（满意度）做了近10年的满意度研究，可以回答大家这个方面的任何问题

我看国外好像使用偏最小二乘通径分析来求解满意度模型，Partial Least Squares Path Modeling，这个方向对不对，最近在看

期盼你的答复!谢谢

回楼主，今天看了楼主的回复，非常感谢。

“不知道我这样的解释是否清楚. 不清楚的话我改天给你一个具体模型看看.今天先说到这里，下一步再说问卷设计和抽样（受访者定义）。”

正如您在72楼所说的。我最感兴趣的就是模型设计、问卷设计与抽样。另外，您还说到1个企业可以采用多个受访者来评价。那么受访者的数量与采样应当怎样控制？他们的评价如何综合成为对于这个企业满意度的结论？是加权平均亦或其它方法？加权的话权重的设计是怎样的？

我以前为运营商做过B2C调研，但谈到B2B真的不知从何下手。多谢楼主啊。拜托拜托。

[此贴子已经被作者于2009-5-11 14:48:35编辑过]

以下是引用klsxjdx在2009-5-9 20:01:00的发言：

拜读了楼上各位的文字，感觉似懂非懂，并不是各位讲的不清楚，而是我的层次太低了，呵呵。

我是高校的研究生，最近在给电信做个小灵通的客户忠诚度的调查分析，遇到了一些问题，与电信方面沟通也有些问题，他们强烈要求我们找到理论支持，可是找了一圈，也没有找到成熟的忠诚度计算方法，下面是我们自己闭门造车的结果，请各位高手予以指教，有什么不妥的、可取的，大家一定都说出来。项目做的很郁闷，迫切需要得到各位的指导!

忠诚度=情感因素*意识因素*行为因素（之所以用乘法而不用加法，是因为三个因素的权重实在难以确定，不得已采取乘法，如果有人觉得乘法有可取之处，能不能给出一些评价，若果觉得乘法不合适有没有知道该怎样确定权重？）

我们用满意度代替情感因素，满意度是电信服务的几个方面的评分的简单平均。用是否打算继续使用代替意识因素。用使用时长代替行为因素。

大家一定帮忙啊，觉得合适的给出评价，觉得不合适提出一下改良方案！

感激涕零！

      提点个人的小建议，请参考：

1、我建议你先仔细分析一下电信的需求。电信在目前这个阶段做小灵通的调研，其主要目的很可能是分析当地小灵通客户的市场格局，及其在生命周期结束阶段的残余价值。或者通俗地说，电信还能从这里面赚到多少钱。所以，理论支持并不是第一重要的。如果你不能挖出他们作项目的潜在需求，你就是有理论估计也很难过关。我的建议是，根据需求设计方案，根据方案找理论。当然，中间需要适度调整，这就需要你自己发挥了。

2、如前述，我觉得你给客户的忠诚度打多少分并不是关键因素，关键在于你后面的那个细分能否给电信的市场经营行为提供指导。但遗憾的是，至少我从你现在的内容表达看不出可供参考的内容。小灵通的退网已经是政策上的必然。所以建议你从政策允许的时间范围内如何最大化小灵通客户的在网时间角度入手来分析这个问题，而不要简单地分析小灵通用户是否忠诚。

3、小灵通用户为什么要保持忠诚？促使他保持忠诚的关键因素是什么？是不是价格？3G以及其它运营商2G业务会对小灵通构成怎样的竞争关系？如何才能让小灵通用户坚守到国家收回频率的那天？收回频率的那天电信应当采取什么措施才能够让小灵通用户不被其它运营商挖走？建议你可以从这几个问题的角度去考虑一下你的模型设计。

以下是引用CFIGROUP在2009-5-10 8:04:00的发言：

以下是引用wangfei8126在2009-5-9 22:25:00的发言：

以下是引用CFIGROUP在2009-5-9 14:04:00的发言：

至于你说的客户满意度工具的两个功用,其实只能说明部分的现状和趋势,因为客户满意度,以及各个因素的在客户购买过程中所占的UTILITY,到底有多大,在中国的研究并不多,而且国外的市场多是成熟市场,所以是看客户而知行业,而中国很多市场都是短短是十年内出现的,所以变化比较大,企业竞争的困难不一,市场比较复杂,再加上人口因素,很多时候还是渠道为王,以量取胜,这个时候我反而觉得思想比工具更重要,相信你在跟那些土老板打交道时候也会发现这个问题,他们虽然来请你,但是并不知道你能解决什么问题

你讲的都对.我们只是用不同的方法在分析这个市场.而满意度恰恰就是希望通过一个科学有效的方式去分析到底什么是影响市场的"关键因素".当然,如果只是简单的算满意度得分,简单的做分析,不要说你说的这些目的答不到,就是给个分数也给的不准确.所以,我想传播满意度更深层次的作用\功效和研究方法.让大家正确的使用和看待这个东西. 而我说的满意度的那两个目的,并不是只存在与"理论"上,CFI有大量成功案例可以说明,而且都不是小公司...

我的楼主的想法类似，wangfei能否共享一下客户关系质量在这方面的测量、技术与工具？

另外，从咨询行业来看，这个行业中其实不缺乏思想，缺乏的是工具。看看国外的咨询公司，坦率的说他们的顾问并没有什么非常特别之处，但是他们执业能力的强大并不来自于个人，而是来自于庞大的知识库和强大的IT支持，这是国内咨询公司在短期内无法比拟的。所以在这个问题上，我更关心工具、技术与方案的具体利用。

以下是引用dwdus在2009-5-11 11:23:00的发言：
期盼你的答复!谢谢

这好像是一个谢什么的教授，这个人在统计学上的造诣很深。理论上来看，他的质疑是很有道理的，但如果以这么高的标准和要求来看统计在经济学、社会学的应用的话，恐怕大家都要失望了。

不过，虽然他是从学术角度提出了质疑，但也反映出很多人在应用上的错误. 因为不了解他的这些质疑是建立在怎样一个理论依据的基础上,虽然满意度是一个看起来简单的概念,但其实很多人对它的理解和认识是不同的,所以不能确定我的判断是否正确(我已经发了信给他,希望和他深入讨论下). 这么专业的问题不敢随意解释,就当讨论吧.(解释的前提是假设这个工具是被应用在当前大家普遍对满意度的理解和模型设计上)

1.  为什么一个成分是由若干个潜变量相加而成？或者为什么一个成分可以拆分为若干个潜变量？这种拆分的理论依据何在？仅仅是因为知道某几个观测变量受一个潜变量影响，就硬性从一个成分中提取这几个观测变量的线性组合作为潜变量的代表？

2.  既然潜变量是由观测变量线性组合而来，为什么下一步又要反过来，拿观测变量对潜变量做回归？即：拿每一个观测变量的值和几个观测变量的线性组合值做回归。这一步逻辑是如何扭转过来的？观测变量究竟是原因还是结果？
 

这是他提出的两点质疑. 我们需要结合模型来. 看通常研究满意度的模型是(见下面回复中的附件)：

每个因素（观测变量）被拆分成为若干个小指标（潜变量），如何确保这些潜变量是有代表性的？这的确是个问题。不过很肯定的是这不是技术能解决的，需要依靠研究人员对市场、对企业、特别是对客户需求的深入理解和挖掘，但现实状况却不是这样的，许多人只是简单的罗列各个细节或企业内部的运作流程，如果又不能通过技术做检验，那么当然值得怀疑了；

他说的第二点也很有道理。潜变量是由观测变量线性组合而来，也就是说各因素的得分是通过其下面各小指标而来的，却又拿观测变量和潜变量做回归（计算各个指标的权重），从统计学角度看的确说不过去；另外，“满意度得分”也是通过各因素计算而来，各因素的权重也是与满意度做回归，就像他说的,观测变量到底是原因还是结果呢?所以当然有问题。

CFI倡导的满意度研究模型是这样的(见下面回复中CFI的模型)：

[此贴子已经被作者于2009-5-12 17:45:26编辑过]

以下是引用dwdus在2009-5-11 11:23:00的发言：
期盼你的答复!谢谢,

模型的图表上不去,怎么办啊?

1、   最左边的是观测变量，其次是潜变量；潜变量的得分也是通过观测变量而获得；不过，观测变量我们要求在8个以内，因为超过8个的话，有可能没把关键性因素找出来，或组合、设计的不好（所以因素是1-8），其次，各因素下的小指标（观测变量）不应该超过5个，同样的道理，超过5个的话，也有可能没把关键因素找出来(如果要问为什么是8个,为什么是5个,我只能说这是科罗思教授经过多年研究和实践后给出的模型设计要求)。

具体如何确定这些观测变量或潜变量的“有效性”呢？CFI的指导思想是，如果观测变量的得分全部高于“总体满意度”，那么，这些观测变量的设计一定有问题。用一个简单的例子来说明：对工作的总体满意度是70，具体包括了：薪酬、福利待遇、公司影响力或规模、发展空间、部门之间的配合与沟通、管理制度、工作强度7个观测变量，如果这7个变量的得分全部高于70，那么这个指标的设计肯定有问题，因为对什么都满意，但问到总体评价时反而低了，显然有遗漏的因素，例如工作成就感、绩效考核方式等。用哪些潜变量来反应每一个观测变量也是同样的道理。

2、   CFI方法中计算的是各观测变量与满意度之间的影响力，满意度的得分是依靠三个定义来获得（总体评价、与期望值相比、与理想状态相比），不是各观测变量的加权平均，否则的话，满意度调查你想要多少分就能是多少分。但很多满意度调查中，满意度的得分是各因素的加权平均值，权重分析的是各小指标与各因素之间的权重，注意看我两个模型中“影响力”标注的位置. (对常规研究来说,更准确讲他们分析的是"权重或相关系数"而不是影响力的概念. 此外,CFI方法中不分析各小指标的权重,分析的是各因素,也就是潜变量对总体满意度的影响力,这是两种方法中最大的差别. 唉, 很难解释,不知道讲清楚了没?）。

3、   最重要的一点是，CFI的满意度模型中，满意度不是“结果”， “忠诚度”和“投诉抱怨”才是最终的结果。但通常的满意度研究到“满意度”这里就终止了，所以大家的模型都不一样,虽然都称为满意度,事实上是完全不同的。

结论就是，这位谢教授的质疑是对的，因为这样的技术与当前常规满意度研究所声称的"功能"并不吻合。研究满意度的人基本上都知道ACSI模型，但没有人真正的从统计学和经济学两个方面、完整的对它进行深入研究，知道个大概后不管三七二十一先做再说，结果就是满意度的研究越走越偏，偏的就剩下一些得分了，如果找一份满意度的报告来看看,会发现除了得分以外什么都没有.不过这些得分也可以编一本厚厚的书出来了.就像这个谢教授说的，——就是披着人皮的鬼！

 

[此贴子已经被作者于2009-5-11 23:57:38编辑过]

谁知道图表怎么才能贴上去啊? 324316.pdf (11.5 KB)

2009-5-11 15:27:00 上传

【推荐专贴】做了近10年的满意度研究，可以回答大家这个方面的任何问题

哦,贴上了,只能打开这个文件,然后对着上面的文字来看了.

以下是引用rhettrandy在2009-5-11 14:48:00的发言：

以下是引用klsxjdx在2009-5-9 20:01:00的发言：

      提点个人的小建议，请参考：

1、我建议你先仔细分析一下电信的需求。电信在目前这个阶段做小灵通的调研，其主要目的很可能是分析当地小灵通客户的市场格局，及其在生命周期结束阶段的残余价值。或者通俗地说，电信还能从这里面赚到多少钱。所以，理论支持并不是第一重要的。如果你不能挖出他们作项目的潜在需求，你就是有理论估计也很难过关。我的建议是，根据需求设计方案，根据方案找理论。当然，中间需要适度调整，这就需要你自己发挥了。

2、如前述，我觉得你给客户的忠诚度打多少分并不是关键因素，关键在于你后面的那个细分能否给电信的市场经营行为提供指导。但遗憾的是，至少我从你现在的内容表达看不出可供参考的内容。小灵通的退网已经是政策上的必然。所以建议你从政策允许的时间范围内如何最大化小灵通客户的在网时间角度入手来分析这个问题，而不要简单地分析小灵通用户是否忠诚。

3、小灵通用户为什么要保持忠诚？促使他保持忠诚的关键因素是什么？是不是价格？3G以及其它运营商2G业务会对小灵通构成怎样的竞争关系？如何才能让小灵通用户坚守到国家收回频率的那天？收回频率的那天电信应当采取什么措施才能够让小灵通用户不被其它运营商挖走？建议你可以从这几个问题的角度去考虑一下你的模型设计。

非常同意你的观点.

以下是引用rhettrandy在2009-5-11 14:53:00的发言：

以下是引用CFIGROUP在2009-5-10 8:04:00的发言：

以下是引用wangfei8126在2009-5-9 22:25:00的发言：

以下是引用CFIGROUP在2009-5-9 14:04:00的发言：

候也会发现这个问题,他们虽然来请你,但是并不知道你能解决什么问题

作用\功效和研究方法.让大家正确的使用和看待这个东西. 而我说的满意度的那两个目的,并不是只存在与"理论"上,CFI有大量成功案例可以说明,而且都不是小公司...

我的楼主的想法类似，wangfei能否共享一下客户关系质量在这方面的测量、技术与工具？

另外，从咨询行业来看，这个行业中其实不缺乏思想，缺乏的是工具。看看国外的咨询公司，坦率的说他们的顾问并没有什么非常特别之处，但是他们执业能力的强大并不来自于个人，而是来自于庞大的知识库和强大的IT支持，这是国内咨询公司在短期内无法比拟的。所以在这个问题上，我更关心工具、技术与方案的具体利用。

恩,非常同意. 如果能具体介绍下客户关系质量的技术与工具就更好了,我也想了解.