1引言
1999年我国印发《国务院关于进一步加强产品质量工作若干问题的决定》首次提出“要研究和探索产品质量用户满意度评价方法，向用户提供真实可靠的产品质量信息”的要求，自此以顾客为导向，力求满足顾客需求，追求客户满意，期待获得顾客忠诚成为企业竞争关注的焦点。中小企业作为我国经济增长的重要力量，为中国经济持续高速增长发挥了巨大作用。然而，与大型企业相比，我国中小企业普遍缺乏资本和技术。因此，只有真正树立用户至上的价值观，从顾客需求出发，立足于所熟悉的产业，针对顾客不满意的地方进行持续不断的改进，才能有效提升中小企业的竞争力，并获取更高的市场份额。文章通过对我国中小企业顾客满意度测评的研究，为中小企业开展顾客满意度调查和提升顾客满意度提供了依据。
2文献综述
针对顾客满意度研究，田月华、陈玲玲在顾客满意度的述评中将顾客满意度的研究分为模式研究和测量，其中模式研究分为差异模式、绩效模式、顾客让渡价值理论和消费者归因理论，将测量分为测量方法、顾客满意级度、指标和定量评价方法。熊百妹、宋思根对国内顾客满意度的测评研究进行了梳理，将顾客满意度测评研究分为测评指标体系、测评方法和提升策略三个方面。文章研究所指的顾客满意度测评主要是运用一定的模型或方法，对顾客满意度进行的测量和评价。
文章通过对中国知网全文数据库检索，对顾客满意度测评的研究相对较多，测评方法也趋于多样性，但针对中小企业顾客满意度研究的文献相对较少。陈洪安对中小企业实施顾客满意度战略的基本思想、必要性和对策建议等方面进行了探讨。孙建红和邢宝山从电子商务信息系统角度论述了电子商务企业满意度和电子商务顾客满意度，以此衡量电子商务在中小企业的应用。胡彦泽对中小企业顾客满意度存在的问题进行了分析，并探讨了相应的提升措施。付越从中小企业实施网络营销方面提出了顾客满意度提升的策略。由此可见，对于中小企业顾客满意度的研究主要集中在战略分析、应用分析和策略分析等定性研究层面，定量的测评研究相对较少。
3测评原则
31经济性原则
经济性原则指的是在保证中小企业顾客满意度测评质量的前提下，尽量降低整个测评过程中的测评成本。一般而言，对于顾客满意度的测评过程包括初步调研分析、指标体系设计、数据收集、顾客满意度计算、结果分析和持续改进等环节，如图1所示。相比大型企业，中小企业缺乏一定的人力、物力和财力，因此对于整个顾客满意度的测评过程耗费的时间不宜过长，组织和参与的人员也不宜过多，在保证测评质量的前提下，针对测评过程中的各个环节应尽量减少成本。
32重要性原则
中小企业相比大型企业，规模相对较小，主营业务和工作流程也相对简单。因此，针对中小企业顾客满意度测评指标的设计应根据各个中小企业自身经营的目标和产品的特点，抓住关键环节和核心业务，分清主次，对中小企业起到决定性作用的指标做出重点评价。有时，过多的评价指标不仅会增加测评成本，而且还会带来测评过程的混乱，导致整个评价体系的失效。
33实用性原则
目前对于顾客满意度的测量模型和方法众多，包括结构方程模型、回归分析、层次分析、模糊综合评价、因子分析、相关性分析、主成分分析、BP神经网络、熵和聚类分析等。其中有些模型和方法相对比较复杂，对收集的数据量和数据精度也有特殊要求。针对中小企业顾客满意度测量模型和测评方法的选择，应秉承实用性原则，杜绝应用华而不实的不适合中小企业的测评模型和方法，突出方法和模型的有效性和可操作性。
34定性与定量相结合原则
顾客满意度的测评体现的是由定性认识到定量认识最终再到定性认识的过程。定性测评是对顾客满意度研究对象性质和属性等质的分析判断；定量测评是通过数量分析对顾客满意度相对精确的客观性反映。定性测评侧重于对评价对象性质和整体属性的价值判断，具有较强的主观性，在缺乏统一标准的情况下难以形成一致的结论。在整个测评中，定性测评决定了测评方向，定量测评是具体展开工作的方式方法，定量测评要在定性测评的引导下进行。因此，对于中小企业顾客满意度的测评应遵循定性与定量相结合的原则。
35连贯性原则
对于中小企业而言，环境随时在发生变化，企业也要随着环境变化及时做出调整。因此，对于顾客满意度开展的测评工作不是一劳永逸的，需要随着时间持续不断地进行，同时滚动顾客满意度测评的结果，这些结果随时间推移追踪续效，从而建立中小企业顾客满意度的动态情报系统，有效推动中小企业的持续改进和业绩的不断提升。
4测评模型
目前国内外对于顾客满意度的测评，提出了多种顾客满意度测评的模型并应用于实践。例如，瑞典于1989年建立了顾客满意度指数模型，美国于1994年建立了自己的ACSI模型，国内顾巧论、季建华对基于大规模定制的顾客满意度模型进行了研究。对于中小企业的顾客满意度测评模型，按照以上实用性原则，应当充分体现可靠性和有效性。实践中，四分图模型、KANO模型、AHP模型和CSI模型在实践中被充分证明具备一定的可靠性和有效性，而且应用起来相对比较简单，对中小企业的测评具有一定的适用性。下面就四种模型进行简单的对比和分析，如表1所示，以方便测评过程中的选择和应用。
现实中，中小企业开展顾客满意度测评过程中，可以利用KANO模型对指标进行挖掘和分类，利用AHP模型构建指标体系和确定指标权重，利用四分图模型对测评结果进行诊断和分析。同时，对于不同行业中不同中小企业的顾客满意度的横向对比，则可以利用CSI模型进行测评和分析。因此，四种模型不仅可以单独应用于中小企业顾客满意度某一方面的测评，而且个别模型也可以搭配起来使用。例如本文实例研究中的层次结构模型与四分图模型的搭配，可以对顾客满意度进行较全面的测评和分析，体现了顾客满意度定性和定量相结合的测评原则。
5实例研究
A公司是一家集生产加工、工艺开发、礼品设计为一体的中小型有机玻璃加工制造企业。公司目前客户主要集中在内地及港台地区。随着公司业务的不断发展和顾客群体的不断增多，公司客户管理和服务水平相对滞后，为了更好地提升顾客满意度和顾客忠诚度，特组织对A公司的顾客满意度进行测评和分析。
51指标体系设计
通过对A公司的初步调查，结合公司的主要业务和作业流程，归纳出品牌形象、产品质量、服务质量、响应速度和价格5个影响顾客满意度的二级指标和18个三级指标，按照层次结构模型，构建了A公司顾客满意度指标体系。
52指标体系权重的确定
权重是反映各指标对顾客满意度影响程度的尺度。针对指标体系权重的确定，目前可采用的方法比较多，有层次分析法（AHP）、因子分析法、主成分分析法和专家意见法等，文章采用专家意见与AHP相结合的方式来确定。
AHP由美国运筹学家托马斯?赛蒂教授于20世纪70年代初期提出，是一种定性和定量相结合的、系统化、层次化的分析方法。文章结合专家意见使用层次分析法软件yaahp 102对调查结果进行数据分析，采用1～9的标度类型，计算了顾客满意度的指标体系的权重，并经过一致性检验，获得以下权重值数据。
53顾客满意度计算
顾客满意度测评采用顺序量表中的5级李克特量表，5级态度分别是：非常满意、满意、一般、不满意和非常不满意，相应的赋值为100、80、60、40、20，顾客根据对事物的普遍看法和心里感知选择相应的态度等级，其评价值的大小是所有问卷该项指标的平均值。
以现场调研和电子邮件两种方式对A公司主要客户进行了客户满意度的调查工作。调查共发放问卷52份，收回48份，有效问卷48份，有效率为923%。
经过调查获得数据之后，要对数据进行计算和整理，计算出各级指标的顾客满意度指数。顾客满意度指数是指根据顾客满意度测评数据，对各指标评价值加权平均而得到的结果，计算公式如下：
CSI=WiXi
式中：CSI为顾客满意度指数；Wi为第i个测评指标的综合权重系数；Xi是顾客对第i个测评指标的评价值。经过计算整理，得到表9。
54结果分析
对顾客满意度的评价结果进行直观分析是非常重要的，而从众多的调查数据和信息中寻找影响顾客满意度的关键因素作为企业改进的对象就更为重要，因此，文章采用四分图模型对结果进行诊断分析。
图2四分图模型
如图2所示，横坐标为三级指标顾客满意度评价值，纵坐标为三级指标综合权重系数，纵、横坐标上的分割线分别为综合权重系数的平均值及指标评价值的平均值。用三级指标的评价值与综合权重系数打点，可使指标落在不同的象限中。本次测评三级指标的评价值均值为685183，指标权重系数均值为00555。根据四分图模型分析结果为：A公司的优势指标有B1、B3、B4和E1，这是A公司需要保持并谋求创新的方面；重要程度较低而得分较高的指标有A2、A4、C3、D1和D3，需要继续保持；重要程度较低而评价值也较低的指标有A1、A3、B2、C2、C4、D2和D4，对于这些指标，A公司需要稳步改进和提高；A公司的劣势指标有C1和E2，这是A公司后期需要重点改进的方面。
[关键词]用户满意度 服务质量 图书馆评价
[分类号]G251 G252
随着图书馆由资源范式向服务范式转型，服务质量和用户满意度成为图书馆评价关注的重点。满意度测评(satisfaction measurement)是一种定量评价，其测评内容必须具有度量意义并且可以度量，测评指标体系的构建是首当其冲的研究重点，但测评流程和技术也是至为关键的。因为无论多么完善的指标都只有经过严密的测评流程控制才能保证其可靠性、有效性和实用性。
1 用户满意度概述
1．1图书馆用户满意度
用户满意是用户对其需求已被满足程度的感受。满意度是这种感受的定量化描述，是用户接受产品和服务的实际感受和其价值感与期望值之间的差异函数。满意度是在服务接触过程中具体形成的，不同行业的服务内容、服务方式决定了用户满意度各有特点。
随着信息技术的发展、信息自由和平等获取价值观的确立，任何具有信息需求的个体和群体都可能成为图书馆的用户，图书馆的服务范围得到空前拓展。但同时，图书馆服务仍然具有不同于市场服务的特性：①多数图书馆尚不具备对所有用户群提供均等服务的经济力量，还必须在兼顾所有用户群的前提下寻求资源的合理配置；②图书馆需要保证最大程度地服务于母体机构的战略目标，也常常要为不同用户群提供质量不等的服务；③用户自身也并不能完全自由地选择图书馆服务的来源和内容，图书馆之间的用户争夺并不明显，网络、书店、咨询公司等才是图书馆用户转移的方向。
1．2测评一般流程
用户满意度测评是一种以用户为主体、以满意度为对象、兼具鉴定性和发展性的评价方法，具体包括比例法、均值法和结构方程模型法三种方法。满意度测评是对用户的态度进行量化和对用户满意状况数据进行统计分析的过程，需要从样本数据中提取有统计价值的信息，并利用这些信息推断总体信息(见图1)。
从技术的角度看，可以把整个流程分为调查对象控制、调查数据控制和数据分析与展示三个方面。图书馆服务的特点又决定了其具有不同于一般满意度测评的技术方法。
2 调查对象的控制技术
调查对象即图书馆用户中参加测评的对象，是测评数据的具体来源。选择调查对象既要照顾到各种用户群，又要考虑到图书馆服务的重点，既要照顾到调查的全面性，又要考虑调查的效率和可行性。在满意度测评中，主要通过控制调查方式、抽样技术和调查邀请与督导来调节这几方面的平衡。
2．1调查方式
用户的调查方式有许多种，适用于满意度测评的方式主要有以下三种：
・面访调查。面访调查即调查员持纸质的调查问卷进行当面调查。面访调查中调查者具有主动性，可以有意识地按照调查意图控制样本和问卷的质量，在调查中也可以获取较多的信息内容。但面访调查的成本较高，调查的客观性受调查员的影响也比较大。
・邮件调查。最常见的邮件调查是邮寄调查和电子邮件调查。另外，留置问卷调查也属于此种类型，即调查者将问卷发放到用户手中、邀请或要求其在一定时间内填写问卷后予以回收。邮件调查的保密性好，没有调查员影响偏差。但问卷回收率比较低，调查的可控性不强。
・网站调查。网站调查就是把设计好的调查问卷放在机构主页上，让用户自主进行填写。有时调查者也会向目标用户发出一份解释调查性质并邀请他们参加的电子邮件，邮件中包含调查问卷的超级链接。网站问卷调查的结果可以自动进入数据库，便于快速处理。网站问卷调查受用户主导，成本低、速度快，但调查对象、回答率比较难以控制。目前，较为典型的网站调查方式的实例就是ARL的LibQUAL+TM。
2．2抽样技术
受测评成本、用户分布等限制，不可能对所有的用户都进行调查。实际上，完全调查不会比随机抽样提供更多的信息。用户抽样就是从总体中抽取若干个体作为调查样本，通过对样本的调查分析达到对总体情况了解的方法。常见的抽样方法有：
・概率抽样。也称随机抽样，就是按照随机原则进行抽样，总体中的每个个体都有一定的机会被抽中。概率抽样能够保证样本数据对总体参数的代表性，而且它能够将调查误差中的抽样误差限制在一定范围之内。但严格的概率抽样操作复杂、成本较高，对抽样设计人员的专业技术要求也较高。
・判断抽样。判断抽样是指调查者根据实际情况人为地确定样本，或由了解情况的专家圈定样本的抽样方法。判断抽样不利于对总体参数进行估计，也不能从概率的意义上控制误差。因而理论上不具备由样本对总体进行推断的依据。但判断样本对于图书馆用户满意度测评是非常有用的，因为图书馆用户呈现出较强的群体特征，如科研人员、研究生等身份用户群，或者理工、文史、医学等学科用户群。有意识的判断抽样有利于更准确地反映图书馆的发展状况。
・自愿样本。自愿样本不经过调查者的抽取，而是由自愿接受调查的用户直接组成样本，网站调查就是采取自愿样本的方法。自愿样本组织方便、成本低廉，而且参与者大多是对调查内容的关心者，他们态度的分析更具价值性。但自愿样本往往集中于某些特定的用户群，与总体结构相距较远，调查结果不能完全反映总体状况。
2．3调查邀请与督导
满意度测评往往需要综合应用多种调查方式和抽取技术。同时，为了充分争取用户的配合，还会根据测评意图主动控制样本数量和规模。面访调查时可以直接控制样本情况，而在邮件调查和网络调查时，则需要向目标用户主动发出“调查邀请函”。在测评过程中，当样本结构出现偏差时还应适时发出及时“提醒信”。
邀请函和提醒信的内容基本相同，主要说明调查的内容、目的和意义，并申明调查资料的保密性，以充分争取用户的合作。提醒信中还应重点标明调查的结束日期，提醒用户尽快填写问卷。为方便用户，采取邮件调查时会直接附带问卷，网站调查时则直接在E-mail中标明调查问卷的超级链接。
3 调查数据的控制技术
3．1指标体系设计
满意度比例法测评和均值法测评的指标体系设计采用的是层次化构建方法，即将用户满意度分解为几个方面，再将该方面具体化为若干具体指标。在层次化指标体系中，同样涉及信息资源、信息人员、服务内容和图书馆环境四个方面，与传统的测评只是测评目的、出发点和主体上的区别。
层次化指标体系的构建不是一个逻辑思维的产物，而是需要使用德尔菲法、主成因法、因子分析法等多种方法，经过
目标分解、指标简化、权值确定等多个环节以及局部试调、修正完善的严格实践验证过程。完善的指标体系应具有的特征：①可以测量，具有统计分析意义和可操作性；②来源于用户，是用户认为重要的，具有实用性；③能够为图书馆所控制，对工作改进具有实际指导意义；④考虑到与竞争者的比较，便于基准检验、横向比较和学习，体现前瞻性。
但由于不同图书馆的服务方式、服务内容各有特色，具体测评的意图和目的也有所区别，层次化指标体系呈现很大的个体性和人为性。结构方程法指标体系的设计则克服了这些缺点，它深入满意度形成的具体过程，从服务期望、服务感知、用户价值、满意度、忠诚度、抱怨度等前因后果上构建指标体系。商业营销领域通用的满意度测评CSI(Customer Satisfaction Index)便采用了路径性指标体系构建方法和结构方程模型测评法。
3．2量表设计
指标体系确定了测评的内容，量表则规定了测评数据的形式。满意度的测评尺度属于对于调查者心理状态和情感测度的态度量表，常有的形式有：
・李克特量表。李克特量表用于测量对一句陈述的认同程度，一般设5级备选答案，范围从非常赞成到非常不赞成，中间为中性类。例如“很满意、比较满意、一般、不满意、很不满意”。在转化成量化数据时，通常需要人为赋值。李克特量表的优点是简单易懂，但其结果不太精确，对于满意状态的覆盖面比较有限。
・语义差异量表。语义差异量表以形容词的正反意义为基础，一般包含一系列形容词及其反义词，在每一个形容词和反义词之间有约7-11个区间，较多的级数可以更为精确地表示用户的态度。
同时，语义差异量表可以是对称量表，也可以具有某种倾向。如表1所示的就是具有肯定倾向的语义量表，适合对服务表现比较好的图书馆进行用户满意度测评。对于那些不太满意的用户，由于人数不多，可以逐一询问，探查他们不满意的原因，并及时予以补救。
・数字量表。数字量表就是要求被访者对自己的态度直接给出一个分数的方法。分数的级别大小没有严格限制，常用的有五分制、十分制和百分制。数字量表将对态度强度的量化过程直接交给了用户，在一定程度上避免了对不同答案进行分级量化的主观偏差。数字量表反映的信息较多，但填写难度比较大。LibQUAL+TM采用的是用户选择打分的9级数字量表。
3．3问卷形式
・一列问卷表。只调查用户的满意度，要求用户根据自己的实际感知与期望质量直接判定服务质量。各项目的权重用户不予考虑，分析过程中可以忽略，也可以由专家赋值。
・两列问卷表。同时调查用户满意度和关注度，用户在确定自己对于某项目的满意程度时，要同时判定该项目的重要性。用户关注度的调查是把项目权重的赋予权交给了用户(见表2)。
3．4问卷处理
满意度调查一般持续一个月左右。在调查期间，要及时回收问卷。问卷回收工作的要点是：①及时掌握每天完成的问卷数和接受的问卷数，以掌握测评的进度；②对接受的每一份问卷都要记录一个唯一的、有顺序的识别号码，作为原始的文件，以方便随时查找原始资料；③问卷回收必须保证原始问卷的良好保存。
问卷处理时还需要鉴别有效问卷，即具有数据统计分析意义、并且符合测评目的的问卷。不符合要求的问卷便视为无效问卷，弃而不用。无效问卷通常有这样几种情况：①回答不完全，即有相当多的问卷没有填写答案。例如，清华大学的调查中超过1/3的问题没有回答的即视为无效㈣；②回答没有变化的问卷，例如在7级的量表中，其回答全是4，完全没有正向或者反向的看法；③在截至日期之后回收的问卷；④前后矛盾或有明显错误的问卷，例如具体项目都比较满意但总体满意度很差的问卷；⑤纸质问卷调查中有明显缺损的问卷。
4 调查数据分析与展示
4．1数据分析
数据统计分析是应用SAS、SPSS等软件对采集到的原始数据进行运算处理，并由此对研究总体进行定量描述与推论，从而得出最后的测评结果。统计分析的方法包括：
・描述统计分析。描述统计是对其调查数据的集中趋势(众数、中位数、平均数)和离散趋势(标准差、方差、离散系数)进行数量描述的分析方法，着重于对数量水平或其他特征的描述，而不具有推断性质。
・推论统计分析。满意度测评是通过抽样调查推断用户总体的方法，这种推断成立的前提包括问卷设计的科学性和样本抽取的有效性。前者需要进行相关的信度和效度检验，信度检验保证调查结果的一致性、稳定性和可靠性；效度检验保证问卷能够真实地测量到所有测量的东西，达到测评的目的。样本抽取的有效性需要进行必要的参数估计，通过推断总体参数的置信区间来判断。
・多元统计分析。多元统计是对多个变量进行分析的技术，诸如判别分析、因子分析、聚类分析等具体方法。在用户满意度测评中，多元统计分析是判断测评指标稳定性的重要工具。LibQUAL+TM测评方面变化的依据就是多元统计分析，特别是因子分析的结果。
4．2制图技术
满意度测评的结果一般需要利用图形来予以形象化的展示。除传统的圆饼图、线图、条形图外，还有一些针对不同问卷调查形式的专门制图技术：
4．2．1 满意度对比图 如果满意度测评采用李克特5级量表和一列问卷表的形式，满意度对比图就是最适用的图解方法(见图2)，其方法是：将“比较满意”和“很满意”的百分数相加或叠加在一起，称为满意度；将“很不满意”和“不满意”的百分比合并，称为不满意度，将满意度和不满意度分别按直方图的形式做成对比图；中立的态度“一般”在图中不出现。满意度对比图可以直观地表示出用户对各项项目的满意程度。 br>
4．2．2关注度/满意度矩阵 关注度/满意度矩阵是两列问卷表的图示工具。如图3所示，矩阵图中纵轴表示用户的关注度(重要性)，横轴表示用户的满意度，从而形成四个象限。根据测评的结果将各项目在此矩阵中进行定位。关注度/满意度矩阵的优点在于能够对各项目进行分析，如落在图中的阴影部分的项目即表示用户关注度高但图书馆表现比较差的环节，是今后工作中需要重点改进的部分。
4．2．3容忍阈图和雷达图 三列问卷表形式的制图技术有容忍阈图和雷达图两种。容忍阈图如图4所示，用户的最低服务期望和理想服务期望之间会形成一个服务容忍区域，也就是容忍阈；用户实际感知与最低服务之间的差距构成服务的合格度，实际感知与理想服务之间的差距构成服务的优秀度。将这些指标统一到一个坐标系中就形成了容忍阂图。容忍阈图的优点在于可以同时表示项目的重要程度、合格程度和优秀程度。
如果指标比较多，雷达图(Radar Chart)就是较好的图示工具。雷达图又称为蜘蛛网型图(SpiderChart)，是将分值转化为一组同心圆，各项目或测评指标构成从圆心散射的若干轮辐，然后根据测评的结果在其间进行标识。当把各指标的理想期望、最低期望和实际感知分别连结后，就会形成不同的区域。灰色的区域表示实际感知高于理想服务水平，是图书馆服务的强势；而黑色的区域表示实际感知低于最低期望，是以后工作改进的重点。
关键词:区间数;顾客满意度;多属性决策
中图号:F224.3 文献标志码:A文章编号:9451(2009)02-132-04
The Application of Interval Uncertain MultiAttribute
Decision Making in Customer Satisfaction Evaluation
ZHAO Weiqi,ZHAI Chao
(School of Economics & Management,Xi’an Technological University,Xi’an710032,China)
Abstract:
Customer satisfaction evaluation has become an important financial index to measure the sustainable development of business economy.But in the traditional customer satisfaction evaluation,the traget attributel values are usuallly set as real numbers,which limits the castomer’s subjective perception of products,thus leading to inaccurate evaluation results.The paper presents a customer satisfaction evaluation with interval numbers as its attribute values from the perspective of the uncertain multiattribute decisionmaking.This evaluation expands customers’ perception range of target attribute values,reflecting more truthfully the degree of satisfaction,and provides the businesses with suggestions on their sustainable development and product modification.
Key Words:interval numbers;customer satisfaction;mutliattribute decisionmaking
自20世纪70年代以来,顾客满意理论研究的兴起对企业的市场行为产生了一定的影响。80年代,顾客满意的企业经营理念逐渐成为西方发达国家的共识,并且在企业实践中得到应用,顾客满意成为衡量企业成功经营的一种绩效指标。不少公司把顾客满意度置于整体质量管理中最重要的地位。因此,对顾客满意度的测评引起了企业界和学术界的重视,渐渐的发展成为企业的一项专门工作。
当前,西方国家对顾客满意度的测评的研究主要集中在宏观层面,许多国家都建立了自己的顾客满意度指数模型,所采用的测量模型也不尽相同,其中有代表性的有瑞典模型、美国模型、欧洲模型。瑞典于1989年在世界上率先建立了国家层次上的顾客满意度指数模型,该模型是在美国密西根大学的福内尔(Fornell)教授等人的指导下开发的,有五个结构变量:顾客预期、感知价值、顾客满意度、顾客抱怨和顾客忠诚。其中顾客预期是外生变量,其他为内生变量。美国顾客满意度指数模型(ACSI)是以瑞典顾客满意度模型为原型建立的,ACSI中增加了一个结构变量-感知质量。欧洲顾客满意度指数测评模型(ECSI)借鉴了ACSI模型,在ECSI中增加了形象作为结构变量,将感知质量分为感知硬件质量和感知软件质量两部分,去掉了顾客抱怨这一结构变量。
当前从微观层面对顾客满意度的测评集中在具体测评模型的不同以及不同行业顾客满意度测评指标体系的确立两个方面。目前,有四分图模型,KANO模型等较为成熟的顾客满意度测评模型;结合灰色系统理论、模糊综合评判法进行顾客满意度测评的方法等。然而顾客满意的评价具有一定的模糊性与不确定性,是一个多属性决策的过程,顾客对产品或服务的感知难以用经典的数学语言描述,以上描述的一些顾客满意度测评方法,主要从确定性角度出发由顾客对产品测评指标属性值直接打分,属性值为具体的实数,然后根据属性值进行测评。但顾客对产品的看法经常是一个很难具体量化的模糊概念,具有很大的不确定性,因此测评指标属性值的实数化不能很好的体现顾客对产品的这种感知心理。所以,有必要运用不确定多属性决策方法来研究。
多属性决策是指在考虑多个属性的情况下, 选择最优备选方案或进行方案排序的决策问题, 它广泛地存在于工程、经济、社会、军事以及日常生活中。然而,由于客观事物的复杂性和人类思维的模糊性,我们遇到的多属性决策问题大多是不确定的、模糊的, 称为不确定性多属性决策问题。这类决策问题已经引起了学者们的广泛关注,并一直是研究的热点。
讨论不确定信息大部分是以三角模糊数、梯形模糊数和区间数的形式,本文针对顾客满意度中测评指标属性不易具体量化,具有一定的不确定性,应用属性值为区间数的不确定多属性决策方法来测评,扩大顾客对产品指标属性值的感知范围,从而更实际的反映顾客对产品的满意程度、更好的反映顾客对产品感知的模糊心理,克服了由于属性值固定、单一化导致顾客对产品测评过于主观,使得测评结果不准确的缺陷。因此,属性值为区间数的顾客满意度测评具有更强的客观性,更接近于人们的心理感知程度。
一、预备知识
西安工业大学学报 第3卷
第2期 赵伟奇等:区间型不确定多属性决策在顾客满意度测评中的应用
定义1:记a=\={x|aLxaU,aL,aU∈R},称a为一个区间数。特别的,若aL=aU,则a退化为一个实数。
区间数有如下运算性质:
设a=\和b=\,且β≥0,则
(1) 当且仅当a=b和当且仅当aL=bL和aU=bU
(2) a=b=\;
(3) βa=\,其中β≥0。特别地,若β=0,则βa=0
定义2:设a=\,b=\,且记L(a)=aU-aL,L(b)=bU-bL,称
P(a≥b)=
max{0,L(a)+L(b)-max{0,bU,aU}}L(a)+L(b)(1)
为a≥b的可能度。在此定义下,P(a≥b)具有如下性质:
(1) 若P(a≥b)=P(b≥a),则P(a≥b)=P(b≥a)=1/2;
(2) P(a≥b)+P(b≥a)=1;
(3) 若aU≤bL,则P(a≥b)=0;若aL≥bU,则P(a≥b)=1;
(4) 对于三个区间数a,b,c,若a≥b,则P(a≥c)≥P(b≥c)
区间数的排序:对于给定的一组区间数ai=\,i∈N,把它们进行两两比较。利用上述可能度公式求得相应的可能度P(ai≥aj),简记为pij,i,j∈N,并建立可能度矩阵P=(pij)n×n。该矩阵包含了所有方案相互比较的全部可能度信息。因此对区间数进行排序的问题,就转化为求解可能度矩阵的排序向量问题。因为P是一个模糊互补判断矩阵,则给出一个简洁的排序公式进行求解:
vi=1n(n-1)∑nj=1pij+n2-1,i∈N(2)
得到可能度矩阵P的排序向量v=(v1,v2,…,vn),并利用vi(i∈N)对区间数a(i∈N)进行排序。
二、基于区间数的多属性决策顾客满意度测评模型
针对以区间数形式给出的决策方案综合评价值,给出带有可能度的方案排序方法。
①设不确定多属性决策问题方案集为X=(x1,x2,…,xn),U=(u1,u2,…,un) 。对于方案xi∈X,按第j个属性uj进行测度,得到xi关于uj的属性值aij(aij\),从而构成决策矩阵A=(am×n)。
最常见的属性类型有效益型属性、成本型属性。效益型属性是指属性值越大越好的属性,成本型属性是指属性值越小越好的属性。设Ij(j=1,2)分别表示效益型、成本型的下标集。为了消除不同物理量纲对决策结果的影响,本文用下列公式将决策矩阵A转化为规范化矩阵R=(rij)m×n,其中,rij=\),且
rij=
aij/aj,i∈M,j∈I1
a-1ij/a-1j,i∈M,j∈I2(3)
aj=∑mi=1aij,1/aj=∑m11/aij
根据区间数的运算法则,把式(3)中两个式子写为
rLij=
aLij/∑mi=1aUij,j∈I1,i∈M
(1/aUij)/∑mi=1(1/aLij),j∈I2,i∈M(4)
rUij=
aUij/∑mi=1aLij,j∈I1,i∈M
(1/aJij)/∑mi=1(1/aUij,j∈I2,i∈M(5)
②然后由规范化矩阵R=(rijm×n)以及已知的测评属性权重w=(w1,w2,…,wn)可知,方案 的综合属性值与权重的关系为:
zi=∑nj=1rijwji∈M(6)
式中:wj为第j个属性uj的权重,假设满足单位化约束条件:∑nj=1wj=1。
③利用区间数比较的可能度公式(1),算出各方案综合属性值 之间的可能度zi(w)(i∈M)可能度pij(zi(w)≥zj(w)),i,j∈M,并建立可能度矩阵P=(pijm×n)。
④利用公式(2)求得可能度矩阵P的排序向量v=(v1,v2,…,vn),并按其分量大小对方案进行排序,即得到最优方案。
三、顾客满意度测评的实例分析
考虑4个厂家生产的同种产品的顾客满意度测评问题。采用产品安全性u1、产品质量u2、产品售后服务u3、产品价格u4这4个属性作为测评指标。设有4个厂家(方案) (xi=1、2、3、4)将被测评,并假定属性的权重向量为w=(0.5080,0.2372,0.1103,0.1445)T。其中u1,u2,u3为效益型属性,u4为成本型属性。根据某咨询公司对这4厂家生产产品的顾客满意度数据收集,为了使得数据更具有准确性,咨询公司使用区间数给出了各厂家(方案)的顾客满意度属性值,如下表1。
表1 属性值矩阵
xiu1u2u3u4
x1\\\
x2\\\
x3\\\
x4\\
1) 先根据表1中的数据建立决策矩阵:
A=\\\
\\\
\\\
\\
2) 用(4)式和(5)式将 转化为规范化决策矩阵:
R=
\\\
\\\
\\\
\\\
3) 由(6)式以及给定得权重向量求得各方案(厂家)的综合属性值:
z1=\;z2=
z3=\;z4=
4) 为了对各方案(厂家)进行排序,先利用式(1)求出zi(i=1,2,3,4)两两比较的可能度矩阵:
P=
0.50.20910.41370.3707
0.79090.50.71650.6637
0.58630.28350.50.4521
0.62930.33630.54790.5
5) 利用式(2)求出可能度矩阵P的排序向量:v=(0.2078,0.3059,0.2352,0.2511)T
由此,4个方案(厂家)生产的同种产品在顾客心中满意度的优先顺序xi(i=1、2、3、4)的排序为:x2>x4>x3>x1。
四、结果分析
由文中基于区间数的多属性决策顾客满意度测评模型对4个生产同种产品的厂家顾客满意度测评结果可知,其中生产厂家2(x2 )生产的产品,在顾客购买后使用过程中产生的满意度最高,进而说明该厂的产品在同种产品销售竞争中处于较有利的优势,是顾客信赖的品牌产品。因此,该生产厂家应该保持产品优势,争取在产品各个属性的实用性上扩大优势,进一步提高其整个产品的顾客满意度,继续扩大其产品的市场份额。生产厂家1(x1 )的顾客满意度最低,说明该厂生产的产品在4个属性的某些方面还有缺陷,厂家应着力找出其影响因素,增强产品在各个方面的使用价值,从而增强产品的顾客感知价值,使得产品的顾客满意度和市场竞争力有所提高。生产厂家4( x4)和3(x3 )的顾客满意度测评结果居中且差别不大,说明这两个厂家生产的产品在顾客心目中接近于同质产品,顾客购买那个产品在本质上没有很大区别。因此,厂家4和3应在自己的产品上增加个性因素或强调其产品某一属性的特殊性,使之对顾客群体有不同的吸引力,起到市场细分的作用,从而更好地参加市场竞争。
另外,本文中只讨论了在应用不确定多属性决策方法的情况下同一行业中不同产品的顾客满意度测评问题,取得了比较可信、客观的结果。对于该方法是否也适用与不同行业同种产品的顾客满意度测评,因为涉及到不同行业所处不同的生产环境等因素,从而使得测评指标设置有所区别,因此还是一个值得研究的问题。
参考文献:
徐泽水.求解不确定型多属性决策问题的一种新方法\.系统工程学报,2002,17(2):177.
徐泽水,孙在东.一种基于方案满意度的不确定多属性决策方法\.系统工程,2001,19(3):76.
蒋 妍.马景义.顾客满意度指数模型的估计与检验\.统计与决策,2006(2):12.
徐泽水.几类多属性决策方法研究\.南京:东南大学图书馆,2002.
关键词：数据挖掘；决策树算法；C4.5算法；信息增益
中图分类号：TP311.13
随着信息技术的快速发展，同时软件评测项目也逐渐走进了大众的视野，并获得了广泛的认可，针对当前市场环境变化风云莫测，竞争越来越激烈的情况，如何提升软件评测满意度是软件企业生存发展的根本动力。本文就从当前客户对评测不满意的情况进行挖掘，对信息进行分析，找出相似点，采取有针对性的措施提高客户对评测过程的满意度。
1 数据准备阶段
对于准备阶段的工作就是将长期积累下来的大量的数据进行测量，看是否适合进行深入的挖掘，这是对于数据挖掘的关键性的一点，由于很多数据在长时间的积累下，产生了冗长的、繁琐的信息，这时就要对数据进行筛选，然后净化，最后还要检查对于数据挖掘的工作是否已经做充分。
我单位的评测信息库中，许多信息是有必要采集的，但有些数据不必要采集，在如单位名称、评测价格、评测分类、软件功能、联系人等信息属性中，对于这些信息就要在其中剔除一些我们不需要的干扰因素，只留下需要的数据。（1）属性删除。对于单位的评测信息库中我们不需要的数据属性就要进行合理的删除，因为如果不删除，就会有一些无用的信息取代合理需要的属性从而使软件无法对我们需要提取数据的领域进行操作，这些属性通常概念层面较低，比如用户的电话、传真等等，就要将其删除。（2）属性泛化。属性泛化的意思就是要对阈值控制的层面进行上下的分层。从软件测试形式看有功能测试、单元测试、性能测试等20多种类型，以测试目的来划分主要为产品登记测试、鉴定测试、符合性测试、验收测试等这几种情况。如果将工作区域理解为工作的地区进行搜集，工作地区分为本地区和与外地，这对于搜寻的准确性有较大的影响；将工作区域缩小为市级单位，会因为取值的数目太多超过了规定的阈值，所以要将工作地区删除。（3）连续型属性概化为离散值：表中评测费用和企业规模人数是具有连续性的，而且在对决策树进行构建时，运用分散的数据处理起来更加方便，所以对于连续性的属性将其概化为离散值，这样能更方便的运用，将评测费用分为以下六组。FY1
表1
企业规模 评测费用 合同情况 评测类别 软件复杂度 报告内容 报告满意度
①不满意
②满意
③基本满意
②满意
……………….
2 用C4.5算法构建满意度树
2.1 决策树生成。（1）计算满意度分类所需的总信息熵。设S为训练集样本总数，共有m类样本Ci，（i=1，2，3，……m），Si为类Ci中的样本数，计算公式为：I（s1，s2，……sm）=-，其中pi是任意样本属于Ci的概率，可用Si/S来估计。在这个例子中，将满意度分为三个类别，满意，基本满意和不满意，且m=3。（2）计算每个属性的信息熵。设属性X具有u个值X1，X2，……，Xu，它将S分成u个集S1，S2，……Su，其中Sj包含S中这样的一些样本，它们在属性X上具有值Xj（j=1，2，…u）。以属性X为分类所需的期望熵（条件熵）是：，其中Sij是子集Sj中属于类Ci的样本数，，是Sj中的样本属于Ci类的概率。（3）计算该属性的信息增益和信息增益率。属性X的信息增益函数为：Gain（X）=I（S1，K，Sm）-E（X）。信息增益函数对于那些产生多分枝的测试倾向于生产大的函数值，但是输出分枝多，并不表示该测试对未知的对象具有更好的预测效果。使用“信息增益率函数”，它同时考虑了每一次划分所产生的子结点的个数和每个子结点的大小（包含的数据实例的个数），考虑的对象主要是一个个地划分，而不再考虑分类所蕴涵的信息量，属性X的信息增益函数为：，其中u为该节点的分枝数，Si为第i个分枝下的记录个数。（4）归纳决策树。依次计算每个属性的信息增益Gain（X）以及信息增益率A（X），选取信息增益率最大的，以该客户类别标记该树叶。如此类推，直到子集中的数据记录在主属性上取值都相同，或没有属性可再供划分使用，递归地形成初始决策树。
2.2 决策树剪枝。对于构建满意度树剪枝的方式，要在得到数据后对数据的可利用情况进行详细的分析，对于异常的数据要予以剔除，因为他们可以引起满意度数异常的情况，通常剪枝方式可以运用后剪枝的方式，对于可能产生的满意度运用最差满意度估计的方式弥补偏差，信息决策树上的分枝上如果出现在估计范围内的错误，就要对每个分支的权重进行分析，计算对于不能剪枝的期望错误率，因为如果因为剪枝导致了该节点产生了更高的错误率超过了期望值，那么就必须对分枝进行保留，如果影响不大，那么就可以剪去子树。
2.3 模式评估与应用。对于决策树模式的评估运用一般是根据分析数据的执行结果来确定的，要选择影响满意度的决策树，将对我们有用的数据进行提取和分析。对决策树的评估方法有保持方法和K-折交叉确认方法等。结果的可靠性更高，也更加精确。
通过决策树，可以看到企业规模越大（RS4、RS5），由于软件的复杂度高，更倾向于做软件的代码测试、可靠性测试和一些新技术的测试，导致我们满意度下降的主要因素是报告的质量；企业规模一般和小（RS3），由于企业正加速转型升级，系统性的产品刚刚形成，市场不够稳定，报告类别多变，因此类别往往导致满意度下降；企业规模小（RS2），有一定的技术水平，但资金缺乏，费用往往导致满意度的下降；企业规模微小（RS1），企业管理比较混乱，往往是突发性的赶报告，合同周期往往导致我们满意度下降。
3 结束语
客户满意度是评测机构的生命线，较高的客户满意度是电子产品发展致胜的发包，对于评测机构来说也是发展中提升竞争力的重要方面，在C4.5算法对软件评测满意度的分析中可以看出，将决策树运用到日常数据分析十分可行，也是对数据深入挖掘的常用工具，而且可以转化为直观的图像让使用者更加明确信息，当前将决策树技术引用到满意度的分析中去，我们改进服务意识，提高管理水平，增强专业知识。
参考文献：
[1]陶双红，常炳国.一种改进的C4.5算法及在贫困生认定中的应用[J].计算机光盘软件与应用，2013（02）.
在学习实践活动基本完成时组织开展群众满意度测评，是贯彻群众路线、吸收群众全程参与学习实践活动的一项重要措施。开展群众满意度测评的目的是：真实了解民意，客观、全面掌握活动开展情况，实事求是评价活动成效，及时发现存在不足，确保活动取得实效。
二、测评内容
（一）对市残联整改落实方案、解决群众反映强烈的突出问题方面进行评价；
（二）对市残联组织开展学习实践活动情况进行总体评价。
三、测评人员
（一）残联系统的党代表、人大代表、政协委员，以及根据工作需要特别邀请的本系统以外的“两代表一委员”：
*（市政协委员）、*（市政协委员）等
（二）基层单位代表：
各县（区）残联理事长
（三）残疾人代表（服务对象代表）：
*（听力语言残疾）、*（视力残疾）、*（肢体残疾）、*（肢体残疾）、*（肢体残疾）、*（智残亲友）、*（精神残亲友）
（四）市残联机关和直属事业单位职工代表（含退休职工代表）
（五）有关专家学者代表
（六）其它代表
四、工作安排
（一）测评前准备工作（8月11日前）
1.认真拟定整改落实方案，并以一定方式进行公开；
2.认真开展集中力量解决突出问题工作，并对落实情况进行认真总结和宣传；
3.对活动开展以来的情况进行初步总结；
4.通知测评人员按时参会（包括邀请市委学习实践活动第二巡回检查组成员）。
（二）召开满意度测评会（8月11日）
市残联学习实践活动满意度测评工作定于2009年8月11日下午3：00在市残联会议室进行。会议议程安排如下：
1.通报市残联学习实践活动整改落实方案和解决群众反映强烈的突出问题的情况；
2.通报市残联学习实践活动开展以来的情况；
3.听取各代表意见建议；
4.进行满意度测评（具体测评内容见附件1）。
另，对未能参会人员采取个别征求意见方式进行满意度测评。
（三）汇总、公开并上报测评结果（8月15日前）
1.由市残联学习实践活动领导小组办公室负责收集满意度测评表，并对测评结果进行如实统计；
2.通过适当方式向参评人员和广大群众公开测评结果；
3.由市残联学习实践活动领导小组办公室按时将测评结果报告市委学习实践活动领导小组办公室和市委学习实践活动第二巡回检查组。
五、注意事项
（一）加紧整改落实，确保活动取得实效，让群众满意
学习实践活动“关键在于落实”。群众满不满意，是衡量我们活动是否取得实效的最好标尺。全市残联系统一定要按照市残联整改落实方案认真整改，特别是对那些通过近期努力能够解决的影响和制约残疾人事业发展、关系残疾人民生等方面的重点问题，要集中力量、抓紧时间、积极主动地抓好落实，下功夫解决好残疾人最关心、最直接、最现实的利益问题，努力使群众满意、残疾同胞满意。
（二）认真总结宣传，及时通报市残联学习实践活动取得的实效
通过深入学习实践科学发展观活动，市残联在提高干部队伍素质、引领全市残疾人事业科学发展、残疾同胞得实惠等方面取得了不少成效。我们要认真总结、加大宣传，及时向相关部门和人员通报市残联学习实践活动取得的实效，以增进了解，更方便群众监督市残联学习实践活动的开展。
关键词：顾客满意度指数；感知价格；感知公平；顾客忠诚；模型
作者简介：陈湘青(1972－)，男，湖南湘乡人，佛山职业技术学院讲师，管理学硕士，主要从事市场营销学研究。
中图分类号：713.50 文献标识码：A 文章编号：1006－1096(2007)03－0118－03 收稿日期：2007－03－15
一、模型描述
“期望不一致”是目前应用最广的顾客满意测量模式，当今主流的测评模型SCSB、ACSI、ECSI等几乎无一例外都以其为基础来量度顾客满意。满意测量的期望不一致模式源于美国营销学者Oliver于1980年提出的期望不一致模型。该模型认为顾客满意度取决于顾客购前期望与购后感知之间不一致性的大小与方向：当购后感知符合顾客期望，顾客既不会满意也不会不满意；而当购后感知超过顾客的期望，顾客就会满意；当购后感知低于顾客的期望，顾客就会不满意。之后许多学者在此基础上又进行了大量的研究，逐步形成了期望主导型、感知质量主导型、不一致性主导型及感知质量与不一致性共同主导型等不同的模式(严浩仁、等，2004)，但总的来说仍然属于期望不一致理论的范畴。因此，作者对顾客满意进行测度时也主要考虑期望不一致模式。
另外，顾客满意度形成过程中的其他比较标准还包括感知绩效模式、需要不一致模式、公平模式、个人差异模式等(董大海、等，2004)。一些学者的实证结果表明对于很多产品，需要不一致较期望不一致更能预测整体满意(swan，1980；Tse and Wilton，1988；Myers，1991；汪纯孝、等，1999)。公平感和满意之间的积极关系也被很多研究所支持。在Fisk等人(1985)的实验研究中发现不公平的等待时间和价格都导致了不满意。Oliver和Swan(1989)比较了顾客满意测量中感知公平和期望不一致，发现公平收益和期望不一致两者均与顾客对售货员和供货商的满意有关，他们推测除期望不一致以外公平交易也影响顾客满意。Szymanski等(2001)指出在测量满意时公平感应该得到更大的重视。亦有研究认为顾客满意形成过程应该包括多个比较标准，如在瑞士顾客满意度指数SWICS(Swiss Index of Customer Satisfaction)的评价模型中，就同时采用了顾客期望和顾客需要作为比较标准，并考虑了需要的满足程度对满意度的影响。因此，作者在构建新的测评模型过程中，也将吸收近年来顾客满意研究的最新成果，在期望不一致模式的基础上，同时考虑公平模式和需要不一致模式，引入感知公平变量，同时将需要与符合需要的内容集成到各个相关的结构变量中，通过建立更为复杂科学的测评体系来度量顾客满意。大量的理论与实证研究表明，顾客期望、感知质量对顾客满意存在直接影响(Oliver，1980，1997；Chutchill & Surprenant．1982：Tse and Wilton 1988；王卫东、汪纯孝、等，1999)，本模型仍将沿用这些研究成果，并假设感知公平对顾客满意有直接影响。对于顾客满意的效果，目前比较一致的观点是，顾客满意意味着顾客忠诚度的提高(Labar-bera & Mazurski，1983；Bohon & Drew，1991；Anderson & Sulli-van，t993；Anderson，1994；Fornell&Johnson，1996)。但对顾客不满意所导致的顾客抱怨问题上则有两种截然不同的看法。以ACSI为代表的一种观点认为，顾客的不满将会通过抱怨或投诉的形式表达出来，企业通过积极处理顾客抱怨可以把抱怨的顾客转化为忠诚的顾客(Hirschman，1970；Fomell，1992)，基于这一理论所建立的SCSB、ACSI等测评模型均引入顾客抱怨变量。国内亦有学者认为对于我们这样一个顾客服务还很不完善的国家来说，有必要引入顾客抱怨这一变量(梁燕，2003)。以ECSI为代表的另一种观点则认为，随着人们对顾客抱怨处理的越来越重视，这时仍将顾客抱怨作为顾客满意的结果欠妥。有关的实证研究也似乎更支持这一观点。Johnson等(2001)在对挪威境内5个行业的6900名顾客所作的实证研究显示：抱怨处理对顾客满意或者顾客忠诚均没有显著的影响。中国标准化研究院顾客满意度测评中心的实证研究结果亦表明顾客抱怨同顾客满意、顾客忠诚回归关系均不显著，在模型中保留或舍弃顾客抱怨对测量结果几乎没有影响。因此，本模型将不引入顾客抱怨这个变量，但假设顾客满意对顾客忠诚存在直接影响。根据市场营销理论，顾客的购买决策过程一般可概括为5个阶段：认识需求、信息收集、信息评估、购买决策与购后行为，可见信息对于顾客购买决策具有重要意义。面对市场上种类繁多、纷繁复杂的商品，消费者总是尽最大可能去寻求相关的信息来帮助其做出决策。然而由于信息的不对称性及大量虚假信息的存在，消费者所能获取的信息往往是不充分的甚至是虚假的，这将在很大程度上影响到消费者做出止确的购买决策。消费者根据所掌握的信息，建立起对企业／品牌的印象，并对不同品牌的产品产生不同的预期。针对某个品牌，如果消费者掌握的正面信息越多，无疑对它的预期也会越高，选择该品牌的机会也就越大。国内的一些满意度指数测评模型中也引入了这一结构变量(张新安、等，2002)。因此，本模型引入信息变量，并假设信息对品牌形象和顾客期望存在直接影响。
ECSI与ACSI、SCSB不同的一点就是在模型中增加了一个隐变量――企业形象，认为企业形象会影响人们的期望值以及对满意度的判别，同时作为一种态度也对属于行为意图的顾客忠诚有影响。并通过实证研究指出，在固定电话、移动电话、银行、超市等行业中企业形象是影响总体满意水平的第一要素(Martensen，2000)。国内学者刘新燕(2003)、梁燕(2003)等也认为，企业形象应作为一种形象因素被加入到了整个满意体系当中，尤其是对于一些有品牌效应的产品，企业的形象对于顾客满意有很大程度的影响。中国标准化研究院顾客满意度测评中心的实证研究也表明企业形象是决定顾客满意度的重要因素，而且在很多情况下是最重要的因素。所以，在本模型的研究过程中，我们也决定加入企业形象这个要素，并假设企业形象对顾客期望、顾客满意和顾客忠诚均存在直接影响。
在已有的测评模型中大都引入感知价值这一结构变量，原意是为了判别满意是质量驱动型还是价格驱动型，但价值本身包含了过多的质量方面的因素，或者说质量本身就是价值的一部分，质量与价值在概念上很难做严格的区分(Bell，2002)，而人为的定义又会导致概念上的混淆不清，受访者亦很难接受，从而导致模型的混乱。Skaates等人的研究也认为，客户作为一个经济人(理性且追求最大化效用)，他在做决策时，会受到一些经济变量如价格等的影响(Athanassopou－los，2000；Skaates，2002)。又有研究认为，仅将顾客满意度作为客户忠诚度的前导变量而忽略如价格等对客户来说十分敏感的变量是不确切的(Kalafatis，2000；Nilsson，2001)。因此，有必要将价格变量从价值中分离出来单独研究其影响。一些学者在其提出的满意度测评模型中也设置了感知价格变量，并作了相关的实证研究(Johnson、等，2001；刘新燕、等，2003)。因此，本模型设置了一个独立的感知价格，取代原来的感知价值来分析顾客满意中由价格驱动的部分，而传统模型中由顾客价值测量的性价比部分则改由感知公平变量来衡量。假设感知价格变量外生，并对顾客满意、感知公平和顾客忠诚有直接影响。这样不仅解决了传统模型中从感知质量到感知价值的路径不能很好解释的问题，亦为更好地预测顾客忠诚提供了标准。
二、模型构建
(一)模型的测评方法与测评指标
依据以上所描述的顾客满意过程，作者建立了新的顾客满意度指数的测评模型(见图1)。模型主要由8个结构变量组成：信息、顾客期望、感知质量、企业／品牌形象、感知公平、感知价格、顾客满意和顾客忠诚，其中信息与感知价格两个变量外生，其余变量内生。所有这些结构变量都难以直接进行测量，我们将其视作隐变量，每个隐变量对应若干可以直接测量的显变量，如表1所示。测评体系由四级指标组成，上述8个结构变量将作为顾客满意度测评体系的二级指标，三级指标即为相应的观测变量(显变量)，第四级指标对应为问卷上的问题，在测评系统中指可以量化的多变量刻度题目，其他一、二、三级指标值由递归方法计算得到。由于在竞争性市场环境下，满意度和质量评估的频率分布通常是有偏的。为减少极度偏态而产生的统计误差，本模型采用10分制(相对于5分制或7分制)，使消费者能够更好地进行区分，以尽量减少偏态分布带来的负面效应。为了增加调研问卷的信度和效度，有关量表设计尽量采用ACSI、ECSI模型及国内清华、上海等模型中一些成熟的量表，如根据清华模型的研究成果在顾客满意度这个结构变量上增加了观测变量“同其他品牌比较”，但也作了一些大胆创新。作者认为，价格对于顾客而言具有与质量同等重要有时甚至比质量更重要的意义，而且顾客在购物前也带有明显的价格期望，传统模型中“顾客期望”仅仅通过对顾客进行质量预期的观测是不妥当的，因此本模型在顾客期望隐变量中首次加入了观测变量“价格预期”，以增加顾客期望的完整性与合理性。
(二)模型的数学表达
根据图1所示的顾客满意测评概念模型建立起相应的结构方程模型。模型包括两个部分，即结构模型和测量模型。结构模型描述了隐变量之间的关系，测量模型描述了隐变量和观测变量之间的关系。
1．结构模型
用∈表示外生隐变量的向量(2×1)，η表示内生隐变量的向量(6×1)，结构模型可表示为η=Bη+Tζ+ζ
(三)模型的估计与应用软件的选择
顾客满意度模型的估计主要采用PLS(Partial Least Square)方法和HSREL(Linear Structural Relationships)方法。PLS是一种将主成分分析与多元回归结合起来进行迭代估计的因果建模的方法。LISREL则是通过构造估计协方差∑(0)与样本协方差(S)的拟合模型，然后通过迭代方法来估计模型参数，因此也称为协方差建模方法。两种方法各有长短，分别适用于不同的情况。PLS的理论知识相对缺乏，强调预测的准确性时较适用，而HSREL则更适合理论知识充足，注重参数估计准确性的情况。两者应该说是相辅相成而不是彼此矛盾的。用于PLS分析的软件，目前主要有LVPLS-PC 1.8、PLS-Graph等，也可以采用S-PLUS、MATLAB等编程实现。而用于HSREL分析的软件包，则主要有LISREL、EQS、AMOS、MPLUS、CALIS等。
三、结论
[关键词] 投资环境 未确知测度 信息熵 指标分类权重 综合评价
一、引言
投资环境评价工作在经济生活中日益受到人们的重视，不但各类企业开始在项目决策中求助于投资环境分析，而且政府部门也意识到它在减少盲目投资、合理配置资源方面的好处。特别是在实践中，投资环境评价工作还有可能形成一套自己的以投资环境评价有效性指导或引导投资主体行为的运行机制。目前，常见的投资环境定量评价方法包括初级因素打分法、多因素系统评估法、综合性定量方法、雷达图分析法等。但这些评价方法对于主观性指标处理得比较粗糙。针对这一情况，本论文建立了一个基于未确知测度的投资环境评价模型。
二、投资环境评价指标体系的建立
投资环境评价指标体系是对投资环境进行综合评价的依据和标准。它的设置应符合系统全面、简明科学、稳定可比、灵活可操作的原则。因此，本文立足于投资行业的实际情况，运用系统工程的理论和方法建立了一套结构齐全、内容丰富、操作方便的投资环境评价体系。在实际投资决策中，激励因素、综合生产力能力、劳动力、地区基础、市场等因素是进行投资环境综合评价的主要指标。因此本文建立了如表1的指标体系来评价投资环境。
表1 投资环境综合评价指标体系
投资方对于这些指标的评价通过专家打分的方式得到，将投资环境的满意程度按梯级理论划分为五个层次:（1）非常满意;（2）满意;（3)一般满意;（4)不满意;（5)很不满意。本文就是在此基础上对投资环境度进行评价研究的。
三、未确知测度模型
设x1,x2,…,xn表示n个待评价的投资环境，记为X={x1,x2,…,xn}，称之为论域；评价有m项指标，记为。用xij表示对象xi在指标Ij下的观测值。设为评价空间，其中，为第k个评语等级。
1.单指标未确知测度
对象xi关于指标Ij的观测值xij不同时，则该指标使xi处于各评语等级的程度也不同。设xij使xi处于第k个评价等级ck的程度为。那么是对程度的一种测量结果，作为一种测度它必须满足通常的诸如“非负有界性、可加性、归一性”三条测量准则。即满足：
其中，
称满足上述三条测量准则的为未确知测度，简称测度。称
为对象xi的单指标测度评价矩阵。其中表示观测值xij使xi处于各个评语等级的未确知测度。
2.指标权重的确定
对象xi关于指标Ij的观测值xij使对象处于各个评语等级的未确知测度为 (2)
我们可知道，指标Ij对于对象xi的分类做了多少贡献。
（1）如果，说明指标Ij使xi处于各个评语等级的程度相同，因而无法区分出xi到底处于哪个评语等级。此时称指标Ij未对xi的分类做出贡献，若用表示指标Ij关于xi的分类权重，则=0;
（2）如果K个中有一个=1，其他的K-1个均为0，则指标Ij使xi确定的处于ck0评语等级，在此种情况下称指标Ij对xi的类别做了最大贡献，若用表示指标Ij关于xi的分类权重，则这时取到最大值；
（3）同理可以说明，的K个分量取值越分散，越小，取值越集中，越大。
设由测度所确定的信息熵为:
由信息熵的性质知：
①当且仅当时，Vj取到最小值为0；
②当且仅当存在一个=1其余的K-1个均为0时，Vj取到最大值为1；
③取值越集中，Vj的值越近于1，反之取值越分散时，Vj的值越近于0。
由Vj的上述三条性质可知，由（5）式定义的是指标Ij关于xi的分类权重。称
为指标关于xi的分类的权重向量。
3.指标分类权重的用途
将改写成，如果，即指标Ij对xi的分类未做贡献，此时亦有;若，则指标Ij对xi的分类做了非零贡献，注意到
我们知到是综合m项指标使xi处于第k个评语等级的未确知测度。
4.综合评价系统
若关于xi的单指标测度评价矩阵（1）已知，关于xi的各指标分类权重为（6）。令，
则为xi的评价向量。
5.评价准则
用评语等级划分是有序的，第k个评语等级ck“好于”第k+1个评语等级ck+1，所以最大测度识别准则不适合，改用置信度识别准则。
置信度识别准则。设置信度为通常取0.6或0.7，令
则判xi属于第k0个评价等级ck0。
四、应用举例
根据上述未确知测度综合评价模型，我们对邯郸某地区的房地产投资环境进行评价。参与专家打分的人打分的专家有10位，所设置的评价指标体系如图1所示；评语空间为{非常满意、满意、一般、不满意、很不满意}。其中，评价指标16个，每项指标以10分计，分布于5个评语等级上。对此环境的每项指标的评价得分均得10分，区别在于每个待评对象的等级分不同。这样的打分原则是公正的，也符合“非负有界性、可加性、归一性”的测量准则。待评对象（设为对象1）的得分统计数据，如表2所示。
表2 待评对象的得分情况统计表
根据表2的统计数据,得到如下单指标测度矩阵：
其中，
根据式式，计算指标权重如下：
该投资环境的评价向量为：
取=0.6，根据式（8）得：
当k0=3时，
因此，该环境被评为一般满意,接近于满意。
五、结束语
本文建立的基于未确知测度的房地产投资环境综合评价模型有以下特点：
1.采用定性与定量相结合的方法，避免了由主观和感性进行评定的随意性。
2.在各评价指标权重和识别准则的确定上，分别采用了信息熵和置信度识别准则，避免了模糊综合评判法中在这两方面的缺陷，使评价结果更具客观性。
关键词：评价
随着社会经济的快速增长及城市面积的不断扩大，旅客出行总量增加，出行距离延长，常规公共交通已难以满足人们的出行需求。因此，许多大城市将发展大容量的轨道交通作为解决未来城市交通问题的主要手段之一。
现代质量科学的主体是质量持续改进，其核心思想是企业的产品或服务必须持续不断地进行质量改进，更好地满足用户要求，才会有永久持续的生命力。城市轨道交通工程项目也必须持续改进，才能不断提高工程质量，满足业主和用户日益增长和不断变化的需求与期望。持续改进是城市轨道交通工程项目的长期目标，因此对其质量持续改进的效果评估尤为重要。
1 质量持续改进效果评价因素和指标
城市轨道交通工程质量持续改进的效果评价因素主要有:工程质量改善程度，顾客满意状况，改进对项目费用的影响、对工期的影响、对安全的影响。评价指标应与评价因素相适应。轨道交通工程质量改善程度指标包括:工程项目质量指标、工程项目性能指标、过程能力指数等;顾客满意状况指标主要是业主满意度;改进对项目费用的影响指标主要是项目或工作成本;改进对工期的影响指标主要是项目工期或工作时间;改进对安全的影响指标主要是项目的事故率。
2 现有评价方法分析
2.1 质量效益法
轨道交通工程的质量改进一般需要增加费用。有的改进方案需要的费用高，但改进效果好，有的改进方案需要的费用较少，但改进效果不佳。因此，对某项改进结果进行评价，不能仅考虑质量的提高，而应综合考虑质量和费用两个方面。质量效益法是计算质量改进程度与费用的比值，与未改进时进行比较，比值增加，说明改进是整体有效的。
例如，某项目在改进前，顾客满意度为3.2，需要的费用是100万元;改进后，顾客满意度增加为4，需要增加10万元。要评价改进的有效性以 bi（i＝1，2）分别表示改进前后的质量费用比，则:b1＝1/100＝0.01; b2＝（4/3.2）/ 110＝0.011。b2＞b1，说明改进是有效的。
2.2 价值分析法
对轨道交通工程项目质量的改进，往往会造成项目其他因素的变化，为了评价持续改进的综合效果，可采用价值分析法。首先对每个因素的价值予以量化，再将每个因素对项目综合效果的贡献进行量化，并作为权数与因素的价值相乘，然后将加权的因素价值求和，即可得到改进效果的综合评价。将这一评价结果与未改进前的状况相比较，判断改进的有效性。
评价模型:设某一轨道交通工程质量持续改进项目的评价因素有n个，改进项目的价值记为:
其中:wi为第 i 个评价因素的重要性权数; si为改进结果对第 i 个评价因素的满足程度。将改进后的项目价值vg与项目改进前的价值v相比，判断改进的综合功效。
3 基于顾客满意的评价方法
上述两种方法较为简单，评价体系有许多劣势，基于顾客满意的评价方法能弥补其不足。
顾客满意是指顾客对其要求被满足程度的感受，顾客满意度则是顾客满意水平的量化，根据顾客对产品或服务的主观评价，通过数学模型计算得出。构建科学、合理的顾客满意度测评指标体系，有助于寻找并确定影响顾客满意的关键因素，及时准确地了解顾客的真实想法、需求和期望，改进工程质量，提高质量管理体系运行的有效性，从而更合理地利用资源，满足和超越顾客的期望，获得顾客的忠诚，实现工程质量的持续改进。
（1）顾客满意度测评要素。对轨道交通工程项目的某类测评指标进行满意度测评，需考虑较多的要素。如对轨道交通工程质量特性值方面的状况进行满意度测评，应考虑测评哪些质量特性值;对轨道交通工程的经济性进行满意度测评，应考虑测评哪些具体指标。在轨道交通工程质量持续改进的过程中，可借助于qc小组活动方式，用头脑风暴法、排列图法等工具合理确定测评要素 k1，k2，…，km。
（2）测评要素权数。由于测评项目不同，顾客的需求与期望、测评的时间也不同，因此测评要素对顾客满意度影响的重要性也各不相同，应根据具体情况对各要素赋予相应的权重值（a1，a2，…，am）。权重值的确定可采用经验法、测量法、专家判断法、层次分析法等。
（3）顾客满意度分值和级度标准。顾客对测评要素的评价结果表示为:很满意、满意、一般、不满意、很不满意5个级别，分别赋值为5、4、3、2、1；也可采用1～10分范围评分的评价方式，分值越大，表示顾客的满意程度越高，即1分为很不满意，10分为很满意。
（4）测评顾客的选择及抽样。不同的测评项目、测评主体，顾客满意度的测评对象亦不同。轨道交通工程项目的承包方，在进行顾客满意度测评时，所选择的对象应包括建设方、设计方、监理方、质量监督方及内部顾客等。具体测评对象的选择应采用随机抽样方式。
（5） 顾客重要性权数。不同顾客的评价意见的重要性不同，因此应赋予不同的权数b1，b2，…，bn。
（6）测评。每位顾客针对每个测评要素进行满意度评价，赋予相应分值，并将评价结果填入顾客满意度评价表中，如表 1 所示。表1中的要素满意度分值为：
在持续改进过程中，根据测评项目的特点事先确定满意度预警值er（顾客满意水平的最低量化值），当e≤er时，则应采取改进措施或进行滚动比较。当目前的顾客满意度小于前期的顾客满意度时，则应采取改进措施。
4 结束语
在基于顾客满意的评价方法中，由于评价指标涉及多方面的因素，减少这些因素的不确定性对评价结果的影响有待进一步研究。轨道交通工程项目质量持续改进的效果评价方法，对于保证和提高工程质量，使工程质量最大限度地满足用户的期望和要求，促进工程项目各方全面推行2000版ls0 9000族质量标准，提高城市轨道交通工程质量管理水平，具有一定的理论指导意义和应用价值。
参考文献：
[1] 朴淑惠，赵南浩.一种有效的质量改进手段[j].中国质量，1999，（10）：13-15.
[2] 翟 丽.质量功能展开技术及其应用研究[j].管理工程学报，2000，（3）：52-60.
摘 要：全景介绍顾客满意度测评的方法研究体育服务管理问题，首先对顾客满意度概念、内涵、背景和满意度评价做了详细说明，提出在体育服务领域的研究意义，并选择结构方程模型（SEM）为例，用较大篇幅对满意度测评的方法、步骤和计算作了讲述。在理论研究的基础上，还对体育服务业的服务状况进行了实证调查研究，对调查结果进行了满意度测评。
关键词：体育服务；顾客满意度；测评
中图分类号：G80-05文献标识码：A文章编号：1007-3612(2008)12-1612-04
A Research the Management of Sports Service Based on Customer Satisfaction
LI Ke
(Tianjin University, Tianjin 300072, China)
Abstract:Service industry plays more important role with the change from product economy to service economy. So researches on management mechanism of service industry are significant. The sport service develops fast in recent years. China's sport service is facing a great chance and challenge as 2008 Olympic Games were held. In the introduction to customers' satisfaction, the paper first explains the concepts, background and satisfaction appraise, and then uses structural equation modeling (SEM) to illustrate the methods, procedure and calculation.
Key words: sport service; customer satisfaction;evaluation
1 相关概念和背景知识
1.1 顾客满意度概念和内涵
“顾客满意"（Customer Satisfaction，简称CS）的产生是在20世纪80年代初。当时的美国市场竞争环境日趋恶劣，美国电话电报公司（AT&T）为了使自己处于有利的竞争优势，开始尝试性地了解顾客对目前企业所提供服务的满意情况，并以此作为服务质量改进的依据，取得了一定的效果。与此同时，日本本田汽车公司也开始应用顾客满意作为自己了解经营情况的一种手段，并且更加完善了这种经营战略。[1，2]
顾客满意这一概念自提出以来，其涵义一直在不断的完善和扩充，我们归纳学术界对顾客满意度的定义有两种主要的观点。一种观点是从状态角度来定义顾客满意度，认为顾客满意度是顾客对购买行为的事后感受，是消费过程所产生的一种结果[3]。比如认为顾客满意是“一种心理状态，顾客根据消费经验所形成的期望与消费经历一致时而产生的一种情感状态"[4]；是“一种情感反应，这种情感反应是伴随或者是在购买过程中产品陈列以及整体购物环境对消费者的心理影响而产生的"[5]；Kotler (2002）则认为，顾客满意是“一个人通过对一个产品的可感知的效果与他的期望值相比较后形成的感觉状态，是感知的效果和期望值的差异函数"[6]。即
满意（Satisfaction）=期望（Expectation）- 结果（Result）
另一种观点是从过程的角度来定义顾客满意，认为顾客满意是事后对消费行为的评价。如认为顾客满意是“消费经历至少与期望相一致时而做出的评价"；顾客满意是“顾客对所购买产品与以前产品信念一致时所做出的评价"；顾客满意是“顾客在购买行为发生前对产品所形成的期望质量与消费后所感知的质量之间所存在差异的评价"[7]。这些学者们认为，在顾客满意的内涵中，评价过程是其核心组成部分。从过程角度对顾客满意的定义囊括了完整的消费经历，指明了产生顾客满意的重要过程。这种定义方法引导人们去关注产生顾客满意的知觉、判断和心理过程，比从状态角度的定义更有实用价值。
本文认为顾客满意度的研究意义在于：1） 使顾客最经济地使用服务资源，明确服务质量管理的重点，利用有限的资源最大限度地提高体育服务企业的经济收益；
2） 找出最具潜力的顾客群以及他们的行为特点，在此基础上发展针对性的服务对策；
3） 找到影响顾客满意和顾客忠诚的核心因素，以求更多的忠诚顾客；
4） 明确自身服务存在的急需解决的问题，并识别顾客隐含的、潜在的需求，利于服务创新和持续改进，转变经营战略或经营方向，从而紧随市场的变化而变化。
1.2 顾客满意度测评和建立指标体系 本质上讲，顾客满意度反映的是顾客的一种心理状态，它来源于顾客对某种产品服务消费所产生的感受与自己的期望所进行的对比。也就是说“满意"并不是一个绝对概念，而是一个相对概念。服务业者不能停留在自己对服务、服务态度、产品质量、价格等指标是否优化的主观判断上，而应考察提供的产品服务与顾客期望、要求等吻合的程度如何，这就是对服务对象，即顾客满意度的调查和测评[8]。
顾客满意度测评指标（CSI）是满意度测评中最为核心的一部分，由于顾客期望、质量感知、价值感知、顾客满意度、顾客抱怨和顾客忠诚均为隐变量，都不是可以直接测评的。我们需要对隐变量进行逐级展开，直到形成一系列可以直接测评的指标，这些逐级展开的测评指标构成了顾客满意度测评指标体系。满意度测评指标体系的建立会使企业更准确的了解顾客的需求。在此基础上我们设计问卷，直观，客观反馈顾客的要求和意见。
顾客满意度测评指标体系是一个多指标的结构，运用层次化结构设定测评指标，能够由表及里、深入清晰地表述顾客满意度测评指标体系的内涵。有研究者（Dadkhan K M，ZahediF，1993）将测评指标体系划分为四个层次较为合理[9]。每一层次的测评指标都是由上一层测评指标展开的（表1），而上一层次的测评指标则是通过下一层的测评指标的测评结果反映出来的。由于顾客满意度测评指标体系是依据顾客满意度模型建立的，因此测评指标体系中的一级指标和二级指标的内容基本上对所有的产品和服务都是适用的。
建立满意度测评指标体系主要是设定测评指标体系中的三级指标和四级指标。三级指标是一个逻辑框架，在各行业原则上都是可以运用的。对某一具体产品或服务的顾客满意度测评的实际操作中，应该根据顾客对产品或服务的期望和关注点具体选择，灵活运用。测评指标体系的四级指标是由三级指标展开而来，是顾客满意度测评中直接面对顾客的指标，它是和顾客满意度测评问卷中的问题相对应的。
1.3 满意度测评步骤
顾客满意度的测评可以分为：制定数据收集计划、设计问卷、收集数据、数据分析、完成报告等几个具体步骤。
一般来讲，体育服务顾客满意度的测评人群是针对场所的外部顾客，对行业整体状况的顾客满意度测评可以不做限制（如本文顾客满意度测评）。
抽样方法包括分层抽样或配额抽样方法。以体育服务项目的满意度测评为例，根据不同体育服务项目要求，应设计不同的抽样方法和方案。针对要调查的顾客满意度项目，确定要调查的顾客范围； 对可能参与测评的顾客进行定性、定量研究，尽可能明确识别顾客的属性、类别、分布和变动情况，以便准确选择满意度调查对象，评测各类顾客的满意水平。确定抽样方案还应注意抽样样本的数量要适宜。通常情况下，调查顾客满意度所需要的成功问卷为250个，能保证百分制满意度95％信度区间在±2之间[10]。
数据收集完毕之后，需要剔除无效数据和异常数据，然后进行数据分析。数据分析包括量化、权重分析和满意度测评模型分析。本文着重介绍满意度测评模型分析的方法。
1.4 满意度测评模型分析
针对调查结果数据中的内在关系可通过显著性分析、相关分析、聚类分析等统计方法进行分析，这里将经常采取的因果关系模型分析法作一介绍。
因果结构关系分析是一种从观测变量或变量群间的协方差结构或相关结构出发，积极地定量地探讨和确认因果关系模型的分析方法[11]。模型中既包含有可观测的显在变量，也可能包含有无法直接观测的潜在变量。因果关系模型在顾客满意度的分析中被广泛采用。
结构方程模型（SEM, Structural Equation Modeling）就是一种由多种统计模型综合起来的因果分析型模型，因素分析法、路径分析法都是它的一个特例[11，12]。图1是服务业顾客满意度结构方程模型的示意图。
图中，椭圆表示潜在变量，方框表示观测变量，单向箭头表示因果关系。ξ表示外生潜在变量，η表示内生潜在变量，λ表示观测变量对潜在变量的作用系数，γ表示外生潜在变量对内生潜在变量的作用系数，β表示内生变量之间的作用系数。δ1、δ2为外生潜在变量的两个观测变量的测量误差，ε1,ε2,……,ε14为内生潜在变量观测变量的测量误差，ζ1,ζ2,……,ζ5为内生潜在变量的测量误差。
依照因果关系路径图，可得到各观测变量的测量模型，以及各潜在变量之间的结构关系模型。各潜在变量间的结构方程式为（观测变量略）：
协方差结构为：
S=J(I－A) -1P［(I－A)-1］′J′（A、P计算式略）
结构方程模型的参数估计和效果检验可用AMOS 5.0实现，其直接对原始数据进行操作，提供非标准化和标准化的估计结果。规定模型中每个潜在变量对应的测量指标中的一个系数为1，相当于规定潜在变量的度量单位与对应测量指标的单位相同；规定外生潜在变量、内生潜在变量的观测变量的测量误差系数为1。
还要根据检验结果分析理论模型，对模型进行修正，重新进行参数估计，得到标准化解。
从AMOS输出的模型中各变量间的标准化系数，可以看出各变量间的关系及相互作用的强弱程度，有利于找出影响顾客满意度的关键因素。顾客满意度测评的结果分析可以有三种方式：1） 结构变量之间的关系分析；
2） 结构变量与观测变量之间的关系分析；
3） 顾客总体满意度及各分项满意程度计算。
2 研究对象与方法
2.1 研究对象
调查选择体育服务业中较具代表性的健身服务行业为研究对象，抽样地区选取基本代表全国平均体育消费水平的天津市[13]。调查根据天津市健身机构的服务情况，选择20所健身机构的运动人群作为研究对象。健身机构的遴选根据中国百科网（省略）提供的天津市健身机构名录随机选出20所，根据规模和分区位置做了微调补充。抽样采用随机抽样法，受访者从每所健身机构随机选择调查25人，共计500人。有关情况见图2、图3。
2.2 研究方法
采用问卷调查法，问卷现场发放，部分通过邮寄方式回收。问卷共发出500份，回收491份，回收率为98.2%。经过筛选和剔除，有效问卷480份，有效率96%。
问卷的设计通过前期顾客访谈建立指标集，后以电话访谈形式分别向健身机构经营者、体育专家和教师征求评价，对评价结果进行权重分析后形成问卷。通过在津奥健身俱乐部组织预试，对指标进行了调整。间隔15天的重测信度检验R=0.91。
满意度测量问卷《天津市健身机构顾客满意度测评问卷》（附件），使用5级李克特量表（Likert Scales），采用满意、较满意、一般、较不满意和不满意5级态度，相应赋值为5、4、3、2、1，受试人群直接在相应位置打勾。最后对结果进行了统计分析和满意度测评。
2.3 研究工具
通过对受试者顾客满意度问卷的量化分析，本文对天津市健身行业的顾客满意度进行测评。由于工作量的限制没有对各健身机构或对各服务品种分别做满意度测评。此测评的目的在于运用顾客满意度的研究方法，从一个新的角度对体育服务行业进行评价。
运用SEM分析技术和前文所述的研究方法，结合健身服务业的实际特点以及可操作性，将测评模型包含结构变量确定为预期质量、感知质量、宣传效果、感知价值、顾客满意度和顾客忠诚。并经过专家访谈，建立本研究顾客满意度指标集（表2）。
使用SPSS AMOS 5.0完成结构方程模型的参数估计和效果检验。
3 结果与分析
3.1 满意度测评结果
运用显著性检验分析理论模型，各测量变量、结构变量之间的关系正常。模型与数据的拟合效果总体上较好，回归系数的估计中，都通过95%的显著性检验。由AMOS得到标准化解见图4。下面对各路径系数进行分析说明。
3.2 潜在变量路径系数分析 从AMOS输出的模型中各变量间的标准化系数见图5所示。
一般系数在0.80以上,说明两个变量之间具有较强的影响关系。如图所示，预期质量对感知质量、预期质量对感知价值及宣传形象对感知价值的系数较低，可以推测顾客在健身服务前期望越高，服务后会感到失望；同样，公众心中的形象好的，实际服务质量会有一定差距。这个推测同部分学者的调查结果有相似之处。
可见，要提高顾客的满意度，应实实在在地提高服务质量，以形成顾客较高的感知质量和感知价值；而不能过于注重宣传，以免形成顾客较高的期望值。
3.3 测量变量与潜在变量的关系分析 测量变量与潜在变量的路径系数见表3所示。可以对天津健身行业作如下推测。
1） 预期质量与效果预期、服务预期的强弱关系说明顾客对健身服务质量的预期较多的落在健身的效果上，其次是服务质量。
2） 感知质量与服务感知之间的关系强于感知质量与效果感知之间的关系。由于健身的效果不会立即显现的特点，实际上对健身服务质量的感知主要是通过服务评价的。
3） 承诺的兑现的路径系数高于品牌，说明实践诚信比广告更有利于形成好宣传效果。
4） 感知价值与其观测变量之间的关系说明顾客对价格更为敏感。有好的服务质量还必须有合理的定价才能赢得顾客。
5） 顾客的实际感受与预期的差别是形成其满意度的重要因素。
6） 顾客忠诚与再次服务、推荐程度及价格变化的关系系数都较高，说明顾客忠诚形成后对服务价格的变化不太敏感。
4 顾客总体满意度评价
调查数据资料经统计处理，得出顾客对天津市体育健身行业的总体满意程度及各分项满意程度。可见，顾客对天津市体育健身行业的总体满意度为59.7%，顾客总体满意度较低。
1） 总体满意度的影响因素中“预期质量"满意度最高，达67.9%，表现出健身前顾客对健身服务的期望较高。但679%的满意度值较同行业均值偏低，其中分项“服务预期"又在三项中最低（65.9%），说明天津健身行业由于长期的低迷发展而形成的“服务恶性循环"已经造成顾客的期望值降低，严重影响了体育服务行业的健康发展。
2） 二级指标中“顾客忠诚"的满意度最低，仅为52.7%，说明天津市体育健身行业的顾客忠诚度有待提高。这同有些研究者调查分析（田里，2003）[14]中健身机构月卡、次卡的消费方式占多数所表明的经营者对顾客的维持能力差，在研究上存在一致性。
3） 16个测量变量中顾客满意度较高的分别为“总体预期"、“总体感知"及“品牌形象"，同样说明顾客在接受完健身服务后的总体感觉还可以，但同时对“效果感知"和“服务感知"并不满意，这个矛盾可以推测是接受的服务没有新意、疲沓消极，且服务热情低下形成的无奈心理所致，也可以认为是造成对健身态度漠然比例较大的一个推理性解释。
4） 16个测量变量满意度最低的为“服务感知"和“承诺的兑现"，说明天津市体育健身行业的服务较差，不能达到顾客的满意。同时顾客对经营者的承诺难以认可，失去了服务业发展最重要的品质。可见，大力加强体育服务管理、打造诚信、重树形象是天津市体育健身行业的关键。
5） “价格变动"和“推荐程度"的低满意度不仅表现出顾客忠诚度的不足，还说明顾客对健身项目价格变化很敏感，通过推出质优价低的服务项目，提高服务的舒适性，顾客忠诚是可以获得改善的。
5 小 结
我们可以看到体育服务管理发展至今，已经进入了“顾客导向"的时代。
服务质量的高低取决于顾客的感知（Gronroos，1982），其最终评价者是顾客而不是企业。由于服务业本身的独特性使顾客得以直接参与服务的生产过程，如何管理顾客就成为服务管理的一个重要内容。服务管理的概念决定它一定是以维持和保留现有顾客为重点。与传统产品管理不同，服务管理的核心理念就是顾客满意和忠诚。
服务管理的研究基本上是围绕顾客与服务提供者之间的互动问题进行的，越来越多的研究开始从顾客导向来探讨服务管理中各要素之间的联系。Zemke & Bell（1990）指出有效的服务修复可以提高顾客感知服务质量以及顾客忠诚度[15]；主要的服务管理研究集中在寻找内部因素（如服务质量、员工满意度、内部服务质量等），和外部产出（如盈利、顾客满意度）之间的关系，其中Heskett等人（1994）的服务利润链模型受到广泛的关注[16]。服务利润链将内、外部营销相结合，从顾客角度重新审视服务企业长期的获利能力，它代表了一种以顾客为中心的服务管理模式。
“顾客导向"已成为体育产品、体育服务质量评价的一项重要指标和标准。建立在“顾客导向"服务管理上的顾客满意、顾客忠诚也越来越被重视和认可。
参考文献：
［1］ 格朗鲁斯.从科学管理到服务管理：服务竞争时代的管理视角［J］.南开管理评论,1999，1.
［2］ 刘月，罗利.西方服务管理理论的演进［J］.现代管理科学，2004(4):58-59.
［3］ 马修•D•尚克.体育营销学――战略性观点［M］.北京：清华大学出版社，2002:27-28.
［4］ 奈杰尔•希尔，吉姆•亚历山大，客户满意度和忠诚度测评手册［M］.北京：机械工业出版社，2004:113-119.
［5］ Jones, T. O., W. E. Sasser，Why Satisfied Customers Defect，Harvard Business Review，1995，73（11）：71-75.
［6］ Philip Kotler et al., Marketing Moves: A New Approach to Profits, Growth,
and Renewal, Harvard Business School Press,2002:115.
［7］ D. K. Tse et al., Does culture matter: A cross-cultural study of executives' choice, decisiveness, and risk adjustment in international marketing,Journal of Marketing，1988,52:81-95.
［8］ 刘金兰，顾客满意度与ACSI［M］.天津：天津大学出版社，2006:12-19.
［9］ Dadkhan K M，Zahedi F，A mathematical treatment of inconsistency in the AHP，Math Computer Modeling，1993，18(4/5)：111-123.
［10］ 廖颖林.结构方程模型及其在顾客满意度研究中的应用［J］.统计与决策，2005,18：7.
［11］ 吴兆龙,等.结构方程模型的理论、建立与应用［J］.科技管理研究，2004，6：23.
［12］ 陈琦，梁万年.结构方程模型及其应用［J］.中国卫生统计，2004(2)：16.
［13］ 金宗强.天津市发展休闲体育产业的SWOT分析［J］.武汉体育学院学报，2005(7)：35.
［14］ 田里.对我国健身房的现状的调查［J］.体育科学，2003，23（3）:46-51.
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