顾客对企业产品或服务发出的需求、意见、建议、抱怨、投诉等信息内容被称为顾客声音(Voice of Customers ,VOC)。企业收集客户声音的方法多种多样,由于收集的渠道、过程和方法不同,如自己或委托专门的咨询公司调查顾客获得数据;与客户进行座谈、焦点访谈或上门获得数据;从已有的原始数据信息中抽取客户数据;对客户原始记录数据中挖掘数据等。因此,研究顾客声音数据的收集、处理过程及方法,是找出有价值的客户声音数据的重要手段。对企业聆听客户声音,满足客户需要,提高客户的满意度和忠诚度,具有重要的理论价值与现实意义。顾客声音数据来自于多种调研渠道和多种调查方式,不同的采集主体获得的顾客数据形式差异很大,需要对来自不同渠道的数据进行格式和内容的有效处理。本文针对该问题,研究顾客声音数据的收集、处理过程及方法。具体是,针对特定的调查对象,采用问卷调查的方法收集顾客关于某一类问题的原始数据,数据类型经过规范化处理后,主要有三类形式:次序值型的顾客声音数据、效用值型的顾客声音数据、语言短语型的顾客声音数据;将这些数据,进行一致化处理并引入群决策理论中的数据集结方法,找出有价值的顾客声音。主要是利用文献给出的数据转换方法,对上述三种顾客声音数据进行数据转换,得到统一的模糊互补矩阵型数据表达形式,并对其进行有效性检验;再对检验后的数据进行不同偏好信息的集结处理,以模糊语义算子方法对顾客声音数据进行集结,最终筛选出代表顾客共识的有价值主流顾客声音,支撑企业有效地聆听顾客声音。