MBA论文中提高客户满意度-回归分析的数据取值范围及具体操作

回归分析得先满足线性关系，离群值和数据范围要特别注意。一元回归要求两个变量有直线关系——要是R2虽不高但超0.49，其实能用上，毕竟计算简单，非专业的也容易懂。离群值、数据范围怎么处理，会直接影响结果，得说清楚。别把手里数据全堆进去边做边试，这么干的结果，准确度和可靠性都站不住脚。

拿车型B来说，过去半年客户忠诚度掉到60%左右，公司想6个月内提25个点到75%。用客户忠诚度和综合满意度的回归方程（75%=0.005*综合满意度+0.3753）一算，综合满意度得达75分才行。再套综合满意度和同类产品价格比的方程（75分=-103.35*价格比+180.55），发现车型B价格得控制在比同类高2%以内。销售端可以针对价格、综合满意度定KPI，实际用的时候得盯着调整，慢慢优化。

再看车型C的售后问题——要达75%客户忠诚度，售后服务满意度得74分（方程是75%=0.0048*售后满意度+0.3933）。调查显示，售后满意度和“服务态度”相关系数*高，有0.66。用售后满意度和服务态度的方程（74分=0.6607*服务态度+23.923）算下来，服务态度得冲76分。现在没达标的服务态度平均分才51，得……。所以定了中级培训KPI，每次能……服务态度，预算125万。

要是有多种措施，怎么排优先级？可以从效果大小、实施难易两个维度做决策矩阵——右上方（*易实施、效果*大）的先搞。斜线斜率看公司更重视影响程度还是实施难度。得让大家确认，变成一致同意的内容。用图表把优先顺序画出来，决策者更容易懂。