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1、 网约车运营管理 项目四 网约车客户关系管理 任务四 客户满意度数据分析1任务目标1、能够根据客户回访数据，进行数据统计筛选工作；2、能够运用常见数据分析工具与技术，制订客户满意度调查报告。2任务描述某网约车运营服务企业需要评估本年度客户满意度，请你作为客服经理，对客户满意度调查数据进行统计分类，运用数据分析技巧制订客户满意度调查报告。3目目 录CONTENTS客户满意度数据筛选与处理01网约车客户满意度改善措施030204客户满意度数据的分析方法客户满意度数据的简单计算05客户满意度调查报告的制订4客户满意度数据筛选与处理客户满意度调查数据筛选现状数据筛选的基本原则数据的分类整理5客户满意度
2、调查数据筛选现状客户满意度测评对服务工作改进有着重要的意义，但是对于客户满意度测评中满意度调查数据有效性的筛选工作却处于原始的人工筛选状态，当前满意度调查处理常常会出现以下问题：（1）客户满意度调查数据的筛选很大程度上是依赖人工定义规则筛选，当问卷量及数据量相对较大，或成百上千时，不但会耗费大量的人力，而且处理中若不注意，很容易产生低级错误，系统录入错误后无法实现检查。（2）客户满意度的计算若直接使用筛选不彻底的数据、或者采用均值填充后的数据，计算客户满意度数据，势必导致客户满意度失真，甚至会影响未来工作的发展方向，由此可看出，数据筛选原则已成为客户满意度测评研究的一个重要方面。6数据筛选的基
3、本原则数据筛选的基本原则准确性原则重复性原则空项原则同一性作答原则7数据筛选的基本原则准确性原则01即数据表中的数字根据满意度测评规定是准确的。例如在一个10分法满意度测评过程中，评分者给予的评分必须是在给定的1至10的自然数序列当中，若出现了非自然数，或出现了小于1或大于10的数字均系错误，应删除相应的调查问卷。02重复性原则问卷答案重复的原因可能是巧合，也有可能是分发问卷者或调查提问者作弊，而从事件发生的概率来看，相邻的两个反馈数据雷同的概率很小，那么如果出现了相邻调查雷同的情况，则可以删除其中一份问卷而避免因作弊等原因产生的人为误差。8数据筛选的基本原则空项原则03按照社会调查的一般原则
4、，对某些问题不作答的情况即空项情况要给予严格控制，不同的调查内容和研究目的对空项的要求不同，有些调查不允许任何空项，有些允许一定比例的空项存在。满意度调查调研的是个体的满意程度，对于某些问题不予做答可以接受。但是如果空项率过高，其原因可能是不认真作答，所以满意度调查问卷的空项原则要求不需过于苛刻，根据问卷自身问题要求而定。一般采取若满意度调查问卷超过了50的空项，则视问卷为无效数据。04同一性作答原则研究表明，对于同一性作答，在实践中有的要求不能超过8道题目连续一致，有的要求10个，有的要求不能全部一致；中庸性作答，15评分，选择3的频次超过50视为无效；录入错误的数据，视为无效。9数据的分类
5、整理将调查的数据作分类整理，最终目的是将所获的调查信息转化为便于分析与报告的数据形式，需要特别强调的是开放式问题的整理。在客户满意度调查中，开放式问题的使用引出大量散乱的信息，必须对这些文字性信息进行整理，才能进行分析，进而得出有意义的结论。常用的两种技术是：为答案后编码和数据的分类整理。这两种方法都是在客户给出答案之后应用，结果能使你像对待封闭式问题一样有效地分析它。10数据的分类整理1.分类整理主要包括下列几个步骤：（1）浏览所有问卷中的同一个题目。（2）对答案中涉及的方面进行分类，对侧重点不同的评论单独处理，不能简单地归为一类。（3）为每一类观点计算提及的次数、占回答问题客户的百分比等。
6、2.需要特别说明的是，某些客户总会因为这样那样的理由对某些或某个问题没有做出回答。3.客户没有回答某特定问题，就会带来缺失值问题，对缺失值的处理会直接或间接影响到分析结果的正确性与可信性。可结合实际，从样本的代表性方面考虑做出选择：（1）删除不完整的客户问卷。（2）对于某一个问题或题目，缺失值不予考虑。（3）用样本均值代替缺失值。（4）用该客户对其他问题回答的均值代替缺失值。11客户满意度数据的分析方法客户满意度数据的描述性统计分析客户满意度数据的具体分析客户满意度数据的动态分析12客户满意度数据的描述性统计分析描述性统计分析通过一系列的频数分布等描述了总体特征，有利于把握客户的总体特征，同时
7、为后面更为具体和综合的分析奠定基础。13集中趋势分析1）均值也称为算数平均数，就是对样本客户的回答进行算数平均，是描述客户对整体以及更多的特定业绩满意度回答的常用方法。2）中位数当对客户回答按由大到小的顺序进行排列后，位于中间位置的值（样本量为奇数时）或中间位置两个值的算数平均（样本量为偶数时）。均值易受极大值和极小值的影响，而中位数则不会受到该方面的限制。3）众数对某一特定答案客户回答最多的，称为众数，也就是频数最大、客户体积最多的特征值。14离散趋势分析1）方差描述客户满意度的差异大小，相距平均值的远近。方差值越大，则客户关于满意度的评价差异也越大。2）标准差方差的平方根即为标准差，意义与
8、方差相同。3）全距最大值与最小值之差，该统计量易受极大值与极小值的影响。在描述性统计分析中，更加方便的分析方法是分位数分析，分位数有四分位数、十分位数等，是与中位数相联系的统计量。为了更精确地描述客户满意度的分布特征，近年来通常采用十分位数进行分析。分位数的思想简单，例如，当五十分位数取值为8时，就说明有一半（5/10）的客户满意度在8分一下，一半（5/10）在8分以上。15采用一些人口统计变量如性别、年龄、受教育程度等将被调查客户群进行分类，然后计算每一类客户群的特征指标，指标的计算有助于客户满意度的分析，通常是进行客户满意度指数的交叉分析的分类基础，以及企业对其产品进行市场定位的决策依据。
9、被调查客户特征分析的主要工具是饼图和柱形图：1）饼图通常用来表示不同测评指标的百分比或结构，如被调查客户群的年龄结构、各类教育程度的客户群分别占全体被调查客户群的百分比等。2）柱形图通常用来突出不同测评指标在每一类客户群的大小。除了统计量，还可采用直方图等形象直观的图表来表述客户满意度的分布特征，反映客户满意度的集中趋势和离散趋势。被调查人权特征分析图4-1直方图样例16确定影响客户满意度的关键因素01柱形图当获得的信息为数据时，就可以用柱形图来分析影响客户满意度的关键因素。（1）通过客户在调查表中的打分结果，算出重要度得分，绘制出柱形图；（2）通过寻找得分的较大值或柱形图中高度突出的部分，确
10、定影响客户满意度的关键因素。17确定影响客户满意度的关键因素排列图02当调查表只是要求客户画出影响其购买的重要因素时，只能得到关于各种影响因素被客户最重视的频数。根据调查所获得的频数数据，利用排列图（即帕累托图）所传递的信息，确定影响客户满意度的关键因素。图4-2排列图样例18确定影响客户满意度的关键因素比较法03比较法是确定影响客户满意度关键因素的最直接、最直观方法，比较法主要包括两种：排序法和成对比较法。（1）排序法：排序法是确定影响客户满意度的关键因素，可以向客户提供序列量表，在量表中列出各种影响因素，要求客户将这些因素按最重要到最不重要进行排序，通过计算平均序位（把排序值作为分值并计算
11、出算术平均数），确定使客户满意的关键因素；（2）成对比较法：成对比较法是选择平衡评价一种有说明力的简单方法，下面的成对比较判断矩阵是一种常用工具，结合差异显著性检验，将为确定关键因素提供更有信心的判断依据。ij因素1因素2因素n因素1因素2因素n表4-1 成对比较判断矩阵（认为i比j好的频数或百分比）19确定在客户最重视方面的表现分析企业在客户最重视方面的表现，就是要企业明确产品或服务改进的方向。在客户重视的方面不断完善，而在不重视的方面不应过多浪费，否则，只会事倍功半。一般用反映客户优先要求的重要度和反映客户满意信息的满意度两个指标作对比分析，来反映企业在客户最重视方面的表现。20确定在客户
12、最重视方面的表现柱形图01用柱形图比较客户的优先要求和企业的具体表现，形象直观。柱形图的分析数据既可以是重要度和满意度数值，也可以是两者的差值。最好的分析方法是把每一质量特性或影响因素的重要度和满意度数据结合起来。21确定在客户最重视方面的表现四分图模型02四分图模型又称重要因素推导模型，是一种偏于定性研究的诊断模型。它列出产品和服务的所有绩效指标，每个绩效指标有重要度和满意度两个属性，根据客户对该绩效指标的重要程度及满意程度的打分，将影响企业满意度的各因素归进四个象限内，企业可按归类结果对这些因素分别处理。如果企业需要，还可以汇总得到一个企业整体的客户满意度值。22确定在客户最重视方面的表现
13、图4-3四分图模型四分图模型02各分区含义为：优势保持区（A区）指标分布在这些区域时，表示对客户来说，这些因素是重要的关键性因素，客户目前对这些因素的满意度评价也较高，这些优势因素需要继续保持并发扬。优先改进区（B区）指标分布在这些区域，表示这些因素对客户来说是重要的，但当前企业在这些方面的表现比较差，客户满意度评价较低，需要重点改进。其次机会区（C区）指标分布在这些区域时，代表着这一部分因素对客户不是最重要的，而满意度评价也较低，因此不是现在最急需解决的问题。长期发展区（D区）满意度评价较高，但对客户来说不是最重要的因素，属于次要优势(又称锦上添花因素)。23确定在客户最重视方面的表现在对所
14、有的绩效指标归类整理后，可从三个方面着手对企业的产品和服务进行改进：（1）消费者期望（消费者最为关注的，认为影响他们对企业满意度的最为重要的一些因素）；（2）企业的优势指标（企业在这些因素上做得到位，消费者满意度高）；（3）企业的弱点（企业在这些因素上工作不足，或是没有意识到这些因素对满意度的影响）。四分图模型0224确定在客户最重视方面的表现四分图模型021.四分图模型的优势：简单明了，分析方便有效，不需要应用太多的数学工具和手段，无论是设计、调研，还是分析整理数据，都易于掌握，便于操作，目前在国内应用较广。2.四分图模型的劣势：（1）仅考虑满意度，没有考虑客户感知和客户期望对满意度的影响，
15、也没有研究满意度对客户购买后行为的影响。在实际操作中，该模型列出各种详细的绩效指标由客户来评价指标得分，这就可能让许多客户重视但调查人员和企业没有考虑到的因素未能包含在调查表中。由于该模型不考虑误差，仅由各指标得分加权平均算出客户满意度的数值，得出的数据不一定准确，不利于企业发现和解决问题。（2）由于该模型使用的是具体的绩效指标，很难进行跨行业的客户满意度比较。所以在同一行业的各个企业，由于各地区经济发展不平衡，客户要求不同，各指标对客户的重要程度也可能不同，导致同一行业跨地域的可比性不足。25确定在客户最重视方面的表现Kano模型03Kano模型是客户满意度评测的理论基石，是定性测评客户满意
16、度的简易工具。它由日本卡诺博士提出，定义了三种层次的客户需求：基本型需求、期望型需求和兴奋型需求。这三种需求根据绩效指标分类就是基本因素、绩效因素和激励因素。26确定在客户最重视方面的表现基本型需求基本型需求是客户认为产品“必须有”的属性或功能。期望型需求期望型需求要求提供的产品或服务比较优秀，但并不是“必须”的产品属性或服务行为，有些期望型需求连客户都不太清楚，但是却是他们希望得到的。在市场调查中，客户谈论的通常是期望型需求，期望型需求在产品中实现的越多，客户就越满意；当没有满足这些需求时，客户就不满意。兴奋型需求兴奋型需求要求提供给客户一些完全出乎意料的产品属性或服务行为，使客户产生惊喜。当产品提供了这类需求中的服务时，客户就会对产品非常满意，从而提高了客户忠诚度。图4-4Kano模型Kano模型0327确定与以前、目标、竞争对手等的比较优势多维对比时，通常采用雷达图，在客户满意度测评中，雷达图主要用来显示多维环境下的客户满意度或客户忠诚度指数的结果分析。它是进行多个指标对比的有力工具。雷达图的作图步骤是：（1）做一个圆，并把圆周P等分，P等于指标个数；（2）连接圆心和各个等分点形
