满意度数据的基本分析.docx

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满意度数据的基本分析

满意度数据的基本分析

高玉兰;王作成;陈爱平

【摘要】大多数顾客满意度数据的定量分析遵循概括→具体→综合的原则，具体分为如下的几个步骤。

每一步骤都包括有相应的分析方法：

（1）概括总体的调查结果。

采用描述性统计方法分析数据值的分布特征。

用均值等统计量描述特征值分布的集中趋势，用标准差、分位数等描述特征值分布的离散趋势。

（2）分析具体业绩表现。

这些具体业绩包括关键影响因素、在客户最重视方面的表现、与以前比较、与自身的目标比较、与竞争对手的外部比较。

【期刊名称】《市场研究》

【年（卷）,期】2005（000）005

【总页数】3页（P31-33）

【关键词】基本分析;数据;顾客满意度;定量分析;调查结果;分析方法;分布特征;统计方法;集中趋势;离散趋势;业绩表现;影响因素;竞争对手;特征值;描述性;统计量;标准差;客户

【作者】高玉兰;王作成;陈爱平

【作者单位】无

【正文语种】中文

【中图分类】经济财政

满意度调童满意度数据的基本分析◇高玉兰王作成陈爱平大多数顾客满意度数据的定量分析遵循概括一具体-综合的原则，具体分为如下的几个步骤，每一步骤都包括有相应的分析方法：

（1）概括总体的调查结果。

采用描述性统计方法分析数据值的分布特征，用均值等统计量描述特征值分布的集中趋势，用标准差、分位数等描述特征值分布的离散趋势。

（2）分析具体业绩表现。

这些具体业绩包括关键影响因素、在客户最重视方面的表现、与以前比较、与自身的目标比较、与竞争对手的外部比较。

（3）综合分析顾客满意度。

该阶段的分析将考虑到影响顾客满意度的更多因素，主要采用更高级的多元统计分析工具，如分析顾客满意度指标（CSI）的结构方程模型、应用灵活方便的交叉表等。

这里将重点讨论满意度数据的基本分析，也就是前两个步骤地分析：

描述性统计分析和具体分析。

一、调查数据的分类整理将调查的数据作分类整理，最终目的是将所获的调查信息转化为便于分析与报告的数据形式。

需要特别强调的是开放式问题的整理。

在顾客满意度调查中，开放式问题的使用引出大量散乱的信息，必须对这些文字性信息进行整理，才能进行分析，进而得出有意义的结论。

常用的两种技术是：

为答案后编码和数据的分类整理。

这两种方法都是在顾客给出答案之后应用，结果能使你像对待封闭式问题一样有效地分析它。

分类整理主要包括下列几个步骤：

（1）浏览所有问卷中的同一个题目；

（2）对答案中涉及的方面进行分类，对侧重点不同的评论单独处理，不能简单地归为一5—2005-市场研究日’◇高玉兰王作成陈爱平综合的原则，具体分为如下的几个步骤，每一步骤都包括有相应的分析方法：

（1）概括总体的调查结果。

采用描述性统计方法分析数据值的分布特征，用均值等统计量描述特征值分布的集中趋势，用标准差、分位数等描述特征值分布的离散趋势。

（2）分析具体业绩表现。

这些具体业绩包括关键影响因素、在客户最重视方面的表现、与以前比较、与自身的目标比较、与竞争对手的外部比较。

（3）综合分析顾客满意度。

该阶段的分析将考虑到影响顾客满意度的更多因素，主要采用更高级的多元统计分析工具，如分析顾客满意度指标（CSI）的结构方程模型、应用灵活方便的交叉表等。

这里将重点讨论满意度数据的基本分析，也就是前两个步骤地分析：

描述性统计分析和具体分析。

一、调查数据的分类整理将调查的数据作分类整理，最终目的是将所获的调查信息转化为便于分析与报告的数据形式。

需要特别强调的是开放式问题的整理。

在顾客满意度调查中，开放式问题的使用引出大量散乱的信息，必须对这些文字性信息进行整理，才能进行分析，进而得出有意义的结论。

常用的两种技术是：

为答案后编码和数据的分类整理。

这两种方法都是在顾客给出答案之后应用，结果能使你像对待封闭式问题一样有效地分析它。

分类整理主要包括下列几个步骤：

（1）浏览所有问卷中的同一个题目；

（2）对答案中涉及的方面进行分类，┏━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┳━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓┃┃满意度调l┃┃┣━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┫┃┃类；（3）为每一类观点计算提及的次数、占回答问题顾客┃10）的顾客满意程度在8分以下，一半（5/10）在8分以┃┣━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┫┃┃的百分比等。

上。

需要特别说明的是，某些顾客总会因为这样习B样的

3．被调查人群特征分析理由对某些或某个问题没有做出回答：

（1）无意中漏掉了采用一些人口统计变量如性别、年龄、受教育程度等某个问题；

（2）因为涉及个人隐私等，拒绝回答某个问题；将被调查顾客群进行分类，然后计算每一类顾客群的特（3）没有理解问题的内容，留下没有回答。

顾客没有回答征指标，指标的计算有助于顾客满意度的分析，通常是进某特定问题，就会带来缺失值问题，对缺失值的处理会直行顾客满意度指数的交叉分析的分类基础，以及企业对接或间接影响到分析结果的正确性与可信性。

可结合实其产品进行市场定位的决策依据。

际，从样本的代表性方面考虑做出选择：

（1）删除不完整被调查顾客特征分析的主要工具是饼图和柱形图：

的顾客问卷：

（2）对于某一个问题或题目，缺失值不予考饼图通常用来表示不同测评指标的百分比或结构，虑；（3）用样本均值代替缺失值；（4）用该顾客对其他问题如被调查顾客群的年龄结构、各类教育程度的顾客群分回答的均值代替缺失值。

别占全体被调查顾客群的百分比等。

┃┃┃┃柱形图通常用来突出不同测评指标在每一类顾客群二、满意度数据的描述性统计分析的大小。

除了统计量，还可采用直方图、点图等形象直观的图描述性统计分析通过一系列的频数分布等描述了总表来表述顾客满意度的分布特征。

反映顾客满意度的集体特征，有利于把握顾客的总体特征，同时为后面更为具中趋势和离散趋势。

体和综合的分析奠定基础。

1．集中趋势分析三、满意度数据的具体分析均值（x）:

也称为算术平均数，就是对样本顾客的回答进行算术平均，是描述顾客对整体以及更多的特定业绩经过描述性统计分析，对被调查顾客和顾客满意度满意度回答的常用方法。

有了初步的认知之后，进入下面的具体分析。

该阶段的分中位数：

当对顾客回答按由大到小的顺序进行排列析从顾客满意度测评的具体目标出发，主要是对具体业后，位于中间位置的值（样本量为奇数时）或中间位置两绩的测评。

个值的算术平均数（样本量为偶数时）。

均值易受极大值1．确定影响顾客满意度的关键因素和极小值的影响，而中位数则不会受到该方面的限制。

（1）柱形图众数：

对某一特定答案顾客回答最多的，称为众数，当你获得的信息为数据时，就可以用柱形图来分析也就是频数最大、顾客提及最多的特征值。

影响顾客满意度的关键因素。

通过顾客在调查表中的打

2．离散趋势分析分结果，算出重要度得分，绘制出柱形图，通过寻找得分方差（v）:

描述顾客满意度的差异大小，相距平均值的较大值或柱形图中高度突出的部分，确定影响顾客满的远近。

方差值越大，则顾客关于满意度的评价差异也越意度的关键因素。

大。

（2）排列图标准差（s）:

方差的平方根即为标准差，意义与方差当你的调查表只是要求顾客画出影响其购买的重要相同。

因素时，你只能得到关于各种影响因素被顾客最重视的全距（R）:

最大值与最小值之差。

该统计量易受极大频数。

根据调查所获得的频数数据，巧妙利用排列图所传值与极小值的影响。

递的信息，确定影响顾客满意度的关键因素。

在描述性统计分析中，更加方便的分析方法是分位（3）比较法数分析，分位数有四分位数、十分位数等，是与中位数相比较法是确定影响顾客满意度关键因素的最直接、联系的统计量。

为了更精确地描述顾客满意度的分布特最直观方法，比较法主要包括两种：

排序法和成对比较┃┣━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━╋━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┫┃┃┃，{┃┃┃征，近年来通常采用十分位数进行分析。

分位数的思想简法。

排序法确定影响顾客满意度的关键因素，可以向顾客单，例如，当五十分位数取值为8时，就说明有一半（5/提供序列量表，在量表中列出各种影响因素，要求顾客将┃┗━┻━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┻━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛田争市场研究1200515┏━┳┓满意度调l┣╋┫3．被调查人群特征分析际，从样本的代表性方面考虑做出选择：

（1）删除不完整虑；（3）用样本均值代替缺失值；（4）用该顾客对其他问题1集中趋势分析后位于中间位置的值（样本量为奇数时）或中间位置两确定影响顾客满意度的关键因素2离散趋势分析{征近年来通常采用十分位数进行分析。

分位数的思想简单例如，当五十分位数取值为8时，就说明有一半（5/┗┻┛巨f习曙暂1酉这些因素按最重要到最不重要进行排序，通过计算平均序位（把排序值作为分值并计算出算术平均数），确定使顾客满意的关键因素；成对比较法是选择平衡评价一种有说明力的简单方法，下面的成对比较判断矩阵是一种常用工具结合差异显著性检验，将为确定关键因素提供更有信心的判断依据。

成对比较判断矩阵（认为i比i好的频数或百分比）┏━━━━┳━━━━┳━━━━┳━┳━━━━┓┃卜＼二因素l因素2┃┃因素n┃┣━━━━╋━━━━╋━━━━╋━╋━━━━┫┃┃┃┃┃┃┃┃┃┃┃┃┗━━━━┻━━━━┻━━━━┻━┻━━━━┛（4）回归分析通过计算每一个业绩变量与整体满意程度问题的皮尔逊积矩相关系数，将相关系数按由大到小的顺序排列，确定影响顾客满意度的关键因素。

（5）相关分析业绩变量与整体满意度问题的多元回归分析，根据回归系数大小确定影响顾客满意度的关键因素。

2．确定在顾客最重视方面的表现确定了影响顾客购买产品或享受服务的关键因素，明确了顾客的优先要求，提供的产品或服务就应该首先满足顾客的这些基本要求。

分析企业在顾客最重视方面的表现，就是要企业明确产品或服务改进的方向。

在顾客重视的方面不断完善，而在不重视的万面不应过多浪费，否则，只会事倍功半。

一般用反映顾客优先要求的重要度和反映顾客满意信息的满意度两个指标作对比分析，来反映企业在顾客最重视方面的表现。

用柱形图比较顾客的优先要求和企业的具体表现，形象直观。

柱形图的分析数据既可以是重要度和满意度数值也可以是两者的差值。

最好的分析方法是把每一质量特性或影响因素的重要度和满意度数据结合起来。

（2）表现矩阵通过一个二维矩阵来对比顾客优先要求与企业表现，把表现矩阵分设为四个区域，相应的可将全部因素划分为如下四个部分：

竞争关键区（优势），其中的因素对决定整体顾客满意度非常重要，但企业在这些方面的表现比较有优势，有一定的竞争力；竞争关键区（劣势）．其中的因素决定整体顾客满意度非常重要，但企业在这些方面的表现比较差，需要重点改进；竞争非关键区（机会），其中的因素对于决定整体顾客满意度重要程度低，企业在这些方面的表现也比较差，消费者和企业都忽略，可以挖掘出提升满意度的机会点；竞争非关键区（维持），其中的因素决定整体顾客满意度重要程度低，企业在这些方面的表现也比较好对企业实际意义不大，不需要花太大功夫。

（3）Kano模型Kano模型是顾客满意度测评的理论基石，是定性测评顾客满意度的简易工具。

该模型通过顾客满意度与指标重要度对比，描述了质量与顾客满意度之间的关系，并将产品和服务的质量分为三类：

基本质量是顾客假定产品和服务理所当然应当具备的质量；期望质量是顾客对产品或服务有具体要求的质量特性：

迷人质量是顾客没有想到的、超越了顾客期望的产品或服务质量特性。

Kano模型所划分的三类质量特性与顾客满意度存在如下关系：

期望质量与顾客满意度成线性正相关关系，基本质量和迷人质量与顾客满意度之间存在非线性正相关关系。

但这种关系成立的基础是首先必须保证基本质量，其次是期望质量、迷人质量。

3．确定与以前、目标、竞争对手等的比较优势

（1）雷达图在顾客满意度测评中，雷达图主要用来显示多维环境下的顾客满意度或顾客忠诚度指数的结果分析。

它是进行多个质量指标对比的有力工具。

雷达图的作图步骤是：

做一个圆，并把圆周p等分，p等于质量特性的个数；连接圆心和各个等分点形成p条半径，将这p条半径依次定义为各个质量特性的坐标轴，并标以适当的刻度；把p个质量特性的观测值，点在相应的坐标轴上，然后连接成一个p边形。

如果有n组质量特性观测值，则形成n个p边形。

为了获得较好的效果，在雷达图中适当分配质量指标的坐标轴，并选取适当的尺度是十分重要的。

（2）差异的显著性检验显著性检验的内容主要有两种：

均值检验，对连续性变量来说，计算均值更恰当，与固定值进行显著性检验选择单样本t检验，成对样本的检验选择Pairedt检验，否则使用其他检验方法；比例检验，对名义性或比例性质量特性，采用比例差检验。

当进行两组目标值的比较分析时，通常先要进行两样本方差相等性检验，因为方差相等与否直接影响采用的检验统计量形式。

◇512005市场研究日莎巨f习曙暂1酉把排序值作为分值并计算出算术平均数），确定使顾客满意的关键因素；成对比较法是选择平衡评价一种有说明力的简单方法，下面的成对比较判断矩阵是一种常用工具因素l通过计算每一个业绩变量与整体满意程度问题的皮尔逊积矩相关系数，将相关系数按由大到小的顺序排列，确定影响顾客满意度的关键因素。

业绩变量与整体满意度问题的多元回归分析，根据回归系数大小确定影响顾客满意度的关键因素。

定在顾客最重视方面的表现确定了影响顾客购买产品或享受服务的关键因素，明确了顾客的优先要求，提供的产品或服务就应该首先满足顾客的这些基本要求。

分析企业在顾客最重视方面的表现，就是要企业明确产品或服务改进的方向。

在顾客重视的方面不断完善，而在不重视的万面不应过多浪费，否则，只会事倍功半。

一般用反映顾客优先要求的重要度和反映顾客满意信息的满意度两个指标作对比分析，来反映企业在顾客最重视方面的表现。

用柱形图比较顾客的优先要求和企业的具体表现，形象直观。

柱形图的分析数据既可以是重要度和满意度数值也可以是两者的差值。

最好的分析方法是把每一质量特性或影响因素的重要度和满意度数据结合起来。

（2）表现矩阵通过一个二维矩阵来对比顾客优先要求与企业表现，把表现矩阵分设为四个区域，相应的可将全部因素划分为如下四个部分：

竞争关键区（优势），其中的因素对决定整体顾客满意度非常重要，但企业在这些方面的表现比较有优势，有一定的竞争力；竞争关键区（劣势）．其中的因素决定整体顾客满意度非常重要，但企业在这些方面的表现比较差，需要重点改进；竞争非关键区（机会），其中的因素对于决定整体顾客满意度重要程度低，企业在这些方面的表现也比较差，消费者和企业都忽略，可以挖掘出提升满意度的机会点；竞争非关键区（维持），其中的因素决定整体顾客满意度重要程度低，企业在这些方面的表现也比较好（3）Kano模型Kano模型是顾客满意度测评的理论基石，是定性测评顾客满意度的简易工具。

该模型通过顾客满意度与指标重要度对比，描述了质量与顾客满意度之间的关系，并将产品和服务的质量分为三类：

基本质量是顾客假定产品和服务理所当然应当具备的质量；期望质量是顾客对产品或服务有具体要求的质量特性：

迷人质量是顾客没有想到的、超越了顾客期望的产品或服务质量特性。

Kano模型所划分的三类质量特性与顾客满意度存在如下关系：

期望质量与顾客满意度成线性正相关关系，基本质量和迷人质量与顾客满意度之间存在非线性正相关关系。

但这种关系成立的基础是首先必须保证基本质量，其次是期望质量、迷人质量。

定与以前、目标、竞争对手等的比较优势在顾客满意度测评中，雷达图主要用来显示多维环境下的顾客满意度或顾客忠诚度指数的结果分析。

它是进行多个质量指标对比的有力工具。

雷达图的作图步骤是：

做一个圆，并把圆周p等分，p等于质量特性的个数；连接圆心和各个等分点形成p条半径，将这p条半径依次定义为各个质量特性的坐标轴，并标以适当的刻度；把p个质量特性的观测值，点在相应的坐标轴上，然后连接成一个p边形。

如果有n组质量特性观测值，则形成n个p边形。

为了获得较好的效果，在雷达图中适当分配质量指标的坐标轴，并选取适当的尺度是十分重要的。

（2）差异的显著性检验显著性检验的内容主要有两种：

均值检验，对连续性变量来说，计算均值更恰当，与固定值进行显著性检验选择单样本t检验，成对样本的检验选择Pairedt检验，否则使用其他检验方法；比例检验，对名义性或比例性质量特性，采用比例差检验。

当进行两组目标值的比较分析时，通常先要进行两样本方差相等性检验，因为方差相等与否直接影响采用的检验统计量形式。

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【文献来源】

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5.提高旅客满意度方法探究r——以合肥客运段2017年旅客满意度调查数据为例[J],吴桐