服务型企业顾客投诉与业务健康度联动分析

2011-03-09 06:38张楚文

统计与决策 2011年12期

张楚文

（湖南商学院信息学院，长沙410205）

服务型企业特别是业务快速发展的企业，其业务的推广和营销活动方案实施若缺乏相关预评估程序，将面临着客户投诉量不断上升的压力，顾客投诉影响企业业务的健康发展。本文以某通信服务企业示例分析企业顾客投诉与业务绩效关系，及运用顾客投诉计算和评估业务成熟度和健康度。研究的目的是加强客户投诉与业务发展的联系研究，建立投诉与运营相关维度的联动分析指标体系，利用投诉指标来评估业务的发展状况，从投诉的角度来检测其健康度，提高公司投诉分析能力，控制投诉客户风险。

1 投诉指标联动分析的假设及的实证数据

1.1 关于投诉指标联动分析的假设

假设1：顾客投诉是主要影响。影响运营指标（如：收入、用户量、增长率）的主要直接因素是顾客投诉。从理论上分析运营指标与顾客投诉是负相关，即随着顾客投诉量持续上升，运营指标会下降。

假设2：顾客投诉是次要影响。从根本上讲，影响运营指标（如：收入、用户量、增长率）的直接因素应该是移动公司的网络质量、产品品质、营销政策、创新业务和服务。投诉会对运营指标产生一定程度的影响，但不是主要的、直接的因素，即不是决定性因素。

假设3：顾客投诉是经营活动，即运营指标（主产品）的副产物。从逻辑上讲，客户投诉和运营业绩，都是运营商的经营活动产生的结果。投诉指标和运营指标之间不是“因果关系”，而是“主产品与副产物”关系，好比化工厂，生产多少成品就会带来多少废气、废水和废渣。

假设4：由于产自“经营活动”这同一原因，投诉指标与运营指标之间自然存在一种松散的“映射关系”，某些投诉指标与运营指标之间（如：投诉率与客户满意度），可以从量的角度直接找到变化规律。

1.2 实证数据

（1）企业全省2009年5～11月份投诉数据。包括5月份后投诉分类数据。一级节点11项业务、二级节点17项业务、三级节点9项业务、四级节点3项业务、五级节点2项业务，采用11大类、5级结构分类。

（2）企业主要运营数据。包括全省2009年5～11月份收入数据、全省2009年5～11月份用户数据、全省自有业务整体收入数据、各单项自有业务收入数据、全省2009年5期客户满意度数据、各市州2009年5期客户满意度数据。

（3）企业某地级市分公司数据。包括全市2009年5～11月份收入数据、全市2009年5～11月份用户数据、全市自有业务整体收入数据、各单项自有业务收入数据、全市2009年离网率数据、各营业部2009年离网率数据。

本文资料来源是某通信企业业务报表。以公司自有业务为例，对企业顾客投诉与业务绩效联动关系进行实证分析，运用顾客投诉计算业务成熟度和健康度。

2 顾客投诉与业务绩效的关系

研究投诉指标与运营指标之间的关系，对于促进公司自有业务和集体业务快速、健康发展具有重要的意义。

2.1 不同类业务的顾客投诉与其绩效之间的“映射”关系

全省自有业务收入占运营总收入比重较大，并呈现上升趋势；如图1显示不同自有业务的发展水平明显不均衡。

图2显示各种自有业务引发的投诉率大小不一，相差较大，说明某些业务被投诉的数量较多，概率较大。从全省8月份各类投诉占比情况来看，在服务质量、服务费用、市场营销等11大类投诉中，自有业务类投诉占比基本上在30%以上，远超过其它类别，应予以高度重视。

图1 全省2009年8～10月各自有业务收入情况

图2 2009年8～10月各类自有业务引发的投诉率情况

图2与图1中的数据比较表明，不同的自有业务，所创造收入与引发投诉量不成正比。如彩铃占自有业务收入比重达80.1%，但引发的投诉量只占9.4%。相比之下，手机报占自有业务收入比重只有7.0%，但引发的投诉量却到占62.1%，说明投诉对收入的影响是存在的。

进一步分析不同类业务的顾客投诉与其绩效的联动关系，符合假设2和假设4所述关系，假设1和3不成立（相关分析数据省略）。即运用不同类别业务的顾客投诉与其绩效横向数据分析，顾客投诉对运营指标（如：收入、用户量、增长率）的影响较大，但仍不是主要影响。从不同类业务的顾客投诉与其绩效横向和纵向数据分析，影响不同类业务运营指标（如：收入、用户量、增长率）的直接因素是移动公司的网络质量、产品品质、营销政策、业务创新和服务。投诉会对运营指标产生一定程度的影响，但不是决定性的。

不同类业务的投诉指标与运营指标之间存在一种松散的“映射关系”，某些投诉指标与运营指标之间（如：投诉率与客户满意度），存在量的映射关系和变化规律。

2.2 不同地市分市场业务的顾客投诉与其绩效之间的关系

各市州、各营业部自有业务发展模式不一，导致其引发的投诉率差别较大。自有业务引发的投诉率在各市州表现出很大差异。这与当地移动的客户数量、通信质量以及服务等多方面有关。

进一步分析两者的联动关系，支持假设3和4。主要是假设3的关系明显，虽然近几年来公司顾客投诉直线上升，业务亦一直是持续增长，且增速显著快于投诉的增速。即当客户数越多时，其发生投诉的可能性也就增加。然而，投诉增加并不一定意味着收入会下降，有时可能会促进收入增加。

公司业务的顾客投诉与客户离网率等其它绩效指标的联动分析与本文关系不大，在此不做深入分析。如公司业务的顾客投诉与客户离网的联动分析的结果是：顾客投诉量与客户离网离网率密切相关、离网客户满意度低、离网客户收入的历史数据分析其对公司收入贡献率大等等。

3 顾客投诉与业务成熟度的联动分析

3.1 运用成熟度分析业务生命周期

（1）业务生命周期理论。依照业务生命周期理论，发展一项自有业务需要经历四个阶段：初始期，发展期，成熟期以及衰退期。不同的自有业务可能处于不同的生命周期阶段,有的处于初始期,有的处于发展期或成熟期,也有的处于衰退期，而且不同自有业务的生命周期曲线也可能不同。

（2）自有业务成熟度在生命周期的不同阶段呈现的规律。见图3。

初始期：收入低，投诉量大，客户较少，自有业务发展缓慢，自有业务成熟度低。

发展期：收入、客户数大量增加，自有业务得到快速发展，自有业务成熟度不断提高。

成熟期：收入、客户数以及投诉量变化波动较小，自有业务发展呈现平稳状态，自有业务成熟度高。成熟期：收入、客户数以及投诉量变化波动较小，自有业务发展呈现平稳状态，自有业务成熟度高。

衰退期：收入以及客户数逐渐减少，客户投诉量不断增加，自有业务已经缺乏吸引力，逐步退出市场，此产品（或业务）也失去评估的价值。

3.2 成熟度的计算方法

3.2.1 成熟度的定义

通天地，亘古今，无非一气而已。气本一也，而有往来阖辟升降之殊，则分之为动静，有动静则不得不分之为阴阳。然此阴阳之动静也，千条万绪，纷纭胶轕，而卒不克乱，万古此寒暑也，万古此生长收藏也。莫知其所以然而然，是即所谓理也，所谓太极也。以其不紊而言，则谓之理；以其极至而言，则谓之太极。识得此理，则知“一阴一阳”即是“为物不贰”也。[1](3册，P609)

指自有业务在发展过程中，引发的投诉率与创收的比值（也称之为单位收入引发的投诉率），成熟度的计算公式为：

其中：C'=单位收入引发的投诉率

C＝单月单项自有业务投诉量

U＝单月单项自有业务期末客户数

I＝单月单项自有业务收入

3.2.2 成熟度计算的直观化

为了形象地描述C'值，我们将其转化为以下公式表示：

现实情况中，C'的取值范围在0～100之间波动。表1是公司2001～2009年间短信业务的发展成熟度动态数据。

3.3 业务成熟度计算分析示例

表1 某省2001～2009年间短信业务的发展成熟度

第一步自有业务属性归类。按照自有业务的不同属性及功能，将自有业务大致分为通信类、资讯类、娱乐类、音乐类、商务类五种。

第二步寻找标杆。计算同类中各项自有业务单位收入引发的投诉率，将其中的最小值作为该类的标杆。

第三步对标杆业务的发展前景、引发投诉的趋势进行评估。进一步分析标杆业务，对标杆业务的收入、客户数以及投诉量的发展趋势及其平稳状态进行评估预测。

第四步确定极限值。根据预测的标杆业务极限状态下的收入、客户数以及投诉量，利用发展值的计算公式，确定极限值的大小。

经过对自有业务五大类的各项数据进行仔细分析，寻找每一类中各自的标杆业务，结合专家讨论并对每项标杆业务的发展趋势进行合理的预测评估。最后，得出每一类自有业务单位收入引发的投诉率的极限值如表3所示。

每一类中所找出来的标杆业务，并不意味着它已经发展成熟，只是在同一类中对比其他业务发展较好，所得到的极限值可能随着标杆业务的进一步发展而变化。以2009年5～10月间资讯类业务为例，其中C'值的大小为各资讯类业务在这期间为自身成熟度之和的均值。

资讯类标杆业务——短信的趋势分析。以2009年5～10月间短信业务为例，短信业务在6月份收入达到新高，然而，其单位收入引发的投诉率却没有降低，反而达到最高，主要原因来自客户投诉量的大量增加。由于公司采取积极的应对措施，在接下来的几个月里，投诉量不断减少，客户数持续增加，虽然收入没有太大变化，然而，C'值总体呈现下滑趋势。经过专家认真讨论以及预测分析，认为短信业务在未来的一段时期内，其收入，投诉量以及客户数不会有较大波动，从而估计出资讯类标杆业务单位收入引发的投诉率的极限值为8×10-10。