Zadowolenie klienta to zmienna, którą można przedstawić w postaci kontinuum od „w ogóle niezadowolony” do "całkowicie usatysfakcjonowany." Pewna wartość pomiędzy tymi skrajnościami reprezentuje poziom zadowolenia danej osoby klient. Generalnie badacze rynku uważają, że zgodność pomiędzy punktem na skali satysfakcji klienta a rzeczywistą opinią klienta jest niedokładna.
Jest jednak możliwe, a nawet prawdopodobne, że punkt na skali będzie zbliżony do zadowolenia klienta. Ponieważ jest to wartość przybliżona, badacz rynku dopuszcza niewielki błąd. Z powodu tego małego błędu przybliżenia badacz rynku uznałby satysfakcję klienta za zmienną ukrytą.
Ukryte zmienne vs. Zmienne manifestu
Zmienne ukryte to pojęcia z psychologii, socjologii, ekonomii i innych nauk społecznych, których nie można bezpośrednio zmierzyć. Na przykład badacze rynku często interesują się motywacjami i postawami konsumentów. Ale tych pojęć, podobnie jak pojęcia satysfakcji, nie można mierzyć bezpośrednio w taki sam sposób, jak na przykład wiek, wagę czy poziom wykształcenia. Te cechy demograficzne nazywane są
Teoretycznie naukowcy na ogół zgadzają się, że z każdą mierzoną zmienną ukrytą należy powiązać kilka zmiennych jawnych. W ten sposób badacz rynku może zbadać związek pomiędzy tym, co ukryte zmienna, której nie można zmierzyć bezpośrednio, oraz kilka zmiennych oczywistych, które można zmierzyć bezpośrednio.
Opracowywanie pytań ankietowych
Zadowolenie klienta można dobrze zmierzyć za pomocą kwestionariusze ankiet. Pomocne jest stworzenie szeregu pytań mierzących w skali stopień zadowolenia lub niezadowolenia konsumenta. Chociaż satysfakcja jest nieskończenie zmienna, ze względów praktycznych skala satysfakcji musiałaby być ograniczona. Klientowi należy zapewnić wystarczającą elastyczność w swojej reakcji, aby dopasować ofertę doświadczenie klienta i odpowiedź na skali są ze sobą ściśle powiązane.
Skale Satysfakcji Klienta
Skale stosowane do określenia zadowolenia klienta są często 5-, 7-punktowe lub 10-punktowe, przy czym zero zawsze oznacza najwyższy stopień niezadowolenia. W 5-stopniowej skali klient zostanie poproszony o wybranie odpowiedzi na pytanie z poniższego zestawu alternatywy: (1) bardzo niezadowolony, (2) umiarkowanie niezadowolony, (3) neutralny, (4) umiarkowanie zadowolony lub (5) bardzo zadowolona.
Dla każdego składnika badanie zadowolenia które respondenci mają wziąć pod uwagę, powinny być trzy Powiązane pytania które reprezentują zmienne manifestu. Pytania powinny być napisane w taki sposób, aby łatwo było dopasować język pytań do aspektów poszczególnych elementów ankiety. Na przykład, jeśli badacz rynku jest zainteresowany pomiarem komponentu łatwości prowadzenia działalności gospodarczej z firmą, wówczas pytania mogłyby dotyczyć szybkości transakcji, użyteczności strony internetowej i obsługi klienta za pośrednictwem czatu na żywo.
Długość badania satysfakcji
The kwestionariusz ankiety powinno obejmować od około 15 do 35 pozycji, z których każda odnosi się do jakiegoś aspektu mierzonych elementów obsługi klienta. Ponadto, niektóre elementy kwestionariusza aby móc udzielać wsparcia, należy nakierować się na lepsze poznanie klientów, a nie tylko ich opinii analizy segmentacji rynku.
Analizowanie danych
Solidne analizy satysfakcji klientów będą obejmować obliczenia matematyczne i statystyczne metody analizy danych. Celem analizy jest oszacowanie związku pomiędzy zmiennymi jawnymi a zmiennymi ukrytymi oraz zmiennymi ukrytymi.
Powszechnie stosowaną metodą przeprowadzania tego typu analiz jest a model równań strukturalnych (SEM). Dopasowanie modelu do danych będzie oceniane na podstawie pewnych kryteriów lub pojedynczego kryterium, takiego jak zdolność do minimalizacji odchyleń od faktycznie zaobserwowanych danych. Ta metoda statystyczna określa wagę przypisaną zależnościom pomiędzy zmiennymi ukrytymi, a nie subiektywnej opinii badacza rynku.
Obliczana jest wiarygodność każdej zmiennej manifestowanej, wyprowadzana jest zawartość zmiennych ukrytych i obliczany jest związek między zmiennymi ukrytymi. W tym momencie badacz rynku jest w stanie sprawdzić, czy oszacowany model rzeczywiście pasuje do danych akceptowalnym stopniu, zwykle przy użyciu współczynnika determinacji, który jest poziomem wyjaśnionej zmienności zbiór danych.
