感知价值表解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的累积合计方差的累积表成份矩阵成份表成份得分系数矩阵成份硕士学位论文论文题目关系营销视角下的住宅顾客满意度研究以长沙市房地产住宅市场为例研究生姓名指导教师姓名专业名称研究方向论文提交日期关系营销视角下的住宅顾客满意度研究以长沙市房地产住宅市场为例中文摘要关系营销视角下的住宅顾客满意度研究以长沙市房地产住宅市场为例中文摘要房地产行业是国民经济的支柱性行业，是社会经济与政治关注的焦点行业。住宅产品作为种基本生活资料，关系国计民生，而住宅顾客满意度是评价和衡量生活质量的重要指标，居民的居住环境和居住质量直接决定人们基本需求和发展需要的实现程度，它反映了人们总体的生活质量。提高住宅顾客满意度不仅是构建和谐社会的需要，对房地产企业的经营和发展也具有重要经济意义。与顾客满意息息相关的关系营销是我们研究顾客满意度问题不可忽视的重要突破点。然而，目前对住宅商品房消费者从企业关系营销层面进行整体满意度的测量和研究比较缺乏，相关研究都不够具体和深入，鉴于此，本文对顾客满意度测量和应用进行了系统研究，并结合问卷调查对长沙房地产企业住宅市场的顾客满意度进行了实证分析，从关系营销视角发掘顾客对房地产企业住宅产品服务方面存在不满的环节和影响因素，对关系营销与住宅顾客满意度及住宅顾客满意度的其它影响因素进行相关性假设，然后制定出了关系营销视角下的住宅顾客满意度模型。本文研究的开展主要是通过调查问卷对长沙市普通住宅顾客进行随机抽样调查，所有被调查者都对有关问题作出等级评价，以此为原始数据，对住宅顾客满意度的影响因素进行因子分析，提炼出包括关系特征在内的几个结构变量的主要观测变量，然后通过回归分析建立关系营销视角下的住宅顾客满意度模型，并通过相关性研究对关系特征与其它各影响因子的相关关系以及包括关系特征在内的各个影响因子与住宅顾客满意度的相关关系进行验证。最终得出结论，增强房地产企业关系营销意识，提高房地产企业关系营销能力，对于提高住宅总体顾客满意度有着相当重要的现实意义，最后提出了针对房地产企业住宅顾客的关系营销策略和，建议。中文摘要关系营销视角下的住宅顾客满意度研究以长沙市房地产住宅市场为例关键词关系营销住宅顾客满意度住宅顾客满意度模型，差总计总计总均值表项统计量均值标准偏差您对您目前的住房总体上感到满意吗与购买前相比，您对您的住房感到满意吗由表和表看出，问卷数据个指标整体的值为，组间检验值为，自由度为，检验结果显著，说明问卷各指标统计结果较为致同时，个指标的平均值分布较为集中，范围覆盖在之间，各指标的方差基本在之间，整体平均值为，方差的平均值为，与表所示两指标的平均值和相当，说明问卷数据可靠，问卷的结果是值得信赖的。关系营销视角下的住宅顾客满意度研究以长沙市房地产住宅市场为例第章住宅顾客满意度分析从分析的结果来看，份问卷中各测评指标的平均值为，介于之间，说明各指标相差不大，数值非常相近，结合主成分分析的结果，各指标对于主成分的影响也非常接近，问卷中涉及的前个指标的均值最小为小区物业管理收费情况是否与管理匹配，满意度仅为，其次为小区社交活动，满意度仅为，再次为车位，满意度为满意度最大为未来升值潜力，为，其次为到城市商业区的距离以及水电等配套设施，满意度为。最大和最小值相差，各指标差异不明显，可以说各指标的平均值几乎接近。本文若采用简单算术平均的方法来计算长沙住宅顾客满意度，则可得住宅顾客满意度∕建筑特征∕环境特征∕地理特征∕关系特征∕感知价值，经计算，得到本问卷住宅顾客满意度为，换算成百分制后为分，与总体住宅满意度表所示两指标的平均值和相当，说明住宅顾客对于普通住宅满意度为基本满意，但是长沙市住宅顾客满意度有较大的提高空间。住宅顾客满意度因子分析由于问卷设计的城市住宅顾客满意度指标体系是根据已有理论研究而进行假设的，在确认得到统计数据的质量较高后就应当从中筛选出对于城市住宅顾客满意度影响较为重要的指标，剔除掉些对于本次研究无关紧要的次要指标，方面可以得到影响城市住宅顾客满意度的主要因素即指标，另方面也可以使得验证前面提出的假设模型是否成立更为便利。将假设模型中涉及的个指标运用进行探索性因子分析，如表所示。第章关系营销视角下的住宅顾客满意度研究以长沙市房地产住宅市场为例表相关矩阵相关关系营销视角下的住宅顾客满意度研究以长沙市房地产住宅市场为例第章单侧行列式第关系营销视角下的住宅顾客满意度研究以长沙市房地产住宅市场为例第章在总方差解释量表表中可以看出特征值大于的有个主成分，这个主成分能解释个指标的信息量，说明这个指标可进行因子缩减。根据表成份得分系数矩阵可以看出划分在个主成分因子下，此因子可称为关系特征划分为类，称为感知价值划分在个主成分因子中，称之为地理特征划分为建筑特征因子，划分为环境特征因子。虽然按照探索性因子分析的降维理论对假设模型中的个指标进行分析得到了个主成分因子，但各个因子下的指标对此因子的贡献率或称解释量是否明显还有待于进步研究。对于贡献率低的指标，在符合逻辑的前提下进行适当缩减即降维便于找到影响个主成分因子最主要的因素，同时对于检验模型的成立也是有利的。根据个主成分因子成分得分系数矩阵，发现各主成分因子下指标得分并不太高，说明各主成分因子下的指标有可能存在对总体解释贡献率不高的情况，为验证这种可能性并优化本研究的指标体系，再用探索性因子分析主成分分析对个主因子下的指标分别进行抽取因子为的主成分分析，得到如下结果主成分因子关系特征表解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入合计方差的累积合计方差的累积第章关系营销视角下的住宅顾客满意度研究以长沙市房地产住宅市场为例表成份矩阵成份表成份得分系数矩阵成份个指标中特征值大于的因子对于关系特征的解释量仅为，说明确实存在着些对总体解释量贡献较低的因子，按照因子得分矩阵表，三个指标同是环境特征的观测变量，但对主成分因子即关系特征总体的解释贡献都较高，但经过修正指标后特征值大于的因子能解释总体信息量的以上，而且从问卷赋予指标的含义上看，这些因子是最符合关系特征的指标，包括房产提供商品牌形象，对住宅提供者的信心，顾客与提供商关系亲近，优惠待遇，个性化服务，这五个