满意度指数.ppt

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感知质量软件预期质量顾客满意度顾客忠诚感知价值感知质量硬件形象ECSI欧洲顾客满意度指数模型欧洲顾客满意度指数模型感知质量软件感知质量软件感知质量硬件感知质量硬件感知价值感知价值预期质量预期质量形象形象顾客满意度顾客满意度顾客忠诚顾客忠诚感知质量感知质量（可分为产品和服务两部分）（可分为产品和服务两部分）预期质量预期质量顾客满意度顾客满意度（ACSI）顾客抱怨顾客抱怨顾客忠诚度顾客忠诚度感知价值感知价值ACSI美国顾客满意度指数模型感知质量感知质量感知价值感知价值预期质量预期质量顾客满意度顾客满意度顾客抱怨顾客抱怨顾客忠诚度顾客忠诚度感知质量感知质量（可分为产品和服务（可分为产品和服务两部分）两部分）预期质量预期质量顾客满意度顾客满意度（ACSI）顾客抱怨顾客抱怨顾客忠诚度顾客忠诚度感知价值感知价值ACSI满足顾客需求程度满足顾客需求程度整体印象整体印象满足顾客需求程度满足顾客需求程度可靠性可靠性可靠性可靠性整体印象整体印象质量价格比质量价格比未确认期望值未确认期望值与理想之距离与理想之距离总体满意度总体满意度向经理抱怨向经理抱怨向雇员抱怨向雇员抱怨再购可能性再购可能性价格承受度价格承受度价格质量比价格质量比美国顾客满意度指数模型感知质量hh2预期质量hh1顾客满意度hh4顾客忠诚度hh5感知价值hh3品牌形象hh6中国耐用消费品满意度指数框图中国耐用消费品满意度指数框图总体感知质量x5自定义感知质量x6可靠性感知质量x7服务感知质量x8可靠性预期质量x3品牌总体印象x17品牌特征显著度x18价格质量比x9再购可能性x15与理想之距离x14总体满意度x11与其他品牌距离x13与期望之距离x12质量价格比x10价格承受度x16总体预期质量x1自定义预期质量x2服务预期x4中国耐用消费品顾客满意度指数模型中国耐用消费品顾客满意度指数模型感知质量顾客满意度顾客忠诚感知价值品牌形象中国非耐用消费品顾客满意度指数框图中国非耐用消费品顾客满意度指数框图总体感知质量感知质量指标1感知质量指标2感知质量指标n品牌总体印象品牌特征显著度价格质量比再购可能性与理想之距离总体满意度与其他品牌距离质量价格比价格承受度中国非耐用消费品顾客满意度指数模型中国非耐用消费品顾客满意度指数模型感知质量预期质量顾客满意度顾客忠诚感知价值品牌形象中国服务行业顾客满意度指数框图中国服务行业顾客满意度指数框图总体感知质量响应性感知质量可靠性感知质量保证性感知质量移情性感知质量有形性感知质量总体预期质量品牌总体印象品牌特征显著度价格质量比回头可能性与理想之距离总体满意度与其他品牌距离与期望之距离质量价格比价格承受度中国服务行业顾客满意度指数模型中国服务行业顾客满意度指数模型中国非耐用消费品顾客满意度模型的数中国非耐用消费品顾客满意度模型的数学模型学模型感知质量hh2预期质量hh1顾客满意度hh4顾客忠诚度hh5感知价值hh3品牌形象hh6中国耐用消费品满意度指数框图中国耐用消费品满意度指数框图总体感知质量x5自定义感知质量x6可靠性感知质量x7服务感知质量x8可靠性期质量x3品牌总体印象x17品牌特征显著度x18价格质量比x9（Pricegivenquality）再购可能性x15与理想之距离x14总体满意度x11与其他品牌距离x13与期望之距离x12质量价格比x10（Qualitygivenprice）价格承受度x16总体预期质量x1自定义预期质量x2服务预期x4中国耐用消费品顾客满意度指数模型中国耐用消费品顾客满意度指数模型这里，包含有这里，包含有bb的的BB矩阵、矩阵、hh及及zz是未知的。

而是未知的。

而BB矩阵的形式完全被图模型所确定。

矩阵的形式完全被图模型所确定。

这里，包含有这里，包含有ll的的LL矩阵、矩阵、hh是未知的，而是未知的，而x是可是可观测的。

而观测的。

而LL矩阵的形式完全被图模型所确定。

矩阵的形式完全被图模型所确定。

我们的目的是我们的目的是.找出这些方程的未知系数，即找出这些方程的未知系数，即包含有包含有bb的的BB矩阵及包含有矩阵及包含有ll的的LL矩阵矩阵这里一共有这里一共有18个个ll，代表隐含变量，代表隐含变量hh和与其相关的和与其相关的显变量显变量x之间的关系（图中隐变量和显变量之间箭之间的关系（图中隐变量和显变量之间箭头所定义）头所定义）这里还有这里还有11个个bb代表隐变量之间的关系（图中隐变代表隐变量之间的关系（图中隐变量之间箭头所定义）量之间箭头所定义）我们用我们用PLS估计方法估计方法第一步：

用迭代得到隐变量第一步：

用迭代得到隐变量hh的表示式的表示式它们是显变量它们是显变量x的线性组合的线性组合（通过权通过权w）第二步：

用通常的最小二乘法得到第二步：

用通常的最小二乘法得到bb也就是隐变量之间的关系也就是隐变量之间的关系第三步：

用通常的最小二乘法得到第三步：

用通常的最小二乘法得到ll也就是隐变量和显变量之间的关系也就是隐变量和显变量之间的关系最后得到各种指数最后得到各种指数最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。

它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

迭代算法是用计算机解决问题的一种基本方法。

它利用计算机运算速度快、适合做重复性操作的特点，让计算机对一组指令（或一定步骤）进行重复执行，在每次执行这组指令（或这些步骤）时，都从变量的原值推出它的一个新值。

这些指数的公式为这些指数的公式为对模型和问卷的数学对模型和问卷的数学问卷各问题不应该相关问卷各问题不应该相关（实际不一定实际不一定）模型不能有封闭圈模型不能有封闭圈各个回答可以用各个回答可以用10分制分制（百分制也可）百分制也可）注意系数注意系数ll和和bb的正负号的解释的正负号的解释注意：

注意：

各个品牌商品各个品牌商品或或同品牌但不同时期的商品同品牌但不同时期的商品只只有在同样或类似的问卷调查才可以比较有在同样或类似的问卷调查才可以比较问卷调查的学问问卷调查的学问问卷的问题个数问卷的问题个数问卷问题的次序问卷问题的次序问卷的语言问卷的语言问卷的题型问卷的题型问卷人的素质问卷人的素质问什么人，如何抽样？

问什么人，如何抽样？

问卷中有什么信息问卷中有什么信息问卷的数据可以形成一个方阵的数据形式问卷的数据可以形成一个方阵的数据形式（除了自由回答问题之外的选择题都行）（除了自由回答问题之外的选择题都行）每个观测值为一行，而每个问题（变量）每个观测值为一行，而每个问题（变量）为一列为一列例如例如在许多讲座中，教师使用诸如在许多讲座中，教师使用诸如“动态分析动态分析”“交叉分析交叉分析”“战略战略”等时髦名词等时髦名词这些都不是统计这些都不是统计“行话行话”有招揽顾客的广告的意思有招揽顾客的广告的意思问卷的信息如何分析问卷的信息如何分析对于记分式的满意度问卷，可用对于记分式的满意度问卷，可用典型相关分析、回归分析、因子分析、主典型相关分析、回归分析、因子分析、主成分分析等多元分析内容成分分析等多元分析内容问卷的信息如何分析问卷的信息如何分析其他问卷调查有些主要是定性变量，可用列联表分析其他问卷调查有些主要是定性变量，可用列联表分析（每（每n个变量个变量/问题可以形成一个问题可以形成一个n维列联表）维列联表）然后可以利用列联表的各种统计方法来建立所涉及变量然后可以利用列联表的各种统计方法来建立所涉及变量之间关系的模型，如之间关系的模型，如对数线性模型对数线性模型、Logistic回归模型回归模型等等也可以检验各个变量之间的相关性，如也可以检验各个变量之间的相关性，如cc2检验检验（卡方卡方Pearson或似然比检验或似然比检验）可以利用多元分析方法，比如对应分析来看各个变量的可以利用多元分析方法，比如对应分析来看各个变量的各水平之间的关系各水平之间的关系除除PLS还有别的方法来计算满意度吗？

还有别的方法来计算满意度吗？

有些人用最大似然法（假定正态分布）来解结构方有些人用最大似然法（假定正态分布）来解结构方程模型程模型利用诸如利用诸如AMOS这样的软件这样的软件但是无法解我们的满意度模型但是无法解我们的满意度模型他们的方法必须对模型增加约束他们的方法必须对模型增加约束在系数的解释上有类似点（不一样）在系数的解释上有类似点（不一样）利用最大似然法的利用最大似然法的（关于耐用消费品满意度的关于耐用消费品满意度的）图模型要复杂一些图模型要复杂一些可以看出可以看出这个模型远远比这个模型远远比PLS模型更加复杂，而且模型更加复杂，而且无法给出指数的估计值无法给出指数的估计值但对于两者均不能用于未经考验的模型但对于两者均不能用于未经考验的模型只有事先完全知道确定关系的模型才可以只有事先完全知道确定关系的模型才可以计算（无论什么方法）计算（无论什么方法）数据分析例子数据分析例子按照中国耐用消费品的模型对某产品进行按照中国耐用消费品的模型对某产品进行了问卷（收回了问卷（收回126份）份）可观测变量是可观测变量是20个个问卷（每个从问卷（每个从1到到10打分）打分）和预期质量和预期质量hh1有关部分的打分有关部分的打分V1:

买之前你对该空调质量的总期望买之前你对该空调质量的总期望（总体预期质总体预期质量量）（期望越大分越高期望越大分越高）V2:

买之前你对该空调的省电的预期买之前你对该空调的省电的预期（预期质