【摘要】 1989年，瑞典客户满意度晴雨表（SCSB）被引入，作为公司评估其在实现客户满意度方面所做努力的工具。

1989年，瑞典客户满意度晴雨表（SCSB）被引入，作为公司评估其在实现客户满意度方面所做努力的工具。SCSB的成功经验启发了美国客户满意度指数（ACSI）和欧洲客户满意度指数的创建。研究人员已经表明，客户满意度指数（CSI）可以作为公司盈利能力的预测指标和市场价值（例如。具体而言， ACSI的一个单位变化与资产和负债的会计账面价值以上的平等市场价值增加6.54亿美元有关。因此，CSI评分可以补充传统的经济指标，以评估公司最宝贵的资产——客户。CSI模型由一组潜在变量（LV）组成，这些变量描述了客户满意度的前因和后果之间的因果关系。为了测量CSI模型，我们必须使用结构方程模型（SEM）技术。SEM测试技术有两种类型——基于协方差的（如LISREL、EQS或AMOS）和基于分量的SEM技术（如偏最小二乘）。随着理论模型（例如变量之间的非线性关系）的复杂性不断增加，基于人工神经网络的SEM测试技术可能优于传统的SEM测试技术，因为它可以通过使用不同的活动函数和隐藏节点层来测量非线性关系，并且即使模型的所有假设都不满足，它也可以改进结构方程的估计。SEM测试已被用于各种环境，包括战略管理思想、客户满意度研究和智力资本。扫描电镜技术能够同时检查理论和测量结果。也就是说，SEM测试技术为研究人员提供了建模多个内源性和外源性LVs之间关系的灵活性，同时构建LVs和显性变量之间的关系。

 

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