客户满意度分析流程图.docx
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客户满意度分析流程图
spss软件分析顾客满意调查问卷的步骤
第一步：
将每份问卷的调查结果输入excel表中。
（或直接在SPS鋪输入）
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间.2
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第二步：
在spss中打开excel文件，定义变量，并设置值
问扣
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第三步：
频数统计
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描述统计
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◎直方EKHK
HI在直方图上显示正态曲线⑶
-图表値
©®^（F）◎百分比9】
确定后，输出结果:
统计量
行业
客户类别
地区
供货频率
N
有效
100
100
100
100
缺失
0
0
0
0
均值
1.65
1.90
3.12
1.75
均值的标准误
.048
.063
.146
.070
中值
2.00
2.00
3.00
2.00
众数
2
2
2
2
标准差
.479
.628
1.458
.702
方差
.230
.394
2.127
.492
偏度
-.639
.075
1.382
.391
偏度的标准误
.241
.241
.241
.241
峰度
-1.625
-.440
2.701
-.904
峰度的标准误
.478
.478
.478
.478
全距
1
2
8
2
极小值
1
1
1
1
极大值
2
3
9
3
百分位数25
1.00
1.25
2.00
1.00
50
2.00
2.00
3.00
2.00
75
2.00
2.00
4.00
2.00
行业
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效机织
35
35.0
35.0
35.0
针织
65
65.0
65.0
100.0
合计
100
100.0
100.0
-
客户类别
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效A类客户
25
25.0
25.0
25.0
B类客户
60
60.0
60.0
85.0
C类客户
15
15.0
15.0
100.0
合计
100
100.0
100.0
A■-咧
地区
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效
5
5.0
5.0
5.0
南
36
36.0
36.0
41.0
北
29
29.0
29.0
70.0
13
13.0
13.0
83.0
12
12.0
12.0
95.0
2
2.0
2.0
97.0
1
1.0
1.0
98.0
1
1.0
1.0
99.0
1
1.0
1.0
100.0
合计
100
100.0
100.0
n-：
i■-
供货频率
频率
百分比
有效百分比
累积百分比
有效连续供货
40
40.0
40.0
40.0
间断供货
45
45.0
45.0
85.0
偶尔供货
15
15.0
15.0
100.0
合计
100
100.0
100.0
第四步：
转换一重新编码为相同变量，进行赋值
第五步：
计算得分
1、根据指标设计，按百分制统计出二级指标得分
表1顾客满意度调查的桐标嗥系,
指椒
卫指标卩
三级扌旨标（与调查问卷題号相对应）•
顾
客4满-
度存
品牌満意厦4
1,2,3,4,2
产品质量满惫度
（50°O门
氐齐S,S10*11.12*IL14.15.1闘
销售服务满意度
（35%）门
17,1S,1%20,21，12,23,24,25*26^
27,2S,22
HW3t*CTwnizm
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2、计算一级指标顾客满意度得分
第六步：
分析一描述性分析一探索
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「输出
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（#壬
（注意：
要检验满意度是否呈正态分布，待检验的正态图一定要打钩）确定后，结果输出如下图：
案例处理摘要
案例
有效
缺失
合计
N
百分比
N
百分比
N
百分比
总体满意度
100
100.0%
0
.0%
100
100.0%
描述
统计量
标准误
总体满意度均值
68.6666
.41472
均值的95%置信区间下限
67.8437
上限
69.4895
5%修整均值
68.7109
中值
68.8133
方差
17.199
标准差
4.14723
极小值
55.95
极大值
76.96
围
21.01
四分位距
5.83
偏度
-.271
.241
峰度
-.060
.478
根据上表可得出，公司顾客总体满意度平均为68.6666,标准差为4.14723,极大值为76.96,极小值为55.95。
结论：
由盒子图可见，客户总满意度的分布基本对称，且没有可疑数据
正态性检验
Kolmogorov-Smirnova
Shapiro-Wilk
统计量
df
Sig.
统计量
df
Sig.
总体满意度
.066
100
.200*
.987
100
.430
a.Lilliefors显著水平修正
*.这是真实显著水平的下限。
结论：
P值大于5%,因此，公司的顾客总满意度服从正态分布。
第七步单因素方差分析各因素（行业、地区、类别、供货频率等）对总体满意度的方差分析
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02sk）馆間懸3jR
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［碗］逊©|直宜®安消
两两比较设置:
选项设置:
1行业因素方差分析
总体满意度
描述
N
均值
标准差
标准误
均值的95%置信区间
极小值
极大值
下限
上限
机织
35
67.1681
4.34930
.73517
65.6740
68.6621
55.95
75.18
针织
65
69.4734
3.82974
.47502
68.5245
70.4224
60.69
76.96
总数
100
68.6666
4.14723
.41472
67.8437
69.4895
55.95
76.96
方差齐性检验
总体满意度
Levene统计量
df1
df2
显著性
.688
1
98
.409
（方差齐性检验结果：
p值为0.409,大于0.05,接受原假设，即方差齐性。
）
ANOVA
总体满意度
平方和
df
均方
F
显著性
组间
120.909
1
120.909
7.491
.007
组
1581.840
98
16.141
总数
1702.748
99
从上表中可以看出，方差分析的p值为0.007,小于0.05，拒接原假设，即不同行业的顾客满意度有显著性差异，说明行业因素对总体满意度的影响是显著的，机织类顾客满意度低，平均满意度为67.168;针织类顾客满意度高，平均满意度为69.4734。
2、地区因素分析
描述
总体满意度
N
均值
标准差
标准误
均值的95%置信区间
极小值
极大值
下限
上限
南
北
总数
5
36
29
13
12
2
1
1
1
100
68.5790
68.5742
68.7315
68.1024
70.3385
67.9748
63.3357
66.9734
66.2224
68.6666
3.98124
4.75274
4.16981
3.67298
3.03158
4.74899
4.14723
1.78046
.79212
.77432
1.01870
.87514
3.35804
.41472
63.6357
66.9661
67.1454
65.8829
68.4123
25.3069
67.8437
73.5224
70.1823
70.3176
70.3220
72.2646
110.6428
69.4895
63.97
55.95
61.80
63.62
65.31
64.62
63.34
66.97
66.22
55.95
72.64
76.76
76.96
76.54
76.63
71.33
63.34
66.97
66.22
76.96
方差齐性检验
总体满意度
Levene统计量
df1
df2
显著性
.542a
5
91
.744
总体满意度
方差齐性检验
Levene统计量
df1
df2
显著性
a
.542
5
91
.744
a.在计算总体满意度的方差齐性检验时，将忽略仅有一个案例的组。
（方差齐性检验结果：
p值为0.744,大于0.05，接受原假设，即方差齐性。
）
ANOVA
总体满意度
平方和
df
均方
F
显著性
组间
76.364
8
9.546
.534
.828
组
1626.384
91
17.872
总数
1702.748
99
75.□&-
T
山弋Ik■!
AI*Ii*■TtL.WfcWTt打斗
从上表中可以看出，方差分析的p值为0.828，大于0.05，接受原假设，即不同地区的顾客满意度没有显著性差异，其中的客户满意度较高为70.338，而的客户满意度
较低，为63.336。
3、客户类别分析
描述
总体满意度
N
均值
标准差
标准误
均值的95%置信区间
极小值
极大值
下限
上限
A类客户
25
69.2022
4.78291
.95658
67.2280
71.1765
55.95
76.54
B类客户
60
69.0618
3.89361
.50266
68.0559
70.0676
59.98
76.96
C类客户
15
66.1929
3.28348
.84779
64.3746
68.0112
62.51
74.19
总数
100
68.6666
4.14723
.41472
67.8437
69.4895
55.95
76.96
总体满意度
方差齐性检验
|Levene统计量
df1
df2
显著性
方差齐性检验
总体满意度
Levene统计量
df1
df2
显著性
.823
2
97
.442
（方差齐性检验结果：
p值为0.442,大于0.05，接受原假设，即方差齐性。
）
ANOVA
总体满意度
平方和
df
均方
F
显著性
组间
108.329
2
54.164
3.295
.041
组
1594.420
97
16.437
总数
1702.748
99
多重比较
因变量：
总体满意度
（I）客户类别
（J）客户类别
均值差
（I-J）
标准误
显著性
95%置信区间
下限
上限
LSD
A类客户
B类客户
.14048
.96512
.885
-1.7750
2.0560
C类客户
3.00932*
1.32413
.025
.3813
5.6374
B类客户
A类客户
-.14048
.96512
.885
-2.0560
1.7750
C类客户
2.86885*
1.17037
.016
.5460
5.1917
C类客户
A类客户
-3.00932*
1.32413
.025
-5.6374
-.3813
B类客户
-2.86885*
1.17037
.016
-5.1917
-.5460
Tamhane
A类客户
B类客户
.14048
1.08061
.999
-2.5587
2.8397
C类客户
3.00932
1.27820
.070
-.1863
6.2049
B类客户
A类客户
-.14048
1.08061
.999
-2.8397
2.5587
C类客户
2.86885*
.98561
.022
.3461
5.3916
C类客户
A类客户
-3.00932
1.27820
.070
-6.2049
.1863
B类客户
-2.86885*
.98561
.022
-5.3916
-.3461
*.均值差的显著性水平为0.05
从上表中可以看出，方差分析的p值为0.041,小于0.05，拒接原假设，即不同类
别的顾客满意度有显著性差异，其中A类客户的满意度最高，平均为69.202,C类客
户的满意度最低，平均为66.193。
4、供货频率因素
描述
总体满意度
N
均值
标准差
标准误
均值的95%置信区间
极小值
极大值
下限
上限
连续供货
40
68.3737
4.23715
.66995
67.0186
69.7288
55.95
76.63
间断供货
45
69.4627
3.86056
.57550
68.3029
70.6225
60.69
76.76
偶尔供货
15
67.0591
4.44071
1.14659
64.5999
69.5183
59.98
76.96
总数
100
68.6666
4.14723
.41472
67.8437
69.4895
55.95
76.96
方差齐性检验
总体满意度
Levene统计量
df1
df2
显著性
.187
2
97
.830
ANOVA
总体满意度
平方和
df
均方
F
显著性
组间
70.713
2
35.356
2.101
.128
组
1632.036
97
16.825
总数
1702.748
99
o
总溥満息度
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从上表中可以看出，方差分析的p值为0.830,大于0.05，接受原假设，即供货频率因
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