鄒 帆，黃佳歡，張 琦，賀霖青，李玉鵬

(中國礦業(yè)大學 礦業(yè)工程學院工業(yè)工程系，江蘇 徐州 221116)

0 引言

以市場為導向的現(xiàn)代消費經(jīng)濟更注重顧客需求，顧客對產(chǎn)品價值進行判斷，并據(jù)其做出購買決策。顧客滿意是企業(yè)贏得市場，求得生存的關鍵因素[1]。顧客滿意度是顧客對產(chǎn)品偏好的量化，對其進行有效準確的測度對于企業(yè)把握顧客需求導向，了解顧客忠誠程度具有重要意義[2]。

有關顧客滿意度測度的研究主要包括結構化模型和非結構化模型兩類。結構化模型主要通過結構方程模型等技術研究顧客滿意度的影響因素及路徑[3-4]，但其建模過程復雜，測度結果敏感性較強。而在非結構化模型中，更多通過設計量表收集顧客對產(chǎn)品的評價信息[5]，模型簡單且可操作性強。借助滿意度量表對顧客評價信息的收集處理，所得數(shù)據(jù)本質(zhì)上是顧客觀點的表達。目前，已存在多種有關顧客滿意度量化的方法研究。MIHELI等[6]基于多屬性決策原理，采用多屬性滿意度分析方法對私有銀行服務綜合滿意度進行了測定，數(shù)據(jù)來源于均勻三刻度量表(“很好”、“好”及“中等”);涂榮庭等[5]提出混合滿意和不滿意的復合評分尺度量表，認為可以更好地反映顧客心理。為解決均勻量表測度下存在的結果偏態(tài)分布的問題，李玉鵬等[7]建立了一種不均衡評價標度，利用偏好語義表達顧客評價態(tài)度。然而，采用量表方式實際獲得的只是調(diào)研當期的“靜態(tài)”顧客滿意程度，顧客是社會環(huán)境中的一員，其針對產(chǎn)品的評價觀點存在因觀點交互造成的動態(tài)性[8]，從而導致現(xiàn)有顧客滿意度測度方法獲得的結果出現(xiàn)失真。

顧客對產(chǎn)品的滿意度評價本質(zhì)上是其對當前產(chǎn)品屬性的感受的綜合評價[9]。從電子商務、社交媒體所依托的網(wǎng)絡平臺的結構特征來看，顧客評價的演化機理具有明顯的社會網(wǎng)絡特性。在復雜社會網(wǎng)絡中，社交關系網(wǎng)絡中的任意兩人都可以通過一定的媒介邊(即網(wǎng)絡的邊)連在一起[10]。因而，將觀點演化模型應用于顧客評價演化機理的研究，可描述顧客對于產(chǎn)品滿意度評價的演變規(guī)律及最終收斂結果。李根強等[11]從復雜網(wǎng)絡視角，提出了基于社會關系強度的輿情觀點演化模型，分析了網(wǎng)絡社群輿情的觀點演化機制;錢成等[12]通過建立觀點演化模型，以計算機仿真為主要手段，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡中觀點傳播的一些新特性，分析不同拓撲結構下的復雜網(wǎng)絡觀點演化規(guī)律。目前，針對連續(xù)觀點動力學模型的研究雖然考慮了多方面因素對用戶觀點的影響，但尚未廣泛應用于顧客滿意度研究中，且缺乏顧客自身由于觀點接受度不同造成的異質(zhì)性因素的研究。顧客以對其他觀點的不同接受度在相應的有界信任閾中進行交互。有一種顯見的現(xiàn)象，評價系統(tǒng)中的在線顧客認為負面評價比正面評價更有幫助，這種“負向偏見”會對與之交互的顧客的滿意度評價產(chǎn)生直接影響[13]。在動態(tài)決策環(huán)境下，由于顧客的異質(zhì)性和負向偏見，導致在交互過程中對同一產(chǎn)品的滿意度評價發(fā)生改變。采用觀點動力學模型研究顧客評價觀點的動態(tài)演化過程，可有效刻畫異質(zhì)顧客群體評價觀點演化的收斂值(即“真實”的綜合滿意度)及收斂機理和規(guī)律。

綜上所述，本文提出一種基于改進的DW(Deffuant-Weisbuch)[14]觀點演化模型的異質(zhì)顧客群體滿意度測度方法。在該模型中，同時考慮顧客觀點交互的動態(tài)性、顧客群體觀點接受度的異質(zhì)性以及負向偏見的影響，探索相關觀點演化規(guī)律，并以某品牌國產(chǎn)手機顧客滿意度測度為例驗證了模型的有效性。

1 異質(zhì)群體評價交互的研究方法

隨著社會關系網(wǎng)絡的不斷發(fā)展，顧客評價具有互動性，社會群體通過溝通交互使觀點逐漸收斂演化形成穩(wěn)定的評價觀點，即顧客對產(chǎn)品的滿意度。然而，個體是存在有限理性的，人的決策會受到其判斷方式、決策對象以及環(huán)境等因素的影響，因此會出現(xiàn)各種非理性現(xiàn)象，具體表現(xiàn)為在觀點交互過程中的接受度不同。不同屬性的顧客在處理產(chǎn)品評價問題時會呈現(xiàn)出不同的決策行為，對于產(chǎn)品的滿意度評價也具有差異性。同時，受負向偏見的影響，不同接受度的顧客群體在觀點交互過程中會表現(xiàn)出觀點演化的差異性。本章將在異質(zhì)顧客群體劃分的基礎上，提出一種考慮負向偏見的觀點演化模型，并用以測度顧客滿意度。

1.1 基于觀點接受度的異質(zhì)顧客群體劃分

所謂異質(zhì)顧客群體，其主要特征是顧客在購買產(chǎn)品作決策時，受到其他與之交互顧客的偏好影響后，會表現(xiàn)出對自身觀點的不同調(diào)整，或接受其他顧客的偏好，或堅持原有評價觀點。在顧客進行評價觀點交互的過程中，顧客的觀點接受度對顧客群體最終偏好的一致性，以及對群體偏好收斂情況的影響不同，進而導致最后所表達的產(chǎn)品滿意度評價也不同。在觀點動力學研究中，持連續(xù)觀點的個體屬性表現(xiàn)為兩種不同的形式：①尋找觀點相近的人,按照某種特定的方式去接受他人的觀點，即跟隨、妥協(xié)、折衷或者拒絕，個體在顧客群體中按照一定的規(guī)則選擇其他顧客進行交互;②個體按照特定的規(guī)則尋找一定的交互活動范圍，而個體觀點則取范圍內(nèi)所有觀點的平均值。然而，這兩種方式都未考慮顧客群體的異質(zhì)性，難以獲得真實的滿意度評價。

本文采用觀點接受度描述顧客個體屬性，即下一時刻某一個體接受他人評價觀點的程度，具有相同(或相近)接受度的顧客群體稱為同質(zhì)顧客群體，否則稱為異質(zhì)顧客群體。按照顧客評價的實際情況，根據(jù)不同顧客觀點接受度的差異性以及顧客對于周圍決策者的觀點交互后表現(xiàn)出的不同態(tài)度，將顧客群體劃分為無主見型、隨和型、偏執(zhí)型以及固執(zhí)型4類[15]。無主見型顧客每一時刻都選擇與之交互的個體的觀點作為自身觀點；隨和型顧客易于接受與其不一致的觀點并對其進行價值判斷；偏執(zhí)型顧客較難接受與其觀點不一致的評價；固執(zhí)型顧客幾乎無法接受其他顧客的評價觀點。

1.2 考慮負向偏見的改進DW模型

DW模型是一種描述觀點交互的觀點動力學演化模型。本文基于某時刻調(diào)研獲取的異質(zhì)顧客群體的滿意度評價觀點，以改進的DW模型對顧客滿意度評價觀點進行演繹和仿真，從而獲得最終的滿意度評價結果。傳統(tǒng)的DW模型描述如下[14]。

假設顧客i在t時刻的滿意度評價觀點值(簡稱“觀點值”)xi(t)∈[0,1]，且顧客評價交互行為具有隨機性。用μ∈[0,1]表示顧客的觀點接受度。設顧客群體大小為n，隨機選取群體中的兩名顧客i和j進行交互，他們在t時刻的評價值分別為xi(t)和xj(t)?；谟薪缰眯艆^(qū)間，顧客群體之間產(chǎn)生隨機連續(xù)的觀點交互行為，在該區(qū)間內(nèi)允許不確定性意見的交流。當顧客觀點相似時，觀點會聚合收斂，但相似度是有界的，給定個體交互閾值ε∈[0,1]。當兩個顧客初始觀點差值

|xj(t)-xi(t)|≤ε

(1)

時，發(fā)生觀點交互行為，否則不發(fā)生交互行為，即顧客在下一時刻仍然保持初始觀點。傳統(tǒng)DW模型的觀點交互規(guī)則為：

xi(t+1)=xi(t)+ωμ[xj(t)-xi(t)],

xj(t+1)=xj(t)-ωμ[xj(t)-xi(t)]。

(2)

其中

(3)

傳統(tǒng)的DW模型只考慮了同質(zhì)顧客群體交互的情況，所有顧客的接受度(μ)和閾值(ε)相同且不發(fā)生改變，缺乏一般性。本文考慮顧客群體的異質(zhì)性，按接受度將顧客分為4種屬性的群體。由于異質(zhì)性顧客的觀點接受度不同，用μi表示顧客i的觀點接受度，且μi∈{μ1,μ2,μ3,μ4}，其中：μ1、μ2、μ3、μ4分別表示無主見型、隨和型、偏執(zhí)型以及固執(zhí)型顧客群體的評價觀點接受度，借鑒文獻[15]的相關研究，設定μi在[0,1]區(qū)間內(nèi)，具體取值可根據(jù)實際問題確定。

引入負向偏見機制對DW模型進行改進。在負向偏見的影響下，持正面評價觀點的顧客更加關注負面評價，即顧客的消極評價總是會在交互過程中使得其他顧客的滿意度評價降低。無論顧客評價觀點的差值是否在閾值之內(nèi)，只要正面評價和負面評價同時存在，都會發(fā)生觀點交互。x=0.5是滿意度為正面評價和負面評價的分界點。當兩位顧客進行交互時，只有其中一位顧客的滿意度小于0.5且另一位顧客的滿意度大于0.5時，才會觸發(fā)負面偏見機制。記α=1為顧客信任負面評價，α=0為顧客不信任負面評價。異質(zhì)群體交互模式中，在任意時刻t，顧客觀點進行隨機交互，t+1時刻顧客群體的交互行為滿足如下調(diào)整規(guī)則。演化模型為：

xi(t+1)=xi(t)+λiωiμi[xj(t)-xi(t)]，

xj(t+1)=xj(t)-λjωjμj[xj(t)-xj(t)]。

(4)

其中:

ωi=

(5)

ωj=

(6)

(7)

(8)

如式(4)～式(8)及圖1所示，改進的DW觀點演化模型，一方面考慮了觀點接受度的差異，另一方面將負向偏見引入演化過程，更加有效地刻畫實際觀點演化環(huán)境下顧客群體的異質(zhì)性及顧客對“差評”的特殊關注。因此，基于改進DW觀點演化模型的顧客滿意度測度結果更具合理性。異質(zhì)群體交互模型技術路線如圖2所示。

2 案例分析

智能手機作為現(xiàn)代通訊的主要工具，已經(jīng)逐漸深入并廣泛應用到人們的日常生活中，其外觀、性能等產(chǎn)品特性演化迅速。顧客對于手機的需求具有普遍性、多樣性和時變性，不同顧客對于手機各方面屬性的滿意程度不同。同時，作為大眾產(chǎn)品，顧客在購買手機時通常會參考他人意見，積極進行觀點交互，因此本文案例分析選擇手機作為研究對象。在一個顧客群體中，顧客對其他顧客的觀點有不同的接受度，如前所述，依據(jù)接受度的不同將顧客分為四類。為探究異質(zhì)顧客群體交互和接受度的變化對顧客滿意度的影響，以某國產(chǎn)品牌手機為研究對象，采用線上線下同時進行問卷調(diào)查的方式，基于本文所提方法對其顧客滿意度進行測度。

2.1 數(shù)據(jù)收集及描述性統(tǒng)計

首先針對小樣本數(shù)據(jù)進行信度及效度分析，結果顯示信度系數(shù)Cronbachα值為0.935，KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)檢驗值為0.915。正式調(diào)研通過線上和線下共發(fā)放問卷650份，收回有效問卷580份，對總體量表的信度和效度進行檢驗。經(jīng)檢驗，信度系數(shù)Cronbachα值為0.969，KMO測量值為0.946，說明問卷具備良好的信效度。有效問卷中，男女比例各占50%，年齡在20～25歲的人數(shù)最多，占到41.27%，接受過本科及以上的教育的顧客有67.38%，在校大學生有43.54%。59.31%的顧客比較在意消極評價(即負性偏見)的影響。

問卷中設計李克特5級量表為顧客進行滿意度評分，分為5個度量：非常不滿意、不滿意、一般滿意、滿意、非常滿意。在改進DW模型中，顧客群體對于該品牌手機滿意度的初始評價xi(t)∈[0,1]。因此,將上述5個度量分別轉化為區(qū)間[0.0，0.2]、(0.2，0.4]、(0.4，0.6]、(0.6，0.8]、(0.8，1.0]，顧客對國產(chǎn)手機滿意度初始范圍及所占比例如表1所示。

表1 顧客對國產(chǎn)手機滿意度初始觀點值

如前所述，在群體評價觀點交互過程中，顧客群體的異質(zhì)性對于評價結果會產(chǎn)生不同影響。調(diào)研得到異質(zhì)屬性群體規(guī)模及占總人數(shù)的比例情況如表2所示。

表2 異質(zhì)顧客分布情況

對收集到的數(shù)據(jù)采用Q-Q圖進行正態(tài)性檢驗，結果如圖1所示。由圖可知，數(shù)據(jù)沿著直線分布，說明收集的數(shù)據(jù)分布是正態(tài)分布。正態(tài)分布的直方圖如圖3所示，可知正態(tài)分布的均值為0.52，標準差為0.179，樣本數(shù)為580。根據(jù)描述性統(tǒng)計結果，該品牌手機的顧客滿意度為一般滿意。

2.2 基于改進DW模型的顧客滿意度測度

根據(jù)式(4)～式(6)，設置群體閾值ε=0.5，當群體中顧客觀點極差小于0.01時，認為群體觀點收斂。此時，顧客之間發(fā)生交互的次數(shù)稱為收斂步長，表示為T。對收集的原始評價數(shù)據(jù)進行交互仿真，得到其觀點交互后的收斂情況，如圖4所示。

根據(jù)表2，由仿真結果可知，總群體數(shù)為580人，按照顧客屬性劃分，其中無主見型顧客為95人，隨和型顧客為309人，偏執(zhí)型顧客為101人，固執(zhí)型顧客為75人。利用改進DW算法建立模型后進行仿真，得到顧客滿意度測度的交互收斂值為x=0.464，收斂步長為15 060。

仿真結果表明，顧客觀點交互最終收斂值表現(xiàn)略微消極，偏負面評價，顧客對于國產(chǎn)手機的評價為“一般滿意”。根據(jù)表1中決策者初始觀點的分布情況可得出顧客初始觀點的期望值為0.52，可以發(fā)現(xiàn)顧客進行交互后的觀點值小于顧客觀點的初始值，這表明顧客真實的滿意度要小于問卷測度的靜態(tài)滿意值。這主要是由于在改進DW算法中引入了消極評價對顧客觀點交互的影響，即決策者持有相反觀點時，積極評價的顧客觀點容易受到消極顧客評價的影響，從而導致收斂值小于初始觀點值。進而解釋了在現(xiàn)實生活中購物時，“差評”總是會被優(yōu)先關注的現(xiàn)象。

3 敏感性分析

為了探究初始參數(shù)取值對觀點值收斂性(包括是否收斂、收斂步長T和收斂值x)的影響，分別針對同質(zhì)顧客群體，異質(zhì)顧客群體及接受度變化情況下的收斂情況進行敏感性仿真分析。分析過程中每項實驗重復50次以消除過程隨機性的影響，最終的T和x的取值均為50次實驗所得的平均值，群體中顧客的閾值ε=0.5。

3.1 同質(zhì)屬性顧客交互對顧客滿意度測度的影響

針對4種不同屬性的決策群體，研究群體中僅有單一屬性決策者的極端情況。依據(jù)4種個體屬性的不同，設置顧客的接受度取值，如表3所示。

表3 顧客群體參數(shù)設置

當群體中的顧客均為無主見型，仿真結果圖5a所顯示，顧客群體觀點在設定的有限交互時間內(nèi)，偏好混亂始終無法收斂，可知無主見型顧客的滿意度評價波動性強，觀點難以統(tǒng)一;若群體中的顧客均為隨和型，仿真結果圖5b,顯示顧客觀點在T≈14 500附近趨于收斂，且收斂值略小于0.5，顯示為消極評價;若群體中的顧客均為偏執(zhí)型，仿真結果圖5c,顯示顧客觀點能夠收斂，且最終收斂值同樣在略小于0.5處，此時T≈18 870；若群體中的顧客均為固執(zhí)型，仿真結果圖5d,顯示T>40 000，收斂趨勢更加平緩。

針對同質(zhì)顧客群體觀點交互的仿真結果，隨和型顧客交互時間最短，而對于無主見型以及固執(zhí)型顧客觀點在設定的時間難以收斂符合其屬性的設定。兩個顧客之間發(fā)生觀點交互，將促進整個群體達到觀點收斂，更容易形成一致意見，主要體現(xiàn)在收斂時間的明顯縮短。隨和型以及偏執(zhí)型顧客評價中的負向偏倚會導致顧客對于產(chǎn)品的滿意度較低。通常消極的評價更能反映產(chǎn)品的本質(zhì)特征，顧客可獲得更真實的產(chǎn)品信息，表達顧客對于產(chǎn)品的滿意度評價。

3.2 異質(zhì)顧客群體規(guī)模比例對顧客滿意度測度的影響

本文案例研究的顧客群體中同時含有無主見型、隨和型、偏執(zhí)型、固執(zhí)型這4種屬性的顧客，增加了觀點交互的復雜性。群體中4種屬性規(guī)模比例對觀點的交互有重要影響，因此有必要對該案例中異質(zhì)屬性規(guī)模比例進行敏感性分析。

保持總人數(shù)580人不變，每次增加其中一種屬性群體的人數(shù)，按規(guī)模比例相應減小其他3種屬性顧客人數(shù)。記無主見型顧客規(guī)模為n1、隨和型顧客規(guī)模為n2、偏執(zhí)型顧客規(guī)模為n3、固執(zhí)型顧客規(guī)模為n4，則各顧客群體規(guī)模取值遵循式(9)和式(10)。

(9)

(10)

其中：i,j,k∈{1,2,3,4},且i≠j，ni為增加人數(shù)的屬性規(guī)模;nj為減少人數(shù)的屬性規(guī)模;α為占總人數(shù)的百分比，此處取α=5%。敏感性分析結果如圖6和圖7所示。

在4種顧客群體中，固執(zhí)型顧客的規(guī)模對滿意度觀點的收斂步長影響最大。固執(zhí)型顧客在整個群體中的規(guī)模越大，群體滿意度收斂到一致所需的步長越長。這是因為固執(zhí)型顧客在每次交互中，只是輕微調(diào)整自己的觀點，對于持有極端觀點的固執(zhí)型顧客，需要交互多次才能使其滿意度接近收斂值。其次是無主見型顧客，無主見型顧客過多也會導致收斂步長增加，這是因為無主見型顧客完全接受其他顧客的觀點，導致顧客滿意度變動過大，也不利于滿意度觀點的收斂。隨和型顧客和偏執(zhí)型顧客的增加使?jié)M意度觀點收斂步長減小，這是因為二者的接受度接近0.5(收斂為一致)，因此當這兩種屬性的顧客發(fā)生交互時，顧客的滿意度觀點更容易收斂。

隨著偏執(zhí)型和固執(zhí)型的規(guī)模比例的增大，群體觀點收斂值越接近初始觀點期望值x=0.52。說明在整個顧客群體中，接受度小的顧客(偏執(zhí)型和固執(zhí)型)對群體觀點值有穩(wěn)定作用。

3.3 接受度變化對顧客滿意度測度的影響

現(xiàn)實中顧客的接受度會隨著觀點交互次數(shù)的增加發(fā)生變化。通常接受度隨著其觀點發(fā)生變化的次數(shù)增加而減小，反映了其經(jīng)驗累積的過程，因此有必要對接受度進行敏感性分析，如圖8所示。

初始時刻由于顧客對問題了解不夠深入，作出決策時往往不是特別慎重，其接受度較大。當顧客接受度不隨交互的進行而改變時，收斂圖如圖8a所示。而隨著交互次數(shù)的累積，顧客對產(chǎn)品的信息逐漸了解，顧客偏好調(diào)整的幅度逐漸減小，即顧客的接受度逐漸減小。對該狀態(tài)下顧客接受度變化情況建立模型。

在每一個步長t內(nèi)，在整個顧客群體中選擇兩個顧客，若顧客達到交互條件，則下一時刻觀點值變化的顧客的接受度μ發(fā)生變化，假設以下兩種變化模型：

(1)μ(t)=μ(0)×(1-c/T)。其中：μ(t)表示t時刻該顧客接受度;μ(0)為該顧客初始接受度;c為到t時刻該顧客觀點值發(fā)生改變的次數(shù);T表示總步長。收斂圖如圖8b所示。

(2)μ(t+1)=μ(t)×(1-c/T)。其中：μ(t+1)表示t+1時刻該顧客接受度;μ(t)表示t時刻該顧客接受度;c為到t時刻該顧客觀點值發(fā)生改變的次數(shù)，T表示總步長。收斂圖如圖8c所示。

根據(jù)表4和圖9所示，顧客接受度變化對收斂步長的影響明顯。顧客接受度減小的速度越快，群體觀點達到一致的收斂步長就越長。接受度的變化對顧客群體收斂值的影響不呈現(xiàn)規(guī)律性且變化幅度不顯著，接受度變化會導致觀點收斂值輕微改變。

表4 顧客接受度變化的觀點交互收斂結果表

4 結束語

針對顧客滿意度測度問題，本文提出基于群體觀點演化模型的異質(zhì)顧客滿意測度方法。首先根據(jù)觀點接受度的不同將決策者分為無主見型、隨和型、偏執(zhí)型及固執(zhí)型4類，考慮顧客群體的異質(zhì)性及負向偏見的影響，提出了改進的DW模型并設計觀點決策交互規(guī)則。在案例中，以某品牌國產(chǎn)手機為研究對象，收集顧客對其初始滿意度觀點值，采用所提方法對其顧客滿意度進行分析，結果與一般描述性統(tǒng)計獲得的滿意度測評結果存在一定差異。本文為研究顧客滿意度測度提供了新思路和研究途徑，提出的改進DW演化模型符合實際群體成員之間的決策交互特征，能更好地研究顧客群體的真實滿意。但仍然存在著一定的不足，如未來將嘗試將觀點演化模型擴展到多屬性顧客滿意度測評模型當中。