民营油站用户满意度测评及影响因素分析

发布时间：2020-11-03 17:17

　　 近10年来,伴随我国汽车销售量的不断增长,成品油的需求量也在逐年增长。加油站作为油企的线下终端,不仅连接着成品油市场,还与零售渠道中的用户相关联,竞争必然非常激烈。而民营加油站相对国有加油站来说,不仅自身存在发展同质化、利润趋微化的问题,在品牌、油品等方面也面临着巨大的压力。因此,研究用户满意度,提高加油站的竞争力已经成为民营加油站生存和持续发展的必然选择。论文首先探讨了当前民营加油站的情况和形成这种局势的原因,阐述了在实证分析中需要用到的理论和模型;然后,依照指标选取原则,借鉴已有文献资料,结合M民营油站现状,建立了用户满意度测评体系;再以构建的民营油站用户满意度测评体系为基础,以M民营油站用户为研究对象进行了满意度调查;接着,在对问卷数据进行信效度分析的前提下,对问卷数据做描述性统计分析和非参数检验,并基于问卷数据,应用Bayes方法对民营油站用户满意度进行测评;最后采用DEMATEL模型对M民营油站用户满意度进行影响因素分析,以了解用户满意度影响因素的内部网络结构。研究发现,油站存在拉新、宣传、促销等方面的问题。民营油站用户满意度在性别上没有显著性差异,而在城市和用户类型上存在显著性差异。92.43%的用户对油站的感受相对满意,7.57%的用户对油站不满意,满意度较高。实证结果表明:对维度分析发现,售后服务维度的被影响度最高且中心度最高,产品体验的影响度最高且原因度最高;对指标分析发现,原因度中指标较为靠前的有油品质量、油站地点便利性、促销优惠活动,中心度较为靠前的是投诉处理速度、投诉处理意见和用户回访。对油站用户满意度测评体系的构建尚不完善,基于测评体系的民营油站用户满意度研究尚不成熟,学者在研究方法上不断进行着新的尝试。本研究为民营油站用户满意度的研究提供了一种新的思路,期望对民营油站用户满意度的提升有所帮助。
【学位单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2020
【中图分类】：F426.22;F274;F224
【部分图文】：

山东大学硕士学位论文??度用Ｋ表示，称为被影响度；指标ｆ对其他指标的综合影响用表示，称为影响度。??ｕｊ?—?＾?ｄｔｊ?（３－１２）??戶１??＝?（３－１３）??ｊ＝ｉ??（５）计算中心度和原因度。??将每个指标的影响度和被影响度相加求和即可得到中心度，即ｗ，＋ｖ，。将每个??指标的影响度减去被影响度来表示指标之间的因果关系，称之为原因度，即ｗ，－ｖ，。??若Ｍ，＋?—兄＞０，贝｜Ｊ该指标为原因元素，表明其较易影响其他指标；相反，若Ｗ，?—ｖ，＋?＜０，??则该指标为结果元素，表明其受到其他指标的影响比较容易。??（６）确定影响关系图。??综合影响矩阵体现了指标之间的交互关系，根据综合影响矩阵绘制网络结构??图。在图中，用带有方向的箭头反映影响关系，双向箭头代表相互影响，单向箭头??代表单一影响，箭头方向为影响的指标指向被影响的指标，没有箭头代表没有相互??关系。因此，通过网络关系图能直观地展示出各指标的相互关系。??馨?４??图３－１?ＤＥＭＡＴＥＬ网络关系图??Ｆｉｇ．?３－１?ＤＥＭＡＴＥＬ?ｎｅｔｗｏｒｋ?ｄｉａｇｒａｍ??（７）确定关键因素。??综合分析各因素的中心度及原因度并绘制因果关系图，其中横坐标表示中心??度，纵坐标表示原因度。在坐标轴中，存在于第一象限内的指标是驱动型因素，较??为关键；存在于第二象限的指标是辅助型因素，起到了辅助性的作用；存在于第三??２０??

山东大学硕士学位论文??表４－２问卷数据效度分析ＫＭＯ值和巴特莱特球度检验表??Ｔａｂｌｅ?４－２?ＫＭＯ?ｖａｌｕｅ?ａｎｄ?Ｂａｒｔｌｅｔｔ?ｓｐｈｅｒｉｃｉｔｙ?ｔｅｓｔ??ｆｏｒ?ｖａｌｉｄｉｔｙ?ａｎａｌｙｓｉｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ??指标?ＫＭＯ值?巴特莱特球度检验对应的ｐ值??服务环境?０．７６８?０．０００??服务过程?０．８４０?０．０００??产品体验?０．７７９?０．０００??售后服务?０．７５８?０．０００??用户满意度?０．９３０?０．０００??由上表可以看出，服务环境、服务过程、产品体验、售后服务和用户满意度５??个指标的ＫＭＯ值分别为０．７６８、０．８４０、０．７７９、０．７５８、０．９３０，相对应的Ｐ值都近??似于０，说明问卷通过了效度检验。??４．?３描述性分析??（１）性别统计信息。??根据图４－丨可知，在此次调查中，男司机占比为６２．０１％，女司机为３７．９９％，??男性的人数多于女性，但与以往调查相比，女性比例在不断提高。一定程度上说明??了汽车己经非常普及，且随着５Ｇ信息的发展，汽车驾驶难度下降明显。??３７．９９％??－男性??６２．０１％??Ｖ響?Ｊ??图４－１性别分布饼图??Ｆｉｇ．?４－１?Ｇｅｎｄｅｒ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｐｉｅ?ｃｈａｒｔ??２４??

山东大学硕士学位论文??（２）用户类型统计。??根据图４－２可知，老用户占比７９．９丨％，新用户占比仅２０．０９％，一方面说明油??站用户多为忠诚度较高的用户，从侧面反映了用户对油站较为信任和依赖；另一方??面说明油站宣传活动尚不到位或者拉新活动有效性不够，导致加油新用户较少。这??也解释了用Ｂａｙｅｓ估计油站用户满意度时，用户满意度不服从正态分布，评分在４－??５分的用户较多的原因。??Ｉ＾＂＂＂＂Ｉ??■老用户■新用户??图４－２用户类型分布饼图??Ｆｉｇ．?４－２?Ｃｕｓｔｏｍｅｒ?ｔｙｐｅ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｐｉｅ?ｃｈａｒｔ??（３）推荐度统计信息。??根据图４－３可以看出，对于加油站用户来说，推荐者为３１９人，中立者为１０２??人，贬损者为３７人，根据ＮＰＳ计算公式可以得出，加油站的推荐度为６１．５７％。??经分析，虽然加油站用户ＮＰＳ值较高，但从构成来看，中立者较多，接下来可以??重点关注中立者的用户体验，将中立者向推荐者转化，进而提升用户满意度。??（４）油卡充值统计信息。??根据图４－４可以得出，在此次调査中，大多数人会选择一次充值５００－１０００元，??所占比重为３６．７％；其次为充值１０００元－１５００元，所占比重为２８．１％；最少的为??３００元以下和２０００元以上，分别为５．５％和４．３％。在一定程度上说明了大多数人的??收入并不是很高，而且同时也说明，像油卡充值这种优惠促销活动对大多数人有一??定的吸引力，接下来可以通过油卡充值活动留住老用户，挖掘潜在用户。??２５??
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本文编号：2868864