基于快速反应能力的物流企业顾客满意度评价

[摘要] 快速反应理念与物流相结合能全面规划物流服务模式。本文通过层次分析法和模糊数学法介绍了如何构建基于快速反应能力物流顾客满意度评价模型，并给出了实例，对以后的研究有广泛借鉴意义。

[关键词] 快速反应 物流企业 顾客满意度 评价模型

一、前言

目前，快速反应能力是物流企业生存与发展并取得竞争优势的有效理念。该能力下的顾客满意度评价将直接影响物流企业运作。目前对物流顾客满意度评价大多从个人心理和需求出发，采用灰色理论研究;对物流企业快速反应能力的评价也有一定研究,但对基于快速反应能力物流顾客满意度评价还很少。本文采用层次分析法（AHP）和模糊数学法建立评价模型。

二、基于快速反应的物流企业顾客评价指标体系

借鉴前人研究及各项分析，对快速反应能力物流顾客满意度评价体系采用三级指标(如图)。

三、层次分析法（AHP）概述与基本步骤

层次分析法将人们思维层次化，结构化，逐层比较其相关因素并检验比较结果的合理性，为分析决策提供说服力的定量依据。其基本步骤如下:建立层次结构模型：根据研究问题的复杂度可分目标层，准则层和方案层;构建判断矩阵：对因子进行两两比较建立成对比较矩阵的办法。并用1～9及其倒数做为标度;层次单排序及一致性检验：单排序中求权重的方法有方根法，幂法，迭代法，和积法等。本文采用和积法求各一级指标权重Wi和二级指标W(用和积法求的权重计算需用WT)及最大特征根λmax。步骤1将判断矩阵A的每一列标准化，步骤2将中元素按行相加得到向量;步骤3将标准化，得到层次单排序W={W1，W2，…，Wn}T;步骤4判断矩阵的最大特征根。且 。然后进行一致性检验，基本的步骤是：步骤1 求出，CI为A的一致性指标；步骤2查RI的值，对n=1, …，11,Saaty给出了RI的值。如表所示，步骤3 将CI与RI作比较，定义随机一致性比率，若CR<0.1 判断矩阵有较满意的一致性，否则应重新调整，直到满意。

四、基于快速反应能力的物流企业顾客满意度评价算法模型

1.评价因素集合的确定:评价因素集U={U1，U2，…，Un}，表示一级风险指标下共有n个主要的二级风险因素(B层准则层)需要进行评价，其中每个二级风险指标还包含有多个三级风险因素(C层准则层)uik,即Ui={ui1，ui2，…，uik}，i=1，…，n。

2.评价因素权重的确定:采用AHP法的和积法求解各一级指标权重Wi及二级指标权重W。

3.确定评价评语集:V={V1,V2,…,Vm}，表示可能出现的评语有m个，本文对满意度评语集为V={很满意，满意，较满意，一般，不满意}。

4.模糊综合评价：(1)对因素子集Ui的一级模糊评价：①确定评价因素集U中单因素子集Ui={ui1，ui2，…，uik}中因素对评语集Vj(j=1,…,m)的隶属度rkj，得出第i个因素Ui的评价集rk=(rk1,…,rkm)，它是评语集V上的模糊子集。然后把这k个单因素评价集作为行得评价矩阵Ri。。（注：k为评价因素个数，m为评语个数，i=1，…，n ）②当单个因素的权重（即一级指标权重Wi）和评价矩阵Ri已知时，通过Ri作模糊线性变换得一级评价模型：Bi=WiT×Ri=（bi1,…,bim），i=1，…,n。(2)对因素集U的二级模糊评价：①因为因素集U={U1，U2，…，Un}，仅由上面的B1,…Bn作为评价指标，有片面性，故把它们综合起来构造二级评判隶属矩阵R。②由前面的AHP法求出的二级指标权重w得二级评价模型为B=WT×R=（b1,…,bm），若B中各数相加不为1，需归一化处理，归一化后的B便为综合评价结果。(3)评价结果处理：根据最大隶属度原则，最大的bj值所对应的评语vj就是最佳评判结果。利用这一定量数据可进行不同对象之间的对比分析，得出基于该机制下的物流企业顾客综合满意度结果。

五、评价实例应用

某物流企业由于技术进步和需求多样化，正面临提高服务质量，我们对顾客满意度进行评价。

1.评价因素集合: U={顾客信息处理速度,快速提供产品能力,企业服务水平,物流成本,企业形象},U1={判断快速性,分析快速性,决策快速性},U2={快速性,灵活性,专业性},U3={透明性，沟通性，效率性}，U4={机会成本，货币成本，时间成本}，U5={信誉度，品牌效应，生产能力}。

3.评价因素评语集:V={很满意，满意，较满意，一般，不满意}。

4.一级评价隶属矩阵Ri（i=1,…,5）:对该企业评判确定B-C层各隶属矩阵分别如下:

R1=，R2=，R3=，R4=，R5=

6.评价结果: 由上面求出的二级模糊评价B,看出b2值最大，由最大隶属度原则认为该企业的顾客满意度为“满意”，符合企业的期望要求。

六、结语

本文介绍了层次分析法和模糊数学法在基于快速反应能力物流企业顾客满意度评价中的应用,构建了评价指标体系及算法,该体系的定量指标对整个评价有杠杆调节作用。并用实例介绍了如何构建评价模型,从实例可挖掘出关键信息;该企业的顾客满意度达到“满意”水平，已符合企业基本要求，但还没到“很满意”，说明该企业应进一步采取有效决策，优化服务模式，加快对客户响应，带来经营模式创新。通过以上说明，该模型在实际中有科学的机理和现实意义。

参考文献：

[1]王景李锦飞:第三方物流服务的顾客满意度评价[J].工业工程.2006,(3):46

[2]单汨源王福秋:大规模定制企业快速反应能力的模糊综合评价研究[J].企业情报工作.2005,(10):10

[3]谢季坚刘承平:模糊数学方法及其应用[M].武汉:华中科技大学出版社,2006

[4]（美）巴罗王晓东:企业物流管理[M].北京:机械工业出版社,2005

注：“本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文”

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