Satysfakcja klienta - aktualne problemy metodyki badań

• Autorzy: Teresa Słaby

Warianty tytułu

Customer Satisfaction - Current Problems of Research ethodology

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Satysfakcja klienta jest trudnym ciągle przedmiotem badań, zróżnicowanym w zależności od podmiotu badań. Aby zmierzyć i zaprognozować mechanizm powstawania satysfakcji klientów, trzeba zastosować wielowymiarowe narzędzia badawcze, zgodne z założeniami ich stosowalności. W literaturze przedmiotu można zauważyć ciągły brak standardowej definicji, mimo, iż satysfakcja klienta jest przedmiotem badań od 1970 roku. Badacze ciągle poszukują w empirycznych rozpoznaniach determinant jej powstawania oraz predykcji tego odczucia. Satysfakcja klienta jest podstawowym czynnikiem sukcesu przedsiębiorstwa i warunkiem pozostania na rynku. Celem artykułu jest przybliżenie problemów metodycznych w badaniach satysfakcji klienta nie tylko w fazie zdobywania danych, ale przede wszystkim w wyborze rodzaju zależności (liniowej lub nieliniowej) czynników, poprawnej interpretacji wyników, trafności modelu predykcyjnego. Rozważania są oparte na kilku wybranych publikacjach, w których Autorzy realizują odmienne podejścia metodyczne. Konfrontacja tych dokonań z propozycjami dotychczas niestosowanymi, a proponowanymi przez matematyków może mieć dużą wartość użyteczną dla praktyki gospodarczej, ale również dla rozwoju nauki w sensie rozważań nad trafnością przewidywania zachowań klientów przy użyciu nowych technik modelowania (np. sieci neuronowych) w warunkach ogromnych baz danych.(abstrakt oryginalny)

EN

Customer satisfaction is still a difficult subject of research, varied depending on the object of the research. In order and forecast the mechanism satisfaction, it's necessary to use multidimensional research tools in accordance with the assumptions of their applicability. The literature on the subject shows the continuous lack of a standard definition, despite the fact that customer satisfaction has been the subject of research since 1970. Researchers are constantly looking for determinants of its formation and predictions of feeling in in empirical diagnoses. Customer satisfaction is a basic factor of a company's success and a condition of staying on the market. The aim of the article is to present methodological problems in customer satisfaction surveys not only in the phase of data acquisition,but primarily in the choice of the type of dependency (linear or non-linear) factors, correct interpretation of results accuracy of the predictive model. The considerations are based on several selected publications in which the authors follow different approaches. The confrontation of these achievements with proposals not applied so far, and proposed by mathematicians may have a great value for business practice, but also for the development of science in the sense of considering the accuracy of expected customer behavior using new modeling techniques (e.g. neural networks) in the conditions of huge databases a several selected publications in which the authors take different approaches.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Satysfakcja klienta; Modele liniowe; Modele nieliniowe

EN

Customer satisfaction; Linear models; Nonlinear models

• Czasopismo: Zarządzanie. Teoria i Praktyka / Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawie
• Rocznik: 2020
• Numer: nr 1 (31)
• Strony: 3--12

Twórcy

autor

Teresa Słaby

• Wyższa Szkoła Menedżerska w Warszawie

Bibliografia

• Aloui R., Aissa M.S.B., Nguyen D.K. (2011). Global financial crisis, extreme interdependences and contagion effects: The role of economic structure?, "The Journal of Banking & Finance", 35 (1).
• Adriani P., McKelvey B. (2009). Perspective From Gaussian to Paretian Thinking. Causes and implications of power laws in organizations, "Organization Science" 20 (6).
• Błażejczyk-Majka L. (2018). Zastosowanie analizy skupień w przypadku zmiennych wyrażonych na skali porządkowej, w: Zastosowania statystyki data mining w badaniach naukowych, StatSoft Polska Kraków.
• Błoński K. (2018). Mechanizm kształtowania satysfakcji klientów z usług świadczonych przez jednostki samorządu terytorialnego, Uniwersytet Szczeciński, "Rozprawy i Studia", T(MLXXVIII) 1004, Szczecin.
• Chojnicki Z., Czyż T. (1973). Metody taksonomii numerycznej w regionalizacji geograficznej. PWN, Warszawa.
• Choynowski M. (1971). Pomiar w psychologii, w: Problemy psychologii matematycznej, red. J. Kozielecki, PWN, Warszawa.
• Churchill Jr. G. A., Surprenant C. (1982). An investigation into the determinants of customer satisfaction. "Journal of Marketing Research", vol 19, nr. 4.
• Foxall G.R., Goldsmith R.E. (1998). Psychologia konsumenta dla menedżera marketingu, Wydawnictwo Naukowe PWN, Warszawa.
• Francuz P., Mackiewicz R., (2005). Liczby nie wiedzą, skąd pochodzą, Wydanie I, Wydawnictwo KUL, Lublin.
• Gaito J., Measurement scales and statistics: Resurgence of an old misconception, "Psychological Bulletin", 87.
• Gąsior M. (2019). Satysfakcja klienta w ujęciu nieliniowym, Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej. Monografie, Lublin.
• Houllebecq M. (2020). H. P. Lovecraft. Przeciw światu. Przeciw życiu, Wydanie drugie, Wydawnictwo Literackie Kraków.
• Jaciow M., Wolny R. (2011). Polski e-konsument. Typologia, zachowania. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach, Katowice.
• Kobus M., Jemielniak, D., (2014). Komu bije dzwon? Czemu warto badać prawa potęgowe?, w: Przedsiębiorczość i zarządzanie. Wydawnictwo SAN. Łódź-Warszawa, Tom XV, Zeszyt 11, Część I.
• Kobus M. (2015). Polarization measurement for ordinal data, "Journal of Economic Inequality", 13 (2).
• Kobus M., Kurek R., (2018). Multidimensional polarization for ordinal data. The Journal of Economic Inequality. https://dol.org.1007/s10888-018-9402-1
• Konsument i konsumpcja we współczesnej gospodarce (2006), red. M. Janoś-Kresło i B. Mróz, Oficyna Wydawnicza SGH, Warszawa.
• Likert R., (1932). A Technique for the Measurement of Attitudes, "Archives of Psychology" 140.
• Preston C.C., Colman A.M., (2000). Optimal number of response categories in rating scales: reliability, validity, discriminating power, and respondent preferences. Acta Psychologica, 104, https://www.academia.edu/160132/.
• Siekierski K. (2002). Mit próby reprezentatywnej, "Marketing w praktyce", nr. 1.
• Siegiel S. (1956). Nonparametric statistics for the behavioral sciences, "MacGraw-Hill", New York.
• Skowron Ł., Gąsior M. (2017). Motywacja pracownika a satysfakcja i lojalność klienta, Difin, Warszawa.
• Stanisz A. (2007a). Przystępny kurs statystyki. Tom 3. Analizy wielowymiarowe, StatSoft, Kraków.
• Stanisz A. (2007b). Przystępny kurs statystyki. Tom 2. Modele liniowe i nieliniowe. StatSoft, Kraków.
• Stevens S.S. (1935). The operational basis of psychology. "American Journal of Psychology", 47, s. 323-330, https:// www.jstor.org/stable/1415841.
• Stevens, S.S. (1946). On the theory of scales of measurement, "Science 103, s. 677-680.
• Szreder M. (2004), Metody i techniki sondażowych badań opinii, PWE Warszawa.
• Szumowski W. (2014). Motywowanie i satysfakcja z pracy w urzędach administracji samorządowej. Wyniki badań empirycznych, "Nauki o Zarządzaniu" nr. 3(20).
• Tadeusiewicz R., (1993). Sieci neuronowe, Akademicka Oficyna Wydawnicza RM, Problemy Współczesnej Nauki i Techniki, Warszawa.
• Taleb N.N. (2007). Black swans and the domains of statistics, "The American Statistician", 61 (3).
• Ustawa z dnia 23 kwietnia 1964 r. - Kodeks cywilny, Dz.U.2019.0.1145.
• Wójtowicz P. (2000). Polska wersja STATISTICA Neural Networks, StatSoft Kraków.
• Zasępa R. (1972), Metoda reprezentacyjna, PWE, Warszawa.