企业顾客满意度指数模型及测评研究

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1、分类号:密级:UDC:编号:学位论文企业顾客满意度指数模型及测评研究赵宝山指导教师姓名:俞会新教授河北工业大学申请学位级别:博士学科、专业名称:技术经济及管理论文提交日期:2012年5月论文答辩日期:2012年6月学位授予单位:河北工业大学答辩委员会主席:评阅人:2012年6月ADissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyforTheDoctorDegreeofTechnologyEconomyandManagementRESEARCHONENTERPRISEC

2、USTOMERSATISFACTIONINDEXINDEXMODELANDASSESSMENTbyZhaoBaoshanSupervisor:Prof.YuHuixinJune2012河北工业大学博士学位论文企业顾客满意度指数模型及测评研究摘要随着全球经济一体化的迅速发展,市场竞争更加激烈,企业的市场定位也发生了质的变化,产品和服务由卖方市场转向了买方市场,那种“皇帝女儿不愁嫁”的时代已一去不复返了。因此,相对于企业来讲,以顾客为中心、满足顾客需求、树立企业品牌形象,追求顾客满意和顾客忠诚成为企业的目标。企业作为国民

3、经济的细胞,企业顾客满意度的状况将直接影响国民经济的运行质量,探索企业顾客满意度是理论研究者和企业管理者面临的重大研究课题。本文深刻剖析了质量概念的内涵和质量理念的历史演变过程,企业从重视产品质量向追求顾客满意度和顾客忠诚转变。首先,分析了田口产品质量理念和产品质量管理方法,反映了产品质量在顾客满意度的基础性作用;其次,阐述了服务质量的内涵、服务质量模式,从另一个侧面阐述了服务质量在顾客满意度中的作用。本文介绍了顾客满意度模型理论,主要包括公平理论、归因理论、服务利润连理论、期望不一致理论和品牌体验理论,从社会学、心

4、理学和经济学等多学科角度对顾客满意度的成因、过程和结果进行研究,为研究顾客满意度模型奠定理论基础。目前企业顾客满意度研究主要存在问题表现在:重视管理而缺乏可比性、缺乏共同的理论基础、顾客满意度指数赋权值的主观性、解释变量的模糊性、缺乏测评结果的系统分析和数据挖掘。针对以上问题,论文从理论研究、建模方法、赋权方法和系统分析等方面着手,提出了一些具有独特见解的理论和方法,取得了如下成果:本文深刻剖析了SCSB、ACSI、ECSI和CCSI的宏观顾客满意度指数模型和企业顾客满意度指数模型,界定了模型的潜变量和解释变量,以及

5、潜变量之间的关系,并以超市服务企业和家电生产企业为例构建了两类企业的顾客满意度指数模型。对PLS和LISREL建模方法进行比较研究,指出两种方法的优缺点,运用PLS方法建模能够消除解释变量的多重共线问题,而且不需要数据符合正态分布,运用LISREL方法可以进行模型拟合验证和拟合优度检验,两种方法的有效结合可以互相验证,使模型的构建更具有可靠性和稳健性。I企业顾客满意度指数模型及测评研究本文详细介绍了多元回归线性(MLR)赋权方法、主成分回归(PCR)赋权方法和熵权值(EW)赋权方法的基本思想、计算过程和步骤,对这三种

6、赋权方法进行了比较研究,得出了基于主成分回归的熵权值赋权方法的创新结论。2在实证研究中,本文以超市服务企业和家电企业为例,创新性地运用tt/和T椭圆12图剔除无效问卷的方法,以及顾客价值模糊综合评价分析、系统分析和其他变更量对顾客满意度的影响分析,数据的深层次挖掘等方法进行实证研究,验证理论的科学性与实用性,同时为企业决策提供了科学参考。本文的创新点主要体现在以下4个方面:1.本文在顾客满意度理论和顾客满意度指数模型理论研究的基础上,分别构建了服务企业顾客满意度指数模型和生产企业顾客满意度指数模型。本研究将企业分为服

7、务企业和生产企业两大类,根据具体企业产品和服务主要特点选择企业顾客满意度指数模型和设计解释变量,这样既可以满足企业管理的需要,又具有一定的理论深度,更适合企业顾客满意度指数的测评研究与应用。2.本文在顾客满意度系统理论研究的基础上,推导出顾客满意度系统检验系数和顾客满意度系统演化模型作为企业运行质量的监测工具。本文运用顾客满意度系统检验系数作为企业经济运行质量的重要监测指标,从动态角度研究了顾客满意度系统的演化模型,为企业日常决策提供可靠依据。3.本文对MLR、PCR和EW三种赋权方法进行了比较研究,推导出基于主成

8、分回归的熵权值的赋权方法。本文分析了MLR、PCR和EW三种赋权方法的优缺点,将PCR赋权方法和EW赋权方法进行有机整合,运用来估计企业顾客满意度指数模型之中,既消除多重共线问题,又增加了系统回归系数的稳定性。4.本文在模糊函数和顾客满意度指数研究的基础上,推导出基于模糊函数的企业顾客满意度指数的计算方法。由于传统的ACSI计算顾客满意度指数的

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