【文章內(nèi)容簡介】 更周延地設(shè)計問卷或者為了配合深度訪談，可以采用焦點訪談的方式獲取信息。焦點訪談就是一名主持人引導(dǎo) 8~12人（顧客）對某一主題或觀念進(jìn)行深入的討論。焦點訪談通常避免采用直截了當(dāng)?shù)膯栴}，而是以間接的提問激發(fā)與會者自發(fā)的討論，可以激發(fā)與會者的靈感，讓其在一個 “感覺安全 ”的環(huán)境下暢 所欲言，從中發(fā)現(xiàn)重要的信息。 在問卷調(diào)查中，牽扯到測量指標(biāo)的量化過程。顧客滿意度測評的本質(zhì)是一個定量分析的過程，即用數(shù)字去反映顧客對測量對象的態(tài)度。顧客滿意度測評了解的是顧客對產(chǎn)品、服務(wù)或企業(yè)的看法和態(tài)度等，對這類問題的測量一般采用 “李克特量表 ”。 18 量表的設(shè)計包括兩步。第一步是 “賦值 ”，根據(jù)設(shè)定的規(guī)則，對不同的態(tài)度特性賦予不同的數(shù)值。第二步是 “定位 ”，將這些數(shù)字排列或組成一個序列，根據(jù)受訪者的不同態(tài)度，將其在這一序列上進(jìn)行定位。之所以將測量指標(biāo)量化（數(shù)字化），一是因為數(shù)字便于統(tǒng)計分析，二是數(shù)字使 態(tài)度測量活動本身變得容易。表 1為針對銷售行業(yè)的服務(wù)人員的滿意度測評表。 表 1 銷售行業(yè)服務(wù)人員滿意度測評表 測評指標(biāo) 非常滿意 滿意 一般 不滿意 非常不滿意 不知道/沒注意 服務(wù)態(tài)度 5 4 3 2 1 0 業(yè)務(wù)水平 5 4 3 2 1 0 辦事效率 5 4 3 2 1 0 服務(wù)的主動性 5 4 3 2 1 0 ．．．．．． 5 4 3 2 1 0 建立行業(yè)顧客滿意因素體系 通過分析、整理收集到的二手資料和內(nèi)部（外部）訪談所獲得信息，建立 顧客滿意因素體系表。對各類指標(biāo)的屬性進(jìn)行充分分解，則初步建立起顧客滿意因素集合，為下一步展開數(shù)據(jù)收集工作提供調(diào)研目標(biāo)。 建立起來的行業(yè)顧客滿意因素體系包含了幾乎所有可能影響顧客滿意指數(shù)的指標(biāo)，多數(shù)都以三級或四級指標(biāo)的形式表現(xiàn)出來，表 2為銷售行業(yè)的顧客滿意因素體系。 表 2 銷售行業(yè)顧客滿意因素體系示意 19 一級指標(biāo) 二級指標(biāo) 三級指標(biāo) 四級指標(biāo) 顧客滿意度指數(shù) 產(chǎn)品價值方面 貨品質(zhì)量評價 貨品款式評價、價格水平、貨品的安全情況、貨品種類是否齊全．．．．．． 環(huán)境價值方面 購物環(huán)境舒適情況、場 地清潔狀況、陳列貨品整齊狀況、瀏覽貨品是否方便、休息場所的要求．．．．．． ．．．．．． ．．．．．． 行業(yè)顧客滿意因素體系包括的因素很廣，往往包含一些不重要的“噪聲因素 ”，同時還存在一些因素具有相同內(nèi)涵的現(xiàn)象，需要從中遴選出適合特定企業(yè)的因素組成顧客滿意指標(biāo)體系。 建立企業(yè)顧客滿意指標(biāo)體系 在建立企業(yè)顧客滿意指標(biāo)體系的過程中，首先在行業(yè)顧客滿意因素體系中剔除與其他因素高度相關(guān)的因素，使剩余的因素保持相對獨立。比如，有兩個顧客滿意因素，分別是 “貨品種類是否齊全 ”和 “是否能夠購買到 您需要的貨品 ”，這兩個指標(biāo)的相關(guān)程度較高，只能選擇一個作為滿意指標(biāo)。 其次，還要在行業(yè)顧客滿意因素體系中剔除對顧客滿意度指數(shù)影響較小的因素，這些因素對顧客滿意度指數(shù)有一定的影響，但是影響程度微乎其微，為了避免它們對其他重要因素的干擾，同時也從成本角度考慮，將他們剔除，僅保留與顧客滿意度指數(shù)有較強(qiáng)相關(guān)關(guān)系的因素作為滿意指標(biāo)。 一般采取專家討論或者顧客意見匯總的方法來決定是否剔除某一個因素。如果顧客對某一個因素普遍不在意，或者用相關(guān)分析處理的結(jié)果 20 顯示這個因素與總體結(jié)果幾乎沒有相關(guān)關(guān)系，則這個指標(biāo)可以 舍棄；如果兩個或多個同級因素呈高度相關(guān)關(guān)系（多重共線性），則這些因素中一般只保留一個。 剩余的每一個因素對顧客滿意度指數(shù)都有影響，確定不同的因素對顧客滿意度指數(shù)的影響程度也是建立企業(yè)顧客滿意指標(biāo)體系的重要環(huán)節(jié)。比如說，關(guān)于耐用消費(fèi)品，售后服務(wù)是一個非常重要的因素，但是關(guān)于快速消費(fèi)品，售后服務(wù)的重要程度又變得非常小。影響程度稱之為權(quán)重。相同的因素，在不同的指標(biāo)體系中的權(quán)重是完全不同的。只有賦予不同的因素以適當(dāng)?shù)臋?quán)重，才能客觀、真實地反映出顧客滿意度指數(shù)。權(quán)重的確定一般也是根據(jù)專家討論或顧客意見匯總的結(jié)果 ，常用的方法包括層次分析法、主觀賦權(quán)法、客觀賦權(quán)法等等。 剔除不需要的因素后，將剩余的因素按照行業(yè)顧客滿意因素體系的框架歸納起來，同一級按照權(quán)重的不同排定次序，就初步形成了顧客滿意指標(biāo)體系。在一個完整的顧客滿意度指標(biāo)體系中，一般還包括一些輔助指標(biāo)和相對指標(biāo)，輔助指標(biāo)包括顧客的行為意向等，比如顧客重復(fù)購買傾向、顧客忠誠度等；相對指標(biāo)一般指橫向?qū)Ρ戎笜?biāo)，如主要競爭對手的滿意度，行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者的滿意度等。 加上了特定輔助指標(biāo)和相對指標(biāo)后，就形成了一個完善的顧客滿意指標(biāo)（ CSI）體系。 意度方面研究的現(xiàn)狀 近年來國外企業(yè)管理理論中，產(chǎn)生了一個新的領(lǐng)域――用戶滿意 CS,用來作為考評企業(yè)業(yè)績的重要指標(biāo)，本文對中國聯(lián)通1001熱線服務(wù)滿意度的研究分析，正是在充分研究過去國內(nèi)外的顧客滿意度研究的模型和方法基礎(chǔ)上，建立的熱線服務(wù)滿意 21 度評價體系。 國外對用戶滿意度問題的研究較早，對用戶滿意概念的理解主要基于用戶的需要 (need)和愿望 (desires)與 提 供服務(wù)（產(chǎn)品）的認(rèn)識和理解，建立了一些用戶滿意度模型，如Kichard等人提出的綜合 CS模型如下： 這是一個概念模型，它用來描述用戶對接受的服務(wù)（產(chǎn)品）的滿意度的推理過程，目前有些發(fā)達(dá)國家如美國、日本以及歐洲一些國家都在研究用戶滿意度的評價問題，許多企業(yè)采用用戶滿意度調(diào)查信息來改善企業(yè)經(jīng)營管理，目前已經(jīng)出現(xiàn)過的滿意度評價模型如： （ 1） PE（認(rèn)知－預(yù)期）模型： SQi ＝ 求和（ j=i~k） [Wj*(PijEij)] 其中： Sqi：對于激勵 I的可視服務(wù)的總體服務(wù)質(zhì)量感 k：服務(wù)（產(chǎn)品）特性的數(shù)量 Wj：特性 J對 SQi的權(quán)重 Pij：與特性 j聯(lián)系的激勵 I的可 視行為 愿望品質(zhì) 可視品質(zhì) 預(yù)期 愿望一致性 預(yù)期一致性 品質(zhì)滿意 信息滿意 總 體 滿 意 22 Eij：與特性 j聯(lián)系的激勵 I的預(yù)期 （ 2） EP(Evaluated Perforamce)模型 ： Qi＝ L{求和 Wj*[求和 Pijk|AjkIj|]} 其中： Qi:物品 I的可識別質(zhì)量 Pijk：物品 I的特性 j為 k時概率 Ajk：特性 j的為 k的數(shù)值 Ij:在經(jīng)典理想模型中的特性 j的理想值 M：特性的數(shù)量 Nj：特性 j的數(shù)量檔數(shù) L： Minkowski空間參數(shù) （ 3） NQ模型： Nqi=求和 [Wj*(AijAej)] 其中： Nqi:物品 I的標(biāo)準(zhǔn)質(zhì)量指數(shù) Aej：比照優(yōu)秀標(biāo)準(zhǔn)特性 j的值 （ 4）美國的滿意度指數(shù) ACSI模型 ACSI采用試驗的計量經(jīng)濟(jì)學(xué)統(tǒng)計模型，不同應(yīng)用對象有不同的滿意度指標(biāo)，如整個國家的 ACSI，產(chǎn)業(yè) ACSI，行業(yè) ACSI及企業(yè) ACSI，它是通過大量的用戶樣本進(jìn)行統(tǒng)計得出的 ACSI指數(shù)。 (6)對供應(yīng)鏈企業(yè)的滿意 /不滿意評價 Christine Harland曾利用 Carlisel和 Parker的 四 角評價模型，見下圖： 消費(fèi)者 消費(fèi)者的需求認(rèn)知 認(rèn)知差距 供應(yīng)者 消費(fèi)者的需求認(rèn)知 23 通過這個模型， 對三級供應(yīng)鏈（生產(chǎn)－分銷中心－零售）進(jìn)行滿意和不滿意程度評價，研究結(jié)果表明： （ 1） 供應(yīng)鏈不同位置上對需求的認(rèn)知有所不同，其中分銷中心 /制造商之間對需求的認(rèn)知差別較大； （ 2） 對供應(yīng)商業(yè)績的評價認(rèn)知的差距，逆供應(yīng)鏈而上，差距增加，即：制造商 /分銷商 分銷商 /零售商 零售商 /安裝維修員。 這個結(jié)果說明，供應(yīng)鏈上，上游者較少顧客導(dǎo)向，而下游者不但較注重顧客需求和工作業(yè)績，而且關(guān)心顧客需求，顧客導(dǎo)向性強(qiáng)。 （ 7）“重要性 績效”分析模型 “重要性 績效”分析模型是一種偏于定性研究的診斷模型 ,也被稱為重要因素推導(dǎo)模 型 ,它列出企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的主要指標(biāo) ,每個指標(biāo)都有重要性和企業(yè)在該指標(biāo)上的績效這樣兩個屬性。通過分析各項因素的重要程度及目前企業(yè)在該指標(biāo)上的表現(xiàn) ,對影響顧客滿意度的因素進(jìn)行歸類。根據(jù)分析 ,最合理的產(chǎn)品和服務(wù)業(yè)績的改進(jìn)區(qū)域就是那些對于顧客認(rèn)知差距 認(rèn)知差距 認(rèn)知差距 消費(fèi)者 消費(fèi)者的需求認(rèn)知 消費(fèi)者 消費(fèi)者的需求認(rèn)知 24 非常重要、同時又是公司運(yùn)作比較糟糕的方面。這里的績效就是指顧客在該指標(biāo)上的滿意程度 ,其分析模型見下圖。 高 重 B A 要 性 C D 低 績效 高 圖 3 “重要性 績效”分析模型 圖中 A 為優(yōu)勢區(qū) :指標(biāo)分布在這些區(qū)域時代表對用戶來說是重要的 ,屬于關(guān)鍵性因素 ,目前顧客滿意度評價較高 ,需保持并發(fā)揚(yáng)這些優(yōu)點 。 B 為修補(bǔ)區(qū) :指標(biāo)分布在這些區(qū)域時 ,代表對用戶來說是重要的 ,但當(dāng)前企業(yè)在這些方面的表現(xiàn)比較差 ,顧客滿意度評價較低 ,需要重點修補(bǔ)、改進(jìn) 。 C 為機(jī)會區(qū) :指標(biāo)分布在這些區(qū)域時 ,代表著這部分工作對用戶不是最重要的 ,而滿意度評價也 較低 ,不是現(xiàn)在最需要解決的 ,由于消費(fèi)者不太重視這些因素 ,企業(yè)資源緊張時可忽略這些因素 ,但在這兒也可以挖掘出提升滿意度的機(jī)會點 ,甚至可提高顧客的忠誠度 。 D 為維持區(qū) :滿意度評價是較高的 ,但對用戶來說屬于次要優(yōu)勢 (也稱錦上添花因素 ) 。通過該分析模型 ,可對企業(yè)目前的顧客滿意度進(jìn)行診斷 ,尋找企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)的優(yōu)勢與不足。 通過對顧客滿意度的調(diào)查研究 ,可分析自己與競爭對手在每個指標(biāo)上的表現(xiàn) ,并根據(jù)分析結(jié)果制定實施、改進(jìn)和調(diào)整的措施。但是 ,這種分析模型的主要難點是如何評價各個指標(biāo)對于顧客的重要性。一般采取的是直接等級 標(biāo)尺評分法 :應(yīng)答者在一標(biāo)尺范圍內(nèi)對某一產(chǎn)品或服務(wù)屬性的重要性作出評定 ,如從“不重要”到“十分重要”。這種直接評分的方法簡單明了 ,但存在的問題是顧客經(jīng)常會認(rèn)為每個指標(biāo)都是重要的 ,其 25 結(jié)果是顧客認(rèn)為大多數(shù)弱業(yè)績的方面 ,也需要進(jìn)行改進(jìn) ,這就無法達(dá)到合理配置資源的效果 ,這是研究中需重點解決的問題。 在以上各類滿意度分析模型中，通常用到的方法主要有以下幾種： （ 1）調(diào)查表格的滿意度評估方法 如美國索爾公司采用調(diào)查表式的評估用戶對企業(yè)的滿意度，其格式為： 日期： 接受調(diào)查者 客戶 : 銷售代表： 部門 A A B+ B B C D 質(zhì)量 交貨 溝通 服務(wù) 總體 （ 2）多元回歸分析方法 最近 ,多元回歸分析的技術(shù)被應(yīng)用于顧客滿意度的研究中。以各項指標(biāo)為自變量、顧客總體滿意度為因變量 ,可以測量出各指標(biāo)的重要性。通常在進(jìn)行顧客滿意度測量時 ,假定各項指標(biāo)對顧客滿意度的影響均是線性的 ,這樣就可以應(yīng)用回歸分析方法得到各指標(biāo)對于顧客總體滿意度的相對重要性。然而 ,由于許多指標(biāo)高度相關(guān) ,多元回歸會 出現(xiàn)多重共線性的問題。在自變量高度相關(guān)的條件下 ,用最小二乘法得到的回歸模型 ,對其回歸系數(shù)含義的解釋將變得十分困難 ,許多從專業(yè)角度上看應(yīng)該是十分重要的變量 ,其回歸系數(shù)的取值變得微不足道 ,甚至還會出現(xiàn)回歸系數(shù)的符號與人們的實際認(rèn)識完全相反的現(xiàn)象。利用主成分進(jìn)行分析是克服多重共線性的一種有效手段 ,將主成分分析與多元回歸結(jié)合起來 , 26 能夠比較準(zhǔn)確地測量績效指標(biāo)的重要性。主成分分析是數(shù)理統(tǒng)計學(xué)里多元分析中的一個常用方法。主成分分析實質(zhì)上就是研究多指標(biāo)怎樣用較少的指標(biāo)去近似描述它或者給多個指標(biāo)進(jìn)行重要程度的排隊。 當(dāng)前用主 成分分析來研究各行業(yè)的滿意度的研究成果很多，例如銀行行業(yè)。通過因子分析 主成分分析方法 ,得到了影響銀行儲蓄業(yè)務(wù)顧客滿意度的綜合因子和因子方程式。檢驗得出各因子與顧客總體滿意度回歸系數(shù)均為正 ,說明銀行在這些方面的表現(xiàn)與顧客對其總體滿意度呈正相關(guān)關(guān)系。即顧客對每個方面的滿意度越高 ,總體滿意度也越高。通過 具體因素重要性評價分析 說明項目之間必然存在多重共線性問題 ,因此采用逐步回歸 ( stepwise) 方式 ,以 F 檢驗在 0. 05 的水平下是否顯著為標(biāo)準(zhǔn)，檢驗此結(jié)論與因子回歸結(jié)果是否相符。進(jìn)行 各因素滿意度及重要性 分析， 取得良好的效果。