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[摘要]本文通過調(diào)查問卷的方式對北京某大型超市的顧客滿意度進行了調(diào)研，在對調(diào)查問卷分析處理的基礎上，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的超市顧客滿意度評價模型，并對該超市的顧客滿意度進行了評價研究。

[關鍵詞]BP神經(jīng)網(wǎng)絡超市顧客滿意度調(diào)查問卷

超市顧客滿意度體現(xiàn)了超市的價值，也是超市生存發(fā)展壯大的根本。顧客滿意度評價作為超市了解顧客滿意程度的一種手段和工具，對于超市來說具有重要的意義。超市通過顧客滿意度評價，一方面可以和過去的經(jīng)營業(yè)績進行比較，另一方面可以與行業(yè)內(nèi)其他超市顧客滿意水平進行橫向比較，認清自己在市場競爭中的位置，識別主要的競爭者以及市場中存在的機遇和障礙。對顧客滿意的評價信息進行分析還可以幫助超市了解自己的薄弱環(huán)節(jié)，推動超市經(jīng)營機制的改革，幫助超市制定正確的發(fā)展戰(zhàn)略和市場政策，更合理的分配超市有限的資源，最大可能地提高顧客滿意戰(zhàn)略的效益。顧客滿意度評價模型是超市評價其顧客滿意度的關鍵問題。本文在對調(diào)查問卷的分析處理的基礎上，綜合考慮多種因素，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的超市顧客滿意度評價模型。

一、超市顧客滿意度指標體系的建立

評價指標體系主要根據(jù)超市顧客滿意度的主要因素和管理側(cè)重點來確定。在確定顧客滿意度指標時應當遵循全面性、代表性、區(qū)分度和效用性等原則，同時也必須根據(jù)超市的需要來確定評價指標，同時隨著超市顧客信用管理水平的改善和營銷環(huán)境的變化，應及時作適當調(diào)整。

1.超市顧客滿意度指標選取原則

一個好的指導原則是整個評價系統(tǒng)的靈魂，指導原則決定整個評價體系的效果。如何建構整體體系，必須以設計原則為起點。根據(jù)指標選擇原則建立的超市顧客滿意度評價指標體系，能夠在不同方面反映超市顧客滿意度，選取超市顧客滿意度評價指標應遵循如下原則:

（1)代表性原則。為了全面描述超市的顧客滿意度，應選取少數(shù)幾個具有代表性的、蘊含信息量大的指標，可以在比較低的成本條件下得到比較高的信息水平。

（2)獨特性原則。對超市顧客滿意度的評價應當考慮超市的顧客需求和經(jīng)營特點，建立一套獨特的指標體系，目的是通過這些特點了解顧客對超市的滿意程度。

（3)獨立性原則。獨立是指各選取指標之間相互獨立，坐標間重復信息過多，將不利于指標評價作用的發(fā)揮。

（4)操作性原則。所選取的指標要與國際慣例接軌，同時又符合我國超市的發(fā)展水平現(xiàn)狀，各項指標應該力求能從廣泛的經(jīng)濟數(shù)據(jù)中獲取相關的可靠信息，要求數(shù)據(jù)來源確鑿可靠，推理過程科學合理，易于量化，適于操作，并且指標間的相關性較弱。

2.指標體系的建立

基于以上原則，根據(jù)消費心理學原理，結合超市的具體情況以及市場調(diào)研特點和實踐，本文選擇的調(diào)研指標包括以下幾個部分:

(1)商品特征。對商品特征的印象是超市滿意度的核心,顧客對商品的感知度,對顧客滿意度起決定性的作用。

(2)服務狀況。顧客對超市服務的感知應來自兩個方面:一是超市員工的服務狀況;二是超市服務狀況。

(3)店容店貌。店容指超市內(nèi)外的容貌、面貌,即超市形象。

(4)購物環(huán)境。超市購物環(huán)境直接影響到消費者的購物情緒。

（5)其他。根據(jù)調(diào)研實際需要,還可設計一些附加指標,但不亦過多。

具體指標體系如表所示。

二、顧客滿意度調(diào)查問卷設計及調(diào)研

搜集多組被評價超市的代表顧客的指標值，獲得合適的數(shù)據(jù)是構建模型的重要步驟。根據(jù)建立的指標體系及問卷設計的原則來選擇合適的問題進行調(diào)查，在設計問卷的過程中，為了方便顧客在問卷上反映自己對某超市的滿意度，盡量將各個指標簡單化，使之通俗易懂且便于評價打分。

由于超市顧客滿意度由一系列的指標來反應，最后的總體滿意度如何確定是問卷設計過程中的一個難題，知道每個指標的值很難得出顧客的滿意度，那么BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練集中的輸出值就無法確定，因此本文在問卷的最后，調(diào)查了顧客對超市滿意度的總體評價，但顧客的總體滿意度跟之前的各個指標很可能出現(xiàn)不匹配的情況，所以為了減少由于主觀因素而影響評價模型的準確性，增加了樣本的數(shù)量，對明顯不合理的問卷進行篩選。

問卷一共有20個問題,分別對應于5個指標,比如商品滿意度一般包括商品質(zhì)量、商品價格、商品種類、商品花色款式和食品安全,而問卷中只能單獨調(diào)查顧客對各個小項目的滿意度,由各個小項目的值得到一個指標的值,而每個小項在一個指標中所占的比例不盡相同,因此本文確定了每個小項所占的權重,具體如下：

商品特征:質(zhì)量(0.25)、價格(0.25)、種類(0.25)、花色款式(0.1)、食品安全(0.15)

服務狀況:員工素質(zhì)和員工服務態(tài)度(0.4)、結算環(huán)節(jié)(0.2)、提供咨詢和投訴處理(0.2)，員工儀表(0.2)

店容店貌:外觀設計(0.2)、商品陳列(0.4)、商品標識(0.4)

購物環(huán)境:環(huán)境衛(wèi)生(0.3)、音樂背景(0.2)、進出線路(0.3)、購物安全(0.2)

其他部分:超市硬件(0.4)、超市信譽(0.2)、促銷活動(0.4)

三、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的超市顧客滿意度評價模型構建

根據(jù)所確立的顧客滿意度評價指標體系和BP神經(jīng)網(wǎng)絡結構來確定所要構建的評價系統(tǒng)模型?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡算法，該模型是由輸入層、輸出層和一個隱層構成的三層前饋網(wǎng)絡。輸入層將評價指標歸一化處理后的樣本數(shù)值作為神經(jīng)元；輸出層是對顧客信用等級的衡量，是一個從定性到定量，再從定量到定性的過程，通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型將定性轉(zhuǎn)化為定量輸出，再根據(jù)輸出結果和事先確定的標準，對顧客信用做出定性評價。而隱含層在設計上是一個難點，設置多少個隱節(jié)點取決于訓練樣本數(shù)的多少、樣本的大小以及樣本中蘊含規(guī)律的復雜程度。

1.輸入節(jié)點的確定

網(wǎng)絡輸入全面描述了超市顧客滿意度的指標。因此，不同的超市顧客滿意度的指標體系對應不同的網(wǎng)絡模型，也形成不同的輸入節(jié)點數(shù)，輸入節(jié)點數(shù)等于滿意度指標數(shù)。由前面的超市顧客滿意度指標體系可知，顧客滿意度指標包括商品特征、服務狀況、店容店貌、購物環(huán)境和其他五個部分，所以確定輸入節(jié)點數(shù)為5個。

2.輸出節(jié)點的確定

輸出節(jié)點對應于評價結果，輸出為1表示很不滿意、2表示不滿意、3表示不太滿意、4表示一般、5表示較滿意、6表示滿意、7表示很滿意，因此輸出節(jié)點確定為1個。

3.隱層節(jié)點的確定

隱節(jié)點的作用是從樣本中提取并存儲其內(nèi)在規(guī)律，每個隱節(jié)點有若干個權值,而每個權值都是增強網(wǎng)絡映射能力的一個參數(shù)。隱節(jié)點數(shù)太少就不足以提煉訓練集中的規(guī)律，過多也可能把樣本中非規(guī)律性的噪聲等牢記,因此必須選擇合適的隱節(jié)點數(shù)才能使訓練達到要求。確定隱節(jié)點數(shù)的最佳方法是試湊法，先設置較少的隱節(jié)點數(shù)再逐漸增加,由于神經(jīng)網(wǎng)絡的并行分布結構和非線性動態(tài)特性，還沒有得到一個簡單通用的隱含層單元的確定公式。因此結合文中實際情況,并參考以下經(jīng)驗公式:

其中：n為輸入層節(jié)點數(shù)，l為輸出層節(jié)點數(shù)，a為1到10之間的常數(shù)。

再用試湊法進行研究，確定隱含層單元個數(shù)，本文最終選取的隱節(jié)點數(shù)為9個。

四、基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的超市顧客滿意度評價模型仿真研究

本文采用動量及自適應的梯度遞減訓練函數(shù)即Traingdx。對于梯度下降法，訓練成功與否與學習率的選取有很大關系。自適應學習算法能夠自適應調(diào)整學習率來增加穩(wěn)定性，提高速度和精度。

調(diào)研中對100個顧客進行了隨機訪問，在訪問過程中注意協(xié)調(diào)各種年齡段、收入水平及職業(yè)等，使得問卷更具有代表性，增加了問卷的有效性，并舍棄嚴重不合理問卷，抽取90個調(diào)研數(shù)據(jù)，其中54個作為建模的訓練樣本集，另外36個數(shù)據(jù)作為測試樣本集用于測試網(wǎng)絡。在進行網(wǎng)絡訓練之前，首先要對輸入輸出訓練數(shù)據(jù)進行歸一化，這樣做的好處是可以防止權值調(diào)整進入誤差曲面的平坦區(qū)和訓練后誤差不均等。文中選用的歸一化函數(shù)為prestd，使用該函數(shù)進行歸一化的結果是使得數(shù)據(jù)的平均值為0，標準差為1。

輸入要評價的顧客指標值，根據(jù)輸出值，對超市的顧客滿意度狀態(tài)給出評價結論。顧客的滿意程度用李克特量表分成七級來衡量：很不滿意、不滿意、不太滿意、一般、較滿意、滿意、很滿意，輸出節(jié)點輸出的評價結果分別用1到7數(shù)字表示。

首先對網(wǎng)絡進行初始化，設定輸入節(jié)點數(shù)為5，隱節(jié)點數(shù)為9，輸出節(jié)點數(shù)為1，誤差要求為0.001，訓練次數(shù)為20000次。建立一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型，訓練網(wǎng)絡時將輸出值同理想值進行比較，如有誤差就進行反向傳播輸出，修正權重系數(shù)，如此反復直到誤差小于設定的誤差。輸入訓練樣本后,系統(tǒng)按期望輸出與實際輸出誤差平方和的最小化規(guī)則來學習,調(diào)整權值矩陣和閾值向量。當誤差減小到要求范圍時,系統(tǒng)停止學習,此時權值矩陣與閾值向量固定下來，成為系統(tǒng)內(nèi)部知識。為了使訓練更有效，在測試樣本中加入兩組數(shù)據(jù)作為教師信號，即p=[11111；77777]，t=[17]，這兩個信號是兩個極端，即對每個指標都很不滿意且最后結論為對超市的滿意度為很不滿意，或者對各個指標都是很滿意，而對超市的總體滿意度也是很滿意。

當訓練到出現(xiàn)如下字符

TRAINGDA,Performancegoalmet.

停止訓練，同時圖像界面動態(tài)圖停止，如圖1所示。

當訓練誤差達到要求時，用測試樣本對網(wǎng)絡進行測試。通過對每一個測試數(shù)據(jù)的仿真輸出和期望輸出的比較，可以看出該神經(jīng)網(wǎng)絡的仿真誤差的大小，以直觀地表現(xiàn)出仿真得出的結果與理想值之間的關系，如圖2所示。圖中o代表期望輸出，*代表仿真輸出。

從圖中可以看出，只有少數(shù)幾個誤差較大，大部分的輸出結果是令人滿意的，因此采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對超市顧客滿意度進行評價具有較高的精確度。

五、結束語

本文在問卷調(diào)查的基礎上，運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論,建立了對超市顧客滿意度進行評價的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,并在MATLAB仿真環(huán)境中測試了該神經(jīng)網(wǎng)絡評價模型的功能。從測試結果來看,該網(wǎng)絡達到了設計要求,對超市顧客滿意度的評價的正確率較高，證明了利用BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡模型對超市顧客滿意度進行評價比傳統(tǒng)的評價方式更為科學有效。

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