說到問卷調查，滿意度調查算是眾多問卷調查型別中應用最廣泛的。不論是大小企業，或是政府、機構都可以通過滿意度問卷調查瞭解服務物件的滿意程度。

比如醫院需要了解患者對醫護人員服務的滿意程度，企業需要了解顧客對自家產品的滿意程度及需求，政府需要了解公眾的的服務需求等等。

本文將介紹4種常用的顧客滿意度模型，以及如何使用SPSSAU進行這些模型的建立和分析。

1、四分圖

四分圖，又稱為四象限圖，是一種簡單實用的滿意度評價模型。通過四分圖能夠幫助研究者快速找出問題關鍵，區分出各需求指標的輕重緩急，從而制定出有針對性的執行方案。

優點：理論簡單，容易理解。操作起來非常方便，不會涉及很多理論和統計工具。

缺點：只參考顧客滿意度，沒有考慮其他影響因素；沒有對顧客的購買行為的相關研究；可能有顧客重視的績效指標，而研究使用的績效指標沒有列出。

問卷設計

在問卷設計時，要分別設計出滿意度與重要性的題目，且兩部分的指標和量表等級應完全一致。

SPSSAU操作

① 選擇SPSSAU【視覺化】--【象限圖】。

② X項放入“滿意度”，Y項放入“重要度”，標籤項放入“指標”。

如何解讀

指標在不同的象限中分別對應不同的解釋，針對不同象限我們可以建立針對性的優化措施。

第一象限為優勢區。在第一象限的指標顧客重視度高並且實際滿意度也很高，說明是這些指標是優勢項可以重點突出或保持。

第二象限為改進區。第二象限指標顧客較重視，但實現感知滿意度不高，說明需要重點加強改善。

第三象限為低優先順序區。第三象限重要性及滿意度都不高，即使投入精力提升該因素，滿意度也不會有太大提升，這部分指標減少關注作為次重點改進。

第四象限為供給過度區。第四象限滿意度大於重要性，可以適當減少對這些指標的關注，保持現有水平即可。

2、KANO模型

KANO模型是一種輔助顧客滿意度評價的理論模型。KANO模型是根據客戶滿意度和功能具備程度兩方面，對功能進行分類，找出各類需求的排名偏好情況。

問卷設計

設計KANO問卷時，針對每個功能需求，都需要設計正向和反向兩個問題。

SPSSAU操作

① 選擇SPSSAU【問卷研究】--【KANO模型】。

SPSSAU KANO模型

② 將各功能指標的正反項放入對應分析框，同一題的正反兩項放置的順序需完全對應。

如何解讀

注意：系統預設1分代表不喜歡，5分代表喜歡。如果不是這樣設定，可通過【資料處理】--【資料編碼】修改。

需求滿足優先順序上，通常順序為：必備屬性>期望屬性>魅力屬性>無差異屬性。

從上圖中可以看出，本次分析的5個功能中，功能1、功能2和功能4為無差異屬性；功能3為反向屬性；功能5為魅力屬性。

也就是應優先考慮滿足功能5，其次是功能1、2、4，功能3為反向屬性，該功能完善程度高，使用者滿意度反而會下降，因此無須提供該功能。

Better-Worse係數圖

Better-Worse係數圖展示各功能的座標情況，橫座標為Worse絕對值，縱座標為Better值，可直觀展示所有功能項屬性情況；

Better 的數值通常為正，正值越大 / 越接近 1，則表示使用者滿意度提升的效果會越強，滿意度上升的越快。

Worse 的數值通常為負，其負值越大 / 越接近 -1，則表示對使用者不滿意度的影響最大，滿意度降低的影響效果越強，下降的越快。

第一象限為期望屬性，Better值高，Worse值絕對值高。該象限的功能應優先滿足；
第二象限為魅力屬性，Better值高，Worse值絕對值低。該象限的功能應優先滿足；
第三象限為無差異屬性，Better值低，Worse值絕對值低。該象限的功能通常不提供；
第四象限為必備屬性，Better值低，Worse值絕對值高。該象限的功能一定需要滿足；

3、AHP層次分析法

AHP層次分析法是一種輔助判斷顧客滿意度評價的研究模型，廣泛應用於各個領域。

優點：簡單靈活，可操作性強。適用範圍廣泛。

缺點：評價體系各層指標不宜過多；如果出現一致性檢驗未通過的情況，需要重新修正。

問卷設計

在設計問卷時，首先需要確定各級指標，然後分別對各級指標兩兩進行比較得到判斷矩陣，可使用SPSSAU進行一致性檢驗。

SPSSAU操作

① 選擇SPSSAU【綜合評價】--【AHP層次分析】。

AHP層次分析

② 將判斷矩陣填入到白色單元格內，即可計算權重及一致性檢驗結果。

AHP層次分析法

如何解讀

通過一致性檢驗，說明計算所得權重具有一致性。如果未通過一致性檢驗，則需要檢查是否存在邏輯問題等，重新錄入判斷矩陣進行分析。

在確定了評價指標和各自權重後，將評價指標設計成問卷，由顧客對各指標進行評分。收集後將各指標得分加權求和，即可得到顧客滿意度的均值得分。

4、顧客滿意度指數模型

以ACSI (美國顧客滿意度指數模型) 為例，該模型能夠反映出消費者對服務質量的評價，綜合反映出顧客的滿意程度。模型由6個結構變數組成：感知質量、使用者期望、感知價值、使用者滿意、使用者忠誠、使用者抱怨。

問卷設計

問卷設計時採用較多的是李克特5級量表、7級量表和10級量表。

SPSSAU操作

① 使用SPSSAU【問卷研究】--【結構方程模型】或【問卷研究】--【路徑分析】進行分析。

② 模型共有9條路徑關係，結合9條路徑關係，首先建立路徑模型如下圖：

如何解讀

路徑分析

路徑係數圖

從上表可知，顧客期望對感知價值產生有顯著的負向影響關係(路徑係數-0.215)。

顧客期望對感知質量產生有顯著的正向影響關係(路徑係數0.402)。

感知質量對顧客滿意度產生有顯著的正向影響關係(路徑係數0.823)。

顧客滿意度對顧客忠誠產生有顯著的正向影響關係(路徑係數0.612)。

至於其他路徑則沒有呈現出顯著的影響關係。

通過路徑分析發現存在網路購物滿意度關鍵影響因素路徑：顧客期望->感知質量->顧客滿意度->顧客忠誠。

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