DINA满意度测评整体解决方案

发布时间：2024-11-02

采用科学权威的满意度分析软件,实现满意度测评与提升。

DINA顾客满意度测评整体解决方案

一．二．三．四．五．六．

科学的顾客满意度测评方法 ................................................................................... 2 顾客满意度测评模型的建立 ................................................................................... 3 DINA满意度分析软件概述 .................................................................................... 4 DINA满意度分析软件特点 .................................................................................... 4 DINA满意度分析软件功能 .................................................................................... 5 联系方式 ................................................................................................................. 12

采用科学权威的满意度分析软件,实现满意度测评与提升。

一．科学的顾客满意度测评方法

迪纳采用的顾客满意度测评方法是清华大学中国企业研究中心自1996年以来的多年研究成果，在2002年通过了国家科技部鉴定，是国内唯一通过国家级鉴定的顾客满意度测评方法。

顾客满意度测评不仅仅是问用户对产品或服务满意不满意，而是需要应用社会学、心理学、消费行为学等多门学科的基本原理和方法设计测量模型，并进行随机抽样调查，然后利用专门满意度分析技术进行测算和分析。最后的测评结果是用户对某一产品或服务的顾客满意度系列指标，以及各质量因素、调查项目对满意度的影响，改进企业满意度的实施建议等。

对企业而言，测量顾客满意度是一个系统工程，必须建立一套顾客满意的测评和监控体系，定期进行顾客满意度自我诊断。

目前中国市场上有大量的咨询公司、市场调查公司都在开展满意度调查和咨询，实际状况是“鱼龙混杂”，鱼多于龙。咨询公司常用的一种满意度调查方法是：对每个指标让消费者评分和评价其重要性，然后根据这些指标的均值和重要性的均值开展分析。姑且不说这种重要性评分方法通常会高估大部分指标的重要性，更重要的是：“某要素的重要性高，并不表示它对满意度的影响大”。这完全是两个概念。

另外一些情况下，对满意度驱动要素的重要性采用专家打分的方法得到。该方法无法摆脱上面提到的局限性。此外，由于某个要素是否重要通常会牵涉到公司对相应部门的资源投入，所以各个部门都希望提高本部门所负责满意度驱动要素的重要性评价。利益相关者通常会尝试影响专家们对重要性的打分，进一步扭曲重要性本身的评估。

除了上述方法外，也有不少公司采用了一些统计分析的方法。常见的方法对比如下：

结构方程模型是一种高级的分析方法，在测量满意度方面具有上面提到的其它2种方式无法比拟的优势。它的构建需要通过对不同行业、企业和消费者的深入了解，并进行实验调查取得数据对模型计算结果进行验证，多次反复，才能比较好地定义完成一个有较高效度和信度，能够有效解决问题的模型来。

采用科学权威的满意度分析软件,实现满意度测评与提升。

即使采用结构方程模型分析满意度，这还不够。因为在具体的算法中，由于满意度调查数据本身的特点，为了提高分析精确度，还需要有更高的要求。

满意度调查的数据本身是有偏的（这是因为，满意度的调查对象是已经购买了某种产品或者服务的用户，既然他们选择了这种产品或者服务，对所选择的产品/服务在某些方面肯定是比较满意的），而且影响满意度的各种要素之间或多或少存在共线性，采用通用软件来计算偏差较大，需要通过专门的顾客满意度分析软件（运用特殊高级算法，解决数据有偏和共线性的问题）来完成。否则的话，即使模型构建得好，数据采集没有偏差，最终的结果也会误导企业决策。而DINA顾客满意度测评系统正是这样的软件，它运用PLS（部分最小二乘法）算法很好的解决了上述问题。

PLS一种新型的多元数据分析方法，集多个因变量对多个自变量的回归建模、典型相关分析以及主成分分析为一体，在一次计算之后，可以同时实现预测建模、两组变量间的相关分析以及对多变量系统的综合简化。PLS分析的主要目的是建立多个因变量与多个自变量之间的回归模型，特别是在自变量集合或在因变量集合中存在严重的多重相关性时更为适用。PLS算法对数据的分布没有要求。PLS模型与其他方法相比，计算结果更为可靠和稳定。

二．顾客满意度测评模型的建立

顾客满意度测评结构方程模型的建立，需要经历下列几个过程：

确定指标：首先需要从顾客的视角来看提供的产品/服务的特征。这可以通过顾客焦点小组访谈、顾客深度访谈、查阅相关资料等手段来进行。通常而言，通过上述手段得到一个指标集后，再基于这些指标，编制预调查问卷，在整体顾客群范围内进行抽样调查，就已有指标的描述性重要性进行打分，同时寻访更多的尚未提及的指标。通过简单的统计分析，提炼出将要进入模型的指标，并和客户商讨，确定最终的指标。指标的最终确定还要考虑指标对企业而言是否可控和可以改变的（如果无法改变，则不要进入指标体系），以及调查的可行性和经济性。

构建初步模型：基于顾客的常识和满意度模型的构建经验，构建初步的满意度结构方程模型。构建模型时，结构变量之间的相关性要求尽量小，把相关性较大的指标归入一个结构变量下面，作为其观测变量。

试调查：基于确定的指标编制调查问卷，对全部顾客抽样进行试调查，基于试调查的结果检验和调整结构方程模型的构成。本阶段将会采用到多种统计分析工具，比如：缺省值处理、相关系数分析、因子分析、主成分分析、可靠性分析等。通过这些分析，最终确定结构方程模型的构成，包括指标数量、指标位置、箭头指向等。

由于顾客满意度测评模型的建立要求研究人员具备一定的顾客满意度理论基础和实践经验，对所在的行业或企业有比较深刻的理解，因此，一般企业自己建立可靠正确的测评模型难度较大。为此，北京迪纳市场研究院根据企事业单位顾客满意度调查水平的情况，依据建立顾客满意度测评模型的原理，在清华大学的研究成果基础上特为行业/企业开发了顾客满意度测评软件，实现了从模型建立、数据录入、数据检验、PLS计算、分析报告生成等满意度测评和实施的全过程。

采用科学权威的满意度分析软件,实现满意度测评与提升。

三． DINA满意度分析软件概述

为了让广大企业能够利用科学的方法进行满意度测评，北京迪纳市场研究院与清华大学合作，将清华大学中国企业研究中心多年的研究成果转化为企业可以使用的软件工具，开发了DINA顾客满意度测评软件。

DINA满意度分析软件(Customer Satisfaction Software，DINA-CSS)旨在为企业进行顾客满意度测评提供一个科学的计算工具软件和满意度管理平台。

本系统结合清华大学中国企业研究中心和迪纳市场研究院多年的研究成果，采用国际领先的结构方程模型和PLS算法（部分最小二乘法），支持迪纳市场研究院和清华大学中国企业研究中心制定的、由中国标准化协会发布的《顾客满意指数测评标准》（CAS 103-2004）。是国家质检总局中国顾客满意指数（CCSI）测评及中国名牌调查指定软件，也是清华大学与中国标准化研究院合作建立的顾客满意度测评中心指定软件。

本产品为通用产品，适用于各个行业。

各企业根据自己的行业特点建立不同的满意度测评模型。

DINA满意度分析软件（DINA-CSS）

客户

测评

项目管理测评模型管理原始数据管理计算结果管理分析报告生成

客户

顾客满意度计算分行业满意度测评模型

产品功能架构

四． DINA满意度分析软件特点

本产品具有如下特点：

1. 专业性

清华大学中国企业研究中心和迪纳市场研究院多年的研究成果采用国际领先的结构方程模型和PLS算法（部分最小二乘法），是国内唯一采

用PLS算法的满意度测评软件

支持ACSI（美国顾客满意指数）和CCSI（中国顾客满意指数）测评 2. 权威性

采用科学权威的满意度分析软件,实现满意度测评与提升。

唯一通过国家科技部鉴定的顾客满意度测评方法支持《顾客满意指数测评标准》（CAS 103-2004）国家标准（迪纳市场研究院

和清华大学中国企业研究中心制定、中国标准化协会发布）

国家质检总局中国顾客满意指数（CCSI）测评及中国名牌调查指定软件清华大学与中国标准化研究院合作建立的顾客满意度测评中心指定软件灵活性

根据行业特点和企业特点构建适合企业的测评模型和各项测评指标，满足企业

的个性化需求

将复杂的结构方程模型求解转变为简单的软件操作，操作人员不必经过专门的

统计学训练即可熟练应用模型可以以文件的形式保存，支持模型导入和导出，用户可以及时应用迪纳市

场研究院最新的研究成果有效性

综合研究各测评指标的用户评价和对满意度的影响大小，指导企业如何改进满

意度，把有限的资源投入到最有效的指标改进上各测评指标的权重和影响大小从调查数据计算得出，保证结果真实有效的反应

现实

通过数据对比，分析满意度影响要素的变化趋势，改善生产经营活动，提高竞

争力自动化

自动进行数据检验和缺省处理算法在后台执行，对用户完全透明

自动生成调查分析报告，极大的提高了用户的工作效率适应性

标准版适用于各个行业和企业（需要建模，迪纳可提供咨询服务）

行业版根据不同行业特点量身定做，目前有家电版、售后服务版、商场版、超

市版、银行版、民航服务版、医院门诊版和认证服务版等。

可用于顾客满意度、员工满意度、产品满意度、服务满意度等满意度测评

五． DINA满意度分析软件功能

本系统有如下主要功能： 1. 测评项目管理

DINA-CSS将一个或者一系列采用相同模型和问卷的顾客满意度调查作为一个项目。一个完整的项目包含项目描述信息、测评模型、原始数据、计算结果等信息。系统对所有项目进行集中管理。

不同的项目使用不同的测评模型。新建的项目可以使用系统预设的模型。系统预设了包括“耐用消费品顾客满意度指数测评基本模型”、“非耐用消费品顾客满意度测评基本模型”、“服务行业顾客满意度指数测评基本模型”等若干基本测评模型，DINA-CSS不同的行业版中预设了不同的行业模型。这些模型都是在迪纳市场研究院和清华大学中国企业研究中心多年的研究基础上建立的科学的测评体系，用户可以根据自身的实际情况在此基础上进行修改，以适应实际需要。

用户也可以使用原有项目的模型来建立项目，然后在现有模型上作少量修改即可。这样

采用科学权威的满意度分析软件,实现满意度测评与提升。

用户可以不必每次新建项目时都要重新建立模型，特别是当新项目和以前的项目非常类似的时候，大大提高了方便性和减少建立模型的工作量。

2. 测评模型管理

顾客满意度测评是通过特定的评价模型测评顾客对各种组织提供的产品或服务的满意程度。测评模型是顾客满意度测评体系中最重要的部分。模型的设计要遵循一些基本的原则，例如要有充分的理论支持、要能够全面反映要测评的产品或服务等。

为了提高产品的简便易用性，本系统中预设了若干行业的顾客满意度测评基本模型，用户可以继承这些模型，直接在测评时使用。

建立满意度测评模型对操作人员的要求较高，需要具备足够的理论基础和实践经验，而且要对所在的行业有深刻的理解，通过系统预设模型和模型的重用及继承功能，用户不需要经过专门的指导即可应用，需要修改时在迪纳市场研究员专业人员的指导下进行小的调整。

测评模型在系统中以模型结构树的形式体现，显示了模型所包含的各项测评指标。同时也显示测评指标所对应的潜在经济变量（称为结构变量）之间的因果关系。

系统支持测评模型的导入和导出，可以单独以文件的形式存储，这为模型的共享和升级带来了方便，用户今后可以随时得到迪纳市场研究院最新的模型研究成果，更新现有的模型。

采用科学权威的满意度分析软件,实现满意度测评与提升。

3. 调查数据管理

满意度调查得到的调查原始数据可以录入或导入到系统中进行统一管理和分析计算。一个满意度测评项目可以包含多次调查数据。