趙偉奇 翟 超

摘 要:顧客滿意度測評已經(jīng)成為衡量企業(yè)經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的一個重要財務(wù)指標(biāo)。而傳統(tǒng)顧客滿意度測評指標(biāo)屬性值多設(shè)置為具體的實數(shù),使顧客對產(chǎn)品的主觀感知受到限制,因而導(dǎo)致測評結(jié)果不精確;本文試圖從不確定多屬性決策角度給出屬性值為區(qū)間數(shù)的顧客滿意度測評方法,擴大顧客對產(chǎn)品指標(biāo)屬性值的感知范圍,從而更實際的反映顧客對產(chǎn)品的滿意程度,并為企業(yè)對自身的后續(xù)發(fā)展和產(chǎn)品改進(jìn)提供值得參考的意見。

關(guān)鍵詞:區(qū)間數(shù);顧客滿意度;多屬性決策

中圖號:F224.3 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A文章編號:9451(2009)02-132-04

The Application of Interval Uncertain MultiMAttribute

Decision Making in Customer Satisfaction Evaluation

ZHAO WeiMqi,ZHAI Chao

(School of Economics & Management,Xian Technological University,Xian710032,China)

Abstract:

Customer satisfaction evaluation has become an important financial index to measure the sustainable development of business economy.But in the traditional customer satisfaction evaluation,the traget attributel values are usuallly set as real numbers,which limits the castomers subjective perception of products,thus leading to inaccurate evaluation results.The paper presents a customer satisfaction evaluation with interval numbers as its attribute values from the perspective of the uncertain multiMattribute decisionMmaking.This evaluation expands customers perception range of target attribute values,reflecting more truthfully the degree of satisfaction,and provides the businesses with suggestions on their sustainable development and product modification.

Key Words:interval numbers;customer satisfaction;mutliMattribute decisionMmaking

自20世紀(jì)70年代以來,顧客滿意理論研究的興起對企業(yè)的市場行為產(chǎn)生了一定的影響。80年代,顧客滿意的企業(yè)經(jīng)營理念逐漸成為西方發(fā)達(dá)國家的共識,并且在企業(yè)實踐中得到應(yīng)用,顧客滿意成為衡量企業(yè)成功經(jīng)營的一種績效指標(biāo)。不少公司把顧客滿意度置于整體質(zhì)量管理中最重要的地位。因此,對顧客滿意度的測評引起了企業(yè)界和學(xué)術(shù)界的重視,漸漸的發(fā)展成為企業(yè)的一項專門工作。

當(dāng)前,西方國家對顧客滿意度的測評的研究主要集中在宏觀層面,許多國家都建立了自己的顧客滿意度指數(shù)模型,所采用的測量模型也不盡相同,其中有代表性的有瑞典模型、美國模型、歐洲模型。瑞典于1989年在世界上率先建立了國家層次上的顧客滿意度指數(shù)模型,該模型是在美國密西根大學(xué)的福內(nèi)爾(Fornell)教授等人的指導(dǎo)下開發(fā)的,有五個結(jié)構(gòu)變量:顧客預(yù)期、感知價值、顧客滿意度、顧客抱怨和顧客忠誠。其中顧客預(yù)期是外生變量,其他為內(nèi)生變量。美國顧客滿意度指數(shù)模型(ACSI)是以瑞典顧客滿意度模型為原型建立的,ACSI中增加了一個結(jié)構(gòu)變量-感知質(zhì)量。歐洲顧客滿意度指數(shù)測評模型(ECSI)借鑒了ACSI模型,在ECSI中增加了形象作為結(jié)構(gòu)變量,將感知質(zhì)量分為感知硬件質(zhì)量和感知軟件質(zhì)量兩部分,去掉了顧客抱怨這一結(jié)構(gòu)變量。

當(dāng)前從微觀層面對顧客滿意度的測評集中在具體測評模型的不同以及不同行業(yè)顧客滿意度測評指標(biāo)體系的確立兩個方面。目前,有四分圖模型,KANO模型等較為成熟的顧客滿意度測評模型;結(jié)合灰色系統(tǒng)理論、模糊綜合評判法進(jìn)行顧客滿意度測評的方法等。然而顧客滿意的評價具有一定的模糊性與不確定性,是一個多屬性決策的過程,顧客對產(chǎn)品或服務(wù)的感知難以用經(jīng)典的數(shù)學(xué)語言描述,以上描述的一些顧客滿意度測評方法,主要從確定性角度出發(fā)由顧客對產(chǎn)品測評指標(biāo)屬性值直接打分,屬性值為具體的實數(shù),然后根據(jù)屬性值進(jìn)行測評。但顧客對產(chǎn)品的看法經(jīng)常是一個很難具體量化的模糊概念,具有很大的不確定性,因此測評指標(biāo)屬性值的實數(shù)化不能很好的體現(xiàn)顧客對產(chǎn)品的這種感知心理。所以,有必要運用不確定多屬性決策方法來研究。

多屬性決策是指在考慮多個屬性的情況下, 選擇最優(yōu)備選方案或進(jìn)行方案排序的決策問題, 它廣泛地存在于工程、經(jīng)濟、社會、軍事以及日常生活中。然而,由于客觀事物的復(fù)雜性和人類思維的模糊性,我們遇到的多屬性決策問題大多是不確定的、模糊的, 稱為不確定性多屬性決策問題。這類決策問題已經(jīng)引起了學(xué)者們的廣泛關(guān)注,并一直是研究的熱點。

討論不確定信息大部分是以三角模糊數(shù)、梯形模糊數(shù)和區(qū)間數(shù)的形式,本文針對顧客滿意度中測評指標(biāo)屬性不易具體量化,具有一定的不確定性,應(yīng)用屬性值為區(qū)間數(shù)的不確定多屬性決策方法來測評,擴大顧客對產(chǎn)品指標(biāo)屬性值的感知范圍,從而更實際的反映顧客對產(chǎn)品的滿意程度、更好的反映顧客對產(chǎn)品感知的模糊心理,克服了由于屬性值固定、單一化導(dǎo)致顧客對產(chǎn)品測評過于主觀,使得測評結(jié)果不準(zhǔn)確的缺陷。因此,屬性值為區(qū)間數(shù)的顧客滿意度測評具有更強的客觀性,更接近于人們的心理感知程度。

一、預(yù)備知識

西安工業(yè)大學(xué)學(xué)報 第3卷

第2期 趙偉奇等:區(qū)間型不確定多屬性決策在顧客滿意度測評中的應(yīng)用

定義1:記a=={x|a琇苮芶琔,a琇,a琔∈R},稱a為一個區(qū)間數(shù)。特別的,若a琇=a琔,則a退化為一個實數(shù)。

區(qū)間數(shù)有如下運算性質(zhì):

設(shè)a=和b=,且β≥0,則

(1) 當(dāng)且僅當(dāng)a=b和當(dāng)且僅當(dāng)a琇=b琇和a琔=b琔

(2) a=b=;

(3) βa=,其中β≥0。特別地,若β=0,則βa=0

定義2:設(shè)a=,b=,且記L(a)=a琔-a琇,L(b)=b琔-b琇,稱

P(a≥b)=

玬ax珄0,L(a)+L(b)-玬ax珄0,b琔,a琔}}L(a)+L(b)(1)

為a≥b的可能度。在此定義下,P(a≥b)具有如下性質(zhì):

(1) 若P(a≥b)=P(b≥a),則P(a≥b)=P(b≥a)=1/2;

(2) P(a≥b)+P(b≥a)=1;

(3) 若a琔≤b琇,則P(a≥b)=0;若a琇≥b琔,則P(a≥b)=1;

(4) 對于三個區(qū)間數(shù)a,b,c,若a≥b,則P(a≥c)≥P(b≥c)

區(qū)間數(shù)的排序:對于給定的一組區(qū)間數(shù)a璱=,i∈N,把它們進(jìn)行兩兩比較。利用上述可能度公式求得相應(yīng)的可能度P(a璱≥a璲),簡記為p﹊j,i,j∈N,并建立可能度矩陣P=(p﹊j)﹏×n。該矩陣包含了所有方案相互比較的全部可能度信息。因此對區(qū)間數(shù)進(jìn)行排序的問題,就轉(zhuǎn)化為求解可能度矩陣的排序向量問題。因為P是一個模糊互補判斷矩陣,則給出一個簡潔的排序公式進(jìn)行求解:

v璱=1n(n-1)∑nj=1p﹊j+n2-1,i∈N(2)

得到可能度矩陣P的排序向量v=(v1,v2,…,v璶),并利用v璱(i∈N)對區(qū)間數(shù)a(i∈N)進(jìn)行排序。

二、基于區(qū)間數(shù)的多屬性決策す絲吐意度測評模型

針對以區(qū)間數(shù)形式給出的決策方案綜合評價值,給出帶有可能度的方案排序方法。

①設(shè)不確定多屬性決策問題方案集為X=(x1,x2,…,x璶),U=(u1,u2,…,u璶) 。對于方案x璱∈X,按第j個屬性u璲進(jìn)行測度,得到x璱關(guān)于u璲的屬性值a﹊j(a﹊j猏),從而構(gòu)成決策矩陣A=(a﹎×n)。

最常見的屬性類型有效益型屬性、成本型屬性。效益型屬性是指屬性值越大越好的屬性,成本型屬性是指屬性值越小越好的屬性。設(shè)I璲(j=1,2)分別表示效益型、成本型的下標(biāo)集。為了消除不同物理量綱對決策結(jié)果的影響,本文用下列公式將決策矩陣A轉(zhuǎn)化為規(guī)范化矩陣R=(r﹊j)﹎×n,其中,r﹊j=),且

r﹊j=

a﹊j/‖a璲‖,i∈M,j∈I1

a-1﹊j/‖a-1璲‖,i∈M,j∈I2(3)

‖a璲‖=∑mi=1a﹊j,‖1/a璲‖=∑m11/a﹊j

根據(jù)區(qū)間數(shù)的運算法則,把式(3)中兩個式子寫為お

r琇﹊j=

a琇﹊j/∑mi=1a琔﹊j,j∈I1,i∈M

(1/a琔﹊j)/∑mi=1(1/a琇﹊j),j∈I2,i∈M(4)

r琔﹊j=

a琔﹊j/∑mi=1a琇﹊j,j∈I1,i∈M

(1/a琂﹊j)/∑mi=1(1/a琔﹊j,j∈I2,i∈M(5)

②然后由規(guī)范化矩陣R=(r﹊j﹎×n)以及已知的測評屬性權(quán)重w=(w1,w2,…,w璶)可知,方案 的綜合屬性值與權(quán)重的關(guān)系為:

z璱=∑nj=1r﹊j獁璲i∈M(6)

式中:w璲為第j個屬性u璲的權(quán)重,假設(shè)滿足單位化約束條件:∑nj=1w璲=1。

③利用區(qū)間數(shù)比較的可能度公式(1),算出各方案綜合屬性值 之間的可能度z璱(w)(i∈M)可能度p﹊j(z璱(w)≥z璲(w)),i,j∈M,并建立可能度矩陣P=(p﹊j﹎×n)。

④利用公式(2)求得可能度矩陣P的排序向量v=(v1,v2,…,v璶),并按其分量大小對方案進(jìn)行排序,即得到最優(yōu)方案。

三、顧客滿意度測評的實例分析

考慮4個廠家生產(chǎn)的同種產(chǎn)品的顧客滿意度測評問題。采用產(chǎn)品安全性u1、產(chǎn)品質(zhì)量u2、產(chǎn)品售后服務(wù)u3、產(chǎn)品價格u4這4個屬性作為測評指標(biāo)。設(shè)有4個廠家(方案) (x璱=1、2、3、4)將被測評,并假定屬性的權(quán)重向量為w=(0.5080,0.2372,0.1103,0.1445)琓。其中u1,u2,u3為效益型屬性,u4為成本型屬性。根據(jù)某咨詢公司對這4廠家生產(chǎn)產(chǎn)品的顧客滿意度數(shù)據(jù)收集,為了使得數(shù)據(jù)更具有準(zhǔn)確性,咨詢公司使用區(qū)間數(shù)給出了各廠家(方案)的顧客滿意度屬性值,如下表1。

表1 屬性值矩陣

x璱u1u2u3u4

x1\

x2\

x3\

x4\

1) 先根據(jù)表1中的數(shù)據(jù)建立決策矩陣:

A=\

\

\

\

2) 用(4)式和(5)式將 轉(zhuǎn)化為規(guī)范化決策矩陣:

R=

\

\

\

\

3) 由(6)式以及給定得權(quán)重向量求得各方案(廠家)的綜合屬性值:

z1=;z2=

z3=;z4=

4) 為了對各方案(廠家)進(jìn)行排序,先利用式(1)求出z璱(i=1,2,3,4)兩兩比較的可能度矩陣:

P=

0.50.20910.41370.3707

0.79090.50.71650.6637

0.58630.28350.50.4521

0.62930.33630.54790.5

5) 利用式(2)求出可能度矩陣P的排序向量:v=(0.2078,0.3059,0.2352,0.2511)玊

由此,4個方案(廠家)生產(chǎn)的同種產(chǎn)品在顧客心中滿意度的優(yōu)先順序x璱(i=1、2、3、4)的排序為:x2>x4>x3>x1。

四、結(jié)果分析

由文中基于區(qū)間數(shù)的多屬性決策顧客滿意度測評模型對4個生產(chǎn)同種產(chǎn)品的廠家顧客滿意度測評結(jié)果可知,其中生產(chǎn)廠家2(x2 )生產(chǎn)的產(chǎn)品,在顧客購買后使用過程中產(chǎn)生的滿意度最高,進(jìn)而說明該廠的產(chǎn)品在同種產(chǎn)品銷售競爭中處于較有利的優(yōu)勢,是顧客信賴的品牌產(chǎn)品。因此,該生產(chǎn)廠家應(yīng)該保持產(chǎn)品優(yōu)勢,爭取在產(chǎn)品各個屬性的實用性上擴大優(yōu)勢,進(jìn)一步提高其整個產(chǎn)品的顧客滿意度,繼續(xù)擴大其產(chǎn)品的市場份額。生產(chǎn)廠家1(x1 )的顧客滿意度最低,說明該廠生產(chǎn)的產(chǎn)品在4個屬性的某些方面還有缺陷,廠家應(yīng)著力找出其影響因素,增強產(chǎn)品在各個方面的使用價值,從而增強產(chǎn)品的顧客感知價值,使得產(chǎn)品的顧客滿意度和市場競爭力有所提高。生產(chǎn)廠家4( x4)和3(x3 )的顧客滿意度測評結(jié)果居中且差別不大,說明這兩個廠家生產(chǎn)的產(chǎn)品在顧客心目中接近于同質(zhì)產(chǎn)品,顧客購買那個產(chǎn)品在本質(zhì)上沒有很大區(qū)別。因此,廠家4和3應(yīng)在自己的產(chǎn)品上增加個性因素或強調(diào)其產(chǎn)品某一屬性的特殊性,使之對顧客群體有不同的吸引力,起到市場細(xì)分的作用,從而更好地參加市場競爭。

另外,本文中只討論了在應(yīng)用不確定多屬性決策方法的情況下同一行業(yè)中不同產(chǎn)品的顧客滿意度測評問題,取得了比較可信、客觀的結(jié)果。對于該方法是否也適用與不同行業(yè)同種產(chǎn)品的顧客滿意度測評,因為涉及到不同行業(yè)所處不同的生產(chǎn)環(huán)境等因素,從而使得測評指標(biāo)設(shè)置有所區(qū)別,因此還是一個值得研究的問題。

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