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DINA顾客满足度测评整体解决方案

书目

一．科学的顾客满足度测评方法2

二．顾客满足度测评模型的建立3

三．DINA满足度分析软件概述4

四．DINA满足度分析软件特点4

五．DINA满足度分析软件功能5

六．联系方式12

一．科学的顾客满足度测评方法

迪纳采纳的顾客满足度测评方法是清华高校中国企业探讨中心自1996年以来的多年探

讨成果，在2002年通过了国家科技部鉴定，是国内唯一通过国家级鉴定的顾客满足度测评

方法。

顾客满足度测评不仅仅是问用户对产品或服务满足不满足，而是须要应用社会学、心理

学、消费行为学等多门学科的基本原理和方法设计测量模型，并进行随机抽样调查，然后利

用特地满足度分析技术进行测算和分析。最终的测评结果是用户对某一产品或服务的顾客满

足度系列指标，以及各质量因素、调查项目对满足度的影响，改进企业满足度的实施建议等。

对企业而言，测量顾客满足度是一个系统工程，必需建立一套顾客满足的测评和监控体

系，定期进行顾客满足度自我诊断。

目前中国市场上有大量的询问公司、市场调查公司都在开展满足度调查和询问，实际状

况是“鱼龙混杂”，鱼多于龙。询问公司常用的一种满足度调查方法是：对每个指标让消费

者评分和评价其重要性，然后依据这些指标的均值和重要性的均值开展分析。姑且不说这种

重要性评分方法通常会高估大部分指标的重要性，更重要的是：“某要素的重要性高，并不

表示它对满足度的影响大”。这完全是两个概念。

另外一些状况下，对满足度驱动要素的重要性采纳专家打分的方法得到。该方法无法摆

脱上面提到的局限性。此外，由于某个要素是否重要通常会牵涉到公司对相应部门的资源投

入，所以各个部门都希望提高本部门所负责满足度驱动要素的重要性评价。利益相关者通常

会尝试影响专家们对重要性的打分，进一步扭曲重要性本身的评估。

除了上述方法外，也有不少公司采纳了一些统计分析的方法。

常见的方法对比如下：

结构方程模型是一种高级的分析方法，在测量满足度方面具有上面提到的其它2种方式

无法比拟的优势。它的构建须要通过对不同行业、企业和消费者的深化了解，并进行试验调

查取得数据对模型计算结果进行验证，多次反复，才能比较好地定义完成一个有较高效度和

信度，能够有效解决问题的模型来。

即使采纳结构方程模型分析满足度，这还不够。因为在详细的算法中，由于满足度调查

数据本身的特点，为了提高分析精确度，还须要有更高的要求。

满足度调查的数据本身是有偏的（这是因为，满足度的调查对象是已经购买了某种产品

或者服务的用户，既然他们选择了这种产品或者服务，对所选择的产品/服务在某些方面确

定是比较满足的），而且影响满足度的各种要素之间或多或少存在共线性，采纳通用软件来

计算偏差较大，须要通过特地的顾客满足度分析软件（运用特殊高级算法，解决数据有偏和

共线性的问题）来完成。否则的话，即使模型构建得好，数据采集没有偏差，最终的结果也

会误导企业决策。而DINA顾客满足度测评系统正是这样的软件，它运用PLS（部分最小二

乘法）算法很好的解决了上述问题。

PLS一种新型的多元数据分析方法，集多个因变量对多个自变量的回来建模、典型相关

分析以及主成分分析为一体，在一次计算之后，可以同时实现预料建模、两组变量间的相关

分析以及对多变量系统的综合简化。PLS分析的主要目的是建立多个因变量与多个自变量之

间的回来模型，特殊是在自变量集合或在因变量集合中存在严峻的多重相关性时更为适用。

PLS算法对数据的分布没有要求。PLS模型与其他方法相比，计算结果更为牢靠和稳定。

二．顾客满足度测评模型的建立

顾客满足度测评结构方程模型的建立，须要经验下列几个过程：

确定指标：首先须要从顾客的视角来看供应的产品/服务的特征。这可以通过顾客焦点

小组访谈、顾客深度访谈、查阅相关资料等手段来进行。通常而言，通过上述手段得到一个

指标集后，再基于这些指标，编制预调查问卷，在整体顾客群范围内进行抽样调查，就已有

指标的描述性重要性进行打分，同时寻访更多的尚未提及的指标。通过简洁的统计分析，提

炼出将要进入模型的指标，并和客户商讨，确定最终的指标。指标的最终确定还要考虑指标

对企业而言是否可控和可以变更的（假如无法变更，则不要进入指标