中国顾客满意度测评及应用

中国顾客满意度测评模型及应用

叶如意，汤万金，咸奎桐

中国标准化研究院顾客满意度测评中心北京 100088

{yeruyi@https://www.360docs.net/doc/4313961703.html,}

摘要：以非耐用消费品为例介绍了中国顾客满意度的测评模型以及模型的求解方法；介绍了中国顾客满意度的测评步骤；举例说明了中国顾客满意度数据的分析和应用；展望了中国顾客满意度的应用前景。

关键词：中国顾客满意度；感知质量；感知价值；结构化方程模型

I．引言

随着消费者地位的提高和消费理念的转变，政府和企业越来越重视产品满足用户需求的能力。顾客满意度作为一个综合指标，从用户角度测评产品的多维特征满足用户需求的能力、产品创造忠诚顾客和利润的能力，在国内外都已经得到重视和发展。

II．中国顾客满意度测评模型

中国顾客满意度（CCSI）的测评方法很多，此处介绍结构化方程模型（SEM, Structural Equation Modeling）分析法。结构化方程模型是一种由多种统计模型综合起来的因果分析型模型，因素分析法、路径分析法以及回归分析法都是它的一个特例。中国顾客满意度的测评模型是建立在消费心理和消费者行为学理论基础之上，借助大量统计数据进行反复验证和改善而建立的，目前很多国家都有各不相同的测评模型，例如美国的ACSI 1和欧洲的ECSI 2。

中国顾客满意度测评模型依据产品（或服务）的种类不同而有所不同，大致可以分为非耐用消费品顾客满意度模型、耐用消费品顾客满意度模型、服务业顾客满意度模型、政府公用事业顾客满意度模型等几大类，其中每一类还可以根据产品的不同加以细化。下面以非耐用消费品顾客满意度模型为例简要说明中国顾客满意度的测评模型，图1是我国非耐用消费品顾客满意度结构化方程模型的示意图。

图1 非耐用消费品顾客满意度SEM模型

图1中，品牌形象、感知质量、感知价值、满意度、保留价格和忠诚度是结构变量（Construct Variables ），也称作潜变量（Latent Variables ），X n 是相应结构变量的观测变量（Manifest Variables ），其中n 的个数不限，但要满足SEM 的Identification 原则 3。此模型中，结构变量是无法直接观察的变量，而观测变量是可以通过访谈或其他方式调查得到的，每个观测变量都是相应结构变量的指标（Indicator ），结构变量和相应指标之间的关系可分为两类：反映型（Reflective ）和构成型（Formative ），通常情况下，借助SEM 的研究都尽量选择反映型指标。结构变量之间的箭头表示所连接结构变量之间的因果关系，图中的ζn 和δn 是结构变量或观测变量在此模型中无法解释的方差（即受模型外因素影响的部分），例如此模型中的忠诚度，不但受满意度变量的影响，它还受到用户个人性格、家庭等多方面的影响，而这些影响因素并不在此模型的研究内容之内。

由于SEM 模型中的因果关系复杂，采用矩阵的形式描述。用于描述测量模型（指标变量）的等式为：

??????? ??+??????? ????????? ??=??????? ??n n n LY IM PQ X X X δδδλλλ............00...

0...212121 其中，PQ 是感知质量，IM 是品牌形象，L Y 是用户忠诚度，??????

? ??n λλλ......00...021是一个n 行（指标个数）6列（结构变量个数）的系数矩阵。

用于描述结构变量之间的因果关系的结构化等式的矩阵形式为：

??????

? ??+??????? ??????? ??=??????? ??5215511..............................ζζζγγLY IM PQ LY IM PQ 其中，γnm 是第m 个结构变量对第n 个结构变量的作用，不存在此因果关系的为0。 模型求解是一个循环过程，即根据观测变量的样本数据，设定参数初始值，逐次循环迭代，逐渐逼近以上等式中的各个系数的估计值。SEM 求解通常采用最大似然算法（Maximum Likelihood Approach ），但是在满意度模型中，更常采用PLS （Partial Least Squares ）算法以计算模型中各路径系数以及结构变量的估计值和信度区间，主要原因是PLS 算法在对样本（数据）的要求和在预测能力两个方面优于最大似然算法。目前有很多学者自主开发的PLS 软件用于求解SEM 模型，例如：Wynnie Chin 教授开发的PLS-Graph 4在国外科研工作中被很多学者采纳。

III ．中国顾客满意度测评步骤

顾客满意度的测评工作以测评模型为基础，可以分为：制定数据收集计划、设计问卷、收集数据、数据分析、完成报告等几个具体步骤。

1．制定收集数据计划

此阶段的主要任务是确定数据收集方式、样本空间、抽样方式、有效问卷数量要求、问卷发放数量、问卷回收有效日期等。

通常采用的收集数据方式有问卷调查、面谈、投票等多种方式，问卷调查是常用的方式，问卷调查又可以分为邮件调查、电话访谈、街头访谈、网上填写等多种方式。中国顾客满意度调查采用电话访谈填写问卷的方式，样本空间为全国家庭用户，需要预先准备全国家庭电话数据库，抽样方式为简单随机抽样和按地域随机抽样等方式。

确定成功样本数量的过程很复杂，需要预先了解变量在样本中的大致分布情况，还要预先确定第一类型误差、第二类型误差等参数，经过计算得出。通常情况下，调查顾客满意度

之间（即，区间长所需要的成功问卷为250个，能保证百分制满意度95％信度区间在2

度为4）。

2．设计问卷

设计问卷的时候要遵循几个原则：首先，问卷必须紧扣主题，每一道问题都必须忠实于模型；其次，问题的表达方式必须符合被调查对象的文化水平、社会背景等特点，例如问题不宜于过于学术化，也不应要求被访者需要一定的专业知识背景来答题；此外，问题不宜于过长。国外学者发现原因变量和因果变量在问卷中出现的顺序，正负不同影响的问题的交叉都会影响答题的效果，所以问卷设计是一项很专业也很重要的工作。问卷设计完毕需要进行测试，测试后可能需要局部调整，然后投放到样本空间。附录中给出了中国顾客满意度白酒业调查问卷的内容，供参考。

3．收集数据

为了科学有效的进行收集数据工作，中国顾客满意度问卷调查采用计算机辅助电话访谈系统（CATI, Computer Assisted Telephone Interview）方式进行问卷调查收集数据。例如：中国标准化研究院顾客满意度测评中心采用的是美国Sawtooth公司开发的WinCATI 4.1，该系统可以为访谈员提供友好的提示界面、自动记录访谈结果、自动电话录音、智能化调度样本数据库、管理问卷调查数据等。目前，采用CA TI软件进行问卷访谈已经成为众多的研究部门、咨询公司以及政府部门进行问卷调查的主流方式。

采用WinCATI系统，需要首先制作Ci3问卷，设计访谈逻辑和用户提示界面，然后确定样本空间和问卷配额等。进行访谈时，系统自动从样本空间抽取电话号码，并自动拨号接通电话，然后从问卷中提取应该向被访者提出的问题，呈现在电脑屏幕上供访谈员参考，一道问题结束后，系统在数据库中记录结果并根据预先设定的逻辑自动转到下一题。一台WinCA TI服务器可以支持多个访谈员同时进行独立的访谈工作，集中式管理大大提高了访谈的效率。WinCATI还提供方便的录音和监听管理功能，大大提高了问卷的质量，有利于采集到科学公正的数据。

4．数据分析

数据收集完毕之后，需要剔除无效数据和异常数据，然后依据SEM模型进行数据分析。通常情况下，数据分析的首要任务就是验证SEM模型的有效性。因为此处采用的是经过反复验证的成熟的满意度模型，数据分析的主要任务是评测SEM中的因果关系和结构变量的值。由于结构变量的可观测特征，需要预先为其设定值的分布范围，还要预先设定信度概率，顾客满意度模型中每个结构变量采用百分制计分，采用95％信度区间。

在顾客满意度模型中，通常采用PLS算法，借助PLS软件进行循环运算以求得最优估计值。图2是经过PLS-GRAPH计算得出的结果，图中省略了各个结构变量的指标，黑体数字为各个路径的作用系数，每个结构变量下方的数字表示R-Square，即该结构变量在模型中被解释的方差百分比，例如：满意度的R-Square为0.72，表示样本数据中满意度值的变化有72％被模型所解释，处于一个可以被接纳的比较高的水平。

数据分析的一个重要内容是依据PLS所得到的SEM数据分析该产品（或行业或品牌）在市场中所存在的优势、不足，分析产品战略的效果和找出应该采取的措施（例如，价格、质量、包装、广告等等）。从图2中可以看出，此行业中感知价值和感知质量对满意度的正面影响（0.491，0.378）都比较大，而品牌形象对满意度主要是通过感知质量的间接正面影响，同时，满意度对忠诚度和保留价格的正面影响（0.358，0.545）也很明显。顾客忠诚度（指顾客是否愿意继续购买该产品）和保留价格（顾客愿意支付的最高价格）是与企业获取利润非常密切的两个指标，所以从模型中可以分析出产品各个指标（例如品牌、价格、质量水平等）对满意度的影响，和对盈利能力的影响，依据数据还可以发现不足和提出解决办法。

根据预先设置参数情况，PLS-GRAPH还提供一个信息报告，可以包含信度区间、样本数据分布统计、变量间相关系数矩阵、显著度检验、P_Value、Jackknife、Bootstrap等等。

图2 SEM模型结果即PLS-GRAPH界面示意图

5．完成报告

报告主要依据SEM数据和变量分布特征分析行业发展态势、企业战略的效果等，并为以后的发展策略提供建议。（略）

IV．中国顾客满意度应用举例

表一是我们调查所得到的2005年香烟行业部分主要品牌的满意度SEM数据，表中的

品牌是按照满意度高低顺序排名的，可以看出部分知名品牌（例如中华、玉溪、红塔山等）并没有排在最高的位置，相反，一些地方性品牌（例如南京、黄果树等）却排在第一第二。这样的结果似乎并不符合常理，经过研究，我们认为排名顺序有如下原因：

表1 2005年香烟品牌满意度

1．顾客满意度是衡量产品的多维属性满足用户需求的一个综合指标，并不等于产品的单一属性本身，也就是说顾客满意度并不一定与产品质量或者产品知名度完全一致。

2．从数据中可以看出，消费者中反应到卷烟行业的中华烟的质量是所有被调查品牌卷烟中最高的（78.84，比第二名高1.5，比平均值高8.0），其品牌形象值也是最高的（78.02，比第二名高1.2，比平均值高9.5），但是由于其价格昂贵，导致其性价比（感知价值）被顾客评为最低（62.83，比倒数第二名低4.5，比平均值低高11.0），结果是，中华烟虽然总体质量和品牌形象在消费者心目中都是最高的，但是由于价格原因，使得其满意度排到第4名（除了黄果树样本量不足，中华烟排名是第3名）。此外，玉溪的品牌形象和质量也很高，由于同样的原因被排到中间偏后。

3．每个结构变量的值都是一个点估计，从概率统计角度来讲，应该重点关注区间估计，所以满意度非常接近的品牌之间的排名（例如南京和黄果树之间）是没有意义的。此外，黄果树虽然排名很靠前，但是由于样本太少，置信区间过大，其排名应该从表中删除。

4．区域性品牌（例如南京、黄果树）由于与全国性品牌（如中华、玉溪）的市场定位不同，所面对的消费群体不同，区域性品牌更容易满足区域性消费者的需求，导致区域性品牌比全国性品牌排名比较靠前，这符合消费心理理论和一般生活常识。

此外，从表中数据可以看出忠诚度变量的方差很大，这说明每个品牌对锁定顾客的能力千差万别。例如红双喜（上海）的顾客忠诚度最高，说明该品牌拥有一批忠诚的顾客，这些顾客几乎每次都购买该品牌，即使缺乏广告宣传或者轻微提价仍然大量不会流失，所以此品

牌有很大的盈利空间有待挖掘。而玉溪的忠诚度最低，说明该品牌应该从培养一批忠诚的顾客作为发展着眼点。

V．展望

顾客满意度是近几年来倍受研究界和企业界关注的一个热点，满意度的测评不但需要以一定的理论模型为基础，以先进的CA TI系统作为技术支持，还需要相应的PLS软件辅助运算。科学地进行满意度测评和数据分析主要有如下重要意义：5

1．测评国家级和行业级顾客满意指数，可以为政府主管以及其他政府部门制定政策提供科学依据；把顾客满意度纳入衡量经济发展质量的指标体系，有利于经济结构的调整，真正体现以人为本的科学发展理念；中国标准化研究院顾客满意度测评中心测评的国家级、行业级顾客满意度数据已经被政府部门采纳，作为制定政策的客观依据之一。

2．测评面向企业和品牌的顾客满意度，可以为企业改进产品和服务质量、提高经营绩效提供依据；顾客满意度SEM模型分析法正成为企业发展决策一个有效工具；面向企业和市场正成为顾客满意度研究和测评工作的一个工作重点。

3．测评并发布顾客满意度数据，可以为消费者提供未知产品满足用户需求的能力和产品在行业中排名等信息，可以引导消费者的理性消费。

参考文献

[1] American Customer Satisfaction Index – Report on the Online Information Service Environmental Protection Agency

[2] European Customer Satisfaction Index: http://www.ipq.pt/ecsi/

[3] Elazar J. Pedhazur, L. Measurement, Design, and Analysis, Lawrence Erlbaum Associates, Publishers, Hillsdale, New Jersey

[4] https://www.360docs.net/doc/4313961703.html,/plsgraph/index.html

[5] 中国标准化研究院顾客满意度测评中心网站：https://www.360docs.net/doc/4313961703.html,

China Customer Satisfaction Index Measurement and Application

Abstract:Chinese Customer Satisfaction Index (CCSI) is becoming the focus of research and business. The measurement and structural models of CCSI are introduced at first, and then a simple case is given and studied to show the data analysis and application of CCSI.

Keywords: Chinese Customer Satisfaction Index, Perceived Quality, Perceived Value, SEM