大数据背景下客户信息质量管理成熟度模型_谢刚

什么是顾客满意度模型

什么是顾客满意度模型（Customer Satisfaction Model）？释义 N. Kano的顾客满意度模型是一项质量管理工具和市场营销技术，可以被用来衡量顾客的满意程度。 顾客满意度模型甄别出6类质量属性，其中前3类对顾客满意度产生实质性影响： 1.基本因素（Basic Factors）。（不满足要素，必须有 的。）顾客对产品的最低限度需求，必须有。）- 顾客 对产品的最低限度需求，如果缺了这些基本因素，会让 顾客感到不满；但是，即便产品包含了或者超出了它们， 也不会让顾客产生满足感，顾客想当然地以它们为先决 因素。基本因素是进入市场的最低门槛要求。 2.兴奋因素(Excitment Factors)。（满足因素，有吸引力 的。）- 有了这些因素，会增强顾客的满足感；即便缺 了它们的话，也不至于让顾客产生不满。这些因素让顾 客感到惊喜，并产生“愉悦的感觉”。产品包含这些因素， 就能将自己的企业与竞争对手区别开来，使自己处于有 利地位。 3.性能因素（Performance Factors）。如果产品性能表 现很好，顾客则表示满意；如果产品性能表现很差，顾 客则产生不满。这里，性能表现与总体满足感是线型对 称的。以上这三个因素与顾客的需求、期望直接相关， 因此，公司在这些方面一定要具有竞争性。 除此以外，Kano还提到了其他三个属性： 4.冷漠属性（Indifferent attributes）。顾客对于有无 这些属性并不在意。 5.可疑属性（Questionable attributes）。对于这些属性， 并不清楚它们是不是顾客所期待的。 6.背离属性（Reverse Attributes）。这些属性特征的相 反方面才是顾客所期望的。 顾客满意度模型起源历史 这种顾客满意度的研究方法源于一篇Kano与人合写并发表在日本质量控制协会会刊《品质》上的文章，题目为《诱人品质与必需品质》（1984）。39-48.

探析大数据时代背景下的财务管理的论文

探析大数据时代背景下的财务管理的论文 摘要:大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，在互联网如此发达的今天，大数据时代已经来临。大数据时代的到来，对财务管理提出了新的要求，要求财务人员具备大数据分析能力，转变角色(由传统的单一财务的记账员角色 关键词:探析,数据,时代,背景,财务管理,论文, 大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，在互联网如此发达的今天，大数据时代已经来临。大数据时代的到来，对财务管理提出了新的要求，要求财务人员具备大数据分析能力，转变角色(由传统的单一财务的记账员角色转变为集财务、数据分析处理为一体的综合性财务人员角色)，实时分析，及时预测，提高了企业决策的准确度，大数据财务管理代表了财务管理发展的新趋势。 一、大数据时代财务管理概述 1.大数据的涵义 大数据是指需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。大数据概念最早由维克托·迈尔·舍恩伯格和肯尼斯·库克耶在编写《大数据时代》中提出，有海量、高速、多样、价值密度低等特点。 2.大数据时代财务管理的定义

大数据时代财务管理是指在实时动态变化的大数据支持下，企业财务人员利用现代财务管理技术和手段，对于企业财务数据进行成本管理、管理信息定制、财务能力分析、动态利润管理、财务信息预测、财务预警管理等活动的大财务管理。 3.大数据时代财务管理的发展趋势 (1)具备大数据分析能力，进一步挖掘财务信息核心传统的财务管理分析更多关注结构性财务信息的分析，对非结构性财务信息和非财务信息关注较少，在大数据时代，要求财务管理相关人员要具备大数据分析能力，不仅要分析结构性财务信息，还要分析非结构性财务信息和非财务信息，除此之外，还要将结构性财务信息与非结构性财务信息和非财务信息相互整合，进一步挖掘财务信息核心，预测企业所在市场状况的变化，进一步为企业管理层筹资、投资、成本管理、市场开拓、新技术研发等决策提供有用信息。 (2)实时分析，及时预测，提高企业决策的准确度大数据具有海量、高速、多样的特点，大数据时代的财务管理在获取资讯的数量、速度、种类等方面较传统财务管理有绝对性的优势，这就使得财务管理由之前的基于结果分析的事后管理，转变成了基于过程分析的事中管理，能够对资讯带来的大数据进行实时分析，大大增加了企业管理决策的灵活性和准确度，帮助企业及时预测市场变化，能很快根据大数据分析结果调整生产、销售等环节的作业，对市场的适应性增强，从而有助于企业提高市场占有率，增强市场竞争能力，培育核心发展能力，延长企业寿命，促进企业的生存和发展。

风险管理能力成熟度模型

风险管理能力成熟度模型 1、目的：通过模型的使用，使咨询顾问对企业的风险管理现状进行评估和经过风险管理咨询改进后的风险管理能力成熟度进行预测，作为形成风险管理能力成熟评估报告及风险管理解决方案的有效工具。 2、应用阶段：风险管理评估、风险管理解决方案设计和实施阶段。 3、方法：风险管理六要素模型、成熟度模型与对标管理模型相结合。 4、工作步骤： 5、工具：风险管理能力成熟度模型 5.1风险管理咨询实施前——风险管理能力成熟度现状评估模型

5.1.1指标说明 5.1.1.1纵向指标 纵向分为五个阶段，表示成熟度总体实现的方式，说明每个阶段的特性。 5.1.1.1.1初始阶段特点：遇到事情是特立特办的，没有归纳总结过程，没有沉淀，必须向领导请示的状态，造成内耗较大。国企这种情况较少，私企较多。 5.1.1.1.2可重复状态：已经有相应的办事流程，对可重复的事项有运作流程。特殊事项才需要领导层判断。 5.1.1.1.3确定阶段：有标准和思考方向，以便不断摸索（有以前经验的沉淀）。通过政策流程标准使其固化。 风险管理成 熟度能力 风险管理六要素 优化阶段 管理阶段 确定阶段 可 重复阶段 初始阶段

5.1.1.1.4管理阶段：处于这个阶段公司的较少，需要把管理量化。（比如在IBM有一些要把管理的要素量化，但前提是要固化，有标准、有流程、有数据、有系统、有素材），提出量化管理思想（从数字角度有说明，使领导容易把控），但不是绝对的量化。 5.1.1.1.5优化阶段：在合理收益前提下，在可接受风险情况下，帮助企业管风险，提高企业效率。通过风险管理的持续改进，不断自我推进，自我改善，形成良性循环。更以风险为导向，去做许多事情。 5.1.1.2横向指标 分为六要素，是分解过程，有相互关系说明，按事务来分，把业务分解为六部分。 5.1.1.2.1业务及政策：有总体目标，必然要有相关政策制度，明确制度与流程的关系。 5.1.1.2.2业务流程：制度要有流程这个载体，制度表单化，表单流程化才能把制度落实下来 5.1.1.2.3人员及组织结构：业务流程要有人来实现，因此要有相关人员及组织结构（落实到组织、部门、岗位、人）组织架构本身对人员有影响（结构能体现人员设置是否重叠） 5.1.1.2.4管理层报告：要通过一定的报送方式（管理报告）才能让管理层了解（表单）运营情况（规划报告、总结报告等） 5.1.1.2.5模型及假设：报告蕴含某些方法和模型，才能保证结论。 5.1.1.2.6系统及数据：报告要有数据和系统支撑（管理上定义的素材）。

测量客户满意度之美国客户满意度指数ACSI模型.

测量客户满意度之美国客户满意度指数ACSI模型 （转载） ACSI是以产品和服务消费的过程为基础，对客户满意度水平的综合评价指数?具体模型如 下： 从ACSI模型中，可以看出消费经过与整体满意度之间的关系，并可以看到满意度高低带来的后 果.ACSI模型是由多个变量构成的因果模型，其中预期质量、感知质量和感知价值是客户满意度的原因变量，客户抱怨和客户忠诚是客户满意度的结果变量。 一、客户预期：每位客户在购买产品前对产品的质量进行估计。 中国移动这段时间正在推广的预交话费送笔记本电脑。我家先生是移动的忠实用户（当年做了无数次思想工作，人家都坚决不肯入联通网），就动员他预交话费换个小一点的笔记本电脑，把我又笨又重的IBM换了。拿到宣传单张的时候，我们有些犯难：里面只有戴尔、神州这几个牌子。咬咬牙挑了戴尔，结果装好机，一个星期不到就开不了机了。我还有些抱怨，到是我家先生说，早就应该想到这个问题，送还能送什么好货。 所幸期望值不高，加上也没花钱，要不然肯定投诉戴尔。 二、感知质量：客户在使用产品或服务后对其质量的实际感受。 比如去餐厅吃饭，体验其食物质量好坏；听某老师讲课体验其讲课水平的高低。 印象最深是看电影〈〈无级〉〉。因为影片里有我最喜欢的帅哥张东健，另外还有对陈凯歌的慕名，何况这部影片还是他三年磨一剑的作品，。我和另一位同样喜欢张东健的同事为了能看到首映式（主要是为了看到张东健）到处托人还花了不少银子，结果看到一半，同事就恶

狠狠地说一句，以后谁再提陈凯歌我跟谁急！这就是体验前和体验后感受的对比。 三、感知价值: 客户在综合产品的质量和价格后对他们所得的利益主观上感受。广州宏城广场在今年的 7月1日正式拆迁，时不时有朋友打电话给我，让我赶紧去宏城淘宝， 因为商家要清货现在买的东西又好又便宜，还有朋友把买到的东西拍成照片放在QQ空间里炫耀着呢！ 四、客户满意度：客户满意度主要取决于客户实际感受同预期质量的比较，同时，客户的实际感受同客户心目中的理想产品的比较也影响客户满意度，差距越小客户满意度水平越高。 五、客户抱怨：这是客户对产品或服务不满意会有的行动之一，也是做客户人员经常碰到的问题。 六、客户忠诚度：客户忠诚度是ACSI模型中的最终的因变量。主要要考虑客户重复购 买的可能性和对价格变化的承受力。客户如果对产品感到满意，就会产生一定的忠诚，表现为对该产品的重复购买或向其他客户推荐。

大数据的财务管理

. Word 资料大数据的财务管理 篇一：大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。 这篇名为《大数据：机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球围受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略

核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇，但我们必须记住，政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出，“我们已经注意到有这样的高调抗议活动，反对组织持有数据，甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说，引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享，从而促使公司制定明智的、有依据的决策，掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。 Trax Technology Solutions公司首席财务官Nina Tan表

大数据时代下的财务管理转型

上海汽车集团股份有限公司财务部夏明涛一、引言伴随着大数据时代的到来，大数据的运用将逐步改变传统的思维和行为方式，这都将对当前的企业传统经营带来巨大的影响。第一，企业未来关注的重点将不再是标准化、规模化的生产和制造，“规模效应”将会在互联网上体现，比如维基百科。因此，优秀的公司将专注于产品的设计和品牌的建设，而一些标准化、重复化的制造工艺将更多地由低成本、专业的公司去承担。第二，大数据将会改变企业的经营模式。传统的企业主要关注产品的生产和销售，企业经营收入的实现是通过产品的出售而实现；而在大数据时代下，优秀的公司通过数据分析和应用，更专注于客户的精准定位及产品和服务的紧密联系，从“一次销售，一次收入”转为“一次销售、多次收入”的经营模式。第三，未来企业的成本结构中，“料工费”的占比将逐步降低，而面向客户、面向市场的费用将会越来越大。因此，企业产品竞争力的提高，不将再是一味扩大生产规模，而是需要通过整合企业业务和财务等数据，以准确的决策和企业资源的有效配置来实现企业价值的增长。而作为企业内部“以数据说话”的财务分析和管理，在大数据时代也同样面临着挑战。 第一，信息化水平的提升可以大幅减少传统会计核算的工作量，财务人员可以投入更多的时间和精力在高价值量的财务分析上；第二，借助大数据技术，财务管理和分析的水平可以得到大幅提升，为管理层做出准确的决策给予支持；第三，通过对企业各业务条线数据的整合，将财务数据和业务数据有效融合，推动财务管理的转型和升级。因此，如何适应大数据所带来的变化，如何让财务管理实现从“事实说明”到“价值创造”的转变，这些都将是未来一段时间内所必须面对和解决的问题。二、大数据时代特征当下是信息大发展的时代，互联网、移动互联网、物联网、车联网、gps、安全监控、金融服务等每天都在大量的产生数据。 大数据的运用所带来的是思维模式的变化，带来的是生活方式的变化，而对企业来说，更重要的是带来企业创造和实现价值途径的转变。搜索引擎巨头谷歌就是大数据应用的一个缩影。 以汽车行业为例，为应对激烈的竞争，近年来各家整车制造企业都在大规模扩张，希望通过产能的扩大来降低单车固定制造成本，从而提高企业和产品

剖析大数据分析方法论的几种理论模型

剖析大数据分析方法论的几种理论模型 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 作者：佚名来源：博易股份|2016-12-01 19:10 收藏 分享 做大数据分析的三大作用，主要是：现状分析、原因分析和预测分析。什么时候开展什么样的数据分析，需要根据我们的需求和目的来确定。 利用大数据分析的应用案例更加细化的说明做大数据分析方法中经常用到的几种理论模型。 以营销、管理等理论为指导，结合实际业务情况，搭建分析框架，这是进行大数据分析的首要因素。大数据分析方法论中经常用到的理论模型分为营销方面的理论模型和管理方面的理论模型。 管理方面的理论模型： ?PEST、5W2H、时间管理、生命周期、逻辑树、金字塔、SMART原则等?PEST：主要用于行业分析 ?PEST：政治(Political)、经济(Economic)、社会(Social)和技术(Technological) ?P：构成政治环境的关键指标有，政治体制、经济体制、财政政策、税收政策、产业政策、投资政策、国防开支水平政府补贴水平、民众对政治的参与度等。?E：构成经济环境的关键指标有，GDP及增长率、进出口总额及增长率、利率、汇率、通货膨胀率、消费价格指数、居民可支配收入、失业率、劳动生产率等。?S：构成社会文化环境的关键指标有：人口规模、性别比例、年龄结构、出生率、死亡率、种族结构、妇女生育率、生活方式、购买习惯、教育状况、城市特点、宗教信仰状况等因素。

?T：构成技术环境的关键指标有：新技术的发明和进展、折旧和报废速度、技术更新速度、技术传播速度、技术商品化速度、国家重点支持项目、国家投入的研发费用、专利个数、专利保护情况等因素。 大数据分析的应用案例：吉利收购沃尔沃 大数据分析应用案例 5W2H分析法 何因(Why)、何事(What)、何人(Who)、何时(When)、何地(Where)、如何做(How)、何价(How much) 网游用户的购买行为： 逻辑树：可用于业务问题专题分析

大数据的财务管理

大数据的财务管理 篇一：大数据时代下的财务管理 大数据时代下的财务管理 ACCA与IMA近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如何影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自 己的一个问题。 这篇名为《大数据：机遇和风险》的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性何时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级

管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险 “大数据为企业带来巨大机遇，但我们必须记住，政府和个人需要高度重视隐私问题。”IMA负责研究部门的副总裁Raef Lawson博士指出，“我们已经注意到有这样的高调抗议活动，反对组织持有数据，甚至某些时候出售数据。对于财会专业人士来说，引导他们的企业小心避开道德和法律的雷区至关重要。” 大数据的要求 “大数据的使用要求我们必须摒弃孤立工作的理念，更多地进行跨部门合作。数据以及更为重要的数据分析结果必须进行分享，从而促使公司制定明智的、有依据的决策，掌控未来风险。”Lawson博士继续指出。

大数据时代下的财务管理创新

龙源期刊网 https://www.wendangku.net/doc/131936392.html, 大数据时代下的财务管理创新 作者：沈芳纯 来源：《世界家苑·学术》2018年第07期 摘要：随着信息的大爆炸，大数据的横空出世，大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域，大数据已经来临，未来也不可能消失，企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇，增强竞争实力，抢占先机获取更多的市场份额。本文分析大数据背景下，财务管理的创新工作机制，通过财务管理的变革和创新，在新的环境下，促进财务管理的可持续发展理论，提出适应如今大数据的财务管理的措施建议，以期丰富财务管理理论体系。 关键词：大数据；财务管理；创新 1.前言 财务管理是企业立足市场的核心活动之一，企业的财务管理是实现企业的经营绩效最大化，对企业的各项经营活动进行控制，为企业的各个经营环节提供财务信息的决策。大数据正在以不可阻拦的磅礴气势，同具有革命意义的最新科技进步如纳米技术、生物工程等一起，打开人类在新世纪的前奏。大数据从海量的财务数据中找到规律，发现财务数据中的趋势，从而为企业的决策提供财务支持。 2.大数据财务管理的作用 随着信息的大爆炸，大数据的横空出世，大数据的影响逐渐渗透到社会的各个领域，大数据已经来临，未来也不可能消失，企业需要做的就是抓住大数据带来的商业机遇，增强竞争实力，抢占先机获取更多的市场份额。而目前大多数企业对大数据的重视不够，不能够意识到企業环境的大变化，不能够从大数据中发现优势，在未来的竞争中胜出对手。财务管理肩负着企业管理的重要责任，大数据使得未来的财务管理是基于大数据，因此，可以通过培育管理层的大数据管理意识，达到引导带领企业员工的作用，使企业上下都树立起大数据意识。应用大数据进行财务管理，可以在财务部门的诸多业务处理中提升效率。 大数据最大的优势是从海量的数据资源中寻找规律，对财务管理而言，财务工作本身是建立在大量的财务数据基础上的，然而众多的财务数据都是孤立的，很难去找到其中存在的内在规律。大数据通过数据分析和挖掘，来寻找其中的变化趋势，找到财务的漏洞和趋势，找出财务管理的科学路径，及时的规避风险，促进财务工作效率提升。 3.大数据给财务管理带来的机遇和挑战 3.1机遇

软件能力成熟度模型(CMM)

CMM是Capability Maturity Model for Software的简称，中文叫“软件能力成熟度模型”，是对组织软件过程能力的描述。CMM的核心是把软件开发视为一个过程，并根据这一原则对软件开发和维护进行过程监控和研究，以使其更加科学化、标准化，使企业能够更好的实现商业目标。它侧重于软件过程开发的管理及软件工程能力的改进与评估，因此 CMM被用作评价软件承包商能力并帮助组织改善软件过程质量，是目前国际上最流行、最实用的一种软件生产过程标准，成为当今企业从事规模软件生产不可缺少的一项内容。 CMM是由美国卡内基-梅隆大学软件工程研究所(CMU SEI)研究制定，并在全世界推广实施的一种软件评估标准，主要用于软件开发过程和软件开发能力的评估和改进。CMM把软件开发过程的成熟度由低到高分为五级，等级越高，表明该企业软件开发失败风险越低，整体开发时间越短，并能减少开发成本，降低错误发生率，提高产品质量。 按照《使用软件工程》的标准，CMM将软件分为5个等级：(如图一所示) 图一 1.初始级(initial) 工作无序，项目进行过程中常放弃当初的规划 管理无章，缺乏健全的管理制度 开发项目的成效不稳定，产品的性能和质量依赖于个人能力和行为。 2.可重复级(Repeatable) 管理制度化，建立了基本的管理制度和规程，管理工作有章可循 初步实现标准化，开发工作较好的实施标准

稳定课跟踪，新项目的计划和管理基于过去的实践经验，具有重复以前成功项目的环境和条件 3.已定义级(Defined) 开发的过程，包括技术工作和管理工作，均已实现标准化，文档化。 建立了完善的培训制度和专家评审制度 全部技术活动和管理活动均可稳定实施 项目的质量，进度和费用均可控制。 对项目进行中的过程，岗位和指责均有共同的理解。 4.已管理级(Managed) 产品和过程已建立了定量的质量目标。 过程中活动的生产率和质量是可度量的。 已建立过程数据库。 已实现项目产品和过程的控制 可预测过程和产品质量趋势。 5.优化级(Optimizing) 可集中精力改进过程，采用新技术，新方法。 拥有防止出现缺陷，识别薄弱环节以及加以改进的手段 可取得过程有效性的统计数据，并可据此进行分析，从而得到更佳方法。 目前业界的通行标准：每千行源代码所包含的BUG数，CMM1级为11.95个，CMM2为5.52个，CMM3为2.39个，CMM4为 0.92个,而CMM5则只有0.32个。在可靠性提高的同时，CMM5软件开发周期是CMM1的36%,而生产成本是CMM1的19%,平均每个软件开发人员的生产率会提高四倍。

PCMM(人员能力成熟度模型)介绍

PCMM（人员能力成熟度模型）介绍 PCMM（People Capability Maturity Model，人员能力成熟度模型）是美国宾州大学SEI（软件工程学院）沿用CMM（Capability Maturity Model，软件开发能力成熟度模型）的框架所开发出的一套指导企业持续提升人力资源管理能力的方法论和知识体系。 一、5个成熟度层级 PCMM将企业的人力资源管理能力分为5个层级。 1）初始级 在初始级，组织人力资源管理工作仅仅是事务性的，诸如基本的人事管理和工资奖金发放等。人力资源管理部门可能象征性地提供了一些表格，如绩效评估或职位描述，却没有为这些文件的合理使用提供指导或培训。 各级管理者缺乏基本的人力资源管理培训，在管理下属的能力是建立在以往的经验及其个人的“管人技巧”上。甚至一些管理者们并不接受开发组织人力资源是他们个人的主要职责。他们从事人员管理活动，比如，面试应征者，在没有准备的情况下作绩效评估，其结果是使应征者败兴而归或不合理的人事决策。 在初始级，组织的员工能力是未知的，因为组织没有为测试或提高这些能力作任何努力。员工们只是积极努力地完成自己的工作任务，因为没有任何激励措施来使他们的动机与组织的业务指标相一致。当员工们觉得其他企业有着更好的工作环境以及更好的职业发展前景时，就会离职，因此组织的员工流动率相当高。由于有经验的员工不断流失，组织始终是一些新手，因此，组织的知识和技术水平并不随时间的推移而提高，因为组织必须为那些有见识的已经离开组织的职员替补新职员。 2）可重复级 主要目标是消除妨碍员工正常工作的主要障碍，为持续改进开发人力资源的

顾客满意度模型

顾客满意度监测与提高模型 (C u s t o m e r Sa t i s f a c t i o n M o n i t o r i n g &I m p r o v e m e n t M o d e l,C SM I) ·让您赢得更多的忠实顾客 顾客是上帝 ·追求顾客满意成为现代企业的营销目标之一 顾客满意使营销成本最小化 ·鼓励满意顾客重复购买的成本 ·获得一个新顾客的成本 ·挽留一个不满意顾客的成本 不满意顾客的口碑影响-坏事传千里 ·满意顾客平均向3个人传播口碑 ·不满意顾客会向9-10个人抱怨其经历 顾客满意度研究目的 ·衡量顾客满意度 ·了解对满意度影响较大的关键因素--客观、准确的衡量工具 ·确定自身优势和弱势 ·寻找提高满意度和忠诚度的行动策略--有效可操作决策支持 最终目的是帮助客户赢得更多的忠实顾客，实现成本最小化、收入最大化、利润最大化 顾客满意度模型

顾客满意度指标 ·基础指标：总体满意度（T O P2）（C S I） ·辅助指标： -不满意比例指标（S o D) -关键因素满意度 -顾客忠诚度、重复购买率和推荐率 -（加权）平均数指标 ·相对指标： -横向排序指标：不同部门、地区的对比排序 -横向差距指标：对比竞争对手或行业领导者的差距-纵向改善指标：对比以往满意度数据 满意度比较模型的应用 因素贡献度分析--亟待改进,保持优势

提高满意度首要行动原则 --重要程度高、满意程度低的因素是重点改善目标 提高满意度的行动准则二 --综合权衡满意度、忠诚度、推荐率作为行动目标 提高满意度行动准则三 --缩小与竞争对手或行业领导者在关键满意因素上的差距（因素2是品牌A相对

大数据时代财务管理面临的机遇与挑战

大数据时代财务管理面临的机遇与挑战

大数据时代财务管理面临的机遇与挑战 摘要 这是一个信息爆炸的时代，也是一个被数字淹没的世界。在财务领域最终能崛起的企业，必然是对数据最敏感的机构，也是最善于从大数据里嗅到时代发展机遇和未来趋势的领袖。纵然所有企业对此趋之若鹜，然而真正能够从财务大数据中掘金的企业却寥若星辰。如何挖掘蕴藏在数据背后的宝贵信息，从而让财务数据开口“说话”，为企业管理者经营决策提供科学依据，是当下很多企业面对财务大数据需要进行攻坚的难题。 关键词 管理；财务；大数据

的客户询问可以帮助公司了解客户反馈的最新动向;但那些关于已经被快 速处理完毕的询问的具体记录能够带来的价值就非常有限了。 工具 先进的分析技术和大数据工具的进步如此之快，他们正以前所未有的方式帮助公司获取新的统计角度和结果。Hadoop、HPCC和NoSQL等工具和平台迅速崛起带来了全新的分析视角和机会;基于成熟的分析、视觉化以及数据管理的全新生态系统也以日新月异的速度改变着企业的分析能力。如今，可提供这类工具的供应商不胜枚举，开放资源的开发商数量更是不计其数。不过，令人感到些许意外的是，在我们的访谈中，仅有38%的企业表示他们曾使用过这些工具。 人员 在我们的调查中，有56%的高管人员表示他们的企业缺乏分析数据并从数据中发现机遇的慧眼。大多数人则认为他们无法准确地判断那些从数据分析得出的林林总总的结论是否的确与公司的业务密切相关，亦难以对这些纷繁芜杂的结论进行优先排序。成功的团队往往可以融合数据、技术和业务等各方面的人才来构建这一能力。以乐队为类比：团队的成员必须各自拥有不同的技能，但这些技能又有一些交叉重叠，同时他们非常了解互相之间如何进行有效和高效的沟通和协作。成功的大数据分析团队亦如此，我们需要：数据科学家，提供有关统计、相关性和质量等的专业技能商业分析师，从商业的角度出发,甄别数据科学家从纯粹数据分析角度发现的异常数据以及一般性规律，发掘出其中与公司业务发展紧密相关的数据和规律并根据重要性进行排序技术专家，帮助提供收集、整理和处理数据所需的硬件和软件解决方案。 决心 顶尖的企业将大数据分析的理念植入到组织当中，明确定义希望通过大数据达成的目标并运用数据推动决策。CEO和高层领导团队将枯燥抽象的数据分析与实际的公司经营绩效提升的紧密关系展示给企业的每一位员工：不论是通过改进现有的产品和服务、优化内部流程、构建新产品和服务或是转变商业模式等等。表现优异的公司无一例外地围绕数据构建组织并恪守数据驱动型决策的承诺。

研究论文：浅析大数据背景下企业财务管理的问题与对策

129919 企业研究论文 浅析大数据背景下企业财务管理的问题 与对策 一、大数据背景下企业财务管理存在的问题 （一）企业财务管理共享难、要求乱 在一些企业的财务管理中，许多信息被忽视、遗漏，信息共享性很低且分别处于不同部门，而部门间衔接中断、沟通不足导致信息不对称，因此难以做到数据分析。在互联网、大数据的时代背景下，大量资源是共享的，信息在高速甚至是爆炸式增长，而大量信息和资源得到了充分、有效地利用。大数据对于企业财务管理信息的要求也是如此。然而许多企业如前述企业一样，部门由于自身利益而不愿进行信息共享；同时，由于企业成本所限、观念老旧，内部财务信息系统已不适用但财务人员并不愿引进、开发使用新系统；并且，由于企业的财务管理对信息标准要求不一，每个部门的信息有不同的特点和标准，因而部门间在信息共享与交流过程中很容易遇到信息不兼容的情况。在种种困难中，财务部门难以融入其他部门，不

能及时获得有关财务管理所需信息，阻碍了企业财务管理的需要和发展。 （二）企业财务管理观念落后 目前，有的企业财务管理固步于会计电算化的数据信息处理，只专注于对数据的核算、记录与存储，对于企业周围环境的变化和时代要求不予理会。传统的企业财务管理没有足够重视对大数据的获得、利用和挖掘深层次信息，未认识到财务工作信息化的重要性，不能做到主动接触、使用大数据，而仅仅把管理层的指示作为要求，把赢得收益作为目标。同时，类似前述企业中的财务管理人员注重对部分财务数据的表面信息和分析处理，不重视企业自身财务管理情况，没有应用大数据的核心技术至企业财务管理。因此，尽管这些企业达到了财务信息化的要求，其内核还是未实现信息化、大数据技术管理。 （三）企业财务管理技术未达要求、人才缺乏 现在，大数据来自于不同企业、不同行业、社会乃至全球的各个领域，其数据量大，增长快，种类繁多。而在一般情况下，企业的财务数据来自于企业内部的各个部门，数据特点为精准度高、类少量小。所以，大数据时代下的企业财务管理对企业管理技术与人员素质有更高的要

顾客满意度模型的建立和发展

顾客满意度模型的建立和发展 顾客满意度是一个经济心理学的概念，要衡量它就必须建立模型，将顾客满意度与一些相关变量（例如价值、质量、投诉行为、忠诚度等）联系起来。瑞典、美国、挪威、欧盟等许多国家和地区根据各自的实践特点和满意度理沦，都相继建立了顾客满意度模型。 瑞典scsb模型（sweden customer satisfaction barometer）是最早建立的全国性顾客满意度指数模型：该模型的前导变量有两个：顾客对产品/服务的价值感知；顾客对产品/服务的期望。满意度的结果变量是顾客投诉和顾客忠诚度。忠诚度是模型中最终的因变量，因为它可以作为顾客保留（customer retention）和企业利润的指示器；如图1所示（图略），模型中的这些隐变量都是通过一些测量变量来间接衡量的。 scsb模型推出后，在实践中也受到了质疑：价值感知对满意度的影响是必然的，但是价值因素和质量因素相比，哪方面更重要呢?由于顾客对不同产品和服务的质量感知是有差别的，如果在模型中加入质量感知变量，如何来衡量呢?等等。 fornell et al．（1996）认为，将质量感知也包括在acsi模型中，可以提供重要的信息。这样可以进行质量因素和价值因素对满意度的作用大小的比较。同时，因为质量对价值具有影响，模型可以考察它们两者之间的联系。根据deming（1981）和juran & gryna（1988）的发现，质量感知主要包括两个部分——产品/服务满足顾客需求的程度（customization），以及这些需求满足的可靠程度（reliability），因此可以从这两个方面来分别衡量质量感知。 美国顾客满意度指数（acsi，american customer satisfaction lndex）模型，采纳上述成果，对scsb 模型进行了修正。目前acsi已成为影响最为广泛的模型，为新西兰、中国台湾、奥地利等所采用，也是挪威和欧盟模型的基础。acsi模型对scsb模型的修正主要包括： 1．将质量感知从价值感知分离出来。acsi调查中增加了三个质量感知的问题：产品/服务满足顾客需求的程度（customization），这些需求满足的可靠程度（reliability），以及总体质量。1996年acsi模型又针对耐用消费品，将质量感知进一步分为产品质量感知和服务质量感知。 2．与质量感知的测量变量相对应，acsi调查中加入了“满足顾客需求程度期望”和“可靠程度期望”，与原有的“总体期望”一起来衡量顾客期望。 随着实践的深入，后来的ncsb（挪威顾客满意度指数）和ecsl（欧盟顾客满意度指数模型）根据各自的国情，又对acsi进行了修正。主要包括： 1．增加了公司形象及其与顾客期望、顾客满意度、顾客忠诚度的关系。 2．增加顾客关系隐变量，作为满意度对忠诚度影响的中间变量，以适应现代营销方式的变化。这个隐变量包括更加感情化的情感分量和更加理性的经济分量（例如转换成本）。

浅谈互联网大数据背景下的财务管理

浅谈互联网大数据背景下建筑业的财务管理

浅谈互联网大数据背景下建筑业的财务管理 随着互联网的发展和“云时代”的来临，“大数据”越来越受到的重视，甚至有望被列入国家战略①，能否有效的获取数据，分析数据以及运用数据将决定一家企业甚至是一个国家的竞争力。同时，在互联网“大数据”背景下，企业管理也将进行深刻的变革，不论是互联网行业本身还是传统的制造业、建筑业等都不得不思考如何更好的运用“大数据”来进行管理。本文就是探讨在“大数据”背景下，建筑业的财务管理将进行怎样的变革以及如何应对这样的变革。 一、“大数据”的相关概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，而维克托·迈尔·舍恩伯格（Viktor Mayer-Schonberger）的《大数据时代》一书是开国内外大数据系统研究的先河之作。“大数据”在维基百科被定义为“巨量数据、海量数据、大资料，指的是所涉及的数据量规模巨大到无法通过人工，在合理时间内达到截取、管理、处理、并整理成为人类所能解读的信息”。②而在企业管理中，“大数据”是一种信息资产，是一种商业资本，是创出新价值的源泉，是改变市场、组织结构的方法，能够让企业拥有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力。这样一种信息资产和商业资本必然会对企业的财务管理产生深刻的影响。 二、“大数据”对建筑业财务管理产生的影响 在中国，建筑业是数据量最大、业务规模最大的行业，自然在“大数据”时代，建筑行业无可避免的被影响，对建筑业企业财务管理的影响则主要体现在以下几个方面。 （一）财务管理理念与模式的转变 在传统的财务管理概念中，财务管理主要是对资金及相应的财务关系的管理。具体到建筑业，则主要是对工程项目的现金流、收支情况、成本以及税务等方面进行管理，仅仅局限于传统的财务领域。而在”大数据“背景下，建筑业的财务管理需向商务、市场、物资、人力资源甚至生产等多个领域延伸和渗透，财务管理的范畴更见广泛；同时，企业财务的主要任务将转变为对于跟企业业务有关的一切数据的收集、处理和分析。如果传统的财务管理称 ①《制定大数据国家战略，助力产业转型》，证券时报，2014年3月10日 ②数据来源：维基百科网，https://www.wendangku.net/doc/131936392.html,/wiki/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE

中国顾客满意度测评及应用

中国顾客满意度测评模型及应用 叶如意，汤万金，咸奎桐 中国标准化研究院顾客满意度测评中心北京 100088 {yeruyi@https://www.wendangku.net/doc/131936392.html,} 摘要：以非耐用消费品为例介绍了中国顾客满意度的测评模型以及模型的求解方法；介绍了中国顾客满意度的测评步骤；举例说明了中国顾客满意度数据的分析和应用；展望了中国顾客满意度的应用前景。 关键词：中国顾客满意度；感知质量；感知价值；结构化方程模型 I．引言 随着消费者地位的提高和消费理念的转变，政府和企业越来越重视产品满足用户需求的能力。顾客满意度作为一个综合指标，从用户角度测评产品的多维特征满足用户需求的能力、产品创造忠诚顾客和利润的能力，在国内外都已经得到重视和发展。 II．中国顾客满意度测评模型 中国顾客满意度（CCSI）的测评方法很多，此处介绍结构化方程模型（SEM, Structural Equation Modeling）分析法。结构化方程模型是一种由多种统计模型综合起来的因果分析型模型，因素分析法、路径分析法以及回归分析法都是它的一个特例。中国顾客满意度的测评模型是建立在消费心理和消费者行为学理论基础之上，借助大量统计数据进行反复验证和改善而建立的，目前很多国家都有各不相同的测评模型，例如美国的ACSI 1和欧洲的ECSI 2。 中国顾客满意度测评模型依据产品（或服务）的种类不同而有所不同，大致可以分为非耐用消费品顾客满意度模型、耐用消费品顾客满意度模型、服务业顾客满意度模型、政府公用事业顾客满意度模型等几大类，其中每一类还可以根据产品的不同加以细化。下面以非耐用消费品顾客满意度模型为例简要说明中国顾客满意度的测评模型，图1是我国非耐用消费品顾客满意度结构化方程模型的示意图。 图1 非耐用消费品顾客满意度SEM模型

大数据时代下的财务管理

大数据时代下的财务管理 ACCA(特许公认会计师公会)与IMA(美国管理会计师协会)近日联合发布的一份新报告指出，“大数据将如何(而不是在何种程度上)影响商业世界?”是会计师和财会专业人士最应该问自己的一个问题。 这篇名为《大数据：机遇和风险》(Big data: its power and perils)的报告阐述了各种规模的企业、政府以及监管机构利用这种非结构化信息财富的可能性，但也指出了大数据所带来的法律和道德上的潜在风险。 大数据的优势 在ACCA和IMA最近开展的一次调查中，有76%的亚太地区受访者和62%的全球范围内受访者认为大数据对企业未来极其重要，具备赋予有远见卓识的企业超越竞争对手优势的潜能。企业和政府可以收集到的数据量和数据种类正在快速增长，提供了一个潜在的信息宝库。组织、理解和分析大数据的能力成为企业进行重大投资的核心任务。 ACCA中国事务总监梁淑屏表示：“问题不在于大数据的重要性何时凸显，事实上其重要性已经不容忽视。能够分析和应用这类信息，才是潜力之所在。大数据是财会行业近几年面临的最大机遇。财务部门运用其分析技能，能够为高级管理层提供更多变量的实时动态，这将使他们跃居企业战略核心位置。” “财务职能部门不应该仅限于提供年终报告，这个问题我们已经讨论了多年，而大数据让我们的想法变为现实。此外，财务职能部门的道德管理工作也会变得至关重要。结合其分析技能和职业道德，财务职能部门最终将成为企业战略和成功的基石。” 大数据不仅在私营部门显示出不可估量的价值，它还能使审计人员和监管机构更容易发现大规模的欺诈情况。监管部门已经开始在其调查中使用大数据了。 大数据的危险

ACSI顾客满意度模型

核心提示：顾客抱怨是顾客不满意的一种表现，一般的观测变量为“当年抱怨的次数”、“抱怨的程度”等顾客表现。采用顾客抱怨这个潜变量指标更多的是企业为中心的思想，通过被动的手机顾客抱怨再来指导企业的改进，强调的是事后的改进。 利用ACSI追加潜变量“企业形象” 顾客面对众多的企业提供的各种不同服务，越来越有疲惫应付的感觉，他们很难以前一样通过简单得比较来选择出合适的产品和服务；为了降低选择成本、获取较有质量保证产品、服务，他们对具有良好形象的企业会更加关注。基于这样的事实，结合ECSI，笔者认为，应该在顾客满意度测评模型上加上“企业形象”这个潜变量。 其中，企业形象对顾客期望、顾客满意度、顾客忠诚正相关。 利用ACSI将“顾客抱怨”变更为“顾客关系管理” 顾客抱怨是顾客不满意的一种表现，一般的观测变量为“当年抱怨的次数”、“抱怨的程度”等顾客表现。采用顾客抱怨这个潜变量指标更多的是企业为中心的思想，通过被动的手机顾客抱怨再来指导企业的改进，强调的是事后的改进。而目前严峻的市场竞争环境下，企业从顾客管理的角度出发，以顾客为中心，通过良好的顾客管理管理来避免顾客抱怨，对顾客抱怨进行良好的处理，则会更好的提升顾客满意度，从而最终实现顾客忠诚，为企业创造最大的利益，可以说顾客关系管理强调的是企业事前、事后的全面改进。

顾客关系管理对顾客满意度和顾客忠正相关。这样，根据测评结果就可以给与企业改善的具体建议，即提升企业哪一部分的顾客关系管理内容，可以更好的提高企业的顾客满意度。 （三）、顾客期望 ACSI模型基于心理模型而构建的。其中就有顾客差距理论。 顾客满意与否，取决于顾客接受产品或服务的感知同顾客在接受之前的期望相比较的体验。通常，顾客的这种比较会出现如下三种感受： （1）当感知低于期望时，顾客会感到不满意，甚至会产生抱怨；但是企业如果再获知顾客的抱怨而采取积极措施来妥善解决时，顾客的就有可能从不满意转化为满意，甚至会成为忠诚的顾客； （2）当顾客的感知不低于期望时，顾客会感到满意； （3）当顾客产生“惊喜地感知”时，顾客将会非常满意，很快会成为忠诚的顾客。 如果从这个角度来说，看来企业的期望低一些还是比较好的，因为这样企业很容易使顾客满意；但是，我们再回过头来看ACSI模型，顾客期望对于顾客满意度是正相关，也就是说企业提高顾客期望是应该提升顾客满意度的，这不是自相矛盾吗？ 笔者曾经在为某一公司进行顾客满意度测评时，就遇到了类似的问题。顾客期望为88.18分，质量感知为82.27分，感知价值为70.04分，但是顾客满意度为82.82分。委托方询问：问什么我的质量感知和价值感知都低于顾客期望，顾客满意度却那么高？ 其实，顾客的期望也是有层次的，有理想的期望，可接受的期望，以及对企业本身的期望。对于理想的期望，可以用“惊奇”的期望对应；对于可接受的期望，可以比照图2中的一般顾客期望；而对于企业本身的期望，更多地体现了一种顾客对企业的信心，体现的是顾客的信任程度，假如顾客对于企业的期望很低，又怎么会选择接受这家企业的服务、产品呢！所以说，在设计企业形象这个潜变量的观测变量时，一定要要区分好这几个不同的预