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在不增加投入的情况下,如何优化资源配置?


中国营销传播网, 2009-11-24, 作者: 毛创奇, 访问人数: 1804


  一、回归系数的管理应用解读

  随着量化管理、量化营销From EMKT.com.cn理念逐步进入企业管理实践中,各种统计分析数据的应用越来越普及,因素“重要性”作为一个指导资源优化配置的重要指标,被管理者关注和使用,频频出现在各种分析和决策报告中。

  评价产品/服务的重要性,主要有两种方式:陈述重要性和推导重要性。由于陈述重要性存在两个明显缺陷---“非驱动性”和“区分性差”(‘非驱动性’指消费者认为很重要的因素,却不一定是影响其选择的驱动因素;‘区分性差’指各因素的重要性数据都非常接近和集中,让人难以区分和判断。具体见http://www.dmworl.com.cn/blogger/?p=658量化客户需求强度-建立VOC之(5.1)),以及实际操作中问卷调查访问长度的限制,陈述重要性已普遍被推导重要性所替代。

  推导重要性是根据回归系数得来,在关键绩效指标与各影响因素之间建立回归方程,进行回归运算,计算出各影响因素的回归系数,从而评估各影响因素的重要性,找出影响绩效的关键因素,据此进行资源的优化配置。(回归分析是什么?可参考达闻通用网站统计技术之回归分析:http://www.dmworl.com.cn/newindextongji5.asp)

  但是在实际应用中,推导重要性往往被误读误用。例如我们经常用服务要素的表现水平与重要性交叉做四象限矩阵图,展示和说明各个要素的状况,并以此来作为资源配置的重要参考依据。如下图所示,根据电信服务各要素指标满意度与影响力(即推导重要性)的交叉矩阵图,管理者发现“10000号”的满意度水平很高而重要性却低于平均水平,那么就会思考,既然10000号的重要性不那么高,我们每年又投入那么多的资源,那下一年是否可以减少在这方面的资源投入呢?如果不理解推导重要性(回归系数)的真正含义,管理者很容易下这样的结论。

  从最基础的二元回归方程y=a+bx,我们就能了解回归系数的真正含义。如下图所示,回归系数b反映的是回归直线的‘斜率’,意思是自变量x每变动一个单位,因变量相应就会变动b个单位。回归系数反映的是“互动”情况,一个因素变动引起另一个因素的变动情况。

  因此,反映在管理方面,回归系数(推导重要性)反映的是“新增投入的产出比”,在原有的投入情况下,企业要增加一块钱投入,投在哪里产出的效益最高。10000号的推导重要性低,不能就认为10000号对客户不重要了,只能说明在目前的状况下,增加10000号的资源投入所产出的满意度效益低,相对不如投在计费收费、故障修复等方面。在没有其他数据支持缩减的情况下,对待10000号的资源配置策略就是‘维持’,不能单纯依据其推导重要性低就缩减资源投入。因为一旦投入减少使得10000号服务质量降低,客户对其的敏感性就会提高,对满意度的影响会增强,10000号就会从KANO模型中的A区变动到B区,又成为一个关键影响因素。

  


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