管理咨询企业顾客满意度测评模型构建研究

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1、总第557期管理观察2014年10月第30期ManagementObserver下旬出版管理咨询企业顾客满意度测评模型构建研究邵宏，袁小明，沈火林（江苏省邮电规划设计院有限责任公司，江苏南京210019）摘要：本文在研究国内外典型顾客满意度测评模型的基础上，结合管理咨询业实际情况，构建了管理咨询企业顾客满意度测评模型,为管理咨询企业提升顾客满意度提供了新的思路。关键词：管理咨询满意度测评模型指标体系管理咨询起源于19世纪后期的英、美，至今已形成满意指数模型SCSB，包含5个结构变量：顾客期望、感系统而

2、独立的行业。我国的管理咨询业起步比较晚，主知绩效、顾客满意度、顾客抱怨及顾客忠诚。原因变量要以欧美及日本等国家的管理咨询理论、方法及经验为为顾客期望和感知绩效,目标变量是作为整个模型核心发展基础，经过从改革开放至今30多年的发展，实现了变量的顾客满意度，结果变量是顾客抱怨和顾客忠诚,从官办管理咨询到现代管理咨询的跨越，形成了颇具中同时模型的实箭线代表6个关系[2]。[1]国特色的管理咨询体系。随着国内管理咨询业的蓬勃发展，国内咨询企业数量增长迅速，同行竞争加剧。同时，感知绩效顾客抱怨顾客对管理咨询服务

3、提出了更高的要求，使得现代管理顾客满意度咨询企业面临诸多挑战。本文通过分析研究国内外顾客满意度测评模型，结顾客期望顾客忠诚合我国管理咨询业实际发展情况，探索了管理咨询服务中影响顾客满意度的相关因素，构建了管理咨询企业客图1瑞典顾客满意度测评模型户满意度测评模型，使管理咨询企业能准确把握客户需(2)美国顾客满意度模型（ACSI）求，提升顾客满意度，以提高企业竞争力。美国于1994年构建了顾客满意度指数计量经济模型ACSI，ACSI基于瑞典SCSB进行了改进，是当前具备最完1.国内外顾客满意度模型对比研究

4、[3]整体系、最好应用效果的顾客满意度评测模型之一。ACSI模型认为顾客满意度的影响因素不仅包括感知绩效1.1顾客满意理论国内外发展现状和顾客期望，还包括质量和价格，因此ACSI结合美国具顾客满意研究起源于20世纪70年代，早期的研究体国情，添加了一个新的结构变量：顾客价值。从而，大量吸收了社会学、心理学方面的理论，现在大部分也[4]ACSI包括了6个结构变量和9个关系。仍以认知理论作为理论基础。国内外众多学者对顾客满意进行了大量研究和实践论证，有效地推动了顾客满意感知绩效顾客抱怨理论的发展，使其形成

5、了科学、系统的理论。1.2国内外满意度模型对比分析顾客价值顾客满意度此后，许多国家都纷纷开启了顾客满意度模型的研究工作，取得了不菲的成果。下文将主要介绍4个典型的顾客满意度模型：顾客期望顾客忠诚(1)瑞典顾客满意度模型（SCSB）瑞典于1989年构建了世界上第一个国家层面的顾客图2美国顾客满意度测评模型作者简介：邵宏（1967－），女，江苏常州人，1989年毕业于北京邮电学院计算机系，获计算机及应用学士学位，荷兰赫尔辛基大学EMBA。现为江苏省邮电规划设计院有限责任公司党委书记、副总经理，高级经济师，

6、研究方向为电信咨询、企业战略规划、电信业务发展策略研究等。袁小明（1976－），男，江西赣州人，江苏省邮电规划设计院有限责任公司，高级工程师，注册咨询工程师（投资）。沈火林（1972－），男，安徽安庆人，江苏省邮电规划设计院有限责任公司，咨询总监。·73·10下黑白终板.indd732014-10-3116:11:49企业管理(3)欧洲顾客满意度模型（ECSI）感知质量顾客抱怨欧盟于1999年也成功研制了欧互动沟通洲顾客满意度指数ECSI。ECSI综合顾客期望感知价值顾客满意度顾客忠诚企业效益了SCS

7、B和ACSI的基本框架与部分核心思想，同时考虑服务业的特殊性，品牌形象新增结构变量企业形象。ECSI认为顾客抱怨应该是顾客满意度的影响因素，而不是结果因素，因此把这个结构变量做了删减，图5管理咨询企业顾客满意度测评模型由此，ECSI模型共有6个结构变量：顾客期望、感知绩效、本模型是针对管理咨询企业的特点，添加了管理咨[5]顾客价值、顾客满意度、企业形象与顾客忠诚。询服务中较为重要的互动沟通和企业效益作为结构变量，两者分别作为前提变量和结果变量。感知绩效企业形象(1)互动沟通互动沟通是指顾客和管理咨询企

8、业之间关于咨询服顾客价值顾客满意度务项目的沟通交流情况。有效的沟通交流，有助于顾客对咨询企业的服务产生合理的预期、期望满意度和质量顾客期望顾客忠诚感知，同时咨询企业也能对顾客的需求和预期形成系统的了解，从而做出更好的服务，进一步推进顾客满意的图3欧洲顾客满意度测评模型实现。若是缺乏沟通，顾客对咨询企业了解不全面，可(4)中国顾客满意指标测评基本模型（CCSI）能产生盲目的预期，直接影响满意程度，若是咨询企业中国20世纪80年代末开始引入了顾客评价，大量不