移動(dòng)通信顧客滿意度影響因素的探索性研究

1、當(dāng)今的移動(dòng)通信市場呈現(xiàn)出中國移動(dòng) 、 中國聯(lián)通 、 中 國電信三足鼎立的格局 , 相 互 競 爭 日 益 激 烈 , 公 關(guān) 戰(zhàn) 、 價(jià) 格戰(zhàn) 、 技術(shù)戰(zhàn) (增值服務(wù) 、 廣告戰(zhàn)等愈演愈烈 。 顧客面臨 多種選擇的同時(shí) , 期望也在不斷提高 。 顧客滿意度是由顧 客消費(fèi)過程中實(shí)際體驗(yàn)與最初的期望相差異的方向和大 小決定的 , 如果實(shí)際體驗(yàn)的服務(wù)質(zhì)量大于期望的服務(wù)質(zhì) 量 , 顧客就會(huì)產(chǎn)生滿意 , 而且差距越大 , 滿意度就越高 ; 相 反 , 如果實(shí)際體驗(yàn)的服務(wù)質(zhì)量小于預(yù)期的服務(wù)質(zhì)量 , 顧客 就會(huì)產(chǎn)生不滿意 , 且不滿意程度也隨著差異的增大而增 大 。 由此可見 , 隨著顧客期望的提高 , 企

2、業(yè)只有不斷提高 顧客的體驗(yàn)價(jià)值 , 才能帶來顧客滿意度的提高 , 而這又必 然帶來營銷成本的增加 。 因此通信運(yùn)營商的管理人員越 來越關(guān)注顧客滿意度 , 這也是一項(xiàng)很有意義的研究課題 。(一 文獻(xiàn)回顧目前國內(nèi)文獻(xiàn)資料對(duì)移動(dòng)通信顧客忠誠 、 顧客保留 、 重復(fù)購買的研究較多 。 趙建偉 (2005 將移動(dòng)通信用戶忠 誠因素歸納為四個(gè)方面 企業(yè)形象 、 服務(wù)質(zhì)量 、 顧客抱 怨 、 轉(zhuǎn)換成本 , 并得出 “ 轉(zhuǎn)換成本是核心決定因素 , 對(duì)顧客 忠誠度影響最大 ” 的結(jié)論 ; 李丹 (2006 認(rèn)為服務(wù)質(zhì)量對(duì)客 戶態(tài)度忠誠影響最大 , 企業(yè)形象對(duì)客戶行為忠誠影響最 大 , 而商業(yè)友誼和服務(wù)程序公平性

3、是服務(wù)因素中最重要 的 兩 個(gè) 因 素 ; 梁 波 (2005 總 結(jié) 了 影 響 移 動(dòng) 客 戶 保 留 的 諸 多因素 , 并提出移動(dòng)客戶保留要以客戶價(jià)值保持為核心 的 主 張 ; 張 圣 亮 等 (2008 構(gòu) 建 了 移 動(dòng) 通 信 低 端 客 戶 保 留 驅(qū)動(dòng)模型 , 并實(shí)證了通信質(zhì)量 、 服務(wù)質(zhì)量 、 營銷手段 、 群體 歸屬 、 轉(zhuǎn)換成本和企業(yè)形象對(duì)客戶保留的影響 ; 李方毅 (2008 剖 析 了 影 響 通 信 客 戶 期 望 的 構(gòu) 成 因 子 (產(chǎn) 品 價(jià) 值 期望 、 服務(wù)價(jià)值期望 、 形象價(jià)值期望 、 付出成本期望 和主 要影響因素 (個(gè)人需求 、 經(jīng)歷經(jīng)驗(yàn) 、 產(chǎn)品

4、屬性 、 信息溝通 。 這些研究無 疑 對(duì) 移 動(dòng) 通 信 運(yùn) 營 商 有 積 極 的 指 導(dǎo) 意 義 , 但 從消費(fèi)心理的角度 , 顧客忠誠或保留是基于顧客的實(shí)際 的消費(fèi)體驗(yàn) , 由消費(fèi)體驗(yàn)形成的評(píng)價(jià)正是顧客滿意理論 的研究范疇 , 許多研究成果已證實(shí)顧客滿意對(duì)顧客忠誠 或保留具有顯性正相關(guān) , 因此對(duì)顧客滿意的測量與研究 極具現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)意義 。(二 研究假設(shè)綜合以往的研究成果 , 結(jié)合大學(xué)生的實(shí)際 , 本文提出 以下 4個(gè)假設(shè) , 并在接下來內(nèi)容中通過實(shí)證分析方法驗(yàn) 證這些假設(shè) 。移動(dòng)通信顧客滿意度影響因素的探索性研究 笪 湯 俊一 、 文獻(xiàn)回顧及研究假設(shè)理 論 與 方 法 趦 趶市場研究

5、2010 假設(shè) 1產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)移動(dòng)通信顧客滿意度 有 積 極 顯 著影響 ;假設(shè) 2服務(wù)質(zhì)量對(duì)移動(dòng)通信顧客滿意度 有 積 極 顯 著影響 ;假設(shè) 3企業(yè)形象對(duì)移動(dòng)通信顧客滿意度 有 積 極 顯 著影響 ;假設(shè) 4價(jià)格水平對(duì)移動(dòng)通信顧客滿意度 有 積 極 顯 著影響 。(一 研究方法本研究以某高職院校在校學(xué)生為研究對(duì)象 , 一方面 是考慮到該樣本資料收集方便 , 另一方面是基于在校大 學(xué)生是一個(gè)對(duì)移動(dòng)通信需求不斷增長的消費(fèi)群體 , 他們 不僅有近期的消費(fèi)量 , 還有未來遠(yuǎn)期的消費(fèi)潛量 , 具有重 要的研究價(jià)值 。 本研究主要依托問卷收集數(shù)據(jù) 。 在設(shè)計(jì)問 卷前開展了小規(guī)模的焦點(diǎn)小組訪談 , 收集到

6、用戶比較關(guān) 心的如通信信號(hào) 、 品牌影響 、 扣費(fèi) 、 服務(wù) 、 短號(hào)等方面的信 息 , 再結(jié)合相關(guān)研究成果 , 制 訂 出 調(diào) 查 問 卷 , 并 進(jìn) 行 了 試 調(diào)查 , 完善了問卷 。 最終問卷共分為兩部分 , 一部分是顧 客個(gè)人信息 , 另一部分是測量問題 。 測量問卷采用李克特(Likert 5級(jí)量表設(shè)計(jì) , 1代表 “ 很不同意 ”, 2代表 “ 不同 意 ”, 3代表 “ 不同意也不反對(duì) ”, 4代表 “ 同意 ”, 5代表 “ 很同意 ”, 分值越高 , 說 明 顧 客 對(duì) 該 測 評(píng) 項(xiàng) 越 滿 意 ; 反 之 , 越 不滿意 。 在擬定問卷后 , 對(duì)訪問員進(jìn)行了培訓(xùn) , 將

7、調(diào)查的目標(biāo) 、 內(nèi)容等細(xì)節(jié)進(jìn)行了完善 。 調(diào)查一共確定了 300個(gè)樣 本 , 對(duì)該校 5個(gè)系進(jìn)行了配額 , 進(jìn)一步對(duì)相關(guān)專業(yè)與年級(jí)進(jìn)行了二次配額 。 采用入戶調(diào)查的方式 , 最終收回有效問 卷 268份 , 有效率達(dá)到 89%。(二 數(shù)據(jù)分析本研究使用 SPSS16.0統(tǒng)計(jì)軟件包進(jìn)行數(shù)據(jù)分析 。1. 探索性因子分析用因子分析法對(duì) 20個(gè)移動(dòng)通信服務(wù)評(píng)價(jià)項(xiàng)目進(jìn)行了 分析 , 分析結(jié)果沒有顯示出相關(guān)評(píng)價(jià)的簡單因子結(jié)構(gòu) 。 在 此情況下按照因子分析的常規(guī)操作方法將一些負(fù)載較小 的項(xiàng)目進(jìn)行了刪除 , 保留了負(fù)載較大的 12個(gè)測量項(xiàng)目 。 再一次對(duì)這 12個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行探索性因子分析 , 得到 KMO 系

8、數(shù) 為 0.772, 大 于 0.70, 意 味 著 因 子 分 析 的 結(jié) 果 可 以 接 受 。 而 Bartlett s 球形檢驗(yàn) 的 顯 著 性 水 平 為 0.000, 小 于0.01, 結(jié)果拒絕了變量間不相關(guān)的原假設(shè) , 適合進(jìn)行因子分析 。 對(duì)問卷測量項(xiàng)目提取主成分 , 按特征值大于 1的標(biāo) 準(zhǔn)來截取數(shù)據(jù) , 得到 4個(gè)因子 , 旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)載如表 1所示 。 網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定信號(hào)好 , 通話流暢不掉線 我總是能及時(shí)收發(fā)短信 話費(fèi)查詢方便 , 我能方便了解話費(fèi)使用情況 充值方便 我總能及時(shí)知道新業(yè)務(wù)及相關(guān)促銷活動(dòng) 充值優(yōu)惠活動(dòng)多 新業(yè)務(wù)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)明確 、 合理 我所用套卡品牌口碑較其他要

9、好 它總是能最先推出其他品牌沒有的業(yè)務(wù) 感覺它比其他公司更有實(shí)力 我用的套卡身邊的大多數(shù)人都在用 在同一通訊網(wǎng)絡(luò)內(nèi)聯(lián)系更方便特征值解釋方差百分比 (% 累計(jì)解釋方差百分比 (%注 :數(shù)據(jù)來自主成分分析總方差說明及方差極大正交旋轉(zhuǎn)后的因子矩陣 。測量項(xiàng)目因子負(fù)載因子 10.291-0.0210.5590.537-0.1160.114-0.0170.5910.2790.6810.8190.5213.37628.1328.13因子 2-0.0510.2350.0910.5600.7550.5470.190-0.0710.024-0.0170.0870.5472.42520.2148.34因子 3-0

10、.0730.1240.1350.0310.1680.4520.7200.3820.7060.308-0.068-0.1521.90215.8564.19因子 40.7570.8010.1820.1130.1660.0140.1310.269-0.0980.0450.000-0.0811.59813.3277.51表 1旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)載二 、 研究方法及實(shí)證檢驗(yàn)理 論 與 方 法市場研究 2010表中各項(xiàng)目在 4個(gè)因子上的負(fù)載介于 0.547與 0.819之間 , 這 4因子分別包含了 4個(gè) 、 4個(gè) 、 2個(gè)和 2個(gè)測量項(xiàng) 目 , 累計(jì)解釋方差比達(dá)到 77.51%(提取的因子至少能解釋70%的

11、方差 。 因子 1在 “ 多數(shù)人使用 ”、“ 公司更有實(shí)力 ”、“ 口碑好 ” 等方面有較高的負(fù)載 , 可稱為 “ 公司形象 ” 因子 ; 因子 2在 “ 及時(shí)知曉促銷信息 ”、“ 充值方便 ”、“ 聯(lián)系方便 ” 等方面有較高的負(fù)載 , 可稱為 “ 服務(wù)質(zhì)量 ” 因子 ; 因子 3在 “ 新業(yè)務(wù)收費(fèi)標(biāo)準(zhǔn)明確 合 理 ” 等 方 面 有 較 高 的 負(fù) 載 , 可 稱 為 “ 價(jià)格水平 ” 因子 ; 因子 4在 “ 網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定 , 信號(hào)強(qiáng) ”、“ 能順利收發(fā)短信 ” 等方面有較高的負(fù)載 , 可稱為 “ 產(chǎn)品質(zhì)量 ” 因 子 。2. 可靠性分析學(xué)術(shù)界普遍采用內(nèi)部一致性系數(shù) (Cronbach 值 來

12、 檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性 , 其標(biāo)準(zhǔn)為 <0.35代表低信度 , 0.35<<0.70代表中信度 , >0.7代表高信度 (Cronbach , 1951, 12個(gè)測試項(xiàng)的 Cronbach值為 0.755, 各因子檢驗(yàn)結(jié)果如表 2所示 , Cronbach 值都大于 0.7, 具有較高信度 , 構(gòu) 建模型符合標(biāo)準(zhǔn) 。表 2各因子信度檢驗(yàn)結(jié)果 (Cronbach 值 企業(yè)形象產(chǎn)品質(zhì)量服務(wù)質(zhì)量價(jià)格水平Cronbach 值 0.7960.7680.7140.705在效度檢驗(yàn)方面 , 因?yàn)檎{(diào)整后的 4因子累計(jì)解釋方差 比達(dá)到 77.51%, 大于 70%, 達(dá)到了效度檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn) 。

13、經(jīng)過信 度與效度檢驗(yàn) , 可構(gòu)建移動(dòng)通信顧客滿意度驅(qū)動(dòng)因素模 型 , 如下附圖所示 。3. 多元回歸分析基于多元線性回歸模型 , 將 4個(gè)因子值作為自變量 , 顧客滿意態(tài)度的測量值為因變量 , 進(jìn)行多元回歸分析 。 模 型如下 :Y=a+b1X 1+b2X 2+b3X 3+b4X 4其中 , X 1-X 4表示影響因素 (自變量 , b 1-b 4為回歸系 數(shù) , 表示假設(shè)在其他所有自變量不變的情況下 , 某一自變 量變化引起因變量變化的比率 。 多元回歸分析結(jié)果如表 3所示 。附圖移動(dòng)通信顧客滿意度驅(qū)動(dòng)因素模型企業(yè)形象顧客滿意 價(jià)格水平服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)品質(zhì)量理 論 與 方 法趦趹 參考文獻(xiàn) :1戴

14、 世 富 . 移 動(dòng) 與 聯(lián) 通 精 彩 博 弈 J.經(jīng) 營 管 理 者 .2003(11:42-442趙建偉 . 中國移動(dòng)通信市場下的顧客忠誠實(shí)證研究 J. 商場現(xiàn)代化 , 2005(8:123-243李丹 . 移動(dòng)客戶忠誠感影響因素的研究 J. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào) (社會(huì)科學(xué)版 , 2006(1:52-64梁波 . 移動(dòng)通信客戶保留及其決定因素實(shí)證研究 J.北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào) (社會(huì)科學(xué)版 , 2005(4:35-685張圣亮 . 移動(dòng)通信低端客戶保留實(shí)證研究 J. 北京理工大學(xué)學(xué)報(bào) (社會(huì)科學(xué)版 , 2008(10:51-556李方毅 . 通信企業(yè)的客戶期望管理模型 J. 北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)

15、(社會(huì)科學(xué)版 , 2008(4:35-40(作者單位 :廣東松山職業(yè)技術(shù)學(xué)院 表中判定系數(shù) (R 2 為 0.544, 調(diào)整判定系數(shù) (AdjustedR 2 為 0.517, 擬合優(yōu)度較為理想 , 估計(jì)值的標(biāo)準(zhǔn)誤差 (Std. Error of the Estimate 為 0.863(表中未顯示 ; 方差分析 表反映回歸方程整體上的有效程度 , 其 F 統(tǒng)計(jì)量的相伴概 率值為 0.000, 小于顯著水平 0.05, 拒絕原假 設(shè) (4個(gè) 研 究 假設(shè)都通過檢驗(yàn) , 4個(gè)因子引入回歸方程 , 方程高度顯著 有效 ; 4個(gè)自變量的回歸系數(shù)假設(shè)檢驗(yàn)概率值 (Sig. , 都小 于 0.05, 表

16、明對(duì)方程有顯著作用 , 即企業(yè)形象 、 服務(wù)質(zhì)量 、 價(jià)格水平 、 產(chǎn)品質(zhì)量對(duì)移動(dòng)通信顧客滿意度有顯著影響 。 最終可建立顧客滿意度估計(jì)方程為 :顧 客 滿 意 度 =3.086+0.149*企 業(yè) 形 象 +0.197*服 務(wù) 質(zhì)量 +0.269*價(jià)格水平 +0.207*產(chǎn)品質(zhì)量綜上所述 , 大學(xué)生群體對(duì)移動(dòng)通信服務(wù)的滿意度主 要受企業(yè)形象 、 服務(wù)質(zhì)量 、 價(jià) 格 水 平 、 產(chǎn) 品 質(zhì) 量 四 個(gè) 方 面 因素的驅(qū)動(dòng) , 其中影響最顯著的是價(jià)格水平 , 其次是產(chǎn)品 質(zhì)量 , 再次是服務(wù)質(zhì)量和企業(yè)形象 。 鑒于此 , 建議運(yùn)營商 可通過以下幾個(gè)方面來提高顧客滿意度 :(一 以 “ 真實(shí)惠

17、” 來吸引顧客 。 大學(xué)生作為無收入或 低收入群體 , 其用于移動(dòng)通信的費(fèi)用大多在 3050元 /月 ,屬于典型的低端用戶 , 他們對(duì)優(yōu)惠套餐及促銷活動(dòng)十分 敏感 。 在新生入校初運(yùn)營商可通過提供優(yōu)惠套卡甚至免 費(fèi)套卡搶占先機(jī) , 而在入校后每學(xué)期的期初 、 期中和期末 采用優(yōu)惠充值活動(dòng) , 讓顧客感受到一種實(shí)實(shí)在在的價(jià)格 優(yōu)惠 。 同時(shí)根據(jù)用戶在網(wǎng)時(shí)間給予積分優(yōu)惠或免費(fèi)的增 值業(yè)務(wù) 。 還可以根據(jù)大學(xué)生和上班族的方便通話時(shí)間差 異 , 優(yōu)化閑時(shí)通信資費(fèi) 。(二 加強(qiáng)通信質(zhì)量管理 。 “ 100-1=0”, 一次通信問題 有可能帶來用戶 100%的不滿意 , 各運(yùn)營商需要突破信號(hào) 的盲區(qū) 。

18、同時(shí) , 對(duì)通信質(zhì)量進(jìn)行適時(shí)監(jiān)測 , 對(duì)有可能引起 通話質(zhì)量的情況及時(shí)做到事前通知 , 還應(yīng)做到事后合理 解釋與溝通 。(三 優(yōu)化話費(fèi)查詢系統(tǒng) 。 大學(xué)生對(duì)自己的話費(fèi)賬戶比較關(guān)心 , 建議運(yùn)營商建立有效話費(fèi)管理賬戶 , 同時(shí)方便 用戶網(wǎng)上查詢 、 客服熱線查詢和短信查詢 。(四 加強(qiáng)互動(dòng) , 提高品牌影響力 。 大學(xué)生有較強(qiáng)的 群體歸屬感 , 運(yùn)營商可通過推廣 “ 校園卡 ”、“ 班級(jí)卡 ” 參與 群體的互動(dòng) , 并通過 “ 俱樂部 ” 式的 文 藝 活 動(dòng) 、 體 育 活 動(dòng) 、 公益活動(dòng)等形式來加強(qiáng)有效溝通 , 提高品牌影響力 。 笙注 :數(shù)據(jù)來自多元回歸分析 “ 模型摘要 ”(Model Summar