（概率论与数理统计专业论文）时间序列分析在顾客满意度中的应用研究.pdf

论文摘要 本文通过回顾顾客满意理论的产生、发展以及研究现状，总结开展顾客满意 度测评的流程以及数据分析方法应用现状，发现在顾客满意度测量中非常重要的 环节顾客满意度数据分析中，目前尚未对顾客满意度数据序列进行过比较深 入系统的时间序列分析研究。时间序列分析方法作为一种成熟的解决时间序列问 题的统计工具，能够在没有先验知识的条件下确定数据序列的基本属性、较准确 地预见系统的演进。时间序列方法将可以更为精确的挖掘顾客满意度数据序列中 的信息。 本文结合时间序列分析方法的基本要求，对顾客满意度数据进行时间序列分 析的可行性进行了必要的探讨。顾客满意度数据序列具有“一定时期内具有稳定 性、长期变化具有不稳定性”的特性，在长期发展过程中受到突发性外部因素的 影响是难于避免的。因此本文选定了时间序列分析方法中的干扰分析模型方法对 顾客满意度数据序列进行分析。 在对干扰分析模型方法进行了阐述的基础上，本文应用该方法对上海市出租 汽车行业乘客满意度数据序列进行了建模、特征提取和预测研究，主要分为四个 步骤： 1 根据相关资料归纳总结了可能存在的8 个干预因素，在分析干预因素性 质的基础上对干预变量进行了定义； 2 应用回归分析方法进行了干预变量的影响强度分析，并得到剔除干预变 量影响的回归残差序列； 3 应用时间序列分析对回归残差序列进行了模型拟合，得到残差序列a r ( d 模型估计； 4 综合回归分析和残差序列时间序列分析的结果，得到上海市出租汽车行 业乘客满意度数据序列的干预分析模型估计，应用该模型对数据序列的 未来变化趋势进行了预测。 本研究最终形成了一套完整的适合对顾客满意度数据序列进行时间序列分 析的思路和方法。研究成果进一步丰富了顾客满意度数据分析的方法，为开展顾 客满意度测量实践、深入挖掘顾客满意度数据信息提供了又一支撑工具。 关键词： 顾客满意，时间序列分析，干预分析模型 a b s t r a c t b yr e v i e w i n gt h ee m e r g e n c e ，d e v e l o p m e n ta n dc u r r e n tr e s e a r c h s i t u a t i o no f c u s t o m e rs a t i s f a c t i o nt h e o r y ，s u m m a r i z i n gt h ew o r k i n gf l o wo fc u s t o m e rs a t i s f a c t i o n m e a s u r e m e n ta n dc u r r e n ta p p l i c a t i o ns i t u a t i o no fc u s t o m e rs a t i s f a c t i o nd a t aa n a l y s i s ， w ef i n dt h a tt h et i m es e r i e sa n a l y s i sa p p r o a c h ，a sa ni m p o r t a n tp a r to fc u s t o m e r s a t i s f a c t i o nm e a s u r e m e n t ，h a sn o tb e e na p p l i e ds y s t e m i c a l l yi nc u s t o m e rs a t i s f a c t i o n d a t as e q u e n c ea n a l y s i s a sak i n do fm a t u r i t ys t a t i s t i ct o o lf o rs o l v i n gt h eq u e s t i o no f t i m es e r i e sd a t a , t i m es e r i e sa n a l y s i sc a nm o d e lt h es t o c h a s t i cm e c h a n i s mt h a tg i v e s r i s et oa no b s e r v e ds e r i e sa n dp r e d i c tf u t u r ev a l u eo fas e r i e sb a s e do nt h eh i s t o r y o b s e r v a t i o n s s e q u e n t i a l l y , m o r ei n f o r m a t i o nc a nb ef u n dm o r ea c c u r a t e l yi ft i m e s e r i e sa n a l y s i si sa p p l i e dt oc u s t o m e ts a t i s f a c t i o nd a t as e q u e n c e c u s t o m e rs a t i s f a c t i o nd a t as e q u e n e eh a st h ec h a r a c t e r i s t i ct h a ti ti ss t a t i o n a r y w i m i nar e l a t i v e l ys h o r tt i m eb u tn o n s t a t i o n a r yo v e ral o n gp e r i o d i ti sd i f f i c u l tt o a v o i dt h ea b r u p te x t e r i o rf a c t o r si m p a c ti nt h ep r o c e s so fc u s t o m e rs a t i s f a c t i o nd a t a s e q u e n c ed e v e l o p e do v e ral o n gp e r i o d s o ，i nt h i sp a p e r , w eu s et h ei n t e r f e r e n c e a n a l y s i sm o d e l ，a sas p e c i a lk i n d o ft i m es e r i e sm o d e l ，t oa n a l y z ec u s t o m e r s a t i s f a c t i o nd a t as e q u e n c e t h i sp a p e rc a nb ed i v i d e di n t of o u rp a r t s f i r s t l y , w es u m m a r i z e de i g h ti n t e r f e r e n c e f a c t o r sf r o mt h er e a li n f o r m a t i o n ，a n dd e f i n e di n t e r f e r e n c ev a r i a b l e sb a s e do nt h e s e i n t e r f e r e n c ef a c t o r s s e c o n d l y , w ea n a l y z e dt h ei m p a c to ft h ei n t e r f e r e n c ev a r i a b l e so n t h ec u s t o m e rs a t i s f a c t i o nd a t ab yr e g r e s s i o na n a l y s i s t h i r d l y , at i m es e r i e sm o d e lw a s f i t t e dt ot h er e g r e s s i o nr e s i d u a ls e q u e n c e f i n a l l y , t h i sm o d e lw a su s e dt oar e a ld a t a t h es h a n g h a it a x ii n d u s t r yc u s t o m e rs a t i s f a c t i o nd a t as e q u e n c e a n dt h ef u t u r e t r e n do fd a t as e q u e n c ew a ss u c c e s s f u l l yp r e d i c t e du s i n gt h ei n t e r f e r e n c ea n a l y s i st i m e s e r i e sm o d e l o u rr e s e a r c hr e s u l t sp r o v i d ean e wp r a c t i c a lt o o l t oc u s t o m e rs a t i s f a c t i o n m e a s u r e m e n t ，a n dl a r g e l ye n r i c ht h ec u s t o m e rs a t i s f a c t i o nd a t aa n a l y s i sm e t h o d s k e yw o r d s ： c u s t o m e rs a t i s f a c t i o n ，t i m es e r i e sa n a l y s i s ，i n t e r f e r e n c ea n a l y s i sm o d e l 学位论文独创性声明 本人所呈交的学位论文是我在导师的指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除文中已经注明引用的内容外， 本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的 研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确说明并表 示谢意。 作者签名：耸 日期：印! t t , ：v 5 学位论文授权使用声明 本人完全了解华东师范大学有关保留、使用学位论文的规 定，学校有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交 论文的电子版和纸质版。有权将学位论文用于非赢利目的的少量 复制并允许论文进入学校图书馆被查阅。有权将学位论文的内容 编入有关数据库进行检索。有权将学位论文的标题和摘要汇编出 版。保密的学位论文在解密后适用本规定。 学位论文作者签名：么，畜 导师签名：诌多乡膨 j 日期：三艺：! 日期： 生型：! ：型 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 第一章顾客满意理论研究的发展 1 1顾客满意理论的产生及其发展 1 顾客满意理论的产生源于市场竞争的加剧 从2 0 世纪7 0 年代中期开始，一些发达国家的消费心理学家、市场营销研究 人员和顾客行为研究者对顾客满意程度如何度量的问题作了广泛的研究。1 9 7 7 年开始，美国学者相继发表了多篇相关论著，并以此为主题召开了几次专题研讨 会，提出了顾客在购买产品或服务前的期望和期望的不确定性，都影响了顾客在 购买之后与主观感受相比较后产生的满意程度。 顾客满意研究从8 0 年代开始以来，无论是在学术界还是实践中，一直都是 人们关注的热点话题。 2 0 世纪8 0 年代初期，美国的市场竞争环境日趋恶劣，美国电报电话公司为 了获得更有力的竞争优势，尝试性的了解顾客对企业目前所提供服务的满意与不 满意点，并以此对产品、服务质量进行改善，从而获得了较好的收益。这种测量 顾客满意的方法引起了市场研究公司j dp o w e r 的重视，并加以完善应用于汽车 企业的研究，研究获得的信息广泛应用于业务规范、人事部划分、新产品开发、 支持汽车厂商有关产品优越性的宣传等方面。 2 0 世纪8 0 年代中期，西方商业和经济研究的重心发生了根本性的变化，占 经济主导地位的已经是服务业。新兴服务业立即发现自身缺少适宜的营运原则和 管理劳动密集型产业的工具。由于服务业的特殊性，从业者不得不依靠顾客给质 量下定义。顾客满意理论研究在服务业如火如茶开展，“满足或超出顾客预期” 的顾客感知质量、差距模型以及s e r v q u a l 工具相继提出，得到了广泛的认可 并沿用至今，从而大大推进了顾客满意理论研究的进程。同期，美国政府建立了 “马尔科姆鲍德里奇全国质量奖”，将顾客满意作为其中非常重要的部分，这一 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 奖项的设立大大推动了顾客满意理论研究和在企业推广应用的发展。 2 0 世纪8 0 年代后期，美国密歇根大学商学院质量研究中心费耐尔博士在总 结了前人的理论研究成果的基础上提出了费耐尔逻辑模型。瑞典统计局首次应用 费耐尔模型，设计了“瑞典国家顾客满意度表指数”( s w e d e s c u s t o m e rs a t i s f a c t i o n b a r o m e t e r ，简称s c s b ) ，作为国家统计部门对各个行业乃至全国顾客满意度测 评和控制的工具。瑞典统计局公布的顾客满意度指数，逐步覆盖了瑞典3 1 个行 业的1 0 0 多家公司，成为世界上第一个全国性的顾客满意度指数。 2 0 世纪9 0 年代初期，美国在研究瑞典s c s b 的基础上，正式运用费耐尔模 型建立了美国国家顾客满意度指数( a m e r i c a nc u s t o m e rs a t i s f a c t i o ni n d e x ，简称 为a c s i ) ，其目的在于帮助美国企业提高在国际市场中的竞争力，并通过a c s i 的变化分析国内经济运行质量，为政府制定经济政策提供有效的依据。1 9 9 4 年， a c s i 正式启动并定期发布。 此后，德国、新西兰、加拿大、韩国、马来西亚等很多国家相继建立了各自 的顾客满意度测评体系，并将所得到的满意度分值作为评价产品服务质量的依 据。2 0 0 0 年，欧盟开始在部分成员国启动国别比较指数，逐步建立了欧洲顾客 满意度指数体系( e c s i ) 。 上海作为我国最大的经济中心城市，较早地开展顾客满意理论研究和实践， 进展较快。上海市质协用户评价中心在研究国外已有理论和方法的基础上，于 1 9 9 9 年开始在建立行业顾客满意度指数方面进行了积极的探索。 1 9 9 9 年7 月，上海市质协用户评价中心、上海质量管理科学研究院与上海 市出租汽车管理处合作，组织开展了持续的上海市出租汽车行业乘客满意度测评 工作，标志着我国第一个地区性行业顾客满意度指数的正式建立。 同年1 2 月，我国颁布国务院关于进一步加强产品质量工作若干问题的决 定，其中明确提出“要研究和探索产品质量用户满意度指数评价方法，向消费者 提供真实可靠的产品质量信息”。同时随着市场化改革的深入及竞争的加剧，我 国企业逐渐意识到保持顾客、留住顾客的重要性，顾客满意理论已经为国内企业 所接受，顾客满意实践的范围在不断扩大、应用在不断深化。 2 顾客满意理论的发展源于企业生存的需要 在卖方占主导地位的市场环境中，是以企业的标准来衡量质量，引导顾客的 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 消费。随着社会生产力的迅速发展，社会需求结构和人们消费观念的巨大变化， 市场竞争日益加剧，促进了顾客在买卖关系中的主导地位的确立并日益强化。于 是在买方占主导地位的市场环境中，评判产品的标准转变为顾客是否满意，即以 顾客满意来引导市场。企业只有提供比竞争对手更让顾客满意的产品服务，才 能取得竞争优势，才能获取顾客手中的货币选票，进而为企业的生存和发展奠定 坚实的基础。 国内外大量的实践证明，顾客满意度作为一项新型的经济质量指标，可以广 泛运用于对产品质量和服务质量的评估，也可以运用于对企业业绩的评价，还可 以用来描述国家宏观经济运行状况。因此，顾客满意度是衡量产品质量或服务质 量的一种综合性指标：是衡量企业业绩的一个效益性指标，也是衡量国民经济运 行质量和趋势的一项新型社会性指标。 美国密歇根大学商学院国家质量研究中心的调查报告表明： 对瑞典的顾客满意度指数测评结果的跟踪发现，在5 年时间里顾客满意 度指数每提升一个“点”( 顾客满意度指数的计量单位) ，则投资收益率平均 增长6 6 ； 一对美国顾客满意度指数测评结果的跟踪发现，顾客满意度指数每增加一 个“点”，其资产净值平均增加约6 4 6 亿美元。 美国消费者问题局委托t r a p 调查公司进行的调查研究显示： 对5 美元以下的小额商品，虽有不满但未提出抱怨的约占不满顾客总数 的9 6 ，但是不再去重复购买的顾客要占6 3 ； 对1 0 0 美元以上的大额商品，若感受不满意则提出抱怨的顾客约占7 3 ； 如果补救并且得当，7 0 的不满意顾客在转向满意后仍然可能继续购买 该企业的产品或服务。 日本一家研究机构对百货零售业的跟踪调查结果表明： - 在不满意的顾客中，一位不满的顾客平均会向9 个人抱怨； _ 1 4 的顾客是因为对产品不满意而停止购货； 一8 0 的销售额来自现有顾客，6 0 的新顾客来自现有顾客的热情推荐； 每一位投诉的顾客背后，都有2 6 位同样不满但却保持沉默的顾客，其中 6 位的不满程度是较强烈的。 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 美国财富杂志在“世界5 0 0 强企业”中选择列入美国a c s i 测评的企业， 对其年销售额和市场价值同各自的顾客满意度作跟踪比较研究后发现，企业的顾 客满意度同企业的“经济增值”和“市场增值”有着显著的正比关系：一个公司的顾 客满意度若每年提升一个点，则5 年后这个公司的平均资产收益率可提高 1 1 3 3 。 2 0 世纪9 0 年代后，顾客满意理念己成为在全球工商界开始盛行的一种新型 的企业文化和管理哲学，许多知名的企业如施乐公司、惠普公司、沃尔玛公司先 后就如何获取顾客满意度、如何利用顾客满意度信息改进企业绩效开展了全面深 入的研究，并形成颇具特色的顾客满意度管理和应用方法，其结果是产品服务 质量得到明显改进、顾客数量得到明显的增长、赢利能力得到明显提升，企业也 因此而迅速发展。 从以上可以看出，顾客满意与否会对企业的生存和发展产生巨大影响。因此 越来越多的企业将顾客满意作为经营管理工作的核心目标，这就需要以科学的方 法作支撑来测量和分析顾客满意度，并充分利用分析结果来改进企业的产品和服 务质量。 1 2顾客满意理论的研究现状 顾客满意是顾客对产品或服务消费之后的一种心理活动，在相关研究者所提 出的众多顾客满意理论模型中，期望一绩效差距模型得到了最为广泛的认同。该 模型认为顾客满意是感受与期望值之间的差异函数，顾客依据以往消费经验、朋 友的各种言论、销售者和竞争者的信息和许诺基础上形成对产品朋艮务的期望， 在消费或购买使用过程中，将实际的感知同之前的期望相比较，产生三种感受( 如 图1 1 ) ： 一感知正好与期望匹配、或者大于期望，顾客就会感到满意； _ 感知远远超过期望，顾客就会高度满意，并成为忠诚顾客； 感知小于期望，顾客就会感到不满意。 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 图1 1 期望绩效差距模型 由于期望绩效差距模型得到最普遍的认同，后来的很多顾客满意理论和方 法都是以此为基础发展而出的。i s 0 9 0 0 02 0 0 0 版关于顾客满意的定义为：组织 提供的产品或服务满足顾客期望的程度。营销管理大师菲利普科特勒给出“顾客 满意”的含义为：顾客通过对消费一个产品的可感知结果与他的期望值相比较后， 所形成的愉悦或失望的感觉状态。这些为顾客满意所下的定义都是基于期望一绩 效差距模型理论。 在顾客满意理论研究进程中，形成了众多的顾客满意度测量模型，其中应用 较为广泛的有如下两大类：加权平均模型方法、关系模型方法。 1 加权平均模型方法 美国学者p z b 服务营销研究团队( p a r a s u r a n m a n 、z e i t h a m l 和b e r r y ) 经过 大量调查研究，以期望绩效差距模型为基础，设计出了s e r v q u a l 服务质量评 价方法来测量顾客满意度。他们认为顾客主要根据有形性、可靠性、保证性、响 应性、移情性等五类服务属性评估服务质量。该方法通过调查顾客对这五个属性 的表现评价和重要性评价，并以重要性为依据设定权重，通过加权平均的方法计 算最终的结果，具体可以表示为公式( 1 1 ) 。 5 s q = y w i c k - e ；)( 1 1 ) 其中b 和e ；分别是第i 个属性的表现得分和重要性评价，w 是第i 个属性 的权重。 这种方法已被管理者和学者接受和采用，广泛运用于服务性行业的顾客满意 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 度研究中，并逐步向其他领域发展。随着这种方法向各领域推广，设定的测量指 标逐渐突破了五个属性的局限，形成针对企业实际情况设计测量指标体系的方 法。中国管理科学学会咨询专家刘宇( 2 0 0 2 ) 在文献中提到“一般地讲，从调查 项目及其调查内容两个层次来测评某一产品( 服务) 的顾客满意度。由各调查内 容的满意度加权就得到某一调查项目的满意度，再由各调查项目的满意度加权就 得到该产品( 服务) 的满意度”就是计算顾客满意度的加权平均模型方法。 加权平均模型方法一般可以分为两步，第一步是根据调查内容的满意度计算 调查项目的满意度，如公式( 1 2 ) 所示；第二步是根据调查项目的满意度计算最终 顾客满意度，如公式( 1 3 ) 所示。 其中： m ： y ；= ) ( i j ( 1 2 ) j ；l n c s 仁wy ； y ：是第i 个调查项目的满意度； x 是第i 个调查项目的第j 个调查内容的满意度； m 。表示第i 个调查项目中包含调查内容的个数； n 表示此次调查包含的调查项目的个数； w 表示在计算顾客满意度时第i 个调查项目的权重； w ；表示在计算第i 个调查项目满意度时第j 个调查内容的权重。 ( 1 3 ) 但是，随着顾客满意理论研究的深化发展，这种方法的缺点也逐渐为人们所 认识，例如属性或者指标之间的相互影响所导致的多重共线性问题。在以后的研 究中通过确定权重方法的改进进行了弥补，很多学者对此作了讨论。如唐晓芬 ( 2 0 0 1 ) 在相关著作中将权重确定的方法归纳为主观赋权法和客观赋权法。新技 术的发展则进一步推动了这种讨论，陆续引入了包括主成分回归、岭回归、模糊 数学方法、神经网络方法在内的多种新技术。 加权平均的计算方法操作非常简单，同时这种方法计算结果非常容易理解， 如果测量的顾客满意度低，很容易追溯到具体原因。因此目前许多企业更愿意沿 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 用这种方法。企业往往采用主观定权与顾客定权相结合的权重确定方法，这样既 涵盖了顾客的要求，也体现了企业的导向。 2 关系模型方法 随着顾客满意理论研究的深入性、系统性和整合性，所应用的研究模型也向 动态化方向发展。例如，v e r o n i c al i l j a n d e r 于1 9 9 5 年出版的专著顾客感知服 务质量研究中的比较标准和t o r es t r a n d v i k 推出的感知服务质量中的“容忍区 域”都采用了全新的研究方法，提出了所谓的关系模型( r e l a t i o n s h i pm o d e l ) 。 对顾客感知服务质量、顾客感知价值、顾客满意、顾客忠诚和企业竞争力这些要 素之间的关系提出了许多极具价值的观点。在一些顾客满意研究领域中比较有代 表性的相关文献中均介绍了顾客满意度关系模型的应用。 其中，费耐尔模型方法是关系模型方法中发展出来的比较典型、应用最为广 泛的方法之一。费耐尔在总结前人理论研究成果的基础上，提出了把顾客期望、 购买后的感知、购买的价格等多方面因素组成了一个逻辑模型，即费耐尔模型( 如 图1 2 ) 。这个模型把顾客满意和顾客购买使用产品服务的心理感知结合起来， 引入了计量经济学的结构方程模型，运用偏最小二乘法( p l s ) 求解顾客满意度。 图1 2 费耐尔模型 费耐尔模型用数学形式表示是一个结构方程模型，它包括两个方程组：一个 是结构变量之间的关系方程组，称为结构方程组，如公式( 1 4 ) ；一个是结构变量 与观测变量之间的关系方程组，称为度量方程组，如公式( 1 5 ) 和公式( 1 6 ) 。式中 x 。、y 。为观测变量，纭和善为结构变量。其中观测变量的值通过调查获得，结构 变量的值则通过结构方程的计算得到，计算方法为p l s 方法。 - 7 - 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 m 儿 r o0 展l 0 尼，屈： 1 b n9 亿 0 o oo oo oo p 4 3 0 9 记9 强 碾 7 7 2 仇 仇 玩 兰 = 至 孝+ 萎 五1 0 五。0 以， 编 仍 仇 + + 乃i 托l 儿l 0 o 岛 乞 n 磊+ 磊 乞l 厶 毛| 乞l ( 1 4 ) ( 1 5 ) ( 1 6 ) 费耐尔模型各组成要素之间的联系呈现因果关系它不仅可以总结顾客对以 往消费经历的满意程度还可以通过评价顾客的购买态度预测企业长期的经营业 绩。费耐尔模型最大的优势是可以进行跨行业的比较，同时能进行纵向跨时间段 的比较，已经成为美国经济的晴雨表。 然而费耐尔模型建立的目的是为了监测宏观的经济运行状况主要考虑的是 跨行业与跨产业部门的顾客满意度比较，而不是针对具体企业的诊断指导，因此 在调查过程中费耐尔模型运用的是通用量表，调查内容基本相同并具有高度抽象 性，不涉及企业产品或服务的具体绩效指标。企业即使通过费耐尔模型测量掌握 了自己的满意度低，也不知道具体低在生产或服务的哪个环节，应该从哪一方面 着手改善。该模型缺乏对企业生产经营上的具体指导作用，同时其计算方法相当 复杂，因此在进行微观层面具体企业和行业的满意度调查时很少使用。 由于两种主要的顾客满意度测量方法具有各自的优势，目前这两种测评方法 广泛应用于各个领域。 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 1 3开展顾客满意度测量的流程及其数据分析方法的应用现状 1 顾客满意度测量的基本流程 顾客满意度测量作为一项系统工作，包括了项目定义、项目策划、项目实施、 项目分析和项目提交五个基本步骤，如图1 3 。 项目定义 1 r 项目策划 1r 项目实施 1 r 项目分析 1 r 项目提交 - q 执行调查访问 整理调查问卷 - q 录入调查信息 图1 3 顾客满意度测量的基本流程 项目定义是一个定性研究的过程，它的目的就在于根据项目需求收集相关资 料，分析顾客满意度测量的目的和要求，并且掌握开展后续工作所必须的信息。 一个企业要开展顾客满意度测量工作，其首要任务就是通过对顾客和内部员工进 行访谈等各种形式了解： - 调查涉及的产品服务范围是什么、有哪些特性； - 顾客以及目标顾客的情况，这包括谁是顾客和目标顾客、数量有多少、有 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 没有顾客数据库、如何分类、有什么样的特点等等； - 顾客关注产品服务的哪些特性； - 提交项目的具体要求，希望获得哪些和哪方面的信息； - 是否存在可以借鉴的研究成果； - 在进行项目定义的基础上开展设计顾客满意度调查问卷、制定科学的抽样方 案、选择合适的访问方法、制定合理的项目计划等项目策划工作。这些工作在没 有掌握充分的资料信息之前是无法完成的。只有在充分了解了顾客群体的情况之 后才能确定调查对象是谁、采用什么抽样方法能够使选中的样本更具代表性、以 ：， 及采用什么样的访问方式才能够真实有效地获得调查反馈。 项目实施过程就是按照项目策划的结果开展调查访问、整理调查问卷以及进 行数据录入。项目实施过程中同时穿插了质量控制过程，包括对现场访问质量、 问卷填写质量以及数据录入质量的控制。 顾客满意度测量本身不是目的，进行顾客满意度测量的目的一方面是对过去 工作的概述总结，更重要的是对未来的工作给予指导性的建议，进行调查数据的 分析和撰写调查报告就是为了实现这一目的。有了调查数据，就可以借助统计软 件应用各种统计方法进行数据分析工作了。调查报告则是整个顾客满意度测量项 目开展的最终成果，也是分析结果的集中体现。报告内容同时也包括了研究人员 根据数据分析结果、调查反馈的相关信息以及个人经验给出的结论与建议，而这 些结论与建议将可能会对决策者有直接的意义。 可以发现，数据分析在顾客满意度测量过程中起着至关重要的作用。数据分 析是撰写顾客满意度调查报告的信息来源，调查报告所展现信息的充分性、以及 报告中结论和建议的形成在很大程度上依赖于数据分析的发现。 2 数据分析方法的应用现状 目前在很多相关著作中详细介绍了数据分析方法在顾客满意度数据分析中 的应用情况。 美国市场营销与民意调查专家阿仑杜卡( 1 9 9 8 ) 对顾客满意度数据分析技 术进行了概括：百分比、相对简单的动态分析和更为复杂的统计技巧。其中相对 简单的动态分析包括在平均值、标准差以及趋势上顾客期望和绩效之间的差距， 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 更为复杂的统计技巧则包括了相关分析、多元回归分析、判别分析、因素分析、 对应分析和联合分析。 上海质量管理科学研究院唐晓芬( 2 0 0 1 ) 在总结前人的研究成果基础上，对 加权平均模型方法中顾客满意度数据分析方法的应用作了较为系统的介绍，包含 了使用常规的描述性统计分析对数据进行分类整理和图示、计算顾客满意度指数 和分析顾客满意度指数的影响因素。其中在顾客满意度计算中涉及到了正态分布 检验和区间估计等方法，在影响因素分析中介绍了象限图分析、相关分析、列联 表独立性检验、判别分析和方差分析等方法，同时在预调查分析中应用到了因子 分析和信度分析方法。 刘宇( 2 0 0 3 ) 除了介绍列联表分析及z 2 检验方法以外，还明确提出了“顾客 满意度指数动态分析”的概念，随时间推移追踪顾客满意度数据的变化，并应用 控制图方法进行了数据分析。 图1 4 顾客满意度数据分析框架 美国客户研究专家德里克艾伦等( 2 0 0 5 ) 则对数据分析方法进行了归纳， 结合顾客满意度模型的不同提出了顾客满意度数据分析方法的三个层次( 如图 1 4 ) ：一元分析、二元分析和多元分析，并较为全面系统地介绍顾客满意度关系 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 模型中应用到的数据分析方法，其中既有传统的一些分析方法，也有关系模型所 特有分析方法，例如费耐尔模型创立之初就提出的p l s 方法，以及同样适用结 构方程模型的l i s r e l 等分析方法。 从这些文献中可以看出，并非每种方法在所有场合中都适用。数据分析方法 的应用依赖于顾客满意度测量模型的选择，这是由于不同的顾客满意度模型所基 于的理论基础和具备的条件有所不同所致。 从顾客满意度测量的基本步骤来看，顾客满意度数据分析工作是顾客满意度 测量实践中的重要环节。统计方法在顾客满意度数据分析中的广泛应用，为有效 获得顾客满意度数据信息起到了非常大的帮助作用。从顾客满意理论的产生和发 展过程来看，某一种新技术的产生会对顾客满意理论研究的发展起到很大的推动 作用。 随着顾客满意理论和测量方法的发展和普及，越来越多的企业将顾客满意度 测量作为一项常规工作，在按年度、按季度或者按月度持续开展测评工作，随着 时间的推移，就形成了一串依时间顺序记录的顾客满意度数据，如何从中探究更 多有价值的信息成为了企业所关心的问题。 然而时间序列分析方法作为一种成熟的解决动态数据序列问题的统计工具， 并没有在相关研究中得到真正应用，只是作为一种概念在相关文献中提到过：“对 同一调查项目的同一调查内容，把若干年、季、月的顾客满意度按时间顺序排列 起来，就得到调查内容满意度时间序列。由报告期的满意度与基期满意度相 比，我们就得到调查内容满意度个体指数，从而可以编制调查内容顾客满意度个 体指数时间序列。对于同一调查项目的全部调查内容，根据它们的满意度时间序 列，同样我们能够调查内容满意度综合指数，从而可以编制调查内容顾客满意度 综合指数时间序列。可见，这三个层次的满意度指数组成指数体系。它的基本作 用表现在：一是预测满意度”( 刘宇等，2 0 0 2 ) 。同时在其著作中也提出顾客 满意度指数动态分析，随时间推移追踪顾客满意度数据的变化，最终应用的是控 制图方法，并没有提到时间序列分析方法及其应用。 结合多方面的情况分析，时间序列分析方法未能在顾客满意度数据分析中得 到应用，除了技术复杂性以外，可能还存在两个方面的原因： - 由于顾客满意研究的历史不太长，并不是所有的顾客满意度项目都能满 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 足应用时间序列分析的条件，很难寻找一个积累到足够应用时间序列分 析方法的实例。这项研究技术为了使分析结论能够达到一定的精度，对 积累数据长度有一定的要求。瑞典国家满意度指数测量工作持续开展时 间可能是最长的，但是迄今为止也不过十几组数据。这项研究成果引入 国内虽然已经有一段时间了，但是相对于时间序列分析的要求而言还是 不算太长。根据上海市质协用户评价中心提供的信息显示，上海三菱电 梯有限公司从1 9 9 9 年开始每年开展顾客满意度测评工作，这是该机构服 务的第一家企业，到2 0 0 6 年累积的连续顾客满意度数据仅有8 组，这些 数据放在一张图上看看趋势还是可以的，但是需进行精确的时间序列分 析还需等待一些时日。 一在顾客满意度数据序列长期积累过程中，受到一些干扰因素的影响是难 于避免的。顾客满意度是顾客感受的测量，必然受到市场环境、产品服 务提供方、问卷调整等多方面动态因素的影响，尤其是产品服务提供方 在持续的顾客满意度测量工作以后必然会采取一些相应的措施来影响顾 客满意度。因此从理论上讲很难形成一个平稳的时间序列，不适宜应用 一般的时间序列分析方法。 1 4研究内容和实际意义 i 研究内容 本文通过回顾顾客满意度的产生、发展以及研究现状，总结开展顾客满意度 测评的流程以及数据分析方法应用现状，发现在顾客满意度测量中非常重要的环 节顾客满意度数据分析中，目前尚未对顾客满意度数据序列进行过比较深入 系统的时间序列分析研究。 时间序列分析方法作为一种成熟的解决时间序列问题的统计工具，能够在没 有先验知识的条件下确定数据序列的基本属性、较准确地预见系统的演进。时间 序列方法将可以更为精确的挖掘顾客满意度数据序列中的信息。将时间序列分析 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 方法引入到顾客满意度数据序列分析中，将可以进一步挖掘顾客满意度数据中的 信息。为此，本文分为以下几部分进行讨论，尝试将时间序列分析方法应用到顾 客满意度数据分析中： 在本文的第二部分，将结合时间序列分析方法的基本要求，对顾客满意度数 据序列进行时间序列分析的可行性进行了必要的探讨。根据顾客满意度数据序列 的特性，选定适合顾客满意度数据序列特性的方法干预分析模型，并对该方 法进行简要的阐述。 在本文的第三部分，将应用干预分析模型方法对上海市出租汽车行业乘客满 意度数据序列进行了建模、特征提取和预测研究。根据相关资料归纳总结可能存 在的干预因素，在分析干预因素性质的基础上对干预变量进行定义；应用回归分 析方法进行干预变量的影响强度分析，并得到剔除干预变量影响的回归残差序 列；应用时间序列分析对回归残差序列进行模型拟合；综合回归分析和残差序列 时间序列分析的结果，得到上海市出租汽车行业乘客满意度数据序列的干预分析 模型估计，并应用该模型对数据序列的未来变化趋势进行了预测。 在本文的第四部分，对本研究进行总结，并提出进一步研究的方向。 2 研究的实际意义 本研究提出将时间序列分析方法引入顾客满意度数据分析中，选定适合顾客 满意度数据序列特性的干预分析模型方法，并进行实证研究，最终形成一套完整 的适合对顾客满意度数据序列进行时间序列分析的思路和方法。 研究成果将丰富顾客满意度数据分析的方法，为开展顾客满意度测量实践、 深入挖掘顾客满意度数据信息提供了又一支撑工具。在观察连续测量的顾客满意 度数据序列基础上，可以应用本研究成果进一步预测顾客满意度的未来变化趋 势，从而及时采取干预措施，同时还可以应用该方法分析后续的顾客满意度数据 序列来评判干预措施的实际效果。 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 第二章应用时间序列分析方法的可行性 2 1时间序列分析的基本概念 时间序列分析最基本的理论基础是2 0 世纪4 0 年代分别由n o r b o r tw i e n e r 和 a n d r e ik o l m o g o n o r 独立给出的，但是由于计算复杂，因此发展速度缓慢。随着 计算机的发展和广泛应用，2 0 世纪的7 0 年代，美国威斯康辛大学的g e o r g ee p b o x 和g w i l y mm j e n k i n s 发表专著时间序列分析：预测与控制，提出了一套 比较完善的动态数据的建模理论和分析方法，从而时间序列分析方法获得了迅速 发展。在7 0 年代中期，g e o r g ee p b o x 和g c t i a o 在研究洛杉矶地区烟雾生成 的氧化物对于空气污染控制的影响时，提出了干预模型和异常值检验方法。 所谓时间序列，指的是一列随时间变化而又相互关联的数字序列，也常称为 动态数据。例如按年度排列的产品年产量、按月排列的商品月销售量、物价指数、 股票的价格指数等等统计资料都是时间序列，由于各自的实际背景不同，它们所 包含的信息和呈现的规律是千变万化与错综复杂的。时间序列分析则应用数学模 型去近似描述各种类型的动态数据，进而通过对相应模型的研究分析获得数据的 动态变化规律，它是研究事物发展变化规律的一种量化分析法。 时间序列分析的目的主要是在建模基础上进行特征提取和预测，即给出符合 系统的长期行为特征的描述、在没有先验知识的条件下确定序列的基本属性、较 准确地预见系统的演进。 2 2平稳随机时间序列 平稳随机时间序列指一个时间序列的统计特性不随时间的平移而变化，或者 说不随时间原点的选取而变化。 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 平稳随机时间序列分为严平稳时间序列和宽平稳时间序列两种。由于严平稳 随机时间序列的要求十分苛刻，通常研究的是宽平稳随机时间序列。宽平稳随机 时间序列是指满足以下条件的随机序列 x 。) ： ( 1 ) 二阶距有穷，即对任意时间点t 均有e x 2 ： 是均值函数为零的不相关随机序列，方差 v a r x 。= 仃2 ，这时其自协方差如式( 2 1 ) 。 以= e x 。x 。= ：i 三c 2 ， 我们称这一序列 x 。 为平稳白噪声序列，简称白噪声。 常用的平稳随机时间序列模型有自回归( a r ) 模型、滑动平均( m a ) 模型 和自回归滑动平均混合( a r m a ) 模型。 a r m a 模型的定义：设 x 。 为零均值平稳序列，缈( b ) x 。= o ( b ) a 。，且满足 如下条件： ( 1 ) p ( b ) 和汐( b ) 无公因子，其中 矽( b ) = 1 - p l b 一鲠b 2 一一纬b p ( 2 2 ) 汐( b ) = 1 一幺b 一皖b 2 一一嚷b 9 ( 2 3 ) b 为线性推移算子； ( 2 ) 纬0 ，伎0 ； ( 3 ) a 。 为白噪声序列； ( 4 ) e x t a 。= 0 ，t 。 t - x t 一国s ：q 1 0 ) 这个残差序列照 是一个消除了干预变量影响的序列，就可以计算出它的自相关 与偏自相关函数识别出a r m a 模型的阶数，进而对其进行时间序列分析了。 2 0 0 7 年度同等学力申请硕士学位论文时间序列分析在顾客满意度中的应用研究 第三章实证分析 3 1数据背景 上海出租汽车是城市公共交通的重要组成部分。目前上海有出租汽车企业 3 0 0 余家，从业人员9 8 万余人，出租汽车4 7 万辆，每天要载客2 5 3 万余人次。出 租汽车服务质量的好坏，不仅影响到乘客的利益，而且还影响到行业的声誉，乃 至城市的形象。1 9 9 9 年7 月，上海市质协用户评价中心、上海质量管理科学研究 院用户评价中心与上海市出租汽车管理处共同合作，组织开展了持续的上海市出 租汽车乘客满意度测评工作，每月开展测评。 上海出租汽车行业乘客满意度测评体系是一个多层次、多指标的系统。该体 系有四个层次，第一层次是上海市出租汽车行业，第二层次由行业中强生、大众 等骨干企业和“其他企业”等若干测评单元组成，第三层次和第四层次是由六大类 共计2 6 项基础指标组成。乘客满意度采用加权平均的计算方式，从第四层的小指 标开始逐级计算，最终生成上海市出租汽车行业乘客满意度。 每个月定期将测评结果以及排名情况对各出租汽车企业公布，从而形成了有 序的服务质量竞争。无论是大企业，还是中小企业都积极行动起来了，特别是骨 干企业纷纷从规范内部管理入手，以乘客满意为标准，推出强化管理、规范操作、 便民利民等举措，希望能够在行业排名中领先，形成了良好的有序竞争态势。行 业管理部门也把乘客满意度当作行业服务质量的“晴雨表”，纳入年度工作重点， 从中找出行业服务质量存在的问题和薄弱环节，通过调整措施、加强管理、督促 整改，从而达到长效提高的目的。 1 9 9 9 年7 月至2 0 0 0 年6 月是上海市出租汽车行业乘客满意度测评体系的试运 行阶段。在这一阶段根据试运行结果以及行业的变化对测评体系进行了不断完 善。 指标体系的完善。测评体系设计之初，大类指标包括了规范服务、礼貌待客、 收费合理、车