今天的航运市场上，由于各船公司之间激烈的竞争和造船产业等相关行业的不断发展，造成了供大于求的局面，运力出现明显过剩。在这种情况下，一味的降低价格显然是行不通的，只有能够提供满足顾客个性化服务的企业才能在竞争中获胜。因此，各航运企业都在采取不同的营销策略吸引货源，保持现有顾客，开发潜在顾客。在这样的背景下，本文以美国顾客满意度指数测评为依据，对航运企业顾客满意度的测评进行研究。 本文首先建立了航运企业顾客满意度测评的指标体系。经过系统的分析，结合航运企业的实际，将航运企业顾客满意度测评指标体系分为五类指标，即企业形象指标、运输质量指标、配套服务水平指标、顾客满意度和顾客忠诚度。其中，每类指标中又细化为若干子指标作为各类指标的测量变量，各测量变量都直接与航运企业的生产经营密切相关，有很强的说服力。 在众多的评估模型中，人工神经网络模型对非线性数据的拟合比较好。本文选择了学习速度快、能够自适应确定网络结构的径向基函数网络(RBF)作为航运企业顾客满意度测评模型，并利用Matlab6.5进行仿真实现。在确定训练函数的参数时，本文以仿真值与真实值之间误差平方和最小为评判标准编制了算法。经过数据训练和仿真，利用两组数据进行测试，得到结果为：误差允许值为0.25，SPREAD值为4.2，最小误差平方和为0.4384。将仿真值与真实值之间进行回归分析，两组测试数据的拟合程度R值分别为0.993和0.991，可见模型的仿真结果准确性很高。 本文的最后提出了提高航运企业顾客满意度的措施。航运企业应注重树立质量和品牌优势，提高顾客让渡价值，奉行服务至上的原则，妥善的处理顾客抱怨，只有这样才能提高顾客满意度，保持顾客忠诚。