一、顧客滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)現(xiàn)狀
最近幾年來(lái)，顧客滿(mǎn)意度這一概念在中國(guó)傳播得如火如荼。顧客滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)排名成為眾多企業(yè)對(duì)外宣傳和公關(guān)的手段。經(jīng)常出現(xiàn)的一種情況是：在某一行業(yè)內(nèi)，某一個(gè)品牌或者某幾個(gè)品牌被某個(gè)機(jī)構(gòu)或者某家公司評(píng)定為該行業(yè)內(nèi)的顧客滿(mǎn)意最佳品牌，其競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手則通過(guò)另外的機(jī)構(gòu)或者公司，把自己評(píng)定為行業(yè)內(nèi)的最佳。顧客滿(mǎn)意度分值和排名，成了品牌擁有者的一件華麗外衣，可以通過(guò)贊助、委托調(diào)查等方式獲取到。于是乎，我們通常見(jiàn)到的是：XX品牌的顧客滿(mǎn)意率99％，或者YY品牌的顧客滿(mǎn)意度分值95分等等。這些品牌的滿(mǎn)意率或者滿(mǎn)意度真的有那么高嗎？
國(guó)內(nèi)權(quán)威的顧客滿(mǎn)意度研究機(jī)構(gòu)——清華大學(xué)中國(guó)企業(yè)研究中心在最近幾年公布的中國(guó)用戶(hù)滿(mǎn)意度指數(shù)中，不同行業(yè)中的主要品牌，其用戶(hù)滿(mǎn)意度分值在70－85分之間居多。和某些品牌宣傳的高分值差別很大。為什么會(huì)出現(xiàn)這種差別呢，主要的原因如下：
1、采用的方法論和分析計(jì)算手段不一樣；
2、采用的調(diào)查手段和控制措施不同，造成了誤差；
3、中國(guó)有句俗話(huà)：“拿人錢(qián)財(cái)，替人消災(zāi)”。如果委托方提供了經(jīng)費(fèi)或者贊助，那么受委托方可能就難以客觀地評(píng)價(jià)。
4、清華大學(xué)中國(guó)企業(yè)研究中心主導(dǎo)的中國(guó)用戶(hù)滿(mǎn)意指數(shù)（CCSI）研究是由完全獨(dú)立的第三方進(jìn)行調(diào)查，在全國(guó)50個(gè)城市通過(guò)固定電話(huà)完全隨機(jī)抽樣調(diào)查完成。其公正性和代表性得到國(guó)家相關(guān)主管部門(mén)的認(rèn)可和消費(fèi)者的信任。
根據(jù)直覺(jué)，消費(fèi)者往往對(duì)很多產(chǎn)品的滿(mǎn)意率能夠達(dá)到99％或者滿(mǎn)意度分值達(dá)到95分以上表示質(zhì)疑。如果真的有這么高的滿(mǎn)意率或滿(mǎn)意度分值，這些企業(yè)在其目標(biāo)市場(chǎng)應(yīng)該占有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，而事實(shí)并非如此。實(shí)際上，正是由于消費(fèi)者各種不滿(mǎn)意因素的存在，才推動(dòng)了市場(chǎng)的多樣化發(fā)展以及競(jìng)爭(zhēng)的多元化。
二、測(cè)評(píng)顧客滿(mǎn)意度的作用
管理中有句名言：“NO MEASUREMENT, NO MANAGEMENT.” 就是說(shuō)“沒(méi)有測(cè)量，就沒(méi)有管理”。顧客滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)就是對(duì)現(xiàn)有顧客的購(gòu)買(mǎi)、使用某產(chǎn)品/服務(wù)全過(guò)程的滿(mǎn)意程度進(jìn)行測(cè)量。作為企業(yè)，顧客滿(mǎn)意度排名誠(chéng)然重要，因?yàn)橥ㄟ^(guò)客觀的評(píng)測(cè)和排名，可以了解自身品牌在行業(yè)中的地位。這種地位是通過(guò)顧客的視角和感知得到的，顧客是通過(guò)這種感知來(lái)決定自己是否重復(fù)購(gòu)買(mǎi)該品牌產(chǎn)品，或者交叉購(gòu)買(mǎi)該品牌的其它產(chǎn)品，或者向親戚朋友推薦購(gòu)買(mǎi)該品牌產(chǎn)品。滿(mǎn)意而導(dǎo)致的上述忠誠(chéng)行為，可以對(duì)企業(yè)的績(jī)效產(chǎn)生直接的影響。
除了了解滿(mǎn)意度現(xiàn)狀以外，顧客滿(mǎn)意度調(diào)查的另外一個(gè)重要目的是指導(dǎo)企業(yè)提升顧客滿(mǎn)意度。要達(dá)到這一目的，僅知道顧客滿(mǎn)意度的高低和排序還不夠，還需要知道影響顧客滿(mǎn)意度的驅(qū)動(dòng)要素有哪些，企業(yè)在這些要素上的表現(xiàn)如何，這些要素對(duì)目標(biāo)顧客的滿(mǎn)意度影響有多大。回答了上述問(wèn)題，才可能有的放矢地指導(dǎo)企業(yè)提升顧客滿(mǎn)意度。要回答這些問(wèn)題，就需要通過(guò)嚴(yán)格的調(diào)查研究和統(tǒng)計(jì)分析手段才能達(dá)到。
三、常見(jiàn)的顧客滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)方法
由于顧客滿(mǎn)意度概念的熱銷(xiāo)，許多市場(chǎng)調(diào)查公司、咨詢(xún)公司都聲稱(chēng)能夠進(jìn)行顧客滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)。基于不同的目的、自身技術(shù)力量的限制以及委托方預(yù)算的高低，開(kāi)展顧客滿(mǎn)意度測(cè)評(píng)的方法形形色色，非常多。整體歸納起來(lái)，可以大概劃分為以下幾種：
方法1：簡(jiǎn)單易行型
本方法直截了當(dāng)?shù)貑?wèn)：“你對(duì)XX品牌的產(chǎn)品/服務(wù)總體上滿(mǎn)意嗎？”受訪者可以進(jìn)行選項(xiàng)或者打分。
這種方式效率高，容易回答，可以詢(xún)問(wèn)受訪者對(duì)多個(gè)品牌的滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)，從而了解到消費(fèi)者對(duì)競(jìng)爭(zhēng)品牌的總體評(píng)價(jià)。但是，由于這樣一個(gè)問(wèn)題太過(guò)簡(jiǎn)單，受訪者的回復(fù)在很多情況下由于沒(méi)有時(shí)間仔細(xì)考慮被調(diào)查產(chǎn)品的方方面面，其選擇通常趨向于中庸的選項(xiàng)。這就好像，當(dāng)您和朋友聚餐后，回家父母問(wèn)你飯吃得怎樣。回答通常是“還可以”、“還行”、“不錯(cuò)”等。事實(shí)上，被問(wèn)者并沒(méi)有仔細(xì)去考慮飯菜質(zhì)量、服務(wù)質(zhì)量、價(jià)格等各種要素，而且可能選擇肯定回答的主要原因在于聚會(huì)時(shí)和朋友聊得不錯(cuò)，或者遇見(jiàn)了初戀女友，心情不錯(cuò)的緣故。
方法2：雙重評(píng)價(jià)型
這種方式需要調(diào)查設(shè)計(jì)者找到一些影響滿(mǎn)意度的驅(qū)動(dòng)要素，然后讓受訪者對(duì)被調(diào)查品牌在該驅(qū)動(dòng)要素上的表現(xiàn)打分，同時(shí)還要對(duì)該驅(qū)動(dòng)要素對(duì)其重要程度進(jìn)行打分。
問(wèn)題比如：“請(qǐng)問(wèn)XX品牌洗衣粉的溶解性能怎么樣，可以打幾分？”；“洗衣粉的溶解性能對(duì)您而言重要嗎，請(qǐng)選擇”。
之所以這樣設(shè)計(jì)，目的是不僅僅了解顧客對(duì)某品牌產(chǎn)品/服務(wù)的滿(mǎn)意度高低，而且了解對(duì)相應(yīng)的滿(mǎn)意度驅(qū)動(dòng)要素的評(píng)價(jià)高低。除此之外，了解消費(fèi)者對(duì)這些驅(qū)動(dòng)要素的看重度（自述重要性），即對(duì)哪些要素更加重視，哪些不那么重視。了解了這些要素以后，在確定滿(mǎn)意度提升措施的時(shí)候，可以重點(diǎn)提升那些消費(fèi)者評(píng)價(jià)低，而重要性高的要素。
這種方法考慮到滿(mǎn)意度驅(qū)動(dòng)要素，是一種進(jìn)步。但是也存在幾個(gè)缺陷：
A．根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)這種方式讓受訪者對(duì)滿(mǎn)意度驅(qū)動(dòng)要素選擇其重要程度，受訪者對(duì)大部分要素都選擇了非常重要或者重要。這種方式難以區(qū)分開(kāi)消費(fèi)者對(duì)不同要素的真實(shí)看重程度。
B．我們的目的是要找到驅(qū)動(dòng)要素對(duì)滿(mǎn)意度的影響大小。用驅(qū)動(dòng)要素對(duì)受訪者的重要性替代這一概念，這種“概念替換”經(jīng)常會(huì)誤導(dǎo)企業(yè)的資源配置。比如說(shuō)，對(duì)飛行乘客而言，飛機(jī)的安全性無(wú)可置疑是他們認(rèn)為最重要的要素。但是，該要素其實(shí)是航空公司的一個(gè)必備要素，達(dá)到一定的水平后，進(jìn)一步增加其表現(xiàn)，并不能明顯增加飛行乘客的滿(mǎn)意度。根據(jù)我們的經(jīng)驗(yàn)以及國(guó)外調(diào)查的結(jié)果，飛行中的餐飲質(zhì)量、兩排座椅間的距離大小、常旅客計(jì)劃的吸引力等要素，是乘坐航班滿(mǎn)意度的重要影響要素。這些方面的改進(jìn)，能夠明顯提升飛行乘客的滿(mǎn)意度。
C．這種方式需要受訪者對(duì)每個(gè)驅(qū)動(dòng)要素的表現(xiàn)和重要性分別進(jìn)行評(píng)估，必定會(huì)占用受訪者較多的時(shí)間和精力，從而增加了調(diào)查成功的難度。
本方法目前在企業(yè)自身實(shí)施的滿(mǎn)意度調(diào)查中應(yīng)用得比較廣泛，因?yàn)槠鋺?yīng)用基本不需要太多的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，實(shí)施簡(jiǎn)單。
方法3：雙重評(píng)價(jià)改進(jìn)型
這種調(diào)查方式是在上一種方式的基礎(chǔ)上改進(jìn)而得到的。具體方法是：假定全部要素的重要性合計(jì)為100，受訪者在對(duì)每個(gè)調(diào)查要素給予重要性權(quán)重的時(shí)候，最終需要使得權(quán)重和為100。這種方法可以部分彌補(bǔ)上面提到的A類(lèi)缺陷，但是當(dāng)驅(qū)動(dòng)要素的數(shù)量較多，比如多于6個(gè)時(shí)，受訪者就非常難以準(zhǔn)確地分配好權(quán)重。而實(shí)際生活中，某產(chǎn)品/服務(wù)的滿(mǎn)意度驅(qū)動(dòng)要素常常在10個(gè)以上。
本方法無(wú)法解決上一方法中的缺陷B和C。
方法4：采用多元線(xiàn)性回歸統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)
隨著市場(chǎng)調(diào)查分析技術(shù)的發(fā)展，統(tǒng)計(jì)工具在市場(chǎng)研究中應(yīng)用得越來(lái)越多。利用多元回歸分析技術(shù)，可以計(jì)算出滿(mǎn)意度驅(qū)動(dòng)要素對(duì)滿(mǎn)意度的影響大小。這種影響大小可以解釋為，在其它要素不變的情況下，某滿(mǎn)意度驅(qū)動(dòng)要素提升1分，滿(mǎn)意度在現(xiàn)有的基礎(chǔ)上可以提升多少分。
當(dāng)滿(mǎn)意度的驅(qū)動(dòng)要素非常少，而且這些要素相互之間的相關(guān)性很弱時(shí)，這種方法不失為一種簡(jiǎn)單有效的方法。
然而，實(shí)際生活中，影響消費(fèi)者對(duì)某種產(chǎn)品/服務(wù)滿(mǎn)意度的要素通常非常多，而且這些要素越細(xì)化，對(duì)企業(yè)而言，在確定滿(mǎn)意度提升措施時(shí)才更具有可操作性。隨著影響要素的增加和細(xì)化，如果采用多元回歸的方式，計(jì)算出來(lái)的影響要素一般會(huì)由于這些要素的相互作用和影響（統(tǒng)計(jì)學(xué)中叫做共線(xiàn)性），其數(shù)值變得無(wú)法解釋現(xiàn)實(shí)情況。比如，在汽車(chē)4S店銷(xiāo)售服務(wù)滿(mǎn)意度的調(diào)查中，出現(xiàn)銷(xiāo)售人員專(zhuān)業(yè)知識(shí)的掌握程度對(duì)消費(fèi)者滿(mǎn)意度的影響為-0.21這種無(wú)法解釋的情況（系數(shù)為-0.21表示消費(fèi)者對(duì)銷(xiāo)售人員專(zhuān)業(yè)知識(shí)的評(píng)價(jià)提高1分，其滿(mǎn)意度反而減少0.21分）。一般而言，多元回歸適用于自變量少于6個(gè)的分析當(dāng)中。
為了減少共線(xiàn)性的影響，可以嘗試采用減少共線(xiàn)性影響的統(tǒng)計(jì)工具，比如嶺回歸。但是采用嶺回歸在消除共線(xiàn)性影響的同時(shí)，也削弱了數(shù)據(jù)分析的精度。此外，嶺回歸的結(jié)果無(wú)法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，并且需要人為干預(yù)最終結(jié)果。因此在實(shí)踐中用得不多。
多元回歸的另外一個(gè)局限性是只能處理一個(gè)因變量，多個(gè)自變量之間的關(guān)系。而在現(xiàn)實(shí)生活中，滿(mǎn)意度驅(qū)動(dòng)要素之間通常也存在明顯的相互影響，通過(guò)多元回歸無(wú)法解決這一問(wèn)題。
從科學(xué)的角度看，隨著新的分析研究技術(shù)的涌現(xiàn)，回歸統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)已經(jīng)不太適用于顧客滿(mǎn)意度的研究領(lǐng)域。
方法5：采用多次多元線(xiàn)性回歸技術(shù)
把變量劃分為3級(jí)以上，以空調(diào)用戶(hù)滿(mǎn)意度示例如下：
第一級(jí)變量：滿(mǎn)意度或者忠誠(chéng)度；
第二級(jí)變量：售前售中服務(wù)、產(chǎn)品質(zhì)量、售后服務(wù)等；
第三級(jí)變量（售后服務(wù)）：報(bào)修過(guò)程、上門(mén)人員服務(wù)規(guī)范、維修效果、增值服務(wù)等。
第四級(jí)變量（保修過(guò)程）：報(bào)修電話(huà)暢通、話(huà)務(wù)員服務(wù)態(tài)度、話(huà)務(wù)員專(zhuān)業(yè)知識(shí)、話(huà)務(wù)員維修時(shí)間安排合理等。
下一級(jí)變量作為自變量，上一級(jí)變量中對(duì)應(yīng)的某個(gè)變量作為因變量進(jìn)行回歸。層層向上遞推，得到每一級(jí)的回歸系數(shù)，進(jìn)而導(dǎo)出最下層變量對(duì)最上層變量的影響大小。
這個(gè)方法看似有理，把一個(gè)一個(gè)局部的內(nèi)在聯(lián)系單獨(dú)分析，然后往上推導(dǎo)。實(shí)際上，這很容易陷入“瞎子摸象”的誤區(qū)中。因?yàn)樗械臐M(mǎn)意度驅(qū)動(dòng)要素對(duì)最終的滿(mǎn)意度都存在或大或小的影響，這些要素之間也存在一定的相關(guān)關(guān)系，完全把一個(gè)個(gè)的局部獨(dú)立分析，不從全局的角度統(tǒng)籌考慮、統(tǒng)一分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)系，計(jì)算推導(dǎo)出的影響大小很容易“失真”。
此外，這種方法也無(wú)法處理一個(gè)自變量影響多個(gè)因變量的情況。
方法6：構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型，用通用軟件計(jì)算
結(jié)構(gòu)方程模型是一種因果關(guān)系模型，通過(guò)要素間的因果關(guān)系/準(zhǔn)因果關(guān)系來(lái)揭示現(xiàn)實(shí)生活中的相互關(guān)系。目前廣泛地應(yīng)用于許多市場(chǎng)研究分析當(dāng)中，它也是目前國(guó)際上流行的顧客滿(mǎn)意度研究分析手段。
一個(gè)有效實(shí)用的顧客滿(mǎn)意度研究結(jié)構(gòu)方程模型的構(gòu)建，需要對(duì)顧客需求和感知進(jìn)行深入研究，通過(guò)大量的前期工作，比如顧客焦點(diǎn)小組訪談、顧客需求分解、顧客預(yù)調(diào)查、行業(yè)專(zhuān)家拜訪、購(gòu)買(mǎi)消費(fèi)現(xiàn)場(chǎng)觀察等多種手段，才能構(gòu)建起一個(gè)基礎(chǔ)模型。然后通過(guò)消費(fèi)者試調(diào)查，采集到一定的數(shù)據(jù)后，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多種統(tǒng)計(jì)處理、分析和檢驗(yàn)，根據(jù)相應(yīng)的結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行必要的調(diào)整，然后才能應(yīng)用到實(shí)際的顧客滿(mǎn)意度分析當(dāng)中去。否則的話(huà)，隨意構(gòu)建的模型只能成為使得數(shù)字游戲顯得高深莫測(cè)的工具。
由于一個(gè)有效結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建的復(fù)雜程度很高，所以目前采用結(jié)構(gòu)方程模型進(jìn)行滿(mǎn)意度分析的機(jī)構(gòu)和研究公司不是很多。在結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建的過(guò)程中，需要進(jìn)行前期的定性研究和定量預(yù)調(diào)查，并通過(guò)探索性因子分析、驗(yàn)證性因子分析等方法確定結(jié)構(gòu)方程模型是否能夠真的反映現(xiàn)實(shí)狀況。驗(yàn)證性因子分析的相應(yīng)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)指標(biāo)需要達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)，否則隨便采用本方法，就像一棟大樓建立在浮沙上，可能外觀漂亮，但是卻不能住人。
即使采用了結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建了變量之間的關(guān)系，但是具體對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理時(shí)，一般都是采用通用軟件進(jìn)行處理，比如用SAS，Liserel，Amos等。這些軟件都可以較好地處理一般的結(jié)構(gòu)方程模型，但是對(duì)數(shù)據(jù)有一個(gè)基本的要求，那就是調(diào)查數(shù)據(jù)應(yīng)該基本符合正態(tài)分布。但是，對(duì)滿(mǎn)意度數(shù)據(jù)而言，由于滿(mǎn)意度調(diào)查的數(shù)據(jù)本身是有偏的（這是因?yàn)椋瑵M(mǎn)意度的調(diào)查對(duì)象是已經(jīng)購(gòu)買(mǎi)了某種產(chǎn)品/服務(wù)的用戶(hù)，既然他們選擇了這種產(chǎn)品/服務(wù)，對(duì)所選擇的產(chǎn)品/服務(wù)在某些方面肯定是比較滿(mǎn)意的，因此數(shù)據(jù)呈現(xiàn)明顯的右偏特征），甚至是雙峰分布的（比如在10分制的調(diào)查中，在7分和9分出現(xiàn)了2個(gè)峰值），通過(guò)通用軟件內(nèi)嵌的算法計(jì)算得到的結(jié)果偏差較大。只有通過(guò)專(zhuān)門(mén)的用戶(hù)滿(mǎn)意度分析軟件（采用偏最小二乘法PLS算法）來(lái)完成，才能精確確定滿(mǎn)意度驅(qū)動(dòng)要素和滿(mǎn)意度之間的影響大小。否則的話(huà)，即使模型構(gòu)建得很好，數(shù)據(jù)采集沒(méi)有偏差，最終的結(jié)果也可能誤導(dǎo)企業(yè)決策。
方法7：構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)，用專(zhuān)用PLS軟件計(jì)算
偏最小二乘法（PLS）算法可以有效計(jì)算原始數(shù)據(jù)右偏的數(shù)據(jù)關(guān)系，因而成為分析滿(mǎn)意度數(shù)據(jù)的最適合工具。目前，美國(guó)用戶(hù)滿(mǎn)意指數(shù)（ACSI）、瑞典用戶(hù)滿(mǎn)意指數(shù)、歐洲用戶(hù)滿(mǎn)意指數(shù)、中國(guó)用戶(hù)滿(mǎn)意指數(shù)（CCSI）等國(guó)家級(jí)用戶(hù)滿(mǎn)意度研究都是采用結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建關(guān)系，通過(guò)偏最小二乘法（PLS算法）進(jìn)行計(jì)算分析。
小結(jié)
目前，在滿(mǎn)意度研究領(lǐng)域，能夠熟練構(gòu)建用戶(hù)滿(mǎn)意度分析結(jié)構(gòu)方程模型，采用專(zhuān)門(mén)的PLS算法計(jì)算軟件分析數(shù)據(jù)，并且同時(shí)具有豐富的行業(yè)和企業(yè)滿(mǎn)意度分析經(jīng)驗(yàn)的市場(chǎng)研究機(jī)構(gòu)，還是鳳毛麟角。整個(gè)滿(mǎn)意度研究領(lǐng)域正處于一個(gè)規(guī)范化的進(jìn)程當(dāng)中。由于顧客滿(mǎn)意度研究對(duì)企業(yè)的重大指導(dǎo)作用，科學(xué)高效的研究方法和手段將成為滿(mǎn)意度研究機(jī)構(gòu)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，其研究成果將為提高整個(gè)社會(huì)的整體滿(mǎn)意水平，指導(dǎo)企業(yè)更加合理地配置資源提供科學(xué)決策依據(jù)。
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