多层次模糊模型在企业顾客满意度测评中的应用研究

摘要：运用模糊集合的原理，对顾客满意度、顾客满意度均值和顾客满意度指数赋予了新的定义，在此基础上提出了企业顾客满意度的多层次模糊测评模型，以提高测评的准确性。

关键词：顾客满意度；顾客满意度均值；顾客满意度指数

中图分类号：F27 文献标志码：A 文章编号：1673－291X（2011）14－0052－02

评估企业的顾客满意度，应对反映顾客满意度的各种因素及其递阶结构进行系统分析，构造出一个多因素、多层次的顾客满意度测评体系。在对最低层次各因素的顾客满意度进行测评的基础上，综合评估出顾客对企业的总体满意度指数（CSI）。测评体系各因素的类型、度量标准和描述方式各不相同，分为定量指标和定性指标。而定性指标比较笼统和抽象，增加了对象系统的复杂性和模糊性。本文利用模糊集合的概念，对顾客满意度、顾客满意度指数等赋予新的定义，并在此基础上提出企业顾客满意度的多层次模糊测评模型。

一、基本定义

顾客满意度是以评价集V={ν1，ν2，…，νn}为论域的模糊集B=（μ（ν1），μ（ν2），…，μ（νn）），满足μ（νi）＝1，其中，μ（νi）为νi的隶属度，i=1，2，…，n。

评价集V按测量标度分为若干等级，若是5级标度法，即n=5，则评价集可取V={不满意，较不满意，一般，较满意，满意}。一般采用归一化的模糊综合测量标度向量为n维实向量H=（h（ν1），h（ν2），…，h（νn））T，其中，h为评价集V到闭区间[x，y]中n个点的映射，且

h（νi）＝x+i=1，2，…，n

可根据需要选取合适的区间，若取[x，y]=[1，5]，且n=5，则

H＝[1+，1+，…，1+]＝（1，2，3，4，5）

顾客满意度均值是顾客满意度B到闭区间[x，y]的一个单点映射。

E＝E（B）＝B*H=μ（νi）h（νi）

顾客满意度指数

CSI＝×100。

易见，若[x，y]=[1，5]，则CSI＝×100。

二、多层次模糊因素测评模型

1.确定因素层次和各层次因素集

对影响顾客总体满意度指数的各因素进行系统分析，将各因素按层次进行分类，直接确定企业总体满意度指数的因素为第一层次的因素，可建立第一层次因素集U={u1，u2，…，un}。第一层次因素集中的每一个因素又由第二层次的若干个因素决定，因此可建立第二层次的因素子集ui={ ui1， ui2，…，uip}，i=1，2，…，n。若第二层次因素再由第三层次的若干个因素决定，又可建立第三层次的因素子集。为叙述方便，以下均以两个层次的因素集为讨论对象。

2.建立各层次权重集

确定了因素的层次和归属以后，需建立第一层次因素集U的权重集A，且A={A1，A2，…，An}，和第二层次各因素子集ui的权重集ai={ai1，ai1，…，ai1}，i=1，2，…，n。权重集的建立可采用Delphi方法，选择若干专家在充分研讨的基础上，对各因素在相应因素集中的重要性打分，并按归一化要求对各因素赋予相应的权重。

3.建立评价集和测量标度向量

若采用5级标度法，可建立评价集V={不满意，较不满意，一般，较满意，满意}，和测量标度向量H={1，2，3，4，5}。

4.一级模糊综合评判

一级模糊综合评判按第二层次（最低层次）诸因素进行。第二层次因素中可能存在定量因素，以下按定性或定量因素分别进行讨论：

（1）定性因素。定性因素的模糊综合评判集可以通过模糊统计方法求得。如某定性因素的顾客满意度用5级标度法进行测评，随机抽取N个客户进行调查，如果在这N个客户中分别有2%，8%，26%，43%和21%认为不满意，较不满意，一般，较满意和满意，那么，客户对企业的满意度为（0.02，0.08，0.26，0.43，0.21）。

（2）定量因素。定量因素的顾客满意度测评需建立合理的隶属函数。以顾客投诉率（记为u）为例，顾客投诉率定义为每月的企业服务中顾客的平均投诉次数，显然顾客投诉率越高顾客越不满意。因此，可制定顾客投诉率的取值范围与评价等级的对应关系为：2次以下，满意；2~5次，较满意；5~9次，一般；9~14次，较不满意；14次以上，不满意。由此可得线性隶属函数表达式：

μ（ν5）＝1u≤2（3.5-u）/1.5 2≤u≤3.50其他 μ（ν4）＝ （u-2）/1.5 2≤u≤3.5 （7-u）/3.5 3.5≤u≤7 0 其他

μ（ν3）＝（u-3.5）/3.5 3.5≤u≤7（11.5-u）/1.5 7≤u≤11.50其他μ（ν2）＝ （u-7）/4.5 7≤u≤11.5（14-u）/2.511.5≤u≤14 0 其他

μ（ν1）＝（u-11.5）/2.5 11.5≤u≤14114≤u0其他

线性录属函数的曲线如图1所示：

5.二级模糊综合评判

在一级模糊综合评判的基础上，可求得第一层因素集。由上述模糊综合评判体系可知，该公司决定总体满意度的因素设有N个，其中有n1个因素为第一层次因素。其余n2个因素属于第二层次，分别影响第一层次因素集中的某个因素。

邀请有关专家对各因素在对应因素集中的重要性打分，利用Delphi法可得各因素在对应因素集中的权重系数。在对顾客进行抽样调查的基础上利用模糊统计方法可得第二层次各因素的顾客满意度评判集，其中，定量因素则利用线性录属函数求出对应的顾客满意度评判集。

次因素集U={ u1， u2，…，un}的模糊综合评判矩阵

R＝[b1b2b3b4 b5]T

以及顾客总体满意度的模糊综合评判集B=AR，其中A是因素集U的权重集。

6.总体满意度均值和总体满意度指数

总体满意度均值

E＝E（B）＝B*H

μ（νi）h（νi）＝μ（νi）•i

总体满意度指数

CSI＝×100＝×100。

总结

本文提出的企业顾客满意多层次模糊测评模型，在理论上具有科学性和合理性，在应用上具有广泛性和可操作性。该模型可供任何服务性企业对顾客满意度指数进行测评，也可供有关的行业质监部门进行产品或服务质量的监测和管理。

参考文献：

[1] 黄桐城. 回归模型中模糊影响因素的定量化分析[J].高等教育研究，2007，10（10）：28-29.

[2] Claes Fornell. A national customer satisfactionbarometer： the swedish experience [J]. Journal ofMsrketing，2008，58：1-20.

[3] 殷荣伍. 美国顾客满意度指数述评[J]. 质量管理，2005，7（3）：12-13.

Research on the application of the multi-level fuzzy model in the customer satisfaction assessment

YIN Yan-bo

(Heilongjiang biological science and technology vocation college,Harbin 150025,China)

Abstract: Using of vague set principles on customer satisfaction, customer satisfaction average value and customer satisfaction with the new definition, based on this set up enterprise customer satisfaction level of the more blurred functional testing model to enhance the accuracy of the functional testing.

Key words: customer satisfaction; customer satisfaction average value; customer satisfaction index