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基于顾客满意的航空公司微信营销水平评价模型的建立

摘 要:目前航空公司微信平台已经成为航企营销的主战场,因此提升航企的微信营销水平,对增加航空公司竞争力,提升航空公司形象和旅客的整体感知都有重要意义.为了帮助航空公司正确认识并提升微信营销水平,基于旅客满意利用统计分析方法计算权重,建立航空公司微信营销水平评价模型.

关键词:微信营销;航空公司;评价模型

中图分类号:F27文献标识码:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.35.026

1引言

由于微信的广泛普及,我国的航空公司均已开通本公司微信企业公众号.目前大多数航空公司的微信公共号都可以提供其网页或者手机App的大部分服务功能,旅客只需要关注民航企业的微信公众号就可以进行机票购买、值机、航班查询等功能,有的航空公司微信公众号还能进行旅客意见反馈以及人工的服务,旅客不用下载其他相关软件,也有可以反馈自己意见的平台,使用十分便捷.

很多学者对微信营销做了多方面的讨论:韩梅(2013)以微信平台为例,将微信与传统网络平台从各自的优势与特色角度进行比较,得到内容定位精准营销,口碑传播,地理位营销为企业通过微信营销活动的三个特点.但文章所谓的"传统网络营销"并不全面,所提出的微信营销优势有些也并非微信平台所特有的,对"新媒体"营销平台没有做出详细解释.陆静宇(2012)论述了微信是精准营销理念的先驱,但文章写得相对比较早,很多论述都是对未来的预测,并没有足够的证据支撑.谭凯(2012)主要提出了一些技术层面暂不能避免的问题.企业可以利用包括二维码、语音、基于地理位置的服务、朋友圈等功能为客户提供丰富的服务,从而制定更有针对性的营销策略.但客户也会被企业过度热情产生困扰.这种"许可"式的营销,虽然有些客户允许企业与他们进行业务对话,但他们也可以随时结束对话,因此推广微信营销的关键就是维持企业与客户之间的许可关系,这个观点对本文有一定的借鉴意义.吴恩,毛秀利(2013)对比微博与微信的营销能力,分析得出微信较之微博在客户端种类上的数量少,微信的营销能力还是有限的.微信需要通过扩宽客户端种类,拓宽消费群,发展更多的信息种类进行转型,从而满足消费者的消费需求,并走得更远.

虽然对微信营销策略的研究不少,但对于民航业的可借鉴性并不大,绝大多数研究都基于微信本身的功能产生的营销手段进行叙述,比如利用语音功能与旅客进行交流、利用LBS(Location Based Services)功能对旅客提供服务推介等,这些功能对其他行业的营销很重要,但对航空公司来说并没有多少实际使用意义.

航空公司更多的是通过微信平台提供基本的信息服务和航班服务,从目前的航空公司社交媒体(包括微信)的研究发现,很多航空公司不能及时发布航班延误或者其他信息,产生了很多的顾客抱怨.但由于航空公司的不够重视,很少对顾客的需求和抱怨做出回应,可能会造成顾客的不满意度累积,甚至对品牌产生厌恶,造成了顾客的流失.因此应增加对航空公司微信营销水平的研究,帮助民航企业从各方面提高顾客感知,从而增加航企的水平.

2航空公司微信营销水平评价模型建立

2.1评价指标体系的构建

基于旅客满意的微信水平评价主要采用笔者于2015年设计的e-s-qual模型,结合航空公司微信营销的特点,删减指标后,从高效性、系统可用性、履行性、综合性、隐私性、准确性、及时性、响应性、补偿和联系八个方面进行.

2.2数据收集

首先根据表1设计调查问卷,对于收集的数据采用李克特5级量表进行量化处理.例如题目是:我对航空公司微博、微信信息的发布速度非常满意.选项为:A.非常不同意;B.不同意;C.比较同意;D.同意;E.非常同意.量化标准为从1分-5分,分数越高表示旅客认同度越高.

笔者于2018年4月1日到2018年5月1日在专业的问卷调查网进行问卷调研,共回收220份问卷.除去完全相同指标分数的问卷及其他无效问卷,得到有效问卷180份,有效率达到81.8%.

2.3数据分析

本文采用SPSS 25.0软件对问卷数据进行分析.

2.3.1量表信度分析

信度表现的是调查量表的稳定性,一般态度量表常用的检验信度的方法是计算内部一致性α系数,计算公式为:

如果量表的Cronbach α系数在0.9以上,则表示量表的信度比较好.在信度系数的接受度上面,因子层面的Cronbach α系数应在0.6以上.通过Spss软件对数据进行计算,得到本量表的信度系数达到0.956,且各因子系数均达到0.6以上,表示本量表具有较好的稳定性.

2.3.2基于主成分分析法权重计算

主成分分析法就是将多个变量通过线性变换以选出较少个数重要变量的一种多元统计分析方法,又称主分量分析.由于数据数量比较大,本文采用spss软件中基于主成分分析的因子分析方法进行权重计算.

(1)首先需检验数据是否适合进行因子分析,进行KMO 和 Bartlett 检验.其中KMO值的范围是(0,1),大于0.9表示数据非常适合进行因子分析,大于0.7表示可以接受.经过计算,本次检验KMO结果为0.945,表示收集的数据极其适合做因子分析.

(2)使用SPSS软件中的因子分析功能,采用主成分分析法为提取方法得到总方差解释表,结果显示十个公因子总贡献率为86%,符合要求.采用凯撒正态化四次幂极大法进行旋转,并在12次迭代后收敛得到因子旋转矩阵,每一行表示每个主成分对原指标的载荷数.例如,E1对第1个主成分的载荷数为0.547.

(3)系数计算.将计算得出的所有公因子的方差贡献率与总的方差贡献率相比,就可以得到各指标系数hi.令mij表示第i个指标在第j个主成分中的载荷,Nj表示第j个主成分的方差贡献率,则系数计算公式为:计算得到各指标权重计算结果如表3.

(5)则各维度的权重见表4.

2.4模型建立

设基于旅客视角评价航空公司微信营销水平结果为F,结合指标与权重可以得到航空公司微信营销水平评价模型如下:

F等于0.041×E1+0.046×E2+0.042×S1+0.044×S2+0.044×P1+0.047×F1+ 0.047×F2+0.045×C1+0.048×C2+0.050×T1+0.049×T2+0.051×A1+0.049×A2+0.053×R1+0.050×R2+0.051×R3+0.050×COM1+0.051×COM2+0.046×CON1+0.050×CON2+0.046×CON3

3结语

本文通过收集旅客对航空公司微信营销水平的评价数据,运用统计分析方法计算各指标权重,建立基于旅客视角评价航空公司微信营销水平评价模型.从一级指标权重的计算结果可以得到,旅客在使用航空公司微信平台时更加在意航空公司对信息公布的及时性、

响应性、补偿和联系,而目前的航空公司微信平台中在响应和联系方面是有所不足的,很多航空公司微信无法做到直接与旅客沟通交流,应该努力改进.

在实际调查中,本问卷设置了跳停题目(如果未使用过航空公司微信平台进行购票或查询等,问卷直接跳停),因此发现有很多旅客都从未使用过航空公司微信进行购票.从对旅客年龄及学历的调查中发现,使用微信平台的旅客主要集中在20~39岁之间,学历为本科及以上.航空公司应该在该年龄段以及学历段广泛宣传本公司微信平台,鼓励旅客使用,从而促进本公司机票直销并培养忠实旅客.

参考文献

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[3]谭凯.微信在企业营销中的利与弊[J].销售与市场(管理版),2012,(11):16-18.

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航空公司论文范文结:

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