网络经济环境下客户满意度动态分析评价模型

在网络经济环境下，可变因素很多，随着客户对网络产品的进一步认识和使用，以及网络企业对其服务质量的转变，都将会影响客户满意度的改变，可能会从满意转变为不满意、由不满意变为非常满意。这种变化通常具有一定的规律性，这种变化规律可以运用马尔可夫预测法动态分析其变化趋势。

马尔可夫预测法是根据当前状况预测将来各个时期变动状况的一种预测方法。当一种状态转变为另一种状态时,存在着转移概率,并且这种转移概率可以依据其紧接的前一种状态推算出来,与该系统的原始状态和此次转移前的过程无关。因此，运用马尔可夫预测法，离不开转移概率和转移概率的矩阵，由转移概率组成的矩阵就是转移概率矩阵。设时间t之后评价指标评价的客户从等级转移到等级的概率为，可得到在时间t之后的模糊转移矩阵为：

，，，

因此，在时间t之后基于各评价指标建立的模糊综合评价矩阵为：

，然后再根据模糊数学中最大隶属度原理可测评出在时间t之后客户满意度的高低。

5．客户满意度动态分析评价模型的特点

该模型采用了定性与定量分析相结合的方法，充分运用了层次分析法、模糊综合评判法以及马尔柯夫预测法，建立了网络经济环境下客户满意度动态分析评价模型。该模型既能测评到当前客户对某网络产品满意度的现状，又能动态地分析并预测出客户对某网络产品满意度的变化趋势，这符合网络经济环境下企业和网络产品的特点。通过该模型的运用，可以让网络企业及时发现所生产的网络产品存在的问题和所具有的优势，同时还可以预知将会影响网络产品客户满意度的因素，这样网络企业就可以及时调整产业结构、提高产品质量、改进服务方式、重视企业品牌形象，从而可以不断提升网络产品的客户满意度和忠诚度，进而可以达到留住老客户、挖掘新客户的目的。

五、结论

本文针对网络经济环境下企业与产品的特殊性，创建了基于网络经济环境的客户满意度动态分析模型，该模型具有静态与动态相结合的特点,既能测评出某时刻客户满意度现状，又能动态地预测网络产品的客户满意度，对网络经济环境下企业经营决策有一定的帮助。

参考资料
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