在社会经济迅速发展的今天，物业管理行业作为我国第三产业的一部分呈现出生机勃勃的发展趋势。然而由于我国物业管理行业起步较晚，目前存在一些服务质量不高和管理人员素质较低等不利因素，所以物业管理行业在发展的同时与顾客的矛盾和纠纷也时有发生。因此建立一个物业管理企业的顾客满意度评价指标体系，帮助物业管理企业正确地评价和改进管理工作，从而切实提高顾客满意度，增强企业的竞争力，是一项具有长远意义的研究。首先，本文通过查阅书刊和相关专业的资料，阐述了物业管理、顾客满意的基本概念和粗集、BP神经网络的相关理论，对目前影响物业管理公司顾客满意度的因素进行了分析，并且探讨了我国住宅物业管理的现状与存在的问题，结合住宅物业管理的行业特点，从而建立了物业管理企业顾客满意度评价体系。其次，本文对所建立起来的顾客满意度指标体系进行科学化、实用化的处理。具体包括首先对所建立起来的指标体系的冗余指标运用粗集理论进行约简，之后根据BP神经网络的算法思想构建网络模型，利用收集到的物业管理企业历史数据对网络进行训练和学习，调整模型各组成神经元之间的链接权重，确定输入、输出之间的内在联系，从而使模型具备了物业管理企业顾客满意度评估的能力。最后，利用建立好的粗集--BP神经网络模型对隆泰物业管理公司邯郸分公司的顾客满意度进行评价，验证了这一模型的正确性，并根据评价结果提出相应的措施来提高物业管理企业的顾客满意度水平。