零售业客户满意度研究现状如下：

1、缺乏针对性强的满意度指标体系，实际研究中，由于多种原因如缺乏预算，不能更改已有指标体系等，企业采用的满意度评估体系会存在不能与时共进，指标实用性不强等缺点，从而影响到满意度研究的针对性和考核的具体化。

2、小作坊取代正规军。出于节约费用、数据保密等原因，有的零售企业自己设计问卷，自己进行满意度调查和研究。但由于缺乏专业第三方经验和人员，在数据处理、深度分析方面都会存在这样或那样的问题，最终的分析结果与企业预期将存在一定的差异。

3、重数据描述，轻数据挖掘。满意度的研究，只是描述数据时，可以看到结果如总体满意度，不同环节的分值等，却不能帮助企业挖掘数据背后的深层次原因和可能存在的重大价值发现。比如一定规模以上的零售企业会有自己的会员数据库。满意度研究如果能对接这个数据库，能够帮助企业有效细分客户，评估营销活动，更人性化的去服务重点客户等。

4、重形式，不能持续改进。有的企业开展满意度调查，容易流于形式或应付领导检查，调查完，提交报告后，满意度工作便结束了。客户满意度研究，最终要和企业流程、管理制度、组织架构等结合，以满意度研究为契机，不断有效诊断企业存在问题，有效提出改进方案，最终实现企业和客户的双赢。

零售业客户满意度研究改进：

1、优化满意度指标体系

对于零售业而言，不同业态有着各自特点：连锁超市突出的是价格、平民消费、自助购物等；百货商场则在是品类、档次等更有优势。因此，零售企业有必要根据企业定位和优势，选择更合适的，更有指导意义的满意度指标体系。

指标体系可以保护客户对于产品和服务的评价，也可以设计开放题，针对企业关系的问题进行深度探询。

当满意度指标体系不仅用于发现问题，还会作为考核依据时，指标体系也应该能具体到相关部门或岗位，否则最终满意度改进无法落实到相应的部门和责任人，最终不了了之。

指标体系的设计通常有两种思路：

一是定性研究如主观赋权法、层次分析法、德尔菲法等；

二是定量研究，如回归分析、结构方程、相关分析等。

企业可以根据自身特点，选择一个或多个方法，优化确定适合的满意度指标体系。

2、选择专业团队，进行规范化操作

对于满意度的研究，零售企业可以借用“专业力量”，不仅可以得到更可靠，更客观数据，还可以帮助企业改进流程，规范管理。从满意度指标，到满意度客户访问，再到最后的数据分析，都可以借鉴专业团队的知识和经验，进而帮助企业有效控制项目质量，提升内部研究力量，并能及时得到专业分析和建议。

专业团队的选择因素通常有研究实力、行业经验、项目积累等，这些因素不同，将会影响合作质量和合作效果。

3、借鉴行业特点，深度分析满意度数据

零售企业在满意度调查研究中，相关部门的积极投入和建议，将有助于修正满意度指标体系，有助于顾客的积极配合与反馈，有助于发现行业和企业问题的共同点和差异点，有助于制定更合理，更容易落地的绩效考核体系等。

行业特点和企业特点的有机结合，还有助于数据挖掘和营销战略改进。比如可以根据零售企业的会员数据库，对于价值较高客户，安排进行直邮、客户关怀等，最终能帮助企业扩大优质客户、忠诚客户比例。

4、重视内部员工满意度

在满意度研究中，零售企业有时会忽略内部员工满意度。满意度体系中，满意的员工，能帮助产生优质的服务；优质服务又产生满意的顾客；满意度顾客带来良好的口碑及传播，这些传播会帮助企业员工产生内心愉悦与满足，最终形成一个良性循环。由此可知，在零售企业的顾客满意度研究中，可以增加“员工满意度”模块，这个模块可以帮助企业了解员工满意度情况、分析员工满意度对外部顾客满意度的影响力，寻找提升内部员工满意度的途径和方法，从而提升顾客满意度，实现企业价值的提升。

5、满意度研究平台化

我们处于一个更加开放时代，零售业本身的信息化水平也较高，因此，顾客满意度研究可以通过已有信息平台，实现更多功能和应用。某些行业如汽车业，借助满意度调查信息平台，能够将满意度结果及时输入到系统中，从而能在调查结束后较短时间里展现调查结果，有利于企业管理人员及时、便利查询相关信息，也大大提高了满意度研究的实用性和时效性。

此外，零售业的顾客满意度研究，可以在现有ERP软件如CRM或HR管理软件系统基础上，实现满意度数据和其它数据库对接，消灭信息孤岛。这种数据共享不仅可以更好利用企业信息，也有助于数据库的高效利用，更好提升效率和降低成本。

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