顾客满意度调查问卷的设计

顾客满意度调查问卷的设计

□朱瑞琰

摘要

顾客满意度调查问卷设计的情况直接影响到调查数据的收集情况，因而在很大程度上决定了测评结果的有效性和准确性。作者在CAE进行系统的理论研究和大量的实践总结基础上，提出了一套完整的顾客满意度测评问卷的设计方法，以供大家探讨。

关键词顾客满意度测评，顾客满意度测评问卷，测评指标

一、问卷设计的思路

顾客满意度测评方法是基于顾客满意度理论建立的，对问卷内容有一定的要求，因此与一般的市场调查相比，具有特殊性。顾客满意度测评问卷的设计，除了满足一般调查问卷的要求外，还必须满足顾客满意度指数测评体系（见表1）的特殊要求。我们在深入研究顾客满意度理论和系统总结200余项顾客满意度测评项目实践经验的基础上，逐步形成了一套完整的顾客满意度测评问卷的设计方法。

表1 顾客满意度指数测评指标体系

设计顾客满意度测评问卷之前明确测评的目的是十分必要的。通常情况下，企业引入顾客满意度测评方法的主要目的有以下几点：

1．了解顾客的要求与期望，把握顾客对产品或服务质量和价值的感知，制定质量标准；

2．计算顾客满意度，识别顾客对产品态度的动态变化趋势；

3．通过与竞争者比较，明确优劣势，寻求改进的方向。

设计顾客满意度测评问卷必须依据这些测评目的来确定测评的内容。因此顾客满意度测评的目的提供了设计问卷的思路，关键的问题是将测评目的转化为问卷上的问题。从顾客满意度测评指标体系我们可以发现，测评问卷由顾客满意度测评指标体系中的三级测评指标展开，然后按照问卷设计的方法和原则来进行问题设计，调查的结果就能够达到了解顾客的要求与期望、把握顾客对产品或服务质量和价值的感知、计算顾客满意度、识别顾客对产品态度的动态变化趋势的目的。

顾客满意度测评指标是便于计算的统计量，而问卷上的问题是要求顾客准确回答的内容，要根据问卷设计的原则和要求、被测评的产品或服务的本质特征以及顾客的消费心理和性为特征，将关键的四级测评指标转化为问卷上的问题。我们从其首次故障时间和使用过程中的故障率来进行了解某种品牌电视机甚至耐用品的产品质量的可靠性，而从服务环节中出现问题的频次来了解服务质量的可靠性，类似这种问题都是顾客能够回答得出的。

设计问卷上的问题是需要一定的技巧的。在了解顾客对国内银行的忠诚度时，如果从正面角度设计问题，顾客将很难对“是否会继续到国内银行办理个人金融业务？”作出回答，收集到的数据也就难于反映实质性的情况。但是如果我们换一个角度来设计问题，顾客可能更愿意对这样的问题“随着中国进入WTO国外银行的涌入，您是否会选择国外银行办理个人金融业务？”，效果可能会更好些。

二、问卷的预调查

在设计好顾客满意度测评问卷之后有必要进行预调查。预调查不同于正式调查，它只需要较小的样本量，一般来说，我们只需要选取30~50个样本就够了。对于这些样本的预调查尽量采用面访的形式进行，这样除了可以详细了解顾客对产品或服务的态度以外，更重要的是还可以了解顾客对问卷本身的看法。根据预调查的分析结果可以对问卷进行修改和完善。

三、问卷的检验

在得到了预调查数据之后，我们需要运用信度分析、因子分析等一些统计方法通过收集到的数据对问卷进行分析和检验。

1．问卷的信度分析就顾客满意度指数测评来讲，信度是指顾客满意度指数测评问卷反映顾客评价的可靠程度。如果问卷设计有偏差（易得高分或易得低分的问题偏多等情况），问卷的信

度就会较低。估计信度的方法很多，不同的方法得到的结果说明的是信度的不同方面，在顾客满意度指数测评中，我们通常使用克朗巴哈信度系数法来测量问卷的信度，计算公式为：

式中，棗问卷中题项的总数；

棗第个测评指标满意度得分的题内方差；

棗测评指标总得分的方差。

克朗巴哈信度系数是目前最常用的信度系数。一般认为在0.7以上问卷的可信度较高。这里以2003年第一季度上海市出租汽车行业乘客满意度指数测评为例来说明这种方法。为了检验测评问卷设计的合理性，这里用收集到的数据进行信度分析，其中=27，根据克朗巴哈信度系数法计算公式，可计算出信度=0.8236，说明问卷具有较高的信度。

2．问卷的因子分析为了检验问卷设计的合理性，要对每一项测评指标对顾客评价结果的影响程度进行检验，同时也要对问卷中测评指标的分类的合理性进行检验。影响顾客评价结果的原因可以有很多，可以归为若干类，在问卷设计中通常将同一类问题归在一个大类中，那么问题的设计是否和设想的一致呢？这可以对预调查收集到的数据应用因子分析的方法来分析，以识别问卷设计的合理性，并根据分析结果对问卷加以调整。

由于在2003年第一季度上海市出租汽车行业乘客满意度指数测评过程中，出租车从来没有出现过拒载现象，因此我们将零方差问题“是否拒载”去掉。对于留下的26个问题进行因子分析的具体过程如下：先求出26个问题的相关系数矩阵，再求该矩阵的特征根。每一个特征根与特征根之和的比例称为贡献率，前k个贡献率之和称为前k个因子的累计贡献率。通常根据累计贡献率达到一定的比例来选取公因子的个数，或者根据大于1的特征根的个数来决定公因子的个数。在该例中大于1的特征根有9个（见表2）。因此该例取9个公因子，此时累计贡献率达到62.4%。

表2 大于1的特征根及贡献率

每一个公因子是原来变量（问题）的线性组合，若有个变量，那么第个公因子

=1,2,…,

这里是所选的公因子的个数。在本例中，=26，=9。为了便于对公因子进行解释，还需要作方差最大正交旋转，使得

=1,2,…,

称为因子负荷，其中某些近似于0，某些特别大，那么便可以用大的那些变量来解释。每个测评指标的因子负荷的平方和就是该测评指标的共同度。

我们可以根据测评指标的共同度进行检验每一项测评指标对顾客评价结果的影响程度，共同度越大，表示该测评指标对公因子的共同依赖程度越大，也就是说用这些公因子来解释该测评指标就越有效。一般来说，当共同度大于0.4时，公因子就能很好的解释测评指标了，共同度相对较小的根据经验可以剔除。

根据2003年第一季度上海市出租汽车行业乘客满意度指数测评的调查数据，对26个变量进行计算可以得到9个公因子的因子负荷（=9，=26），具体见表3。

表3 因子负荷表

因子

共同度