基于ACSI模型的飞购网满意度调查

-学 士 学 位 论 文基于ACSI模型的飞购网满意度调查王绍玮指导教师 唐润 管理科学与工程学院 申请学位级别 学 士 专业名称 管理科学 论文提交日期 2012年6月 论文答辩日期 2012 年 6 月 学位授予单位和日期 南京财经大学 2012 年 6 月 答辩委员会主席 _ 精选资料作者声明本人申明所呈交的毕业论文是我个人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。毕业论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名： 日期： 2012年6月2日 目 录一、绪论1二、文献综述1（一）基本概念3（二）国内外研究成果41.国外研究成果42.国内研究成果4三、理论模型的建立和问卷设计4（一）确定理论模型并确定被测评对象5（二）确定测评观测变量体系并进行抽样设计5（三）调查问卷的设计6四、实施调查和数据分析7（一） 实施调查7（二） 数据汇总整理分析7五、结论13参考文献15附录16基于ACSI模型的飞购网满意度调查摘要：在市场经济不断完善的条件下,顾客满意度决定着企业的生存和发展。随着网络的普及，网上购物越来越受到人们的热爱，研究表明，顾客满意对企业的经营绩效有很大的影响，而顾客满意测评是衡量顾客满意度的有效手段。ACSI模型即美国顾客满意度指数模型，是国际上比较典型的顾客满意度模型。本文基于ACSI模型，针对飞购网做一个满意度调查，详细论述了顾客满意测评理论的方法，并进行了应用。在方法上,采用偏最小二乘回归分析(PLS),有效地解决了多重共线性的问题,体现了PLS的先进性,并通过MINITAB软件使整个分析过程全部实现。关键字：顾客 满意度调查 美国顾客满意度指数 偏最小二乘法Abstract: Under the conditions of continuous improvement of the market-oriented economy, the enterprises survival and development is determined by Customer Satisfaction.With the popularity of the Internet, online shopping more and more loved by people, research shows that, the customer satisfaction to the enterprise performance has a great influence on customer satisfaction, and customer satisfaction is a measure of the effective means of. ACSI is the typical customer satisfaction model. This article is based on ACSI model, for the Feigou of a satisfaction survey, discusses in detail the customer satisfaction theory method, and application. On the methodology, apply partial least-squares regression to deal with the multi-correlation effectively and represent the advance of PLS. The whole analysis process has been accomplished by SAS/STAT software.Key Words: Customer;Satisfaction; ACSI; PLS基于ACSI模型的飞购网满意度调查一、绪论（一）本文的研究背景随着信息化时代的到来，我们对于网络的依赖越来越多。网上购物已经成为越来越多人的选择，各大知名网购网站如雨后春笋般出现。2008年6月底，CNNIC发布的中国互联网络发展状况统计报告中指出，我国网民数量已经达到2.53亿人，其中网络购物的网民仅占25%，较美国71%的比例还差了很多。研究表明，顾客满意对企业的经营绩效有很大影响，而顾客满意测评是衡量顾客满意度的有效手段。因此，本文以顾客满意相关理论为基础，基于美国顾客满意度指数模型，以飞购校园网为例，进行了顾客满意度测评。（二）本文的研究目的与方法本文主要是基于ACSI模型，包括对观测变量的提出，包括对问卷的设计，包括对问卷回收后的数据分析，来发现飞购校园网顾客满意度情况以及存在问题，并提供相应的解决方法和建议。（三）本文的主要内容本文思路是通过问卷设计，数据回收，采用偏最小二乘法来分析数据，发现飞购校园网的顾客满意度情况，并针对存在的问题寻找原因，最重要的是，针对存在的问题提出可行性建议。二、文献综述（一）基本概念Howard（1969）认为，顾客满意程度是购买者对于其所做的牺牲受到适当或不适当的报偿所产生的认知状态；Oliver（1981）认为，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；Churchill（1982）认为，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；Tes（1988）认为，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；Engel（1993）认为，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；Ostrom and Iacobucci（1995）认为，顾客满意程度中满意或不满意时一种相对的判断，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；Kotler（1997）认为，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产品期望的比较。（二）国内外研究成果1.国外研究成果1989年，美国费耐尔博士建立了第一个顾客满意模型，即费耐尔逻辑模型。这个模型把顾客满意度的数学运算方法和顾客购买商品或服务的心理感知结合起来。以此模型运用偏微分最小二次方求解得到的指数，就是顾客满意度指数。1989年，瑞典统计局首次运用美国费耐尔博士的模型和计算方法构建了瑞典顾客满意指数模型，简称SCSB。1994年，美国顾客满意度指数正式建立启动，简称ACSI。ACSI是一种衡量经济产出质量的宏观指标，是以产品和服务消费的过程为基础，对顾客满意度水平的综合评价指数，由国家整体满意度指数、部门满意度指数、行业满意度指数和企业满意度指数4个层次构成，是目前体系最完整、应用效果最好的一个国家顾客满意度理论模型。2.国内研究成果我国1999年启动了顾客满意度指数的研究。国内主要是对SCSB,ACSI及ECSI改进的基础上建立了改进的顾客满意度指数模型。主要改进在于去掉了原有模型中的感知价值，增加了感知价格；在保留对整体感知质量测定的同时，增加了一些模糊的质量因子作为感知质量的前置因素；在保留顾客满意到顾客忠诚这条路径的同时，增加了两个潜在变量：顾客信任和顾客承诺。自从1965年，Dardozo第一次在营销学中引入客户满意后，顾客满意度的问题就受到了很大的重视。顾客满意就是指顾客对产品和服务的预期与实际感知之间的差距。在顾客平时的实际消费中，能够明显的感觉出一个顾客是否喜欢一样产品。随着电子商务的不断发展，网络购物规模大幅度增长，人们的态度已经从不信任逐渐向喜欢这样的购物方式转变。但实际情况却不尽人意，网络购物时的不满意，网络店铺被投诉的现象时常发生。为了促进网络购物的长期发展，以及客户的稳定性，那么，提升顾客满意度就是一个非常好的手段。3.ACSI模型ACSI模型，即美国顾客满意度指数模型，它是由Fornell等人在SCSB（瑞典客户满意度晴雨指数表）模型的基础上创建的。它通过测量顾客对各个行业中企业提供产品或服务的满意度，来解释客户价值的大小，同时也从宏观上分析经济资源的利用效率。ACSI模型结构如图1所示：顾客抱怨感知质量顾客预期感知价值顾客满意度顾客忠诚图1 ACSI模型结构图其中共有6个结构变量，顾客满意度是最终所求的目标变量，预期质量、感知质量和感知质量是顾客满意度的原因变量，顾客抱怨和顾客忠诚则是顾客满意度的结果变量。模型中6个结构变量的选取以顾客行为理论为基础，每个结构变量又包含一个或者多个观测变量，而观测变量则通过实际调查收集数据所得到的。ACSI的主要目标就是最大限度地解释顾客忠诚。ACSI以及它的前期和结果都是不能直接测量的变量，被称为隐变量，因而它们通过一组可测变量来描述反应，即显变量。每个显变量为克服顾客满意度的偏斜分布，刻度的含义随显变量问题的不同而略有差异。如表1：隐变量显变量顾客期望（x）总的质量的顾客期望（x1）可靠性的顾客期望（x2）定制化的顾客期望（x3）感知质量（h1）总的质量（y1）可靠性（y2）定制化（y3）感知价值（h2）给定质量下的价格（y4）给定价格下的质量（y5）ACSI（h3）总的顾客满意（y6）与期望的符合度（y7）与理想产品（服务）的差距（y8）顾客抱怨（h4）正式或非正式的抱怨行为（y9）顾客忠诚（h5）再购意愿（y10）价格容忍度（保留价格）（y11）表1 显隐变量表本文就将基于这样的模型来对飞购网做一个满意度测评。三、理论模型的建立和问卷设计（一）选择理论模型并确定被测评对象 飞购校园网站，飞购校园（2010年3月31号上线）是由南京知云科技有限公司和南京财经大学国际经贸学院合作创办的创业项目，是面向在校大学生集学习、生活、娱乐为一体的电子商务平台。飞购校园致力于在校园电子商务领域对高校创业教育模式的探索。运营主体为代表年轻、时尚、充满活力的在校大学生。企业与校方共同参与团队指导，采取企业化管理，营造一种创业文化，发挥团队的创业潜能，展现当代大学生的创新精神。飞购校园采取网络+实体展示店的运营模式，以大学城为发展单位，以学生服务学生的理念充分挖掘校园电子商务市场，引领在校大学生的消费潮流。本文选择的理论模型为ACSI模型，确定被测评对象为已经在飞购网上有过购买记录的顾客。（二）确定测评观测变量体系并进行抽样设计 1.观测变量体系的建立和模型基于ACSI模型，将顾客满意度作为一级观测变量；二级观测变量是ACSI模型的潜在变量，即顾客期望、质量感知、价值感知、顾客满意度、顾客抱怨、顾客忠诚；三级观测变量是由二级观测变量具体展开而得到的观测变量。本文中，根据飞购网自身的特点展开的三级观测变量如表2：潜在变量观测变量顾客期望（x）1、商品总体期望（x1）2、服务总体期望（x2）3、对商品或服务满足顾客需要的程度的期望（x3）4、对产品或服务质量稳定性的期望（x4）感知质量（h1）5、商品质量感知（y1）6、顾客对商品满足需要程度的评价（y2）7、顾客对商品质量可靠性的评价（y3）8、服务质量感知（y4）9、顾客对服务满足需求程度的评价（y5）10、顾客对服务质量可靠性的评价（y6）感知价值（h2）11、总成本感知（y7）12、总价值感知（y8）顾客满意（h3）13、总体满意度（y9）14、感知与期望比较（y10）顾客忠诚（h4）15、重复购买的频率（y11）16、能承受的涨价幅度（y12）顾客抱怨（h5）17、顾客投诉情况（y13）表2 展开的三级观测变量表2抽样调查方法设计针对已经在飞购网上有过购买记录的顾客，为其编号，然后采取随机抽样，抽取了600个顾客，然后将问卷下发至随机抽取的顾客中。（三）调查问卷的设计 1.调查问卷在按照已经建立的顾客满意度指数测评观测变量体系，把三级观测变量展开成问卷的问题。顾客满意度测评问卷中的问题对观测变量进行量化，即分别对级态度“非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意”赋予“1，2，3，4，5 ”的值，让被访者直接在相应位置打勾。2.信度和效度检验如何让调查问卷能够达到预期中有效测量评估所要求的，是在于问卷的有效性与真实性，即信度与效度。所谓信度，就是量表的可靠性或稳定性；所谓效度，是指正确性，即能测出所要测量的问题特征的程度。通常每一种测量方法都有一定的适用范围。因此，在设计施测方法的时候，效度是科学测量工具最重要的必备条件。这次针对飞购网的顾客满意度测评时，对于信度的控制在于完全根据模型展开，尽量避免主观因素的影响，使得量表的可靠性和稳定性提高。对于效度的控制在于对提出的问题尽量能够细化，使得被检测者能够轻松理解，顺利完成问卷。四、实施调查和数据分析（一）实施调查对于飞购顾客满意的调查采取的是Internet网上调查和电子邮件调查，都是只需要在表格内打上勾，并不需要打印出来，节约了成本。本次调查于 2012 年4 月在南京财经大学飞购校园网的顾客中首先随机抽取 10名顾客进行预调查，修改顾客满意观测变量体系的问卷 2012 年5月将调整过的问卷进行正式调查， 采取通过邮件的形式发送至抽样出来的600名顾客手中。然后，由他们通过链接，进入问卷调查界面，填写问卷，以便数据的回收。共获得 312 份问卷回馈， 其中有效样本256份。问卷采取了 ACSI调查使用的是李克特量表的封闭式问卷， 从而使顾客在回答问卷时做出更加精确的描述。（二）数据汇总整理分析 1、信度分析用来测量量表信度的方法很多, 一般最常用的信度分析方法是克朗巴哈信度系数法( Cronbach. s)。其公式如下:k: 量表中包括的题项数;Si2:被调查者在第i 题上评分的方差;S2:被调查者在所有题目上总分的方差。 Cronbach. s系数介于0到1之间,A值越大信度越高。当信度系数大于0.7时表示信度相当高。通过使用SPSS统计软件对调查所得数据进行可靠性分析,结果得17项观测变量的Cronbach. s系数为0.897,远大于0. 7, 所以该问卷量表的信度很高。2.因子分析由SPSS分析知此样本的KMO值为0.881,大于满意值(0.7)。巴利特球形检验结果为P= 0.0,所以拒绝原假设,认为各变量之间独立, 可知适合做因子分析。结果如表3所示：Component1234VAR010.270.7610.032-0.037VAR020.1530.6290.1190.310VAR030.1080.7350.1390.084VAR040.0940.5370.1520.341VAR050.1280.0680.0160.735VAR060.2850.298-0.0360.625VAR07-0.0320.0540.5510.581VAR080.4080.5010.1590.008VAR090.5750.0510.3150.241VAR100.8220.1030.0410.184VAR110.8190.1230.1580.094VAR120.6060.1500.3350.254VAR130.2950.1530.689-0.049VAR140.5350.2750.405-0.118VAR150.6900.1730.391-0.021VAR160.2250.1260.7000.111VAR170.4480.1460.6230.073表3 因子分析结果 表3是使用最大方差旋转法(Varimax) 进行因子旋转之后得到的因子载荷表, 现在将每一列中因子载荷较大的观测变量归为一类, 得出四个因子分别是:第一个因子包括观测变量9( 你对飞购服务满足您的需求程度如何)、观测变量10(你对飞购服务的及时，可靠的程度如何) 、观测变量11( 你对你所花费的成本（货币，时间，精力等）感觉如何) 、观测变量12(你对飞购提供的商品和服务感觉如何)、观测变量14( 相对预期，你的满意状态如何)和观测变量15( 你到飞购购物的频率是多大), 由此，可以定义第一个因子F1为服务过程质量。第二个因子包括观测变量1(购物前你对飞购商品的总体期望程度如何) 、观测变量2( 购物前你对飞购服务的总体期望程度如何)、观测变量3(购物前你预期飞购商品和服务满足你个性化的程度如何) 、观测变量4(购物前你预期飞购能给您带来稳定的质量和服务么)和观测变量8(你觉得你对飞购服务质量水平感觉如何), 由此，可定义第二个因子F2为飞购校园网的基本质量。第三个因子包括观测变量13( 你对飞购的总体满意度如何)、观测变量16(你能承受飞购的涨价幅度是多大程度) 和观测变量17(如果不满意你会去投诉的机率是多大) ,由此，可定义第三个因子F3为飞购校园网的顾客忠诚度。第四个因子包括观测变量5( 现在，你对飞购提供的商品质量感觉如何) 、观测变量6(你觉得飞购的商品满足你的需求程度如何) 和观测变量7(你觉得飞购商品质量安全，可靠的程度如何), 由此，可定义第四个因子F4为飞购校园网的产品质量。3.相关性分析为了研究观测变量与顾客总满意度之间的关系, 通过SPSS统计软件进行分析,得出如下结果：TCSfactor 1factor 2factor 3factor 4总满意度Pearson Correlation1.429( * ).349( * ).376( * ).158( * )( TCS)Sig. ( 2-tailed)0. 0000. 0000. 0000. 11N256256256256256factor 1Pearson Correlation.429( * )1. 000. 000. 000Sig. ( 2-tailed). 0001. 0001. 0001. 000N256256256256256factor 2Pearson Correlation.349( * ). 0001. 000. 000Sig. ( 2-tailed). 0001.0001.0001.000N256256256256256factor 3Pearson Correlation.376( * ). 000. 0001. 000Sig. (2-tailed). 0001. 0001. 0001. 000N256256256256256factor 4Pearson Correlation.158( * ). 000. 000. 0001Sig. (2-tailed). 0111.0001.0001.000N256256256256256表4 相关性分析结果由表4中的数据可以看出, 在显著性水平=0. 05的情况下,四个因子都与顾客总满意度存正相关性。同时因子的满意度越高,顾客总满意度也越高。表中前三个因子在显著性水平=0.01情况下也是与总满意度相关,F1与总满意度观测变量的相关性最强,其次是F3,再次是F2。4.顾客满意度关键因素分析为了增加盈利,占领市场, 就需要确定影响顾客满意度的关键因素, 才能针对性的采取措施。而在实际中,各观测变量的重要性不可能完全相同, 而且我们也不可能对每一个观测变量的关注程度都相同, 所以需要根据观测变量的重要性的大小来决定对其投入的资源的多少。由于通过检验已经得知各观测变量间存在多重共线性,所以下面利用MINITAB软件进行偏最小二乘回归分析,得知各观测变量的重要性系数。观测变量回归系数标准回归系数常数0.4970310.000000VAR010.0460490.054799VAR020.1312190.164198VAR03-0.017762-0.021185VAR040.0710030.082569VAR05-0.020501-0.022783VAR060.0410620.054000VAR070.0669270.090862VAR080.0514620.068554VAR090.0098010.013861VAR100.778550.113052VAR110.0496510.065964VAR120.0165420.024651VAR130.1149580.153100VAR140.1782100.236952VAR15-0.048813-0.063354VAR160.0019010.002476VAR170.0953890.127762表5 偏最小二乘法分析结果由表5中数据可知，观测变量的回归系数越大,表明该观测变量的重要性就越大。由上表中的数据可知, 观测变量14( 相对预期，你的满意状态如何) 的重要性系数最大, 也就是对顾客满意度的影响最大, 说明顾客很看重与预期相比较的满足感, 满意感的多少直接影响顾客对飞购校园的满意程度。其次是观测变量2(购物前你对飞购服务的总体期望程度如何), 这说明顾客很在意对飞购校园的第一感觉, 在消费前顾客心中已经有相应的想法，如果飞购网无法达到顾客心中的期望程度，顾客是不会进行消费的。再次是观测变量13(你对飞购的总体满意度如何) 、观测变量17如果不满意你会去投诉的机率是多大) 及观测变量10( 你对飞购服务的及时，可靠的程度如何), 这些观测变量的重要性系数也很高, 它们对顾客满意度存在正向影响。同样可知,观测变量16( 你能承受飞购的涨价幅度是多大程度) 对顾客飞购网满意度的影响最小, 也就是说顾客的满意度不会因为飞购网的涨价幅度而有太多的关联。观测变量3( 购物前你预期飞购商品和服务满足你个性化的程度如何) 、观测变量5(现在，你对飞购提供的商品质量感觉如何) 及观测变量9(你对飞购服务满足您的需求程度如何) 的重要性系数也比较小, 对顾客来讲, 它们不是影响满意度的关键性因素。5.观测变量评价得知各观测变量的重要性后,结合它们的满意度,就能得到各个观测变量的满意度，就能得到各个观测变量的满意度重要性评价图, 然后根据评价图的结果, 才能采取相应的改进措施。观测变量标准化满意度标准化重要性系数VAR010.31517-0.37343VAR021.270901.35764VAR030.91072-0.94122VAR040.910720.03753VAR05-0.14173-0.91585VAR060.79975-0.42269VAR071.381500.17125VAR080.91070-0.18152VAR09-0.07260-1.05859VAR10-0.640150.52539VAR11-1.22180-0.22589VAR12-0.58486-0.89168VAR130.329001.16360VAR140.121312.50341VAR15-2.03860-0.26799VAR16-0.83406-1.23982VAR17-1.415790.75993表6 各观测变量满意度分析结果以标准化满意度分数作为X轴,以标准化重要性系数作为Y轴, 画出顾客对网上购物各观测变量的评价图, 如图2:图2 重要性评价图优势区表示分布在这些区域的观测变量对顾客来说是重要的,属于关键性因素, 目前顾客对这些因素的满意度评价也较高,需保持并发扬这些优势因素。如图, 观测变量2(购物前你对飞购服务的总体期望程度如何) 、观测变量4(购物前你预期飞购能给您带来稳定的质量和服务么）、观测变量7( 你觉得飞购商品质量安全，可靠的程度如何) 、观测变量13(你对飞购的总体满意度如何) 和观测变量14（相对预期，你的满意状态如何) 属于优势因素,既是重要因素,同时满意度评价也较高, 应该保持并发扬下去。修补区表示分布在这些区域的观测变量对顾客来说是重要的,但当前飞购网在这些方面的表现比较差,顾客满意度评价较低,需要重点修补并改进。如图,观测变量10(你对飞购服务的及时，可靠的程度如何)和观测变量17(如果不满意你会去投诉的机率是多大) 的重要性较高, 但满意度评价较低, 因此这两个因素要修补改进。机会区表示分布在这些区域的观测变量对顾客来讲不是最重要的,而且满意度评价也较低, 因此不是现在最需要解决的。由于消费者不太重视这些因素, 所以企业资源紧张时可忽略这些因素, 但在这个区域也可以挖掘出提升满意度的机会点, 甚至可提高顾客的忠诚度。如图, 观测变量5( 现在，你对飞购提供的商品质量感觉如何) 、观测变量9( 你对飞购服务满足您的需求程度如何) 、观测变量11(你对你所花费的成本（货币，时间，精力等）感觉如何)、观测变量12( 你对飞购提供的商品和服务感觉如何)、观测变量15(你到飞购购物的频率是多大) 和观测变量16( 你能承受飞购的涨价幅度是多大程度)落在机会区,说明它们的重要性不大且满意度评价较低,不是亟须解决的问题。维持区表示分布在这些区域的观测变量满意度评价是较高的, 但对用户来说重要性不大, 属于次要优势(也称锦上添花因素)。因此企业有多余精力时, 可维持这些因素,但如果企业资源有限时, 可考虑重新分配该区域的资源。观测变量1( 购物前你对飞购商品的总体期望程度如何) 、观测变量3( 购物前你预期飞购商品和服务满足你个性化的程度如何)、观测变量6( 你觉得飞购的商品满足你的需求程度如何) 和观测变量8( 你觉得你对飞购服务质量水平感觉如何) 属于锦上添花因素,虽然重要性不大,但是满意度评价较高, 对企业来讲是一种次要优势。五、结论本文通过SPSS统计软件进行信度分析和因子分析得知, 该测评观测变量体系的可靠性很高, 而且问卷的结构效度很好。通过相关分析可了解到问卷中各观测变量与顾客感知总体满意度这一综合观测变量的相关性都很高。本文利用偏最小二乘回归来确定具有多重共线性的各观测变量的重要程度, 从而确定影响满意度的关键因素。结果得知, 观测变量2( 购物前你对飞购服务的总体期望程度如何) 、观测变量4( 购物前你预期飞购能给您带来稳定的质量和服务么) 、观测变量7( 你觉得飞购商品质量安全，可靠的程度如何) 、观测变量13(你对飞购的总体满意度如何) 、观测变量14(相对预期，你的满意状态如何) 、观测变量10(你对飞购服务的及时，可靠的程度如何) 和观测变量17( 如果不满意你会去投诉的机率是多大)的重要性较高,也就是对顾客来讲, 这些观测变量主要影响他们的总体顾客满意度。经过四分图分析来评价满意度和重要性, 确定目前网上零售商的优势因素和劣势因素,其中观测变量2、观测变量4、观测变量7、观测变量13和观测变量14的重要性较高而且满意度评价也较高, 说明它们是优势因素, 应该继续保持和发扬; 观测变量10和观测变量17的重要性也较高, 但是满意度评价较低, 所以它们是劣势因素,应该制定措施进行修补和改进。本文选取了飞购校园网作为案例来进行顾客满意度测评，通过问卷回收的数据分析发现存在问题，最后提出了相关的建议。虽然本研究所用到的数据都是以问卷调查得到的数据为基础的，而且本测评观测变量体系具有良好的信度和效度。但是，该研究在一定程度上还是存在不足的，比如问卷的有效回收率非常的低，在条件允许的情况下，还应该加大样本的数量，使其更具代