服務型企業顧客投訴與業務健康度聯動分析

2011-03-09 06:38:20張楚文

統計與決策 2011年12期

關鍵詞：分析

張楚文

（湖南商學院信息學院，長沙410205）

服務型企業特別是業務快速發展的企業，其業務的推廣和營銷活動方案實施若缺乏相關預評估程序，將面臨著客戶投訴量不斷上升的壓力，顧客投訴影響企業業務的健康發展。本文以某通信服務企業示例分析企業顧客投訴與業務績效關系，及運用顧客投訴計算和評估業務成熟度和健康度。研究的目的是加強客戶投訴與業務發展的聯系研究，建立投訴與運營相關維度的聯動分析指標體系，利用投訴指標來評估業務的發展狀況，從投訴的角度來檢測其健康度，提高公司投訴分析能力，控制投訴客戶風險。

1 投訴指標聯動分析的假設及的實證數據

1.1 關于投訴指標聯動分析的假設

假設1：顧客投訴是主要影響。影響運營指標（如：收入、用戶量、增長率）的主要直接因素是顧客投訴。從理論上分析運營指標與顧客投訴是負相關，即隨著顧客投訴量持續上升，運營指標會下降。

假設2：顧客投訴是次要影響。從根本上講，影響運營指標（如：收入、用戶量、增長率）的直接因素應該是移動公司的網絡質量、產品品質、營銷政策、創新業務和服務。投訴會對運營指標產生一定程度的影響，但不是主要的、直接的因素，即不是決定性因素。

假設3：顧客投訴是經營活動，即運營指標（主產品）的副產物。從邏輯上講，客戶投訴和運營業績，都是運營商的經營活動產生的結果。投訴指標和運營指標之間不是“因果關系”，而是“主產品與副產物”關系，好比化工廠，生產多少成品就會帶來多少廢氣、廢水和廢渣。

假設4：由于產自“經營活動”這同一原因，投訴指標與運營指標之間自然存在一種松散的“映射關系”，某些投訴指標與運營指標之間（如：投訴率與客戶滿意度），可以從量的角度直接找到變化規律。

1.2 實證數據

（1）企業全省2009年5～11月份投訴數據。包括5月份后投訴分類數據。一級節點11項業務、二級節點17項業務、三級節點9項業務、四級節點3項業務、五級節點2項業務，采用11大類、5級結構分類。

（2）企業主要運營數據。包括全省2009年5～11月份收入數據、全省2009年5～11月份用戶數據、全省自有業務整體收入數據、各單項自有業務收入數據、全省2009年5期客戶滿意度數據、各市州2009年5期客戶滿意度數據。

（3）企業某地級市分公司數據。包括全市2009年5～11月份收入數據、全市2009年5～11月份用戶數據、全市自有業務整體收入數據、各單項自有業務收入數據、全市2009年離網率數據、各營業部2009年離網率數據。

本文資料來源是某通信企業業務報表。以公司自有業務為例，對企業顧客投訴與業務績效聯動關系進行實證分析，運用顧客投訴計算業務成熟度和健康度。

2 顧客投訴與業務績效的關系

研究投訴指標與運營指標之間的關系，對于促進公司自有業務和集體業務快速、健康發展具有重要的意義。

2.1 不同類業務的顧客投訴與其績效之間的“映射”關系

全省自有業務收入占運營總收入比重較大，并呈現上升趨勢；如圖1顯示不同自有業務的發展水平明顯不均衡。

圖2顯示各種自有業務引發的投訴率大小不一，相差較大，說明某些業務被投訴的數量較多，概率較大。從全省8月份各類投訴占比情況來看，在服務質量、服務費用、市場營銷等11大類投訴中，自有業務類投訴占比基本上在30%以上，遠超過其它類別，應予以高度重視。

圖1 全省2009年8～10月各自有業務收入情況

圖2 2009年8～10月各類自有業務引發的投訴率情況

圖2與圖1中的數據比較表明，不同的自有業務，所創造收入與引發投訴量不成正比。如彩鈴占自有業務收入比重達80.1%，但引發的投訴量只占9.4%。相比之下，手機報占自有業務收入比重只有7.0%，但引發的投訴量卻到占62.1%，說明投訴對收入的影響是存在的。

進一步分析不同類業務的顧客投訴與其績效的聯動關系，符合假設2和假設4所述關系，假設1和3不成立（相關分析數據省略）。即運用不同類別業務的顧客投訴與其績效橫向數據分析，顧客投訴對運營指標（如：收入、用戶量、增長率）的影響較大，但仍不是主要影響。從不同類業務的顧客投訴與其績效橫向和縱向數據分析，影響不同類業務運營指標（如：收入、用戶量、增長率）的直接因素是移動公司的網絡質量、產品品質、營銷政策、業務創新和服務。投訴會對運營指標產生一定程度的影響，但不是決定性的。

不同類業務的投訴指標與運營指標之間存在一種松散的“映射關系”，某些投訴指標與運營指標之間（如：投訴率與客戶滿意度），存在量的映射關系和變化規律。

2.2 不同地市分市場業務的顧客投訴與其績效之間的關系

各市州、各營業部自有業務發展模式不一，導致其引發的投訴率差別較大。自有業務引發的投訴率在各市州表現出很大差異。這與當地移動的客戶數量、通信質量以及服務等多方面有關。

進一步分析兩者的聯動關系，支持假設3和4。主要是假設3的關系明顯，雖然近幾年來公司顧客投訴直線上升，業務亦一直是持續增長，且增速顯著快于投訴的增速。即當客戶數越多時，其發生投訴的可能性也就增加。然而，投訴增加并不一定意味著收入會下降，有時可能會促進收入增加。

公司業務的顧客投訴與客戶離網率等其它績效指標的聯動分析與本文關系不大，在此不做深入分析。如公司業務的顧客投訴與客戶離網的聯動分析的結果是：顧客投訴量與客戶離網離網率密切相關、離網客戶滿意度低、離網客戶收入的歷史數據分析其對公司收入貢獻率大等等。

3 顧客投訴與業務成熟度的聯動分析

3.1 運用成熟度分析業務生命周期

（1）業務生命周期理論。依照業務生命周期理論，發展一項自有業務需要經歷四個階段：初始期，發展期，成熟期以及衰退期。不同的自有業務可能處于不同的生命周期階段,有的處于初始期,有的處于發展期或成熟期,也有的處于衰退期，而且不同自有業務的生命周期曲線也可能不同。

（2）自有業務成熟度在生命周期的不同階段呈現的規律。見圖3。

初始期：收入低，投訴量大，客戶較少，自有業務發展緩慢，自有業務成熟度低。

發展期：收入、客戶數大量增加，自有業務得到快速發展，自有業務成熟度不斷提高。

成熟期：收入、客戶數以及投訴量變化波動較小，自有業務發展呈現平穩狀態，自有業務成熟度高。成熟期：收入、客戶數以及投訴量變化波動較小，自有業務發展呈現平穩狀態，自有業務成熟度高。

衰退期：收入以及客戶數逐漸減少，客戶投訴量不斷增加，自有業務已經缺乏吸引力，逐步退出市場，此產品（或業務）也失去評估的價值。

3.2 成熟度的計算方法

3.2.1 成熟度的定義

通天地，亙古今，無非一氣而已。氣本一也，而有往來闔辟升降之殊，則分之為動靜，有動靜則不得不分之為陰陽。然此陰陽之動靜也，千條萬緒，紛紜膠轕，而卒不克亂，萬古此寒暑也，萬古此生長收藏也。莫知其所以然而然，是即所謂理也，所謂太極也。以其不紊而言，則謂之理；以其極至而言，則謂之太極。識得此理，則知“一陰一陽”即是“為物不貳”也。[1](3冊，P609)

指自有業務在發展過程中，引發的投訴率與創收的比值（也稱之為單位收入引發的投訴率），成熟度的計算公式為：

其中：C'=單位收入引發的投訴率

C＝單月單項自有業務投訴量

U＝單月單項自有業務期末客戶數

I＝單月單項自有業務收入

3.2.2 成熟度計算的直觀化

為了形象地描述C'值，我們將其轉化為以下公式表示：

現實情況中，C'的取值范圍在0～100之間波動。表1是公司2001～2009年間短信業務的發展成熟度動態數據。

3.3 業務成熟度計算分析示例

表1 某省2001～2009年間短信業務的發展成熟度

第一步自有業務屬性歸類。按照自有業務的不同屬性及功能，將自有業務大致分為通信類、資訊類、娛樂類、音樂類、商務類五種。

第二步尋找標桿。計算同類中各項自有業務單位收入引發的投訴率，將其中的最小值作為該類的標桿。

第三步對標桿業務的發展前景、引發投訴的趨勢進行評估。進一步分析標桿業務，對標桿業務的收入、客戶數以及投訴量的發展趨勢及其平穩狀態進行評估預測。

第四步確定極限值。根據預測的標桿業務極限狀態下的收入、客戶數以及投訴量，利用發展值的計算公式，確定極限值的大小。

經過對自有業務五大類的各項數據進行仔細分析，尋找每一類中各自的標桿業務，結合專家討論并對每項標桿業務的發展趨勢進行合理的預測評估。最后，得出每一類自有業務單位收入引發的投訴率的極限值如表3所示。

每一類中所找出來的標桿業務，并不意味著它已經發展成熟，只是在同一類中對比其他業務發展較好，所得到的極限值可能隨著標桿業務的進一步發展而變化。以2009年5～10月間資訊類業務為例，其中C'值的大小為各資訊類業務在這期間為自身成熟度之和的均值。

資訊類標桿業務——短信的趨勢分析。以2009年5～10月間短信業務為例，短信業務在6月份收入達到新高，然而，其單位收入引發的投訴率卻沒有降低，反而達到最高，主要原因來自客戶投訴量的大量增加。由于公司采取積極的應對措施，在接下來的幾個月里，投訴量不斷減少，客戶數持續增加，雖然收入沒有太大變化，然而，C'值總體呈現下滑趨勢。經過專家認真討論以及預測分析，認為短信業務在未來的一段時期內，其收入，投訴量以及客戶數不會有較大波動，從而估計出資訊類標桿業務單位收入引發的投訴率的極限值為8×10-10。