顾客满意度测量65702.ppt

用户满意的评价方法-顾客满意度测量顾客满意度测量是ISO9001：2000标准要求所提出来的重要要求，也是风靡西方企业的CS管理的重要范畴。顾客满意度是指人们对所购买的产品或服务的满意程度，以及由此产生的决定他们今后是否继续购买的可能性。满意度的高低取决于购前期待与购后实际体验之间的关系。事前期待的形成自己的体验他人的描述 广告印象 合理想象 顾客满意度测量的目的 评价体系的有效性 尤其重要的是，通过对测量结果的分析，发现薄弱环节，提供体系改进的机会用户满意的评价方法从不同角度来看有许多方法：销售额、市场占有率、销售增长率、顾客投诉率测量顾客满意度是最科学的方法之一。疑问？F这么多顾客，难道每个顾客都去了解其满意程度吗？F 顾客满意不满意是人们心中感觉，如何具体测定满意度？F 考虑案例中的第1问？解决的办法：F抽样调查 F 统计分析测量顾客满意度的步骤设计合理的问卷 科学地对顾客进行抽样调查 根据回收的调查表进行统计，计算出顾客满意度最简单粗糙的方法简单地设计一份问卷；随意地确定抽样数量，随意地抽取顾客进行调查；根据回收问卷中的分值计算平均值得出顾客满意度注意：上述方法对于要求比较粗糙的组织或非专业人士未尝不可，以下对该方法的批判及科学方法的提出无意于规定一种必须遵循的规则上述方法带来的问题（1）问卷的设计是否合理？项目是否合理？问题的提法是否合理？对问题的回答可靠性如何？问题是否能有效地反映所要测量的目的？上述方法带来的问题（2）随意的抽样有代表性吗？能反映真实情况的概率有多大？不能反映真实情况的风险有多大？得出来的顾客满意度在多少程度上是真实的？到底应该抽多少样才更准确？上述方法带来的问题（3）问卷中所陈列的项目，对顾客满意度的影响程度都一样吗？也许有些项目顾客反应强烈一些，有些项目顾客相对不在乎一些呢？问题的提出迫使我们需要总结科学的方法第一部分：问卷设计的有关知识测量项目已经识别出来的顾客要求 其它需要的项目 按照顾客接触点设置项目也是一种方法 新概念：顾客满意指标顾客满意级度（五梯级）非常满意 满意 一般 不满意 非常不满 注：可给上述每个梯级赋予不同分值举例您对使用本行自动取款机的影象如何？非常满意 满意 一般 不满意 非常不满 您对接待人员的服务态度评价如何？非常满意 满意 一般 不满意 非常不满问卷的一般结构前言致被调查者 填写说明（必要时）被调查者基本信息 问卷内容 感谢语问卷的信度和效度大规模调查的问卷，为了保证信息的可信性和针对性，防止因问卷设计不良而造成无效劳动的损失，通常需要检验问卷的信度和效度。信度举例，请看某矿泉水公司顾客满意度测量问卷中的问题：您对本公司矿泉水的质量评价如何？非常满意 满意 一般 不满意 非常不满信度指测量的可信性和一致性。比方说，我们需要测量一支笔的重量，用精确的电子天平去称，信度几乎是100%，用磅秤去称，信度则大大降低。有些问题的设计使得我们无法相对准确地获得顾客心中的感觉，不同的情况下，同一顾客回答的变化可能会很大。效度极端的例子，请看某模具企业满意度测量问卷中的问题：您对本公司获利能力评价如何？非常满意 满意 一般 不满意 非常不满效度指测量的有效性和针对性。比如，天平是用于称重的，但用来量体积则没有效度。问卷中的问题对测量的目的应该有很强的针对性。信度和效度检验通常需要在具有代表性的调查对象中进行试测信度分析法如：反复测验法；折半信度法 效度分析法如：相关系数法第二部分：调查的有关知识1、调查方法 座谈调查 直接访问 邮寄调查 电话访问 现代调查方法：电子邮件、互动网页2、调查员应该接受培训u亲和性 u调查对象不宜随意改变；u准确提出问题；u不得给予暗示 u注意调查的环境、场合提高问卷的回收率向顾客沟通调查目的，取得理解；强调调查将有利于更好地为顾客服务；问卷内容不宜过多，结构简单明了；辅以必要的物质或者精神激励方法。第三部分：顾客抽样的有关知识问题的提出（1）在抽样调查的基础上，有没有可能得到绝对准确的顾客满意度数值？比如：总体是1万，抽100个样，将调查结果计算平均值，是否可以说样本的平均值可以完全代表总体真实的平均值？问题的提出（2）假如说风险出现在所抽取的样本的不确定性上，在样本数量小于总体数量的情况下，这又是无法规避的，那么如何根据样本的均值来表述我们所要调查的总体的均值呢？问题的提出（3）是否用一个范围来表述比较合适，比如根据样本均值推测总体均值在（3，4）之间？采用这种方式，随之而来的问题是什么？问题的提出（4）若要达到100%准确，上述表述的区间范围太大！如何缩小区间范围呢？这要求决策者不能太贪心，或许95%的准确度就足够了。通常的表述方式根据抽样调查结论，我们有95%的把握肯定本公司的顾客满意度在40.3之间。统计学的表述方式在95%的置信水平下，本公司顾客满意度的置信区间为40.3。问题的继续假如决策者认为这样的置信区间还不够精确，怎么办？解决的办法：增加抽样数量 假如决策者提出一个精度要求，到底抽多少样才可以满足该精度要求呢？