关于服务质量顾客溢出学习的实证研究
应用统计
2016-07-21 v1
摘要
“溢出”学习被定义为客户从以往对相似但不完全相同的服务体验中，学习某项服务（或产品）质量的过程。在本文中，我们提出了一种新颖、简约且通用的贝叶斯分层学习框架，用于估计客户的溢出学习。我们将模型应用于一家世界领先的第三方物流公司提供的一年航运/销售历史数据，研究客户在特定航线上的航运经验如何影响其未来在该航线以及由同一物流公司服务的其他航线上的航运决策。我们的实证结果与信息溢出驱动客户选择相一致。客户还表现出不对称反应，即他们对延迟比提前交付更敏感。此外，我们发现客户是风险厌恶的，相比服务固有的变异性，他们对平均服务质量的不确定性更为敏感。最后，我们开展了策略仿真研究，以表明当企业考虑服务质量改进决策时，考虑客户学习的重要性。
引用
@article{arxiv.1607.06020,
title = {An Empirical Study of Customer Spillover Learning about Service Quality},
author = {Andrés Musalem and Yan Shang and Jing-Sheng Song},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.06020},
year = {2016}
}