J.D.POWER满意度研究——问题到底出在哪里？
作 者：北京迪纳市场研究院 李金晖 发布日期：2008-11-7
J.D.POWER关于汽车满意度的研究成果，是行业内最广泛引用的。但是，针对它的质疑也是最为广泛的。 最近的一篇文章是发表在2008年8月6日《21世纪经济报道》上的“争议J.D.POWER”一文。这篇文章对J.D.POWER在调查中的样本量、抽样分布等进行了质疑，对其既当裁判员、也做教练员的角色进行了批评。 公平地说，J.D.POWER在推广汽车用户满意指数方面是做了大量工作的。外界对其调查样本量、抽样等方面的质疑虽然有道理，但是目前在中国大陆也没有其它企业进行的第三方大覆盖面的调查比它做得更好。样本量多少对应的是调查结果的精度，而抽样方法对应的是样本相对于整体的代表性。在提升样本量的同时，J.D.POWER更需要公开其抽样的方法，以证明其公开、公平和公正的立场。 对于其充当教练员，指导企业提升用户满意度方面，因为J.D.POWER在采取什么样的抽样和调研方法、模型、算法等方面都语焉不详，不对外公开，所以笔者无法加以明确的评价。 J.D.POWER最被厂家引用或者质疑的是其CSI和SSI的排名。通过J.D.POWER公开的资料，我们发现J.D.POWER计算SSI（销售满意度）采用了6个因子，并赋予固定的权重如下：销售人员16％，经销商设施15％，交易条件12％，交车时间12％，书面文件12％，交车过程33％。J.D.POWER计算CSI（服务满意度）则采用了7个因子，并赋予固定的权重如下：界面友好的服务（16％），服务后交车（15％），维修保养质量（15％），服务过程体验（12％），服务顾问（12％），服务启动（10％），体验到的问题（20％）。 首先，笔者对J.D.POWER采用因子加权的方法得到CSI和SSI分值不解。因为用户满意度是主观感受，最简单而直接的方法就是问用户对销售环节服务的满意度和售后服务环节的满意度。这些数据应该是计算CSI和SSI的主要原始数据。完全摈弃这些最直接的数据，而用几个因子得分乘以给定的因子权重计算CSI和SSI的分值，根本就是舍本逐末。实际上，影响用户满意度的要素非常多，在一份问卷中往往不可能穷尽所有的影响要素，所以也无法采用挑选出来的影响要素的线性组合来计算出满意度。 比如对一个人进行漂亮程度打分，人们将会根据一个总体的感受进行直接评价。同时我们也可以对这个人的胖瘦、高矮、脸型、发型、身材比例等要素进行评价，但是我们不应该按照对这些要素的评价以及赋予的要素权重来计算其漂亮程度。那么为什么要询问对这些要素的评价呢？是为了通过对受访者对目标群体的上述评价，通过统计手段得到下列结果：通常而言，对受访群体而言，他们认为高个子漂亮些还是中等个漂亮些，瓜子脸漂亮些还是鹅蛋脸漂亮些等，是为了建立这些影响要素和最终判断之间的联系。据汽车业内人士介绍，J.D.POWER的问卷中有关于整体满意度的问题，但是不知道为什么把这些问题摒弃不用。 如果没有关于满意度的整体问题，这时可能需要计算最终的满意度。通常可以调查用户对各影响满意度要素的“看重度”来计算。很明显，不同的汽车品牌用户群体存在很大差异，因此对满意度驱动要素的看重度很可能不同。我们难以想象，奥迪的用户群体和奥拓的用户群体在J.D.POWER提取的因子方面的看重度是一样的。 综合上述2个侧面，笔者觉得J.D.POWER在计算CSI和SSI的方法上面存在明显暇疵。 此外，如果J.D.POWER基于上述因子的权重（看重度）和因子分值来指导汽车企业提升用户满意度，也是不妥的。这是因为，用户看重的要素，往往是用户满意的必要条件，各厂家或者4S店在这些方面都会重点关注，大家的表现往往差别不大。这个时候，真正影响用户满意度的要素，往往是看重度不大，但是不同厂家/店家的表现差异很大的要素，这就是差异化经营的一个重要原因。所以，通过上述数据，我们需要计算得到的是各因子（或者要素）对最终满意度的影响大小，表示的是在其它因子保持不变的情况下，该因子的用户评价变化1％，引起的用户满意度分值变化的百分比。 |
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