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        基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度測評研究

        2013-08-29 17:00:26
        大眾科技 2013年12期
        關(guān)鍵詞:神經(jīng)元顧客神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        (河北工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,河北 邯鄲 056038)

        住房問題是一個關(guān)系國計民生的大問題。最近幾年,國家為遏制房價上漲相繼出臺了的一系列的政策,每一次政策的出臺都牽動著億萬國民的心,由此可見房地產(chǎn)業(yè)的重要性。在房價飆升、住房需求卻處于供大于求的背景下,如何提高顧客滿意度不僅僅是房地產(chǎn)企業(yè)提高自身競爭力需要迫切解決的問題,更關(guān)系到社會經(jīng)濟(jì)的持續(xù)健康發(fā)展和社會的和諧穩(wěn)定。

        現(xiàn)在企業(yè)管理理論將提升顧客滿意度視為企業(yè)營銷戰(zhàn)略的一個重要部分。顧客滿意是指顧客通過對一種產(chǎn)品或服務(wù)的可感知效果(結(jié)果)與他們的期望值相比較后,所形成的愉悅或失望的感覺狀態(tài)。如果可感知效果低于期望,顧客就不滿意;如果可感知效果與期望相匹配,顧客就會滿意;如果可感知效果超過期望,顧客就會高度滿意或欣喜[1]。

        顧客滿意度來源于顧客的評價,但不能被直接觀測和計量。目前學(xué)術(shù)界對顧客滿意度這類多指標(biāo)、多方案問題進(jìn)行綜合測評的方法有很多。林盛、劉金蘭等(2005)指出利用基于 PLS的結(jié)構(gòu)方程模型,可以有效解決在構(gòu)造客戶滿意度模型中所遇到的變量非正太問題[2];李峰平、薛偉等(2006)

        在建立顧客滿意度層次分析結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上,利用模糊數(shù)學(xué)理論確定滿意度定性指標(biāo)權(quán)重[3];溫阿莉、周黎等(2009)基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用一種權(quán)值譜分析方法,分析了超市顧客滿意度和各個結(jié)構(gòu)變量之間的關(guān)系,得出影響超市滿意度的各個指標(biāo)因素的排序[4];王娟麗、熊偉等(2010)在QFD的基礎(chǔ)上,對KAND中的魅力質(zhì)量進(jìn)行明確的定義,從而提出顧客滿意度定量分析模型[5];趙富強(qiáng)、王荃等(2011)利用 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了農(nóng)機(jī)企業(yè)顧客滿意度測評模型,可以快速完成對樣本的學(xué)習(xí)與擬合,對于數(shù)據(jù)較多的農(nóng)機(jī)企業(yè)非常適用[6];姚恒、劉敏等(2013)借鑒ACSI和CCSI的基礎(chǔ)上,基于結(jié)構(gòu)方程和偏最小二乘 PLS路徑建模技術(shù)構(gòu)建了施工企業(yè)顧客滿意度評價模型,對提高建筑施工企業(yè)顧客滿意度有一定的借鑒意義[7]。但是目前所提到的測評方法沒有專門的針對房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度進(jìn)行研究。因此本文參考ACSI中建立的評價指標(biāo)體系,結(jié)合我國房地產(chǎn)業(yè)的行業(yè)特點,提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度測評模型。通過實例驗證了該模型的有效性和實用性,對研究房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度有一定的現(xiàn)實意義。

        1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論

        BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的處理信息的基本原理是:輸入信息xi(i=1,2,…,n)通過隱含層作用于輸出層,經(jīng)過非線性變換,產(chǎn)生輸出值yj(k=1,2,…,m),網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的每個樣本包括輸入向量和期望輸出向量,網(wǎng)絡(luò)輸出值與期望輸出值ok(k=1,2,…,m)之間的偏差,則會沿原來連接通路反向傳播,通過調(diào)節(jié)輸入層神經(jīng)元與隱含層神經(jīng)元之間的權(quán)重Wij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,p)和隱含層神經(jīng)元與輸出層神經(jīng)元之間的權(quán)重Wjk(j=1,2,…,p;k=1,2,…,m)以及閥值Tij、Tjk(j=1,2,…,p;k=1,2,…,m),使誤差沿梯度方向下降,經(jīng)過反復(fù)學(xué)習(xí)訓(xùn)練,直到網(wǎng)絡(luò)輸出誤差達(dá)到訓(xùn)練精度要求。此時經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以對類似樣本的輸入信息自行處理。以一個三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        圖1 單隱層結(jié)構(gòu)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        2 基于 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度測評研究

        在社會主義市場經(jīng)濟(jì)體制下,國家宏觀調(diào)控在房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展中發(fā)揮著重要的作用,其調(diào)控手段主要包括經(jīng)濟(jì)手段、行政手段、法律手段和道德手段等。國家繼2008年出臺“國十條”,又相繼出臺了為遏制房價上漲的“新國十條”、“新八條”、“國五條”和限購令。這些政策的出臺是國家宏觀調(diào)控的直接表現(xiàn),其中經(jīng)濟(jì)手段最為主要。本文在ACSI模型的基礎(chǔ)上,增加經(jīng)濟(jì)政策這一動態(tài)變量,提出了房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度測評模型,如圖 2所示。國家提出的每一項經(jīng)濟(jì)政策,不僅直接影響房地產(chǎn)企業(yè)的經(jīng)營戰(zhàn)略,同時也對購房者以及顧客滿意度有直接的影響。

        圖2 房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度測評模型

        2.1 建立房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度指標(biāo)體系

        要科學(xué)地對房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度進(jìn)行評價,必須有一套適合房地產(chǎn)業(yè)的評價指標(biāo)體系。

        輸入指標(biāo)共有15個:企業(yè)形象(企業(yè)信譽(yù)x1、企業(yè)實力x2);經(jīng)濟(jì)政策(利率x3、稅收x4、價x5);質(zhì)量感知(工程質(zhì)量x6、配套設(shè)施的健全程度x7、建筑規(guī)劃設(shè)計的合理程度x8、服務(wù)質(zhì)量x9);顧客期望(房屋的增值空間x10、房屋功能的齊全程度x11、服務(wù)人員專業(yè)知識的掌握程度x12、交通便捷性x13);價值感知(房價和房屋價值是否相等x14、促銷活動的優(yōu)惠程度x15)。

        2.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程

        Kolmogorov定理證明對于任何在閉區(qū)間的一個連續(xù)函數(shù)都可以用一個三層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近,因此結(jié)合房地產(chǎn)業(yè)的行業(yè)特點,建立一個三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。輸入層神經(jīng)元個數(shù)根據(jù)評價指標(biāo)體系確定,為15個。輸出層輸出結(jié)果應(yīng)為顧客滿意度所處等級。為了細(xì)化滿意度的等級,分為非常滿意y1、滿意y2、不滿意y3,目標(biāo)輸出模式為(1,0,0)、(0,1,0)、(0,0,1)。隱含層神經(jīng)元的個數(shù)根據(jù)嚴(yán)太山提出的經(jīng)驗公式(1-1),并經(jīng)多次試算確定為11個。本文的BP神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是15×11×3。

        其中m代表輸入層的節(jié)點數(shù),n代表輸出層的節(jié)點數(shù),p代表隱含層的節(jié)點數(shù),q為訓(xùn)練樣本數(shù)。

        BP算法的神經(jīng)元所用的轉(zhuǎn)換函數(shù)必須是處處可導(dǎo)的。一般使用log-sigmoid函數(shù)和tan-sigmoid函數(shù),能將 , )(-∞ +∞的輸入分別映射在區(qū)間(0,1)和(-1,+1)中。因此以log-sigmoid函數(shù)作為隱含層神經(jīng)元的傳遞函數(shù),以tan-sigmoid函數(shù)作為輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)。由于輸入層各指標(biāo)沒有統(tǒng)一的度量標(biāo)準(zhǔn),必須將其歸一化到[0,1]中。這里采用如下公式(1-2):

        其中xi為樣本輸入值,xmin、xmax的最大值和最小值為處理后的輸入樣本值,d1取值0.997,d2取值0.001。

        3 實例分析

        根據(jù)構(gòu)建的房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度測評模型,利用MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱建立一個輸入層、隱含層和輸出層的節(jié)點數(shù)分別為15、11、3的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和檢驗。評價值在(0.8,1.0]為非常滿意,(0.6,0.8]為滿意,(0,0.6]為不滿意。

        本文選取某市 8家房地產(chǎn)企業(yè)作為樣本進(jìn)行顧客滿意度評價。通過對這 8家企業(yè)已經(jīng)買房或者是打算買房的顧客進(jìn)行問卷調(diào)查的結(jié)果作為訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的樣本集。由于評價指標(biāo)體系中,既有定性指標(biāo),又有定量指標(biāo),為使各指標(biāo)在整個系統(tǒng)中具有可比性,對各指標(biāo)進(jìn)行歸一化處理如表1所示。

        表1 樣本數(shù)據(jù)表

        (1)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建

        (2)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練

        隨機(jī)選取其中的5組數(shù)據(jù)進(jìn)行BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,最大訓(xùn)練步數(shù)為1000,目標(biāo)誤差為0.0001,其它參數(shù)均為默認(rèn)。運(yùn)行網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,通過不斷迭代,直到網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練終止。

        (3)訓(xùn)練結(jié)果

        為了檢驗訓(xùn)練之后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否解決實際問題,本文將剩下的3組數(shù)據(jù)作為測試樣本帶入訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,得到的輸出結(jié)果和預(yù)期評價結(jié)果如表2所示。

        表2 網(wǎng)絡(luò)評價驗證結(jié)果

        從驗證和比較結(jié)果可以看出,網(wǎng)絡(luò)評價的結(jié)果和實際評價的結(jié)果基本上是一致的,這標(biāo)志著基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)顧客滿意度測評模型的建立是成功的。因此,本文提出的用于房地產(chǎn)業(yè)顧客滿意度評價的方法是可行的。

        4 結(jié)術(shù)語

        本文基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法建立了房地產(chǎn)顧客滿意度測評模型,由于該算法具有很強(qiáng)的自我學(xué)習(xí)能力、自適應(yīng)能力以及容錯能力等優(yōu)點,使其能在一定條件下對房地產(chǎn)顧客滿意度進(jìn)行綜合測評。但是由于房地產(chǎn)業(yè)是一個相對不穩(wěn)定的非線性動態(tài)變化的“復(fù)雜系統(tǒng)”,且影響顧客滿意度的部分指標(biāo)無法完全定量分析,所以只借助BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一種算法實現(xiàn)顧客滿意度測評的精度有限,還需要加入其它數(shù)學(xué)方法以提高測評的精準(zhǔn)度。

        [1]Fornell,C.,Johnson,M.D.,Anderson,E.W.,Cha,J.&Bryant,B.EThe American customer Satisfaction Index: Nature, Purpose and Fingdings.Journal of Marketing,1996.

        [2]林盛,劉金蘭.基于 PLS-結(jié)構(gòu)方程的顧客滿意度評價方法[J].系統(tǒng)工程學(xué)報,2005,20(6):653-656.

        [3]李峰平,薛偉.基于fuzzy AHP的顧客滿意度權(quán)重計算方法的研究[J].計算機(jī)工程與應(yīng)用,2006,3:100-102.

        [4]溫阿莉,周黎.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超市顧客滿意度研究[J].商場現(xiàn)代化,2009,567:115-116.

        [5]王麗娟,熊偉.基于QFD的顧客滿意度定量分析研究[J].現(xiàn)代管理科學(xué),2010,4:93-95.

        [6]趙富強(qiáng),王荃.基于 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)機(jī)企業(yè)顧客滿意度測評研究[J].中國農(nóng)機(jī)化,2011,235(3):32-34.

        [7]姚恒,趙敏.基于結(jié)構(gòu)方程和 PLS的建筑施工企業(yè)顧客滿意度評價模型研究[J].工程管理學(xué)報,2013,27(1):93-97.

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