EVA4400指标文件
存储系统需求：（2.4T）
运输业务量相关指标 ●航线：飞机飞行的空中路线称为航线。其中，各航段的起讫点（技术经停点除外）都在国内的航线称为国内航线；航线中任意一个航段的起讫点（技术经停的除外）在外国领土上的航线称为国际航线；航线中任意一个航段的起讫点在香港或澳门地区的航线称为港澳航线（经港澳地区飞往外国的航线统计为国际航线）。 ●航段：飞机从起飞到下一个着陆之间的飞行。一条航线可以是一个或多个航段。凡航段的两端都在国内的称为国内航段，两端或有一端在国外的称为国际航段，两端或有一端在香港或澳门的称为港澳航段。 ●城市对：指客票或客票的一部分所规定的可以在其间旅行的两个城市，或者根据货运舱单或货运舱单的一部分在其间进行货运的两个城市。 ●定期航班：习惯上称正班，是指按向社会公布的班期和时刻运营的航班。 ●加班：加班是指按定期航班的航线和航班号临时增加的航班。●包机：包机是指承运人根据与包机人所签定的包机合同，按约定的起飞时间、航线所进行的运输飞行（包机按包用形式划分，可分为整机包用、全座舱包用和部分舱位、部分座位包用等。包机架次的统计是指整机包用的架次）。承运人利用包机的回程（或去程）运载客货，称为回程（或去程）利用。 ●旅游包机：是指为方便旅游有旅游部门包用的包机飞行此类飞行
的票价有时还包括食宿以及其他服务费用。 ●专机：专机飞行是指符合国家规定的重要包机飞行。 ●起飞架次：指航空器（以下均称飞机）在航空运输飞行过程中的起飞次数。其中，航空运输是指利用飞机从事民用商业航空运输。民用商业航空运输指为取酬而向社会公众提供的定期或不定期的运送旅客货邮的运输飞行。起飞次数等于飞机的着陆次数或飞行的航段数。 ●飞行小时：指从飞机滑动前撤轮档起至飞机着陆停稳后安放轮档止的全部时间，即为飞机地面滑动时间和飞行时间之和。如某个航段的飞行时间应等于飞机在该航段的空中飞行时间与地面起飞、降落时的滑行时间相加。统计时，原始数据以时、分为计算单位，汇总以小时为计算单位取整填报。 ●飞行里程：运输飞行完成的公里数。计算方法为航段距离与在该航段上完成的航班数的乘积之和，航段距离按收费距离计算。原始数据以“公里”为计算单位，汇总时以“万公里”为计算单位。计算公式：飞行里程（万公里）=（∑航段里程（公里）×航班数）/10000 ●旅客运输量：运输飞行所载运的旅客人数。成人和儿童各按一人计算，婴儿因不占座位不计人数。原始数据以人为计算单位。汇总时，以万人为计算单位填报，保留两位小数。一个航班的旅客运量表现为飞机沿途各机场旅客的始发运量之和。其中，机场旅客始发运量是指客票确定的以本机场为起点，始发乘机的旅客。统计时每一特定航班（同一航班）的每一旅客只应计算一次，不能按航段重复计算，唯一
波段交易文华财经指标（源码）HH1:=IFELSE(H DRAWLINE(W1=-3,HIGH,W1=-3,HT,COLORRED); DRAWLINE(W1=-3,LOW,W1=-3,LT,COLORRED); STICKLINE(W1>0,OPEN,CLOSE,COLORCYAN,1); STICKLINE(W1<=0,OPEN,CLOSE,COLORRED,1); STICKLINE(W2>0&&W1<=0,OPEN,CLOSE,COLORRED,0); STICKLINE(W2>0&&W1>0,OPEN,CLOSE,COLORCYAN,0); DRAWLINE(W1=1&&REF(W1,1)=1,G,W1=1&&REF(W1,1)=1,REF(G,1),COLORGREEN); DRAWLINE(W1=-3&&REF(W1,1)=-3,G,W1=-3&&REF(W1,1)=-3,REF(G,1),COLORYELLOW); DRAWSL(K2=1,G,0,1,0,COLORGREEN); DRAWSL(K2=-3,G,0,1,0,COLORYELLOW); 顾客满意度指数（CSD）测量方法 一、目的 顾客满意度是用户对企业产品综合性的评价，并确定其是否继续使用的关键，是质量改进的依据，也是质量管理体系运行有效性的指标。为加强我公司客车的市场开拓和巩固，及时有效的解决用户提出的问题，进一步提高质量管理体系的有效性，特建立公司顾客满意度（CSD）指数测量方法。 二、总体样本 汽车产品质量在使用6-12 个月后趋于稳定，所以我们一般选择6-12 个月后的用户作为调查对象，在必要时进行全体用户的满意度调查。 三、样本数量 为确保调查的有效性，样本数量必须同时满足以下条件：1.不小于总体样本数的30%; 2.样本数量不小于50。 四、抽样方法 根据调查目的和概率论的有关结论，采用随机抽样的方法。 五、调查表回复率 从有关顾客满意调查的资料看，随机抽样调查回复率达50%以上是较高的，故公司认可的回复率为不小于50%。 六、调查项目和权重 为确保调查的全面性，列举了客车产品影响用户满意度的所有 因素，具体如下：1,性能0.4 （包括安全性、可靠性、方便性）；2，价格0.2 （包括产品及配件价格），3，服务0.2 （包括售后服务速度、态度等）; 4,夕卜观0.1 （包括车型、内部装饰、线条）；5，品牌0.1 （包括宣传、广告、当地认可度），除此之外，设置了“其它意见”栏，以便用户提出其它意见。 七、调查级别和权重 借鉴国外有关理论和经验，把评价结果和权重表示为：很满意、较满意、一般、较不满意、很不满意五级，权重分别为1.0、0.8、0.6、 0.3、0。 八、方法模型 根据以上原则制定以下方法模型： 顾客满意度（CSD指数测量方法采用加权平均法， CSD=& Xx N1 +K1 x X2X N12+” +K5X N55 二刀K x X x N （ij=1 ?5） 最终CSD二CS D100/N 注：K-影响顾客满意度CSDg素权重,按从大到小顺序分为 (K1 =0.4 K2 =0.2 K 3=0.2 K 4=0.1 K 5 =0.1) 用户面指标定义 1 流量类 1.1 上行流量 a) 指标描述用户面业务上行流量 b) 指标英文名 c) 指标统计方法 统计GTP-U 隧道中上行数据流量 d) 指标值类型及单位整型，Byte e) 适用网络 2G/3G/4G 网络，PS 域 1.2 下行流量 a) 指标描述用户面业务下行流量 b) 指标英文名 c) 指标统计方法 统计GTP-U 隧道中下行数据流量 d) 指标值类型及单位整型，Byte e) 适用网络 2G/3G/4G 网络，PS 域 1.DNS 类 2.1 DNS 解析成功率 a) 指标描述 用户面DNS 解析成功率 b) 指标英文名 c) 指标统计方法 DNS 解析成功率=DNS 解析成功次数/DNS 解析请求次数*100% d) 指标值类型及单位实型，% e) 适用网络 2G/3G/4G 网络，PS 域 f) 流程图 2.2 DNS 解析请求次数 a) 指标描述 用户面DNS 解析请求次数 b) 指标英文名 c) 指标统计方法 统计用户面DNS QUERY REQUEST 消息的数量（不计重发） d) 指标值类型及单位整型，次 e) 适用网络 2G/3G/4G 网络，PS 域 2.3 DNS 解析成功次数 a) 指标描述 用户面DNS 解析成功次数 b) 指标英文名 c) 指标统计方法 统计用户面DNS QUERY ANSWER 消息中携带IE：RCODE 等于0 的消息数量（不计重发） d) 指标值类型及单位整型，次 e) 适用网络 2G/3G/4G 网络，PS 域 2.4 DNS 解析平均时延 a) 指标描述 用户面DNS 解析平均时延 b) 指标英文名 c) 指标统计方法 统计DNS QUERY REQUEST 消息到DNS QUERY ANSWER(RCODE:0)消息时间间隔平均值 N:=13; M:=3; VAR2:=CLOSE*VOL; MID:=EMA((EMA(VAR2,3)/EMA(VOL,3)+EMA(VAR2,6)/EMA(VOL,6)+EMA(VAR2,12)/EMA(VOL,12) +EMA(VAR2,24)/EMA(VOL,24))/4,N); 主趋势线1:MID; MID2:=MID*1.01; SDN:=MID*0.94; {WM} SDN3:=REF(CLOSE,1800),COLORYELLOW; SUP:=1.06*MID,COLORBLUE; VAR4:=EMA(CLOSE,9); B9:=COUNT(HIGH>SUP,5); VAR1:=MID; PARTLINE1(VAR1>REF(VAR1,1),VAR1),LINETHICK2,COLORRED; PARTLINE1(VAR1 TMP:=MA1-MAAA*MA1; 短期趋势线:TMP,LINETHICK2,COLORYELLOW; PARTLINE1(TMP<=MID,MID),LINETHICK2,COLORCYAN; PARTLINE1(TMP<=REF(TMP,1),TMP),LINETHICK2,COLORWHITE; PARTLINE1(TMP<=MID,TMP),LINETHICK2,COLORGREEN; PARTLINE1(TMP>=REF(TMP,1) AND TMP 客户满意度是指企业的产品或服务满足顾客的需求与期望的程度。 客户满意度指标 ( Customer Satisfaction Index ) 于1989 年提出, 其目的是量化地评价客户重购率和品牌忠诚度等指标, 获取相关的信息为企业策划提供支持, 使企业优化流程, 做出最佳的决策. 客户满意度指标体系的构建流程: 1、提出问题 2、市场调查 3、研究分析 4、形成指标体系 在 ACSI （美国顾客满意度指数）模型中，顾客期望、质量感知、价值感知、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚 6个隐变量为顾客满意度指数测评的一级指标，与其对应的显变量为二级指标，问卷中二级指标对应的各问题为三级指标。 清华大学中国企业研究中心构建的顾客满意度指数模型（CCSI），它是在ACSI 的基础上构建的，模型包括品牌形象、预期质量、质量感知、价值感知、顾客满意、顾客忠诚6 个隐变量。 1、常用指标 (1) 顾客期望及与其对应的显变量的定义顾客期望：顾客在购买某种产品之前对其质量水平的期望与估计。总体期望：顾客在购买某种产品之前对其质量水平的总的期望与估计。个性化期望：顾客在购买某种产品之前对其可以满足自己特定需求程度的期望与估计。可靠性期望：顾客在购买某种产品之前对其出现问题可能性的期望与估计。 (2) 质量感知及与其对应的显变量的定义 质量感知：顾客在使用某种产品过程中对其质量水平的实际感受。总体质量感知：顾客在使用某种产品的过程中对其总的质量水平的实际感受。质量个性化感知：顾客在使用某种产品的过程中对其功能满足自己需求程度的实际感受。质量可靠性感知：顾客在使用某种产品的过程中对其出现问题程度的实际感受。 (3) 价值感知及与其对应的显变量的定义 价值感知：考虑了质量和价格后，顾客对其所获利益的感受。给定质量下 测量客户满意度之美国客户满意度指数ACSI模型 （转载） ACSI是以产品和服务消费的过程为基础，对客户满意度水平的综合评价指数?具体模型如 下： 从ACSI模型中，可以看出消费经过与整体满意度之间的关系，并可以看到满意度高低带来的后 果.ACSI模型是由多个变量构成的因果模型，其中预期质量、感知质量和感知价值是客户满意度的原因变量，客户抱怨和客户忠诚是客户满意度的结果变量。 一、客户预期：每位客户在购买产品前对产品的质量进行估计。 中国移动这段时间正在推广的预交话费送笔记本电脑。我家先生是移动的忠实用户（当年做了无数次思想工作，人家都坚决不肯入联通网），就动员他预交话费换个小一点的笔记本电脑，把我又笨又重的IBM换了。拿到宣传单张的时候，我们有些犯难：里面只有戴尔、神州这几个牌子。咬咬牙挑了戴尔，结果装好机，一个星期不到就开不了机了。我还有些抱怨，到是我家先生说，早就应该想到这个问题，送还能送什么好货。 所幸期望值不高，加上也没花钱，要不然肯定投诉戴尔。 二、感知质量：客户在使用产品或服务后对其质量的实际感受。 比如去餐厅吃饭，体验其食物质量好坏；听某老师讲课体验其讲课水平的高低。 印象最深是看电影〈〈无级〉〉。因为影片里有我最喜欢的帅哥张东健，另外还有对陈凯歌的慕名，何况这部影片还是他三年磨一剑的作品，。我和另一位同样喜欢张东健的同事为了能看到首映式（主要是为了看到张东健）到处托人还花了不少银子，结果看到一半，同事就恶 狠狠地说一句，以后谁再提陈凯歌我跟谁急！这就是体验前和体验后感受的对比。 三、感知价值: 客户在综合产品的质量和价格后对他们所得的利益主观上感受。广州宏城广场在今年的 7月1日正式拆迁，时不时有朋友打电话给我，让我赶紧去宏城淘宝， 因为商家要清货现在买的东西又好又便宜，还有朋友把买到的东西拍成照片放在QQ空间里炫耀着呢！ 四、客户满意度：客户满意度主要取决于客户实际感受同预期质量的比较，同时，客户的实际感受同客户心目中的理想产品的比较也影响客户满意度，差距越小客户满意度水平越高。 五、客户抱怨：这是客户对产品或服务不满意会有的行动之一，也是做客户人员经常碰到的问题。 六、客户忠诚度：客户忠诚度是ACSI模型中的最终的因变量。主要要考虑客户重复购 买的可能性和对价格变化的承受力。客户如果对产品感到满意，就会产生一定的忠诚，表现为对该产品的重复购买或向其他客户推荐。 信息流、物流和资金流三大平台是电子商务的三个最为重要的平台。而电子商务信息系统最核心的能力是大数据能力，包括大数据处理、数据分析和数据挖掘能力。无论是电商平台（如淘宝）还是在电商平台上销售产品的卖家，都需要掌握大数据分析的能力。越成熟的电商平台，越需要以通过大数据能力驱动电子商务运营的精细化，更好的提升运营效果，提升业绩。构建系统的电子商务数据分析指标体系是数据电商精细化运营的重要前提，本文将重点介绍电商数据分析指标体系。 电商数据分析指标体系分为八大类指标，包括总体运营指标、网站流量累指标、销售转化指标、客户价值指标、商品及供应链指标、营销活动指标、风险控制指标和市场竞争指标。不同类别指标对应电商运营的不同环节，如网站流量指标对应的是网站运营环节，销售转化、客户价值和营销活动指标对应的是电商销售环节。 数据指标 1.电商总体运营指标 数据指标 电商总体运营整体指标主要面向的人群电商运营的高层，通过总体运营指标评估电商运营的整体效果。电商总体运营整体指标包括四方面的指标： （1）流量类指标 独立访客数（UV），指访问电商网站的不重复用户数。对于PC网站，统计系统会在每个访问网站的用户浏览器上“种”一个cookie来标记这个用户，这样每当被标记cookie的用户访问网站时，统计系统都会识别到此用户。在一定统计周期内如（一天）统计系统会利用消重技术，对同一cookie在一天内多次访问网站的用户仅记录为一个用户。而在移动终端区分独立用户的方式则是按独立设备计算独立用户。 页面访问数（PV），即页面浏览量，用户每一次对电商网站或着移动电商应用中的每个网页访问均被记录一次，用户对同一页面的多次访问，访问量累计。 人均页面访问数，即页面访问数（PV）／独立访客数，该指标反映的是网站访问粘性。（2）订单产生效率指标 总订单数量，即访客完成网上下单的订单数之和。 访问到下单的转化率，即电商网站下单的次数与访问该网站的次数之比。 （3）总体销售业绩指标 网站成交额（GMV），电商成交金额，即只要网民下单，生成订单号，便可以计算在GMV里面。 销售金额。销售金额是货品出售的金额总额。 注：无论这个订单最终是否成交，有些订单下单未付款或取消，都算GMV，销售金额一般只指实际成交金额，所以，GMV的数字一般比销售金额大。 客单价，即订单金额与订单数量的比值。 （4）整体指标 销售毛利，是销售收入与成本的差值。销售毛利中只扣除了商品原始成本，不扣除没有计入成本的期间费用（管理费用、财务费用、营业费用）。 毛利率，是衡量电商企业盈利能力的指标，是销售毛利与销售收入的比值。如京东的2014年毛利率连续四个季度稳步上升，从第一季度的10.0％上升至第四季度的12.7％，体现出京东盈利能力的提升。 2.网站流量指标 VAR1:=IF(OPEN<=REF(OPEN,1),0,MAX(HIGH-OPEN,OPEN-REF(OPEN,1))); VAR2:=IF(OPEN>=REF(OPEN,1),0,MAX(OPEN-LOW,OPEN-REF(OPEN,1))); VAR3:=SUM(VAR1,5); VAR4:=SUM(VAR2,5); VAR5:=IF(VAR3>VAR4,(VAR3-VAR4)/VAR3,IF(VAR3=VAR4,0,(VAR3-VAR4)/VAR4)); VAR6:=MA(VAR5,5); VAR8:=IF(OPEN<=REF(OPEN,1),0,MAX(HIGH-OPEN,OPEN-REF(OPEN,1))); VAR9:=IF(OPEN>=REF(OPEN,1),0,MAX(OPEN-LOW,OPEN-REF(OPEN,1))); VARA:=SUM(VAR8,3); VARB:=SUM(VAR9,3); VARC:=IF(VARA>VARB,(VARA-VARB)/VARA,IF(VARA=VARB,0,(VARA-VARB)/VARB)); VARD:=MA(VARC,3); 火: BARSLAST(EMA(CLOSE,5) 顾客满意度指数（）理论与方法 顾客满意度指数（）理论与方法 顾客与顾客满意 顾客 通常，顾客有狭义和广义的概念。狭义的顾客是指产品和服务的最终使用者或接受者。广义的顾客，按照过程模型的观点，一个过程输出的接受者即为顾客。企业可以看作是由许多过程构成的过程网络，其中某个过程是它前面过程的顾客，又是它向后过程的供方。如果划定系统的边界，那么在企业内部存在着内部供方和内部顾客，在企业外部存在外部供方和外部顾客，广义的顾客概念模型见图因此企业作为一个系统而言，有内部顾客和外部顾客。戴明曾说过生产线上最重要的顾客是工人，这里的工人就是内部顾客。某企业汽车空调的接受者—主机厂和修配站以及零配件经销商就是该企业的外部顾客。我们常说下道工序是上道工序的顾客，指的是广义顾客的概念。不同情况下，企业的顾客可以是一个人、一个目标群体、一个组织。广义的顾客的概念已被广泛接受和运用。 图广义顾客概念模型 顾客满意 按照预期期望理论，所谓顾客满意是指顾客的感觉状况水平，这种水平是顾客对企业的产品和服务所预期的绩效和顾客的期望进行比较的结果。如果所预期的绩效不及期望，那么顾客就不满意；如果所预期的绩效与期望相称，那么顾客就满意；如果所预期的绩效超过期望，那么顾客就十分满意。摩托罗拉公司质量总裁戴尔从企业的角度指出“顾客满意是成功地理解某一顾客或某部分顾客的偏好，并着手为满足顾客需要作出相应努力的结果。” 模型 模型有助于人们理解顾客满意的概念，的顾客满意模型见图，把产品和服务的质量特性分为三类： 当然质量。是指产品和服务应当具备的质量，对这类质量特性，顾客通常不做表述，因为他们假定这是产品和服务所必须提供的。例如电视机图像清晰，汽车油箱不漏油，服务人员态度和蔼等。这类质量特性如果实现的程度很充分，也不会增加顾客的满意，相反，则会导致顾客的严重不满。 期望质量。是指顾客对产品和服务有具体要求的质量特性。例如：汽车耗油量、维修人员的快捷服务、医生诊断的准确性、低的费用、高的可靠性等。这类质量特性的实现程度与顾客的满意程度同步增加。产品和服务的这类质量特性容易度量，是竞争分析的基准。 迷人质量。产品和服务所具有的这类质量特性是顾客所没有想到的，超越了顾客的期望。这类质量特性能激起顾客的购买欲望，并 顾客满意度指数 什么是顾客满意度指数 顾客满意度指数是目前国内外质量领域和经济领域一个非常热门而又前沿的话题。在国外，有不少国家，如美国，顾客满意度测评体系已较成熟，而在我国顾客满意度指数测评体系还处于创立阶段。 瑞典最先于1989年建立起顾客满意度指数模型，之后，德国、加拿大等20多个国家和地区先后建立了全国或地区性的顾客满意指数模型。1989年，美国密歇根大学商学院质量研究中心的科罗斯·费耐尔（Claes fornell）博士总结了理论研究的成果，提出把顾客期望、购买后的感知、购买的价格等方面因素组成一个计量经济学模型，即费耐尔逻辑模型。这个模型把顾客满意度的数学运算方法和顾客购买商品或服务的心理感知结合起来。以此模型运用偏微分最小二次方求解得到的指数，就是顾客满意度指数。美国顾客满意度指数（ACSI）也依据此指数而来，它是根据顾客对在美国本土购买、由美国国内企业提供或在美国市场上占有相当份额的国外企业提供的产品和服务质量的评价，通过建立模型计算而获得的一个指数，是一个测量顾客满意程度的经济指标。 顾客满意度指数测评体系的构建与计算 顾客满意度指数是目前国内外质量领域和经济领域一个非常热门而又前沿的话题。在国外，有不少国家，如美国，顾客满意度测评体系已较成熟，而在我国顾客满意度指数测评体系还处于创立阶段。 美国顾客满意度指数的构建与计算 瑞典最先于1989年建立起顾客满意度指数模型，之后，德国、加拿大等20多个国家和地区先后建立了全国或地区性的顾客满意指数模型。1989年，美国密歇根大学商学院质量研究中心的费耐尔（Fornell）博士总结了理论研究的成果，提出把顾客期望、购买后的感知、购买的价格等方面因素组成一个计量经济学模型，即费耐尔逻辑模型。这个模型把顾客满意度的数学运算方法和顾客购买商品或服务的心理感知结合起来。以此模型运用偏微分最小二次方求解得到的指数，就是顾客满意度指数（Customer Satisfaction Index，简称 CSI）。美国顾客满意度指数（ACSI）也依据此指数而来，它是根据顾客对在美国本土购买、由美国国内企业提供或在美国市场上占有相当份额的国外企业提供的产品和服务质量的评价，通过建立模型计算而获得的一个指数，是一个测量顾客满意程度的经济指标， 按照顾客满意度指数的含义，它应该具有多种指标。这些指标（变量）应相互关联，成为一个整体逻辑结构，借助于计量经济学的有关方法，将这些逻辑结构转换为数学模型 VAR2:=REF(LOW,1); VAR3:=SMA(ABS(LOW-VAR2),3,1)/SMA(MAX(LOW-VAR2,0),3,1)*100; VAR4:=EMA(VAR3*10,3); VAR5:=LLV(LOW,13); VAR6:=HHV(VAR4,13); CURRBARSCOUNT:=DATACOUNT-BARPOS+1; VAR7:=IF(CURRBARSCOUNT>34,1,0); VAR8:=EMA(IF(LOW<=VAR5,(VAR4+VAR6*2)/2,0),3)/618*VAR7; VAR9:=IF(VAR8>100,100,VAR8); 吸筹:VAR9,LINETHICK1,COLOREE00EE; STICKLINE1(VAR9>-120,0,VAR9,3,1); RSV:=(CLOSE-LLV(LOW,9))/(HHV(HIGH,9)-LLV(LOW,9))*100; K:=SMA(RSV,3,1); D:=SMA(K,3,1); J:=3*K-2*D; STICKLINE1(VAR9>1 AND J>REF(J,1) AND REF(J,1) 营销导师?ＭＡＲＫＥＴＩＮＧ 一、引言 ２０世纪９０年代以来，随着科技的飞速发展，市场经济日益繁荣，商品流通空前发达，产品无论在品种上还是在特色上都丰富多彩，为人们提供了多种多样的选择。同时人们对产品和服务的需求越来越趋向多样化，提供个性化的产品和服务，提高经济运行的质量，增强企业的竞争力，已经成为当代经济发展的重要趋势。在这种情况下，世界上许多发达国家的学者经过长期的探索和尝试，提出并建立了顾客满意度指数（ＣｕｓｔｏｍｅｒＳａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎＩｎｄｅｘ，简称ＣＳＩ），通过它来度量个性化经济的质量—— —国家的服务水平。我国也于１９９９年开始对顾客满意度指数进行研究，通过一些学者和专家的不懈努力已经取得了很大的进步，获得一些成果。本文基于对已有的顾客满意度指数模型的分析，通过对现有模型进行改进，提出了一个新的顾客满意度指数（ＣＳＩ）模型，以供大家商榷。 二、国内外顾客满意度模型介绍 顾客满意思想萌发于欧洲，但它作为一个概念提出并用ＣＳ表示，则是１９８６年美国一位消费心理学家的创造。迄今为止，顾客满意的概念依然没有统一，但是在人们普遍接受的概念为：顾客满意是累积消费以后的积极评价。 顾客满意度是顾客满意的量化统计指标，描述了顾客对产品的认知（期望值）和感知（实际感受）之间的差异。顾客满意度指数不同于传统采用的顾客满意度指标。和其他质量测评方法相比，这种方法是站在顾客的角度，利用消费者行为理论建立模型。它直接通过顾客调查获取评价数据，运用数理统计方法进行评定，能够客观表达消费者的心理感受。目前，瑞典、美国和欧盟都相继建立了各自的顾客满意度指数。另外，新西兰、加拿大、韩国等国和台湾地区也在一些重要的行业建立了顾客满意度指数。 １．瑞典的顾客满意度指数模型（ＳＣＳＢ）。瑞典的顾客满意度晴雨表指数模型是世界上建立最早的全国性顾客满意度指数模型（如图１），该模型是在美国密西根大学的福内尔（Ｆｏｎｅｌｌ）教授等人的指导下开发的。模型中共有五个结构变量，分别是：顾客期望、感知绩效、顾客满意、顾客抱怨、顾客忠诚。其中，顾客期望是外生变量，其余变量是内生变量。 ２．美国顾客满意度指数模型（ＡＣＳＩ）。美国的顾客满意度指数（ＡＣＳＩ）模型（如图２）是以瑞典的顾客满意度指数模型为原型，由费耐尔（Ｆｏｒｎｅｌｌ）博士等人自１９９４年开始创建的，至今还不到１０年的时间。ＡＣＳＩ模型在原有的ＳＣＳＢ模型基础上增加了一个潜在变量—— —感知质量（ＰｅｒｃｅｉｖｅｄＱｕａｌｉｔｙ）。如果去掉感知质量及与其有关的路径，ＡＣＳＩ的模型几乎可以完全还原为ＳＣＳＢ模型。 ３．欧洲的顾客满意度指数（ＥＣＳＩ）模型。ＥＣＳＩ模型（如图３所示）继承了ＡＣＳＩ模型的基本构架和核心概念，如：顾客期望、感知质量、感知价值、顾客满意、顾客忠诚。两者的显著区别主要有：首先，在模型的构架上，ＥＣＳＩ模型去掉了ＡＣＳＩ模型中的顾客抱怨这个潜在变量。其次，增加了另一个潜在变量—— —企业形象。另外，在模型的度量上ＥＣＳＩ也发生了变化，不像ＡＣＳＩ模型只针对耐用品行业来进行测评，而是针对所有 顾客满意度指数模型的比较与借鉴 文 ／张继武 ９２经济论坛２００６?２０ 如何构建数据指标体系 如果一个事情，你不能衡量它的话，那么你就不能增长它。在围绕着用户紧紧做精细化的运营时代。数据驱动运营是未来运营的趋势，精细化运营已经变得尤为重要，数据驱动决策是运营人必须要面对的挑战也是要下意识学的一门技能。一个懂数据分析的产品经理可以利用数据驱动产品设计优化，并高效提升用户体验。 1、什么是数据分析？ 不要对数据分析有太多的畏难情绪，所谓的数据分析就是指从数据中提取有用的信息，并指导实践。比如说结合数据优化产品的用户体验，通过数据来进行用户画像，通过数据发现产品改进的关键点，以及产品改版、迭代是否在一个正确的方向上。而这些事情，在经过实践之后，都会变的简单且容易上手。 2、数据分析的目的？ 但是在做数据分析前，一定要先确定好目标，这样后面的每一步才能不偏离大方向，我们才能清楚地知道究竟该采集什么样的数据，要分析哪些指标。那么，你做数据分析的目的是什么：是检测用户对新功能的喜爱程度？是优化用户在使用过程中的槽点？还是提升某个产品页面的转化率？… 3、如何获取数据？ 说到收集数据，首先要做好数据埋点。所谓“埋点”，个人理解就是在正常的功能逻辑中添加统计代码，将自己需要的数据统计出来。 （1）自有数据分析系统：企业内部使用的数据产品，如自建 BI 和推荐系统。公司自有的数据是最原始的数据，也是最可靠、最全面的。一般而言，有条件的情况下都是以内部数据为准（自己开发，开发时加入统计代码，并搭建自己的数据查询系统）。 （2）第三方数据分析工具：这个是借助外部工具获得数据，常见的第三方统计工具有： 网站分析工具：Alexa、中国网站排名、网络媒体排名(iwebchoice)、Google Analytics、百度统计；移动应用分析工具：Flurry、Google Analytics、友盟、TalkingData、Crashlytics 不同产品，不同目的，需要的支持数据不同，确定好数据指标后，选择适合自己公司的方式来收集相应数据。获取数据的方式其实多种多样，关键在于，作要了解什么样的数据是重要的，对于这些数据的前后关联，是怎样的，这是一个联动的过程，不是一个单一的行为。有了这些数据之后，我们该怎么去分析这些数据呢？哪些是可以为我们所用的，又有哪些是可以剔除掉的。 4、关注哪些数据维度？ 一款产品的数据指标体系一般都可以分为五个维度：用户规模与质量、参与度分析、渠道分析、功能分析以用户属性分析。 （1）用户规模和质量分析：主要是分析用户规模指标，这类指标一般为产品考核的重点指标；包括总用户数、新用户数、留存用户、转化率。用户规模和质量是数据分析最重要的维度，其指标也是相对其他维度最多。 （2）参与度分析：主要是分析用户的活跃度，分析的维度主要是包括启动次数分析、使用时长分析、访问页面分析和使用时间间隔分析。 （3）渠道分析：主要分析渠道推广效果，以科学评估渠道质量，优化渠道推广策略。渠道分析尤其要重视，因为现在移动应用市场刷量作弊是以及业内公开的秘密。渠道分析可以从多个维度的数据来对比不同渠道的效果，比如从新增用户、活跃用户、次日留存率、单次使用时长等角度对比不同来源的用户，这样就可以根据数据找到最适合自身的渠道，从而获得最好的推广效果。 （4）产品功能分析：主要分析功能活跃情况、页面访问路径以及转化率； 功能活跃指标：某个功能的活跃用户，使用量情况；功能验证；对产品功能的数据分析，确保功能的取舍的合理性。 VAR1:=PEAKBARS(L,13,1,1)<10; VAR2:=IF(VAR1=1,2,0); 顶1:= IF(VAR2=2,1,0); 顶B:IF(顶1>REF(顶1,1),78,100),COLORBLUE,LINETHICK2; VAR3:=PEAKBARS(C,8,1,1)<10; VAR5:=IF(VAR3=1,2,0); 顶:= IF(VAR5=2,1,0); 顶A:IF(顶>REF(顶,1),78,100),COLORYELLOW,LINETHICK2; DRAWTEXT(顶A=5,4.5,'↓'),COLORYELLOW; V ARC:=(ZIGZAG(C,8,1)>REF(ZIGZAG(C,8,1),1)) AND (REF(ZIGZAG(C,8,1),1)<=REF(ZIGZAG(C,8,1),2)) AND REF(ZIGZAG(C,8,1),2)<=REF(ZIGZAG(C,8,1),3); STICKLINE1((V ARC=1),18,0,8,1),COLORMAGENTA; DRAWTEXT((V ARC=1),8,'+买'),COLORWHITE; LL:=EMA (100*(C-LLV(LOW,34))/(HHV(H,34)-LLV(LOW,34)),3); FILLRGN(LL>90,LL,90,RGB(0,255,0)); FILLRGN(LL<10,LL,10,RGB(255,0,0)); 风险值:EMA (100*(C-LLV(LOW,34))/(HHV(H,34)-LLV(LOW,34)),3),LINETHICK2,COLORCYAN; 预警:90,LINETHICK1; 客户满意度指数（CSI）及其应用研究 ——暨银行客户满意度调研案例介绍前言 在消费者对产品的期望日益提高，企业的市场竞争压力日益增大的情况下，站在客户的角度设计产品或服务是企业掌控市场的唯一途径。近年来，客户满意度成为很多公司和机构进行市场调查的一个重要方面，由于操作方案的科学性和系统性有待提高，许多公司的满意度调查结果不尽人意，难以指导产品和服务的改进。本文将对客户满意度调研的理论基础和操作方法作简单介绍，并通过案例进行结果的表征。 一、客户满意度指数的概念 1、客户满意度指数的涵义： 客户满意度指数（Customer Satisfaction Index，简称CSI），表现了客户对其需求（明示的、通常隐含的或必须履行的需求或期望）已被满足程度的感觉，是一个非常有效的度量和认识客户对企业的认同、对产品和服务的满意程度，以及再次购买倾向的指标。 本文所介绍的理论体系的依据是美国客户满意指数（ACSI）模型，主要思路可以归纳为如图1所示。客户满意处于模型的中心，感知质量、感知价值和客户期望共同决定客户满意，客户满意决定客户抱怨和客户忠诚。这三个前提因素相互联系，共同决定了客户满意，当客户满意时，会减少抱怨和增加忠诚。 图1 ACSI模型 2、客户满意度指数的应用价值： 根据以上体系，通过测量客户对产品或服务的期望、质量认知、价值认知和满意程度，测定决定满意度的相关变量和最终形成的忠诚度情况，可以得到以下结论： 1）了解客户对于产品和服务表现的总体满意程度； 2）了解客户的想法，明确客户的需求和期望； 3）明确为达到客户满意，企业在今后应该做什么，是否应该转变经营策略或经营方向，从而紧随市场的变化而变化； 4）分析竞争对手与本企业之间的差距。 二、客户满意度指标体系的建立 客户评价的多维性和综合性的特点，决定了客户满意度不能通过简单的观测或经验来直接评价，而是需要通过分析寻找到可以测评的要素，这就是客户满意度指标体系的建立。 1、客户满意度测评指标体系的建立原则 1）“由客户来确定测评指标体系”是指标设定的最基本要求，要选择客户认为最关键的测评指标。 2）测评指标必须能够控制。客户满意度测评会使客户产生新的期望，促使企业采取改进措施。但如果企业在某一领域还无条件或无能力加以改进，则不纳入测评范围之内。 3）测评指标必须是可衡量的。客户满意度测评的结果是一个量化的值，因此设定的测评指标必须是可以进行统计、计算和分析的。 4）建立客户满意度指标体系还需要考虑到与竞争者的比较，因此设定指标时要考虑到竞争者的特性。 2、客户满意度测评指标体系的建立步骤 1）确立影响客户满意度的核心要素 根据客户购买行为的相关资料，结合调研目的形成核心评价要素。 以我们所做的国内某着名银行CSI调查为例，我们根据国外的银行服务品牌价值模型，结合国内当前的银行客户消费特点，选定了银行客户满意度调查的核心要素如下。 表1 X银行的客户满意度核心要素 2）确立核心要素的分类指标 客户满意度测评指标体系是一个多指标的层次化结构，在确立了核心要素之后，要针对每一项核心要素进行一个展开分解的过程，以形成下一层次的分类测评指标。 网站运营数据指标定义 网站运营过程中针对网站的数据分析，已经成了每个网站策划和网站运营人员，每天的必备功课，通过这些数据指标可以帮助我们准确的抓住用户动向和网站的实际状况。其实根据网站类型的不同则分析所采用指标项也各有不同，可以有许多不同的指标来衡量。但是如何衡量网站运营的数据指标，哪些是网站运营的关键指标，是每个新人感到困惑。其实通常来说网站分析指标有内容指标和商业指标，内容指标指的是衡量访问者的活动的指标，商业指标是指衡量访问者活动转化为商业利润的指标。为了获得这些数据，我们可以使用51啦，GOOGLE分析工具来得到部分信息，但是为了更加精准的获得某些网站运营时的关键数据，则在网站策划和网站规划阶段时，需要充分将这部分内容考虑进去，对网站做些指标参数的设定，这样就可以降低网站的重复开发工作。 一、网站运营数据分析之内容指标 网站转换率Take Rates （Conversions Rates） 计算公式：网站转换率＝进行了相应的动作的访问量／总访问量 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度以及网站的宣传效果 指标用法：当你在不同的地方测试新闻订阅、下载链接或注册会员，你可以使用不同的链接的名称、订阅的方式、广告的放置、付费搜索链接、付费广告（PPC）等等，看看那种方式是能够保持转换率在上升？如何增强来访者和网站内容的相关性？如果这个值上升，说明相关性增强了，反之，则是减弱。 回访者比率Repeat Visitor Share 计算公式：回访者比率＝回访者数／独立访问者数 指标意义：衡量网站内容对访问者的吸引程度和网站的实用性，你的网站是否有令人感兴趣的内容使访问者再次回到你的网站。 指标用法：基于访问时长的设定和产生报告的时间段，这个指标可能会有很大的不同。绝大多数的网站都希望访问者回访，因此都希望这个值在不断提高，如果这个值在下降，说明网站的内容或产品的质量没有加强。需要注意的是，一旦你选定了一个时长和时间段，就要使用相同的参数来产生你的报告，否则就失去比较的意义。 积极访问者比率Heavy User Share A:=AVPRICE/100; VARA:=EMA((((A-EMA(A,13))/EMA(A,13))*(0-100)),5); QQ:=EMA(((VARA/10)+EMA(A,13)),0); 行情线:=MA(A,1); 重心:=(C+0.618*REF(C,1)+0.382*REF(C,1)+0.236*REF(C,3)+0.146*REF(C,4))/2.382; 【操盘线】:EMA(((SLOPE(C,22)*20)+C),55),COLORYELLOW,LINETHICK4; 【黄金线】:IF(重心>=【操盘线】,【操盘线】,NULL),COLORRED,LINETHICK2; 【空仓线】:IF(重心<【操盘线】,【操盘线】,NULL),COLORCYAN,LINETHICK2; DRAWTEXT(ISLASTBAR,【操盘线】,'【操盘线】'),COLORRED; 引:EMA(CLOSE,2),LINETHICK1,COLORMAGENTA; 探:MA(CLOSE,5),LINETHICK1; 变:EMA(CLOSE,5),LINETHICK2,COLORYELLOW; 金:IF(变>REF(变,1),变,NULL),COLORRED,LINETHICK2; 空:IF(变