零售业顾客满意度测评模型的构建和应用——基于acsi模型的引申

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1、万方数据零售业顾客满意度测评模型的构建和应用——基于ACSI模型的引申杜蝽，刘伟，童小军(重庆大学经济与工商管理学院，重庆400030)摘要：ACSI模型即美国顾客满意度指数模型是国际上比较典型的顾客满意度模型，但是由于其应用范围的限制，使其单独在零售行业发挥作用还有很多不适合的地方。结合零售行业的特点，可以采用模糊判断的方法对ACSI模型加以引申和改进，构建新的适合零售业顾客满意度测评模型，为客户价值管理提供指导。关键词：顾客满意；ACSI模型；概率转移矩阵中图分类号：1"724．2文献标识码：A文章编号-1002—6487

2、(2007》05—0113—03随着客户价值管理研究的不断深入，顾客满意度测评在零售业客户价值管理中的作用日益突出，零售商为了能够在激烈的竞争环境中生存和发展，最终必需把目标定位在提高顾客满意度上来。而顾客满意度测评模型是零售业客户价值管理的重要手段，通过顾客满意度测评不仅可以了解顾客对零售企业的评价，更为重要的是可以利用测评结果有效地指导零售企业持续改进顾客满意度测评模型，从而达到提升客户价值的目的。本文通过对ACSI模型加以改进和引申，从而构建出新的适合零售行业的顾客满意度测评模型。1ACSI模型概述与评价ACSI模型即美

3、国顾客满意度指数模型是由1994年美国密歇根大学商学院国家质量研究中心提出的一个以顾客满意为中心构建的经济模型，它通过测量顾客对各个行业中企业提供产品或服务的满意度，来解释客户价值的大小，同时也从宏观上分析经济资源的利用效率。lllACSI模型结构如图所示：图IACSI模型结构示意图在上述模型中，总体满意度被置于一个相互影响相互关联的因果互动系统中。该模型可解释消费经过与整体满意度之间的关系，并能指示出满意度高低将带来的后果，从而赋予了整体满意度前向预期的特性。ACSI模型是由多个结构变量构成的因果关系模型，其数量关系通过多个

4、方程的计量经济学模型进行估计。该模型共有6个结构变量，顾客满意度是最终所求的目标变量，预期质量、感知质量和感知价值是顾客满意度的原因变量，顾客抱怨和顾客忠诚则是顾客满意度的结果变量。模型中6个结构变量的选取以顾客行为理论为基础，每个结构变量又包含一个或多个观测变量，而观测变量则通过实际调查收集数据得到。．ACSI模型最大的优势是可以进行跨行业的比较，在AC．sI体系中，所有不同的企业、行业及部门间的顾客满意度是一致衡量并且可以进行比较的。它不仅让顾客满意度能在不同产品和行业之间比较，还能在同一产品的不同顾客之间进行比较，体现出

5、人与人的差异。同时ACSI模型能进行纵向跨时间段的比较，已经成为美国经济的晴雨表。需要指出的是，虽然ACSI是以先进的消费行为理论为基础建立起来的精确的数量经济学模型，可是由于其建立的目的是为了监测宏观的经济运行状况，主要考虑的是跨行业与跨产业部门的顾客满意度比较，而不是针对具体企业的诊断指导，它调查企业的目的只不过是以企业为基准来计算行业、部门和全国的满意度指数。由于其测量变量抽象陛和概括性的需要，它的调查也不涉及企业产品或服务的具体绩效指标，企业即使知道自己的满意度低，也不知道具体低在生产或服务的哪个环节，应该从哪一方面着

6、手改善；更不知道顾客最需要的是什么，最重视的又是什么。由于缺乏对企业生产经营上的具体指导作用，所以在进行微观层面具体企业的满意度调查时很少使用该模型。而针对每一个具体的零售商而言，在客户价值管理中最有价值的应该是通过建立微观层次的顾客满意度测评模型，通过模型的建立和应用来挖掘本企业中影响顾客满意度的因素，通过对本企业顾客满意度的预测知道自己在那些方面需要改进，从而达到提高客户价值管理的目的。在这方面，ACSI模型给出了一个具体的思路，但是要想将其合理的应用到零售业顾客满意度测评中，还需要结合零售业实际情况，对模型加以引申和改进

7、。2零售业顾客满意度测评模型的建立统计与决策2007年5月(理论版)113万方数据2．1模型的理论基础——基于ACSI模型的引申．根据上面对ACSI模型的介绍可以看出，该模型仅仅是从宏观层面将影响顾客满意度的因素归纳为顾客感知质量而产生的感知价值，而针对零售业来讲，则可以将这种抽象的影响顾客满意度的感知质量具体到质量、价格、服务和外观等因素，也就是说，主要是质量、价格、服务和外观等因素在影响着零售业的顾客满意度。而在ACSI模型导出的结论顾客抱怨和顾客忠诚也可以细化到非常满意、满意、不满意、非常不满意四个等级。所以，在对ACS

8、I模型引申的基础上，就可以得到零售业顾客满意度模型的结构示意图图2零售业顾客满意度结构示意图A觥]㈩114统计与决策2007年5月(理论版)非常满意到不满意等。通常这个转变过程存在某个趋势，因此我们可设产品某个指标的评价等级的顾客人数的百分比的一次转移概率为：佃1··L吨LP