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基于因子分析的顾客满意度模型在钢铁企业中的应用

出处:论文网
时间:2016-05-24

基于因子分析的顾客满意度模型在钢铁企业中的应用

  顾客满意度理论是一种新型的企业管理理论,该理论从诞生之日起,就受到了国际上各大企业的广泛认可,并且被迅速地进行推广和实施。而钢铁行业作为我国的基础工业,不仅需要追求企业效益最大化,更应重视来自顾客的评价和感受,将增加顾客的忠诚度,以及如何实现顾客利益最大化作为自己的经营目标。现今社会,对于钢铁企业来说,顾客满意度测评工作已渐渐成为一项必须研究的重要工作。

  一、 基于因子分析顾客满意度分析模型的建立

  顾客满意指数模型为一种基于结构方程的满意度模型,该模型将一些无法直接观测但是又需要研究的问题作为潜变量,再通过一些可以直接观测的变量来反映这些潜变量,从而建立潜变量之间的结构关系[2]。

  因子分析是通过某种方法将相同本质,即相关性较大的变量归为同一个因子,而不同因子的变量之间的相关性则较低或不具有相关性。归类后的因子是隐性的,不可观测的。因子分析主要是采用一种降维的思想,通过将相关性较高的变量挑选为一组,不仅可以便于解释变量,还能够降低分析问题的复杂性[3]。在顾客满意度的原因变量方面,影响企业顾客满意度的指标有很多,我们对这些指标使用因子分析,各个因子即可作为影响顾客满意度的隐变量,这样不仅能够提炼出顾客满意度的影响因素,而且可以很好地保持信息的解释能力,从而更全面地反映出顾客的满意度。

  在结果变量方面,本文以ACSI模型为基础,再借鉴了其他的模型,删除了顾客抱怨这个变量,添加了企业品牌变量,利用因子分析方法提取出影响顾客满意度的潜变量。顾客满意度的影响因素为因子分析的因子,它们的显变量也由因子分析的结果确定。顾客满意度主要为顾客的总体满意度(Y1);品牌认可主要表现为顾客对企业品牌的认可度(Y2)和对企业发展前景的认可(Y3);顾客忠诚表现为价格竞争力(Y4)和重新购买并向他人推荐的意愿(Y5)。

  二、实证分析

  本文以南京某家钢铁集团为研究对象,对其所有客户企业进行问卷调查。问卷中的所有问题都采用5级量表,分别为很满意、满意、一般、不满意和非常不满意。本次调查共回收了111分有效问卷,问卷包含顾客满意度模型相关的23个指标,其中17个原因变量(X1-X17)和6个结果变量(Y1-Y5)。

  本文利用SAS9.0软件进行因子分析,采用主成分法提取公因子,基于最大特征值大于1的原则,提取了4个因子,最终得到方差累计贡献率为71.19%。同时我们采用最大方差旋转法进行因子旋转,来更清楚地得到因子的经济意义,根据旋转后的因子模型,可以得到4个公因子,分别命名为客户服务(X1-X12)、货物流转(X13-X21)、产品质量(X10-X14)和盈利结算(X15-X17),即影响顾客满意度的4个要素。其中,X1:对产品质量改进速度和重视程度的满意程度;X2:对产品的质保书传递的及时性、正确性的满意度;X3:对提供样件与技术服务的评价;X4:对提供的个性化产品及技术支持的评价;X5:对客户代表解决问题的能力评价;X6:对的交付及时性的满意程度;X7:对钢材仓储外库的提货及时性的满意程度;X8:各钢材仓储外库能否按要求分品种存放钢材;X9:钢材仓储外库连续发货及时性的满意程度;X10:产品的表面质量X11:计量准确;X12:产品质量的稳定性;X13:产品的化学成分、力学性能;X14:产品的公差尺寸准确度;X15:对结算方式的满意度;X16:对价格政策的满意程度;X17:与其它厂商同类型产品相比创造的利润。

  本文采用后者PLS建模技术,使用smartpls软件操作,得到顾客满意度模型的路径系数拟合结果如下图:

  从图中可以看到,在影响顾客满意度的四个因子中,影响系数最大的要素是客户服务(0.35),其次是产品质量(0.146)和货物流转(0.128),而盈利与结算对顾客满意度的影响微乎其微(0.091)。这说明该钢铁企业很难通过提高客户的利润来提高客户的满意度。现阶段,该钢铁企业若是要想通过提高顾客满意度的方式留住客户,很显然“客户服务”是最有效的,也就是说代表客户的能力素质、售后服务及快速响应能力是关键。然而,从长远来看,逐利永远都是企业最重要的目标,该钢铁企业仅仅通过服务质量来获取顾客的满意而无法为其客户创造利润,长此以往,客户一旦无法盈利或是亏损,再好的服务质量也将无法留住客户了,这一点是值得注意的。

  在结构模型中,顾客忠诚是最终的结果变量,也是测量满意度的目的。因为顾客忠诚包含了顾客对产品价格的承受能力,顾及是否愿意再次购买或向他人推荐。从上图中我们可以看到,该钢铁企业的顾客满意度对顾客忠诚的影响主要通过品牌认可来作用(0.763),由此可见,提高品牌形象,以及提高顾客对产品的信任度,对于该钢铁企业是很重要的。

  三、总结

  以ASCI为代表的顾客满意度指数模型理论性强,适合于宏观层面的顾客满意度分析、行业之间的比较,对于微观企业的实践指导意义不强。本文在顾客满意度指数模型的基础加以改进,利用因子分析构建潜变量,模型的建立基于企业的客观数据,又结合了顾客满意度指数模型的理论思想,适合于具体的企业做出具体的满意度分析。不同企业的顾客满意度模型不尽相同,这也凸显了企业之间满意度影响因素的差别,便于比较。(作者单位:南京财经大学)

基于因子分析的顾客满意度模型在钢铁企业中的应用

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