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客户满意度测评培训 顾客对服务质量的满意可以定义为：将对接受的服务的感知与对服务的期望相比较。 顾客满意度测评对于企业来说具有重要的意义： 国外学者自1983年以来先后多次通过理论和实证的方法说明了顾客满意和顾客忠诚之间的强烈联系。 学者Richard则指出了由于顾客诚度和利润水平之间的正相关关系,增加顾客忠诚度则意味着企业将能够获取更多的赢利。Eugene和Fornell通过瑞典顾客满意指数：的实践数据分析了顾客满意度和企业市场份额以及利润水平之间的关系,指出高的顾客满意度意味着高市场份额和利润水平。 另外,通过与行业内其他企业顾客满意水平的横向比较,企业可以认清自己在市场竞争中的位置,识别主要的竞争者以及市场中存在的机遇和障碍,对顾客满意的测评信息进行分析还可以帮助企业找到导致顾客不满意的关键因素。 波士顿咨询公司（Boston Consulting Group）在上世纪七十年代关于企业经济回报的研究表明，市场份额对于企业利润的增长具有非常重要的作用，[1] 这一结论促使市场份额在企业界受到前所未有的重视。企业的市场份额有两个来源：（1）新获得的顾客；（2）老顾客， 对福特公司的研究表明，开拓一个新顾客的成本可以用来保持6个老顾客 满意的顾客至少可以通过如下四个方面提升企业的市场份额： （1）重复购买。一次非常满意的消费经历会使顾客就此记住企业或者品牌的名称，并在以后消费时再次光顾，以降低消费信息的搜寻成本，并减少遭遇不确定消费实绩的风险； （2）正面宣传。大多数顾客都不会把由消费所带来的满意甚至喜悦藏在心里，而是通过某种途径传播出去，告诉他人并推荐他们去尝试这一品牌。对于企业而言，这无疑是极具价值的免费广告，而且就效果而言，又有哪个广告明星的喋喋不休比得上你身边的人亲自现身说法呢？ （3）价格承受能力提高。满意的顾客不会因为产品涨价就不再光顾，更不会要等到产品降价才再次光顾，他们的购买行为也不需要诸如折扣、积分计划等促销手段的刺激，并且在购买量上通常也高于一般的顾客。 （4）交叉购买。马太效应会促使顾客更容易认同满意企业所推出的其它商品，有助于企业新产品的推广，并形成稳定的品牌价值。 顾客满意度测评主要研究目的有以下4点： 1、 确定影响顾客满意度的关键影响因素； 2、 了解顾客满意度的现状，并与竞争者比较； 3、 确定顾客满意度的现阶段改进方向； 4、 持续跟踪顾客满意度的变化状况，评估满意度改进措施的实施效果 一个典型的CSI包括两个部分：（1）使用统一的基础测量模型（Generic Measurement Model），测量企业（品牌）或政府部门等最底层单元的CSI，这是整个CSI体系的基础；（2）由最底层单元的CSI并合得到更高层次的CSI，构成CSI的结构体系（Framework）。 ACSI是利用“顾客满意”这个结构变量构造出来的，记其为，则ACSI可表示为： 其中 、 、 分别代表“顾客满意”的期望值，最大值和最小值。 假设顾客满意对应的观测变量为 ， 为观测变量的数 目， 为第个 观测变量的权重，则有 指标设定 要实现顾客满意度测评并对服务质量改进提供有效的支持，就必须有一套衡量、评价、提高顾客满意度的科学指标体系。 （1）设定的指标体系的功能 设定指标体系至少应该具有以下四个功能： 测量和评价企业目前的顾客满意度； 把握顾客需求和期望； 提供提高顾客满意度的思路； 寻求实现提高顾客满意度的具体方法。 （2）设定指标体系所遵循的原则 由于顾客期望、顾客对质量的感知、顾客对价值的感知、顾客满意度、顾客抱怨和顾客忠诚均为隐变量，都不是可以直接测评的。我们需要对隐变量进行逐级展开，直到形成一系列可以直接测评的指标，这些逐级展开的测评指标构成了顾客满意度测评指标体系。 问卷设计 量表设计 抽样测评 （略） 数据处理（1） 应用国际上通用的一种统计分析方法——偏最小二乘回归法（PLS），使用这种方法计算客户满意度能够消除绩效指标之间的多重影响关系，帮助企业准确分析客户满意度数据获得更可靠的信息。 偏最小二乘回归法(Partial Least Squares Regression)最早由瑞典的H. Wold 教授提出，在化学分析领域中用以解决样本量不足所导致的最小二乘法失效问题，后来在心理学和经济学领域中也得到了广泛应用。其原理是通过提取主成分方式来降维以消除多重共线性。在提取主成分过程中，偏最小二乘法不同于主成分回归，它要求所提取的主成分满足两个原则：第一，尽可能大地代表设计阵X中的变异信息；第二，提取出的主成分对因变量Y的解释能力达到最强。其一般过程如下： 数据处理（