顾客满意度对顾客忠诚度作用机制研究_基于电信企业的实证分析_由刀豆文库小编整理，希望给你工作、学习、生活带来方便，猜你可能喜欢“浅论企业顾客忠诚度”。
1引言
经济全球化大背景下, 市场逐渐从卖方市场转
化为买方市场, 企业竞争日趋激烈。为了在竞争中 脱颖而出, 企业需要培养忠诚的顾客。研究表明, 保 持并提高顾客的忠诚度将为企业带来很多益处。张
新安、田澎(2007 [1] 将之归纳为以下 5点:(1 维持 一个忠诚顾客的成本远低于争取一个新顾客的成 本, 降低了企业的营销成本;(2 忠诚的顾客倾向于 重复消费, 并购买企业的其他产品, 为企业带来稳 定的远期收益;(3 忠诚顾客更容易接受溢价, 同时 购买行为不容易受到价格优惠等促销手段的影响, 能为企业带来超额利润;(4 忠诚顾客经常宣传企 业的产品或服务, 通过口口相传, 为企业争取新的顾客满意度对顾客忠诚度作用机制研究 —— — 基于电信企业的实证分析 1 廖颖林 摘 要: 本文利用某电信企业的数据 , 采用了多种统计分析方法 , 深入探讨了我国企业中顾客满意度对顾客忠诚 度的作用机制 , 不仅探讨了不同满意程度顾客之间 , 而且还研究了相似满意程度的顾客内部 , 顾客满意度对顾客 忠诚度的作用大小和作用关系是否存在差异。本文的主要结论如下 :(1 顾客满意度的分类和顾客忠诚度的分类 之间存在着对应关系。(2 顾客满意度对顾客忠诚度的作用机制并非线性关系。在不满意顾客与满意顾客以及满 意顾客与非常满意顾客之间存在阈值;(3 相似满意程度的顾客内部 , 顾客满意度对顾客忠诚度的作用关系可能 唯一 , 也可能存在差异。非常满意顾客当其同时又是忠诚顾客时 , 顾客满意度才对顾客忠诚度呈
现出显著的线性 作用 , 否则 , 如果是不忠诚顾客或者潜在忠诚顾客时 , 这种作用关系仍然不显著。关键词: 顾客满意度;顾客忠诚度;多重对应分析;聚类回归 The Study on the Relationship between Customer Satisfaction and Customer Loyalty —— — Empirical Analysis Based on a Telecom Enterprise Liao Yinglin Abstract:Based on the data from a telecom enterprise, this paper applies various statistical analysis methods to deeply discu the role of customer satisfaction to customer loyalty.It discues the relationship between the customer satisfaction and the customer loyalty, and analyzes within the customers with same satisfaction the role and relationship of customer satisfaction and customer loyalty.The main results include:(1The different kinds of customer satisfaction corresponds to the difference kinds of customer loyalty;(2There is a nonlinear relationship between customer satisfaction and customer loyalty;(4'Highly satisfied customers' are not necearily 'loyalty customers'.Firms should provide other facilities to keep customer loyalty.Key Words:Customer Satisfaction, Customer Loyalty, Optimal Scaling, Cluster Linear Regreion 1.本文获上海财经大学 “ 211工程 ” 三期的资助,上海市重点学科建设项目(项目编号:B803 的资助。
作者简介:廖颖林, 1974年生,湖南郴州人,经济学博士,现为上海财经大学应用统计研究中心研究人员,上海财经大学统计与管理 学院讲师,研究方向为经济统计分析和顾客满意度分析。
第 12期(总第 123期 2009年 12月
No.12(SeriesNo.123 Dec 2009 统计教育 Statistical Thinktank 第 12期
顾客;(5 顾客忠诚有助于提高员工满意度和保持 率, 促进企业降低运营成本。按照传统的管理和营销理论, 提高顾客满意度 是培育忠诚顾客的有效途径, 通过忠诚的顾客提升 企业利润并实现企业的长远发展 [2]。但是某项调查 结果表明:在声称对公司产品满意甚至十分满意的 顾客中,有 65%~85%的顾客会转向其他公司的产 品 [3]。其中, 汽车业中 85%~90%的顾客表示满意, 但 是再次购买的比例却只有 30%~40%;餐饮业中品 牌转换者的比例更高达 60%~65%[1]。国内外多项研 究也表明, 顾客满意度对顾客忠诚度的作用机制是 复杂的, 并不是单一的线性关系。
进入 20世纪 90年代以来, 国外学者关于顾客 满意度对顾客忠诚度的作用机制展开了大量的理 论和实证研究。Coyne(1989 [4]首先指出顾客满意度 与顾客忠诚度之间的关系并非线性, 而是存在着两 个阈值:当顾客满意度超过某个较高的水平后, 重 购的忠诚度将急剧上升, 同时, 当顾客满意度下降 并低于一定水平后,顾客忠诚度也同样急剧下降, 而在这两个阈值之间,顾客忠诚度相对变化较小。Oliver(1992 [5]在 Coyne 的研究基础上, 利用突变模 型(Catastrophe Model 研究了交易成本、顾客满意 度对顾客忠诚度的影响, 指出顾客满意度对顾客忠 诚度呈现出非线性作用关系。Finkelman(1993 [6]将 落在两个阈值之间的区域称为 “ 无关紧要区域 ”(Zone of Indifference ,即顾客满意度陷阱区域, 并 进一步指出在无关紧要区域进行投资, 对公司的业 绩表现影响不大。Jones 和 Saer(1999 [7]通过对施 乐公司的实证研究, 发现了 “ 无关紧要区域 ” 的存 在, 研究指出非常满意的顾客重购产品的可能性是 满意顾客的 6倍, 只有非常满意的顾客才是真实的 忠诚者。
国内学者关于作用机制的探讨更多的还停留 在理论研究上, 例如, 韩经纶、韦福祥(2001 [2]展开 了顾客满意与顾客忠诚互动关系的动态分析;刘周 平(2007 [8]对顾客满意与顾客忠诚研究的文献进行 回顾时, 详细探讨了顾客满意度陷阱问题;张月莉、王方华(2008 [9]从理论角度讨论了顾客忠诚因果模 型, 等等。关于作用机制的实证研究相对缺乏, 目前 比较具代表性的有王霞、赵平(2003 [10], 张新安、田 澎(2007 [1]和廖颖林(2008 [11]的研究。
国内学者关于作用机制的实证研究主要探讨 了不同满意程度的顾客之间, 顾客满意度对顾客忠 诚度的作用关系是否存在区别。现有的研究表明不 同满意程度的顾客与不同忠诚度顾客之间存在着 对应关系 [1][11], 顾客满意度对顾客忠诚度的作用关 系, 随着顾客满意程度的不同而具有差异 [11]。但是, 对于满意程度相类似的顾客内部这种作用关系是 否存在差异的研究却十分缺乏。
本文利用某电信企业的数据对顾客满意度与 顾客忠诚度之间的作用机制展开深入的实证研究。本文在现有研究成果的基础上, 着重探讨了具有相 似满意程度的顾客内部, 顾客满意度对顾客忠诚度 的作用关系是否存在差异。是对现有研究成果的进 一步拓展。
2研究变量和研究路径 2.1研究变量
顾客满意度、顾客忠诚度作为经济心理学的概 念, 较难直接衡量, 一般需要通过其他外在变量间 接进行测量 [12], 而且考虑到顾客满意度和顾客忠诚 度概念的复杂性, 需要采用多元观测变量(Measur-able Variable [13]。同时不能忽视的是顾客满意度并 不是顾客忠诚度的唯一原因变量, 需要将顾客满意 度与顾客忠诚度的其他作用变量综合起来, 进行实 证分析。
本文在参考了瑞典顾客满意度指数模型 [14]、美 国顾客满意度指数模型 [15]等西方国家顾客满意度模 型基础上, 将顾客忠诚度(LOYA 的解释变量确定 为顾客预期(EXPE、质量感知(QUAL、价值感知(VALU 和顾客满意度(SATI。
同时, 分别确定各个变量的观测变量:(1 顾客 期望由总体期望(EXPE_1、可靠性期望(EXPE_2 和满足需求期望(EXPE_3 3个观测变量衡量;(2 质量感知由总体质量(QUAL_1、可靠性(QUAL_2 和满足需求能力(QUAL_3 3个观测变量衡量;(3 价值感知由给定质量下的价格(VALU_1 和给定价 格下的质量(VALU_2 2个观测变量衡量;(4 顾客 满意度由总体满意度(SATI_1、对预期的满足(SATI_2 和与理想的差距(SATI_3 3个观测变量衡 量;(5 顾客忠诚度由推荐他人使用的可能性(LOY-A_1、继续使用的可能性(LOYA_2、增大使用量的廖颖林:顾客满意度对顾客忠诚度作用机制研究 17 2009年
注:括号内的数值为标准差。
表 3顾客忠诚度分组后观测值个数、各观测变量的均值和标 准差
注:括号内的数值为标准差。表 2 顾客满意度分组后观测值个数、各观测变量的均值和标 准差 表 1 各个变量的 Cronbach α值
可能性(LOYA_3、使用其他业务的可能性(LOY-A_4 等 4个观测变量衡量。
2.2研究路径
目前常用的度量顾客满意度和顾客忠诚度的 方法是结构方程建模。将顾客满意度作为顾客忠诚 度的原因变量纳入方程, 并利用偏最小二乘建模方 法估计参数 [16][17], 在此基础上研究顾客满意度对顾 客忠诚度的作用机制。例如瑞典顾客满意度指数模 型 [14]、美国顾客满意度指数模型 [15]等。但是在进行顾 客满意度对顾客忠诚度作用机制的实证研究中, 结 构方程建模的方法并不合适。基于以下几点考虑:(1 结构方程建模忽略了顾客满意的不同程度, 也 忽略了对顾客忠诚的不同分类, 因此无法了解不同 满意程度的顾客与不同忠诚度顾客之间的对应关 系;(2 结构方程建模中将顾客满意对顾客忠诚的 作用简单线性化, 与非线性作用关系不符。
本文在借鉴现有研究成果的基础上, 首先对不 同满意程度顾客之间顾客满意度对顾客忠诚度的 作用机制展开了讨论, 接着, 又着重探讨了相似满 意程度顾客内部的作用机制。本文的实证研究共分 为 4步:首先对顾客按照满意水平以及忠诚水平进 行分类;接着探讨不同类别顾客之间的对应关系;然后对不同满意程度的顾客,分别展开主成分回 归, 以探讨不同满意程度顾客之间, 顾客满意度对 顾客忠诚度的作用大小、作用方式是否存在差异;最后利用聚类回归分析方法, 进一步深入探讨了满 意度相似的顾客内部, 顾客满意度对顾客忠诚度的 作用大小、作用方式是否存在差异。除了分析的第 4步将利用 R 软件 [18]完成, 其余的都将采用 SAS 软件
[19] 实现。3实证分析
3.1数据来源
本文实证分析的数据来源于某电信公司 2006 年的调查,从该电信公司的客户群中按照年龄、性 别等指标等比例分层抽样,并采用电话调查的方 式, 共调查了 1500份问卷, 经过预处理后, 实际有 效问卷为 1153份。
调查的所有问题均采用 10级尺度李克特量 表, 其中, 1表示完全不同意、根本不可能或者根本 不满意, 10表示完全同意、十分可能或者十分满意。
具体调查项目参见研究变量一节。
由于各个变量均采用多个观测变量衡量, 为了 衡量观测变量之间的内在一致性, 从而确定变量的 可靠性, 计算各个变量的 Cronbach α值 [20], 参见表 1。根据表 1, 各个变量的 Cronbach α值均大于或十 分接近 0.70, 说明变量具有一定的可靠性。
3.2聚类分析
考虑到不同水平的顾客满意度对顾客忠诚度 的作用方式存在差异, 采用聚类分析方法将顾客按 照顾客满意水平和顾客忠诚水平分别进行分类。将 顾客按照顾客满意水平高低不同分为 3组:不满意 顾客、满意顾客和非常满意顾客, 同时, 将顾客按照 顾客忠诚水平高低不同分为 3组:不忠诚顾客、潜 在忠诚顾客和忠诚顾客。
采用 K 均值聚类方法, 顾客满意度和顾客忠诚 度各个组内部情况分别参见表 2和表 3。
变 量 Cronbach α顾客预期(EXPE 0.8158质量感知(QUAL 0.8722价值感知(VALU 0.7844顾客满意度(SATI 0.9131顾客忠诚度(LOYA 0.6909 组 别 组 1(不满意顾客 组 2(满意顾客
组 3(非常满意顾客
观测值个数 10319824观测值比例 0.87%27.67%71.47%SATI_13.200(1.932 6.881(0.999 8.636(0.794 SATI_22.500(1.509 6.467(1.115 8.682(0.836 SATI_3 2.500(1.269 6.179(1.159 8.551(0.895 组 别 组 1(不忠诚顾客 组 2(潜在忠诚顾客 组 3(忠诚顾客
观测值个数 145385623观测值比例 12.58%33.39%54.03%LOYA_13.262(3.032 4.846(2.185 8.727(1.007 LOYA_28.462(2.619 8.612(1.509 9.444(0.898 LOYA_32.227(2.006 6.849(2.173 8.637(1.416 LOYA_4 2.268(1.915 7.296(1.890 7.887(2.248 廖颖林:顾客满意度对顾客忠诚度作用机制研究 18 第 12期 图 1两个变量两维对应图 表 4 顾客满意度和顾客忠诚度的列联表
根据表 2,按照顾客满意度的高低可将顾客分 为 3类:(1 组 1为不满意顾客, 记为 SATI1, 这类顾 客在各个观测值上的得分均值都低于 3.5分,得分 很低;(2 组 2为满意顾客, 记为 SATI2, 这类顾客在 各个观测值上的得分均值都在 6分到 7分之间, 超 过了量表的中点,即 5分;(3 组 3为非常满意顾 客, 记为 SATI3, 这类顾客在各个观测值上的得分均 值均超过 8.5分, 得分偏高。根据表 3,按照顾客忠诚度的高低可将顾客分 为 3类:(1 组 1为不忠诚顾客, 记为 LOYA1, 这类 顾客除了继续使用的可能性均值偏高以外, 其他观 测变量的均值都低于 3.5分, 得分很低;(2 组 2为 潜在忠诚顾客, 记为 LOYA2, 这类顾客除了推荐他 人使用可能性的得分均值低于 5分以外, 其他观测 变量的均值都落在 6.5分到 9分之间;(3 组 3为忠 诚顾客, 记为 LOYA3, 这类顾客在所有观测值上的 得分均值均超过 7.5分, 得分偏高。
比较各类顾客人数不难发现, 不忠诚顾客的人 数多于不满意顾客的人数, 这是因为在 2006年, 我 国电信业改革虽然已经启动, 市场上已经形成了多 家电信运营商共同竞争的局面, 但是这种竞争仍然 受到一定保护, 是不充分的。由于对电信运营商在 经营地域、经营范围上有所限制, 这就造成了在小 的地域范围内某项电信服务的提供商仍然具有垄 断性, 因此偏高的顾客满意度与偏低的顾客忠诚度 并不矛盾, 反而是当时市场的真实反映。这一点从 继续使用可能性(LOYA_2 观测变量的偏高均值也 可以反映出来, 根据表 3, 无论顾客忠诚属于哪种类 型, 该变量的均值均较高, 一定程度上反映出顾客 缺乏选择的状况。
3.3多重对应分析
顾客满意度和顾客忠诚度分类后, 可视为两个 定性变量,对这两个定性变量进行多重对应分析, 以了解两个分类变量之间的对应关系。
两个变量的两维对应图参见图 1,两个变量各 组之间的列联表参见表 4。
根据图 1可知, 顾客满意度与顾客忠诚度之间 存在着明显的对应关系。其中, 非常满意顾客与忠 诚顾客很接近;满意顾客与潜在忠诚顾客很接近;同时还可以看到, 虽然不满意顾客与不忠诚顾客并 不接近 —— — 这可能与不满意顾客人数仅为 10人, 人数过少有关 —— —
但是它们仍然落在同一区域之 内, 具有一定联系。两个变量之间的对应关系在列 联表中也有所体现。从顾客满意度分类的角度来 看,在不满意顾客中,不忠诚顾客比例最高, 占 90%;满意顾客中,潜在忠诚顾客的比例最高, 占 52.9%;非常满意顾客中, 忠诚顾客的比例最高, 占 64.9%。从顾客忠诚度分类的角度来看, 在忠诚顾客 中, 非常满意顾客占 85.9%, 这一比例随着顾客满意 度的下降, 依次降低为 55.8%和 51.0%。
根据多重对应分析, 进一步验证了不同水平的 顾客满意度与不同水平的顾客忠诚度之间存在着 对应关系:不满意顾客往往对应着不忠诚顾客;满 意顾客往往对应着潜在忠诚顾客;而非常满意顾客 往往就是忠诚顾客。该结果我国学者的现有实证研 究结果十分吻合, 但是仅仅根据对应分析, 仍然无 法判断顾客满意对顾客忠诚作用关系的具体形态, 即线性变化还是非线性变化, 因此还需要展开进一 步的分析。
3.4主成分回归分析
为了进一步展开对顾客满意度陷阱的实证分 析, 将所有变量按照不同满意程度的顾客分别进行 主成分分析, 然后对不同满意水平的顾客群体利用 各变量的第一主成分得分进行主成分回归, 以期了 解不同满意程度的顾客群体之间, 顾客满意对顾客 忠诚作用的具体形态是否存在差异。
对于各种满意程度的顾客, 所有变量的第一主 分组频数 不忠诚顾客 潜在忠诚顾客 忠诚顾客
小计 不满意顾客 91010满意顾客 6216988319非常满意顾客 74215535824小计 145 385 623 1153 廖颖林:顾客满意度对顾客忠诚度作用机制研究 19 2009年
成分均具有较高的贡献率, 同时所有观测变量上的 载荷均为正, 具有很好的经济内涵。这位后续主成 分回归分析的有效性奠定了基础。
将顾客期望、质量感知、价值感知、顾客满意度 和顾客忠诚度等各变量的第一主成分得分分别记 为 EXPE_P、QUAL_P、VALU_P、SATI_P和 LOYA_P。分别对不满意顾客、满意顾客和非常满意顾客 3种顾客群体, 以 LOYA_P为因变量, 以 EXPE_P、QUAL_P、VALU_P和 SATI_P为自变量进行多元线 性回归。3种顾客群体的回归方程参见式(1、式(2 和式(3。
不满意顾客的回归方程为: LOYA_P=0.000-0.578×EXPE_P+0.779×QUAL_P+(1.000(0.014(0.002 0.056×VALU_P+0.462×SATI_P(0.798(0.040(1 n =10R 2=0.91Prob(F-statistic=0.002DW=2.01满意顾客的回归方程为:
LOYA_P=0.000-0.092×EXPE_P+0.116×QUAL_P+(1.000(0.014(0.056 0.294×VALU_P+0.103×SATI_P(0.000(0.135(2 n =319R 2=0.12Prob(F-statistic=0.000DW=2.01非常满意顾客的回归方程为: LOYA_P=0.000-0.019×EXPE_P-0.002×QUAL_P+(1.000(0.626(0.955 0.164×VALU_P+0.106×SATI_P(0.000(0.008(3 n =824R 2=0.04Prob(F-statistic=0.000DW=2.01比较式(1、式(2 和式(3 , 有以下几点结论:(1 随着顾客满意程度从不满意转变到满意进 而到非常满意, 顾客期望对顾客忠诚的作用也从统 计显著转变为统计不显著;(2 不满意顾客和满意顾客中, 产品、服务的质 量对顾客忠诚的影响统计显著,非常满意顾客中, 质量感知对顾客忠诚的影响统计不显著;(3 不满意顾客中, 产品、服务的价值对顾客忠 诚的影响统计不显著,满意和非常满意顾客中, 价 值对顾客忠诚的影响统计显著;(4 不满意顾客和非常满意顾客中, 顾客满意度 对顾客忠诚度的影响统计显著, 而满意顾客中, 顾客 满意对顾客忠诚度的影响统计不显著。这一点进一
步验证了顾客满意度对顾客忠诚度的非线性关系。同时需要指出的是, 虽然根据 F 检验的结果, 式(2 和式(3 均为统计显著, 但是两个方程的拟合优 度却并不高, 特别是式(3 , 拟合优度仅为 0.04。造成 这种结果的原因可能有两点:第一, 在满意顾客与非 常满意顾客内部,解释变量对顾客忠诚度的作用方 式可能具有不同的类型;第二, 方程遗漏了对顾客忠 诚度具有较好解释能力的解释变量。由于本文研究 聚焦于顾客满意度对顾客忠诚度的作用机制, 因此, 为了探讨相同满意程度顾客内部顾客满意度对顾客 忠诚度的作用机制是否唯一,本文将进一步采用聚 类回归分析方法, 展开更深入的分析。
3.5聚类回归分析
聚类回归分析方法 [21-23]是基于某个或者某些自 变量对因变量的作用关系不同对观测变量进行分 类的分析方法。
聚类回归分析假定从混合着的 K 类总体中抽取 出一个样本量为 I 的样本。为了测定不同总体中解 释变量对被解释变量的作用关系。对抽取的样本, 采 用极大似然估计方法,最大化似然函数 L 或者对数 似然函数 Ln(L。对数似然函数 Ln(L 的计算公式为: ln(L = I i =1 Σ1n K k =1 Σλk(2πσ2k-1/2exp-(y i-X i b k 2 k k k k(4 其中:k =1,2,… , K 表示不同的总体;i =1,2,… I 表 示第 i 个样本观测值;y i 表示被解释变量的第 i 个观 测值;X i 表示解释变量的第 i 个观测值向量, 解释变 量的个数为 J;b k 表示第 k 类总体的回归系数向量;σ2k 表示第 k 类总体的方差, 满足 σ2k >0;λk 表示第 k 类 总体所占的未知的比例, 满足 0≤ λk ≤ 1且
K k =1 Σλk =1。在给定 K、y 及 X 的情况下, 通过极大似然估计 方法, 可以得到 b k、σ2k 以及 λk 等参数的估计值。但是, 总体到底应该分为几类, 即却往往是未知 的。如何确定最佳的总体类数, 可以根据贝叶斯信息 准则(Bayesian Information
Criterion, BIC。BIC 有不 同的计算公式, R 软件所采用的计算公式为 [18]: BIC =21n(L-1n(I ×((J +3×K-1(5 BIC 值越大越好,往往将对应于最大 BIC 值的 类数确定为最佳总体类别数。
在确定总体分为几类之后,需要将每个观测值 归入对应的总体中。对每个观测值计算属于各类的廖颖林:顾客满意度对顾客忠诚度作用机制研究 20 第 12 期 廖颖林： 顾客满意度对顾客忠诚度作用机制研究 表6 分类 21 后验概率，将观测值归入到后验概率最大的总体中。利用聚类回归分析方法，对满意顾客和非常满 意顾客展开进一步分析，探求相同满意程度顾客内 部，顾客满意度对顾客忠诚度的作用机制是否唯 一。不再对不满意顾客进行聚类回归的原因有两 进 点： 一是不满意顾客的样本量较小，只有 10 个，一步展开聚类回归分析的意义不大； 二是前文的主 成分回归分析中，不满意顾客方程的拟合优度已经 达到较高的水平。首先考虑满意顾客的聚类回归。比较两个变量 作用关系不同分类的 BIC 值，根据表 5，顾客满意度 对顾客忠诚度的作用关系分为 1 类时，值达到 BIC 最大，为-1129.820，此时对数似然函数 Ln(L亦达到 最大值，为-547.615。这说明对于满意顾客而言，无 论顾客忠诚属于哪种类型，顾客满意作用于顾客忠 诚的方式主要只有 1 种。根据式）顾客满意度对（2，顾客忠诚度的回归系数为 0.103，检验的 p 值为 t 0.135，说明对于满意顾客，顾客满意度对顾客忠诚 度不存在显著的线性作用关系。同时，为了考察顾 客满意度对顾客忠诚度的非线性作用关系，本文还 顾客满意度的 3 次 考虑了将顾客满意度的平方项、方项等分别引入方程，作用关系仍然不显著，不能 通过检验。聚类回归分析表明： 满意顾客内部，顾客 满意度对顾客忠诚度的作用关系主要体现为一种 类型，但是这种作用关系并不是显著的线性或者非 线性作用关系，简言之，对于满意顾客，提高顾客满 意程度并不会对顾客忠诚度产生显著影响。同时，需要指出的是，由于式）（1 的拟合优度为 0.12，处于 较低的水平，这可能意味着方程遗漏了较重要的解 释变量，对于满意顾客，可能存在其他变量对顾客 忠诚度产生影响。表5 分类 BIC 1类 非常满意顾客不同作用关系分类的 BIC 值 2类 3类 4类 5类-2707.959 1类 BIC
-2872.311-2663.081-2664.869-2687.671 这 2 类作用关系的回归方程分别参见式）（6 和 式）（7。第一类关系： LOYA_P=-2.060-0.088×EXPE_P-0.079×QUAL_P(0.000(0.246(0.274 0.087×VALU_P+0.076×SATI_P(0.378(0.321（6）2 n=178 R =0.24 Prob(F-statistic=0.000 DW=2.17 第二类关系： LOYA_P=0.561+0.028×EXPE_P+0.005×QUAL_P+(0.000(0.196 0.119×VALU_P+0.171×SATI_P(0.000(0.000（7）2 n=646 R =0.24 Prob(F-statistic=0.000 DW=2.17 根据式）（7 不难发现：（6 和式）非常满意顾客的 内部，存在少部分顾客（约占 20%）的满意度对其忠 诚度并不具有显著的线性关系，但是大部分顾客（约占 80% 的顾客满意对顾客忠诚具有显著的正）的线性关系。这说明，企业对于非常满意顾客也需 要分类管理，提高非常满意顾客的满意程度并不一 比较式）（3 和式 定能够提高其顾客忠诚度。而且，（7 的拟合优度，）通过进行聚类回归分析，方程的拟 合优度得到较大幅度的提升，从原来的 0.04 增加到 0.24，这说明产生式）（3 较低拟合优度的主要原因是 非常满意顾客内部存在着不同的作用机制。但是式（6 的拟合优度仍然维持在较低水平，0.04，）为 说明 对于这部分顾客，可能存在其他较重要的变量对顾 客忠诚度有解释能力。那么非常满意顾客内部的两类顾客又具有怎 样的特点呢？将顾客忠诚度的分类与顾客满意作用 于顾客忠诚的作用关系分类进行多重对应分析，得 到两维对应图，参见图 2。根据图 2，满足式）（6 的顾 客主要由不忠诚顾客和潜在忠诚顾客构成，而满足 式）（7 的顾客主要是忠诚顾客。这说明，对企业非常 满意的顾客并不都是企业的忠诚顾客，其中还有一 定比例的不忠诚顾客和潜在忠诚顾客。非常满意顾 客如果同时还是一个忠诚顾客，提高其顾客满意度 能显著提高其顾客忠诚度，但是如果仅是不忠诚顾(0.849 满意顾客不同作用关系分类的 BIC 值 2类 3类 4类 5类-1129.820-1131.811-1155.513-1183.720-1192.441 考虑非常满意顾客的聚类回归。作用关系分为 不同种类时的 BIC 值参见表 6。根据表 6，当顾客满 意作用于顾客忠诚的关系分为 2 类时，达到最 BIC 大值，为-2663.081，同时 Ln(L亦达到最大值，为1287.898。这说明对于非常满意的顾客而言，可以将 他们按照顾客满意作用于顾客忠诚的不同关系分 为 2 类。廖颖林： 顾客满意度对顾客忠诚度作用机制研究 2009 年 客或潜在忠诚顾客，满意度的提高并不能显著提高 其顾客忠诚度。企业不仅需要促使顾客非常满意，同时还需要尽可能地为顾客忠诚创造条件，步入良 性促进的轨道，从而更快地提高顾客忠诚度。计显著； 满意顾客中不显著； 非常满意顾客中亦表 现为统计显著。同时，随着顾客满意度水平的变化，顾客忠诚度的其他解释变量对顾客忠诚度的作用 关系也发生着变化。（3 相似满意程度的顾客内部，）顾客满意度对 顾客忠诚度的作用关系可能唯一，也可能存在差 不论其顾客忠诚度达到怎样的 异。对于满意顾客，水平，顾客满意度对顾客忠诚度的作用关系主要有 一种。但是对于非常满意顾客，只有当其同时又是 忠诚顾客时，顾客满意度才对顾客忠诚度呈现出显 著的线性作用，否则，如果他是不忠诚顾客或者潜 在忠诚顾客时，这种作用关系仍然不显著。本文的研究结果表明顾客满意度是顾客忠诚 度的必要条件，而非充分条件，为了将顾客满意转 图2 顾客忠诚与两变量（顾客满意度顾客忠诚度 作用关系的）对应关系 化为企业业绩表现的提高，不应该仅仅满足于 “使，“使顾客非常满意”。同时，并不 顾客满意”而需要 是非常满意的顾客就一定是忠诚顾客，哪怕对于非 常满意顾客，企业还需要尽可能地为顾客忠诚创造 条件，促使顾客忠诚。当然，还可以展开进一步的研究。许多学者探 讨了顾客忠诚的不同维度，例如，张新安、田澎（2007 [1]指出顾客忠诚具有情感、）行为倾向和认知 韩小芸、温碧艳（2003 [24]指出顾客忠）成份； 汪纯孝、诚具有情感性、认知性、行为性和意向性忠诚等 4 个不同维度。考虑到顾客忠诚不同维度的研究是更 加全面的，有必要展开进一步的分析。不同行业垄 断程度不同造成转移成本不同，陈明亮（2003 [25]实）证研究表明转移成本是客户忠诚的决定因素，对于 不同的行业，顾客满意度对顾客忠诚度的作用关系 国外某些学者已经证 可能存在较大的差异。当然，（）实了 这个结 论，如 Jones 和 Saer 1999 [7] 的 研 例 究，但是，该结论在我国是否同样成立有待进一步 的分析。本文的实证分析基于某家电信企业，结论 对于我国电信行业具有一定的借鉴作用，但是能否 将结论应用于其他行业，还需要后续分析验证。张 宁（2002 [26]曾经通过基数指标测定方式明确了顾客）满意测量函数，然后采用 Gibbs 抽样的蒙特卡洛方 法，估计了顾客满意阈值及函数系数。该研究为采 用除了聚类分析方法以外的其他方法确定
顾客满 意的阈值拓展了思路，是否还存在其他科学合理的 方法也有待进一步的研究。注： 图中 JU1 表示第一类关系，表示第二类关系。JU2 4 研究结论和进一步的讨论 虽然关于顾客满意度对顾客忠诚度的作用机 制已经形成了大量研究成果，但是国内的研究主要 还是围绕着理论研究展开，实证研究较缺乏。而现 有的实证研究中也主要侧重于探讨不同满意程度 顾客之间，顾客满意度对顾客忠诚度的作用关系是 否存在差异上，关于相似满意程度顾客内部，作用 关系是否存在不同的研究十分缺乏。本文利用某电 信企业的数据，在借鉴了现有研究成果的基础上，通过进一步探讨相似满意程度顾客内部，满意度对 忠诚度的作用机制的差异性，进一步拓展了现有的 研究，同时对两者作用机制的研究更加深入。本文 的主要结论如下：（1 不同满意程度的顾客与不同忠诚度的顾客）之间存在这明显的对应关系。一般而言，不满意顾 客往往对应着不忠诚顾客； 满意顾客往往对应着潜 在忠诚顾客； 而非常满意顾客往往就是忠诚顾客。（2 顾客满意度对顾客忠诚度的作用机制并非）线性关系，在不满意顾客与满意顾客以及满意顾客 与非常满意顾客之间存在阈值。随着顾客满意度的 提高，顾客满意度对顾客忠诚度的线性作用关系的 显著性发生变化： 在不满意顾客中这种线性关系统
第 12 期 廖颖林： 顾客满意度对顾客忠诚度作用机制研究 [14] 23 Claes Fornell.A National Customer Satisfaction Barometer: The Swedish Experience[J].Journal of Marketing, 1992, 56(1:6-21.Claes Fornell, Michael D.Johnson, Eugene W.Anderson, et al.The American Customer Satisfaction Index: Nature, Purpose, and Findings[J].Journal of Marketing, 1996, 60(10: 7-18.参考文献 [1] [2] [3] [4] [5] 张新安，田澎．顾客满意与顾客忠诚之间关系的实证研究[J]．管 理科学学报，2007，（4 ： 10）62-72． 韩经纶，韦福祥．顾客满意与顾客忠诚互动关系研究[J]．南开管 理评论，2001，）8-10，（6 ： 29． 徐小龙．顾客满意战略的陷阱分析[J]．生产力研究，2007，）（4 ： 128-129． Kevin Coyne.Beyond Service Fads-Meaningful Strategies for the Real World [J].Sloan Management Review, 30(Summer:73.Terence A.Oliver, Richard L.Oliver, Lan C.Macmillan.A Catastrophe Model for Developing Service Satisfaction Strategies [J].Journal of Marketing, 1992,(Jul.[6] [7] [8] [9] [10] [11] [12] [13] Daniel P.Finkelman.Croing the „Zone of Indifference‟[J].Marketing
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