2009年 6月 第 32卷 第 2期 湖南师范大学自然科学学报
Journal of Natural Science of Hunan Nor mal University Vol . 32 No . 2 Jun . , 2009 基于结构方程模型的客户满意度 建模及参数估计方法 3 向坚持 1, 2, 陈晓红 1
(1. 中南大学商学院 , 中国 长沙 410083; 2. 湖南师范大学计算机教学部 , 中国 长沙 410081
摘 要 客户满意度是客户关系管理研究的重要内容之一 . 客户满意度模型和模型参数估计是客户满意度研 究的重点和难点问题 . 从客户关系管理视角结合结构方程模型理论 , 提出了一种新的客户满意度结构方程模型并 进行了实证检验 , 并对模型常用参数估计方法进行了探讨 .
关键词 客户关系管理 ; 客户满意度 ; 结构方程模型 ; 参数估计 中图分类号 F830 文献标识码 A 文章编号 100022537(2009 0220031206
R e sea rch o n C u s t om e r S a tisfac ti o n Mo li ng P a e m a ti o n M e tho d B a sed o n S truc tu o n
G J ian 1, 2, 21
. Central University, Changsha 410083, China;
Educati on, Hunan Nor mal University, Changsha 410081, China
Abstract Cust omer satisfacti on is one of the i m portant fields of cust omer relati onshi p manage ment research . Cust omer satisfacti on model and the model para meters esti m ati on are t w o i m portant and difficult p r oble m s f or cus 2 t o mer satisfacti on study . Fr om the pers pective of cust omer relati onshi p manage ment, combined with structural equa 2 ti on modeling theory, a ne w cust omer satisfacti on structural equati on model is p resented and tested, then commonly used of para meter esti m ati on methods for models is studied .
Key words cust omer relati onshi p manage ment; cust omer satisfacti on; structural equati on model; para meter esti m ati on
著名管理大师彼德 ? 德鲁克 (Peter D rucker 说过 :“ 企业经营的真谛是获得并留住顾客 ” . 客户是企业最 重要的资源 , 客户关系管理 (Cust omer Relati onshi p Manage ment, CR M 已成为企业获取竞争优势的法宝 . 客户 满意度研究是客户关系管理研究的重要内容之一 , 提高客户满意度也是客户关系管理的重要目标之一 . 客户满意度研究兴起于 20世纪 70年代 , 最早的文献可追溯到 1965年 Cardoz o 发表的“ 顾客的投入 、 期 望和满意的实验研究 ” [1]. 客户满意度理论被誉为 20世纪 90年代现代管理科学的最新发展之一 , 它抓住了 管理科学以人为本的本质 . 很多企业需要定期进行客户满意度调研 , 并将其结果作为客户关系管理和全面质 量管理的重要信息来源 , 以获取市场竞争优势 . 客户满意度研究最重要的工作是建立科学的客户满意度模 型 , 并对模型进行准确地估计后 , 才能进一步研究模型中影响客户满意度各因素之间的关系 , 并准确地计算 出客户满意度指数 . 其中模型的创建和模型的参数估计是研究的关键问题 , 但是 , 从文献检索情况来看 , 目前
3收稿日期 :2009201212
基金项目 :湖南省科技厅科研资助项目 (2008FJ3055
作者简介 :向坚持 (19712 , 男 , 湖南桑植人 , 湖南师范大学副教授 , 中南大学商学院博士研究生 , 主要研究方向为管理信 息系统 , 客户关系管理 ,W E B 挖掘等 .
国内外学者从客户关系视角研究创建客户满意度模型并对模型参数估计方法适用性的研究还很少 .
因此 , 本文试图在现有客户满意度模型及参数估计方法的基础上 , 从客户关系管理视角 , 结合结构方程 理论和企业客户关系管理实际应用情况 , 提出一种新的客户满意度结构方程模型 , 并对常用软件中提供的各 种参数估计方法进行探讨 , 以便在今后满意度测评中 , 针对不同的客户满意度模型和实际调研数据情况 , 选 择合适的参数估计方法 .
1 结构方程模型 1. 1 结构方程模型
结构方程模型 (Structural Equati on Model, SE M 是一种建立 、 估计和检验因果关系模型的多元统计分析
技术 , 整合了因子分析 、 路径分析和多重线性回归分析等方法 [2]. 结构方程模型可分为结构模型 (Structural
Model 和测量模型 (Measure mentModel 2部分 . 结构模型反映潜变量 (Latent Variable 之间的结构关系 , 测 量模型描述潜变量与显变量 (Manifest Variable, 观测变量 之间的关系 . 显变量 (观测变量 含有随机误差和 系统误差 , 前者指测量上的不准确性行为 , 后者反映指标同时测量潜变量以外的特性 , 随机误差和系统误差 统称为测量误差 , 但潜变量不含这些误差 .
(1 结构模型
对于潜变量之间的关系 , 可写成如下结构方程 : η=B η+Γξ+ζ,
(1 其中 , η是内生潜变量 ( , ξ是外生潜变量 (Exogenous Observable, , ; B 为内生潜变量系数矩阵 , 描述了内生潜变量 η; , 描述了外生潜变量 ξ对内生潜变量 η的影响 ; ζ为结构方程的残差 项 , 反映了 .
(2 测量模型
对于指标与潜变量之间的关系 , 通常写成如下测量方程 : X =Λx ξ+δ, Y =Λy η+ε.
其中 X 是外生潜变量 ξ的观测变量 ; Λx 为观测变量 X 与外生潜变量 ξ之间的关系矩阵 , 由 X 在 ξ上的因子 载荷矩阵构成 ; δ是 X 的测量误差 ; Y 是内生潜变量 η的观测变量 ; Λy 为观测变量 Y 与内生潜变量 η之间的 关系矩阵 , 由 Y 在 η上的因子载荷矩阵构成 ; ε是 Y 的测量误差 .
1. 2 结构方程模型的构建
结构方程模型的建立过程一般有 5个主要步骤 , 即模型设定 (Model Specificati on 、 模型识别 (Model I 2dentificati on 、 模型参数估计 (Model Para meter Esti m ati on 、 模型评价 (A ssess ment of Model Fit 和模型修正 (ModelModificati on [3]. ① 模型设定 . 根据已有的理论知识 、 经验和研究主题 , 构建理论模型 . 首先是潜变量 的确定和可测变量的选择 , 然后分别构建结构模型和测量模型 , 包括明确各潜变量与潜变量之间的关系 , 各 个潜变量与可测变量之间的作用方向等 . ② 模型识别 . 模型识别是判定模型中每一个待估计的参数是否能由 观测数据求出唯一的估计值 . 如果方程中的自由参数有一个不能由观测数据估计得到 , 则方程不可识别 , 否 则 , 模型可以识别 . 结构方程模型常用的识别法则有 t 规则 、 两步规则和 M I M I C 规则等 . ③ 模型参数估计 . 模 型参数估计通过对样本统计量的计算得到总体待估参数的估
计值 . 模型参数估计有多种方法 , 常用的有极大 似然法 、 非加权最小二乘法 、 广义最小二乘法 、 主成分回归分析法 、 偏最小二乘法等 . ④ 模型评价 . 考察模型是 否能充分地对观测数据进行解释 , 评价模型是否是一个理想的模型相当复杂 , 整个过程需要进行多种检验 . 既需要对模型中的参数进行检验 , 又需要对测量方程和结构方程进行检验 , 还需要考虑整个模型的拟合程度 (Model Fit . ⑤ 模型修正 . 如果模型效果不理想 , 就需要对模型进行修正 , 模型修正后 , 再对修正的模型进行 检验 , 根据检验结果判断是否还需要进一步调整模型 . 模型修正包括提出先验模型 , 建立测量方程模型 , 并对
模型检查标准误差 、 标准化残差 、 修正指数 、 参数期望改变值 、 χ2及各种拟合指数等 .
本文拟在结构方程模型理论基础上 , 重点对客户满意度的理论模型构建和模型参数估计方法进行深入 探讨 .
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2 客户满意度结构方程模型
学者对客户满意度进行了广泛研究 , 提出了不同的客户满意度模型 . O liver R ichard (1980 提出的“ 期望
-不一致 (Ex pectati on 2D isconfir mati on ” 模型 [4], 该模型认为 , 客户在消费过程中或结束后 , 会根据自身的期
基于结构方程模型的客户满意度建模及参数估计方法(精)
