DINA满意度测评与提升整体解决方案.doc

DINA顾客满意度测评与提升 整体解决方案迪纳市场研究院迪纳世纪科技有限公司2011年目录一.企业为什么要进行顾客满意度测评 (2二.保证顾客满意度测评效果的主要因素 (21. 完备的满意度指标体系 (22. 科学的满意度分析计算技术 (33. 高质量的调查实施 (54. 顾客满意度测评模型的建立 (6三. DINA顾客满意度测评与提升体系 (6四. DINA满意度分析软件特点 (7五. DINA满意度测评系统(CSMS (81. 测评项目管理 (92. 测评模型管理 (103. 调查数据管理 (114. 满意度计算 (135. 计算结果管理 (146. 报告生成 (147. 系统管理 (16六. DINA满意度提升系统(CSUS (171. 测评结果输入 (172. 实施手段设置 (193. 相关系数设置 (204. 计算与结果 (20七.联系方式 (22一.企业为什么要进行顾客满意度测评顾客是指购买过并使用过某种产品或接受过某种服务的消费者、客户或用户。顾客满意度是顾客与某种产品/服务接触的全过程中,在比较了所买产品/服务的交付价值和购买前的期望之后,形成的一种愉快或失望的感受,也称客户满意度、用户满意度。当然,顾客对企业所提供产品或服务的认识是一种感觉,顾客满意度存在于顾客心中,它可以和实际情况相符,也可以不符。顾客有可能会对产品质量或服务有错误的看法,但每天都有成千上万的购买决定就是基于这样的错觉做出的。因此,我们说顾客满意度即有客观性的一面又有主观性的一面,这也是我们探讨研究顾客满意度的原因所在。通过某种特定的方法或模型对顾客满意程度的心理感受进行测评,测评的结果就是顾客满意指数(CSI。通常情况下为了简化和便于理解,顾客满意指数也称为顾客满意度。顾客满意度是从市场的角度对产品和服务进行评估,直接反映市场对企业产品(品牌的认同程度,是体现企业在市场竞争中表现的量化指标。企业进行顾客满意度测评有如下作用:1高满意带来高忠诚,可以减少客户流失,降低新客户开发成本,客户会购买更多的产品或服务,愿意支付更高的价格,通过口碑传播带来更多的客户,使公司获得稳定和长期的收益;2顾客满意度可以帮助企业了解客户对自己产品及服务的评价,了解客户的主观心理感受;3通过满意度测评得到影响满意度的各关键要素对顾客满意度的影响大小,从而指导企业通过改进管理,改善经营活动,提高顾客满意度和顾客忠诚度,进而提高企业赢利水平。4顾客满意度为企业提供了本企业同其他同类公司的比较数据,了解企业在行业内的位置,找出自己的不足加以改进与提高。5顾客满意度在一定程度上可以预测企业未来的发展前景,成为企业经营状况的先行指标,以便企业及时采取措施解决存在的问题;6顾客满意度可以成为企业的经营目标以及绩效考核的指标之一。二.保证顾客满意度测评效果的主要因素顾客满意度测评是一项专业性较强的工作,需要一整套规范化的流程和方法,来保证满意度测评结果的科学性和准确性。1.完备的满意度指标体系指标体系的建立是满意度测评的基础,满意度调查指标需要包含对顾客满意度影响大,消费者感觉重要的要素。指标体系的完备性和科学性是保证满意度调查结果能够有效指导企业经营活动的必要条件。满意度指标不能仅从管理者的角度确定,一定要基于顾客的感知和关注点来确定,通过一些研究方法和流程保证指标体系的完备性。一般包括定性研究和定量研究两部分。定性研究可以采取顾客深度访谈或焦点小组座谈会的方式,选取实际购买产品/接受服务的顾客,了解他们在信息获取、购买过程、使用体验、售后服务等过程中的感受,挖掘影响其满意度的关键因素,同时结合二手资料的收集,形成指标体系备选集合;通过定量的顾客访谈,请他们评价定性研究确定的这些指标对其满意度的影响程度,并列举未提及的其他指标,从而得到经过筛选的满意度指标体系集合。最终与行业专家、企业管理人员商议确定适合的满意度指标体系。根据建立的满意度指标体系,按照不同数据采集方式的特点,设计易于被访者理解的满意度调查问卷。2.科学的满意度分析计算技术顾客满意度的数据分析计算方法很多,例如简单评估法、重要性评分法(顾客权重法、专家权重法、相关分析、回归分析等。但是这些方法都存在各种问题。重要性评分法和专家权重法都属于权重法。专家权重法的结果取决于对专家的挑选和专家的能力,随意性较大;顾客往往倾向于认为所有指标都很重要,重要性评分法难以分出不同指标的差异。由于权重在计算顾客满意度时起着关键作用,权重的变化不仅会改变满意度测量的结果,还会影响满意度同其它变量之间关系的分析结果。更重要的是,重要性并不能等同于变量对满意度的影响大小,重要的因素影响未必大,反之亦然。乘坐飞机时的“安全性”就是一个很好的例子,安全性当然非常重要,没有它一切都无从谈起,但它是个必要条件,在实际的民航客舱服务满意度测评中,往往是我们认为比较小的因素大大影响甚至决定了乘客的满意度,比如机上餐食可选择性、座椅舒适性、座椅空间大小合适等等。因此,由消费者或专家来确定权重都会影响满意度测量的准确性和客观性。在相关分析中,两个变量地位平等,没有因变量与自变量之分,因此相关系数不能反映单指标与总体满意度指标的因果关系;回归分析方法只能提供变量间的直接效应而不能显示可能存在的间接效应。如前面所述,顾客满意度测评的一个重要目的是指导企业改进和提升满意度,那么我们就不仅要知道顾客对影响满意度的各个指标的评价怎么样,更重要的是还要知道每个指标对顾客最终的满意度影响有多大,只有这样企业才能集中优势资源,重点改进那些顾客评价低同时对顾客满意度影响又比较大的指标。必须找到一种科学的分析计算技术,可以准确得到各指标对满意度的影响大小。结构方程模型(Structural Equation Model,SEM就是这样一种技术,它是一种建立、估计和检验因果关系模型的方法。在结构方程模型中,不可直接观测的变量称为结构变量或潜变量(Latent Variable,LV;用于测量这些结构变量的具体测量指标称为观测变量或显变量(Measurable Variable,MV。结构方程模型不像传统的统计方法一样一次只能处理一个因变量和它的几个自变量之间的关系,它可以同时计算多个因变量之间的关系。它的出现可以说是统计研究领域的一次革命,在管理科学、经济学、营销学、社会学、化学、医学等领域得到了广泛的应用,是目前国际上普遍采用的领先的满意度分析方法。顾客满意度测评模型是根据消费者行为和顾客满意理论研究成果建立的结构方程模型,由于模型中的变量选择和变量之间的关系界定直接影响到顾客满意度测评的准确性、测评工作的效率以及测评结果与分析结果的实际应用价值,因此测评模型是满意度测评和分析中的核心基础问题。 图1 不同满意度分析方法比较下图是某IT产品的满意度测评模型示例,其中有品牌形象、使用体验、售后服务、感知价值、满意度、忠诚度六个结构变量,前四个变量影响满意度,是满意度的原因结构变量,满意度为忠诚度的原因结构变量。每个结构变量通过若干观测变量进行测量,以方框表示。图中红色箭头表示的是结构变量之间的内部关系,蓝色箭头表示每个观测变量与所属的结构变量的外部关系。 图2 结构方程模型示例即使采用结构方程模型分析满意度,这还不够。因为在具体的算法中,由于满意度调查数据本身的特点,为了提高分析精确度,还需要有更高的要求。满意度调查的数据本身是有偏的(这是因为,满意度的调查对象是已经购买了某种产品或者服务的用户,既然他们选择了这种产品或者服务,对所选择的产品/服务在某些方面肯定是比较满意的,而且影响满意度的各种要素之间或多或少存在共线性,采用一般算法和通用软件来计算偏差较大,需要通过专门的顾客满意度分析软件(运用特殊高级算法,解决数据有偏和共线性的问题来完成。否则的话,即使模型构建得好,数据采集没有偏差,最终的结果也会误导企业决策。而PLS (Partial Least Square,部分最小二乘法、偏最小二乘法算法很好的解决了上述问题。PLS 是一种新型的多元数据分析方法,集多个因变量对多个自变量的回归建模、典型相关分析以及主成分分析为一体,在一次计算之后,可以同时实现预测建模、两组变量间的相关分析以及对多变量系统的综合简化。PLS分析的主要目的是建立多个因变量与多个自变量之间的回归模型,特别是在自变量集合或在因变量集合中存在严重的多重相关性时更为适用。PLS 算法对数据的分布没有要求,与其他方法相比,计算结果更为可靠和稳定。采用PLS算法的结构方程模型分析技术在满意度测评中得到了广泛的应用,美国国家顾客满意度指数、瑞典国家满意度指数、欧盟国家满意度指数都是采用这种模型和算法。由清华大学中国企业研究中心开发的中国顾客满意度指数(China Customer Satisfaction Index, CCSI采用的同样也是结构方程模型和PLS算法,且中国顾客满意指数测评方法已获得国家科技部的鉴定,这是目前唯一获得国家科技部鉴定的满意度分析方法,并在实际中的得到应用和推广。2004年12月顾客满意指数测评标准(由清华大学中国企业研究中心和北京迪纳市场研究院制定已公布实施。迪纳市场研究院在此成果的基础上开发了专门的软件系统DINA满意度分析软件。另外必须指出的是,在一般的顾客满意指数测评模型中,其结构方程模型都是反映型模型(即观测变量与结构变量的关系为反映型关系,绝大部分的研究人员在项目中也当然的选择了反映型的测量模型(Reflective Measurement Model,RM。他们或是因为软件工具的限制,或根本不知道还有另一种构成型模型(Formative Measurement Model,FM的存在,从而在本应采用构成型模型的SEM中选择了反映型模型,导致不准确的测量结果,严重的还会误导企业的决策。理论和实证研究已经证明,只有构成型模型的计算结果才适用于满意度的改进提升,这是因为反映型关系得到的观测变量系数是载荷系数,体现的更多是该观测变量与所属结构变量的相关性;而构成型关系计算得到的观测变量系数是各个观测变量对所属结构变量的权重或影响系数。目前一些比较成熟的结构方程模型软件包,例如LISREL、AMOS、EQS等,仅支持反映型的结构方程模型。而PLS既支持反映型模型,又支持构成型模型,在模型构建时可以根据需要灵活设定结构方程模型中的外部关系类型。一般我们建议在国家或行业的满意度指数测评、仅用于获得满意度得分结果的测评时采用反映型关系,企业一般的满意度测评应以构成型关系为主(满意度和忠诚度采用反映型关系,从而有效的指导企业改进和提升满意度。3.高质量的调查实施满意度调查实施的质量主要通过科学的抽样方案、合理的样本量、适合的数据采集方式来保证。除了针对少量重要的大客户可以采用普查之外,一般客户的满意度调查都是抽样调查,科学的抽样是保证调查结果全面反映实际满意度状况的重要条件,抽样方案应保证被访者有较强的代表性。从原则上来说,抽样应以随机为原则,样本的结构特征应与实际顾客的结构特征相符,否则就要通过统计加权的方法进行处理。此外,还应考虑满意度测评的范围和目的。样本量的多少与统计误差直接相关。一般来说如果有足够的客户基数(至少在1万个客户以上,就可以认为误差的大小与客户总数基本无关。根据以往的项目经验,当抽样样本量为250个时,在90%的置信度下满意度的误差可以控制在2分以内(以百分制计量,当样本量为500时,误差一般不超过1.5分,样本量为800时误差在1分以内。因此,顾客满意度调查的样本量至少应在250以上,一般建议为500个,若希望得到更精确的结果则应在800以上。一般来说,调查方式有电话访谈、人员访谈(面访、电子访谈(网络在线调查、电子邮件、邮寄问卷等,应根据实际情况选择适合的调查方式。面访的成本较高,拒访率根据具体访问对象和方式的差异而不同;邮寄问卷的回收率和回收周期比较难以保证。电话访谈是一种成熟的调查方式,尤其是目前计算机辅助电话访谈(CATI已经普及,而且有严格的质量控制体系可以保证其质量,是相比之下性价比最优的数据采集方式,但近年来拒访率有不断上升的趋势。在线调查和电子邮件调查可以根据具体情况选择采用。4.顾客满意度测评模型的建立顾客满意度测评结构方程模型的建立,需要经历下列几个过程:确定指标:首先需要从顾客的视角来看提供的产品/服务的特征。这可以通过顾客焦点小组访谈、深度访谈、查阅相关资料等手段来进行。通常而言,通过上述手段得到一个指标集后,再基于这些指标,编制预调查问卷,在整体顾客群范围内进行抽样调查,就已有指标的描述性重要性进行打分,同时寻找更多的尚未提及的指标。通过简单的统计分析,提炼出将要进入模型的指标,并和企业商讨,确定最终的指标。指标的最终确定还要考虑指标对企业而言是否可控和可以改变的,以及调查的可行性和经济性。构建初步模型:基于顾客满意度的常识和满意度模型的构建经验,构建初步的满意度结构方程模型。构建模型时,结构变量之间的相关性要求尽量小,把相关性较大的指标归入一个结构变量下面,作为其观测变量。试调查:基于确定的指标编制调查问卷,对全部顾客抽样进行试调查,基于试调查的结果检验和调整结构方程模型的构成。本阶段将会采用到多种统计分析工具,比如:缺省值处理、相关系数分析、探索性因子分析、主成分分析、可靠性分析、验证性因子分析等。通过这些分析,最终确定结构方程模型的构成,包括指标数量、指标位置、箭头指向、外部关系类型等。在有些情况下也可直接进行正式调查而不做试调查,根据正式调查结果确定模型。由于顾客满意度测评模型的建立要求研究人员具备一定的顾客满意度理论基础和实践经验,一般企业自己建立可靠正确的测评模型难度较大。为此,迪纳市场研究院根据企事业单位顾客满意度调查水平的情况,依据建立顾客满意度测评模型的原理,在清华大学的研究成果基础上特为行业/企业开发了顾客满意度测评软件,实现了从模型建立、数据录入、数据检验、PLS计算、分析报告生成等满意度测评和实施的全过程。三.DINA顾客满意度测评与提升体系为了让广大企业能够利用科学的方法进行满意度测评,并指导企业不断改进和提升满意度,迪纳市场研究院与清华大学合作,将清华大学中国企业研究中心多年的研究成果转化为企业可以使用的软件工具,开发了DINA满意度分析软件(Customer Satisfaction Software, DINA-CSS系列产品,主要包括DINA满意度测评系统(Customer Satisfaction Measurement System,DINA-CSMS和DINA满意度提升系统(Customer Satisfaction Upgrade System, DINA-CSUS,形成了DINA顾客满意度测评与提升的完整体系。图3 DINA 满意度测评与提升体系DINA 满意度分析软件旨在为企业进行顾客满意度测评提供一个科学的计算工具软件和满意度管理平台。本系统结合清华大学中国企业研究中心和迪纳市场研究院多年的研究成果,采用国际领先的结构方程模型和PLS 算法(偏最小二乘法,支持迪纳市场研究院和清华大学中国企业研究中心制定的、由中国标准化协会发布的顾客满意指数测评标准(CAS 103-2004。是国家质检总局中国顾客满意指数(CCSI 测评及中国名牌调查指定软件,也是清华大学与中国标准化研究院合作建立的顾客满意度测评中心指定软件。本产品为通用产品,适用于各个行业。各企业根据自己的行业特点建立不同的满意度测评模型。四. DINA 满意度分析软件特点DINA-CSS 具有如下特点:1. 专业性 清华大学中国企业研究中心和迪纳市场研究院多年的研究成果 采用国际领先的结构方程模型和PLS 算法(偏最小二乘法,是国内唯一采用PLS 算法的满意度分析软件 支持ACSI (美国顾客满意指数和CCSI (中国顾客满意指数测评2. 权威性 唯一通过国家科技部鉴定的顾客满意度测评方法 支持顾客满意指数测评标准(CAS 103-2004国家标准(迪纳市场研究院和清华大学中国企业研究中心制定、中国标准化协会发布DINA 满意度测评系统 顾客满意度驱动要素评价高低/影响大小 DINA-CSMS 用户视角评价与改进顺序DINA 满意度提升系统DINA-CSUS 确定提升满意度投入产出效率最高的手段企业管理视角 具体/可操作的建议国家质检总局中国顾客满意指数(CCSI测评及中国名牌调查指定软件清华大学与中国标准化研究院合作建立的顾客满意度测评中心指定软件3.灵活性根据行业特点和企业特点构建适合企业的测评模型和各项测评指标,满足企业的个性化需求将复杂的结构方程模型求解转变为简单的软件操作,操作人员不必经过专门的统计学训练即可熟练应用模型可以以文件的形式保存,支持模型导入和导出,用户可以及时应用迪纳市场研究院最新的研究成果4.有效性综合研究各测评指标的用户评价和对满意度的影响大小,指导企业如何改进满意度,把有限的资源投入到最有效的指标改进上各测评指标的权重和影响大小从调查数据计算得出,保证结果真实有效的反映现实通过数据对比,分析满意度影响要素的变化趋势,改善生产经营活动,提高竞争力5.自动化自动进行数据检验和缺省处理算法在后台执行,对用户完全透明自动生成PowerPoint格式调查分析报告,图文并茂,极大的提高了用户的工作效率6.适应性适用于各个行业和企业可用于顾客满意度、员工满意度、产品满意度、服务满意度等满意度测评以及广告效果评估等适合于结构方程模型的研究领域迪纳在多年研究经验的基础上,根据不同行业特点量身定做了数十个消费品、工业品及服务行业的满意度测评模型,并在不断扩充;没有覆盖的行业迪纳可以根据客户要求提供咨询服务,定制满意度测评模型五.DINA满意度测评系统(CSMSDINA-CSMS分为行业版、标准版和企业版。行业版适用于特定行业,目前包括家电/IT、汽车、银行、通信、商场、超市、旅游、酒店、餐饮、交通运输、机械、化工、建材、医院、民航、快消品、认证服务等行业以及CCSI所涵盖的数十个消费品及服务行业;标准版支持多项产品或服务的测评,支持导入和导出模型,可以利用迪纳市场研究院最新的模型研究成果;企业版可自由定制模型,适用于各个行业。 图4 DINA 顾客满意度测评系统DINA 顾客满意度测评系统(DINA-CSMS 测评项目管 理 测评模型管理1. 测评项目管理DINA-CSMS 将一个或者一系列采用相同模型和问卷的顾客满意度调查作为一个项目。一个完整的项目包含项目描述信息、测评模型、原始数据、计算结果等信息。系统对所有项目进行集中管理。不同的项目使用不同的测评模型。新建的项目可以使用系统预设的模型。初始情况下系统预设了“耐用消费品顾客满意度指数测评基本模型”、“商场顾客满意度测评模型”以及演计算结果管理 调查数据管理分析报告生成 客户 客户满意度计算 分行业满意度测评模型图5 产品功能架构示项目,DINA-CSMS不同的行业版中预设了不同的行业模型。这些模型都是在迪纳市场研究院和清华大学中国企业研究中心多年的研究基础上建立的科学的测评体系,用户可以根据自身的实际情况在此基础上进行修改,以适应实际需要。用户也可以使用原有项目的模型来建立项目,然后在现有模型上作少量修改即可。这样用户可以不必每次新建项目时都要重新建立模型,特别是当新项目和以前的项目非常类似的时候,大大提高了方便性和减少了建立模型的工作量。 图6 新建项目2.测评模型管理顾客满意度测评是通过特定的评价模型测评顾客对各种组织提供的产品或服务的满意程度。测评模型是顾客满意度测评体系中最重要的部分。模型的设计要遵循一些基本的原则,例如要有充分的理论支持、要能够全面反映要测评的产品或服务等。为了提高产品的简便易用性,本系统在不同版本中预设了若干行业的顾客满意度测评基本模型,用户可以继承这些模型,直接在测评时使用。建立满意度测评模型对操作人员的要求较高,需要具备足够的理论基础和实践经验,而且要对所在的行业有深刻的理解,通过系统预设模型和模型的重用及继承功能,用户不需要经过专门的指导即可应用,需要修改时在迪纳市场研究员专业人员的指导下进行小的调整。测评模型在系统中以模型结构树的形式体现,显示了模型所包含的各项测评指标。同时也显示测评指标所对应的潜变量(结构变量之间的因果关系。DINA-CSMS可以同时支持构成型和反映型的结构方程模型。系统支持测评模型的导入和导出,可以单独以文件的形式存储,这为模型的共享和升级带来了方便,用户今后可以随时得到迪纳市场研究院最新的模型研究成果,更新现有的模型。 图7 模型管理3.调查数据管理满意度调查得到的调查原始数据可以录入或导入到系统中进行统一管理和分析计算。一个满意度测评项目可以包含多次调查数据。系统支持从Excel及其他任何数据源导入调查数据,支持5分制、7分制和10分制。可以根据现有的数据按照一定的计算公式生成新的数据,当测评指标不能直接调查得到而是通过现有调查数据间接得到时可以采用这一功能。系统支持自定义组合条件进行数据查询。调查数据可以灵活的生成各种统计图,并且可以导出用于分析报告中。 图8 调查数据管理 图9 数据统计图4.满意度计算数据计算前进行数据合法性检验、完整性检验以及逻辑检验,保证样本的准确。计算过程采用国际领先的PLS算法进行。同一个调查原始数据可以进行多次计算,结果可以分别保存。执行计算前自动进行数据检验,过滤出不符合条件的样本记录。支持用户自定义检验参数。可以根据自定义条件查询出来的数据进行计算。支持按分类字段进行分组计算,一次产生多个计算结果。 图10 计算参数设置 图11 分组计算设置5.计算结果管理计算结果包括了结构变量分值及对满意度的影响、观测变量分值及对满意度的影响、结构变量之间的关系等,保存在系统数据库中,可以导出成CSV文件格式。结果也可导出为特定格式,用户DINA满意度提升系统。 图12 计算结果管理6.报告生成系统提供自动生成调查报告功能。系统内置了调查报告的模版,自动根据PLS计算的结果生成Microsoft PowerPoint格式的调查分析报告。生成的报告主要包括如下内容:报告封面:报告名称、公司名称和联系方式;说明:关于样本量、分制、方法等的基本信息说明;主要结论:报告得出的主要结论;顾客满意度结构变量分析:各结构变量的分值及对满意度的影响分析;顾客满意度观测变量分析:各观测变量的分值及对满意度的影响分析;顾客满意度数据汇总:以表格形式汇总计算得出的各项指标分值和影响数据;顾客满意度战略矩阵:分别以四分图和十六分图对结构变量和观测变量进行战略矩DINA 顾客满意度测评与提升 整体解决方案 阵分析； l 顾客满意度改进建议：满意度各项指标的改进建议，给出改进次序。 用户可以对生成报告进行编辑和修改。 1、结构变量分析 结构变量得分及影响（1） 满意度对忠诚度影响 1.00 顾客满意度和忠诚度得分 76 71 66 61.42 61 56 顾客满意度 顾客忠诚度 70.51 0.80 0.60 0.40 0.20 0.00 0.8161 顾客满意度 n 顾客满意度得分为70.51，忠诚度得分为61.42。 n 满意度对忠诚度的影响为0.8161。这表明，如果顾客的满意度提高一分，可以导致忠诚度 提高0.8161分。 5 DINA-CSMS 1、结构变量分析结构变量得分及影响（2） 77 72 67 62 73.28 71.16 0.1759 64.96 0.0519 0.0754 71.41 0.3256 70.74 0.2737 70.55 0.1760 62.70 0.36 0.27 0.18 0.09 0.00 0.1023 57 商场形象 配套硬件 设施 内部购物 环境 商品提供 人员服务 便利服务 措施 促销 分值 影响 n 顾客评价最高的是商场形象，最低的是促销。 n 对顾客满意度影响最大的是促销，配套硬件设施的影响相对较小。 6 DINA-CSMS 图 13 生成报告示例（1） 15 DINA 顾客满意度测评与提升 整体解决方案 2、观测变量分析内部购物环境 82 77 72 67 62 灯光照明 0.04 76.53 68.49 0.0134 0.0086 温度湿度 通风 74.40 72.01 0.0109 0.03 70.26 0.0072 通道宽敞 店内指示 标记明显 背景音乐 适宜 0.0067 商品摆放 整齐干净 商品区域 分布合理 69.34 0.02 0.0155 67.72 0.0131 0.01 0.00 分值 影响 n 在内部购物环境的各观测变量中，用户评价最高的是灯光照明，最低的是背景音乐适宜 。 对满意度影响最大的要素是店内指示标记明显，影响最小的是商品摆放整齐干净。 n 综合考虑各观测变量的得分和对满意度的影响大小，在内部购物环境方面，需要改进的优 先排序为：店内指示标记明显、背景音乐适宜、灯光照明、商品区域分布合理、温度湿度 通风、通道宽敞、商品摆放整齐干净。 9 DINA-CSMS 4、顾客满意度战略矩阵（2） 观测变量 复杂区域 85 4 27 77 7 12 14 69 15 16 17 13 18 11 10 8 33 6 1 21 30 25 29 19 2 20 28 32 26 5 37 24 3 22 23 竞争优势区域 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 知名度 定位明确 商品质量 不销售假冒伪劣产品 社会公益活动和社区建 设 停车 电梯 洗手间 休息设施 试衣 餐饮娱乐设施 灯光照明 温度湿度通风 商品摆放整齐干净 商品区域分布合理 通道宽敞 店内指示标记明显 背景音乐适宜 货源充足品类齐全 价格合适 价签清楚完整 提供服务礼貌耐心 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 提供服务及时 解决问题的有效性 结算快捷方便 提供附加/特色服务 营业时间 处理抱怨/投诉 退换货政策 送货安装政策 会员卡积分及优惠政策 促销频率 促销幅度 促销范围 促销方法 促销信息传播 促销承诺兑现 得 分 61 36 31 35 34 53 0 9 0.03 0.06 0.09 0.12 无关紧要区域 对满意度的影响大小 竞争劣势区域 n上图中各点的符号对应右表中的观测变量序号。 n本矩阵的纵轴为观测变量得分，横轴为对满意度影响大小。 n本满意度战略矩阵说明见后。 20 DINA-CSMS 图 14 生成报告示例（2） 7. 系统管理 系统管理包括用户权限管理、测评模型的导入导出、系统数据库的备份与恢复等。 为了便于数据交换和数据共享，DINA-CSMS 系统专门为满意度测评模型定义了文件格 式，称为 Dina Model File 格式（.dmf） ，模型的导入导出都支持这种格式。 16 DINA 顾客满意度测评与提升 整体解决方案 在安全性方面， 采用了硬件加密和软件加密相结合的方式， 有效的保证了系统和数据的 安全性。 六 DINA满意度提升系统（CSUS） DINA 满意度提升系统采用质量屋概念，将满意度测评结果与企业可操作的管理手段结 合起来，并结合管理手段的实施难度和资金投入，得到可执行的满意度提升计划。 企业跨部门 头脑风暴结果 满意度测评 结果 通过专设转换公式， 得 到手段系数和得分， 在 此基础上， 确定手段的 实施优先排序 图 15 DINA 满意度提升系统 1. 测评结果输入 DINA-CSUS 系统中用到的满意度测评结果可以从 DINA 满意度测评系统中导入，或者 直接在 CSUS 中录入，系统支持从 Excel 中