要是使用模糊理论建立数学模型来判定的，如李冠的模糊DEA评价法［6］、杨双钊等人的基于体验模糊性的顾客满意度评价方收稿日期：2004-11-10刘宝发

7、等：顾客满意度的判断与预测模型203法等［7］。相比较而言，模糊数学评价方法在各指标权重的到下一时间点的概率不变。则P1。同理，所有指标m=Pm确定上带有主观性，并且这些测评模型仅仅对顾客满意度评价的顾客转移概率向量：的现状进行了评价，而没有进一步预测它的变化。但是模P=（P1

8、P2

9、⋯⋯

10、Pm

11、⋯⋯

12、Pi

13、⋯⋯

14、Pk）（4）糊数学评价方法的评价思维过程更符合人的判断特征，接其中，Pi为第i个指标评价的顾客转移概率矩阵向量。近实际情况。因此，本文仍然采用模糊判断法先确定企业那么，由式（4）得，经过t次转移的概率为：Pt=（Pt