BB模型和實證貝葉斯方法在抱怨行為傾向性研究中的應(yīng)用

1、BB模型和實證貝葉斯方法在抱怨行為傾向性研究中的應(yīng)用申 躍 趙 平（清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，北京，100084）摘 要：本文選取電冰箱、空調(diào)和洗衣機三個家電行業(yè)，利用中國二十個地區(qū)的抽樣數(shù)據(jù)，對顧客抱怨行為傾向性進行研究。首先，應(yīng)用BB（Beta-Binomial）模型和實證貝葉斯方法得到真實抱怨率，然后通過均值比較方法對顧客直接抱怨率和私下抱怨率的差別進行分析，得出的結(jié)論是中國顧客更傾向于采用直接抱怨的方式。關(guān)鍵詞：顧客抱怨行為；直接抱怨；私下抱怨中文分類號：F713.55文獻標(biāo)識碼：AComplaint Propensity Research by BB Model and Empirica

2、l Bayes MethodShen Yue Zhao Ping(School of Economics and Management, Tsinghua University, Beijing 100084)Abstract：Researchers and practitioners recently have given increasing attention to the CCB (customer complaint behavior) research in the non-western settings. We made a dip into this field in Chi

3、na in this article. Based on the data of three industries in 20 regions, Beta-Binomial model and Empirical Bayes Method were employed to get the “true” complaint rate. By means comparison, we found that Chinese consumers are more likely to voice their discontents than to turn to the word-of-mouth co

4、mmunication privately. Keywords：CCB; private responses; voice responses基金項目：國家軟科學(xué)基金研究項目（200012）聯(lián)系人：申躍地址：清華大學(xué)校團委，100084電話13910017411Email：sheny申躍，1978年9月出生，女，滿族，遼寧鞍山人，清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院博士研究生，曾任香港城市大學(xué)市場營銷系助理研究員，研究方向：市場營銷、顧客滿意度，已發(fā)論文：Antecedents and Consequences of Internet Use in Industrial Purch

5、asing. Pan-Pacific Conference XX Proceedings, pp: 202-204趙平，1954年4月出生，男，漢族，吉林長春人，清華大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向：市場營銷、顧客滿意度、品牌管理、廣告評價BB模型和實證貝葉斯方法在抱怨行為傾向性研究中的應(yīng)用摘 要：本文選取電冰箱、空調(diào)和洗衣機三個耐用消費品行業(yè)，利用中國二十個地區(qū)（省、自治區(qū)、直轄市）的抽樣數(shù)據(jù)，對顧客抱怨行為傾向性進行研究。通過BB（Beta-Binomial）模型和實證貝葉斯方法得到真實抱怨率，然后通過均值比較分析顧客直接抱怨和私下抱怨的傾向性，得出的結(jié)論是耐用消費品行業(yè)的中國顧

6、客更傾向于采取直接抱怨的方式。關(guān)鍵詞：顧客抱怨行為；直接抱怨；私下抱怨中文分類號：F713.55文獻標(biāo)識碼：A一直以來，顧客抱怨行為都是市場營銷以及消費者行為學(xué)領(lǐng)域的重要研究方面。在1995年美國出版的Consumers Eager to Know中，商家和消費者分別列出影響顧客購買的重要因素，對于抱怨的處理都排在了前五位。顧客發(fā)生不滿的時候，并不一定會直接向商家抱怨，也可能告知給自己的朋友，或者保持沉默不再購買，或者投訴到相關(guān)機構(gòu)。顧客的直接抱怨可以使商家發(fā)現(xiàn)并改正產(chǎn)品或服務(wù)出現(xiàn)的問題，只要商家以負(fù)責(zé)的態(tài)度處理顧客的抱怨，不滿意的顧客也可以轉(zhuǎn)變?yōu)闈M意的顧客 Singh, J. and R E

7、. Wilkes. When Consumer Complain: A Path Analysis of Consumer Complaint Response Estimated J. Journal of the Academy of Marketing Science, 1996, 24(4): 350-365.。而其他幾種抱怨方式只能破壞商家形象，帶來顧客流失，不利于企業(yè)長期利潤的實現(xiàn)。因此，無論對于進攻型營銷策略，還是對于防守型營銷策略，無論對于顧客關(guān)系的穩(wěn)定發(fā)展，還是對于售后管理的有效運作，對于顧客抱怨行為傾向性的研究都是十分重要的。1 文獻回顧顧客抱怨行為研究開始于二十世紀(jì)七十年

8、代，其代表學(xué)者包括Landon Landon, E. Laird, Jr. A Model of Consumer Complaint Behavior, in Ralph L. Day (ed.). Consumer Satisfaction, Dissatisfaction and Complaining Behavior M, Foundation for the School of Business located at Indiana University, Bloomington, 1977、Best和Andreasen Best, A and A. R. Andreasen. C

9、onsumer Responses to Unsatisfactory Purchases: A Survey of Perceiving Defects, Voicing Complaints and Obtaining Redress J. Law and Society Review II, 1977, Spring: 701-742.等。到目前為止，顧客抱怨行為研究的重點主要包括以下三個方面 Liu, R. R. and P. McClure. Recognizing Cross-cultural Differences in Consumer Complaint Behavior a

10、nd Intentions: An Empirical Examination J. The Journal of Consumer Marketing, 2001, 18: 54-75.：l 顧客抱怨的可能性、時間、原因和方法；l 顧客抱怨之后的購買意向以及可能或者實際的購買行為；l 公司應(yīng)對的方法。對于顧客抱怨行為的概念，理論界比較認(rèn)可的觀點是Singh在1988年給出的，其定義是：“一系列的多重反應(yīng)（行為的和非行為的），其全部或者部分由某次購買中感知的不滿意引發(fā)?！敝档脧娬{(diào)的是，這些反應(yīng)可以是行為上的，也可以是非行為的，比如忘了這件事或者不采取任何行動。Singh（1988） Singh

11、, J. Consumer Complaint Intentions and Behavior: Definitional and Taxonomical Issues J. Journal of Marketing, 1988, 52: 93-107.認(rèn)為顧客抱怨行為可以分為三類：直接抱怨、私下抱怨和第三方抱怨。直接抱怨是顧客向自己圈子之外、與不滿意購買直接相關(guān)的對象進行抱怨（例如，向商家索要賠償）；私下抱怨是顧客對自己圈子以內(nèi)、與不滿意購買沒有直接關(guān)系的對象進行抱怨（例如，負(fù)面口碑或者沉默不再購買）；第三方抱怨是顧客向自己圈子以外、與不滿意購買沒有直接關(guān)系的對象進行抱怨（例如，投訴到消費者

12、協(xié)會或者采取法律行動）。在Singh研究成果的基礎(chǔ)上，Davidow和Dacin Davidow, M. and P. A. Dacin. Understanding an Influencing Consumer Complaint Behavior: Improving Organizational Complaint Management J. Advances in Consumer Research, 1997, 24: 450-456.在1997年給出了更為科學(xué)的分類方法（圖1）。他們認(rèn)為顧客抱怨行為可以依據(jù)兩個維度分為四個類型，一個維度是抱怨對象是否在顧客圈子以內(nèi)，另一個維度是抱

13、怨對象是否與不滿意購買直接相關(guān)。這個分類與Singh分類是基本一致的，主要差別是私下抱怨僅包括負(fù)面口碑，沉默不再購買的抱怨行為被單獨劃為一類。與不滿意的購買的相關(guān)性不相關(guān)相關(guān)私下抱怨（負(fù)面口碑）沉默不再購買（抵制）內(nèi)部顧客圈子第三方抱怨（投訴）直接抱怨（商家索賠）外部圖1：顧客抱怨行為的分類（Davidow & Dacin, 1997）已有的顧客抱怨行為研究主要是在西方背景下進行的，所以總是會有很強的西方文化導(dǎo)向。而文化歸屬在顧客抱怨行為研究中是非常重要的因素Oliver, Richard L. Satisfaction: A Behavioral Perspective on the

14、 Consumer M. McGraw-Hill, 1997.，因此，并不能把西方的研究成果進行理所應(yīng)當(dāng)?shù)闹苯愚D(zhuǎn)用。迄今為止，非西方背景下的顧客抱怨行為研究非常有限 趙平, 莫亞琳. 中國耐用消費品行業(yè)顧客抱怨行為研究J. 清華大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）, 2002.2: 32-38，隨著全球化進程的加快，顧客抱怨行為的跨文化研究日益顯得迫切和關(guān)鍵。因此，在中國進行顧客抱怨行為的實證研究不但具有重要的理論價值，而且具有廣泛的實踐意義。2 研究設(shè)計與方法2.1 數(shù)據(jù)來源本文所用數(shù)據(jù)采集于2001年，作為中國國家用戶滿意度指數(shù)的試點研究，國家質(zhì)量與技術(shù)監(jiān)督局在全國二十個省份進行了問卷調(diào)查。在耐用消

15、費品領(lǐng)域，調(diào)查涵蓋了家用電器類的三個行業(yè)：冰箱，空調(diào)和洗衣機。這三種電器在中國家庭中的普及率比較高，在不同地區(qū)的用戶保有率也比較平均，具有一定的代表性。調(diào)查采用的問卷共包括31個問題，分別指對用戶滿意度的各個結(jié)構(gòu)變量的觀測變量，我們選用了與顧客抱怨行為相關(guān)的兩個問題。一個問題是：“你向經(jīng)銷商或者制造商進行過抱怨嗎？”，另一個問題是：“你向自己的朋友講述過不滿意的購買經(jīng)歷嗎？”根據(jù)Davidow和Dacin在1997年對于顧客抱怨行為的分類，這兩個問題所代表的抱怨類型分別是直接抱怨和私下抱怨。對這兩個問題的調(diào)查結(jié)果進行匯總，我們就可以知道被調(diào)查顧客當(dāng)中選擇這兩種抱怨行為的人數(shù)，然后對直接抱怨率和

16、私下抱怨率進行比較，對顧客抱怨行為的傾向性進行研究。2.2 BB模型與實證貝葉斯方法現(xiàn)在，我們需要解決的問題是如何計算各個地區(qū)的抱怨率。最顯而易見的方法是計算“觀測抱怨率”，也就是用每個地區(qū)進行抱怨的人數(shù)除以該地區(qū)被調(diào)查的顧客總數(shù)。但是，這個方法只得到了抱怨率的表面值，沒有考慮到其發(fā)生變化的可能性，所以抱怨率的表面值和真實值之間可能存在很大的差異。在這種情況下，我們想到在研究中采用BB（Beta-Binomial）模型。首先，我們假設(shè)每個地區(qū)都有一個“真實抱怨率”，并且在問卷調(diào)查期間可能對顧客抱怨行為產(chǎn)生影響的相關(guān)保持不變。每個地區(qū)中被調(diào)查的顧客樣本都是隨機產(chǎn)生的，可以代表該地區(qū)顧客抱怨行為的

17、平均水平。這樣，“真實抱怨率”就是一個地區(qū)的固有屬性，與“觀測抱怨率”當(dāng)然會是不一致的。我們進而假設(shè)顧客進行抱怨的可能性等于其所在地區(qū)的“真實抱怨率”，并且每個顧客的抱怨行為都是獨立的。如果一個地區(qū)被調(diào)查的顧客總數(shù)是n，該地區(qū)的真實抱怨率是p，發(fā)生抱怨行為的顧客人數(shù)是r，那么r的概率分布就應(yīng)該滿足式（1）所示的二項（Binomial）分布。 0, 1, . （1）然后，我們假設(shè)不同地區(qū)的真實抱怨率p服從（Beta）分布，其參數(shù)和是未知的。這樣，通過對所有地區(qū)的匯總，我們可以得到這兩個參數(shù)的最大似然估計值。假定p是連續(xù)的，式（1）中發(fā)生抱怨行為的顧客人數(shù)r的概率分布就可以在p上進行積分（參見式（

18、2），這就是研究采用的BB模型（Beta-Binomial Model）。 0, 1, , （2）其中， , 有了參數(shù)和的估計值，我們就可以通過實證貝葉斯方法，得到真實抱怨率p的概率分布函數(shù)，如式（3）所示。 （3）也就是說，在給定r、n、參數(shù)和的情況下，p服從以r和nr為參數(shù)的分布。這樣，我們就可以得到真實抱怨率p的期望值。3 研究過程與結(jié)果3.1 描述性分析我們把總體樣本中的二十個地區(qū)按照其漢語拼音的起首字母順序進行排序。這種做法是為了保證地區(qū)樣本順序的隨機性，可以不受到地區(qū)自然人文狀況、經(jīng)濟發(fā)展水平以及其他人為因素的影響。依照排序結(jié)果，我們選取前15個地區(qū)的數(shù)據(jù)用作模型計算，后5個地區(qū)的

19、數(shù)據(jù)用作模型檢驗。根據(jù)本研究選用兩個問題的有效性，我們對二十個地區(qū)的問卷進行了篩選。冰箱行業(yè)、空調(diào)行業(yè)和洗衣機行業(yè)的有效問卷數(shù)目分別為2381份、2277份和1879份，表2列出了各行業(yè)各地區(qū)數(shù)據(jù)的描述性分析結(jié)果。表2：各行業(yè)各地區(qū)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計結(jié)果編號地區(qū)冰箱行業(yè)空調(diào)行業(yè)洗衣機行業(yè)樣本數(shù)直接抱怨私下抱怨樣本數(shù)直接抱怨私下抱怨樣本數(shù)直接抱怨私下抱怨A北京132373313436421104330B福建721524823033763121C廣東9530612754191087526D廣西2384482212573124E貴州1452621531671303228F海南79272310345161

20、063425G河北109161511422221122319H黑龍江103741911266114I湖北1655323287111801478423J湖南114211312928151743617K吉林541981521422312L江蘇263324832096901455644M江西61913902227431715N山東186434015354471055049O山西5718949511642217P陜西10331341043138861928Q上海1984244932324681837R四川119481523875661066915S天津1200217975655T浙江183723110

21、2236783226均值119.0527.720.5113.8535.7528.2593.9535.5523.25標(biāo)準(zhǔn)差58.1317.8113.9983.6729.3825.5836.5721.4411.383.2 真實抱怨率我們采用最大似然估計法計算分布的兩個參數(shù)和，再用實證貝葉斯方法（Empirical Bayes Method）得到真實抱怨率p的期望值。反映的是分布的極性（Sabavala & Morrison, 1977） Sabavala, D. J. and D. G. Morrison. Television Show Loyalty: A Beta-Binomial

22、Model Using Recall Data J. Journal of Advertising Research, 1977, 17(6): 35-43.，接近于1，表示分布的極性較大，接近于0，表示分布的極性較小，數(shù)值比較一致。表3列出了參數(shù)和的最大似然估計值、分布的均值E以及極值，其中：，圖2：各行業(yè)各地區(qū)顧客直接抱怨率與私下抱怨率表3：BB模型參數(shù)值和主要統(tǒng)計量冰箱空調(diào)洗衣機直接抱怨私下抱怨直接抱怨私下抱怨直接抱怨私下抱怨參數(shù)2.0452.85218.565.1314.5464.694參數(shù)6.92914.7641.8916.287.03314.00觀測均值0.2330.1720.31

23、40.2480.3780.247估計均值E0.2270.1620.3070.2400.3930.251極值0.1000.0540.0160.0470.0790.051在本研究中，極值反映了顧客抱怨率的分布情況，從表3我們可以看出，的取值在0.016到0.1之間，比較接近于0，說明顧客抱怨率在二十個地區(qū)間的分布情況還是比較均勻的。從表3我們還可以注意到，無論是直接抱怨率還是私下抱怨率，三個行業(yè)的觀測均值和估計均值都是非常接近的，這就很難看出BB模型對于真實抱怨率的估算是否更為科學(xué)。因此，我們需要進一步研究各個地區(qū)直接抱怨率和私下抱怨率的估算情況（詳見圖2），以證明BB模型的預(yù)測能力。圖2中的橫向

24、虛線代表均值（具體數(shù)值參見表3），縱向虛線左側(cè)是用作模型計算的15個地區(qū)，右側(cè)是用作模型檢驗的5個地區(qū)（地區(qū)編號參見表2），為增加圖形的可看性，兩側(cè)地區(qū)的排列原則是按照樣本數(shù)目從小到大的順序向縱向虛線靠近。從圖2中，我們可以發(fā)現(xiàn)兩個問題。一個問題是實證貝葉斯方法得到的估計值比觀測值更加接近抱怨率的均值。另一個問題是，地區(qū)內(nèi)顧客樣本數(shù)目越少（遠離縱向虛線），實證貝葉斯估計值與觀測值之間的差距越大。這一點在直覺上也是合乎情理的，在一定觀測期限內(nèi)，可以假定影響顧客抱怨行為的相關(guān)因素保持穩(wěn)定，那么當(dāng)樣本足夠大時，地區(qū)抱怨率的觀測值與估計值應(yīng)該是非常接近的。下面，我們進一步探求理論上的解釋，把式（3）進

25、行變換可以得到式（4）。 （4）其中，這樣，我們就可以看到，實證貝葉斯估計值就等于均值（/（）和觀測值（r/n）的加權(quán)平均值，其權(quán)重隨著樣本數(shù)量n的增大而減小。當(dāng)n足夠大時，趨近于0，實證貝葉斯估計值E等于r/n，即為觀測值。反過來，當(dāng)n足夠小時，趨近于1，實證貝葉斯估計值E等于/（），即為分布的均值。此時，實證貝葉斯估計值與觀測值的差距最大。3.3 抱怨傾向性研究下面，我們來對直接抱怨率和私下抱怨率進行均值比較，檢驗其差別的顯著性。我們選用的數(shù)學(xué)工具是SPSS中的Paired Sample T-TEST，計算結(jié)果如表3所示。從表3我們可以看到，三個行業(yè)的直接抱怨率和私下抱怨率的差別都是顯著的

26、，將三個行業(yè)的數(shù)據(jù)匯總之后得到的結(jié)果也是顯著的。顧客直接抱怨率高于私下抱怨率，其差值在0.07到0.12之間。這樣，我們可以得出結(jié)論，耐用消費品行業(yè)的中國顧客在不滿意購買發(fā)生時，更傾向于向廠家或者經(jīng)銷商進行直接抱怨。表3：直接抱怨率與私下抱怨率的均值比較直接抱怨私下抱怨組間差別t值自由度顯著度均值標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)誤差均值95%置信區(qū)間下限上限冰箱.070.103.023.021.1183.00919.007空調(diào).073.085.019.033.1123.81019.001洗衣機.120.158.035.046.1953.40219.003總體.082.102.023.034.1303.59819.0

27、02這個結(jié)論是符合實際情況的，市場經(jīng)濟體制下的市場競爭非常激烈，各個廠家不斷完善其售后服務(wù)，注重長期顧客關(guān)系的建立。顧客抱怨的方式、渠道、程序比較便捷明確，這些都有利于鼓勵進行直接抱怨。另外，顧客更看重如何迅速有效的解決問題，這也使得顧客在不滿意購買發(fā)生的時候，首先想到采用直接抱怨的方式。事實上，對于顧客而言，進行直接抱怨和私下抱怨都具有可能性，而最終的傾向性是顧客權(quán)衡各種因素的結(jié)果 Dabholkar, P. A. Incorporating Choice into an Attitudinal Framework: Analyzing Models of Mental Comparison

28、 Processes J. Journal of Consumer Research, 1994, 21(June): 100-118.。需要強調(diào)的一點是，直接抱怨和私下抱怨行為并不具有排他性，也就是說顧客可以同時進行兩種抱怨行為。私下抱怨產(chǎn)生負(fù)面口碑 Richins, M. Negative Word-of-Mouth by Dissatisfied Consumers: A Pilot Study J. Journal of Marketing, 1983, 47(Winter): 68-78.，對于公司的形象和績效都有很大的破壞作用，因此公司應(yīng)該盡量避免顧客選擇私下抱怨的方式，而是要鼓勵

29、顧客進行直接抱怨 Fornell, C. and B. Wernerfelt. Defensive Marketing Strategy by Customer Complaint Management: A Theoretical Analysis J. Journal of Marketing Research, 1987, 24(November): 337-346.Complaint Propensity Research by BB Model and Empirical Bayes MethodShen Yue Zhao Ping(School of Economics and Management, Tsinghua University, Beijing 1