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1、满意度测评模型与方 法2 CFI Group测评标准与测评方法的重要性3 CFI Group满意度测评中的存在的问题 不同顾客的表达是不同的要知道他们是怎么想的而不是怎么说的 不同地区顾客的感知是有差别的需要从不同的基准来衡量 定量的精确性如何保证需要科学的、实证的数学模型 国外的测评方法适合中国国情吗先进的技术与本地的文化相结合 测评的公正性如何保证测评由不受被测单位影响的第三方主持 4 CFI Group模型摘要模型建立在隐变量的基础上: 对主干结构设定了多重指标核心的评估技术: 偏最小二乘法模型具有因果性和预测性: 质量因素的选择令满意度对绩效的预测性最 大化 模型应看作是一个系统; 在
2、模型中满意度的驱 动因素,满意度,以及绩效之间是相互联系的, 他们共同组成了模型5 CFI Group模型包括两部分测量模型 (“外部模型”): 得分 隐变量(“质量成分”或 “质量因素”)的组成指 标 (“属性”或“显变量”) 隐变量的所有得分都转化为百分制表示结构模型 (“内部模型”): 影响力 (直接, 间接,以及整体) 影响力代表了预测指标上升5个点对因变量所 产生的改变. 所有的影响力都被定量化,并且可比较.6 CFI Group电信运营商的客户满意度模型（例）Example推荐给他人增加新业务的 使用总体满意度与预期相比较与理想状况相比较话音清晰度 通话中断率等等质量因素满意度绩效
3、方便程度话音质量申请过程价格用户的满意度客户服务问题解决I 增加现有业务 的使用品牌形象无论何时，本公司 提供的服务总是成 为第一选择而被使 用使用范围和地域覆盖 费用支付的便捷 等等 批准所需的时间 申请所需的信息等等投诉电话接通的难易程度 客户服务代表的态度 等等解决问题的完全程度积极的寻求解决方案 来满足你的需求 等等50544072606760586674630.41.2 4.01.23.30.61.30.20.71.2分数 (0-100 )影响力 (分数变化5个点所造成的变化) 业务收入 ARPU$12513.0%质量属性资费的竞争性 资费组合策略 等等计费计费的准确性 帐单准时送达
4、 等等541.37 CFI Group测量模型问题: 什么是绩效?4 核心的方法论问题: 我们所测量的是我们想测量的吗？这样的测量准确吗?8 CFI Group结构模型问题: 什么是最重要的?4核心的方法论问题: 所测算影响力的误差 是最小的吗?为什么使用隐变量 ?10 CFI Group两种最普通的评定客户认为重要的因素的方法得出或推导出的重要因素直接询问得出的重要因素 被访者评估或排出不同的产品或服务属性的重要性及 优先次序推导得出的重要因素 所有产品或服务属性的重要性通过统计分析计算以进 行定量化。11 CFI Group直接询问得出的重要因素直接的自我评价的重要因素：被访者直接描述或者
5、 评估一个属性的重要性 以比较为基础的自我评价的重要因素 要求被访者对属性的重要性进行比较 但是: 被访者真的知道他们所讲的是重要的吗？ 他们能够做到实事求是的将这些重要因素排出优 先次序吗？该种方法不能对质量属性和满意度及忠诚度的变 化进行定量12 CFI Group通过推导得出的重要因素综合的方法 要求被访者评价或选择产品或服务 综合的方法有效的测量产品或服务属性中不连 续的具体层面，如颜色或包装的设计，当属性 更主观性时，综合的方法的运用将更为困难， 如有关雇员礼貌的评价 推导重要因素的方法 评估质量因素和满意度水平之间的关系改进的 影响 方法：多次回归法，因果模型因果模型可以很好对质量
6、属性的改进与满意度及 忠诚度变化的关系进行定量。13 CFI Group为什么使用多重指标而不使用单项指标？单项指标包含有测量误差 它的测量误差会导致: 不精确的分数 低估重要性 (影响力偏向于零)单项模型缺少隐变量模型的稳定性单项模型缺少理解数据的理论框架14 CFI Group多重分类测量法举例每一因素多重测量10 刻度（点）收益: -增加能力，探测出微 小的变化 - 较少的抽样范围 - 更多的操作性 Experience经验Expectation期望值Ideal理想状态Time it took for callto be answered 电话接听等候时间客户代表的礼貌 Courtesy
7、 of RepresentativeCustom service 客户服务Satisfaction 满意度Knowledge of the customer service representative 客户代表的业务知识15 CFI GroupTRUESource: Institute for Social Research普通测量方法的误差观察到的数值= 真实的数值 + 测量误差66% 34%16 CFI Group测量 “金字塔”精确度:置信区间的宽度能力: 探测变化的能力是否判断方法单项, 5点刻度单项, 10点刻度多项刻度, 相等权重多项刻度 “最佳” 权重预测的误差 区间17 CF
8、I Group单项 10点多项 10点是否判断精确度有 95%的置信度 (100 pt. scale) * 基于 有关电信公司的真实数据不同分阶类型的精确度比较18 CFI Group单项 10点多项 10点Top Box在变量与满意度之间的平均相关性 *基于 有关电信公司的真实数据不同的分阶类型中质量变量与满意度之 间的联系19 CFI Group满意度测量达到的程度基本的或 期望的属 性超出期望和 令人兴奋的 属性绩效或所说 的属性客户满意非常满意非常不满意根本没有达到完全达到Kano 模型20 CFI Group如何对模型进行评估21 CFI Group隐变量是如何构造的理论上讲:隐变量
9、通常被认为是显变量的 潜在原因。实践中: 隐变量是通过显变量的加权平均 获得的; 偏最小二乘法的运算法则决定了权 重。22 CFI GroupTheoretical 3-Block Model理论上的3-块模型x1x2x3 x4 x5x6lx1lx3lx4 lx5lx6y1y2y3ly3ly2ly1x1x2h1b1b2xixi ti=+l xd, for i=1,2,3 t=1,2yjyjj=+l he1, for j = 1,2,3 hb xb xz111221=+lx223 CFI Groupx1x2x3 x4 x5x6w1y1y2y3LV1LV2SATI1I2w2w3w4w5w6u1u2
10、u3LVwxwxwx1112233=*+*+* LVwxwxwx2445566=*+*+*SATuyuyuy=*+*+*112233 SATI LVI LVe=+1122Estimated 3-Block Model估计的3-块模 型24 CFI Group偏最小二乘法强调找出最佳的解决方案 除需确定权重的隐变量外,其他隐变量的权重都赋予一个固 定值,然后对需测量的隐变量的权重进行优化. 转到下一个隐变量,重复上述过程直至权重保持稳定 分数计算出来后, 使用加强的回归分析来决定影响力x1x2x3 x4x5x6y1y2y3LV1LV2SATI1I2w2w3w4w5w6u1u2u3w125 CFI
11、 Group为什么使用偏最小二乘法 (PLS)而不使用其他方法26 CFI GrouplLISREL 通过将所有变量之间的关系最大化的方 法来找到“最好”的估计值(属性和因素)l偏最小二乘法发现一个模型,这个模型在预测满 意度/绩效方面可以将误差最小化-这给我们的目 标一个优先权为什么使用 PLS? 而不使用 LISREL(analysis of linear structure relationship)?原因 #127 CFI GrouplLISREL 不能生成统一分阶的因素分数 不能进行基准比较或进行跟踪 在因素分数发生变化时,没有办法解释“影响力” lPLS 能够在案例层面上生成因素的
12、分数所有的分数有相同的分阶 所有的分数和影响力都可比较为什么使用PLS? 为什么不是 LISREL?原因 #228 CFI Group为什么使用PLS? 而不使用 LISREL?lLISREL 依赖于分布假定 (多元正态属性) ,这对客户 满意度的数据并不适合 lPLS 没有分布假定原因 #329 CFI GroupCFI满意度测评方法的优势30 CFI Group目标解释过去预测未来对绩效的测量 单项多项 不太精确比较精确 没有所需的可比较因素总有可比较因素 不具有理想的预测功能理想的预测功能预测效果 不可计量或比较可计量可比较 分割评估同时评估满意度测量 缺乏理论基础强大的理论基础 极少的
13、绩效预测因素理想的绩效预测因素结果不可计量可计量行动计划主观性客观性传统方法CFI Group科罗思咨询的方法传统的客户研究方法与 CFI Group方法的比 较31 CFI Group1、有效问卷筛选 完整地回答问题 根据问卷要求回答问题 认真思考后回答问题32 CFI Group2、数据编码和输入 数据编码 数据输入33 CFI Group3、数据处理F 数据检查 频数分析 交叉频数分析 马氏距离分析34 CFI Group频数分析示例35 CFI Group3、数据处理F 数据处理原始数据或变量的转换缺省数据的处理36 CFI Group原始数据处理示例u假设其他品牌洗发水价格不变，而该
14、品牌洗发 水的价格下降，您会购买吗？价格下降百分之 几您才会购买？ 1234510987637 CFI Group4、数据计算PLS（Partial Least Square）SPSS软件（SAS）38 CFI Group5、数据分析 国家级顾客满意 指数的变动特征国家级顾客满意指 数与生产力的关系国家级顾客满意指 数与个人消费支出的 关系国家级顾客满意指 数与股票价值的关系国家之间顾客满意 指数比较国家级指数产业/行业顾客 满意指数的变化趋 势分析（示例）产业/行业顾客 满意指数的均值与 方差分析产业/行业顾客 满意指数结构变量 相关关系分析（示 例）产业/行业级指 数产品/服务类别顾客满
15、意指数的历史比较 产品/服务类别中主要 品牌顾客满意指数的比较 （示例） 产品/服务类别中主要 品牌顾客满意指数各相关 变量的比较 产品/服务类别中主要 品牌顾客满意指数人口统 计特征分析（示例）产品/服务类别级指数 结构变量之间 的影响关系分析（ 示例）结构变量与观测 变量之间的相关关 系分析（示例）行业内比较分析 （示例）企业/品牌级 指数39 CFI Group产业/行业级顾客满意指数变化趋势分析（示例）40 CFI Group行业顾客满意指数 结构变量相关关系分析（示例）感知价值顾客忠诚顾客 满意度感知质量品牌形象预期质量0.450.560.090.150.360.160.050.60
16、0.551.150.2941 CFI Group行业预期质量对其他 结构变量的影响（示例）预期质量感知质量感知价值顾客满意度用户忠诚直接影响0.360.160.05-间接影响-0.210.310.41全部影响0.360.370.360.4142 CFI Group行业主要品牌 顾客满意指数比较（示例）平均值43 CFI Group行业顾客满意指数 人口统计特征分析（示例）44 CFI GroupCL品牌顾客满意指数 结构变量的影响关系分析（示例）感知价值顾客忠诚顾客 满意度感知质量品牌形象预期质量0.430.540.170.200.260.150.040.570.541.170.2745 CFI GroupCL品牌
