满意度指标评价中权重的确定方法

1、满意度指标评价中权重的确定方法简介,2011年01月,_研究依撑，精准策略，提供全面的营销咨询解决方案,我们首先来简单回顾一下在市场调研中我们都遇到了哪些 和权重相关的内容,示例1：J.D.Power CSI关注的因子权重,2010年J.D.Power CSI中的因子权重,示例2：重要因素推导模型,满意程度,可保持因素,可影响的优势,次要改进点,首要改进点,贡献系数（权重）,维修价格,巡检制度,服务政策,维修质量,报修流程,服务技能,上门服务,服务态度,从XX售后服务指标要素来看： 服务态度、上门服务和服务技能三个指标为优势指标 继续完善巡检制度和服务政策合理性是目前提升XX产品用户服务满意度

2、的首要改进点,如何能够更好的科学、准确地计算出权重，用以分析问题、发现问题并且指导解决问题呢？,今天我们主要沟通交流的内容就是,首先我们来看一下什么是权重,权重：是一个相对的概念，是针对某一指标而言。某一指标的权重是指该指标在整体评价中的相对重要程度 权重表示在评价过程中，是被评价对象的不同侧面的重要程度的定量分配，对各评价因子在总体评价中的作用进行区别对待。事实上，没有重点的评价就不算是客观的评价,什么是权重？,所以，权重的重心在于找出因子对结果的影响程度大小；从对实际工作意义角度讲，权重和贡献系数、影响系数、载荷系数、路径系数等关联性很大，很多时候不过是研究方法、计算方法下的不同称呼,7,

3、1. 权重概念及确定权重的主要方法 2. 确定客观权重的方法 计算指标均值 相关系数法 回归系数法 因子分析法 3. 三种方法的比较 4. 结构方程模型在满意度研究应用简介,目 录,下面我们会结合SPSS操作进行几种常用确定权重方法的介绍,权重的概念及确定权重的几种常用方法,权重：从赋值方式上基本上可分为主观权重、客观权重两类,9,1. 权重概念及确定权重的主要方法 2. 确定客观权重的方法 计算指标均值 相关系数法 回归系数法 因子分析法 3. 三种方法的比较 4. 结构方程模型在满意度研究应用简介,目 录,计算均值 选择菜单,计算均值 选择变量,计算均值 均值结果,13,1. 权重概念及确

4、定权重的主要方法 2. 确定客观权重的方法 计算指标均值 相关系数法 回归系数法 因子分析法 3. 三种方法的比较 4. 结构方程模型在满意度研究应用简介,目 录,相关系数确定法 举例,二级指标,一级指标,相关系数确定法 选择菜单,相关系数确定法 选择变量,一级指标放在首位,相关系数确定法 - 相关系数计算结果,相关系数确定法 编辑整理权重,上述结果，经过整理，并标准化处理后，得到各指标权重下：,相关系数确定法 加权前后整体指标满意度评价比较,某产品整体指标评价由二级指标的算术平均值表示，以及利用相关系数法所确定权重，经过加权后的结果比较,20,1. 权重概念及确定权重的主要方法 2. 确定客

5、观权重的方法 计算指标均值 相关系数法 回归系数法 因子分析法 3. 三种方法的比较 4. 结构方程模型在满意度研究应用简介,目 录,回归系数确定法 选择菜单,回归系数确定法 选择变量,回归系数确定法 结果,回归系数确定法 编辑整理权重,上述结果，经过整理，并标准化处理后，得到各指标权重下：,回归系数确定法,某产品整体指标评价由二级指标的算术平均值表示， 以及利用回归分析法所确定权重，经过加权后的结果比较,26,1. 权重概念及确定权重的主要方法 2. 确定客观权重的方法 计算指标均值 相关系数法 回归系数法 因子分析法 3. 三种方法的比较 4. 结构方程模型在满意度研究应用简介,目 录,因

6、子分析确定法 选择菜单,因子分析确定法 选择变量,因子分析确定法 结果,因子分析确定法 计算权重,取绝对值,将因子的初始特征值和对应的因子得分相乘，将结果标准化，得到各指标的权重,0.591=0.099*0.391+0.287*0.574,因子分析确定法 指标加权结果,某产品整体评价由二级指标的算术平均值表示，以及利用因子分析法所确定权重，经过加权后的结果比较,32,1. 权重概念及确定权重的主要方法 2. 确定客观权重的方法 计算指标均值 相关系数法 回归系数法 因子分析法 3. 三种方法的比较 4. 结构方程模型在满意度研究应用简介,目 录,三种加权方法的比较,问卷中产品整体满意度指标评价

7、,比较几种方法计算的结果，由相关系数法计算出来的整体满意度，最接近直接评价的结果，但相关系数的都是各个二级指标与产品整体满意度指标的相关关系，必然与产品整体满意度结果趋近。 因子分析法的计算过程中，仅通过二级指标计算，没有涉及到产品整体满意度指标，因此，结果更具有客观性和说服力。,34,1. 权重概念及确定权重的主要方法 2. 确定客观权重的方法 计算指标均值 相关系数法 回归系数法 因子分析法 3. 三种方法的比较 4. 结构方程模型在满意度研究应用简介,目 录,客户满意度测评发展历程,结构方程模型,方法：通过简单的计算满意率来反映客户满意度 评价：简单易懂；但满意率作为一个百分比，无法体现影响客户满意度的各个因子的重要程度，不能够深入的反映客户满意度,加权平均测评法,满意率测评法,方法：通过权重设计，综合不同因素对整体满意度影响差异加权后计算 评价：测评的方式很容易使用，通常也很容易明白；但选择确定权重的方法会很大程度上对结果造成很大的影响，如何有效控制计算误差非常关键,方法：首先确认影响因素之间的指标关系；计算方法包含了方差分析、回归分析、路径分析和因子分析 评价：可以分析多因多果的联系、潜变量的关系，还可以处理多水平数据和纵向数据；但对数据量要求较高，分析样本量超过400为佳；成熟模型：ACSI和ECSI,下面将会以ACSI为例进行介绍