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顾客价值的计算评估

顾客价值的计算评估

顾客价值的计算评估

顾客价值的概念

顾客价值,我们可以定义爲顾客对整个公司提供的包括産品、服务和其他无形资産的感知。

顾客感知可以分解爲以下几个方面:

1、与要求的一致性

向顾客提供所需産品的能力,是实现满足顾客价值的基本要求

2、産品选择

産品多样化可以满足顾客个性化的需求,但産品多样化对顾客价值的贡献是很难分析和理解的,産品多样化及其难预测性也迫使服务商在控制库存成本和满足顾客当中寻求平衡。

3、价格和品牌

産品价格和服务成本是顾客价值的基本部分,尽管价格不一定是顾客考虑的唯一因素,但任何産品所接受的价格范围都很狭窄。

价格中的另一因素是産品品牌,当今的市场中,越来越多的顾客喜欢自助式购买(超市类商场、网上购物等),这种顾客行爲趋势也使得品牌变得越来越重要。

因此在商品无(太大)差别的情况下,谁能提供具有附加价值,不断满足甚至超越顾客期望的优质服务,谁就能获得并保有顾客,占据市场,从而获得忠诚顾客的终身价值。

这就是以使顾客满意为中心构想的关系营销经营理念。

而对顾客满意程度的衡量--顾客满意度调查是关系营销必不可少的环节。

其实顾客满意度这个词并不新鲜,最近我与刚成立的深圳市电信局拓展室的张主任等人洽谈时,他们说电信部门早就有顾客满意度的考核。

我还特意询问其具体内容。

年前,会同中央电视台信息部(CCTV-2)的记者到企业采访,海王星辰健康医药公司的朱丹总经理大书柜里有《顾客满意总动员》等好几本难得一见的专著。

有幸,顾客满意度(CustomerSatisfactionIndices)是我们的市场研究同行,美国J.D.Power公司(我们是Lampower)实施汽车顾客调查时提出的。

1987年,美国设立马尔科姆·鲍德里奇国家质量奖,更让顾客满意度的衡量在其发展过程中向前迈出了重要一步。

鲍德里奇奖评分系制的1000个可能得分当中,有四分之一属于顾客中心与满意类别,包括:

顾客及市场知识、顾客联系管理、顾客满意程度的确定以及顾客满意程度的比较等。

1994年美国首次发布了美国顾客满意度指数(ACSI),又一次推动了CSI的发展。

ACSI作为衡量顾客对于在美国境内购买的商品和服务的质量评价的一个新的经济指标。

这个数据,回答了如下一些问题:

●美国经济是否反映出顾客对商品和服务的满意程度有所提高,或者,由顾客评价的经济产出质量是否在不断增减?

●ACSI的变化与消费物价指数的变化,以及与生产率,就业人数、公司利润、贸易差额和国家生产总值的变化间的关系?

我们国家很早就建立了质量(技术)监督体系,年年还有不少活动。

但何时会有全国性的顾客满意度指数作为衡量经济形势与发展趋势的手段呢?

我曾异想天开地申请这方面研究支持,并将这个想法向国家经济景气监测中心的秘书长张仲梁博士讨教,鼓动他在进行全国二十城市的居民生活形态与媒介调查中,尝试进行行业满意度研究。

我们每个人都有顾客的亲身的经历,无论是购买食品、银行、电器、速递、航空、旅游、通信产品及服务;尽管顾客的需要是有差异的,但是挑剔的顾客有几个?

这可能也是中国经营者不太倡导顾客满意的原因。

盖洛普(中国)咨询公司的郭昕总经理曾着重分析了中国企业往往过多强调市场占有率、营业额、利税等硬性经营指标,并强调指出品牌忠诚度、顾客满意度、员工满意度这样的软件指标才能真正帮助企业实践可持续发展。

一些外资企业已经推算出这三者的财务价值,比如:

--顾客满意度1%的增长代表了国际商业机器的2.75亿美元的收益机会;

--顾客背叛率若下降5%,利润则至少会增加25%;

--吸引一个新顾客要比保证一个老顾客多花至少4倍的钱;

--对公司收到的每一次投诉来说,至少还有10位顾客也由于同样原因而不满,但他们并未投诉,只是不会再光顾了。

导入CS(顾客满意的经营理念),是企业自觉行为,是增加竞争力的手段。

产品质量和服务联为一体的关系营销,我个人认为这是传统营销4P's的重大突破。

把人(员工)、程序(流程)、顾客服务列入营销要素,以顾客利益为中心,企业老板要重新衡量,谁是真正的老板。

优质的顾客服务是关系营销的灵魂,是竞争对手难以抄袭的竞争优势。

对于零售业来说,同类商场经营的商品品种和售点硬件设施非常接近;对于商业银行来说,提供的业务种类大同小异;唯一能区别于竞争对手、竞争对手又难以抄袭的,不是挂在墙上的标语,而是营业人员发自内心的微笑,对每一位顾客的重视与真诚关怀。

中国的国家顾客满意指数(CCSI)还没有设立,但许多企业已经开始行动。

我们的长期营销战略伙伴--广东移动通信深圳公司,业已着手导入CS,作为营销研究人员,作为顾客,作为服务业经营者,我为之庆幸。

因为顾客是企业发展的原动力。

顾客满意在许多企业和学术研究中成为一个日益突出的课题。

这一课题的主要理论基础是,从企业的角度看,顾客满意同形形色色的顾客行为有关。

许多实验研究表明这种联系确实存在,如顾客满意和顾客忠诚度之间,顾客满意和该顾客向其他顾客推荐供应商的产品或服务之间存在联系。

然而,仔细分析实验研究结果(在此分析中顾客满意作为主变量)发现了很强的不对称性。

即在许多研究中,所收集的数据中顾客满意变化范围很小。

这使顾客满意与其它变量之间具有密切联系的论点变得模糊起来。

具体地说,涉及顾客满意的实验研究通常可分为两类。

第一类的特点是:

对实验样本的顾客满意所取数值的分布不作任何限制。

尽管该设计方案看起来是“开放”的,但顾客满意的分布通常会严重偏于高端。

许多学者已经发现了这种倾向,但对该倾向出现的原因,目前还没有达成共识。

第二类的特点是:

对实验样本作了预先限制,即只包括不满意的顾客。

当使用这种方案时,顾客满意的分布通常会偏于低端。

因此,我们绝大部分关于顾客满意与其它变量的关系的知识是基于上面提到的两类研究的,即:

要么只包括很满意的顾客,要么只包括不满意的顾客。

(译者:

这样就论证了所收集的数据中顾客满意变化范围很小)。

如果在整个顾客满意区间的不同部分,顾客满意和给定行为变量之间的关系有所不同,那么不对称性就是问题所在。

例如,在顾客满意和顾客忠诚度之间有正关系时,企业通过增加顾客的满意水平来增加顾客的忠诚水平就是一个合理的策略。

如果顾客满意水平发生变化,顾客满意和忠诚的关联程度相应变化,那么对所有顾客增加顾客满意并不能等量增加忠诚。

当他们针对满意和忠诚之间联系强的细分市场,采取提高顾客满意水平的行为会更有效。

如果顾客满意和忠诚的正关系对非常满意的顾客强,对不满意的顾客弱,那么针对那些已经非常满意的顾客进一步采取增加满意的行动很可能更有效。

那么顾客行为和顾客满意的关系在顾客满意水平不同时的差异程度又是怎样的呢?

因为很少在实际层面讨论这个问题,所以在有关顾客满意文献里几乎找不到实际证据。

不过理论表明:

不对称性很可能出现在人们对正面事件和负面事件的反应中,但谈及这种理论的文献却很少提到这些由顾客满意引起的具体行为变量。

本文就是想填补这两方面的空白。

特别是要估计出在顾客满意和三种顾客行为(顾客宣传,反馈和忠诚)的关系在“低”满意和“高”满意情况下的差异程度(之所以选择这些特殊的行为类型是因为它们可能影响到供应商的利润)。

如果(正面的)顾客宣传吸引到了新顾客,那么就减少了营销开支,同时也增加了收入。

另一方面,向供应商反馈信息将扮演“学习机构”的重要角色,并影响开支和收入,因为来自顾客的信息可以用来开发新产品,改进现有产品等。

换句话说,学习很可能促使供应商的行为发生转变,引发行为改善。

最后,许多学者认为在忠诚与利润之间有正相关系。

理论框架

关系差异

假定本文所解决的问题棗顾客满意和行为之间的关系在“低”满意和“高”满意的情况下的差异的确存在,那么对关系差异的概念的确定就很重要。

考虑这一问题通常有两种方法。

尽管本文仅应用一种,但由于它们建立在不同的顾客满意结构假设的基础上,所以在这一部分将对两种方法都作介绍。

第一,假设顾客满意是一个两极结构。

显然在许多文献中都将它作为主要的顾客满意概念。

这也是本文所应用的概念。

它建立在顾客满意是在一个带有“高”满意和“低”满意两个端点的一维空间中取值的假设基础上的,多数顾客满意测量系统都采用两极类型。

在两极的观点下,满意和一个结果变量(比如忠诚)之间的关系可以用一个二维平面来描述:

X轴表示满意,Y轴表示结果变量。

假定这种顾客满意观点成立,同时假定我们对顾客满意和顾客行为之间的关系在不同顾客满意水平下所差异的程度感兴趣,那么我们很自然想到“高”满意和“低”满意条件下的情况。

这种关系被定义为自变量X变化一单位相应引起因变量Y的变化量。

如果这一关系用线性关系式近似表示:

忠诚度=β0+β1满意度,那么β1即指在“低”满意和“高”满意之间的关系形式的差异程度。

第二,假设顾客满意和顾客不满意具有不同的结构,这可以弥补运用两极概念的不足。

换言之,即要使用双变量概念。

如果这样,可以把满意和不满意作为定义双变量平面的两个正交轴。

这一概念有时被称为“双因素理论”(仍未被广泛接受)。

假定顾客与供应商(品牌或商店)相互作用的结果是一些顾客满意,一些顾客不满意。

Cadotte、Turgeon和Johnston已经得出了产生满意与不满意的原因不同的结论。

显然,双变量概念比两极概念对顾客满意的描述考虑的更全面。

两极概念是建立在满意与不满意完全负相关的假设上的。

就是说,两极结构的满意是双变量平面中的一个对角向量(范围从最大满意-最小不满意到最大不满意-最小满意)。

显然,这只是顾客满意作为双变量结构所出现几种可能结果中的一种(例如,满意,不满意双“高”时)。

在任何情况下,顾客满意双变量观点都包含了定义顾客满意与顾客行为关系视满意水平而定程度的另外一种方法,而且可以直接得到满意与不满意同时取“高”或“低”值时关系形式的差异。

而用线性关系式忠诚度=β0+β1满意度表示的关系形式在对差异进行彻底的比较时则需在四种不同情况下估计β1的值。

因为本文采用两极结构,考虑到它的局限性我们现在仅采用顾客满意可能引起的三种行为结果:

宣传、反馈和忠诚。

在下面的部分我们将对顾客满意与每个行为变量的关系形式在不同满意水平下很能产生差异这一事实提出论证。

同时讨论差异产生的原因。

宣传

宣传这里指顾客将某一特定水平的满意事件告诉给朋友、亲属和同事的程度。

关于顾客满意和宣传的关系,一些作者指出,这种关系形式会因满意水平不同而不同。

Hart宣称“我们最近的研究表明,顾客会把他的糟糕经历告诉给大约11个人,而只会把它的愉快经历告诉给6个人”。

而且《财富》报道说“研究表明人们会把它的满意直接告诉8个人,然而经道听途说知道的人却超过20人。

Fisk也作了相似的研究。

对这种现象的一种解释是正、负面事件影响的不对称性。

这种理论宣称,在特定条件下,负面事件产生的影响比正面事件大(负面倾向)。

据Taylor说一个主要原因是负面情绪需要发出采取行动的信号而正面情绪则不用,他还指出这种非对称性会对威胁做出快速有效反应。

就是说,如果个人对于恶意的环境采取反应比对友善的环境采取反应更为重要,那么负面倾向性就讲得通了。

而且,假定负面事件比正面事件易于a)引发有认识力的行为b)导致更复杂的有认识力的语言,那么,当遇到负面事件时很可能会通过宣传影响到其他人。

因此,到目前为止可以推出顾客满意和宣传具有负相关系。

就是说我们越感到不满意就越可能宣传出去。

然而,同样有理由相信在特定条件下(正面倾向),正面事件比负面事件能产生更强的反应。

Holmes和Lett发现,有愉快经历的顾客比有糟糕经历的顾客更愿意向他人讲述。

这一结论同“Polyanna原则:

“愉快主导交流”相一致。

原因之一是人类的感知系统对高兴的信息处理得更准确有效。

这说明当人遇到正面事件时更容易和他人交流。

而且,在遇到正面事件时,多数个体普遍具有努力解释的倾向。

也就是说,当我们遇到的事物或得到的信息与我们正面概念相冲突时,我们总是重新解释,歪曲或最小化负面效果。

在极端情况下,当我们遇到非常反感的事情,甚至会做出全部抹去反感记忆的否认反应。

约翰逊对这一点作了有趣的解释,他让银行的顾客回忆a)他接受过的一次令人非常高兴、满意的服务b)接受过的一次不愉快、不满意的服务。

他指出“40%的人或不能或不愿意想起银行提供的不满意的服务”。

而对于“高”满意问题,这种无反应的倾向只发生了12%。

而且,个人倾向传播好消息而否认坏消息也具有社会因素,这至少是对导致顾客满意调查趋向于“高”满意区间这一事实的一个解释。

公开宣称她/他对某一特定供应商不满的顾客很可能被别人认为无能或找不到更好的供应商(或是那种不值得被提供满意服务的人)。

因此,容易找到证明满意的顾客比不满意的顾客更愿意讲出其经历的一些证据。

倘若如此,就可以描绘出顾客满意与宣传行为的关系,那就是说,越是感到满意,就越可能宣传出去。

由上述讨论可知,一些证据表明顾客满意和宣传的负相关系,而另一些证据则表明正相关系。

这并不矛盾。

正如我们所知,它们指的是顾客满意区间的不同点。

这样,在序列的较低点就可能是负相关系,较高点则可能是正相关系,并在一个特定点关系的方向发生转变。

这一特殊点被认为是位于一个无差异区域,即购买期望与其绩效相一致的区域,在此顾客不会有特别的反应,事物和自己想象的一样也就没有和其他人讲的必要了。

然而,如果事物发生和期望中的不一样,结果或是满意或是不满意,顾客有理由跟他人讲述。

我们假定顾客满意和宣传的关系形式由于满意的水平不同而不同,内容如下:

假设1:

顾客满意与宣传的关系形式视满意水平而定,这样,在“低”满意水平会产生负相关系,“高”满意水平会产生正相关系。

反馈

本文涉及的第二个变量是反馈。

这里将它定义为顾客将满意反馈给提供某一特定满意水平的供应商的程度。

反馈的重要性显而易见。

例如,抱怨可以帮助供应商发现应作改进之处。

同时,赞扬说明目前无需立刻改进之处。

结果,一些主张建立便于顾客反馈信息的系统的学者一味强调反馈的重要性,却将顾客满意与反馈的关系摒弃于研究之外。

在典型的实际研究中,由于选择了不满意的顾客样本,满意变量出现不对称性。

对不满意的顾客提供给供应商的反馈(抱怨)做出评价。

通常结果是:

不满意的顾客向厂商抱怨的倾向很低。

克特勒声称只有5%的不满意的顾客提出抱怨。

由于这种取样过程,并且在现有取样设计更开放的研究中很少将反馈作为变量,所以人们不知道满意的顾客反馈给供应商的比率。

然而赞扬确实存在。

Cadotte和Turgeon指出酒店和旅店的经理收到的表扬多于抱怨。

另一个例子是经营克雷奥拉蜡笔公司的贝内与史密斯收到顾客来信多数都是对“克雷奥拉蜡笔在孩子一生中的作用的热烈赞扬”。

因此,可以认为顾客满意与反馈之间的关系确实存在,问题是这种关系是否依赖于满意水平。

在更普遍的情况下,反馈是顾客传递信息的一种典型行为。

因为宣传也是这样一种典型行为,所以关于宣传的一些讨论似乎也适用于反馈。

就是说,在反馈行为中既存在一种正面倾向又存在负面倾向。

但反馈与宣传还是有点区别,因为反馈是将信息传递给对这一信息做出决策的具体的人。

所以,对反馈行为的正面倾向和负面倾向还要做进一步讨论。

一方面,“负面倾向”占主要地位。

因为抱怨很可能被(顾客)理解为会比表扬得到更多的好处。

例如,感觉房间打扫的不干净的旅店客人抱怨的目的是将房间打扫干净,降低价格或同样价格更好的房间等。

相反,满意的顾客在表扬之后的不到什么好处。

如果鼓励抱怨行为,传播“顾客满意保证”,则可以认为“负面倾向”的可能性增加。

然而,这种强烈的“负面倾向”可由顾客与供应商交往时间长度和顾客与供应商代表个人之间交往的深度所弥补。

其实,强烈的“正面倾向”也可以出现满意的顾客向供应商抱怨的情况,抱怨可使供应商将其作为建议知道如何改进服务。

下面这段话是作者截取的一家航空公司的顾客问卷的部分内容,他阐述了这种情况的可能性:

“我周游世界,而这次可能是多年来最愉快的旅程。

你们机场服务人员的礼貌热情,可口的食物机舱内部的整洁应当是你们的骄傲。

如果可能,我下次还来乘坐。

贵公司不仅仅在运输业者当中甚至在全球都享有盛誉。

顺便说一句,为什么所有的航班都放映同一部电影。

这个电影跟我前几天在从洛杉矶到哥本哈根的假定在反馈的情况下也存在一个“无差异区域”那么可以认为将顾客期望与绩效不一致和一致的情况进行比较时,前者产生反馈反应的可能性更大。

而且假定这种无差异区域在“低”满意情况下,满意-反馈关系是负相的,“高”满意时是正相的,内容如下:

假设2:

顾客满意和反馈的关系形式视满意水平而定,这样,在“低”满意水平会产生负相关系,“高”满意水平会产生正相关系。

忠诚

忠诚是本次研究中的第三个行为变量,是指顾客打算再次从提供某一特定满意水平的供应商那里购买商品的程度。

虽然大多数关于满意-忠诚关系的分析是在总体样本水平的基础上做出的(这些样本倾向于“高”满意顾客),但仍有一些学者指出顾客满意对忠诚的效果因满意程度不同而不同。

例如,Coyne认为这种关系取决于两个关键的出发点,并且认为这两个孪生的出发点框架适用于多种服务情况。

Coyne的观点认为:

当顾客满意低时这种关系强,满意中等时关系也中等,满意较高时关系又强。

虽然Coyne没有对这种模式产生的原因做出清晰的解释,但是可以推出正相倾向和负相倾向都存在。

就是说,“低”满意可能就意味着供应商将被替代,而“高”满意可能意味着进一步加强与供应商之间的关系会有好处。

另一方面,中等的满意(即中性经历)可能意味着不需要作特别的改变。

然而,Zeithaml提出了另外一种模式。

尽管他们的研究是关于感知服务质量的,但由于这种结构与顾客满意高度相关,所以它们的研究可能会为这里的问题提供一些间接的证据。

他指出,假定服务质量是一个两极概念,容忍区指供应商提供的服务满足了顾客的期望。

这个区间以充分服务为下限,理想服务为上限。

用我们的话讲,可以认为低于这个区间的服务被认为是令人极不满意的,而高于这个区间的服务被认为是高度满意的。

Zeithaml发现,在任何情况下,服务的质量与忠诚之间的关系随顾客距离容忍区的位置不同而不同。

此外,它们还发现由于供应商类型不同会出现不同的模式(样本由四个不同类型企业的顾客组成)。

然而,在混合的样本中,低于该区域时关系是平坦的,在区域内变陡,高于该区域时保持差不多一样的斜度。

因而,作者推断超出容忍区域关于培育忠诚的费用会急速增加。

然而,这份研究有一个问题值得注意,定义这样一个容忍区仅使一小部分顾客子样本落在区域之外。

进一步支持这种认为顾客满意对忠诚的效果因满意水平不同而不同观点的人是Jones和Sasser。

他们认为,基本上这种关系是非线性的,它随讨论的产品不同而具有不同的模式。

例如,就汽车而言,发现顾客满意增加会在“高”满意的顾客中产生一种较强的忠诚效果(这显然是与Zeithaml关于混合样本的研究的模式是相同的)。

与此相对比,航空公司的服务随满意度增加在“低”满意的顾客中产生的忠诚度的增加会高于“高”满意的顾客。

然而,虽然对不满意的顾客与满意的顾客之间满意-忠诚关系的差异仍未讨论清楚,但却可以从Jones和Sasser的方法中推断出一种关于顾客可以选择的供应商数量的现成模式。

就是说,当可选择的数量多时,如汽车市场,顾客满意时满意-忠诚关系强,不满意时弱。

另一方面,当可选的数量少时,如航空公司(假定顾客想到某一目的地并及时返回到某一地点且供选择的数量不大),顾客满意时满意-忠诚关系弱,满意低时强。

因而,可供选择的数量看起来(以一种有待于进一步彻底理解的不对称方式)影响顾客反应模式。

可以推断出在存在多种选择的情况下,对一个满意的顾客来说,忠诚是一种由满意引起的反应,因为它提供了解决在替代者之间做出选择这一问题的方法。

此外,在一个选择余地小的市场上,忠诚也可以是一个不满意顾客的反应,因为它提供了解决寻找替代者这一问题的方法。

因而,即然在“低”满意和“高”满意情况下,影响忠诚倾向的因素不同,那么可以认定,顾客满意与忠诚之间的关系形式随满意程度不同而不同。

在做出最后的假设前,有一点需要说明:

所有作者关于这部分内容都(隐含或明白的)把忠诚作为一维行为变量定义(愿意再次购买已产生一定满意水平的供应商的产品或服务)。

这一点可以从上面关于宣传和反馈的二维概念对比来看。

宣传与反馈包括两类信息:

肯定与批评。

实际上似乎也可以从两维角度来定义忠诚,如下一次顾客愿意从已产生一定满意水平的供应商那里再次购买或愿意从另外供应商那儿购买的程度。

然而,在本文一维概念占主导,任何情况下,这个忠诚的一维概念意味着满意-忠诚的负相关系与直觉相悖。

负相关系意味着满意水平上升时忠诚度下降,而这种结论在以全样本为基础的研究报告中从未出现过。

因此,这里的满意-忠诚关系的差异是指非负关系的差异。

这使我们得出第三个假设,它与前面的假设角度不同:

假设3:

顾客对供应商的满意与忠诚之间的正相关系形式视顾客满意水平而定。

研究方法

样本和资料收集

本研究的样本由二年制商务教育课程的参与者组成。

将调查表发给100名参与者,收回了65份填写完整的。

调查表描述了两种情景,第一种情景描述差的补偿策略,第二种情景描述好的补偿策略。

从根本上讲,补偿策略是指供应商对服务系统失败所做出的反应。

用差的补偿策略来模拟“低”满意水平,而用好的补偿策略模拟“高”满意水平。

这样做的原因在于前面研究指出供应商对服务系统失败的反应方式影响顾客的满意程度。

这里,要求被调查者把自己假想成一个顾客,并回答每部分内容里关于他/她对补偿策略反应的一系列问题。

据Alford和Sherrell说这种戏剧性的调查方法在顾客满意研究中已被广泛采用。

方法

对应于主要变量“顾客满意,宣传,反馈和忠诚”,分别设有多条内容,就两种情景回答对这些内容的赞成程度,答案选项使用“7级”标度(即多条选项,每条在7分内取值,1代表我完全不同意,7代表我完全同意)。

这些具体内容或是从前面研究中挑选出来的或是为了本研究而专门设计的。

应该注意的是,每条内容的选取并非简单的进行,因为前面的研究中使用了许多不同的方法,同时,在现存的著作中,同一个词(如“忠诚”)常常与不同的概念(如“购买意愿”,“顾客花钱购买某一产品时,供应商所拥有的购买某一商品的顾客数”等)相联系。

在本研究中,调查内容的选择主要强调与本文描述的理论性概念相联系而不是与现有著作中的运用方面相联系。

很自然我们要谈一谈选取的调查内容与现有概念的联系。

选取的关于满意的内容是为了能涵盖满意的全体水平(不是某一具体交易的满意水平)和有关某次具体业务的满意水平(不是累计的满意水平);关于宣传的内容是指信息在面对面环境直接传递给个人(而不是把信息传递给第三方如报纸和互联网);关于反馈的内容指顾客主动的反馈(而不是由供应商的活动如市场调查,免费长途电话引发的反应);最后选取的关于忠诚的内容是为了获得再次购买意愿这方面的忠诚水平(而不是顾客要拨给某一系列供应商的预算比例等)。

丘吉尔(Churchill)对这种方法进行了优化。

第一,分别计算出每个变量的克朗巴哈(Cronbach)α信度系数。

将那些可通过删除一项内容提高内部一致性的项目删除掉。

Malhotra认为所有高于0.6的α值都可以接受。

第二,为了评估一维性,应对所有保留的内容分别就差的补偿情况和好的补偿情况进行因素分析。

得出的结果表明具有一定的一维性。

有了这些结果,通过计算每个部分内容的无权重平均值就产生了4个新变量(满意水平,宣传,反馈和忠诚),将变量之间的零阶相关系数列表。

另外,为了评价两部分内容的现实性,在内容之后还有“我作为顾客遇到类似情况”这条,选项使用一个1-7标度(1表示完全不一致,7表示完全一致)。

差的补偿事件的平均值是4.028,好的补偿事件是3.422。

这表明该任务具有一定的现实特征。

但是,这个平均值并不能说明这些事件模拟:

“低”满意水平和“高”满意水平的能力。

因为经历与满意的相关性是中等的(在差的补偿情况下γ=0.035,在好的补偿情况下γ=-0.086)。

分析与结果

作为分析的第一步,主要变量的值通过

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