批判性实证研究：线性补偿法在顾客满意度测量中的局限

本文研究的主题是"顾客满意度测度中线性补偿方法的批判：一项实证研究"，它针对的是期望值模型中广泛采用的线性补偿组合规则。这项研究旨在深入探讨消费者如何在评价服务品质时综合考虑各个属性级别的信息，尤其是当这些信息通过传统的线性方法进行整合时可能存在局限性。 研究采用了实证研究的方法，数据来源于一家在线旅行社的客户，收集过程包括通过电话与客户服务顾问交流后，通过电子邮件发送的调查问卷。调查工具主要基于SERVQUAL模型，同时考虑了呼叫中心环境中的特定因素。样本选择是随机的，从626个完整数据的响应中选取，这确保了结果的代表性。 不同于传统的汇总分析方法，研究者采取了解构分析，即分别评估每个服务质量属性在不同绩效水平下对满意度的影响，而非简单地线性叠加。这种方法揭示了客户满意度的构成可能不完全依赖于单一的累积评估，而是涉及到对服务质量各维度的认知评估。 作者们指出，他们的研究对服务质量的评估提供了新的视角，即客户满意度并非简单的加权平均，而是通过认知过程将多维度的信息整合成统一的判断。这挑战了线性补偿方法在某些情况下的有效性，并强调了服务质量测量中非线性和主观性的复杂性。 该研究的独特之处在于它不仅关注服务质量的量化评估，还深入剖析了顾客满意度形成的心理过程，这对于理解消费者行为和提升企业服务质量具有重要的理论和实践意义。研究结果发表在"Theoretical Economics Letters"期刊上，其贡献对于理论经济学和客户服务领域具有深远的影响，有助于推动未来关于客户满意度测量方法的进一步探讨和改进。