ACSI

(1)顧客預期(Customer (6)顧客忠誠(Customer ACSI提出了顧客期望、感知質量和感知價值這二個變數,它們影響顧客的滿意度,是顧客滿意的前因。

ACSI介紹

ACSI是科羅思諮詢集團的創始人兼董事長費耐爾(Fornell)等人在瑞典顧客滿意指數模式(SCSB)的基礎上創建的顧客滿意度指數模型。
ACSI模型結構如圖所示:
在上述模型中,總體滿意度被置於一個相互影響相互關聯的因果互動系統中。其科學地利用了顧客的消費認知過程,將總體滿意度置於一個相互影響相互關聯的因果互動系統中。該模型可解釋消費經過與整體滿意度之間的關係,並能指示出滿意度高低將帶來的後果,從而賦予了整體滿意度前向預期的特性。ACSI模型是由多個結構變數構成的因果關係模型,其數量關係通過多個方程的計算經濟學模型進行估計。
該模型共有6個結構變數,顧客滿意度是最終所求的目標變最,顧客預期、感知質量和感知價值是顧客滿意度的原因變數,顧客抱怨和顧客忠誠則是顧客滿意度的結果變數。模型中6個結構變數的選取以顧客行為理論為基礎,每個結構變數又包含一個或多個觀測變數,而觀測變數則通過實際調查收集數據得到。

ACSI模型的結構變數

(1)顧客預期(Customer Expectations)顧客預期是指顧客在購買和使用某種產品或服務之前對其質量的估計。決定顧客頂期的觀察變數有3個:產品顧客化(產品符合個人特定需要)預期、產品可靠性預期和對產品質量的總體預期。
(2)感知質量(Perceived Quality) 感知質量是指顧客在使用產品或服務後對其質量的實際感受,包括對產品顧客化即符合個人特定需求程度的感受、產品可靠性的感受和對產品質量總體的感受。
(3)感知價值(Perceived Value) 感知價值體現了顧客在綜合產品或服務的質量和價格以後對他們所得利益的主觀感受;感知價值的觀察變數有2個,即:“給定價格條件下對質量的感受”和“給定質量條件下對價格的感受”。顧客在給定價格下對質量的感受,是指顧客以得到某種產品或服務所支付的價格為基準,通過評價該產品或服務質量的高低來判斷其感知價值。
(4 )顧客滿意度(Customer Satisfaction) 顧客滿意度這個結構變數是通過計量經濟學變換最終得到的顧客滿意度指數。ACSI模型在構造顧客滿意度時選擇了3個觀察變數;實際感受同預期質量的差距、實際感受同理想產品的差距和總體滿意程度。顧客滿意度主要取決於顧客實際感受同預期質量的比較。同時,顧客的實際感受同顧客心目中理想產品的比較也影響顧客滿意度,差距越小顧客滿意度水平就越高。
(5)顧客抱怨(Customer Complaints) 決定顧客抱怨這個結構變數的觀察變數只有1個,即顧客的正式或非正式抱怨。通過統計顧客正式或非正式抱怨的次數可以得到顧客抱怨這一結構變數的數值。
(6)顧客忠誠(Customer Loyalty) 顧客忠誠是模型中最終的因變數。它有2個觀察變數;顧客重複購買的可能性和對價格變化的承受力,顧客如果對某產品或服務感到滿意,就會產生一定程度的忠誠,表現為對該產品或服務的重複購買或向其他顧客推薦。

ACSI模型的優缺點分析

在ACSI體系中,所有不同的企業、行業及部門間的顧客滿意度是一致衡量並且可以進行比較的。它不僅讓顧客滿意度能在不同產品和行業之問比較,還能在同一產品的不同顧客之間進行比較,體現出人與人的差異。
ACSI提出了顧客期望、感知質量和感知價值這二個變數,它們影響顧客的滿意度,是顧客滿意的前因。感知價值作為一個潛變數,將價格這個信息引人模型,增加了跨企業、跨行業、跨部門的可比性。
ACSI模型各組成要素之間的聯繫呈現因果關係,它不僅可以總結顧客對以往消費經歷的滿意程度,還可以通過評價顧客的購買態度,預測企業長期的經營業績。在實際調研時,ACSI模型只需要較少的樣本(120-250個),就可以得到一個企業相當準確的顧客滿意度。
ACSI模型最大的優勢是可以進行跨行業的比較,同時能進行縱向跨時間段的比較,已經成為美國經濟的晴雨表。同時,ACSI是非常有效的管理工具,它能夠幫助企業與競爭對手比較,評估企業目前所處的競爭地位。需要指出的是,雖然ACSI是以先進的消費者行為理論為基礎建立起來的精確的數量經濟學模型,可是由於其建立的目的是為了監測巨觀的經濟運行狀況,主要考慮的是跨行業與跨產業部門的顧客滿意度比較,而不是針對具體企業的診斷指導,它調查企業的目的只不過是以企業為基準來計算行業、部門和全國的滿意度指數。由子其測量變數抽象性的需要,它的調查也不涉及企業產品或服務的具體績效指標,企業即使知道自己的滿意度低,也不知道具體低在生產或服務的哪個環節,應該從哪一方面著手改善;更不知道顧客最需要的是什麼,最重視的又是什麼。由於缺乏對企業生產經營上的具體指導作用,所以在進行微觀層面具體企業的滿意度調查時很少使用該模型。

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