物流企业客户满意度分析

时间:2023-03-24 04:45:27 市场营销毕业论文 我要投稿
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物流企业客户满意度分析

[摘 要] 物流企业是服务型企业,客户满意是企业持续发展的动力源泉。本文通过建立判断矩阵,得出物流企业客户服务中各项指标的相对重要性,采用层次分析法对客户满意度进行了评测,得出的结果对于进一步改进规划、提高用户满意度具有一定的指导意义。  [关键词] 客户满意度;客户满意度模型;判断矩阵;层次分析法
   
  1引言
  
  “物流给了我们什么?从表面上看是零库存、零距离和零运营成本,但最重要的还是给了企业核心竞争力,即能够在市场上获得客户忠诚度的能力。”根据美国营销学者赖克海德和萨瑟的理论,一个公司如果将其顾客流失率降低5%,利润就能增加25%~85%。留住客户的有效措施之一是将合适的产品和服务,按照合适的状态与包装,以合适的数量和合适的成本费用,在合适的时间送到合适客户的合适地方,这其中的7个“合适”,既包含着优化企业资源的含义,更突出了按照客户的需求展开服务。因此,进行物流企业客户满意度分析是我国物流企业提高服务质量,增强竞争实力的迫切需要。
  
  2客户满意度概述
  
  2. 1客户满意度关系
  客户满意度指数(Customer Satisfaction Index,CSI),表现了客户对其需求(明示的、通常隐含的或必须履行的需求或期望)已被满足程度的感觉,是一个非常有效的度量和认识客户对企业的认同、对产品和服务的满意程度,以及再次购买倾向的指标。它不仅直接影响着企业的经营效益,而且在很多情况下还预示着企业的经济发展趋势,甚至会反映出社会的整体经济发展趋势。现在,CSI已经成为了许多发达国家制定经济政策的一个重要参考依据。本文根据物流行业的特点建立了一种客户满意度关系,如图1所示。可以看到,影响客户满意度的因素主要有客户对服务的感知价值和客户所追求的客户附加价值,客户满意度本身又影响到客户忠诚和客户的流失,企业如果想减少客户的流失,就必须提高客户对产品的感知价值和客户所追求的客户附加价值。
  2. 2物流企业客户满意度层次模型
  影响客户满意度的因素很多,不同的行业对客户满意度的测评指标也不相同,根据层次分析(Analytical Hierarchy Process,AHP)法的要求,对于物流配送行业来说,客户满意度模型可以分为目标层、准则层和因素层,如图2所示。
  
  因素层的具体指标有:用户对企业形象的感知(如企业信誉、企业声望、企业员工评价等)、用户对服务态度的评价(如接单的态度、出现意外事故的解决态度、售后服务态度等)、用户对服务质量的评价(如交货及时性、问题处理及时性、包装质量等)、用户对服务可靠性的感知(如交货期、交货期变动性等)、价格下的质量感知和质量下的价格感知(如性价比等)。
  2. 3客户满意度评价等级
  借鉴国外测量用户满意度的有关理论和经验,以上具体的因素都可分成很满意、满意、基本满意、不满意、很不满意5个满意度等级,也可将这5个等级换算成分数,对评测项目进行判断,如表1所示。
  
  3客户满意度评价
  本文以物流中的配送业务为例,建立层次模型并进行客户满意度评测,再采用AHP法对其进行分析。
  3. 1建立层次结构
  根据客户满意度模型,提出影响物流配送客户满意度的9个具体因素(图3),即包装、接单及时性、途中破损率、运输准时率、运输准确率、运输安全性、人员素质、业务价格、问题处理及时性。
  
  3. 2构造判断矩阵
  根据以上9个具体因素构造判断矩阵,采用分级定量法,将同一个准则下的各因素,按其重要程度两两相比。定量含义如下:1—两因素相比,具有同样的重要性;3—两因素相比,一因素较另一因素稍微重要;5—两因素相比,一因素较另一因素明显重要;7—两因素相比,一因素较另一因素强烈重要;9—两因素相比,一因素较另一因素极端重要。2、4、6、8分别表示上述两相邻判断的折中情况。倒数表示元素i与j比较的bij,则元素j与i比较的判断为bji=1/bij
  以S1 ~ S9表示上述9个因素,根据梯阶结构模型,邀请专家进行分析,对准则C(用户满意度)来说,确定判断矩阵B如表2所示。
  
  3. 3 层次排序及一致性检
  层次排序是指根据判断矩阵计算对于用户满意度而言,本层次与之有联系的9个因素相对重要性次序的权值。层次排序要计算判断矩阵B的特征根和特征向量,即满足:
  BW = λmaxW  (1)
  的特征向量W(取正规化特征向量),其分量Wi为相应元素排序的权值。
  由于客观事物的复杂性及评价人员认识上的多样性,判断矩阵有可能出现完全不一致的现象, 如得出甲优于乙,乙优于丙,丙却优于甲的结论。根据矩阵理论,只要判断矩阵的元素Xij满足Xij=Xik / Xkj,判断矩阵就具有完全一致性,但这在实际中很难达到。为检验判断矩阵的一致性,我们还需要计算它的一致性指标CI。
   CI=(λmax-n)/(n-1)   (2)
  式中,CI为一致性指标;n为矩阵阶数。
  CI越小,说明判断矩阵的一致性越大。考虑到一致性偏离有随机原因,因而检验判断矩阵是否具有满意的一致性,还须将CI值与平均随机一致性指标RI相比较,RI值如表3所示。
  则随机一致性比率为:
   CR = CI/RI  (3)
  当CR

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