顾客满意度改进策略研究

马 莹

（天津大学管理与经济学部，天津 300072）

一、顾客满意度概念

自Dardozo（1965）首次将顾客满意度引入营销学后，顾客满意度问题即受到极大重视，学者们从不同研究角度对其内涵进行了不同的阐述。Howard①Howard，John A.＆Jagdish N.Sheth.The Theory of Buyer Behavior.New York Wiley.1969.pp.27-28.提出顾客满意程度是购买者对于其所作的付出受到适当或不适当的报偿所产生的认知状态;Hempel②Hempel，Donald J.consumer Satisfaction with the Homo Buring Process:Conceptualization and Measurement.The Conceptualization and Measurement of Consumer Satisfaction and Dissatisfaction.Cambridge.MA:Marketing Science.Institute.1977.pp.7-9.提出顾客满意度取决于顾客所预期的产品利益的实现程度，它反映出“预期”和“实际”结果一致的程度;Oliver提出③Oliver，Richard L.Measurement and Evaluation of Satisfaction Processes in Retailing Setting.Journal of Retailing，1981，Fall，pp.25-48.满意是一种针对特定交易的情绪性反应。它取决于顾客所预期的产品或服务利益的实现程度以及反应预期与实际结果的一致性程度;Churchill④Churchill，Gilber A.，Jr＆ Carol Superenant.An Investigation into the Determinants of Consumer Satisfaction.Journal of Marketing Research.1982.Nov，pp.491-504.提出顾客满意程度是一种购买结果，是指顾客比较购买产品时所付出的成本（如金钱、时间、心力）与使用产品所获得的效益的结果，即成本效益分析;Tes⑤Tes，David K.＆Wilton，Peter C.Models of Consumer SatisfactionFormation:An Extension，Journal of Marketing，1988，pp.204-212.提出顾客满意度可视为顾客对于事前预期与认知绩效之间感知差距的一种评估反应;Engel⑥Engel，James F.，Toger D.Blackwell;＆ Paul W.Miniard.Consumer Behavior，Harcourt Broce Joranovich.College Publishers.The Dryden Press.1993.提出顾客满意程度为一种消费后的评估，即选择方案至少比期望更好;Parasuraman等⑦Parasuraman，A.，V.A.Zeithaml，and L.L.Berry.Reassessment of Expectations as A Comparison Standard in Measuring Service Quality:Implications for Further Research，Journal of Marketing，1994，58，pp.111-123.提出顾客满意是服务质量、产品质量以及价格的函数;Ostrom和Iacobucci⑧Ostrom ＆ Iacobucci;Consumer Trade-Offs and the Evaluation of Services，Journal of Marketing.1995，January，pp.17-28.提出顾客满意程度中的满意或不满意是一种相对的判断，它需要同时考虑一位顾客经由一次购买所获得的质量与利益，以及为了达成此次购买所负担的成本与努力;Kotler⑨Kotler，P.Marketing Management，Analysis，Planning，Implementation，and Control，Prentice-Hall，1997.提出满意是一个人所感觉的程度，源自其对产品功能特性或结果的感知及其与产品期望的比较。

综合上述分析，本文认为顾客满意度实际上是顾客对产品（或服务）的期望与实际感知相比较差距程度的心理反映。当顾客实际感知超过顾客期望时，则顾客内心产生满意状态;当顾客实际感知未达到顾客期望时，则顾客内心产生不满意状态。其中，顾客期望和顾客感知是影响顾客满意的两大直接因素。顾客期望是顾客应用曾经积累的经验或非经验性的信息来判断企业今后所提供的服务或产品的质量、功能、性质等特性。顾客感知则包括感知质量和感知价值两个方面的内容。感知质量是顾客对企业所提供产品（或服务）功能质量的全面判断。感知质量的好坏取决于企业所提供的产品（或服务）的功能质量与顾客期望之间的差距程度。大量实际消费经验表明感知质量是决定顾客是否满意的一个重要前期因素。感知质量对整体的顾客满意度有正向影响。感知价值则是顾客在感知质量基础上，对总顾客价值（total customer value）与总顾客成本（total customer cost）之间差距程度的整体判断。总顾客价值是顾客从某一特定产品（或服务）中获得的一系列利益;总顾客成本是顾客在搜寻、评估、获得、使用该产品（或服务）时引起的各项费用。一般而言，感知价值对整体的顾客满意度有正向影响。顾客满意度受顾客期望、感知价值、感知质量三者的共同影响，感知价值受顾客期望和感知质量的影响，感知质量直接受顾客期望的影响。四者之间构成了一种复杂的网络影响关系。

二、顾客满意度测评

（一）顾客满意度概念模型与问题

建立顾客满意度模型是顾客满意度理论发展的重要研究内容，目前在顾客满意度模型研究中，最典型的模型是1980年由Oliver提出的满意度决策的因果认知模型。

1、满意度决策的因果认知模型

图1 满意决策的因果认知模型简图

满意度决策的因果认知模型由Oliver于1980年提出。模型由事前的期望、态度、购买意愿、不确认，与事后的满意度、态度、购买意愿等变量构成。其概念模型如图1所示。

图1的因果认知模型显示为四个阶段。

第一阶段:顾客根据以往消费经验、传媒影响以及他人介绍等对产品（或服务）的功能、质量所能达到的水准加以事先预期，这是顾客期望形成阶段。顾客期望影响顾客对产品（或服务）的整体态度与购买倾向。

第二阶段:顾客发生了实际的购买服务或产品的行为，并进行了使用，而且在使用过程中对服务或产品的特性有了新的认识，从而形成顾客感知。

第三阶段:第一阶段的的预期与第二阶段的感知比较形成顾客满意程度，即顾客满意度。其结果有三种情况:（1）顾客预期呈正面的不确认（产品绩效超过预期）;（2）顾客期望得到验证（产品绩效等于预期）;（3）顾客期望呈负面的不确认（产品表现低于预期）。

第四阶段:顾客的满意程度将重塑顾客对产品的顾客预期和购买倾向。

2、顾客满意度研究所面临的焦点问题

Oliver的满意度决策因果认知模型从顾客满意度形成机理方面进行了系统剖析，但是在企业实践操作层面存在三大焦点问题:一是顾客满意度的直接观测问题;二是变量间多重相关性问题;三是顾客满意度模型框架问题。

（1）关于顾客满意度的直接观测问题。顾客满意度是感知价值、感知质量和顾客期望的函数。这四个变量都是顾客复杂心理活动的主观反映，严格意义上讲是不可直接测量的，四个变量之间只能反映一定的因果关系。若直接采用可观测变量对顾客满意度进行直接表征，要么就是对其影响因素的简化，要么就是对其影响关系的扭曲，从而无法实现对顾客满意度的客观表征。

（2）关于变量间多重相关性问题。顾客满意度这种心理活动是非常难以表征的，感知价值、感知质量和顾客期望对顾客满意度的影响关系不仅十分复杂，而且变量间充满着相互影响相互作用的关系，具有很高的多重共线性。那么，在探讨顾客满意度与顾客期望、感知质量和感知价值的函数关系时，目前常规的最小二乘原理便无法给予解决。因为最小二乘原理回归拟合原理必须遵循以下原则:不能遗漏重要的解释变量;解释变量间不存在多重相关性或多重相关性尽可能小。

（3）顾客满意度模型框架问题。如前所述，研究顾客满意度的目的在于寻求顾客忠诚，而Oliver的满意度决策的因果认知模型并没有合理刻画顾客忠诚变量，便成为只是为了顾客满意而满意的模型，这样的模型无疑缺乏对企业实际操作的指导意义。

（二）解决方案

针对上述三个焦点问题，本文拟综合运用行为科学、结构方程理论和偏二乘原理构造适于顾客满意度研究的理论框架，具体设想如下:

1、运用行为科学原理解决顾客满意度表征变量选择问题

行为科学是研究人类个体和群体心理和行为表现及其规律的一门学科。本文拟按照行为科学的基本原理与方法，从顾客期望、感知质量、感知价值角度，梳理与探讨影响顾客满意度的表征变量。并在此基础上，进一步研究受其所影响的顾客忠诚的变量表征问题。

2、运用结构方程原理解决顾客满意度建模问题

20世纪70年代，Karl Joreskog与Dag Sorbom提出一种综合性统计建模技术——结构方程模型（Structural Equation Modeling，SEM）。其内容涵盖了路径分析、因子分析、回归分析和多元方差分析等一系列多元统计分析方法。

结构方程模型包括两部分:一是结构模型（Structural Model），二是测量模型（Measurement Model）。结构模型描述潜变量之间的因果关系，在模型拟合中潜变量之间的回归系数被称为路径系数;测量模型描述潜变量（Latent Variable）与显变量（Manifest Variable）之间的关系，在模型拟合中潜变量表现为其相应显变量的线形加权。如图2所示:

图2 结构方程模型

图2显示，结构模型部分描述潜变量之间的因果关系，而潜变量是无法直接进行测量的。其中:能引起其他潜变量变化，而自身变化只受结构模型外部与其所对应的显变量影响的变量为外生变量（ξ）;而既受其他潜变量影响又受结构模型外部与其所对应的显变量影响的变量为内生变量（η）。外生变量对内生变量的影响表示为γ，内生潜变量对内生潜变量的影响表示为β。

测量模型揭示潜变量与其所对应的显变量之间的关系，而显变量是可以直接进行测量的。按照潜变量的不同性质，可分为外生潜变量测量模型和内生潜变量测量模型。显变量对潜变量的影响关系用λ表示，外生显变量（X）和内生显变量（Y）的测量误差分别记为δ和ε。

则结构方程模型可表示为:

其中:B——表示内生潜变量对内生潜变量的影响系数矩阵;

Γ——表示外生潜变量对内生潜变量的影响系数矩阵;

ΛY——表示Y对η的回归系数矩阵;

ΛX——表示X对ξ的回归系数矩阵;

ζ——为残差项构成的向量;

ε——表示Y的测量误差构成的向量;

δ——表示X的测量误差构成的向量。

由上述结构方程模型的基本原理可以看出，结构方程模型非常适于顾客满意度这样具有复杂心理与行为变量之间关系描述的模型处理问题。

为此，本文认为顾客满意度结构模型框架应如图3所示。

3、多重共线性解决方案

协方差矩阵是实现最小二乘法模型拟合基础。由图3可知，顾客满意度模型中的结构变量都属于复杂的心理变量，其变量间存在着高度多重共线性问题，而以协方差矩阵为基础的最小二乘法当面临多重共线性变量问题时，无法实现对拟合模型的参数估计。相反，由于偏二乘原理不需计算观测变量的协方差矩阵，只需减低因变量的方差，便可通过减低因变量残差的方差来进行参数估计。其基本原理如图4所示。

图3 顾客满意度模型框架简图

在图 4 中，潜变量 ξ1、η1具有单向影响关系 γ11，η1的残差为ζ1。ξ1、η1虽然不能直接测量，但可间接地由其相关的观测变量进行测量，其中ξ1由、进行观测，η1由进行观测。

在一定观测变量样本集合条件下，对测量模型要估计参数 λ11、λ12

图4 结构方程PLS简图

初始，可以给测量模型中标识赋予等权重，在每次迭代中，可以使潜变量方差为单位方差来重新计算权重，此步骤被称做外部近似。每次迭代完成后，就产生每一个潜变量与其相关的其他潜变量的代理关系，获得一次代理估计。结合图4模型，可将ξ1与η1互为彼此代理变量。运用代理估计取代模型中的潜变量，即将ξ1与、进行回归，η1与进行回归，并将其回归结果作为下一轮潜变量外部近似的权重，当邻近两轮权重变化值小于10-3时，迭代结束。

由于PLS不要求随机扰动项具有一定的概率分布假设，因此，一般采取AVE（平均方差抽取量）、共性方差、R2检验和GoF对模型进行评价。

（1）AVE（Average Variance Extracted）

AVE反映潜在变量能被一组观测变量有效估计的聚敛程度。

其中:λ——表示观测变量在潜在变量上的标准化参数（因素负荷量），即指标因素负荷量。var（εi）2=1-

一般，AVE判别临界值为0.50，当AVE 〉0.50时，表明50%以上观测变量的方差被说明，该测量模型的构建比较成功。

（2）共性方差（Communality）

Communality表示在一个测量模型中，所有可观测变量的变异程度可被解释变量解释的程度。数值越大，表明该测量模型构建的越好。

（3）R2检验

R2为解释变异与总变异之比，由于SSE总是小于SST的，所以越趋近于1说明模型拟合的越好，反之则反。

（4）GoF，即goodness of fit，是对模型总体预测效果进行衡量的指标，综合考虑了测量模型和结构模型。该指标数值在0到1之间，数值越大说明模型效果越好。公式如下:

综合上述分析，结构方程模型与偏二乘原理相结合是解决变量多重共线性问题的有效途径。