基于结构方程模型的顾客满意度测评与优化研究

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1965年卡道佐(Cardozo)首次将顾客满意的概念引进营销领域。自此之后,满意度逐渐受到各国的关注,顾客满意度的涵义、顾客满意度的测评方法、顾客满意度的分析模型等得到了大量的研究。在顾客满意度模型中,最具影响的当属Fornell教授推出的基于因果关系的顾客满意度指数模型(CSI模型),它是目前研究顾客满意度模型的主流,已成为国际的通用模型。Fornell教授的CSI模型在很大程度上得益于结果方程模型(SEM)的贡献,它是建立在许多传统统计方法的基础上,对验证性因素分析、路径分析、多元回归及方差分析等统计方法的综合运用和改进提高。通过满意度测评可以了解企业综合的顾客满意度、找出影响满意度的重要因素,以及和竞争企业进行对比分析。在提高顾客满意度的同时,所付出成本不容忽视,这就是一个多目标优化问题。本文主要借助结构方程模型,采用理论研究与实证分析相结合的方法,对顾客满意度的产生发展和研究现状以及顾客满意度的定量研究进行了系统的梳理。本文主要研究了两方面的内容:一是建立多层次结构方程模型的测评体系和方法;二是实现考虑资源配置成本的顾客满意度的优化。本文所作的工作如下:(1)针对手机行业顾客满意度测评指标具有多层的特点,而普通的结构方程模型难以直接方便地处理,本文提出了多层次结构方程模型,即部分观测变量需要更低层的观测变量来反映。利用该模型和偏最小二乘法对手机行业进行满意度测评,度量了该行业的满意度水平,指出了影响满意度的重要因素,同时实证研究结果也支持了某些顾客满意理论。(2)考虑到提高顾客满意度的投资成本问题,借助结构方程模型,建立了多目标的满意度模型:顾客满意度最大化和投资成本最小化,求出最优的资源配置组合。将本文提出的模型和方法应用到一光学有限公司,应用结果表明,该方法在顾客满意度的决策规划中具有简单、实用、结果客观等特点。
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