面向顾客满意度改进决策的结构方程和影响图结合研究

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1、2006年6月摘要本文以结构方程与影响图的结合作为主要方法和研究对象，分析了两种方法的特点，研究了两种方法结合的基础和可能性，并设计了面向顾客满意度改进决策的结合流程。主要工作与研究内容如下：1．系统地阐述了本文的研究背景、方法和意义，明确了以结构方程与影响图的结合作为顾客满意度改进决策的核心方法和本文的主要研究内容。2．介绍了国家和企业顾客满意度测评方法，结构方程基本原理及其在测评中的应用；分析了结构方程在顾客满意度研究中存在的技术局限性和功能局限性，说明仅使用结构方程模型不能完成改进方案选择的决策。3．通过理论分析发现顾客忠诚是连接顾客满意度和顾客资产

2、的重要因素，据此引入顾客资产作为价值结点，并添加影响基础分布的决策结点，在此基础上构建完整的顾客满意度改进决策影响图。4．研究了结构方程和影响图在因果关系定义方面的共同基础，以顾客满意度改进决策为应用背景，设计了两种方法结合的具体流程。针对结合流程中的主要技术问题，提出了处理潜变量的删除法，以及用于影响图简化的系数法和概率法。5．设计了由结构方程构建的影响图的求解流程，据此构造了计算程序框图，并给m有关计算公式。蕈点研究了求解流稃中计算概率分布的核估计方法。针对本项研究中调查数据的特点，提出数据解释能力的有关假设作为数据处理的基础，选择适当的核函数进行计算

3、。6．在因果关系稳定的假设基础上，研究了顾客满意度指数预测的流程。根据决策影响图，使用蒙特卡洛方法生成模拟样本数据：利用模拟数据，使用结构方程预测顾客满意度指数。详细说明了蒙特卡洛方法模拟样本的计算流程，生成模拟样本的技术方法。7．以系统思想为指导，以上述结构方程和影响图相结合的理论研究为基础，编制了影响图计算软件；并以某航空公司的顾客满意度改进作为研究对象，进行了实例计算，结果表明结构方程与影响图结合的可行性和计算方法的有效性。关键词：结构方程、影响图、核估计方法、蒙特卡洛模拟方法ABSTRACTTheintegrationofstructurcequa

4、tionmodel(SEM)andinfluencediagrams(ID)isthemainmethodandresearchobjectinthispaper．AfterthetWOmethods’characteristicsarcanalyzed，respectively,theintegrationbaseandprobabilityarestudied，andcustomersatisfactionimprovingdecisionprocessisdesigned．Thercsearchcontentisoutlinedasfollows．i

5、．Theresearchbackground，methods，ideasarcdescribedsystematically．TheresearchcontentandtheintegrationofSEMandIDasthekemelmethodofcustomersatisfactionimprovingdecisionareconfirmed．2．ThecustomersatisfactionassessmentofcountryandcompanyispresentedbeforefundamentalandapplicationofSEMarei

6、ntroduced．ThetechnicalandfunctionallimitationsofSEMareanalyzed，whichindicatesthatSEMisnotcapableofcustomersatisfactionimprovingdecision．3．Thecustomerloyaltyisanimportantfactorwhichconnectscustomersatisfactionindexandcustomerequityaftertheoreticanalysis．ThereforetheIDofcustomersati

7、sfactionimprovingdecisionisdesignedwhichhasvaluepointusedcustomerequityanddecisionpointaffectingbasicdistributions．4．ThecommonbaseofSEMandIDincausalitydefinitionisstudied．Thedetailedprocess，inwhichSEMandIDisintegrated，isdesignedtOmakecustomersatisfactionimprovingdecision．Methodsar

8、eproposedtOsolvemaintechnicalprob