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漢普動態
漢普數據研究
來源:

客戶滿意度即客戶對產品和服務產生的客戶感知與期望值之間的差距。具體來說,就是一名客戶在產品和服務使用前的預期與實際體驗的符合程度。
       客戶滿意是客戶忠誠的基礎,企業以產品和服務為載體,通過使顧客滿意,在此基礎上產生忠誠,可以有效提升市場份額。企業想要長期的發展,就需要吸引新客戶與留住老客戶,并持續的滿足和超越客戶的期待,好的客戶管理源于好的客戶測評。
一、研究思路
       通過對產品或服務的滿意度測評,主要包括兩個層次,一是總體滿意度,二是產品屬性滿意度,以評估產品與服務現狀,了解客戶需求,挖掘客戶態度的關鍵動因,并能查尋服務短板,從而驅動決策,精準指導工作落實,促進產品改良與服務提升,優化客戶體驗。
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二、研究理論
       客戶體滿意度研究以CE11客戶投入度模型為研究的理論基礎,圍繞客戶情感投入度、忠誠度、情感依賴度3個維度進行結果的梳理與分析,監督服務質量、協助企業評估和改善客戶體驗,提高客戶投入度。
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三、研究模型
1、項目設計模型
       模型由總到分,由現在到將來,分層推進,從客戶的視角出發,關注客戶體驗,并結合企業管理和服務客戶的具體職能實施展開。  
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2、客戶態度關鍵動因分析模型
       分析客戶滿意度評價的關鍵動因,是扭轉客戶態度,并作出改進工作的基礎前提。客戶態度的關鍵動因研究從定性與定量的統計分析方法兩個維度展開,第一層次是量化定性數據進行比對分析,第二層次是利用多元回歸分析建模挖掘影響總體滿意度的關鍵因子。
(1)量化定性數據
       定性數據可以清晰的展現客戶評價背后的具體原因,通過開放式收集客戶意見、建議、不滿原因等,并進行歸納分類、頻率統計、客戶區域與客戶類型交叉分析,最終根據抽樣誤差使用置信區間估計問題反饋的總體情況。
(2)多元回歸建模分析
       多元回歸分析能夠檢驗自變量和因變量之間的相關性,實際運用中,通過將客戶評價總體滿意度數據與各項產品或服務滿意度數據構建回歸方程模型,可以確定出哪些產品屬性或哪些工作是影響客戶總體滿意度評價的關鍵因素,并可以對影響的重要程度進行測量。
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3、服務改進建議模型
       矩陣分析模型,是根據滿意度與重要性程度兩個維度,進行分類關聯分析,在解決問題與資源分配時,為企業決策層提供重要參考依據,先解決主要矛盾,再解決次要矛盾,將資源分配到最能產生績效的部門、工作中,有效優化配置資源。
       實際應用中,根據各項產品與服務指標的滿意度與重要性程度指標,構建分析矩陣,將各項產品屬性與服務工作有效的劃分在四個象限中,其中象限I為“高度關注區”, 此區間的服務項目應該繼續保持并予以支持;象限II為“優先改進區”, 做好改進,可以有效提高客戶的滿意度。 象限III,“無關緊要”區,需進一步關注用戶對其期望的變化;象限IV,“維持優勢區”。這個區間的工作標準著資源過度投入。
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四、研究執行體系
第一,確定測量的產品和服務,構建測評指標體系,設計調查問卷。
第二,抽樣設計。科學合理的測算抽樣樣本量,減小抽樣誤差,保證調研精度。
第三,CATI呼叫回訪,進行數據采集。分階段實施訪問,良好的現場管理,實時錄音質檢,雙管齊下,保證訪問質量。
第四,數據處理與分析。運用EXCEL、SPSS等數據處理軟件,結合相關分析、多元回歸分析方法、矩陣關聯分析等統計分析方法,挖掘滿意度提升關鍵因素。
第五,客戶滿意度情況呈現,并提出決策建議,助力產品、服務改善。
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