Analiza satysfakcji i lojalnosci klient

1
Analiza satysfakcji i lojalnosci klientówz
zastosowaniemModelu Równan StrukturalnychRom
an Konarski Michal
Skrzywanek PBS
PTK Centertel

• IV Ogólnopolski Kongres Badaczy Rynku i Opinii

2
Plan prezentacji

• Satysfakcja i lojalnosc klientów
• Zadowolenie z OBSZARÓW i wplyw na LOJALNOSC
• Analiza regresji
• Model równan strukturalnych (SEM)
• Zastosowania SEM w branzy telekomunikacyjnej
• Oprogramowanie do SEM

3
Satysfakcja i lojalnosc

• Lojalni klienci kosztuja mniej, konsumuja wiecej,
  oraz polecaja uslugi/produkty innym potencjalnym
  klientom
• Krytyczne jest utrzymywanie stalej bazy lojalnych
  klientów raczej niz kosztowne zdobywanie nowych
  klientów
• Satysfakcja jest jednym z najwazniejszych
  prekursorów lojalnosci
• Analiza lojalnosci jest szczególnie wazna dla
  przedsiebiorstw telekomunikacyjnych
• Proces satysfakcji i lojalnosci moze byc
  sformulowany w postaci modelu teoretycznego,
  który moze byc poddany empirycznej weryfikacji

4
ZADOWOLENIE Z OBSZARÓW A ICH WPLYW NA LOJALNOSC
KLIENTA
ZADOWOLENIE Z OBSZARU
WPLYW NA LOJALNOSC
5
ZADOWOLENIE Z OBSZARÓW A ICH WPLYW NA LOJALNOSC
KLIENTA
6
Model predykcyjny

• Pozwala na oszacowanie wplywu ZADOWOLENIA z
  poszczególnych obszarów na LOJALNOSC
• Najszerzej stosowanym modelem predykcyjnym jest
  model regresji
• Model regresji pozwala na oszacowanie wplywu
  zmiennych wyjasniajacych na zmienna wyjasniana

7
Regresja wielokrotna

• Co otrzymujemy z AR
• Wplywy (?) obszarów (X) na lojalnosc (Y)
• Procent wariancji (R2) w lojalnosci tlumaczony
  przez zadowolenie z obszarów
• Wartosci przewidywane (Y) dla lojalnosci na
  róznych poziomach zadowolenia z obszarów

X1
?1
?
?2
X2
Y
?3
X3
Y ?1X1 ?2X2 ?3X3 ?
8
Ograniczenia analizy regresji

• Moze istniec zaleznosc strukturalna pomiedzy
  zmiennymi wyjasniajacymi (zadowolenie z obszarów)
• Zmienna wyjasniana (LOJALNOSC) i zmienne
  wyjasniajace (zadowolenie z OBSZARÓW ) sa zbyt
  ogólne aby miec praktyczne znaczenie dla
  OPERATORA
• Zmienna wyjasniana (LOJALNOSC) i zmienne
  wyjasniajace (OBSZARY) sa obciazone bledem
  pomiarowym (rtt lt 1) co narusza fundamentalne
  zalozenie AR odnosnie braku bledu pomiarowego
• Konsekwencja bledu pomiarowego sa obciazone
  (nieprawidlowe) szacunki wplywu (?)
  poszczególnych OBSZARÓW i zanizone R2

9
Model równan strukturalnych (SEM)

• Model równan strukturalnych (structural equation
  model, SEM) przezwycieza ograniczenia regresji
• SEM jest ogólnym modelem statystycznym
  integrujacym dwie tradycje modele ekonometryczne
  (modele strukturalne) i modele psychometryczne
  (modele pomiarowe)
• Fundamentalna hipoteza SEM jest to, ze macierz
  kowariancji zmiennych losowych jest funkcja
  parametrów modelu
  
  
• ? ?(?),
• gdzie ? jest macierza kowariancji zmiennych
  losowych, ? jest wektorem parametrów modelu, i
  ?(?) jest macierza kowariancji wyrazona jako
  funkcja parametryczna wektora ?

10
Modele strukturalne (wielorównaniowe)
Model Nierekursywny
Model Rekursywny
?1
?1
?1
?1
X1
X3
X1
X3
?2
?2
?1
?2
?1
?3
?2
?2
?3
X2
Y
X2
Y
x3 ?1x1 ?2x2 ?1 y ?3x2 ?1x3 ?2
x3 ?1x1 ?2x2 ?2y ?1 y ?3x2
?1x3 ?2
11
Model pomiarowy (CFA)
?
?1
?2
czynniki wspólne
ladunki czynnikowe
?11
?21
?31
?42
?52
?62
zmienne obserwowalne
X1
X2
X3
X6
X5
X4
blad pomiarowy
?1
?2
?3
?6
?5
?4
x4 ?42?2 ?4 x5 ?52?2 ?5 x6 ?62?2 ?6
x1 ?11?1 ?1 x2 ?21?1 ?2 x3 ?31?1 ?3
12
Ogólny model strukturalny (SEM)
?1
X1
?1
?2
X2
?1
?3
?4
X3
Y4
?2
?2
?5
Y5
?6
?1
Y6
Y1
?
?2
?1
?2
Y2
?3
Y3
?1
13
Wartosc dodana SEM

• Pozwala na modelowanie zaleznosci strukturalnej
  pomiedzy zmiennymi wyjasniajacymi (OBSZARAMI)
• Pozwala na jednoczesne szacowanie parametrów
  modelu pomiarowego i strukturalnego
• Pozwala na szacowanie prawdziwego (pozbawionego
  bledu pomiarowego) wplywu SATYSFAKCJI i OBSZARÓW
  na LOJALNOSC
• Pozwala na szacowanie wplywu bezposredniego oraz
  wplywu posredniego danego OBSZARU na LOJALNOSC

14
Charakterystyka badania

• Badanie przeprowadzila Pracownia Badan
  Spolecznych na zlecenie PTK Centertel operatora
  sieci Idea
• Przebadano 3000 respondentów metoda wywiadów
  telefonicznych (CATI)
• Badano poziom LOJALNOSCI i SATYSFAKCJI, oraz
  ZADOWOLENIA z osmiu OBSZARÓW uslugi swiadczonej
  przez OPERATORA
• CEL BADANIA okreslenie relatywnej wagi
  ZADOWOLENIA z poszczególnych OBSZARÓW na
  SATYSFAKCJE i LOJALNOSC abonentów OPERATORA

15
Lojalnosc i Satysfakcja Ogólna

• Lojalnosc
• - LOJ1?
• - LOJ2?
• - LOJ3?
• Satysfakcja Ogólna
• - SAT1?
• - SAT2?
• - SAT3?

16
Zadowolenie z Obszarów Uslugi

• Obszar 1
• - Obsz1 pozycja 1?
• - Obsz1 pozycja 2?
• - Obsz1 pozycja 3?
• Obszar 2
• - Obsz2 pozycja 1?
• - Obsz2 pozycja 2?
• - Obsz2 pozycja 3?
• Obszar 8
• - Obsz8 pozycja 1?
• - Obsz8 pozycja 2?
• - Obsz8 pozycja 3?

17
Model regresji satysfakcji i lojalnosci
?1
OBSZAR
?
?
? Moze istniec zaleznosc strukturalna
pomiedzy OBSZAREM i SATYSFAKCJA
LOJALNOSC
?2
SATYSFAKCJA
18
Model strukturalny satysfakcji i lojalnosci
? Wplywy OBSZARU i SATYSFAKCJI na
LJALNOSC
?
OBSZAR
? bezposredni ? posredni ? ogólny
?2
?1
LOJALNOSC
?2
?1
SATYSFAKCJA
? Koncepty OBSZARU i SATYSFAKCJI sa zbyt
ogólne
? Obecnosc bledu pomiarowego
19
Model strukturalny satysfakcji i lojalnosci
?1
? Koncepty LOJALNOSCI, SATYSFAKCJI i
OBSZARÓW sa zbyt ogólne
OBSZAR 1
?1
?2
SATYSFAKCJA
?3
OBSZAR 2
?
?1
OBSZAR 3
? Obecnosc bledu pomiarowego
?2
?1
LOJALNOSC
? obciazone szacunki wplywów (? i ?) ?
zanizone R2
OBSZAR 4
20
SEM procesu satysfakcji i lojalnosci
?1
?1
?
OB11
?1
?
OBSZAR 1
?1
?2
?
Sat1
OB21
? Specyfika
?2
SATYSFAK
?
?3
?
?2
OB32
Sat2
?
OBSZAR 2
?3
?4
OB42
?
? Nieobciazone
?5
?
OB53
?4
?
OBSZAR 3
?3
? ? i ? ? R2
?6
?
Loj1
OB63
LOJALNOSC
?
?5
?7
?
OB74
?4
?
Loj2
OBSZAR 4
?8
?2
OB84
21
Szacunki wplywów
ZASIEG
.03
.06
OBSZR 2
SATYSFAK
Efekt Ogólny efekt bezposredni efekt
posredni
.24
OBSZAR 3
.??
.11
.16
OBSZAR 4
LOJALNOSC

Efekty Ogólne Zasieg Obszar 2
Obszar 3 Obszar 4 Obszar 5 Satysfakcja
.03 .06 .24
- - - - Lojalnosc .01
.19 .38 .16
.11
.11
OBSZAR 5
22
MAPA PERCEPCYJNA ZADOWOLENIE VS WPLYW NA LOJALNOSC
WYSOKIE
ZADOWOLENIE Z OBSZARU
NISKIE
NISKI
WYSOKI
WPLYW NA LOJALNOSC
23
Oprogramowanie do SEM

• LISREL/PRELIS/SIMPLIS
• pierwszy komercyjny program do SEM
• najbardziej elastyczny
• AMOS
• relatywnie latwy w uzyciu
• SAS PROC CALIS/PROC SYSLIN
• czesc duzego i elastycznego oprogramowania
  statystycznego
• MPLUS
• wyspecjalizowany do analizy danych dyskretnych

24
Serdecznie dziekujemy za Panstwa uwage