关于西财研究生手机运营商选择的调研报告文档格式.docx
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（2）样本容量：
由于我们对总体方差未知，所以由最大方差原则，按简易公式
，对样本容量进行计算，在95%的置信区间内，相对误差为5%时，样本容量为400（由于人力与资金有限，我们只抽取100个样本）。
（3）抽样框：
把财大硕士研究生的11栋宿舍楼分别编号1到11，把各自宿舍楼的编号与寝室的编号组成一个五位数，再把每个寝室的1号或2号与这个五位数相连接，就组成了一个六位数，这样代表特定楼栋特定寝室的特定同学的六位编号就组成了我们的抽样框。
例如：
慎思园A编号为01，慎思园A101的一号同学就被编号为011011（如果宿舍内未编号，就以访问员进门左手边的同学作为一号，右手边的同学作为2号），以同样的方法对11栋楼的所有同学进行编号，得到我们的抽样框，再用随机数表的方法，抽取100个样本作为我们的调查对象。
（4）我们采用的是入户的调查方式
（五）调查时间
市场调研基本流程
负责人员
时间安排
确定调查项目及调查对象
全体小组成员合作完成
第七周
制定调研计划的调研方案
第八周
问卷设计
第九周
展开问卷调查
大家配合一起完成
第十周
资料整理分析处理
第十一周
撰写分析报告
小组合作撰写分析报告
第十二周
（六）调查内容
（1）西南财经大学研究生目前的手机通信运营商选择情况及其影响因素
（2）三大通信运营商在财大研究生中的市场占有情况，品牌印象及其满意度
（3）了解电信运营商在服务、业务、通话质量等方面存在的问题，从而为电信公司提供一些改进的建议
二、基本信息调查情况及分析
（一）基本情况
本次的调查对象为西南财经大学硕士研究生，发放问卷123份，回收问卷107份，有效问卷100。
其基本情况为下表1所示。
从性别分布情况来看，调查对象男女比例为3：
1，女生占多数；
从所属的的年级来看，研一的人数最多（占总人数的52%），研二居第二位（占总数的34%），最少的是研三的人数（仅有56个人占总数的14%）；
从每月平均生活费的使用情况来看，有68%的人每月平均话费在800到1200，有23%的人月花费在1200元以上，其余的人月话费在800元以下，说明大多数同学的生活话费是差不多的。
从每月使用话费额度的情况来看，话费使用在50到100元间的人最多占总数的65%，少于50元的人有24%，其他的人话费使用在100元以上，说明仅有少部分人的话费支出较高。
表1基本情况
性别
比例
年级
通信运营商的选择
月平均生活费
月话费额度
男
0.3
研一
52%
移动
63%
800以下
9%
50以下
24%
研二
34%
联通
22%
800-1200
68%
500-100
65%
女
0.7
研三
14%
电信
15%
1200以上
23%
100以上
11%
从可以看出，女生当中电信运营商的比例为17.1%，相对于男生的10%而言相对较高，说明电信运营商在女生当中更有市场，从表3可以看出研一研二使用电信的相对而言比较多，到了研三急剧下降
（二）手机使用情况分析
（1）长途电话是最主要的话费使用方向
从话费主要使用方向的情况来看，如图一所示，48%的同学长途电话支出的费用最大，分别认为市话支出和流量支出的费用最大的同学各有22%，以短信支出费用为主的同学仅占5%。
此外，在不同年级的同学话费主要使用的方向都为长途电话，其比例都超过了40%；
从平均话费和话费使用方向的列联表中可以看出，每月话费消费在50到100元间的同学中，长途电话费用支出的比例最大。
（2）通话时长的时间较短。
超过一半的同学（52%）的通话时长较短，都在200分钟以内；
通话在200到300分钟内有31%同学；
有11%的同学通话时长在300到400分钟以内；
其他同学的通话时长在400分钟以上。
说明，同学们的通话时长较短，且大多数人的通话都为长途通话。
（3）每月流量的使用量适中。
每月流量使用在150MB以内的同学有37%左右；
有42%的同学流量使用量在150MB到350MB；
少部分同学流量使用超过350MB。
说明同学们使用流量的情况较好，没有用太多，也没有少用。
三、选择手机通讯运营商的因素分析
（一）各个用户选择不同通信商的原因
从上图可知，中国移动的用户选择中国移动的主要原因是以前一直使用中国移动和周围朋友都在使用中国移动，说明中国移动的客户忠诚度比较高，在整个市场的占有率及其影响力都比较高，中国联通的用户选择中国联通的主要原因是资费优惠和入学时销售员的引导，而电信用户使用中国电信运营商的主要原因是宽带业务绑定，所以说中国电信在西财硕士研究生当中的主要优势就是固网的优势，电信应该加强品牌的经营，提高品牌的影响力，优化资费，加强宣传力度，从而进一度提升其市场占有率
（二）用户对于选择各手机通信运营商因素的排序结果
选择通信商的因素排序
因素
排序
第一
（比例%）
第二
第三
品牌知名度
3
10
8
信号覆盖面及信号质量
48
20
15
服务质量
16
周围亲友使用情况
11
12
增值服务（如移动的飞信）
1
4
业务套餐丰富
6
23
18
价格的合理性
24
合计
100
从上表中可以得出；
用户选择手机运营商首先考虑的因素为信号覆盖面及信号质量，有48%的学生用户把它列为最重要的因素，因为该因素关系到通话的质量及上网速度的快慢；
其次，有23%的学生用户把业务套餐丰富排在第二位，是所有排第二个因素中最高的；
第三个考虑的因素为价格的合理性。
四、忠诚度与发展潜力分析
（一）手机使用年限与手机运营商选择
从下表中可以得出：
手机号使用年限在一年内选择联通的用户比较多；
在两年以上选择移动的用户较多，说明移动的老客户比较多，客户对移动的忠诚度较好；
相反的，近三年内，电信和联通的新进客户逐年增长，而移动的新进客户逐年下降，说明电信和联通逐渐在抢占移动的市场，三大运营商的竞争将逐渐激烈。
（二）未来市场占有率的预测
马尔科夫链是一个有着广泛应用的随机过程模型，本文应用马尔科夫链对西南财经大学三大通信运营商在硕士研究生当中市场占有率进行了预测
1、马尔科夫链
马尔可夫链（MarkovChain），描述了一种状态序列，其每个状态值取决于前面有限个状态。
马尔可夫链是具有马尔可夫性质的随机变量的一个数列。
这些变量的范围，即它们所有可能取值的集合，被称为“状态空间”，而
的值则是在时间n的状态。
如果
对于过去状态的条件概率分布仅是
的一个函数，则
这里x为过程中的某个状态。
上面这个恒等式可以被看作是马尔可夫性质。
2、预测
移动、联通、电信三大运营商在硕士研究生当中的市场占有率的平稳分布为
、
分别代表很长时期后移动、联通、电信在西南财经大学硕士研究生之中的市场占有率。
三大运营商从2014年到2015年的市场占有率的一步转移矩阵
P=
由
=
P,即
，其中
+
=1，解平稳方程式
=
+
+
=1
得
=（0.3054、0.2584、0.4362）
由此可知很长时间后，三大运营商在硕士研究生之中有个平衡的市场占有率：
移动运营商为30.54%、联通运营商为25.84%,电信运营商为43.62%，移动、联通、电信在2014年的市场占有率分别为63%、22%、15%、说明电信现在的市场占有率虽然很低，但是一直以这样的趋势发展下去，电信运营商在西财硕士研究生之中的占有率会有显著的提高，说明电信中西财硕士研究生当中非常具有发展潜力。
五、对电信手机通信运营商的满意度分析
（一）针对电信用户基本数据分析
针对电信用户的调查
提及总频数
提及总频数百分比
电信存在的问题
手机上网质量的情况
话费价格过高
41.38%
不存在问题
3.45%
套餐设置的不合适
64
55.17%
上网速度慢
32
27.59%
优惠活动和促销活动少
44
37.93%
网络经常掉线
40
34.48%
信息查询麻烦
20.69%
网络信号覆盖不全
36
31.03%
信号覆盖面少
28
24.14%
网络信号弱
口碑不好
其他
17.24%
手机业务收费、账单与费用查询存在的问题
业务宣传不到位
业务种类与功能少
计费账单看不懂
信号不稳定
13.79%
计费账单不准确
6.90%
资费不透明
10.34%
营业厅存在的问题
费用查询信息提供不及时
无
营业厅数量太少
电信手机套餐存在的问题
办理业务等待时间过长
92
79.31%
套餐变更操作不方便
营业厅人员服务态度不好
套餐设计不实用，没有吸引力
营业厅环境不舒服
56
48.28%
套餐资费复杂不易懂
资费太高，套餐优惠幅度不够大
手机通话质量
72
62.07%
通话质量不存在问题
手机通话过程声音模糊
通话过程中声音时断时续
电话经常打不出去
通话过程中经常掉线或串线
由上表可知：
针对西南财经大学电信运营商可分析得到其存在的主要问题是套餐设置的不合理、话费较高、优惠活动和促销活动比较少；
在营业厅方面，存在是主要问题是业务办理等待的时间较短，而且环境不是太舒服；
在手机通话质量方面，手机通话过程主要存在声音模糊、声音时断时续问题；
手机上网质量方面，存在网络信号不好等其他问题；
在套餐方面，主要存在套餐设计不实用，没有吸引力、资费太高，套餐优惠幅度不够大等其他问题。
针对以上问题,针对以上出现的问题，它们对于顾客的满意度的影响程度到底有多大，电信运营商应该怎样合理的分析和应对电信用户提出的这些问题呢？
我们对影响电信用户满意度的指标进行了重要性和满意度的分析。
（二）主成分分析法进行分析
1、主成分分析原理
主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标）,重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。
通常数学上的处理就是将原来P个指标作线性组合,作为新的综合指标。
最经典的做法就是用F1选取的第一个线性组合,即第一个综合指标）的方差来表达,即Var（F1）越大,表示F1包含的信息越多。
因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的,故称F1为第一主成分。
如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息,再考虑选取F2即选第二个线性组合,为了有效地反映原来信息,F1已有的信息就不需要再出现在F2中,用数学语言表达就是要求Cov（F1,F2）=0,则称F2为第二主成分,依此类推可以构造出第三、第四,⋯⋯,第P个主成分。
主成分分析数学模型
F1=a11X1+a21X2+⋯⋯+ap1Xp
F2=a12X1+a22X2+⋯⋯+ap2Xp
⋯⋯
Fp=a1mX1+a2mX2+⋯⋯+apmXp
其中a1i,a2i,⋯⋯,api（i=1,⋯⋯,m）为X的协差阵Σ的特征值多对应的特征向量,X1,X2,⋯⋯,Xp是原始变量经过标准化处理的值（因为在实际应用中,往往存在指标的量纲不同,所以在计算之前先消除量纲的影响,而将原始数据标准化,但本文数据都是关于满意度指标打分,即不存在量纲影响,故不需要进行数据标准化）。
A=（aij）p×
m=（a1,a2,⋯am,）,Rai=λiai,R为相关系数矩阵,λi、ai是相应的特征值和单位特征向量,λ1≥λ2≥⋯≥λp≥0。
2、实证分析
我们选取了13个指标对电信手机通信运营商的满意度进行主成分分析
X1-服务人员服务态度，X2--服务人员办理业务效率，X3-业务办理、咨询的便捷性，
X4-通话质量，X5-移动数据信号及网速、X6-短信收发及时性、X7-套餐搭配合理性、X8-话费账单详细透明度、X9-套餐内收费合理性，X10-话费查询及充值便利性、X11-可投资额度、X12-处理客户投诉、X13-资费诚信度
运用spss统计分析软件Factor过程对电信手机通讯运营商的满意度指标进行主成分分析
CorrelationMatrix
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12
X13
Correlation
1.000
.636
.939
.505
.452
.139
.302
.193
.214
.489
.238
.405
.626
.378
.151
.417
-.193
-.071
.651
.079
.064
.567
.388
.389
.171
.063
.070
.380
.254
.048
.339
.523
.665
.537
.484
.126
.230
.289
.461
.625
.535
.592
.270
.263
.107
.134
.576
-.141
-.047
.213
.104
.141
.424
.321
.473
.132
-.107
.000
.803
.264
.298
.281
.008
.420
.205
.007
-.118
-.223
.083
.249
.265
.616
.566
TotalVarianceExplained
Component
ExtractionSumsofSquaredLoadings
RotationSumsofSquaredLoadings
Total
%ofVariance
Cumulative%
4.719
36.298
3.120
24.002
2
2.425
18.654
54.952
2.954
22.726
46.728
1.770
13.615
68.567
1.970
15.153
61.881
1.368
10.520
79.087
1.944
14.955
76.836
5
1.084
8.342
87.429
1.377
10.593
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.
旋转后的因子载荷矩阵a
主成分
服务人员服务态度
.233
.924
.041
.131
.017
服务人员办理业务效率
-.156
.736
.322
业务办理、咨询的便捷性
.095
.953
.121
-.011
-.085
通话质量
.696
.359
.172
.221
.228
移动数据信号及网速
.634
.544
-.012
-.154
短信收发及时性
.062
.938
.239
.078
套餐搭配合理性
.447
.240
.745
-.217
-.009
话费账单详细透明度
-.036
-.089
.156
-.074
套餐内收费合理性
.917
.023
.075
-.095
.040
话费查询及充值便利性
.331
.438
.159
.734
可透支额度
.195
.092
.439
-.759
处理客户投诉
.164
-.046
-.057
.859
-.007
资费诚信度
-.100
.381
.218
.845
-.121
PrincipalComponentAnalysis.
RotationMethod:
VarimaxwithKaiserNormalization.
a.Rotationconvergedin7iterations.
主成分个数提取原则为主成分对应的特征值大于1且主成分累计贡献率≥85%的前m个主成分,前5个主成分累计贡献率为87.429%>
85%,从这也可看出提取五个主成分是可以基本反映全部指标的信息,所以决定用前5个新变量来代替原来的13个变量。
用表3（初始因子载荷矩阵）中的数据除以主成分相对应的特征根开平方根便得到5个主成分中每个指标所对应的系数，得到5个主成分如下：
。
以各个主成分的方差贡献作为权数进行加权平均来计算综合得分，
将各个主成分方程带入式子，将以此计算即可得到综合得分模型:
Y=0.204X1+0.196X2+0.166X3+0.249X4+0.199X5+0.143X6+0.179X7+0.163X8+0.167X9+0.235X10+0.057X11+0.12X12+0.158X13
（三）各个指标的重要性与满意度分析
我们综合得分模型的系数表示在满意度综合评价当中各个指标重要性，通过上图各个指标重要性比较，发现X1、X2,X4.X5,X7,X10的重要性都高于平均重要性，而X3,X6，X8，X9，X11，X12，X13都低于平均重要性。
指标
满意度
3.530
3.470
3.330
3.570
2.930
2.870
3.070
2.330x
各指标的满意度
我们以各个指标的电信用户的简单算术平均作为各个指标的满意度得分，从上表可以看出X1-服务人员服务态度、X
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