基於直覺模糊集合之平均運算拓展顧客滿意度界定方法

顧客滿意對於今日企業達成永續經營及與獲利是一項很重要的指標，本研究利用直覺模糊平均運算發展顧客滿意度的衡量方法。在過去研究常為了尺度建構上的方便，以單一化的李克特尺度數值加以表達的衡量所欲研究對象的認知狀態，但是人類的思維是複雜及主觀的，這樣的衡量尺度容易忽略受訪者的真實認知，因此有學者以模糊尺度來衡量受訪者的真實感受，但是以模糊數來衡量有其轉換的複雜性及計算困難等限制，因此本研究利直覺模糊尺度收集資料，直覺模糊集合是以數值來表示，計算方法簡單不會有語意膨脹及貶值現象也能獲得較精確的結果，合理的描述人類思考的模糊與複雜性，為了處理人類思考對於影響顧客滿意度的連結屬性及非連結性屬性等複雜性，本研究根據模糊交集與聯集來計算，並利用一般化平均運算，設定多種參數來發展顧客滿意度模型，以找出最適衡量滿意度的模型。本研究擴大其運算範圍，?了驗證本研究發展的模型的正確性與可行性，本研究以大台北地區的影城作為實證研究目標產業，並發放了以直覺模糊衡量尺度的問卷以及以Likert 衡量尺度為主的問卷來做調查，研究結果發現：本研究成功建立顧客滿意度模型，而過去以算術平均數來計算顧客滿意度，僅為本研究模型一種特例，本研究比傳統模型擴大其計算範圍，本模型表現均優於Likert的結果，本模型可處理連結性屬性與非連結性屬性等問題，本模型是一個通用彈性模型，可調整不同參數以適應不同產業特性，而實務應用上具有預估力與診斷力。