满意度研究中的指标权重确定刘晓霞慧聪国际广州IT 研究所点击数：257完整的顾客满意度指标体系包括测评的指标，以及根据各项指标在测评指标体系中所具有的不同的重要性程度确定各项指标对总体满意度的影响权重。满意度测评结果除了作为企业满意度改进方向的一个重要支持数据之外，满意度评分也被应用于员工的绩效考核中， 而绩效考核的一个重要原则就是绩效考核的内容必须获得员工的认同。 不同的加权数往往导致不同的测评结果，因此权重确定是测评指标体系设计中非常关键的一个步骤，对于能否客观、 真实地反映顾客满意度起着至关重要的作用。不同的客户对测评指标的看法和评价也不尽不同，因而各指标对总体满意度的影响也不同，如乘坐地铁，安全和快捷比其它任何方面都重要的多。同时即使是同一个测评指标，由于测评对象不同，对于总体满意度的影响也有可能不同。确定权重的方法有很多种，主观赋权法、客观赋权法、德尔菲法、层次分析法等。主观赋权法因为主观意识的成分居多，通常容易引起争议；德尔菲法和层次分析法因为操作过程比较复杂也很少采用；客观赋权法是最为简单直接的方法，也是最常用的方法。实际操作中， 最常用的方法是采用李斯特量表对各指标的重要程度进行评价，所得的重要性得分称之为声称重要性，以此作为权重计算的数据。笔者曾经尝试用过5 分制、 10 分制、 100 分制不同的精确度的量表评测，但是都出现了相似的情况。一个普通的客户，必然希望在任何方面都获得最好的服务，没有什么指标是不重要的。在此基础上计算出来的各个指标的权重也必然很相近。以图表1 的数据为例，我们很难向客户说明在城市公交系统中，“广告宣传”对总体满意度的影响与“安全保障”为什么这么相近。推导重要性就是相对声称重要性而言的，它是以满意度评分为基础数据，通过回归方程、结构方程等多元统计方法计算各个指标对总体满意度的影响程度，并以此为基础计算各指标的权重。但通过多元统计方法分析出来的结果可能出现被考核方表现已经比较出色的工作因为客户已经习以为常，对总体满意度的影响很小，反而某些出现瑕疵的工作影响程度特别高。我们从用户需求的角度解释是合理的，但企业员工却难以接受，没有人会觉得做得最好的工作的权重却最小是合理的，而且企业也未能达到绩效考核目的。图表 1 重要性评价权重确定测评指标声称重要性评分权重导向指引8.37 12.2% 舒适整洁8.88 12.9% 准时快捷9.35 13.6% 安全保障9.67 14.0%...
