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2009-5-10 22:56:00
我看国外好像使用偏最小二乘通径分析来求解满意度模型,Partial Least Squares Path Modeling,这个方向对不对,最近在看
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2009-5-11 11:23:00
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2009-5-11 14:33:00

回楼主,今天看了楼主的回复,非常感谢。

“不知道我这样的解释是否清楚. 不清楚的话我改天给你一个具体模型看看.今天先说到这里,下一步再说问卷设计和抽样(受访者定义)。”

正如您在72楼所说的。我最感兴趣的就是模型设计、问卷设计与抽样。另外,您还说到1个企业可以采用多个受访者来评价。那么受访者的数量与采样应当怎样控制?他们的评价如何综合成为对于这个企业满意度的结论?是加权平均亦或其它方法?加权的话权重的设计是怎样的?

我以前为运营商做过B2C调研,但谈到B2B真的不知从何下手。多谢楼主啊。拜托拜托。

[此贴子已经被作者于2009-5-11 14:48:35编辑过]

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2009-5-11 14:48:00
以下是引用klsxjdx在2009-5-9 20:01:00的发言:

拜读了楼上各位的文字,感觉似懂非懂,并不是各位讲的不清楚,而是我的层次太低了,呵呵。

我是高校的研究生,最近在给电信做个小灵通的客户忠诚度的调查分析,遇到了一些问题,与电信方面沟通也有些问题,他们强烈要求我们找到理论支持,可是找了一圈,也没有找到成熟的忠诚度计算方法,下面是我们自己闭门造车的结果,请各位高手予以指教,有什么不妥的、可取的,大家一定都说出来。项目做的很郁闷,迫切需要得到各位的指导!

忠诚度=情感因素*意识因素*行为因素(之所以用乘法而不用加法,是因为三个因素的权重实在难以确定,不得已采取乘法,如果有人觉得乘法有可取之处,能不能给出一些评价,若果觉得乘法不合适有没有知道该怎样确定权重?)

我们用满意度代替情感因素,满意度是电信服务的几个方面的评分的简单平均。用是否打算继续使用代替意识因素。用使用时长代替行为因素。

大家一定帮忙啊,觉得合适的给出评价,觉得不合适提出一下改良方案!

感激涕零!


      提点个人的小建议,请参考:

1、我建议你先仔细分析一下电信的需求。电信在目前这个阶段做小灵通的调研,其主要目的很可能是分析当地小灵通客户的市场格局,及其在生命周期结束阶段的残余价值。或者通俗地说,电信还能从这里面赚到多少钱。所以,理论支持并不是第一重要的。如果你不能挖出他们作项目的潜在需求,你就是有理论估计也很难过关。我的建议是,根据需求设计方案,根据方案找理论。当然,中间需要适度调整,这就需要你自己发挥了。

2、如前述,我觉得你给客户的忠诚度打多少分并不是关键因素,关键在于你后面的那个细分能否给电信的市场经营行为提供指导。但遗憾的是,至少我从你现在的内容表达看不出可供参考的内容。小灵通的退网已经是政策上的必然。所以建议你从政策允许的时间范围内如何最大化小灵通客户的在网时间角度入手来分析这个问题,而不要简单地分析小灵通用户是否忠诚。

3、小灵通用户为什么要保持忠诚?促使他保持忠诚的关键因素是什么?是不是价格?3G以及其它运营商2G业务会对小灵通构成怎样的竞争关系?如何才能让小灵通用户坚守到国家收回频率的那天?收回频率的那天电信应当采取什么措施才能够让小灵通用户不被其它运营商挖走?建议你可以从这几个问题的角度去考虑一下你的模型设计。

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2009-5-11 14:53:00
以下是引用CFIGROUP在2009-5-10 8:04:00的发言:
以下是引用wangfei8126在2009-5-9 22:25:00的发言:
以下是引用CFIGROUP在2009-5-9 14:04:00的发言:

至于你说的客户满意度工具的两个功用,其实只能说明部分的现状和趋势,因为客户满意度,以及各个因素的在客户购买过程中所占的UTILITY,到底有多大,在中国的研究并不多,而且国外的市场多是成熟市场,所以是看客户而知行业,而中国很多市场都是短短是十年内出现的,所以变化比较大,企业竞争的困难不一,市场比较复杂,再加上人口因素,很多时候还是渠道为王,以量取胜,这个时候我反而觉得思想比工具更重要,相信你在跟那些土老板打交道时候也会发现这个问题,他们虽然来请你,但是并不知道你能解决什么问题

你讲的都对.我们只是用不同的方法在分析这个市场.而满意度恰恰就是希望通过一个科学有效的方式去分析到底什么是影响市场的"关键因素".当然,如果只是简单的算满意度得分,简单的做分析,不要说你说的这些目的答不到,就是给个分数也给的不准确.所以,我想传播满意度更深层次的作用\功效和研究方法.让大家正确的使用和看待这个东西. 而我说的满意度的那两个目的,并不是只存在与"理论"上,CFI有大量成功案例可以说明,而且都不是小公司...

我的楼主的想法类似,wangfei能否共享一下客户关系质量在这方面的测量、技术与工具?

另外,从咨询行业来看,这个行业中其实不缺乏思想,缺乏的是工具。看看国外的咨询公司,坦率的说他们的顾问并没有什么非常特别之处,但是他们执业能力的强大并不来自于个人,而是来自于庞大的知识库和强大的IT支持,这是国内咨询公司在短期内无法比拟的。所以在这个问题上,我更关心工具、技术与方案的具体利用。

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2009-5-11 15:20:00
以下是引用dwdus在2009-5-11 11:23:00的发言:
期盼你的答复!谢谢

这好像是一个谢什么的教授,这个人在统计学上的造诣很深。理论上来看,他的质疑是很有道理的,但如果以这么高的标准和要求来看统计在经济学、社会学的应用的话,恐怕大家都要失望了。

不过,虽然他是从学术角度提出了质疑,但也反映出很多人在应用上的错误. 因为不了解他的这些质疑是建立在怎样一个理论依据的基础上,虽然满意度是一个看起来简单的概念,但其实很多人对它的理解和认识是不同的,所以不能确定我的判断是否正确(我已经发了信给他,希望和他深入讨论下). 这么专业的问题不敢随意解释,就当讨论吧.(解释的前提是假设这个工具是被应用在当前大家普遍对满意度的理解和模型设计上)

1.  为什么一个成分是由若干个潜变量相加而成?或者为什么一个成分可以拆分为若干个潜变量?这种拆分的理论依据何在?仅仅是因为知道某几个观测变量受一个潜变量影响,就硬性从一个成分中提取这几个观测变量的线性组合作为潜变量的代表?

2.  既然潜变量是由观测变量线性组合而来,为什么下一步又要反过来,拿观测变量对潜变量做回归?即:拿每一个观测变量的值和几个观测变量的线性组合值做回归。这一步逻辑是如何扭转过来的?观测变量究竟是原因还是结果?
 

这是他提出的两点质疑. 我们需要结合模型来. 看通常研究满意度的模型是(见下面回复中的附件):

每个因素(观测变量)被拆分成为若干个小指标(潜变量),如何确保这些潜变量是有代表性的?这的确是个问题。不过很肯定的是这不是技术能解决的,需要依靠研究人员对市场、对企业、特别是对客户需求的深入理解和挖掘,但现实状况却不是这样的,许多人只是简单的罗列各个细节或企业内部的运作流程,如果又不能通过技术做检验,那么当然值得怀疑了;

他说的第二点也很有道理。潜变量是由观测变量线性组合而来,也就是说各因素的得分是通过其下面各小指标而来的,却又拿观测变量和潜变量做回归(计算各个指标的权重),从统计学角度看的确说不过去;另外,“满意度得分”也是通过各因素计算而来,各因素的权重也是与满意度做回归,就像他说的,观测变量到底是原因还是结果呢?所以当然有问题。

CFI倡导的满意度研究模型是这样的(见下面回复中CFI的模型):

[此贴子已经被作者于2009-5-12 17:45:26编辑过]

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2009-5-11 15:23:00
以下是引用dwdus在2009-5-11 11:23:00的发言:
期盼你的答复!谢谢,

模型的图表上不去,怎么办啊?

1、   最左边的是观测变量,其次是潜变量;潜变量的得分也是通过观测变量而获得;不过,观测变量我们要求在8个以内,因为超过8个的话,有可能没把关键性因素找出来,或组合、设计的不好(所以因素是1-8),其次,各因素下的小指标(观测变量)不应该超过5个,同样的道理,超过5个的话,也有可能没把关键因素找出来(如果要问为什么是8个,为什么是5个,我只能说这是科罗思教授经过多年研究和实践后给出的模型设计要求)。

具体如何确定这些观测变量或潜变量的“有效性”呢?CFI的指导思想是,如果观测变量的得分全部高于“总体满意度”,那么,这些观测变量的设计一定有问题。用一个简单的例子来说明:对工作的总体满意度是70,具体包括了:薪酬、福利待遇、公司影响力或规模、发展空间、部门之间的配合与沟通、管理制度、工作强度7个观测变量,如果这7个变量的得分全部高于70,那么这个指标的设计肯定有问题,因为对什么都满意,但问到总体评价时反而低了,显然有遗漏的因素,例如工作成就感、绩效考核方式等。用哪些潜变量来反应每一个观测变量也是同样的道理。

2、   CFI方法中计算的是各观测变量与满意度之间的影响力,满意度的得分是依靠三个定义来获得(总体评价、与期望值相比、与理想状态相比),不是各观测变量的加权平均,否则的话,满意度调查你想要多少分就能是多少分。但很多满意度调查中,满意度的得分是各因素的加权平均值,权重分析的是各小指标与各因素之间的权重,注意看我两个模型中“影响力”标注的位置. (对常规研究来说,更准确讲他们分析的是"权重或相关系数"而不是影响力的概念. 此外,CFI方法中不分析各小指标的权重,分析的是各因素,也就是潜变量对总体满意度的影响力,这是两种方法中最大的差别. 唉, 很难解释,不知道讲清楚了没?)。

3、   最重要的一点是,CFI的满意度模型中,满意度不是“结果”, “忠诚度”和“投诉抱怨”才是最终的结果。但通常的满意度研究到“满意度”这里就终止了,所以大家的模型都不一样,虽然都称为满意度,事实上是完全不同的。

结论就是,这位谢教授的质疑是对的,因为这样的技术与当前常规满意度研究所声称的"功能"并不吻合。研究满意度的人基本上都知道ACSI模型,但没有人真正的从统计学和经济学两个方面、完整的对它进行深入研究,知道个大概后不管三七二十一先做再说,结果就是满意度的研究越走越偏,偏的就剩下一些得分了,如果找一份满意度的报告来看看,会发现除了得分以外什么都没有.不过这些得分也可以编一本厚厚的书出来了.就像这个谢教授说的,——就是披着人皮的鬼!

 

[此贴子已经被作者于2009-5-11 23:57:38编辑过]

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2009-5-11 15:28:00

谁知道图表怎么才能贴上去啊?

324316.pdf
大小:(11.5 KB)

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哦,贴上了,只能打开这个文件,然后对着上面的文字来看了.

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2009-5-11 15:33:00
以下是引用rhettrandy在2009-5-11 14:48:00的发言:
以下是引用klsxjdx在2009-5-9 20:01:00的发言:

      提点个人的小建议,请参考:

1、我建议你先仔细分析一下电信的需求。电信在目前这个阶段做小灵通的调研,其主要目的很可能是分析当地小灵通客户的市场格局,及其在生命周期结束阶段的残余价值。或者通俗地说,电信还能从这里面赚到多少钱。所以,理论支持并不是第一重要的。如果你不能挖出他们作项目的潜在需求,你就是有理论估计也很难过关。我的建议是,根据需求设计方案,根据方案找理论。当然,中间需要适度调整,这就需要你自己发挥了。

2、如前述,我觉得你给客户的忠诚度打多少分并不是关键因素,关键在于你后面的那个细分能否给电信的市场经营行为提供指导。但遗憾的是,至少我从你现在的内容表达看不出可供参考的内容。小灵通的退网已经是政策上的必然。所以建议你从政策允许的时间范围内如何最大化小灵通客户的在网时间角度入手来分析这个问题,而不要简单地分析小灵通用户是否忠诚。

3、小灵通用户为什么要保持忠诚?促使他保持忠诚的关键因素是什么?是不是价格?3G以及其它运营商2G业务会对小灵通构成怎样的竞争关系?如何才能让小灵通用户坚守到国家收回频率的那天?收回频率的那天电信应当采取什么措施才能够让小灵通用户不被其它运营商挖走?建议你可以从这几个问题的角度去考虑一下你的模型设计。

非常同意你的观点.

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2009-5-11 15:37:00
以下是引用rhettrandy在2009-5-11 14:53:00的发言:
以下是引用CFIGROUP在2009-5-10 8:04:00的发言:
以下是引用wangfei8126在2009-5-9 22:25:00的发言:
以下是引用CFIGROUP在2009-5-9 14:04:00的发言:

候也会发现这个问题,他们虽然来请你,但是并不知道你能解决什么问题

作用\功效和研究方法.让大家正确的使用和看待这个东西. 而我说的满意度的那两个目的,并不是只存在与"理论"上,CFI有大量成功案例可以说明,而且都不是小公司...

我的楼主的想法类似,wangfei能否共享一下客户关系质量在这方面的测量、技术与工具?

另外,从咨询行业来看,这个行业中其实不缺乏思想,缺乏的是工具。看看国外的咨询公司,坦率的说他们的顾问并没有什么非常特别之处,但是他们执业能力的强大并不来自于个人,而是来自于庞大的知识库和强大的IT支持,这是国内咨询公司在短期内无法比拟的。所以在这个问题上,我更关心工具、技术与方案的具体利用。

恩,非常同意. 如果能具体介绍下客户关系质量的技术与工具就更好了,我也想了解.

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2009-5-11 16:00:00
以下是引用rhettrandy在2009-5-11 14:33:00的发言:

回楼主,今天看了楼主的回复,非常感谢。

“不知道我这样的解释是否清楚. 不清楚的话我改天给你一个具体模型看看.今天先说到这里,下一步再说问卷设计和抽样(受访者定义)。”

正如您在72楼所说的。我最感兴趣的就是模型设计、问卷设计与抽样。另外,您还说到1个企业可以采用多个受访者来评价。那么受访者的数量与采样应当怎样控制?他们的评价如何综合成为对于这个企业满意度的结论?是加权平均亦或其它方法?加权的话权重的设计是怎样的?

我以前为运营商做过B2C调研,但谈到B2B真的不知从何下手。多谢楼主啊。拜托拜托。


 

附件中我放了两个模型给你参考.不过,不希望大家把这个文件大范围传播. 拜托拜托! 我只想给那些真正希望深入研究和了解满意度的人看. 传播太广泛的话,对我会有影响.(内部资料啊)

模型只能给你参考,既然也是电信设备供应商,应该可以借鉴这个思考方向.问卷比较麻烦,我找下再给你.不过最关键的是你自己必须理解,否则也是没办法操作的.而抽样方面,看到模型你就会知道,这不是一个人能回答的,有些问题需要管理者,有些需要具体操作或负责人,有些是执行层面的,不过总体上,只要对方有感觉,能评价的,我们都鼓励对方评价,比如说价格,不是只有采购部门才能评价,其他环节的人也可以依靠自己的感觉来评价.另外样本量方面我可以给你个参考,通常是2:4:4,20%的高层,40%的中层,另40%的基层和操作层.满意度的最终结论就是依靠这个模型来获得,所有的信息/数据输入到这个模型中整体做分析,当然你也可以分类分析,如总体上的评价\各层面人员的评价,综合来了解与这个企业的关系.

总体得分不是加权平均,而是依靠三个问题获得:总体评价\与期望值相比\与理想状态相比. 这三个问题所有人都可以回答,所以不存在把各类人的评价加权平均.

你先看模型,有问题再讨论.

324327.pdf
大小:(487.57 KB)

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[em04]
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2009-5-11 16:14:00
以下是引用dwdus在2009-5-11 11:23:00的发言:
期盼你的答复!谢谢

再多说两句.

大家都知道要用PLS的方法,但却没有人研究最基本的模型构建,胡乱拿一个模型就把PLS或结构方程往上套,问题一堆是肯定的.无论是从技术上还是理论上都说不过去.

所以,技术要用在对的地方.技术是自己坐在家里学就可以掌握的,但有些东西,例如企业实际经营对数据或信息的需求,不是靠脑袋想出来的,它需要大量的实际操作经验.

我有了这个经验,但技术上还不够,如果有一个技术过关的人和我配合,我相信这个问题一定可以解决的很好,而不用受制于CFI的"专利技术".

CFI的专利其实是建立了一个坚实的理论基础,同时使用了有效的分析方法,而这个方法(PLS)虽然CFI称包含了"CFI独有的回归"法,但基本上我想应该是把PLS复杂的运算过程设计成为一个界面非常简单的软件而已.所以我们通常的计算过程是很快很简单的.

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2009-5-12 09:47:00

楼主真的很大度,非常感谢。但这里还有4个问题想一并请教一下。

1、如果是企业内部来自不同层级、不同部门的多个人回答同样的一份问卷,那么每个受访者是否能够对问卷的全部题项都有着清晰的理解和深刻的感受?市场的人可能对技术完全不关心,CTO可能根本不知道某个设备是否操作方便,基层技术人员可能也完全不关心未来的趋势等等。这样如何保证他们对问题的回答的信度与效度?

2、请教一个技巧性的问题。“很多项目在满意度的构成因素/指标设计上,基本上可以用“胡抓乱写”来形容,完全不清楚这些“因”的作用就开始设计指标,事实上连“设计”都谈不到,而是“罗列”。罗列什么呢?把企业内部运营管理所涉及到的各个流程、各个环节,丝毫不差的罗列上去,芝麻绿豆密密麻麻、一层又一层,生怕指标少了显的不够专业。我见过最天才的做法是“某医院满意度研究”:医生能够根据病人的经济状况开处方、病例填写完整清晰,而且就一个“服务态度”可以分解成医导人员的服务态度、挂号人员的服务态度、划价人员的服务态度等等,显然这是医院内部管理的需求,不是病人需求,更不是以“病人明显感知的接触点”作为设计基础的。如果你是那个病人,请问你能记得住那么多、感受到那么多吗?” 如何在具体的问卷设计中克服这个问题呢?

3、如果一个调查结果显示客户的某项满意度去年是80,今年是85,能否就据此断定客户在该项目上的满意度显著上升?是否应当结合其它的检验手段来确定?

4、看到您用的量表好像是百分设计。我也想了解一下,百分设计同5-7度李克特量表在测量结果、测量精度等方面会有哪些差异。我知道关于得分设计这方面理论界好像有不少争论。想听听您的见解。

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2009-5-12 17:15:00
呵呵   有点意思
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2009-5-12 21:09:00
以下是引用rhettrandy在2009-5-12 9:47:00的发言:

楼主真的很大度,非常感谢。但这里还有4个问题想一并请教一下。

1、虽然我说要“鼓励”大家对有感知的内容做出评价,但如果受方者实在无法给出评价那就跳过该部分。比如说价格,我自己也曾做过访问,总经理级别的人(不是一个公司的总经理,电信系统中比如网络有网络部门的总经理、服务有服务总经理)可能会回答“具体价格我不是很了解,所以没办法评价”,这个时候我就会说“就根据您的感觉来做评价吧,感觉上XX公司的价格有竞争优势吗?如果1是完全没竞争优势,10是价格方面感觉优势还是比较强的,您的感觉是?”,这个时候就很容易获得答案(当然这和问卷设计有关)。在比如“方案的解决能力”,虽然他可能不知道每一个方案的具体内容是什么,与他们需求的吻合度如何,但他多多少少都会有感知,这个公司怎么样,那个公司怎么样,而这些感知或印象对他的决策就会有影响,当然如果你要让具体评价下软件的稳定性如何、销售代表对企业需求的快速反应如何等这些非常细节、具体操作性的内容,他可能就给不出答案了,那这个部分就需要其他人员来回答。

总之,调查结束后每个问题都应有一定数量的回答。比如总体上的样本数是1000(200高层、400中层、400基层),那么每个问题的样本/数据不可能全部是1000,很有可能有的问题是800,有的问题是400,有的问题是300,CFI方法中只要每道题有一定数量的数据就可以做出分析(具体是多少我明天给你问下我们的数据处理人员,不过我不知道其他的方法或技术是不是也可以这样);

至于“对他们的回答的可信度”,你要知道满意度本来就是测量“感觉”而不是让客户理性冷静的给评判,所以只要问卷设计正确、问题的解释和询问的方式确保没有扭曲问题本身的原意,同时受访者是在清楚的状态下认真做出的回答,至少在CFI的研究中是允许的。当然分析的时候要分类,比如总体上的状况、不同层面的状况、不同地区的状况等,从中你可以清楚的分析出高层是怎样的一个合作状态、中层基层又是怎样,然后找出有效的解决问题的方式。

2、这是指标设计的问题。首先,指标的建立基础是“客户需求”,也就是说它需要挖掘客户的需求,从从形成指标体系,同时这个指标体系也就是评价企业的“标准”(企业做的好与不好体现是是否根据客户需求提供产品或服务,满意度研究的也就是客户需求和企业表现之间的差距)。

要想获得有效的指标并建立一个有效的分析模型,必须做前期的定性研究、必须亲自去和客户沟通。当然访问技巧和研究人员对行业的了解、以及“敏感度”都要够,这个部分考验的是研究人员的功力,包括语言上的技巧。比如:如果你直接问客户对你哪些方面是满意的,哪些方面不满意,或者哪些因素对他们是重要的,哪些是不重要的,恐怕你很难找出有效指标。有时候我会这么问:有没有哪一家公司您过去认为还不错但现在却感觉不怎么样了?或者有没有什么公司过去您认为优势不那么明显,但现在优势越来越明显了?—— 然后继续挖掘,是哪些事情让您产生了这样感觉?或者问:从过去几年的合作中看,您认为哪些供应商的变化比较大?有哪些变化?在哪些方面发生了变化?以此了解客户到底对哪些环节、哪些方面有比较明显的感知,这些能给客户留下印象的也就是客户寻求的或希望获得的,或者不希望出现的。

通常一个满意度的指标体系和模型需要两到三年(或两到三次调查)才能稳定下来,它是一个逐步调整的过程,不可能一次达到完美状态。一些设计不严谨的项目,几乎每次做完都有遗憾之处,不信你试试。所以,我是一定坚持做小样本测试来调整指标和模型的,但许多调查公司,虽然声称要做“小样本测试”,但就我所知,没有一家会做。当然有时候是因为客户的关系,赶时间哪、认为没必要啊,有几次,就因为这方面和客户达不成共识,所以我中途停止了项目。你如果是自己做,就应该严谨、细致的把好每个环节的质量关。

3、如果模型和指标是稳定的,那么针对同一个指标,如果今年的得分是80,明年是85,并不代表完全是企业的努力。要知道,有时候你什么都不做,得分也可能高起来的,比如说,因为竞争对手这方面做的更差了,当然也有可能是企业采取了改进措施后获得的成效。对于CFI来说,我们首先要分析的是指标影响力有没有发生变化,如果影响力在提高,同时得分也在提高,那么很肯定,这是这个企业当前最大的优势所在,但到底是因为竞争能够对手表现差了,还是企业自己努力的成果,看竞争对手的数据(哦,通常这类研究都会同时针对竞争对手做研究)变化就知道。

不过,如果这个指标去年的影响力就不高(比如说0),但今年得分却高了,那么一需要检查是不是资源过度投入了(得分高未必是好事,代表着资源的浪费),二如果资源没过多投入,就要看是不是市场或竞争对手的经营上发生了什么变化?所以,并不是分数越高越好。

4、最后,关于量级的问题。不同量级的测量精度不同,这是第一个差别;第二就是操作上的差别,5分制最好界定,非常不满、不满、一般、满意、很满意,受访者容易接受和理解,7级的话1-7就很难定义,与中国人的常规思维模式不吻合;10级比7级更难定义,但10为一个满分其实比7要容易理解一些,但针对具体问题时也是很难定义。所以选择什么量级看你对数据精度的要求。不过要我说啊,数据处理分析中很多明显的错误都可以接受的话,这个量级能产生的误差应该就不足挂齿了。但很多客户看不到分析中的错误,所以只抓样本量啊、用5分制还是10分制啊这些鸡毛蒜皮的小细节。

CFI用的是10级,这就要求问卷设计的时候不能随便问:您打几分?(这句话我听了就头疼,所有满意度调查都是这样,您打几分?您打几分?去听听CITI访问中的录音你就知道了,不管什么问题,访问员最后总能落到“您打几分”上。)

给你一个问卷设计范例:

刚才您说用的比较多的是(念出客户提及的第一家银行和第二家银行的名称),我们现在就来谈谈这两家银行。不过谈的过程中我需要您从1-10、这10个分数中选择一个、与您的观点或感受最吻合的数字做评价。1-10是一个递增的概念,比如说我问您喜欢吃川菜吗,1就代表很不喜欢,2和3也代表不喜欢,但没有1那么讨厌,对吧,4和5呢,也是不太喜欢,但比2和3要好一点,喜欢的程度就是这样一直递增上去,10是最喜欢了,最好天天吃川菜。我这样解释您清楚吗?(访问员注意:10代表的是完美无缺的,如果受访者回答10时,一定要提示下)

好的,刚才您说使用最多的是(念出第一家银行),我们先不考虑实际上它做的怎么样,单从它的品牌形象、规模、市场知名度等这些方面来看,给您一个什么样的印象?(说完这句话后不要停留,继续念下面的文字),我们用1来代表、即使它做很糟糕也没什么可奇怪的,10代表它应该在各方面都做到非常好才对,那么您会用1-10中的哪个数字来代表您对它的期望?A1a. 客户期望:      (念第二家银行)呢A1b.      

如果客户还不理解这道题,继续解释:比如说我们家里有两个小孩,一个呢学习成绩一直很好,我们可能就会对他的期望很高,未来即使做不了董事长肯定也是个CEO;而另一个呢,很调皮,不爱学习,还总逃课,所以家长可能不会期望他将来有什么大成就,能找到工作就不错了,对吧,这就是期望值。(念出银行名称)给您什么印象?您对他的期望如何?1是期望很低,10是期望非常高,

好。刚才我们谈的是对他的期望,那么实际上他的表现如何呢?完全根据您的感觉或印象来回答我就可以了,1代表实际上做的很差,10是做的很好,1-10中哪个数字最能代表您的感受?

A2a. 服务质量总体感知:     那么(念第二家银行)呢A2b.      

 好,写了很多了,希望对你有帮助。

[此贴子已经被作者于2009-5-12 21:09:40编辑过]

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2009-5-12 23:59:00

CFIGROUP前辈,您好,非常感谢您发起的帖子。

有一个问题,您提到的CFI的模型,应该是用结构方程模型做的吧?期待着您的答复。

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2009-5-13 00:03:00
大家讲的偶不错。我大概知道这个模型了 谢谢大家
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2009-5-13 10:07:00
以下是引用danny_liu在2009-5-12 23:59:00的发言:

CFIGROUP前辈,您好,非常感谢您发起的帖子。

有一个问题,您提到的CFI的模型,应该是用结构方程模型做的吧?期待着您的答复。

是的,计算是使用PLS方法.因为PLS方法更适合做市场研究,因为他对数据和分布要求与实际状况比较吻合.

其实技术只是一个工具,更重要的是前期指标和模型的设计.

现在很多人也用这个做,但总是感觉做出来的东西不一样

CFI特别强调前期指标和模型设计的研究,通常一个项目中这个部分至少会占用五分之三的时间,主要是针对行业特征和客户需求的挖掘,从而设计出应用性更强的指标和模型. 统计吗,最多五分之一,因为已经把它开发成一个操作很简单的软件了,写报告用五分之二. 所以我想单知道技术工具还不行,必须要有丰富的商业经验,这两者必须要有一个较好的结合,缺一不可.

[此贴子已经被作者于2009-5-13 11:34:56编辑过]

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2009-5-13 12:25:00

不错不错!

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2009-5-13 15:59:00

是的,计算是使用PLS方法.因为PLS方法更适合做市场研究,因为他对数据和分布要求与实际状况比较吻合.

其实技术只是一个工具,更重要的是前期指标和模型的设计.

现在很多人也用这个做,但总是感觉做出来的东西不一样

CFI特别强调前期指标和模型设计的研究,通常一个项目中这个部分至少会占用五分之三的时间,主要是针对行业特征和客户需求的挖掘,从而设计出应用性更强的指标和模型. 统计吗,最多五分之一,因为已经把它开发成一个操作很简单的软件了,写报告用五分之二. 所以我想单知道技术工具还不行,必须要有丰富的商业经验,这两者必须要有一个较好的结合,缺一不可.


首先感谢CFIGROUP及时的回复,谢谢您的耐心指导。

我主要从事人力资源咨询方面的研究。我们的一个项目是做敬业度方面的(呵呵,因为我是rookie,他们没带我玩),其实它也可以叫做满意度,因为对员工来说是对该企业满意程度,而对企业的CEO来说它想知道员工是否敬业。我们有个指标库,5大因素,每个大因素又分了若干个小因素(以此对大因素进行定量数据收集),个人觉得我们的方法太简单,不专业,不科学,貌似就用了个多元回归。在听说了这种问题可以用结构方程,PLS等来解决,查了一下lisrel软件可以解决,正在研究ING。

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2009-5-14 09:52:00

楼主的分析很有特点,好好学习中

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2009-5-14 10:16:00
学习了,我现在在做网站用户体验的满意度调查,不知道效果会怎么样?
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2009-5-14 14:16:00
以下是引用danny_liu在2009-5-13 15:59:00的发言:

首先感谢CFIGROUP及时的回复,谢谢您的耐心指导。

我主要从事人力资源咨询方面的研究。我们的一个项目是做敬业度方面的(呵呵,因为我是rookie,他们没带我玩),其实它也可以叫做满意度,因为对员工来说是对该企业满意程度,而对企业的CEO来说它想知道员工是否敬业。我们有个指标库,5大因素,每个大因素又分了若干个小因素(以此对大因素进行定量数据收集),个人觉得我们的方法太简单,不专业,不科学,貌似就用了个多元回归。在听说了这种问题可以用结构方程,PLS等来解决,查了一下lisrel软件可以解决,正在研究ING。

本人不是楼主,不过看到你的计划给你提个醒:

Lisrel对结构方程路径系数的估计使用的是最大似然估计,而不是最小二乘估计,这两种方法是有一定区别的。具体区别你可以自己上网查一些。一般满意度调查的结论是有偏的,即很难满足正态分布的条件。因此,一般满意度调查使用PLS是比较合适的。你如果要用到人力资源方面,就要注意数据的分布问题。

另外,如果打算用SEM,可以考虑用AMOS。对初学者来说AMOS比Lisrel容易上手,而且Lisrel会有很多类似BUG的问题让你很郁闷(可能是跟版本有关,具体说不好)。

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2009-5-14 20:58:00
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2009-5-15 14:31:00
以下是引用rhettrandy在2009-5-14 14:16:00的发言:
以下是引用danny_liu在2009-5-13 15:59:00的发言:

首先感谢CFIGROUP及时的回复,谢谢您的耐心指导。

我主要从事人力资源咨询方面的研究。我们的一个项目是做敬业度方面的(呵呵,因为我是rookie,他们没带我玩),其实它也可以叫做满意度,因为对员工来说是对该企业满意程度,而对企业的CEO来说它想知道员工是否敬业。我们有个指标库,5大因素,每个大因素又分了若干个小因素(以此对大因素进行定量数据收集),个人觉得我们的方法太简单,不专业,不科学,貌似就用了个多元回归。在听说了这种问题可以用结构方程,PLS等来解决,查了一下lisrel软件可以解决,正在研究ING。

本人不是楼主,不过看到你的计划给你提个醒:

Lisrel对结构方程路径系数的估计使用的是最大似然估计,而不是最小二乘估计,这两种方法是有一定区别的。具体区别你可以自己上网查一些。一般满意度调查的结论是有偏的,即很难满足正态分布的条件。因此,一般满意度调查使用PLS是比较合适的。你如果要用到人力资源方面,就要注意数据的分布问题。

另外,如果打算用SEM,可以考虑用AMOS。对初学者来说AMOS比Lisrel容易上手,而且Lisrel会有很多类似BUG的问题让你很郁闷(可能是跟版本有关,具体说不好)。

To rhettrandy :

AMOS软件是独立的,还是SPSS的一个package呢?您有这个软件吗?我找了好多论坛,收索到了一个链接,但是下载不了,郁闷了:(

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2009-5-15 15:27:00
以下是引用danny_liu在2009-5-15 14:31:00的发言:

To rhettrandy :

AMOS软件是独立的,还是SPSS的一个package呢?您有这个软件吗?我找了好多论坛,收索到了一个链接,但是下载不了,郁闷了:(

AMOS是独立的软件,但也是SPSS公司的产品。你录入到SPSS的数据可以直接被AMOS读取。你可以在论坛的spss版或者学术资源版仔细找找,应该可以找得到的。

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2009-5-15 16:12:00
以下是引用rhettrandy在2009-5-15 15:27:00的发言:
以下是引用danny_liu在2009-5-15 14:31:00的发言:

To rhettrandy :

AMOS软件是独立的,还是SPSS的一个package呢?您有这个软件吗?我找了好多论坛,收索到了一个链接,但是下载不了,郁闷了:(

AMOS是独立的软件,但也是SPSS公司的产品。你录入到SPSS的数据可以直接被AMOS读取。你可以在论坛的spss版或者学术资源版仔细找找,应该可以找得到的。

To rhettrandy :

我已经非常仔细的找啦,地毯式的收索,有一个链接,但是下载不了,还花了我金币,好是郁闷:(

您有吗?

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2009-5-15 16:17:00
好,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,
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2009-5-15 16:46:00
满意度调查  有用很多数学模型吧
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2009-5-16 20:17:00

我是外行  满意度研究属于那一科,管理吗?

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