滿意度研究方法介紹

如何判斷相關性是否顯著

客戶滿意是當前市場競爭的一個焦點。滿意度研究不僅可以用來衡量企業的產品或服務質量，更為重要的是，它可以從客戶的角度分析對企業產品或服務不滿意的原因，以提高企業的競爭力。對於企業來說，測評客戶滿意度的根本原因就是為了提供資訊使管理者能夠做出正確的決策，儘可能提升客戶滿意度，從而提高客戶保留率，進而提高企業利潤。

但客戶滿意不是一個孤立的概念，它既與消費者的事前期望有關，又與消費者的購後行為相關聯。所以，客戶滿意度的分析與測定，不僅要集中於客戶滿意本身，還應研究與客戶滿意相關的變數，從而在整體上認識客戶滿意，分析客戶滿意。這是一個十分複雜的過程，可以採用多種方法模型來進行。下面就向大家簡單介紹一下，在滿意度研究中常用的研究方法。

一、構建滿意度指標體系的研究方法

一套完整、健全的指標體系是滿意度研究的基礎，所以必須具有堅定的原則和嚴謹的步驟。構建滿意度指標體系的原則有：（1）必須是顧客認為重要的，“由顧客來確定測評指標體系”是設定測評指標體系最基本的要求。要準確把握顧客的需求，選擇顧客認為最關鍵的測評指標。（2）必須能夠控制，顧客滿意度測評會使顧客產生新的期望，促使企業採取改進措施。但如果企業在某一領域還無條件或無能力採取行動加以改進，則應暫不採用這方面的測評指標。（3）必須是可測量的，顧客滿意度測評的結果是一個量化的值，因此設定的測評指標必須是可以進行統計、計算和分析的。（4）必須考慮與競爭者的比較，設定測評指標時要考慮到競爭者的特性。

構建滿意度指標體系的步驟為：

圖為構建滿意度指標體系的步驟

上述原則和構建步驟，不但體現和保證了從客戶的角度來考察企業滿意或不滿意因素，而且是企業力所能及的方面，同時還考慮了競爭因素，有利於競爭策略的制定。所以這樣的滿意度指標體系，才能夠準確全面的測定和分析客戶滿意程度，從而發現不滿意因素，並加以改進。例如，新華信市場研究諮詢公司5年來，自主投資的乘用車使用者滿意度研究，就始終秉承著上述原則和構建步驟；尤其是《2005年乘用車使用者滿意度研究》，是在前4年乘用車使用者滿意度研究的基礎上，再加上小組座談會和經銷商深訪資訊後，構建了結構清晰的測評體系（包括銷售服務、售後服務、產品效能和產品質量四大部分，共193個指標），最後透過驗證性因子分析，對實際資料進行驗證，證明假設的指標體系是完全正確地、有代表性地。而且，是在大樣本、多品牌的樣本上得到的結果。因為本次調查樣本量為9714個，覆蓋了33個品牌，94個車型，共10個城市。

透過一套完整的滿意度指標體系，收集到資料後，接下來就要對其進行分析了。滿意度分析指標有三類：一類是基礎指標，即總體滿意度指標，反映客戶的滿意程度。另一類為輔助指標，包括不滿意比例指標、關鍵因素滿意度、顧客忠誠度、重複購買率和推薦率，進一步說明客戶的滿意度和忠誠度。最後一類是相對指標，又分為橫向排序指標：指不同部門、不同區域的對比排序；橫向差距指標：對比競爭對手或行業領導者的差距；縱向改善指標：對比以往滿意度資料。

二、滿意度研究分析方法

可以採用多種不同的資料分析方法來分析和檢驗客戶滿意度資料。如何處理滿意度資料的平臺，包括三個層次的分析：即一元、二元和多元統計。每一種方法都有其獨特的作用，在很多情況下，我們對於分析方法的選擇並不是受到可獲得的適當軟體或技術知識的限制，而是受到資料本身的侷限。因為我們經常會遇到資料不足或者或多或少的資料異常情況，如缺失值、偏斜或者不良狀態都屬於這種情況，它們往往會導致無法使用最先進的統計技術。特別是當客戶滿意度資料出現這些問題時，處理起來尤為棘手。總而言之，分析層次的選擇並不總是不受約束的。

客戶滿意度資料分析的三個層次，每一個都有其獨特的適用環境。一元分析，經常用於客戶滿意度追蹤研究的選項的定量分析（圖1）。量表的最大值或雙高值都可以透過單一的定量方法來總結，如在一個十級量表中，9或者10的樣本佔總樣本的比例。但是，如果要將一元分析作為引導戰略決策制定的方式還是不適當的。二元分析，是指兩個變數之間的關係，通常包括確定兩個變數共變的程度，並且確定兩者之間的相關性是否是統計顯著的，如相關係數、協方差分析和各種檢驗（圖2）。多元分析的應用，是客戶滿意度和忠誠度資料自身特性所決定的。多元統計分析方法主要有三類：一是關係模型，具有說明一組預測變數如何影響一個或更多結果變數的能力，這種推導能力是基於關係的，如多元迴歸分析；二是相關模型，主要是可以揭示出客戶滿意度感知所具有的潛在的維度，如因子分析和主成份分析；三是混合模型，這種分析技術既包括了關係模型的特徵，又包括相關模型的特徵，如具有潛在變數的結構方程模型和主成份迴歸等。在新華信的《乘用車使用者滿意度研究》中，分別從這三個層次深入挖掘和分析了全國乘用車使用者滿意和不滿意的因素及原因。

三、滿意度研究權重的推導方法

在選中了滿意度研究主要的分析方法後，計算各指標或各環節的權重，就成為了研究人員的一個重要課題，同時也是一個難題。推導滿意度研究權重的方法有許多種（見下表），每種方法都有自己的特點和適應範圍。研究人員應該根據專案的研究目的和需要，來選擇推導權重的方法。

圖為推導滿意度研究權重的多種方法

推導權重的方法，從資訊來源的不同可分為專家法（定性資訊）和測量法（定量資訊）。專家法，主要透過深訪、座談會和信件等方式收集資訊，主要適應於比較複雜或有特殊性並且具有權威專家的行業的研究專案，它簡捷、快速並且綜合的資訊較多，但主觀成份也居多，所以容易引起爭議。測量法，主要是透過問卷詢問被訪者的方式收集資訊，然後採用各種統計方法推匯出滿意度的權重，包括聲稱法、推導法和直接比較法。其中，聲稱法簡便、直接、週期短，但結果較粗；推導法，應用多元統計方法進行推導，所以相對複雜，但比較科學準確；直接比較法能有效地測量各指標重要程度的差異，比較符合實際，容易獲得多方面的贊同，可達到績效考核的目的，但操作複雜，且比較的指標不能太多。這三種方法的共同特點是，需要相對較大的樣本量才能夠使模型更穩定，分析結果更可靠。所以，在連續性滿意度研究專案中，可以把近幾期的資料庫合併來計算權重，效果會更好。在新華信的《乘用車使用者滿意度研究》中，主要採用測量法來計算滿意度權重，因為其指標體系是結構化的，而且有近1萬個的樣本量。