如何构建顾客满意度指标体系(3)
2016-08-24 01:01
导读：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
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。
内容来自www.nseac.com
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