顧客滿意度測評模糊方法的基本模型與工具(doc 31頁)

顧客滿意度測評模糊方法的基本模型與工具目錄：
一、關於美國顧客滿意度指數測評方法的思考
二、顧客滿意度測評模糊方法的基本模型
三、顧客滿意度測評模糊方法的基本工具
四、顧客滿意模糊信息的測評
五、顧客滿意度模糊測評模型圖
六、旅遊市場顧客滿意度測評的實證研究

顧客滿意度測評模糊方法的基本模型與工具內容提要：
ACSI可應用LISREL統計軟件進行參數統計，並在此基礎上計算ACSI。
針對上述的ACSI模型，可以進行如下的思考。
1、客觀世界存在著兩種不確定性。“第一類不確定性”是眾所周知的“隨機性”，是指在個別試驗中呈現不確定性，也即在每次試驗之前無法預知確切的結果，但在相同條件下，在大量重複試驗中又呈現出的某種規律性。在美國的顧客滿意度的測評中，注意並重視了變量的第一類不確定性，並且采用了十分成熟的數理統計方法予以處理。但是客觀世界還存在著第二類不確定性，這類不確定性是對某些事物人們不可能給予它們以明確的定義和確定性的評定標準而具有的不確定性。這就是所謂的模糊性。如果忽視了這種不確定性，那末進行統計的原始數據的真實性將會存在很大的問題，如用清晰等級來劃分顧客的實際感受，這和顧客心理活動的實際情況是存在很大差異的，在此基礎上進行複雜多元統計的必要性也將是值得考慮的。因此，在取得實測數據時，必須考慮消費者心理感知的模糊性，應該避免等級的清晰劃分，避免界點兩側的躍變，要承認等級之間的中介過渡和亦此亦彼性。
2、在美國的顧客滿意度的測評中，在測評原始數據的基礎上進行精確的數理統計，純然，這是一種處理方法，但是當數據本身是否能準確描述實際情況還存在某種疑惑時這種精確求解的必要性是可以探討的。實際上我們可以另辟蹊徑，從精確性上後退一步不是去追求一個精確解，而是滿足於一個滿意解。
3、在上述的ACSI模型中，在潛在變量之間，在潛在變量和外生顯在變量及內生顯在變量之間采用了“線性”結構。這一“規定”實在是“人為”的而非“本源”的。在這樣的認識基礎上，我們完全可以應用模糊統計、模糊綜合評判以及在模糊控製理論和實踐中已經取得成功的模糊推理方法來測評顧客滿意度指數。

..............................