目录
- 1,服务满意度的满意度指数模型调查
- 2,客户满意度指数测评模型包括哪几个变量
- 3,顾客满意度指数模型的顾客满意度模型的优缺点分析
- 4,顾客满意度指数模型的顾客满意度模型介绍
- 5,顾客满意度指数的测评指标
- 6,二次项定理公式是什么
1,服务满意度的满意度指数模型调查

宏观角度衡量服务,跨行业/企业可比1988年,美国学者Fornell将结构方程和满意度形成心理路径相结合,提出了新的满意度模型,成为世界各国制定国家满意度指数模型的基础,瑞典最先应用推出SCSB,之后不断发展为ACSI、ECSI。满意度指数模型认为影响客户满意的因素,除了感知质量,还包括品牌形象、客户预期、价值感知等。2001年开始,原信息产业部开始对全国各电信运营商进行顾客满意度指数研究,并逐年公布电信行业顾客满意度指数(TCSI),并把满意度测评分数纳入KPI,这大大推动了满意度指数模型在中国的推广应用和技术发展。服务质量不等于满意度,满意度指数模型认为除了“感知质量(即服务质量)”外,“品牌形象”、“用户预期”、“价值感知”都是影响客户满意度的因素,并且在4个满意度影响因素之间存在路径和因果关系,形成一个结构方程。满意度指数模型适用于国家、行业层面的满意度调查。因为企事业单位存在明显的差异性,一个单位的感知质量满意度模型不能适用另一个单位,所以如果要对整个国家或整个行业进行满意度调查,就必须有一个无关企事业单位差异性的模型。满意度指数模型是根据客户满意度形成的心理路径设计,与企事业单位服务的差异性无关,因此满意度指数调查具有跨行业、跨企业可比的特点。如中国电信行业的指数模型TCSI:对于企事业单位的满意度测评来说时,满意度指数模型的好处在于更完整地揭示了满意度的影响因素,站在一个更高的层面看问题;不足之处在于,满意度指数模型的设计消除了单位差异性的影响,使得单位在许多个性化、细节上的问题得不到体现,而且“品牌”、“预期”、“价值”等因素属于很难控制甚至不可控的因素,需要企业高层跨部门联合才能推动,对于企业的服务管理部门来说,其服务改进重点仍只能着落于“质量”部分。因此,企事业单位在应用满意度指数模型时,仍要结合感知质量模型,使得问卷长度大大增加。
2,客户满意度指数测评模型包括哪几个变量
(1)顾客预期(Customer Expectations)顾客预期是指顾客在购买和使用某种产品或服务之前对其质量的估计。顾客期望来源于以前的经验、广告宣传、他人的评价等,是以往产品质量水平的综合表现。决定顾客顶期的观察变量有3个:产品顾客化(产品符合个人特定需要)预期、产品可靠性预期和对产品质量的总体预期。
可靠性期望是指顾客对产品或服务的可靠性质量特性的期望。顾客化期望是顾客对产品或服务满足其特定需求的期望。总体期望是建立在可靠性期望、顾客化期望基础上对产品总的看法。
(2)感知质量(Perceived Quality) 感知质量是指顾客在使用产品或服务后对其质量的实际感受,包括对产品顾客化即符合个人特定需求程度的感受、产品可靠性的感受和对产品质量总体的感受。
感知质量的三个观测指标与顾客期望的三个观测指标相对应。
(3)感知价值(Perceived Value) 感知价值体现了顾客在综合产品或服务的质量和价格以后对他们所得利益的主观感受;感知价值的观察变量有2个,即:“给定价格条件下对质量的感受”和“给定质量条件下对价格的感受”。顾客在给定价格下对质量的感受,是指顾客以得到某种产品或服务所支付的价格为基准,通过评价该产品或服务质量的高低来判断其感知价值。
(4 )顾客满意度(Customer Satisfaction) 顾客满意度这个结构变量是通过计量经济学变换最终得到的顾客满意度指数。ACSI模型在构造顾客满意度时选择了3个观察变量;实际感受同预期质量的差距、实际感受同理想产品的差距和总体满意程度。顾客满意度主要取决于顾客实际感受同预期质量的比较。同时,顾客的实际感受同顾客心目中理想产品的比较也影响顾客满意度,差距越小顾客满意度水平就越高。
(5)顾客抱怨(Customer Complaints) 决定顾客抱怨这个结构变量的观察变量只有1个,即顾客的正式或非正式抱怨。通过统计顾客正式或非正式抱怨的次数可以得到顾客抱怨这一结构变量的数值。
(6)顾客忠诚(Customer Loyalty) 顾客忠诚是模型中最终的因变量。它有2个观察变量;顾客重复购买的可能性和对价格变化的承受力,顾客如果对某产品或服务感到满意,就会产生一定程度的忠诚,表现为对该产品或服务的重复购买或向其他顾客推荐。
3,顾客满意度指数模型的顾客满意度模型的优缺点分析
在ACSI体系中,所有不同的企业、行业及部门间的顾客满意度是一致衡量并且可以进行比较的。它不仅让顾客满意度能在不同产品和行业之问比较,还能在同一产品的不同顾客之间进行比较,体现出人与人的差异。ACSI提出了顾客期望、感知质量和感知价值这二个变量,它们影响顾客的满意度,是顾客满意的前因。感知价值作为一个潜变量,将价格这个信息引人模型,增加了跨企业、跨行业、跨部门的可比性。ACSI模型各组成要素之间的联系呈现因果关系,它不仅可以总结顾客对以往消费经历的满意程度,还可以通过评价顾客的购买态度,预测企业长期的经营业绩。在实际调研时,ACSI模型只需要较少的样本(120-250个),就可以得到一个企业相当准确的顾客满意度。ACSI模型最大的优势是可以进行跨行业的比较,同时能进行纵向跨时间段的比较,已经成为美国经济的晴雨表。同时,ACSI是非常有效的管理工具,它能够帮助企业与竞争对手比较,评估企业目前所处的竞争地位。需要指出的是,虽然ACSI是以先进的消费者行为理论为基础建立起来的精确的数量经济学模型,可是由于其建立的目的是为了监测宏观的经济运行状况,主要考虑的是跨行业与跨产业部门的顾客满意度比较,而不是针对具体企业的诊断指导,它调查企业的目的只不过是以企业为基准来计算行业、部门和全国的满意度指数。由于其测量变量抽象性的需要,它的调查也不涉及企业产品或服务的具体绩效指标,企业即使知道自己的满意度低,也不知道具体低在生产或服务的哪个环节,应该从哪一方面着手改善;更不知道顾客最需要的是什么,最重视的又是什么。由于缺乏对企业生产经营上的具体指导作用,所以在进行微观层面具体企业的满意度调查时很少使用该模型。
4,顾客满意度指数模型的顾客满意度模型介绍
ACSI模型结构如图所示:在上述模型中,总体满意度被置于一个相互影响相互关联的因果互动系统中。其科学地利用了顾客的消费认知过程,将总体满意度置于一个相互影响相互关联的因果互动系统中。该模型可解释消费经过与整体满意度之间的关系,并能指示出满意度高低将带来的后果,从而赋予了整体满意度前向预期的特性。ACSI模型是由多个结构变量构成的因果关系模型,其数量关系通过多个方程的计算经济学模型进行估计。该模型共有6个结构变量,顾客满意度是最终所求的目标变量,预期质量、感知质量和感知价值是顾客满意度的原因变量,顾客抱怨和顾客忠诚则是顾客满意度的结果变量。模型中6个结构变量的选取以顾客行为理论为基础,每个结构变量又包含一个或多个观测变量,而观测变量则通过实际调查收集数据得到。
5,顾客满意度指数的测评指标
(一) 顾客满意度指数测评指标体系的建立我们首先来了解“顾客满意度指数模型”该模型主要由6种变量组成,即顾客期望、顾客对质量的感知、顾客 对价值的感知、顾客满意度、顾客抱怨、顾客忠诚。其中,顾客期望、顾客对质量的感知、顾客对价值的感知决定着 顾客满意程度,是系统的输入变量;顾客满意度、顾客抱怨、顾客忠诚是结果变量。 (二) 指标的量化 使用态度量表顾客满意度指数测评指标主要采用态度量化方法。一般用李克特量表,即分别对5级态度“很满意、满意、一般、 不满意、很不满意”赋予“5,4,3,2,1”的值(或相反顺序)。让被访者打分,或直接在相应位置打勾或划圈。 下面是用李克特量表测评顾客对某产品质量满意程度的实例:测评指标很满意满意一般不满意很不满意产品包装 产品外观 稳定性 耐用性 安全性 有时候我们会遇到许多定量的测评指标,而这些指标又不能直接用于李克特量表。为方便数据信息的搜集和统计分析,必须将这些指标转化成李克特量表所要求的测评指标。其转化的方法是,将指标的量值恰当地划分为5个区间,每个区间对应于李克特量表的5个赋值,这样就实现了指标的转化。确定测评指标权重每项指标在测评体系中的重要性不同,需要赋予不同的权数,即加权。加权方法除了主观赋权法以外,有直接比较法、对偶比较法、德尔菲法、层次分析法,企业可以依据测评人员的经验和专业知识选择适用的方法。
6,二次项定理公式是什么
二项式定理,又称为牛顿二项式定理。它是由艾萨克·牛顿(Newton,Isaac,1642-1727)于1665年发现的。 (a+b)^n=Cn^0*an+Cn^1*an-1b1+…+Cn^r*an-rbr+…+Cn^n*bn(n∈N*) 这个公式叫做二项式定理,右边的多项式叫做(a+b)n的二次展开式,其中的系数Cnr(r=0,1,……n)叫做二次项系数,式中的Cnran-rbr.叫做二项展开式的通项,用Tr+1表示,即通项为展开式的第r+1项:Tr+1=Cnran-rbr. 说明 ①Tr+1=cn^r*a^n-r*b^r是(a+b)n的展开式的第r+1项.r=0,1,2,……n.它和(b+a)n的展开式的第r+1项Cnrbn-rar是有区别的. ②Tr+1仅指(a+b)n这种标准形式而言的,(a-b)n的二项展开式的通项公式是Tr+1=(-1)rCn^r*a^n-r*b^r. ③系数Cnr叫做展开式第r+1次的二项式系数,它与第r+1项关于某一个(或几个)字母的系数应区别开来. 特别地,在二项式定理中,如果设a=1,b=x,则得到公式: (1+x)n=1+cn1x+Cn2x2+…+Cnrxa+…+xn. 当遇到n是较小的正整数时,我们可以用杨辉三角去写出相应的系数.