顾客满意度的Bayes估计，本文主要内容关键词为：顾客满意度论文,Bayes论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：O212.8 文献标识码：A
一、研究背景
在20世纪70年代的早期，美国开始对顾客满意度(Customer Satisfaction)进行大量的研究。随后自80年代初期，欧洲、日本等发达国家的一些先进企业开始将顾客满意度战略引进企业的经营之中，对顾客满意度进行测量和研究也成为这些企业整体质量计划的重要组成部分。顾客满意度研究在企业微观层面上广泛开展，也应用于国家、行业等宏、中观经济分析。瑞典、德国和美国等发达国家相继建立了国家或行业的顾客满意度测评体系。在国内，顾客满意度工作的研究和应用也在许多高校和市场研究公司中进行。
对顾客满意度的研究总体上可以分为三大类：(1)对工作满意度决定因素和调节变量的研究；(2)对工作满意度的结果变量的研究；(3)对工作满意度水平的调查研究[1]。本文的注意力主要放在对工作满意度的结果变量的研究上。国外在这方面已有的研究方法有：加权平均法[2]、线性回归模型[3]、通径分析[4]、LISREL结构模型[5]。笔者也曾提出使用Fuzzy模型进行综合评判[6]。本文利用Bayes统计学理论提出顾客满意度的新的评价方法。
二、顾客满意度测量的Bayes模型
在平方损失函数或更一般的二次损失函数L(θ，δ)＝(θ－δ)′Q(θ－δ)的条件下，Q为正定阵，我们来研究θ的Bayes估计。我们将对其先验分布π(θ)的不同假设情况分别加以讨论：(1)没有θ的信息；(2)使用Jeffreys先验分布；(3)使用Dirichlet分布。
三、顾客满意度Bayes估计的主要结论
（一）Bayes的统计的基本思想
Bayes统计的特点在于利用信息形成先验分布，参与统计推断。其根本目的是要估计总体条件分布f(x｜θ)中的参数θ。为估计该参数，从总体中随机抽样本
，同时依据θ的先验信息选择一个先验分布π(θ)，在已知f(x｜θ)条件下，运用Bayes公式可以计算总体分布h(x,θ)=f(x｜θ)π(θ)和后验分布
，作为θ的估计一般选用后验分布π(θ｜x)的某个位置特征量，如后验分布的众数、中位数或期望值。本文中选择θ=E[π(θ｜x)]。
（二）顾客满意度Bayes估计的结论
确定先验分布π(θ)是求解Bayes估计的一个重要步骤。“无信息先验分布”是解决“没有先验信息可利用的情况下，如何确定先验分布”问题的常用方法[7]，多项分布的共轭先验分布为Dirichlet分布[8]。因此，本文选择了先验分布π(θ)的三种不同假设情况进行讨论。
顾客满意度的Bayes估计本质上是一种多级评分的Bayes估计。多级评分的Bayes估计文献[9]中已有详细的证明。在此，本文引用其主要结论：
1.没有θ的信息。先验分布
为[10]：
2.使用Jeffreys先验分布。在贝叶斯统计推断中，Jeffreys原则[10]指明：一个合理的决定先验分布的准则应具有不变性，θ的先验分布应以Fisher信息阵I(θ)的行列式的平方根为核，
四、模拟实例测算
我们以一顾客满意度评分实例，说明上述估计过程。
在一企业人力资源部关于公司内部员工满意度的调查中，我们用上述估计方法进行估计。样本数据79例，涉及调查指标33项，指标体系采用国际通用型量表，见表1（表略，见原文，下同）。调查统计数据见表2（表略）。评分规则是：1-肯定是；2-偶尔是；3-不确定；4-偶尔不是；5-肯定不是。
本问题中，K=5,M=79,N=33。表2的数据含义为79名被调查者中每一名对33项调查指标分别选择得分为K=1,2,3,4,5的汇总数。在对公式(1)～(4)的计算中，仅用到表2原始数据的算术平均值，利用EXCEL软件容易计算得到：(1)在情况1下，员工满意度θ的Bayes估计为：
。
在调查中，量表设计采用利克特表，指标语义是否定倾向提问，评分规则是分值依否定程度依次升高，每位被调查者对各项指标从1、2、3、4、5中选择一个应得分值。在情形1下，员工满意θ的Bayes估计值为(0.0838,0.1133,0.1707,0.2488,0.383)。θ是评分为1,…,5分的概率的估计，即员工对公司总体满意持十分满意态度的占39%，持比较满意态度的占25%，没有特殊意见的占17%，持不满意态度的为11%，持十分不满意态度的为8%。总体不满意的比例低于20%，是一个比较正常的分数，也是该公司实际状况的反映。但与公司预定的目标值员工满意度达到85%，还有4%的差距，需要进一步努力。
当员工满意度低于60%时，说明企业的管理存在严重的问题，必须立即进行改进。当员工满意度高于90%时，说明员工热爱企业，企业的凝聚力和向心力都很好，员工具有良好的心态和工作热情。当员工满意度在60%～90%时，说明企业的敏感人群较多，缺乏良好的心态，责任心较弱，必须进一步改善管理。
为了改进顾客满意度，必须找出影响顾客满意度的主要原因。对此，我们可以计算每项指标的平均得分值，通常计算各指标总得分的算术平均值。得分值最低的指标是员工最不满意的环节，得分值最高的指标是员工最满意的环节。然后，运用SWOT分析这一管理工具，结合公司实际，便可制订相应的组织策略。
利用三种先验分布分别得到的顾客满意度估计是非常一致的，说明这一估计方法是可靠的。在实际应用中，我们选择其中一种即可。
五、结束语
开展顾客满意度测量是一项动态循环的系统工作，既需要有独立于服务与被服务者之外的第三方进行独立研究，确定服务者顾客满意度水平和影响顾客满意度水平的各种因素及关联关系，并指出改进方面，这一工作需要有专业的市场研究人员和专业的研究方法，而且不能经常进行；同时也需要企业对顾客满意度水平进行经常的监控和反馈，了解顾客满意度的一般状况，及时改进工作，这是企业的日常工作，研究方法需要适应企业人员和工作的实际。因此，顾客满意度测量方法应该适应不同测量层次的需要。
在现有方法中，加权平均法简单易行，但在理论基础上似显粗糙。Fuzzy模型进行综合评判形式上比较简单，但准确地确定权重集，也不是件易事。线性回归模型、通径分析、LISREL结构模型能够精确地描述顾客满意度模型，但需要有非常专业的统计学知识。顾客满意度的Bayes估计介于其中，应该成为企业日常顾客满意度测量的一个有用工具。
标签：顾客满意度论文;