在顾客满意度模型中，通常采用PLS算法，借助PLS软件进行循环运算以求得最优估计值。图2是经过PLS-GRAPH计算得出的结果，图中省略了各个结构变量的指标，黑体数字为各个路径的作用系数，每个结构变量下方的数字表示R-Square，即该结构变量在模型中被解释的方差百分比，例如：满意度的R-Square为0.72，表示样本数据中满意度值的变化有72％被模型所解释，处于一个可以被接纳的比较高的水平。

数据分析的一个重要内容是依据PLS所得到的SEM数据分析该产品（或行业或品牌）在市场中所存在的优势、不足，分析产品战略的效果和找出应该采取的措施（例如，价格、质量、包装、广告等等）。从图2中可以看出，此行业中感知价值和感知质量对满意度的正面影响（0.491，0.378）都比较大，而品牌形象对满意度主要是通过感知质量的间接正面影响，同时，满意度对忠诚度和保留价格的正面影响（0.358，0.545）也很明显。顾客忠诚度（指顾客是否愿意继续购买该产品）和保留价格（顾客愿意支付的最高价格）是与企业获取利润非常密切的两个指标，所以从模型中可以分析出产品各个指标（例如品牌、价格、质量水平等）对满意度的影响，和对盈利能力的影响，依据数据还可以发现不足和提出解决办法。

根据预先设置参数情况，PLS-GRAPH还提供一个信息报告，可以包含信度区间、样本数据分布统计、变量间相关系数矩阵、显著度检验、P_Value、Jackknife、Bootstrap等等。

图2 SEM模型结果即PLS-GRAPH界面示意图

5．完成报告

报告主要依据SEM数据和变量分布特征分析行业发展态势、企业战略的效果等，并为以后的发展策略提供建议。（略）

IV．中国顾客满意度应用举例

表一是我们调查所得到的2005年香烟行业部分主要品牌的满意度SEM数据，表中的