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顾客满意度指标体系

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顾客满意度指标体系

内容摘要:构建顾客满意度调查指标体系是有效实施顾客满意度调查的关键。目前,很多企业已将提高顾客满意度作为其运营目标之一,并积极地实施顾客满意度调查,但却往往忽视如何建立一个系统、科学、有效的顾客满意度调查指标体系。为此本文给出了构建顾客满意度指标体系的原则、方法与流程。

关键词:顾客满意度调查顾客满意度指标体系

服务利润链理论认为,顾客满意可以促进顾客忠诚,而顾客忠诚可能会带来终身价值(包括保留、重复交易、推荐新顾客等),进而带来企业收入的增长、盈利的提高。因此,顾客满意度调查成为企业关注的重点,甚而成为企业绩效考核的内容之一。虽然许多企业以顾客满意度为其主要营运目标,并投入大量人力物力进行满意度调查,然而由于对于满意度指标把握的不准确和分析方法的贫乏,结果却难以得到关于改进产品和服务、提高顾客满意度有价值的结论。准确完整地构建顾客满意度指标体系是顾客满意度调查的起点和关键,本文试图阐述如何构建顾客满意度指标体系。

顾客满意度指标体系的基本理论

由于顾客对质量、价值的感知以及顾客满意度、忠诚度均为隐变量,是不可直接测评的,因此,需要对其逐级展开,直到形成一系列可以直接测评的指标,这些逐级展开的测评指标构成了满意度指标体系。

建立顾客满意度指标体系的意义

顾客满意指标(CSI)是由设在美国国家质量研究,中心和美国质量协会首先发起研究并提出的一个经济类指数。过去五年研究显示,ACSI(美国顾客满意度指数)与道·琼斯指数有着明显的一致性,但它比道·琼斯更具前瞻性。迄今为止,全球有22个国家和地区设立了研究机构,并开始逐步推出全部或部分行业的顾客满意指标。

企业建立顾客满意度指标体系有助于发掘顾客潜在需求,实时追踪顾客的需求变化,从而实现提升销售和交叉销售;测量顾客满意度及忠诚度,为评价企业服务或产品的质量提供依据;提高顾客满意度及忠诚度,为制定新的发展战略与质量改进方案提供方向;增强企业的市场竞争能力、提高企业盈利能力。

建立顾客满意度指标体系的原则

在建立顾客满意指标体系时,必须遵循下列原则:

从顾客的角度来设计指标体系以顾客为出发点,“由顾客来确定测评指标体系”是该体系最基本的要求。要准确把握顾客的需求,选择顾客认为最为关键的测评指标。

测评指标必须可以测量顾客满意度测评结果应是一个量化值,因此测评指标必须可以进行统计、计算与分析。

测评指标必须能够控制顾客满意度测评会使顾客产生新的期望,促使企业采取改进措施。但如果企业在某一领域无条件或无能力采取行动加以改进,则暂时不应采用这方面的测评指标。

测评指标必须有可比较性建立顾客满意度测评指标体系需要考虑与竞争者的比较,因此设定测评指标时要考虑竞争者的特性。

测评指标具动态可调性由于顾客的期望和需求是不断变化的,因此企业应不断了解顾客期望的变化,实时动态的调整顾客满意度指标体系。

顾客满意度调查指标体系的建立

满意度调研应揭示出不同测评指标影响顾客满意的程度,并由此找出满意和不满意的内在原因,从而比较竞争对手和企业自身在不同指标上的优劣。完善的满意度指标体系的建立能确保达到这一目的。

数据采集方法

建立不同的顾客满意指标体系所侧重的数据采集方法有所不同。一般而言,有五种采集数据的方法:

二手资料收集二手资料一般可以通过公开发行刊物、网络、调查公司获得,对二手资料的收集有助于了解相关的产业背景、行业现状及业内领导厂商的概况,可为进一步设计指标体系提供有价值的帮助。

内部访谈内部访谈是了解企业内部经营现状的有效途径之一,通过与企业内部不同阶层的管理者及员工进行访谈不仅可以了解企业的运营状况、盈利模式、薪酬制度、组织结构、人员士气等,还能发现企业存在的问题。

问卷调查问卷调查在各类调查中具有普遍的应用价值,不但适用于定性分析,同时也适用于定量分析。使用者可根据调查目的不同设计不同问卷,科学控制问卷发放与回收过程,并采用科学方法对调查结果进行量化分析,从而获得需要的信息。

深度访谈为了弥补问卷调查存在的不足,如开放性问题回答比较模糊等,有必要实施典型用户的深度访谈。深度访谈是针对某一论点进行一对一的交谈(或2-3个人),在交谈过程中提出一系列探究性问题,用以探知被访问者对某事的看法,或做出某种行为的原因。

焦点访谈为了更周密地设计问卷或者配合深度访谈,可以采用焦点访谈的方式获取信息,就是一名主持人引导8-12位顾客对某一主题或观念进行深入的讨论。焦点访谈通常避免采用直截了当的问题,而是以间接的提问激发与会者自发的讨论,可以激发与会者的灵感,让其在一个“感觉安全”的环境下畅所欲言,从中发现重要的信息。

构建顾客满意度调查指标体系的流程

建立顾客满意度指标体系可以采用五个步骤:

提出问题构建指标体系的第一步就是要明确影响顾客满意度的因素有哪些,同时,还必须充分考虑如何获得这些因素并将之量化,这一过程具体包括对下面几个问题的回答:

影响购买行为的顾客满意因素,影响产品(服务)使用的顾客满意因素,在这些满意因素中,哪些因素能成为满意指标;每一个满意指标对购买和使用的影响程度,上述数据可以从什么渠道获得;应该采用何种方式采集数据,采集数据时应注意的问题等等。

初步选定指标该步骤主要是初步确定影响顾客满意度的指标,可以综合使用上述介绍的数据采集方法,寻找出所有影响顾客满意度的因素指标。

首先,可以收集二手资料以形成对该产业背景、行业现状及竞争对手的了解,初步给出以上问题的答案。其次,通过内部访谈、深入访谈和焦点访谈等方式与公司主管、和顾客打交道的员工、现有顾客、潜在顾客以及供应商等人进行深入地调查研究。这些访谈为识别和理解重要的满意度指标提供了一个框架。该阶段主要使用定性分析方法即内容分析方法,通过计算有关满意度的某个具体观点、看法出现的次数,进行词语频率分析,确定词语使用水平的模式。在焦点小组中,确定初步的满意度指标,这时词语的出现次数是很有价值的信息。

开放型问题在这一阶段较为适用,因其能抓住顾客的直觉反应和自发性,捕捉到从公司角度出发无法想象到的重要指标。对答案进行分析从而了解顾客对每个满意度指标的评价及其重要性,有助于找出顾客满意或不满意的主要原因。通过编码和汇总分类,从开放型问题的回答中识别和提取重要的主题、问题、结构。编码过程中往往会带有很强的主观性,而减少主观性的途径之一就是比较两个或者两个以上独立编码的个人所设计的代码,这样可以检验并讨论想法的差异,并在最终的代码表中包含每个人的最佳意见。

遴选有效指标在初步选出所有影响顾客满意度的指标后还要对其进行有效地遴选,剔除不适用的指标,保留不仅在统计意义上、而且在实际意义上能真正反映顾客满意度的指标。该阶段主要使用定量分析方法,即应用各种统计技术深入挖掘和分析变量间的关系。

该阶段通常使用问卷调查的方式采集所需数据,顾客满意度测评主要调查顾客对产品、服务或企业的评价,对这类问题的测量一般采用“李克特量表”。可以请专家根据初步选定的指标找出关键指标来设计问卷,并根据实际情况决定采用五级、七级或十级量表。在确保问卷的有效性及信度的前提下,可以对问卷调查的结果进行量化分析。在这一过程中,主要采用以下三种研究方法分析数据:

相关分析。首先,在顾客满意度指标体系中剔除与其他指标高度相关的指标,使剩余的指标保持相对独立。如果两个或多个同级因素呈高度相关关系即多重共线性,则这些因素中一般只保留一个。其次,剔除对整体满意度影响较小的指标,仅保留与整体满意度有较强相关关系的因素作为测评指标。这样既可以避免对其他重要指标的干扰,也可以节约调查成本。一般采用专家讨论或者顾客意见汇总的方法来决定是否剔除某一个因素。如果顾客对某一个因素普遍不在意,或者相关分析处理的结果显示这个因素与总体结果几乎没有相关关系,则这个指标可以舍弃。

因子分析。因子分析的目的是使数据简单化,因子分析可以从大量的可测量数据(如满意度评价)中总结出相对少数的简明信息,因子分析有助于研究各满意度指标之间存在的相关模式;同时,也可以利用因子分析比较竞争者们在不同满意度指标上的优劣差异。利用因子分析可以对同行业竞争对手之间不同的顾客满意度情况进行分析和比较,明确其竞争优势和劣势,从而找到改进质量,增加市场份额的途径。

判别分析方法。应用判别分析方法可以确定选出来的指标能否很好地预测整体满意或不满意的程度。交替使用因子分析法和判别分析法,得到的满意度指标不仅在统计上有效,而且在逻辑上也适用于测量顾客满意度。

确定指标权重对不同的产品与服务而言,相同的指标对顾客满意度的影响程度不同。例如,售后服务对耐用消费品行业而言是一个非常重要的因素,但是对于快速消费品行业则恰恰相反。因此,相同的因素在不同指标体系中的权重是完全不同的,只有赋予不同的因素以适当的权重,才能客观真实地反映出顾客满意度。权重的确定一般是根据专家讨论或顾客意见汇总的结果,常用的方法包括层次分析法、主观赋权法、客观赋权法等等。

形成指标体系剔除不适用的指标后,将留下的指标归纳起来,同一级按照权重的不同排定次序,就初步形成了顾客满意指标体系。在一个完整的顾客满意度指标体系中,一般还包括辅助指标和相对指标。辅助指标包括顾客的行为意向等,比如顾客重复购买倾向、顾客忠诚度等;相对指标一般指横向对比指标,如主要竞争对手的满意度,行业领导者的满意度等。加上了特定辅助指标和相对指标后,就形成了一个完善的顾客满意度指标体系。

值得注意的是,除了构建指标体系外,还应该统计顾客的人口因素特征,必要时要确定其购买行为特征和消费形态,以结合满意度情况进行深入分析,了解顾客和产品满意度间的互动关系以及顾客进行满意度判断的深层原因。

参考文献:

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2.孙东川,杨立洪,钟拥军.管理的数量方法.清华大学出版社,2005

3.郑玉香.客户资本价值管理.中国经济出版社,2006