基於ACSI模型的顧客滿意度研究
經濟研究
作者：張瑩琦等
【摘要】本文基於ACSI模型，根據快時尚行業的具體特點，以ZARA利用李克特量表設計顧客滿意度調查問卷，通過因子分析法估計權重再利用ACSI公式得出隱變量和顯變量的顧客滿意度指數，最後對顧客滿意度指數進行分析。
【關鍵詞】ACSI模型，顧客滿意度，李克特量表
1.緒論
隨著市場營銷的理論和實踐日益轉向以客戶為中心，客戶滿意和客戶忠誠正日益受到學術界和企業界的共同關注。忠誠的客戶是企業價值和收益的源泉，是企業獲取利潤和持續成長的基石，所以在過去幾十年裏，顧客滿意度的理念已逐步滲透到企業內部，在企業戰略構成中占據著舉足輕重的地位。
ACSI模型經過多年的驗證，具有一定的精準性和科學性，是目前體係最完整、應用效果最好的一個顧客滿意度理論模型。在實際調研時，ACSI模型隻需要較少的樣本（120-250個），就可以得到一個企業相當準確的顧客滿意度。
2.問卷的設計、發放與回收
本次調研共發放問卷240分，回收問卷233份，回收率為97.1%。其中有效問卷為228份，有效率為97.9%。利用SPSS軟件對問卷進行信度分析，根據分析結果輸出顯示，數據的克隆巴赫係數為0.855，當克隆巴赫係數大於0.7，說明整個問卷具有不錯的信度，數據可靠性較高。
本次調研回收的240份問卷中，被訪者涉及了不同性別、不同年齡、 不同職業。從性別構成來看，男性占29.23%，女性占70.77%；從年齡結構來看，20歲以下占6.92%，20到30歲占86.15%，30到40歲占5.38%，40歲以上占1.54%；
結合快時尚行業的特點和顧客定位，被訪者符合性別比例適當、年齡結構偏年輕化的特點。
3.顧客滿意度指數計算
要計算顧客滿意度指數，必須估計出隱變量與顯變量的權重。本文采用因子分析法確定變量權重。用SPSS軟件進行因子分析得到因子得分矩陣，因子分析法確定權重就是將初始特征值和對應的因子得分相乘，將結果標準化，得到各指標的權重。利用ACSI模型顧客滿意度指數運算公式可知，ZARA顧客滿意度指數計算公式為：
根據計算得出各顯變量的樣本均值與權重，計算中ZARA顧客滿意度體係中各顯變量和隱變量的指數值，如表4-2所示。
根據以上分析結果可知，ZARA的顧客滿意度指數為61.21，目前顧客滿意度指數還沒有一個明確的界定標準來界定滿意度絕對高或低，僅憑該指數尚不能說明ZARA顧客滿意度的高低。但是我們可以將顧客預期指數、顧客感知質量指數、顧客感知價值指數、顧客滿意度指數與顧客忠誠度指數進行對比分析，其中顧客預期指數最高為65.09，其次感知質量指數為64.59，顧客滿意度指數為61.21，感知價值指數為58.09，而顧客忠誠度指數最低為57.64。
4.結論及建議
通過對計算所得出的五個結構變量指數進行對比分析，我們得到：ZARA顧客期望指數值最高，顧客感知質量卻達不到期望，這直接導致了顧客感知價值的降低，從而影響到顧客忠誠度。根據結論提出以下建議：
（1）有計劃地製定促銷方案。
ZARA針對不同年齡層在特定的時間進行不同服裝風格的促銷。在寒暑假針對20-25周歲的學生消費群體參照學生喜好的服裝風格進行促銷；在節假日針對白領輪換促銷服飾類型。對顧客的適當回饋會提高顧客忠誠。
（2）堅持持續性的顧客滿意度調查。
通過持續的顧客滿意度調查，可以讓企業及時從顧客角度發現自身的不足。ZARA這樣的快時尚企業，可以在官網上投放顧客滿意度調查問卷。了解顧客的想法，主動掌握顧客的潛在需求和期望。
參考文獻：
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