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客户体验指标权重设定之AHP层次分析法
在客户体验度量的工作开展中,我们经常会需要对指标权重进行设定,便于展开对终极指标更系统、更科学、更有效的计算,以及更“因时制宜”得进行相关考核。
我们的很多客户往往在刚开始不理解,为什么需要设定权重?
因为在客户体验度量工作中,并非每个指标同等重要。如果视每个指标同等重要,则会使得整个客户体验测评的结果与实际情况产生一定偏差,甚至可能产生完全相反的结果,进而导致决策、行动的偏航。
那么如何保证体验度量的最终结果更加准确、可靠呢?这里我们需要引入权重的概念,权重是一个相对概念,是指该指标在整体测评中的相对重要程度,强调的是指标的相对贡献度。每个指标的权重值将被记为0-1之间的小数,将1作为整个指标体系的权重之和。
指标的权重设定,可从业务视角或用户视角出发进行设定或计算。
业务视角往往是由我们来牵头专家组(如企业内部各利益相关者、管理者)基于业务重点、产品发展阶段的动态变化、部门业务差异等因素考虑来设定指标权重,并用科学的方法进行统筹计算,最终获得各个指标的权重系数。
用户视角则是在我们采集用户对各指标的评价数据后,采用特定的统计方法进行权重计算。
那么综合来看,指标权重确定的方法一般有AHP层次分析法、德尔菲法、主成分分析法、CRITIC权重法等等。
本文将以基于业务视角的AHP层次分析法为例,具体讲解赋予指标权重的完整过程。希望为更多体验工作者带来一份“拿来即用”的玩法说明。
层次分析法(The analytic hierarchy process,简称AHP)是一种结合定性和定量计算的直接赋权方法。在20世纪70年代初期由美国匹兹堡大学运筹学家托马斯·塞蒂(T.L. Saaty)在为美国国防部研究“根据各个工业部门对国家福利的贡献大小而进行电力分配”的课题时提出的。
下面我们虚拟一个信用卡客户体验度量的案例来讲述层次分析法的实施流程。
案例背景为:某银行信用卡中心正在构建客户体验评价体系,其中二级指标有6项,分别为账单服务、还款服务、额度服务、用卡安全、积分服务、商城服务,当前需要确定6项指标的权重。
一般来说,层次分析法确定指标权重的流程大致可分为5个部分:
首先,邀请的专家需要具备信用卡领域的相关知识和经验,以便他们能够准确地分析和评估各个指标之间的相对重要性;其次,需尽量覆盖重要的相关利益者,如涉及到各指标的业务负责人、业务骨干。
此外,专家还需要在评定前熟悉AHP方法,清楚如何使用1-9标度法(或者1-5标度法)进行评分。
请专家对各指标进行对比评分,常见的标度法有1-9分标度法(最低为1分,最高为9分),和1-5分标度法(最低为1分,最高为5分),本案例采用1-9分标度,具体如下表:
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9和1/9:A指标相比B指标绝对重要,打9分。反之,B指标相比A指标绝对重要,打1/9
-
3和1/3:A指标相比B指标稍微重要,打3分。反之,B指标相比A指标稍微重要,打1/3
-
1:A和B一样重要
我们还需提前准备一份打分表格,请专家在表格对应区域写入分数,具体如下图。专家在红色三角形区域写入对比评分,灰色填充区域无需专家填写。
下图中第一行"账单服务"对比第二列的"还款服务"分数为3,代表某位专家认为账单服务比还款服务【稍微重要】
首先,我们需根据专家已评分表格的右上角数据补齐左下角的分数(分数成倒数关系)。
然后,基于所有专家的评分,计算出每个方格的平均分。示例中平均分保留两位小数,实际应用可保留3位小数提高精确性。
首先,需要将上述平均分表格看成矩阵A;
然后,再将A矩阵的【列】进行归一化,所谓归一化是指假定矩阵中各列的数字之和为1时,计算出各列的值;
再后,对归一化后的矩阵进行求“行和”;
最后,将“行和”矩阵再次归一化,获得矩阵W,W每行的值就对应各指标的权重。
详细过程如下图:
一致性指的是各专家之间评分的一致性。一致性检验通过则表明专家权重赋值是合理有效的。
一致性一般基于CR值进行判断,当CR小于0.1时,说明判断矩阵A是符合一致性检验的,即w可作为权重矩阵,否则就需要专家重新进行比较生成新的判断矩阵。
一致性检验共包含4个子流程:
①计算出矩阵A与矩阵W的乘积D
②计算得出λ值(D矩阵每行的值除以W矩阵对应的值之和,再除以指标个数)
③计算出CI值(n代表指标个数)
④计算CR值
详细计算过程如下图:
其中RI为固定值,可以通过查表获取。
指标权重在企业的客户体验度量体系具有重要的意义,可以帮助组织确定资源分配的重点,更好地支持实现企业战略和目标。同时指标权重亦非一成不变,也需要根据企业战略进行动态调整。
更多指标权重设定方法,且待下回分享~
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