顾客满意度指数模型

营销导师・ＭＡＲＫＥＴＩＮＧ一、引言２０世纪９０年代以来，随着科技的飞速发展，市场经济日益繁荣，商品流通空前发达，产品无论在品种上还是在特色上都丰富多彩，为人们提供了多种多样的选择。

同时人们对产品和服务的需求越来越趋向多样化，提供个性化的产品和服务，提高经济运行的质量，增强企业的竞争力，已经成为当代经济发展的重要趋势。

在这种情况下，世界上许多发达国家的学者经过长期的探索和尝试，提出并建立了顾客满意度指数（ＣｕｓｔｏｍｅｒＳａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎＩｎｄｅｘ，简称ＣＳＩ），通过它来度量个性化经济的质量———国家的服务水平。

我国也于１９９９年开始对顾客满意度指数进行研究，通过一些学者和专家的不懈努力已经取得了很大的进步，获得一些成果。

本文基于对已有的顾客满意度指数模型的分析，通过对现有模型进行改进，提出了一个新的顾客满意度指数（ＣＳＩ）模型，以供大家商榷。

二、国内外顾客满意度模型介绍顾客满意思想萌发于欧洲，但它作为一个概念提出并用ＣＳ表示，则是１９８６年美国一位消费心理学家的创造。

迄今为止，顾客满意的概念依然没有统一，但是在人们普遍接受的概念为：顾客满意是累积消费以后的积极评价。

顾客满意度是顾客满意的量化统计指标，描述了顾客对产品的认知（期望值）和感知（实际感受）之间的差异。

顾客满意度指数不同于传统采用的顾客满意度指标。

和其他质量测评方法相比，这种方法是站在顾客的角度，利用消费者行为理论建立模型。

它直接通过顾客调查获取评价数据，运用数理统计方法进行评定，能够客观表达消费者的心理感受。

目前，瑞典、美国和欧盟都相继建立了各自的顾客满意度指数。

另外，新西兰、加拿大、韩国等国和台湾地区也在一些重要的行业建立了顾客满意度指数。

１．瑞典的顾客满意度指数模型（ＳＣＳＢ）。

瑞典的顾客满意度晴雨表指数模型是世界上建立最早的全国性顾客满意度指数模型（如图１），该模型是在美国密西根大学的福内尔（Ｆｏｎｅｌｌ）教授等人的指导下开发的。

《顾客满意度指数模型及其测评方法研究》篇一一、引言在竞争激烈的市场环境中，顾客满意度是衡量企业成功与否的关键指标之一。

为了更好地了解顾客的需求和期望，企业需要建立一套有效的顾客满意度指数模型及其测评方法。

本文将详细介绍顾客满意度指数模型的概念、构建方法以及测评手段，以期为企业提供有价值的参考。

二、顾客满意度指数模型的概念顾客满意度指数模型是一种量化分析工具，用于衡量顾客对企业产品或服务的满意程度。

该模型通过收集和分析顾客的反馈信息，从而评估企业的绩效和竞争力。

顾客满意度指数模型的核心在于将顾客的感知、期望与实际体验进行对比，进而得出满意度的评价。

三、顾客满意度指数模型的构建1. 确定评价维度：顾客满意度指数模型的构建首先需要确定评价维度，包括产品性能、服务质量、交货期、价格、售后服务等。

这些维度反映了顾客对企业产品或服务的全方位关注点。

2. 设计调查问卷：根据评价维度，设计调查问卷，以便收集顾客的反馈信息。

问卷应包含客观题和主观题，以便全面了解顾客的满意程度。

3. 数据收集与处理：通过线上或线下渠道发放问卷，收集顾客的反馈数据。

然后，对数据进行整理、分析和加工，提取出有用的信息。

4. 计算满意度指数：根据处理后的数据，运用统计学方法计算顾客满意度指数。

常见的计算方法包括加权平均法、因子分析法等。

5. 结果解读与报告：将计算结果进行解读，形成报告，以便企业了解顾客的满意程度和需求，从而制定相应的改进措施。

四、顾客满意度指数的测评方法1. 单一指标测评法：通过一个具体的指标来衡量顾客满意度，如重复购买率、推荐率等。

这种方法简单易行，但可能无法全面反映顾客的满意程度。

2. 多维度综合测评法：根据多个维度进行综合评价，从而得出更全面的满意程度。

这种方法可以更全面地了解顾客的需求和期望，为企业的改进提供更有价值的参考。

3. 关键事件法：关注顾客在接受产品或服务过程中发生的关键事件，如问题解决、意外惊喜等。

顾客满意度指数模型目录顾客满意度模型介绍顾客满意度模型的结构变量顾客满意度模型的优缺点分析编辑本段顾客满意度模型介绍ACSI是一种衡量经济产出质量的宏观指标，是以产品和服务消费的过程为基础，对顾客满意度水平的综合评价指数，由国家整体满意度指数、部门满意度指数、行业满意度指数和企业满意度指数4个层次构成，是目前体系最完整、应用效果最好的一个国家顾客满意度理论模型。

ACSI是Fornell等人在瑞典顾客满意指数模式（SCSB）的基础上创建的顾客满意度指数模型。

ACSI模型结构如图所示:在上述模型中，总体满意度被置于一个相互影响相互关联的因果互动系统中。

其科学地利用了顾客的消费认知过程，将总体满意度置于一个相互影响相互关联的因果互动系统中。

该模型可解释消费经过与整体满意度之问的关系，并能指示出满意度高低将带来的后果，从而赋予了整体满意度前向预期的特性。

ACSI模型是由多个结构变量构成的因果关系模型，其数量关系通过多个方程的计算经济学模型进行估计。

该模型共有6个结构变量，顾客满意度是最终所求的目标变最，预期质量、感知质量和感知价值是顾客满意度的原因变量，顾客抱怨和顾客忠诚则是顾客满意度的结果变量。

模型中6个结构变量的选取以顾客行为理论为基础，每个结构变量又包含一个或多个观测变量，而观测变量则通过实际调查收集数据得到。

编辑本段顾客满意度模型的结构变量(1)顾客预期(Customer Expectations)顾客预期是指顾客在购买和使用某种产品或服务之前对其质量的估计。

决定顾客顶期的观察变量有3个:产品顾客化(产品符合个人特定需要)预期、产品可靠性预期和对产品质量的总体预期。

(2)感知质量(Perceived Quality) 感知质量是指顾客在使用产品或服务后对其质量的实际感受，包括对产品顾客化即符合个人特定需求程度的感受、产品可靠性的感受和对产品质量总体的感受。

(3)感知价值(Perceived Value) 感知价值体现了顾客在综合产品或服务的质量和价格以后对他们所得利益的主观感受;感知价值的观察变量有2个，即:“给定价格条件下对质量的感受”和“给定质量条件下对价格的感受”。

客户满意度研究模型
一、满意度指数（ CSI ）
客户满意度指数（ Customer Satisfaction Index, 简称 CSI ）
是一个非常有效的度量和认识客户对企业的认同、对产品和服务的满意程度，以及再次购买倾向的指标。

这种指标通过测量客户对产品或服务的期望、质量认知、价值认知和满意程度，测量决定满意度的相关变量和最终形成的忠诚度等几个方面，从多个角度对产品或服务质量进行整体评价。

利用连续测评的指数数列对复杂现象在较长期间内发展变化的趋势进行分析；
目前许多国家正在积极研究并使用满意度研究模型，其中最具代表性的是美国客户满意指数（ ACSI ）和欧洲客户满意指 (ECSI) 。

实践表明 CSI 不仅可以度量微观主体（客户）的行为和意愿，还可以用来度量公司、行业、产业乃至国民经济运行的水平，指导管理者做出正确的、有针对性的战略和决策。

二、满意度指数（ CSI ）模型 - 结构方程模型
满意度结构方程模型
满意度指数
三、满意度模型指标体系。

顾客满意度理论国内外现状引言顾客满意度是企业的重要指标之一，对企业的发展和长期成功具有重要影响。

随着全球化和竞争的加剧，顾客满意度的概念和理论也逐渐受到越来越多企业的重视。

本文将介绍国内外顾客满意度的理论和现状，并对其进行分析。

国内顾客满意度理论1. CCSICCSI（Customer Satisfaction Index）是中国顾客满意度指数模型，由于适应了中国市场的特殊需求，被广泛应用于国内企业。

CCSI通过测量顾客感知，期望和重要性对多个指标进行加权计算，得出具体的满意度指数。

该模型在国内企业中得到了广泛认可，并被用于指导企业提升产品和服务质量。

2. SERVQUALSERVQUAL是国外著名的顾客满意度理论模型，它通过测量实际体验和期望之间的差距来评估顾客对服务质量的满意度。

SERVQUAL模型包括五个维度：可靠性、可响应性、保证性、共情性和实施能力。

这些维度有助于企业了解顾客对各个方面的需求和期望，并采取相应的改进措施。

国外顾客满意度理论1. Kano模型Kano模型是日本学者Kano Noriaki在1984年提出的一种顾客需求分析模型。

该模型将顾客需求分为基本需求、期望需求和感动需求三个层次，并通过对这三个层次的需求进行分析，帮助企业确定产品和服务的发展方向。

Kano模型被认为是理解顾客满意度和需求的重要工具，并在国外企业中得到了广泛应用。

2. NPSNPS（Net Promoter Score）是一种衡量顾客满意度的指标，通过评估顾客对企业推荐意愿的程度来判断其满意度。

NPS将顾客分为三类：推荐者、中立者和批评者，并根据推荐者的比例来计算满意度得分。

NPS模型在国外企业中广泛应用，并且被认为是一种简单有效的衡量顾客满意度的方式。

国内外顾客满意度现状1. 国内顾客满意度现状近年来，随着国内市场竞争的加剧，越来越多的企业开始关注顾客满意度。

一些大型企业，如中国移动、中国邮政等，已经建立了完善的顾客满意度测量体系，并通过不断改进产品和服务质量，提升顾客满意度。

五个常见客户满意度测评模型好长时间没写东西了，前段时间一直忙着做客户满意度提升相关的工作，作为一个理论先行派，在开干之前，先了解了一下“别人家的”客户满意度评测模型，今天就把这份资料分享一下。

一、四分图模型四分图模型四分图模型：偏于定性研究的诊断模型。

它列出企业产品和服务的所有绩效指标，每个绩效指标有重要度和满意度两个属性，根据客户对该绩效指标的重要程度及满意程度的打分，将影响企业满意度的各个因素归进四个象限内，企业可按归类结果对这些因素分别处理。

如果企业需要，还可以汇总得到一个企业整体的客户满意度值。

实践操作中，主要由被访者对影响满意度的各项指标的满意程度和该项指标的重要程度打分。

并将这些分值加权平均处理或者是计算其简单算术平均值，然后以该指标的满意度和重要度为横纵两轴作图，同时标记出四个象限。

优势：四分图模型目前在国内应用很广，国内大多数企业在做客户满意度调查时均采用该模型，这个模型简单明了，分析方便有效，而且不需要应用太多的数学工具和手段，无论是设计、调研，还是分析整理数据，都易于掌握，便于操作。

不足：问卷需要对每个指标进行满意度和重要性两方面的评价，这样问卷长度必然增加，同时会使受访者视觉和心理疲劳，很难保证评价的客观性。

它孤立地研究满意度，没有考虑客户感知和客户期望对满意度的影响，也没有研究满意度对客户购买后行为的影响。

在实际操作中，该模型列出各种详细的绩效指标由客户来评价指标得分，这就可能让许多客户重视但调查人员和企业没有考虑到的因素未能包含在调查表中。

由于该模型不考虑误差，仅由各指标得分加权平均算出客户满意度的数值，得出的数据不一定准确，同时也不利于企业发现和解决问题。

二、层次分析法模型层次分析法模型简单说，就是大指标拆成小指标，小指标拆分可以相对方便的测量到的小小指标。

优点：简单灵活，可操作性强，适用范围广泛。

它比四分图模型更能定量描述具体指标的满意度和总体满意度，各指标重要程度由专家打分的判断矩阵计算得出，从而避免了各指标都重要或都不重要的尴尬。

应用案例1第一节模型设定结构方程模型分析过程可以分为模型构建、模型运算、模型修正以及模型解释四个步骤。

下面以一个研究实例作为说明，使用Amos7软件2进行计算，阐述在实际应用中结构方程模型的构建、运算、修正与模型解释过程。

一、模型构建的思路本案例在著名的美国顾客满意度指数模型(ASCI)的基础上，提出了一个新的模型，并以此构建潜变量并建立模型结构。

根据构建的理论模型，通过设计问卷对某超市顾客购物服务满意度调查得到实际数据，然后利用对缺失值进行处理后的数据3进行分析，并对文中提出的模型进行拟合、修正和解释。

二、潜变量和可测变量的设定本文在继承ASCI模型核心概念的基础上，对模型作了一些改进，在模型中增加超市形象。

它包括顾客对超市总体形象及与其他超市相比的知名度。

它与顾客期望，感知价格和顾客满意有关，设计的模型见表7-1。

模型中共包含七个因素(潜变量)：超市形象、质量期望、质量感知、感知价值、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚，其中前四个要素是前提变量，后三个因素是结果变量，前提变量综合决定并影响着结果变量(Eugene W. Anderson & Claes Fornell，2000;殷荣伍，2000)。

表7-1 设计的结构路径图和基本路径假设2.1、顾客满意模型中各因素的具体范畴参考前面模型的总体构建情况、国外研究理论和其他行业实证结论，以及小范围甄别调查的结果，模型中各要素需要观测的具体范畴，见表7-2。

1关于该案例的操作也可结合书上第七章的相关内容来看。

2本案例是在Amos7中完成的。

3见spss数据文件“处理后的数据.sav”。

表7-2 模型变量对应表三、关于顾客满意调查数据的收集本次问卷调研的对象为居住在某大学校内的各类学生（包括全日制本科生、全日制硕士和博士研究生），并且近一个月内在校内某超市有购物体验的学生。

调查采用随机拦访的方式，并且为避免样本的同质性和重复填写，按照性别和被访者经常光顾的超市进行控制。

《顾客满意度指数模型及其测评方法研究》篇一一、引言随着市场经济的发展，企业之间的竞争愈发激烈，而顾客满意度成为了决定企业生存与发展的重要因素。

为了有效衡量和提升顾客满意度，本文提出了一种顾客满意度指数模型及其测评方法。

此模型不仅能够帮助企业深入了解顾客的需求和期望，还能够为企业的服务质量和产品优化提供有力支持。

二、顾客满意度指数模型构建1. 模型定义顾客满意度指数模型是一种量化评估顾客满意度的工具，它通过收集和分析顾客对产品或服务的感知、期望及忠诚度等数据，来衡量顾客的满意度水平。

该模型包括多个维度，如产品质量、服务水平、价格合理性等。

2. 模型构成（1）顾客感知：指顾客对产品或服务的实际感受，包括产品质量、服务态度、交货期等。

（2）顾客期望：指顾客在购买前对产品或服务的期望值。

（3）忠诚度：指顾客对产品或服务的重复购买意愿和推荐意愿。

（4）其他因素：包括企业文化、品牌形象等影响顾客满意度的因素。

三、测评方法研究1. 数据收集数据收集是测评顾客满意度的基础。

企业可以通过问卷调查、访谈、网络评价等方式，收集顾客对产品或服务的评价数据。

同时，企业还可以通过大数据技术，收集顾客在社交媒体、论坛等渠道的反馈信息。

2. 数据分析数据分析是测评顾客满意度的关键环节。

企业可以通过统计分析、因子分析等方法，对收集到的数据进行处理和分析，得出各维度和总体的顾客满意度指数。

此外，企业还可以利用大数据技术，对数据进行深度挖掘和分析，以获取更多有用的信息。

3. 制定改进措施根据数据分析结果，企业可以了解顾客的需求和期望，找出产品或服务存在的问题和不足。

然后，企业可以制定相应的改进措施，如优化产品设计、提高服务水平、调整价格策略等，以提升顾客满意度。

四、应用实践以某家电企业为例，该企业采用顾客满意度指数模型及其测评方法，对顾客的反馈进行了收集和分析。

通过数据分析，企业发现顾客对产品质量和交货期的满意度较高，但对售后服务和价格合理性存在一定程度的不满。