施力文

（天津天獅學院 經(jīng)濟管理學院，天津 301700）

隨著市場競爭的加劇和顧客需求的多樣化，顧客滿意度在企業(yè)經(jīng)營中的重要性日益凸顯。顧客滿意度不僅直接關系到企業(yè)的生存與發(fā)展，而且影響著企業(yè)的市場份額和競爭力。對顧客滿意度的研究和評估有助于企業(yè)制定有效的市場策略，提高企業(yè)服務質(zhì)量。

傳統(tǒng)的顧客滿意度評估方法主要依賴問卷調(diào)查和人工分析，這些方法在處理大量數(shù)據(jù)和挖掘潛在因素方面存在局限性。隨著數(shù)據(jù)挖掘和機器學習技術的發(fā)展，越來越多的研究者將這些先進技術應用于顧客滿意度研究。通過構(gòu)建智能化的滿意度評估模型，可以更有效地識別影響顧客滿意度的關鍵因素，從而為企業(yè)提供有針對性的改進建議。

國內(nèi)學者方面，崔紅艷等人[1]運用因子分析對吉林西部冰雪旅游游客滿意度進行了研究，揭示了旅游服務因子、核心體驗因子、資源與環(huán)境因子和門票價格因子的影響程度以及順序，得出游客的總體滿意度評價不高，門票價格因子的得分最低，核心體驗因子得分也較低的結(jié)論。劉燈閣等人[2]設計了12個影響滿意度的因子，通過因子分析抽取了影響公共自行車滿意度的4個公共因子，給出提高公眾滿意度的合理化建議。王光偉[3]通過因子分析和聚類分析，將潿洲島民宿游客滿意度的影響因素劃分為四個層面，提出了相應對策，以提升顧客滿意度。李濤濤等人[4]采用K-Means 方法評價廣東餐飲業(yè)消費者滿意度，構(gòu)建了TES 分析模型，將餐廳劃分為4 個滿意度等級，為餐廳改進和發(fā)展提供科學依據(jù)。

目前，在滿意度研究領域，因子分析多涉及指標體系中重要影響因素的提取，而聚類分析主要用于顧客分級，能夠?qū)⒍呒刹⒔Y(jié)合人群畫像方法，挖掘不同滿意度群體差異性的研究較少。因此，本文在其他學者的研究基礎上，對不同顧客群體提取滿意度影響因子，挖掘其差異性規(guī)則，同時結(jié)合人群畫像，深入分析差異成因，從而完善滿意度數(shù)據(jù)的挖掘過程。此種程序化的滿意度研究方法更嚴謹，能夠更精準地揭示顧客在使用快遞服務后的滿意度差異，提出更為合理的滿意度提升對策，幫助快遞企業(yè)探索隱含規(guī)律，挖掘其潛在的商業(yè)價值。

一、相關理論基礎

研究采用多種理論和方法，主要包括SERVQUAL模型、中國顧客滿意度指數(shù)、因子分析與K-Means聚類。

（一）SERVQUAL模型

SERVQUAL（Service Quality）模型是一種廣泛應用于服務業(yè)顧客滿意度評估的理論模型，該模型基于5 個關鍵維度評估服務質(zhì)量，進而衡量顧客滿意度[5]。一是可靠性，指服務提供商能夠準確、一致地提供承諾的服務，包括按時完成任務和遵守約定；二是響應性，指服務提供商能夠迅速、及時地對顧客需求、問題或投訴做出回應，以滿足顧客的期望；三是保證，指服務提供商具備足夠的知識和能力來提供信心和信任感，包括員工的專業(yè)素養(yǎng)、禮貌和可靠性；四是溝通，指服務提供商能夠理解顧客的需求和期望，體現(xiàn)在對顧客的關心、關注和個性化服務上；五是設施和有形元素，指服務提供商的有形設施、設備和員工外觀等方面是否符合顧客的期望。

（二）中國顧客滿意度指數(shù)

中國顧客滿意度指數(shù)（China Customer Satisfaction Index，CCSI）是一種衡量和評估中國消費者對各行業(yè)及企業(yè)產(chǎn)品和服務滿意度的指數(shù)體系[6]。該模型通常包括5個方面：一是顧客期望，顧客對產(chǎn)品或服務在購買前的預期水平；二是產(chǎn)品或服務的質(zhì)量，顧客對產(chǎn)品或服務的實際體驗；三是顧客價值，顧客在消費過程中所感受到的產(chǎn)品或服務的性價比；四是顧客滿意度，綜合以上因素，顧客對產(chǎn)品或服務的整體滿意程度；五是顧客忠誠度，滿意度高的顧客更可能成為企業(yè)的忠實客戶，為企業(yè)創(chuàng)造更多的價值。

（三）因子分析

因子分析是一種多元統(tǒng)計方法，旨在從多個觀測變量中提取少量潛在因子，以揭示數(shù)據(jù)中的內(nèi)在結(jié)構(gòu)[7]。通過對原始變量進行數(shù)據(jù)降維，因子分析可以減少數(shù)據(jù)復雜性，同時揭示潛在的關聯(lián)關系。因子分析的主要步驟包括因子提取、因子數(shù)量確定、因子旋轉(zhuǎn)與解釋。因子分析在社會科學、市場研究、心理學等領域應用廣泛。

（四）K-Means聚類

聚類分析是一種無監(jiān)督學習方法，通過計算樣本間的相似度或距離，將相似的樣本劃分到同一類別中[8]。聚類分析的主要目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)，并根據(jù)結(jié)構(gòu)對數(shù)據(jù)進行分組。KMeans算法通過選取合適的距離公式，來衡量不同數(shù)據(jù)對象的相似度。數(shù)據(jù)之間的距離與相似度成反比，即相似度越小，距離越大。

二、顧客滿意度分析

根據(jù)SERQUAL 模型的有形性、可靠性、響應性、保障性和移情性5 個層次，并結(jié)合中國客戶滿意度指數(shù)，構(gòu)建郵政快遞天津地區(qū)顧客滿意度評價指標體系；使用因子分析方法與K-Means 聚類方法作為研究方法；采用Python 語言與其第三方庫pandas、numpy、factor_analyzer、sklearn 的cluster子庫等，以及seaborn庫、matplotlib的pyplot子庫進行數(shù)據(jù)可視化，實現(xiàn)對顧客滿意度影響因素的數(shù)據(jù)挖掘過程。該過程包括4 個步驟：（1）數(shù)據(jù)收集與預處理。根據(jù)構(gòu)建的評價指標體系收集顧客滿意度數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)完成缺失值處理、異常值剔除和數(shù)據(jù)標準化處理。（2）滿意度影響因子提取。首先，確定提取的因子數(shù)量；然后，計算因子載荷并繪制氣泡圖，比較原始指標對各因子的貢獻；最后，計算因子得分并標準化，得到用于后續(xù)聚類的維度。（3）顧客群體滿意度挖掘。使用聚類方法獲得不同滿意度等級的顧客群體，針對不同群體再次提取影響因子，從而實現(xiàn)對已有指標體系的深入挖掘，揭示影響不同顧客群體的滿意度差異性規(guī)則。（4）不同滿意度人群畫像。根據(jù)顧客群體滿意度挖掘的結(jié)論，結(jié)合用戶人群畫像，進一步探討形成差異的實際原因，提取不同顧客群體之間的滿意度差異。

（一）數(shù)據(jù)收集與預處理

利用問卷星APP，通過QQ、微信等工具進行線上問卷調(diào)查，收集EMS 天津地區(qū)顧客滿意度數(shù)據(jù)。共回收有效問卷為220 份。顧客滿意度為一級指標，二級指標、三級指標及其編號與對應題項如表1所示。

表1 顧客滿意度指標與對應題項

（二）滿意度影響因子提取

對滿意度數(shù)據(jù)進行降維處理，根據(jù)Kaiser 準則（Kaiser Criterion），保留特征值大于等于1 的因子，該因子能解釋原始變量中一個變量的方差，并最終選取2 個因子進行后續(xù)分析。采用最大方差法進行因子旋轉(zhuǎn)，使因子具有更高的實際意義與可解釋性。旋轉(zhuǎn)后因子載荷矩陣如表2所示。

表2 顧客滿意度因子載荷矩陣

因子1相較于因子2具有更高的因子載荷，在19 項三級指標中，11 項指標的載荷達到0.6 以上，具有高度相關性。其中，載荷最高的是“性價比”為0.72；“信譽度”次之，載荷達到0.67。從二級指標來看，因子1與企業(yè)形象、服務質(zhì)量、服務價格、顧客抱怨的相關程度較大，可概括為“服務質(zhì)量與價格”因子。

因子2 中僅有2 項三級指標的載荷超過0.6，具有高度相關性。其中，“向他人推薦的可能性”載荷最高為0.76，“對抱怨的響應時間”次之，達到0.63，分別對應顧客忠誠與顧客抱怨二級指標，可概括為“顧客忠誠度與問題處理”因子。雙因子比較關系可由圖1表示。

圖1 “服務質(zhì)量與價格”與“顧客忠誠度與問題處理”因子比較

（三）顧客群體滿意度挖掘

在得到滿意度影響因子后，使用K-Means 聚類方法將顧客分群，并進一步挖掘不同群體滿意度影響因素之間的差異。根據(jù)肘部法則（Elbow Method）判斷，最佳聚類數(shù)量為2 類。聚類結(jié)果如圖2所示。

圖2 顧客群體聚類

從圖2 觀察到顧客樣本清晰地聚為2 類，其中包含198 個高滿意度樣本，以及22 個低滿意度樣本。筆者分別對高滿意度與低滿意度顧客群體進行因子分析，對比其因子載荷絕對值，提取具有針性的三級指標，結(jié)果如表3 所示。

表3 兩類顧客的因子載荷比較

在表3 中，高滿意度群體僅有“知名度”的因子載荷絕對值為0.41，表明具有相關性，其余因子載荷均較低，相關性相對較弱；低滿意度群體中，“信譽度”“配套設施”“貨損率”“投訴渠道便利性”“長期使用意圖”因子載荷均在0.45 以上，其中以“貨損率”最高，達到0.69，具有高度相關性。通過對比可發(fā)現(xiàn)：（1）顧客滿意的原因單一?！爸取彼鶎俣壷笜藶椤捌髽I(yè)形象”，對應題項為“知名度高，送達地區(qū)廣泛”。一方面，企業(yè)的宣傳推廣情況影響其在顧客群體中的知名度；另一方面，送達地區(qū)影響快遞的便利性與時效性。（2）顧客不滿的原因復雜。引起顧客不滿的因素主要集中在“服務質(zhì)量”“顧客抱怨”“顧客忠誠”二級指標。結(jié)合題項分析，其中以貨物破損私拆引發(fā)的不滿最為強烈，可直接造成顧客對企業(yè)服務質(zhì)量的差評，并拒絕再次使用；快遞配送取件設施的不完善，尤其在配送如生鮮或高價值商品時，無法達到配送標準，可造成顧客對企業(yè)實力的質(zhì)疑；發(fā)生糾紛后投訴渠道的不便利、不通暢可引發(fā)顧客的抱怨情緒，如果顧客進一步向國家郵政局等機構(gòu)投訴，可對企業(yè)產(chǎn)生較大影響；當顧客對整體服務產(chǎn)生不滿時，可造成用戶流失，導致企業(yè)競爭力下降；顧客群體對企業(yè)品牌形象不認可，可表現(xiàn)為對企業(yè)的不信任、不使用，從而進一步增加用戶流失率，使企業(yè)市場價值受損。

（四）高滿意度與低滿意度人群畫像

調(diào)查問卷包括省份、性別、年齡、教育程度、使用頻次等題項，用以收集顧客的基本信息。其中，“省份”數(shù)據(jù)包含中國主要省份，“滿意”顧客在各省份中均有分布，“不滿意”顧客所屬省份及頻數(shù)如表4所示。

表4 “不滿意”顧客所屬省份及頻數(shù)

由表4可知，距離天津較遠的省份更容易出現(xiàn)不滿意的情況。結(jié)合滿意度挖掘結(jié)論，促使顧客形成高滿意度的因素為“知名度高，送達地區(qū)廣泛”，然而表4的數(shù)據(jù)表明：當送達地區(qū)距離天津較遠時，長途運輸造成送達時效性降低，可對顧客滿意度產(chǎn)生負面影響。進一步對比不同滿意度下“顧客性別”“教育程度”“顧客年齡”“EMS 使用頻次”占比情況，結(jié)果如表5、表6所示。

表5 不同滿意度下“顧客性別”與“教育程度”占比情況%

表6 不同滿意度下“顧客年齡”與“EMS使用頻次”占比情況%

由表5 可知，調(diào)查對象中女、男占比分別為57.27%與42.73%，在男性顧客中高滿意度占比達到90.43%，女性顧客中高滿意度占比為89.68%，由“性別”造成的滿意度差異不明顯；顧客受教育程度中“高中”最多，達到28.64%，“本科及以上”最少為18.64%，隨著“教育程度”的提高，不滿意的顧客逐步增加，但比例差異仍然較小。

由表6 可知，調(diào)查對象年齡以“30 歲以下”最多，達到56.36%，“50 歲以上”的顧客僅占9.55%，但隨著年齡增長，“不滿意”的顧客比例呈倍數(shù)關系攀升，其中“30 歲以下”群體僅占6.45%，而“50歲以上”群體已達到23.81%；不同“EMS使用頻次”顧客比例接近，其中“不滿意”情況隨著使用頻次的上升而下降。結(jié)合滿意度可得出結(jié)論，一方面，30歲以下的顧客群體是1995年后出生的“Z世代”，其伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展而成長，該群體能夠使用多種新媒體渠道接收信息，EMS 在疫情期間做出“國家隊”應有的貢獻[10]，在網(wǎng)絡中其品牌影響力也隨之上升，因此在該顧客群體中具有較高的知名度；另一方面，顧客選擇EMS服務后，隨著使用頻次的增加，又進一步鞏固了其長期使用的意愿。

三、顧客滿意度提升策略

筆者在深入分析數(shù)據(jù)挖掘結(jié)果的基礎上，分別對高滿意度與低滿意度對應的影響因素提出具有針對性的對策，以協(xié)助EMS改善服務質(zhì)量，從整體上提高顧客滿意度水平。

（一）高滿意度影響因素強化措施

1.加強數(shù)字化品牌營銷，提升企業(yè)知名度

目前，快遞企業(yè)提供的服務同質(zhì)化嚴重，品牌營銷成為企業(yè)競爭的重要領域。EMS應充分利用數(shù)字化工具，重新定位當前的經(jīng)濟與消費形勢，并對未來發(fā)展趨勢進行預判。同時，在品牌定位中植入個性化元素，打造品牌、產(chǎn)品、內(nèi)容三位一體的品牌價值體系；采用多渠道網(wǎng)絡推廣手段覆蓋流量公域，同時構(gòu)建KOL意見領袖組合傳播矩陣，實現(xiàn)流量私域圈層內(nèi)的良性循環(huán)。通過上述手段拓寬消費者對EMS 品牌認知的廣度與深度，從而提升企業(yè)在顧客群體中的知名度。

2.細化供應鏈信息管理，提高送達時效性

根據(jù)2019年至2021年的數(shù)據(jù)，國內(nèi)常用快遞全程時效排名前三位的品牌為順豐44.78 h、EMS 55.40 h、京東57.29 h，標準差依次為5.76、7.51、5.37；72 h 準時率由高到低排名為順豐91.05%、京東78.20%、EMS 77.83%，標準差依次為0.048、0.076、0.095[11]。數(shù)據(jù)表明，EMS 整體時效性較好，但數(shù)據(jù)分布較為分散，部分快遞時效性難以保障，結(jié)合滿意度挖掘結(jié)論，應重點關注長距離運輸產(chǎn)生的延誤情況。EMS 可以結(jié)合國家物流樞紐、城郊大倉等基礎物流設施，加強信息化建設，實時監(jiān)控進程并優(yōu)化運輸路線，避免因中轉(zhuǎn)過多造成的延遲情況，提高快遞送達時效性。

（二）低滿意度影響因素改善措施

1.提高監(jiān)管力度，提升企業(yè)信譽度

顧客傾向于選擇信譽度較高的快遞企業(yè)為其提供服務，EMS應建立良好的信用體系，提高顧客對企業(yè)的信任度。EMS 可根據(jù)《郵政業(yè)寄遞安全監(jiān)督管理辦法》《快遞暫行條例》《快遞市場管理辦法》《快遞業(yè)務經(jīng)營許可管理辦法》等完善監(jiān)管機制，注重服務過程監(jiān)管與服務質(zhì)量監(jiān)管，并確保監(jiān)管辦法能夠有效執(zhí)行；對監(jiān)管人員制定量化考核方案，強化其責任心；建立誠信機制、誠信公示系統(tǒng)，培養(yǎng)員工自我監(jiān)管意識。EMS 需要從監(jiān)管制度、考核方案、誠信機制等方面，全面提升企業(yè)信譽度。

2.完善配套設施，滿足顧客多元需求

眾多快遞企業(yè)通過配置數(shù)字技術工具、人工智能系統(tǒng)、自動化分揀設備、智能快遞柜等方式實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。EMS應采用智能化倉儲管理系統(tǒng)，對庫存、出入庫等環(huán)節(jié)進行監(jiān)管并優(yōu)化；加強無人分揀技術裝備的部署與應用；整合配送網(wǎng)絡信息，優(yōu)化配送網(wǎng)絡，廣泛開展共同配送，提升城鄉(xiāng)“最先一公里”和“最后一公里”的快遞末端服務能力，尤其要重視節(jié)假日、電商大促等重要時期的送達效率。

3.規(guī)范裝卸與包裝標準，降低貨損率

造成貨物發(fā)生損壞的原因主要有3個方面：一是貨物包裝方式不合理，無法對貨物形成有效保護。應采用現(xiàn)代包裝技術，按照貨物類型制定包裝標準，并在貨物內(nèi)部適當添加緩沖物，同時針對特殊商品重點包裝。二是裝卸流程不規(guī)范，存在人工轉(zhuǎn)運暴力裝卸情況。應加強員工培訓并進行有效監(jiān)督，同時使用無人機、無人車、電動叉車等智能裝卸工具，減少人工裝卸搬運，降低人為貨損率。三是包裝破損未及時修復，造成貨物丟失。應在貨物發(fā)出前嚴格檢查包裝情況，必要時進行二次包裝。通過上述方式，有效降低EMS的貨損率。

4.優(yōu)化投訴處理機制，增加信息透明度

針對顧客抱怨的不同階段，EMS 可制定相應的應對策略。第一，在快遞發(fā)生延誤或損壞時，為緩解顧客產(chǎn)生的不滿情緒，可將事故原因上傳至信息服務平臺，并與顧客及時溝通；第二，注重員工培訓質(zhì)量，確保其能夠提供專業(yè)、及時、周到的服務，并全面準確地將解決進度信息呈現(xiàn)給顧客；第三，在投訴與索賠方面，應拓展索賠渠道和投訴途徑，并加強執(zhí)行力度；第四，需要建立投訴回訪制度，針對投訴處理環(huán)節(jié)的服務質(zhì)量進行調(diào)查，了解顧客評價；第五，采用數(shù)字化工具對顧客的評價深入挖掘，獲取抱怨的關鍵信息并予以改善。

5.實施客戶關系管理，提高顧客忠誠度

為了進一步了解顧客需求，EMS 可效仿電商平臺對顧客信息的收集力度，詳細記錄顧客的基本信息與用戶行為，提供個性化的優(yōu)惠和服務；通過大數(shù)據(jù)分析，根據(jù)顧客消費習慣，制定有針對性的營銷策略；定期聯(lián)系顧客，收集反饋信息，調(diào)研顧客滿意情況；根據(jù)用戶畫像優(yōu)化會員制度，提供專屬優(yōu)惠、禮品、積分，定期舉辦回饋活動，通過加強互動增加用戶黏性，鞏固長期使用意圖，提高顧客忠誠度。

四、結(jié)語

本研究主要提出基于因子分析與聚類的方法，實現(xiàn)了對高、低滿意度等級影響因素的區(qū)分，并分別提出應對措施。該研究可為改善EMS以及其他快遞企業(yè)的顧客滿意度提供參考，對快遞企業(yè)未來更好地發(fā)展具有指導意義。然而，研究仍存在一定局限性，由于樣本范圍和來源有限，未來研究可進一步拓展調(diào)研范圍并改進數(shù)據(jù)獲取方法，彌補當前數(shù)據(jù)與方法的局限性。