基于故障樹的顧客不滿意因素分析及仿真研究

何惠妍，程幼明

(安徽工程大學 管理工程學院，安徽 蕪湖 241000)

作為成功企業獲得競爭優勢的最基本經營戰略之一，顧客滿意(CS)戰略在企業經營中得以廣泛應用。然而在實施CS戰略過程中，仍然會出現CS戰略實施失效，如企業投入了大量的資金與人力，顧客滿意指數（CSI）明顯提高了，而顧客投訴卻居高不下，形成了“高滿意指數、高投訴率”的“顧客滿意陷阱”現象[1]。出現這種現象的原因是，企業忽視了造成顧客不滿意的因素，只是片面的改善能使顧客更滿意的因素，因此必然是CSI提高了，而由于不滿意因素未消除，從而未能消除顧客的不滿，帶來投訴增加。顧客不滿意會帶來顧客的流失，從而給企業帶來不利的影響[2]。因此，找出導致顧客不滿意的原因，并不斷改進，對企業更好的實施顧客滿意戰略，贏得市場競爭有著極為重要的意義。

1 文獻綜述及評述

自CS概念提出以來，各國專家學者從CS對組織績效的影響、CS模型建立及對CS評價等角度對CS理論及實施應用進行了深入的研究[3]，這其中也有學者從“短板效應”的角度出發，提出要提高CSI，就要減少顧客不滿意因素，從而減少顧客投訴，提高顧客忠誠，因此展開了關于顧客不滿意的研究。有關顧客不滿意的研究主要集中在幾個方面：(1)顧客不滿意與顧客抱怨間的關系[4]；(2)顧客不滿意的原因分析[5-6]；(3)從某一特定行業實際出發，探討該行業顧客不滿意的原因及改進策略[7-9]。

目前有關顧客不滿意的研究更多是定性的分析顧客不滿意的因素，而對顧客不滿意的定量分析也多是基于顧客滿意的度量方法，并依據度量結果給出定性的改進對策，這樣并不能從根本上解決“顧客滿意陷阱”問題。為了更好的解決這一問題，本文嘗試尋找導致顧客不滿意的因素，并將顧客不滿意作為一次故障事件，運用故障樹分析法來表述顧客不滿意因素間的邏輯關系，同時通過仿真得出導致顧客不滿意的關鍵因素和失效模式及顧客不滿意的改善狀況等定量結果，從而實現顧客不滿意研究的定性與定量的有機結合。

2 基于故障樹的顧客不滿意分析

所謂故障樹分析法(FTA)是一種特殊的倒立樹狀邏輯因果關系圖，通過對可能造成系統故障的各項事件進行分析，用事件符號、邏輯門符號和轉移符號描述系統中各種事件之間的因果關系和產生故障原因的各種可能組合方式及其發生概率的一種分析技術。故障樹是從上到下逐級建樹并且根據事件之間的聯系，利用圖形化“模型”路徑的方法，從上至下逐級分析故障發生原因，采用定性和定量相結合的方式，確定系統故障的根源[10-11]。FTA已被廣泛應用于各行業中用來進行故障診斷，也已成功運用于對供應鏈失效的診斷，因此，借助FTA對顧客不滿意原因進行系統整理與分析，可幫助組織明確顧客不滿意根源，從而提高組織顧客滿意戰略實施的有效性。

2.1 基于雙因素理論的顧客不滿意因素識別

雙因素理論指出，“滿意”與“不滿意”不是互為對立面的，“滿意”的對立面應是“沒有滿意”，而“不滿意”的對立面則是“沒有不滿意”，并且影響企業CSI的各種因素并不是與CSI呈簡單的線性關系的。依據雙因素理論將影響CS的因素歸集為保健因素(H因素)、激勵因素(M因素)和激勵保健因素(HM因素)：顧客對產品/服務的核心利益有關等基本要求歸集為H因素，是一種必須需要，過度滿足這類因素未必使顧客很滿意，可一旦不能滿足基本要求，顧客會極不滿意；將顧客對產品/服務的附加要求等興奮型需求歸集為M因素，是使人高興，這類因素若不滿足，不會引起負面反應，但若滿足較好，則會引起強烈的正面反應；將顧客對產品/服務的性能等期望型需求歸集為HM因素，這種因素是一種線性滿足，介于H因素和M因素之間，同時具有保健和激勵兩種因素的特征，不滿足容易產生不滿意，而滿足則可帶來滿意從而提高CSI。由此可見，不同的因素對CS的影響是各不相同的。而要對顧客不滿意進行分析，應主要針對H因素和HM因素，因為M因素是使人高興的因素，不會讓顧客有不滿意的感覺。

文獻[3]分析了影響CS的因素，并對這些因素進行了歸集，本文在此基礎上從產品自身和服務質量兩個角度對顧客不滿意的因素進行分析：（一）產品自身引起的顧客不滿意：（1）產品質量問題：首先，產品本身質量問題：原材料質量及性能有問題、產品使用壽命不長、產品安全性不高、產品適應性不強、產品使用不方便及產品與其他產品兼容性不強；其次，產品個性化不強：品牌沒有知名度、外觀和包裝不夠時尚、品牌不能體現使用者的身份及產品品種不夠全；（2）產品性價比不高。（二）服務質量引起的顧客不滿意：（1）人員服務態度不好；（2）產品不能及時獲得：銷售網絡和設施不全、產品交付不夠及時可靠。

2.2 構建顧客不滿意故障樹圖

故障樹圖是將故障狀態即故障分析的最終目標作為頂事件，導致故障發生的所有可能原因作為中間事件，然后再層層追蹤，將導致中間事件發生的所有可能原因作為底事件，并用相應符號及邏輯門把頂事件、中間事件和底事件連接成為一個形似以頂端事件為根的一棵倒長的樹狀結構[11]。

針對上節中分析的顧客不滿意的因素，運用FTA原理，將顧客不滿意作為要解決的目標問題，即故障樹的頂事件，然后像層次分析法一樣，將目標問題按總目標、各層子目標、評價準則直至具體的備選方案的順序分解為不同的層次結構，也就是將中間事件作為子目標，將導致顧客不滿意的因素分解為由產品自身和服務質量兩方面引起的最終導致顧客不滿意甚至投訴的中間事件，這兩者中任一個發生都可導致頂事件即顧客不滿意發生，而導致中間事件發生的因素作為評價準則即底事件。造成顧客不滿意的主要原因可能是兩大方面，一個是基于產品本身出現問題，另一個就是在購買或售后過程中服務質量出現問題，當這兩者中任一個出現問題，都會造成不滿意。就產品本身而言，主要是質量與價格會引起顧客的不滿情緒，而現實生活中，若僅產品質量不好或產品性價比不高，顧客可能會想“一分錢一分貨”，在這個價格下只能有這種質量的產品，所以此時更多的是造成顧客不會滿意，而未必引起顧客的不滿意，只有當產品的性價比沒有達到顧客的要求，且產品質量也沒有讓顧客滿意，在這種情況下可能會引起顧客的極大不滿，造成顧客不滿意，甚至是投訴。同理，當人員服務態度不好時，若銷售網絡設施比較齊全，顧客可以方便地通過其他渠道獲得產品，顧客也只會感到沒有滿意，而不會不滿意，只有當產品不能及時獲得，而此時人員服務態度也不好時，顧客才會感到不滿意。因此，通過上述分析并借助CAFTA軟件繪制出顧客不滿意故障樹圖（如圖1所示）。其中，“邏輯或”表示下端的輸入事件至少有一個發生上端輸出事件就發生；“邏輯與”表示下端的輸入事件同時發生時其上端輸出事件才發生。

圖1 顧客不滿意故障樹模型

2.3 顧客不滿意故障樹分析

2.3.1 定性分析 僅由“或門”和“與門”組成的單調關聯故障樹是一種正規故障樹，所有底事件都是相互統計獨立的。用布爾代數可以表示事件的邏輯關系。經過簡化可以得到布爾代數的最簡表達式，它是基本事件的積之和表達式。每一個基本事件的積項和稱為故障樹的最小割集，即系統的故障模式。全部最小割集反映了系統的全部故障模式，所以全部最小割集的集合又稱為系統的故障譜。因此，確定故障樹最小割集，可以找出所有導致頂事件發生的原因及原因組合。本文采用下行法，即自上而下運用事件的邏輯運算規則、逐級地求頂事件與底事件的邏輯關系的方法，求解故障樹的割集，并采用布爾算法進行吸收，從而得到顧客不滿意的最小割集組合：

通過定性分析可知，X1，X5重復出現的次數最多，所以這兩個因素比較重要。

2.3.2 定量分析了故障樹的定量分析首先是確定基本事件的發生概率，然后求出故障樹頂事件的發生概率。求出頂事件的發生概率之后，可與系統安全目標值進行比較和評價。當計算值超過目標值時，就需要采取防范措施，使其降至安全目標值以下。

在進行事故樹定量計算時，一般做以下幾個假設：1、基本事件之間相互獨立；2、基本事件和頂事件都只考慮發生和不發生兩種狀態。

故障樹的定量分析主要計算兩類，第一類是計算基本事件的發生概率，主要包括系統的單元（部件或元件）故障概率及人的失誤概率等，很多時候計算時，往往用基本事件發生的頻率來代替其概率值。第二類是計算頂事件的發生概率，即當給定了故障樹各基本事件的發生概率，各基本事件又是獨立事件時，就可以計算頂事件的發生概率。目前，計算頂事件發生概率的方法有若干種，這里用的是較簡單的一種：最小割集法。

設某事故樹有k個最小割集：

根據容斥定理得頂事件的概率公式：

設各基本事件的發生概率為：q1,q2,…qn，則有：

故頂事件的發生概率為：

3 基于蒙特卡羅法的顧客不滿意仿真研究

蒙特卡羅方法是一種以概率數理統計理論為基礎，通過隨機變量的統計試驗和隨機模擬來求解數學、物理及工程技術問題近似解的數值方法。采用蒙特卡羅方法，利用計算機模擬，不但可以迅速及時地進行大量數據處理，還避免了主觀數據的需求，提高了評估結果的客觀性[11]。

3.1 系統描述與仿真流程

設 S 為系統，Pij(i=1，2，…，9；j=1，2，3)表示因產品自身原因引起失效的第i個最小割集第j個事件，Qij(i=1，2；j=1，2)表示因服務質量引起失效的第i個最小割集第j個事件。用W(k)表示系統第k次運行中底事件發生的狀態向量：

用F(k)表示頂事件發生的狀態：

假設 N 是系統的仿真次數，TPij(i=1，2，…，9；j=1，2，3)表示因產品自身原因引起失效的第i個最小割集第 j個事件發生的次數，TQij(i=1，2；j=1，2)表示因服務質量引起失效的第i個最小割集第j個事件發生的次數。

失效仿真過程用流程圖描述如圖2所示：

3.2 仿真過程及結果

假設每個底事件都服從均勻分布，通過蒙特卡羅仿真10000次所得到的系統仿真結果如圖3-5所示：

圖2 系統失效仿真流程

圖3 底事件失效概率與重要度結果

圖4 最小割集概率分布

圖5 失效模式仿真結果

4 關鍵因素的確定及其改善

4.1 基于“20-80”原則的顧客不滿意關鍵影響因素的確定

基于“20-80”原則對圖4中的最小割集的概率重要度的分析可將其分為三類，而改進的重點在于A類最小割集。

同理對底事件的結構重要度的分析可將其分為三類，由此得出導致顧客不滿意的關鍵原因在于：產品性價比不高，工作人員服務態度不好，銷售網絡與設施不齊全，產品交付不夠及時可靠等，應將其作為改進的重點。

通過對圖5失效模式的分析可以得出關鍵(A類)失效模式占全部失效的70%以上。

4.2 顧客不滿意關鍵影響因素的改進

為減少顧客不滿意，針對上述分析而采取改善關鍵底事件的措施：產品合理定價是顧客對產品的性價比期望趨于合理；加強員工質量意識的培訓，提高工作人員素質，提高服務效率；增加銷售網絡和設施，使顧客購買產品更加方便快捷；開展時間管理并嚴格做到各環節的按期按質按量交貨等基礎工作，以減少關鍵底事件失效的概率。為了驗證故障樹原理的有效性， 則進一步假定關鍵底事件 X1，X2，X3，X4發生概率為 P{0.147，0.131，0.111，0.108}，其他事件仍服從均勻分布，仿真結果如圖5所示，對最小割集發生概率的比較分析可以看出：關鍵最小 割 集 K6，K7，K8，K9，K10，K11發 生 的 概 率{0.060417，0.061005，0.060417，0.060858，0.01454 1，0.014148}得以明顯改善，ERP失效概率由0.75下降為0.48，因而可以得出結論：通過對關鍵底事件的改進可減少其發生的概率以減小最小割集發生概率，進而降低顧客不滿意概率，確保CS戰略實施的有效性。

5 結論

本文主要是運用FTA原理，將顧客不滿意問題進行具體而簡單化處理，首先是基于雙因素理論，對顧客不滿意因素進行識別，同時運用FTA方法有效地梳理了導致顧客不滿意的各因素間的邏輯關系，在此基礎上通過仿真的方法，計算各底事件在系統失效即導致顧客不滿意發生的概率重要度和結構重要度，以及最小割集的概率，然后應用“20-80”原則概括出關鍵最小割集和關鍵底事件。通過進一步仿真發現，當改進了關鍵底事件，降低關鍵底事件發生的概率，最小割集的發生概率也明顯降低，即顧客不滿意事件發生的概率降低。因此，驗證了FTA方法在解決顧客不滿意問題中的可行性和有效性，本文為CS研究拓展了研究的方向。

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