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用户满意度测评规范》(用联办字[2005]2号文件)
阅读:5903次  时间:2012-7-9 10:19:18  作者:站长  [ ] [打印] [关闭]
 
用户满意度测评规范
Criterion on measurement of customer satisfaction
(试用稿)
前言
本规范文本包括四个核心内容:用户满意度测评的指标体系、测量模型与估计、调查方案的设计流程以及满意度统计分析。
引言
在全球范围内,用户满意度指数己经是许多国家使用的一种新的经济指标,它主要用于对经济产出质量进行评价。在中国走向完善的市场经济体制和国际化方向发展的进程中,强调用户满意经营理念对于提高中国企业的核心竞争力具有重要愈义。各行业、企业进行用户满意度测量,不仅可以确定行业或企业用户消费后的满意程度,还可以通过横向比较来确定本行业、本企业在用户心目中的地位,并为预测行业内各企业的市场占有率、寻找改进点提供有效参考。
本规范利用国际成熟的用户满意度测评理论和技术,结合我国社会主义市场经济体制和企业经营管理逐步走向成熟的国情,秉着全面、细致、专业、实用的原则,制定出与我国经济体制和基本国情相符的、简便易行的用户满意度测评指标体系、测量模型以及调查方案设计流程。
用户满意度测量规范
1 范围
本规范规定了开展用户满意度测评所采用的指标体系、测量模型及方法、调查方案的设计以及用户满意度统计分析方法。
本规范适用于中国境内与用户最终消费相关或中间产品的行业、企业开展的用户满意度测量。
2 规范性引用文件
下列文件中的条款通过本规范的引用而成为本规范的条款。凡是注日期的引用文件,其随后所有的修改单(不包括勘误的内容)或修订版均不适用于本规范,然而,鼓励根据本标准达成协议的各方研究是否可使用这些文件的最新版本.凡是不注日期的引用文件,其最新版本适用于本规范。
GB/T4754--2002 国民经济行业分类代码
3 术语和定义
下列术语和定义适用于本规范。
3 .1
用户满意度 Customer satisfaction
用户满意度是指用户对在购买与消费过程中(以及之后的一段时期内)所形成的最终状态的满意程度。在本标准所采用的测量模型中,用户满意度是测量的目标变量,具体表现为用户的实际感受同其预期水平相比后的满意度、同其心目中理想质量水平相比后的满意度、与其他同层次竞争对
手相比较后的满意度,以及用户对服务的整体满意程度。
3.2
结构方程模型 Structural equation model, SEM
本标准中用户满意度测量采用结构方程模型技术,它是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种多元统计方法。通过对用户在购买与消费各环节中形成的模糊而不可直接测量的心理意向设立相应的测量指标,并预先确定各种意向之间的因果影响关系,可以利用计算机软件来实现模型中参数的估计和最终用户满意度的确定。
3.2.1
结构模型/方程  Structural equation
结构方程模型中反映隐变量(用户心理意向)之间因果关系的方程组。
3.2.2
测量模型/方程  Measurement equation
结构方程模型中反映隐变量与其测量指标变量之间关系的方程组。
3.3
企业/品牌形象 Corporation/Brand image
用户满意度测量模型的二级指标,是用户通过直接、间接的渠道,有意识或无意识地积累起来的对企业或品牌形象的综合判断,包括对企业的商务实践、商业道德、社会责任感以及整体形象的看法,或者是对产品品牌的档次、亲和力、内容适用性及其整体形象的看法;企业品牌形象是整个用户满意度测量模型的外生变量,在用户决定购买之前就已经存在,直接影响到用户对企业品牌的质量预期水平,并与用户满意度和忠诚度形成有直接关系。
3.4
用户预期  Customer expectation
用户满意度测量模型的二级指标,是用户在准备购买某种产品或接受某种服务之前对其质量的主观意愿与估计,是用户满意与否的对照标准,对用户的质量感知、价值感知和综合满意程度都有直接影响。
3.5
质量感知  Perceived product quality
满意度测量模型的二级指标,是用户在购买并消费某种产品的过程中或一段时期以后对其质量水平的实际感受;对感知价值和满意度有直接影响。
3.6
价值感知  Perceived value
用户满意度测量模型的二级指标,是用户在同时考虑价格和感知质量之后对质量水平的评价;对用户满意度有直接影响。
3.7
用户抱怨  Customer complaints
用户满意度测量模型的二级指标。用户对产品购买及消费过程的不满,通常会表现为正式或非正式的抱怨甚至投诉;是用户满意与否的直接后果。
3.8
用户忠诚度  Customer loyalty
用户满意度测量模型的二级指标,表示用户愿意自己(以及他人)再次购买特定品牌产品的可能性大小,是用户在积极态度、情感、偏爱和外在重复购买行为的统一;由用户的满意度和企业对用户抱怨的处理情况综合决定。
3.9
企业品牌知名度 Corporation/Brand repute
用户满意度测量模型的三级指标、企业/品牌形象的测量指标之一,反映用户对某企业或品牌的知晓程度。
3.10
企业/品牌特征显著度 Corporation /brand feature markedness
用户满意度测量模型的三级指标、企业/品牌形象的测量指标之一,反映用户心目中某企业或品牌与竞争对手相比是否具备独到之处。
3.11
可靠性质质量预期 Expectation for quality reliability
用户满意度测量模型的三级指标、用户预期的测量指标之一,反映用户对在消费某种产品或接受某种服务过程中出现问题可能性的估计。
3.12
个性化质量预期 Expectation for personal need met
用户满意度测量模型的三级指标、用户预期的测量指标之一,反映用户在准备购买某种产品或接受某种服务之前对其可以满足自己特定需求程度的估计。
3.13
价格变动的忍耐性  Endurance for price change
用户满意度测量模型的三级指标、用户忠诚度的测量指标之一,反映用户对特定品牌产品价格变动的承受能力。可以通过二选一问题进行调查,对于愿意重复购买的用户,调查在该品牌相对其竞争对手提价到什么程度时,用户才会放弃其产品而另作他选;对于不愿意重复购买的用户,调查在该品牌相对其竞争对手降价到什么程度时,用户才会重新选择购买。
3.14
总体 population
调查的对象的全体。
3.15
样本  Sample
总体的一部分,由从总体中按一定程序抽得的部分个体构成。
3.16
抽样单元 sampling unit
将总体划分成互不重叠又穷尽的有限多个部分,每个这样的部分称为抽样单元。它可以是人为划分的,也可以自然形成。
3.17
初级单元Primary sampling unit
抽样单元可以分级,总体中规模较大的若干个抽样单元称为初级单元,每个初级单元又可包含若干规模较小的单元,称为二级单元.同理可以定义三级单元、四级单元等。
3.18
基本单元 Basic sampling unit
总体中不能再进行划分的规模最小一级的抽样单元。
3.19
抽样框 Sampling frame
包含所有抽样单元的名册,从中可抽取部分单元作为样本。
3.20
抽样调查 Sampling survey
相对于普查(全面调查)而言的一种非全面调查方法,按一定程序从总体中抽取样本进行调查或观察,获取数据,并以此对总体做出推断。可分为概率抽样调查与非概率抽样调查两种类型。
3.21
概率抽样  Probability sampling
以特定的概率按照一定的程序从总体中抽取一定数目的单元组成样本,总体中每一个单元均有一个己知的非零的概率被抽中,且该概率通过一定随机化程序来保证;通过对样本进行调查最终得到对总体情况的推断估计,并可以计算这种估计的精确度。
3.22
非概率抽样  Non-probability sampling
非概率抽样调查在抽取样本时不考虑概率,代之以主观判断或方便性原则,包括在不遵守随机原则的情况下从总体中选择指定调查单位的所有抽样方法。
3.23
简单随机抽样 Simple random sampling
最为基本的概率抽样方法,直接从总体中抽取一定数目的单元组成样本,每个单元被抽中的概率相等.
3.24
分层抽样  Stratified sampling
将总体按一定的原则划分成若干个子总体,每个子总体称为层,在每个层内进行抽样,不同层的抽样相互独立。若每层的抽样都是简单随机抽样就称为分层随机抽样。
3.25
多阶段抽样  Multi-stage sampling
先将总体划分为少数规模较大的初级单元,随机抽取一部分初级单元,对每个抽中的初级单元包含的所有二级单元再进行抽样,这样的抽样称为二阶抽样,依次类推可定义更高阶的抽样。
3.26
不等概率PPS 抽样 Sampling with probability proportiona1 to size
在抽样时,将总体中每个单元的入样概率与其规模大小联系起来,规模越人的单元被抽中的概率越大。
3.27
方便抽样 Convenience sampling
在抽样框无法获得、且调查对象发生率极低或难以分类的情形下,以最方便的方式获得样本,通常用于探索性分析。
3.28
判断抽样  Judgment sampling
基于调查员主观判断选择具有代表性的总体单元进行调查的非概率抽样方法。
3.29
配额抽样  Quota sampling
根据一定标准对总体分类后,再从各类中按照事先分配的样本量主观抽取调查单元的非概率抽样方法。
3.30
入户面访 Personal interview
访员按照抽样方案中的要求,到抽中的家庭或单位中,按规定的方法选取适当的被访者,一种做法是访员依照问卷向被调查者询问,再将对方的回答记入问卷;另一种做法是访员将问卷交给被调查者,说明填写方法,请对方填写,且可以当场收回填写完毕的问卷,或者约定以后某个时间访员再来收取。这种方式方便进行问卷较长、比较深入的调查,但是调查费用高,人力消耗较多。
3.31
定点拦访 Interception interview
 由经过培训的访员在事先选定的若干个地点,如交通路口、户外广告牌前、商城或购物中心内(外)、展览会内(外)等,按照一定的程序和要求(例如,每隔几分钟拦截一位,或每隔几个行人拦截一位,等等),选取访问对象,征得其同意后,一种做法是访员依照问卷向被调查者询问,再将对方的回答记入问卷;另一种做法是访员将问卷交给被调查者,说明填写方法,请对方填写,且可以当场收回填写完毕的问卷,或者约定以后某个时间访员再来收取。一般用于比较简短的调查。
3.32
传统的电话调查 Telephone interview
使用普通的电话、印刷问卷和书写用笔进行调查。经过培训的访员在电话室内,按照事先规定的随机拨号方法,确定拨打的电话号码。如果一次拨通,则通过询问筛选合格的调查对象,对其按照问卷逐字地提问,并及时迅速地将答案记录下来。如果被抽中的对象不在,为了保证样本的随机性,应该记住号码换时间再打。
3.33
计算机辅助电话调查 computer-assisted telephone interview,CATI
经过培训的访员戴上耳机或耳塞(代替电话),坐在CRT ( Cathode Ray Tube,与主机相连接的终端)屏幕前,按照CRT 屏幕上指示的程序进行工作。自动随机拨号系统会根据研究人员事先设计好的抽样方案,自动拨号并保存拨号记录.访员按照屏幕上显示的问答题(代替印刷问卷)进行访问,并通过计算机的键盘或鼠标(代替笔)将数据及时录入计算机。两种电话调查方式,可以节约费用、节约时间,但一般要求问卷比较简短。
3.34
邮寄调查 Post survey
将问卷装入信封,通过邮局寄给所选定的调查对象,并要求他们按规定的要求和时间块写问卷,然后寄回调查机构。这种方式调查区域广,调查费用较低,但问卷的回收率低,且时效性不太强。
3.35
问卷 Questionnaire
问卷是专门从被调查者那里获得有关某个主题的信息而设计的一组或一系列问题。
3.36
封闭式问题 Closed question
封闭式问题即是在提出问题的同时,列出若干可能的答案供受访者进行选择。
3.37
开放式问题 open question
开放式问题是不向受访者提供回答选项、而由受访者自由回答的问题。
3.38
二项选择法  Dichotomous choice question
也称真伪或二分法,是指提出的问题仅有两种答案可以选择。
3.39
多项选择法  Multiple choice question
为所提出的问题事先预备好两个以上的答案,受访者可任选其中的一项或几项。
3.40
顺位法 Ranking method
也称排序法,是列出若干项目,由受访者按重要性决定先后顺序的方法。
3.41
回忆法  Recall method
指通过回忆,了解受访者对不同商品质量、品牌等方面印象的强弱。
3.42
比较法  comparison method
把若干可比较的事务整理成两两对比的形式,要求受访者进行比较并做出肯定回答的方法。
3.43
量表 Scale
调查问卷中对具体问题的答案所设计的一套事先拟定的用语、记号和数目,用来测定人们的心理活动与态度评价。
3.44
信度 Reliability
问卷中测量工具对所测指标测量的一致性(consistency )和稳定性(stability )。
3.45
效度 Validity
即有效性,指问卷确能测量出研究者想要测量的主题的程度。
3.46
用户细分 customer segment
用户细分就是根据消费者各方面的属性,按照科学的方法把市场分割为具有不同需要、性格或行为的购买者群体,其主要目的为:使同一细分市场内个体之间的固有差异减少到最小,使不同细分市场之间的差异增加到最大。在市场决策上,进行市场细分的目的是针对不同的购买者群体采取独特的产品或市场营销组合战略以求获得最佳收益。
3.47
直接效应  Direct effect
在因果关系模型中,若变最A直接通过单向箭头对B具有因果影响,称A对B有直接影响。
3.48
间接效应 Indirect effect
若A对B的影响是间接地通过其他变量C 起作用,称A对B有间接影响,称C为中间变量。
3.49
对应分析 Correspondence analysis
对应分析法是通过分析有定性变量构成的交叉列联表来揭示变量间的联系,揭示同一变量的各个类别之间的差异,以及不同变量各个类别之间的对应关系。变量划分的类别越多,这种方法的优势就越明显。
3.50
因子分析 Factor analysis
因子分析的基本目的就是用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系,即将相关比较密切的几个变量归在同一类中,每一类变量就成为一个因子(之所以称其为因子,是因为它是不可观测的,即不是具体的变量),以较少的几个因子反映原资料的大部分信息.
4 用户满意度测量的整体框架
4.1 用户满意度测量的目的在于评判各行业的用户满意水平,并生成行业级用户满意度指数,用于长期跟踪测量,从而揭示用户满意度变动情况及其对行业发展状况与企业市场占有率的影响。
4.2用户满意度测量适用于与用户最终消费直接相关的行业(机构),可分为提供有形物质产品的行业与提供服务产品的行业两大类。
4.3 用户满意度测量采用因果关系模型的形式,以保证具有严谨的理论基础和推断的可靠性。
4.4测量指标体系和方法的确定考虑了各行业之间的共同特征及差异,保证测量的口径一致,使不同行业之间的测量结果具有可比性,并为将各行业用户满意度指数汇总为部门级乃至国家级用户满意度指数奠定基础。
5 用户满意度测量的指标体系
5.1 指标体系的基本构成
本指标体系包含两类指标:第一类指标是用户满意度指数的测量指标,共分三级;第二类指标是用户满意度的影响指标。
5.2 用户满意度测量模型采用的指标
5.2.1
在考虑各行业用户满意度测量的共性特点以及拟采用模型的基础上,设置三级测量指标体系:一级指标即为用户满意度指数;二级指标包括七个指标,用于测量用户在购买与消费特定品牌产品前后的有关感受,其中用户满意度的原因指标有4个,结果指标有2个;三级指标包含21 个指标,分别用于测度相应的二级指标。
5.2.2 具体的各级指标如表1 所示:
表1 用户满意度测量指标体系及数学符号
一级指标
二级指标
三级指标
顾客满度指数
企业/品牌形象X1
用户预期X2
产品质徽感知X3
 
价位感知X4
用户满意度X5
 
用户抱怨X6
用户忠诚度X7
企业/品牌总体形象Xll、企业/品牌知名度Xl2、企业/品牌特征显著度X13
总体质最预期X21、可靠性预期X22、个性化预期X23
总体产品质量感知X31、产品质量可靠性感知X32、产品功能适用性感知X33、服务质量感知X34
给定质量下对价格的评价X41、给定价格下对质量的评价X42
总体满意度X51、实际感受同预期质量水平相比下的满意度X52、实际感受同理想质量水平相比下的满意度X53
用户抱怨与否X61、用户投诉与否X62、投诉处理满意度X63
重复购买的可能性X71、向他人推荐的可能性X72、价格变动忍耐性X73
5.3 用户满意度的影响指标
实施用户满意度测量的各行业或企业,根据白身特点,结合测评目标,对与用户满意水平有关的影响因素设置测量指标,用以从中发现导致用户满意与否(用户满意度指数高低)的关键原因,推动产品质量与用户服务水平的改进。
5.3.1 行业层次上的影响因素包括:产品生命周期、行业内的市场竞争情况、竞争行业的情况等。
5.3.2企业层次上的影响因素包括:企业品牌、员工素质、售后服务、竞争对手的情况等。
5.3.3产品层次上的影响因素包括:产品的功能特性、质量特性、外观特性、价值特性等。
5.3.4本标准中不对用户满意度的影响指标做具体规定,视行业、企业、产品的特征有所差异。
6 用户满意度的测量模型与估计
6.1 用户满意度的测量模型
用户满意度测量模型采用结构方程模型(SEM)的形式,分为结构模型和测量模型,通过特定的估计方法来得到所需要的用户满意度指数值。
6.2 用户满意度模型的数学形式
6.2.1
用户满意度模型有特定的数学形式,这些数学表达式是正确运用计算机软件程序来估计所需要的用户满意度指数的必要前提。本标准中提供的模型可以作为各行业、企业进行用户满意度测量的初始模型,最终的模型形式根据由具体调查数据所得的拟合结果加以调整。
6.2.2 用户满意度测评的结构模型反映隐变量(用户心理意向)之间的因果关系,其图示及数学形式见附录A。
6.2.3 用户满意度测评的测量模型反映隐变量与其测量指标/变量之间的关系,其数学形式见附录A 6.2.4 用户满意度模型中三级指标的数值通过对用户的实际调查得到,其它数值需要经过特定的统计分析方法估计得到。
6.2.5 第三级指标以十分制测量,10分表示最高评价、1分表示最低评价;第一、二级指标则以百分制测量,100分表示最高评价、0分表示最低评价。
6.3 模型的估计与应用软件的选择
本标准中用户满意度模型的估计采用PLS (偏最小二乘估计)方法。实现该方法的计算机程序有多个,如LVPLS-PC 1.8PLSGraph等,也可以采用S-PLUSMATLAB等编程实现。
7 用户满意度测量的调查方案设计
7.1 抽样方法设计
7.1.1 界定调查对象范围

7.1.1.1
通常从以下几个方面来定义抽样总体:
7.1.1.1.1 地域特征:指用户活动的范围,可能是一个城市、一个省也可能是全国。
7.1.1.1.2人口统计特征:指目标用户群的年龄、性别、收入等统计特征。
7.1.1.1.3 产品或服务使用情况:指一段时间内对消费者使用产品和接受服务的情况,包括是否使用和使用频率.
7.1.1.2 用户满意度调查的对象是在规定时限内购买和使用过产品或服务的消费者,一般指个人或家庭,但有时也会是公司、社会团体等组织型客户。被调查者年龄应该在18-75 岁之间。
7.1.2明确调查目的
7.1.2.1 了解某企业或品牌的用户满意程度
7.1.2.2 了解某行业的整体用户满意度
7.1.3 建立抽样框
7.1.3.1 当用户资料(名录)比较完备时,该名录可作为概率抽样的抽样框。名录应包括用户姓名和联系方式(至少含电话号码、住址、通讯地址中的一项)的完整准确信息:同时在可能的条件下最好还包括与所研究目标量相关的辅助信息,以便用这些辅助信息改善抽样设计的效果,提高估计推断的抽度。
7.1.3.2 当用户资料很难取得或较少时,无法建立理想的抽样框,则进行不等概率抽样。
7.1.3.3整群抽样、多阶段抽样不要求掌握包含总体所有单位的抽样框,只须知道每阶段被抽中单元中下一级单元的抽样框即可。
7.1.4 选择抽样方法
对行业满意度进行测评的抽样分为两个层次:一是从行业数量众多的企业(品牌)中选取有代表性的企业或品牌;二是从入选企业数量众多的用户中抽取一定规模的样本进行调查。最终不仅可以得到企业的满意度指数,还可以汇总为整个行业的满意度指数。
7.1.4.1 企业(品牌)的抽样方法
7.1.4.1.1 一般性行业
按照企业或品牌上一年度营业额进行排序,选择前n位作为调查企业(品牌)。
7.1.4.1.2集中度较低的行业
行业中企业非常分散,每个品牌在全国市场份额都很小。此时可将各品牌市场份额由大到小排列,并从前面开始尽量多选一些品牌进行独立调查,其他品牌作为一个整体进行调查。如食品制造业、烟草业以及零售业等。
7.1.4.1.3 集中度较高的行业
行业中由骨干企业构成,它们的市场份额较大。此时可依据各品牌市场份额从大到小累计选择品牌,当累计市场份额超过50%时,选中品牌将独立抽样调查,其他品牌作为一个整体进行抽样调查.如通讯业、家电制造业等。
7.1.4.1.4 完全垄断型行业
对于地方垄断型行业(如煤气、水、电供应服务),以行政区划为单位采用多阶抽样;对于全国性垄断行业(如铁路客运),以最大的二级单位为基础进行抽样,最后根据客运量或营业额进行加权计算行业满意度指数。
7.1.4.1.5 区域经营性行业
首先选择有代表性的区域,然后在这些区域内选择有代表性的公司或品牌。选择标准可以为营业额等。如出租车、医院和居民服务业等。
7.1.4.2 从企业中抽取客户的方法
若所有客户总数少于300、且费用允许时,可以考虑全部调查;若客户总数较大(大于300 ) , 则采用抽样调查方法对合格受访者进行访问。
7.1.4.2.1 调查对象为个人或家庭(个人用户)
7.1.4.2.1.1 简单随机抽样
当企业可获得所有用户的完整名录时,可采用简单随机抽样方式。简单随机抽样是其他抽样方法的基础,操作非常简单。
7.1.4.2.1.2 分层随机抽样
当企业用户数较多,且具有非常明显的类别特性时,可以采用分层抽样的方法提高抽样效率.所谓类别特性是指用户可以分为若干类型,不同类型之间在被调查的指标上具有显著的差异性,而同一类型内部则无明显差异。
分层抽样要求预先对总体信息有一定了解,且分层标志与所关心的特征有关。如果需要同时考虑多个特征,则根据最重要的特征进行分层。
7.1.4.2.1.3 多阶段抽样
行业性满意度调查总体往往涉及到全国范围内的所有用户,人数众多且地域分布广泛,此时进行随机抽样或者分层抽样不具有现实可操作性;可以采用多阶段抽样。
多阶段抽样通过将取样集中在几个有代表性的地区来降低调查成本,因此被广泛应用于覆盖广阔区域的调查。它不要求总体的抽样框己知,只须知道各级单元的大小和被抽中各单元内的抽样框即可。
7.1.4.2.1.4 等距抽样
当简单随机抽样所需样本量比较大时,常常采用等距抽样作为简单随机抽样的替代方法,二者效果近乎相同,但等距抽样的操作却大大简化。只需产生一个随机初值和一个间隔,然后就可以每隔若干个单位抽出一个单位进行调查。等距抽样同样适用于掌握完整抽样框的情况。
7.1.4.2.1.5方便抽样
方便抽样通常在用户比较集中的地域访问样本。由于对调查条件要求较低且并不严格限制受访者,因此操作难度小、访问成功率高且访问成本低。方便抽样一般用于非正式的探索性调查。对于多阶段调查,可以在前几阶段采用较严格的抽样程序,而在最后一阶段则采用方便抽样。
7.1.4.2.1.6判断抽样
判断抽样是由访问员对受访者的身份进行人为判断,对感觉符合要求的受访者进行调查。受访对象的选择依据是访问员相信这些受访者能够代表目标市场的情况。抽样的成功性主要取决于选择采访对象的访问员经验是否丰富。
7.1.4.2.1.7配额抽样
采用配额抽样,首先对总体的所有单元按其属性特征分为若干类型,这些属性、特征称为“控制特征”,如用户的年龄、收入、文化程度等;然后按照各个控制特征分配样本量。配额的确定应与实际情况或调查目的相关,保证样本中各类用户的比重与实际情况相一致。与其他非概率抽样方法相比,配额抽出的样本具有较高的代表性。
7.1.4.2.2调查对象为商业组织(组织型客户)
一般而言,企业的组织型客户数量相对较少,且抽样框比较完备,因此通常采用简单随机抽样
抽选样本。如果考虑不同组织用户对企业价值的差异,则应采用分层抽样或不等概率抽样。
7.1.4.2.2.1分层随机抽样
当组织型客户数量较多且分布分散时,可考虑分层抽样:根据客户的交易额进行分层,并依据各层总交易额大小为各层分配调查样本量。
7.1.4.2.2.2不等概率抽样
大多数情况下,组织型客户对企业的重要程度存在较大差异,此时应进行不等概率抽样.实施该抽样方法的前提是对每个组织型客户都要己知一个辅助变量用以确定其入样概率,该辅助变量通常为客户的交易额(购买量)。
7.1.5确定样本量
7.1.5.1影响样本量的因素
7.1.5.1.1调查对象在调查指标上的差异程度。总体差异性越大,所需的样本量一般也越大。
7.1.5.1.2抽样误差的控制范围。调查允许误差与样本量的平方根大致成反比,允许误差越小,所需样本量越大。根据调查目的与调查预算成本来决定允许误差。
7.1.5.1.3调查结果的可靠程度。用置信度表示,数值范围为0~l 。所要求的置信水平越高,样本量应该越大
7.1.5.2计算样本量
7.1.5.2.1统计学方法:根据允许误差公式推导在某种置信度水平和误差控制范围下的样本量。运用该方法计算样本最需要三种资料:可接受的抽样误差范围、置信水平以及总体标准差的估计值。
7.1.5.2.2经验法:通常企业用户满意度调查的样本量可以在200~500之间,这一样本基本可以满足测评企业或品牌用户满意度指数的需要。若企业在得到总体满意度的同时还希望得到不同类型细分市场(如不同年龄段、购买不同产品)的用户相对满意度,则应保证每个细分市场中的调查样本量都在100 以上。
7.1.5.2.3因子分析方法的要求:在用户满意度调查问卷的信度与效度检验以及数据分析中,通常要使用因子分析方法。该方法要求调查样本量应该是问卷中(参与因子分析的)问题数最的5~10 倍,这一数量方可满足因子分析可靠性的要求。
7.1.5.3在以上计算基础上,根据已有经验或对有效问卷回收率的预测,考虑适当增加样本量,以确保收到的有效问卷数量满足要求。调整公式为:
最终样本量=要求样本量/预计问卷回收率
7.2调查方式设计
7.2.1
调查的企业(或品牌)所属行业为消费品制造行业
采取定点拦访方式,拦截地点为产品的销售场所(如:超市、购物中心等);也可采取电话调查(包括传统的电话调查或计算机辅助电话调查)或入户调查方式。对于组织型客户,还可采取邮寄调查方式。
7.2.2调查的企业(或品牌)所属行业为服务行业,且有特定的服务场所。
7.2.2.1采取定点拦访方式,拦截地点为相应的服务场所。
7.2.2.2 对于用户区域间流动性不大、且在人群中占较大比重的服务行业(如零售业、餐饮业、金融保险业、医院等等),还可采取电话调查或入户调查方式。对于组织型用户,还可采取邮寄调查方式。
7.2.3 调查的企业(或品牌)所属行业为服务行业,但没有特定的服务场所。
7.2.3.1这类行业一般用户区域间流动性不大,且在人群中占较大比重,如公共交通行业(包括公共汽车、地铁、出租车等)、房地产业、公用事业(包括自来水、电力、燃气等的供应)等,可采取入户调查或电话调查的方式。
7.2.3.2 对于特殊类型的行业(如报纸、期刊的出版与发行),依据不同的营销渠道采取相应的调查方式。
7.3 问卷设计
7.3.1
调查问卷设计的准备
主要工作包括理解调查目的、确定调查行业、选择和确定该行业用户满意度指数测评模型、界定调查抽样的范围、明确数据收集方法、以及列出所需信息资料清单。
7.3.2 调查问卷设计的基本原则
问卷必须准确的满足所有的信息需求条件:问题的措辞必须清楚,易于用户理解;问题排列的顺序必须符合逻辑,有利于回答:尽量采用便于数据处理的封闭式问题。
7.3.3 调查问卷的结构
满意度调查问卷中通常包括以下几个部分:标题、问候语、甄选部分、用户满意度指数测量部分、与用户满意水平有关的影响因素的测量部分、人口统计信息部分和结束语;
7.3.4 满意度问卷的内容
7.3.4.1 标题
在满意度测评调查问卷的标题为:xx 行业(企业)用户满意度调查问卷
7.3.4.2 问候语
问候语中可以选择性地包括以下部分:调查的名称或主题,明确调查的实施主体,说明调查的目的,请求被调查者配合,说明完成问卷的重要性,确保被调查者弄清楚提供信息的价值,解释如何使用调查数据,表明对个人回答将予以保密,在邮寄调查中提供返回地址和返回日期。
7.3.4.3 甄选问题
甄选问题用于按照调查目的筛选出符合条件的受访者;同时询问受访者关于调查主题的背景信息。
7.3.4.4 用户满意度指数的测量部分――问卷的主体部分
7.3.4.4.1 用于获得用户关于调查对象(品牌、产品)的总体满意度指数。
7.3.4.4.2 本部分问卷应依据所采用的用户满意度测量模型,针对各隐变量(即二级指标)相应地设计问题模块,其逻辑顺序与模型保持一致。
7.3.4.4.3 具体问题的设计和措词,根据所采用的用户满意度测量模型,以模型中的三级指标为基本的逻辑框架。
7.3.4.4.4 问题的设计应遵守以下原则:问题尽可能地短,避免使用专业、行业用语,不应产生诱导性:一项提问中只包含一项内容,提问在受访者回忆范围内的问题,提问的意思和范围必须明确、应具有逻辑性;在一定经费控制下,要用尽可能少的问题收集尽可能多的信息。
7.3.4.4.5 采用封闭式问题,答案采用10 级量表。
7.3.4.5 与用户满意水平有关的影响因素的测量部分――问卷的次主体部分
7.3.4.5.1 用于了解测量对象(行业、企业或产品)在产品和服务具体因素方面的用户评价,帮助企业发现关键因素、有针对性地进行质量改进。此部分应涵盖相关产品或服务的所有质量要素。
7.3.4.5.2 根据测量对象所涉及的各种具体因素来设定问卷结构,应全面包括影响用户满意度水平的重要因素,也可根据该行业专家的意见选择最具代表性的因素,并按照一定的逻辑顺序进行排列.
7.3.4.5.3 在设定好问卷结构后,对每一因素再设置若干问题,以获取详尽的信息。
7.3.4.5.4 一般采用封闭式问题,必要时可加入开放式问题。
7.3.4.5.5 对于影响因素的用户满意评价问题,采用10 级量表的答案形式;为了信息精确,应设置用户无具体体验的答案选项,记为“99 " .对于其他部分则根据需要采用二项选择法、多项选择法、顺位法、回忆法、比较法等多种答案形式。
7.3.4.6 在满意度调查问卷中加入人口统计问题:如年龄、性别、职业、受教育程度和家庭收入等,以提供更为详细的分析结论。
7.3.4.7 结束语位于整个问卷的最后,主要向受访者表示感谢。
7.3.5 在满意度调查问卷正式投入使用之前需要进行预测试,主要检验问卷设计的效度和信度,预测试的方式可以采取座谈、试答以及小样本调查等,根据测试结果来对问卷进行必要的修订.
7.3.6在问卷的最后定稿阶段,完成问卷的外观设计与问卷编码及编号。
7.4 调查问卷的信度与效度检验
7.4.1
信度评价
7.4.1.1 用于检验问卷是否具有较高的稳定性和一致性,即问卷测评的结果内部是否相互符合,以及在不同的测评时点结果是否稳定;在预测试中进行,根据检验结果对问卷进行有针对性地修改。
7.4.1.2信度评价的方法包括:重测信度与复本信度(测量稳定性),折半信度、“α系数、基于因子分析的θ和Ω系数法(测量一致性),以及综合信度。
7.4.1.3 根据问卷的结构和内容、经费、计算工具等条件,选择一种或几种信度指标进行计算评价。7.4.2 效度评价
7.4.2.1 用于检验问卷中的问题是否有效地测量了想要测量的内容:在预测试中进行,根据评价结果对问卷进行有针对性地修改。
7.4.2.2 效度评价的方法包括:表面效度、内容效度、效标效度和结构效度。
7.4.2.3 根据问卷的结构和内容、经费、计算工具等条件,选择一种或几种效度指标进行计算评价.
7.4.3保证用户满意度测量问卷信度和效度的基本要求
7.4.3.1 问卷不能够过长,问卷的问题具有良好的代表性,问题的答案应采用封闭形式。
7.4.3.2样本最应满足要求.
7.4.3.3 采取措施减少测量过程中的误差:对访问员进行严格培训,在整个访问过程中要求其不可出现偏颇与暗示、不要带有任何的主观引导;要注意观察受访者的身心键康状况、动机、注意力、持久性和作答态度,尽最保证受访者能够认真做答;尽可能提供好的访问环境条件等。
7.4.4正式使用的问卷应该同时具有较高的信度与效度。
8 用户满意度测量的统计分析
8.1 基本的描述统计分析
8 .1.1
频数统计,进而可以计算百分数,用于估计和比较持不同满意水平的用户、以及不同背景的用户在总体中所占的比例。
8.1.2 指数,用于评价用户满意水平的变动、以及对各方面的用户满意水平的比较.最常用的方法是:将待比较数值中的一个特定数值定为基数,计算其他数值相对于基数的百分数,称其为指数。
8.1.3平均数,用于反映各方面用户满意度的平均水平。
8.1.4 方差或标准差,用于反映用户满意水平的差异状况。
8.2 变量之间的关联分析
8.2.1
方差分析与列联表分析,用于评价不同部门、不同市场细分或不同类型的用户,在满意水平方面是否存在差异。
8.2.2 相关分析,用于反映用户在不同方面的满意度水平变动的关联程度。
8.2.3 对应分析,判断不同类型用户的偏好特性。
8.3 结构方程模型中直接效用、间接效用的分析
8.3.1
直接效用和间接效用分析用于发现在满意度测量结构方程模型中对满意度影响最大的因素,为企业采取措施提高用户的整体满意度提供参考意见。
8.3.2 直接效用即为结构模型中回归系数的估计值,反映满意度结构方程模型中二级指标之问的直接影响作用的大小。
8.3.3 间接效用通过沿二级指标的箭头方向对直接效用进行累乘迭加计算得到,反映二级指标通过中间变量(二级指标)对其他二级指标的影响作用的大小。
8.3.4 总效用为直接效用与间接效用的总和,反映二级指标之间总的影响作用。
8.4 满意度重要性矩阵
在满意度调查收集的信息中,主要分为两类,一类是用户对于产品或服务各主要因素的重要程度评价:另一类是对于各主要因素的满意度评价。
用户重要性满意度矩阵是以产品和服务各因素对用户的重要程度为纵坐标、以用户对这些因素的满意度评价为横坐标建立的四个矩形组成的矩阵图。从而可以判断企业在哪些因素上具备优势、哪些因素上具有劣势并亟需改进。
8.5 用户忠诚度分析
8.5.1
忠诚度行为-情感模型,运用情感忠诚度与行为忠诚度组成的两维坐标图,综合对情感忠诚度、行为忠诚度进行分类和量化。
8.5.2 利用忠诚度的评价结果,借助马尔科夫链来预测在产品供过于求的情况下的品牌市场占有率。
8.6 奖惩分析
利用用户对产品或服务各具体因素的评价与对产品或服务总体评价的关系,对各具体因素进行分类,为企业有选择地改进具体因素提供依据。根据各具体影响满意度的因素对整体满意度的影响作用,应用奖惩分析将满意度影响因素划分为基本因素、绩效因素和激励因素三类。
8.7 用户细分方法
用户的背景特征与其满意程度可能存在着一定的联系,可以采用不同的方法进行用户细分。
8.7.1满意度忠诚度矩阵分析法――对应分析法,主要用于判断不同细分市场的偏好特性。
8.7.2因子分析,将产品或服务的各种具体因素,依照相关性的强弱合并为类,根据因子得分的特点总结各个类别的特点。
8.7.3 用户价值分析,利用用户终身价值信息来区分用户,可以定义三种主要的用户类型:最有价值的用户、第二层级用户、负值用户。
附 录 A
(规范性附录)
用户满意度测评模型
A.l 用户满意度测评结构模型图示
利用用户在购买及消费产品过程中满意度形成的因果关系来构建结构模型,具体如图1 所示。图中圆形表示二级指标,圆形之间的箭头指向表示二级指标间的因果关系。这一模型为各行业进行用户满意度测量的初始模型,最终采用的模型形式可以根据具体的调查数据加以调整。

质量

预期
 
企业/品牌形象
质量
感知
价值
感知
顾客
满意度
顾客
抱怨
顾客
忠诚度
 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

图1 用户满意度测量的结构模型
A.2 用户满意度测评结构模型的数学形式
 
其中 ,,…,是指标体系中的7个二级指标(具体含义见表1);…,以及 ,…, ,是需要估计的内部结构系数 ,…,是结构方程的随机误差项;同时假设E[ ]=E[]=0
A.3用户满意度测评测量模型的数学形式
 

其中 ,,…,是指标体系中的7个二级指标, ,,…,是指标体系中的21个三级指标(具体含义见附表1); ,,…,是需要估计的系数(称载荷系数); ,, ,,…,是测量方程的随机误差项;并假设E[ ]=E[]=0, E[]=E[=0 (i=2,3, …,7)。]
 

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