基于改进Kano模型的服务优化研究_樊根耀.docx

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第34卷第5期 重庆理工大学学报（自然科学） 2020年5月

Vol.34No.5 JournalofChongqingUniversityofTechnology（NaturalScience） May2020

doi：

10.3969/j.issn.1674-8425（z）.2020.05.030

本文引用格式:

樊根耀，安天娇,李武选.基于改进Kano模型的服务优化研究J.重庆理工大学学报（自然科学），2020,34（5）:

233-237.Citationformat：

FANGenyao，ANTianjiao，LIWuxuan.ServiceOptimizationApproachesBasedontheImprovedKanoModel0.Journalof

ChongqingUniversityofTechnology（NaturalScience）,2020,34（5）:

233-237.

基于改进Kano模型的服务优化研究

樊根耀，安天娇,李武选

（长安大学经济与管理学院，西安710064）

摘 要:

顾客需求分析是服务优化的前提。

传统研究在分析乘客需求时大多采用Kano模

型。

但使用Kano模型对乘客需求进行分析，虽可初步界定关键服务要素，但也存在着定量化程度不足等问题。

为克服单一分析方法的局限性，尝试将Kano模型和Matzler、Hinterhuber提出的量化分析工具相结合，通过计算降低顾客不满意系数（DDI）和增加顾客满意系数（SII）,进而构建DDI-SII矩阵，以更加准确地界定关键服务要素并确定服务优化的策略优先级。

关键词:

Kano模型;定量化Kano模型;服务优化；客运站

中图分类号：

F273.2 文献标识码:

A 文章编号:

1674-8425（2020）05-0233-05

ServiceOptimizationApproachesBasedontheImprovedKanoModel

FANGenyao,ANTianjiao,LIWuxuan

（SchoolofEconomyandManagement,Chang）anUniversity,Xi'an710064,China）

Abstract:

Analysisofcustomerrequirementisthepremisetotheserviceimprovement.Kanomodelisausefultoolinanalyzingthecustomer'requirementanddefiningthekeyelements,butit'sstillobviouslyinsufficient.ThispaperproposestointegratetheKanomodelandtheindicesofSII,DDIwhicharebuiltbyMatzler&Hinterhuber,soanewanalyticalapproachisformedtofindthekeyserviceelementsandtodefinethestrategypriorityofserviceimprovementmoreaccuratelyaswellastaketheadvantagesofthetraditionalKanoModelitself.

Keywords：

Kanomodel；quantificationalKanomodel；serviceoptimization；TransportationStation

（C）1994-2020ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved,

通过顾客需求分析以确定关键服务要素，是改进服务质量的重要途径C-3。

Kano模型来源于赫茨伯格双因素理论的基本思想，从产生满意感消除不满意感两个层次对质量要素的属性做了区分卜可。

但在研究方法层面看,Kano模型属于定性研究，略嫌粗略。

此后，多位学者在Kano模型的定量化应用方面展开了研究，提出了有价值的分析方法和工具,有效地拓宽了可使用Kano模型进行研究的学术领域6。

本文以汽车客运站为对象，探索如何利用当前有关定量化Kano模型的研

收稿日期：

2019-06-06

基金项目：

陕西省社会科学基金项目“陕西省公共交通服务质量评价研究”（2016R004）

作者简介:

樊根耀，男，教授，博士，硕士生导师，主要从事管理学研究,E-mail：

fangy@chd.edu.cn；安天娇，女，硕士研究生，主要从事企业管理研究。

樊根耀，等:

基于改进Kano模型的服务优化研究 237

究理论识别关键服务要素，进而确定服务改进的策略优先级。

1研究方法

KanoD于1984年提出了Kano模型。

该模型将服务质量要素分为基本要素（M类）、期望要素（0类）、魅力要素（A类）、非必要要素（I类）和反向要素（‘类）共5类。

各质量要素的分类可通过设计Kano问卷进行调查并通过Kano评价表确定。

其中，Kano问卷是一个结构性问卷，由正面和反面两类问题组成，对同一问题的不同回答构成了该属性的频率，由Kano评价表来进行统计。

将Kano评价表中的统计数据进行整理，以总频数最大者作为该要素的KAN0类别。

1998年，Matzler和Hinterhuber在Kano模型基础上以顾客满意系数作为质量改进的量化指标。

顾客满意系数分为提高顾客满意度系数（satisfactionincrementindex，SII）和降低顾客不满意度系数（dissatisfactiondecrementindex，DDI）o这是一种改进的定量分析工具，能够相对准确地确定Kano模型中的关键质量要素。

其计算公式如下：

SIY1":

" ⑴

DDIi/",¥）「

（2）

;+a+w+/

本文以某汽车客运站为例，探索应用KAN0模型及DDI-SII矩阵分析顾客需求，并提出服务改进策略优先级的方法。

2实证分析

2.1问卷设计

参阅相关研究文献并听取客运站经营管理者及相关专家的建议，共确定了28个服务质量要素指标,参见表1第1列。

问卷共分为受访者基本信息、Kano问项以及IPA问项三大部分。

其中，受访者基本信息包括年龄、性别、工作类型、教育程度、收入水平等。

Kano问项部分则根据Kano模型的内在要求，对每个质量要素设置正反两个方向的问题。

（C）1994-2020ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved,

表1Kano评价表统计及分类结果

服务要素

M

0

A

I

R

Q

KAN0分类

订票便利程度X1

36

48

10

14

0

0

a

车票信息获取性x=

33

43

18

14

0

0

a

票价乙

23

#4

14

17

0

0

a

基础设施X"

19

26

33

29

0

1

;

候车环境X#

39

32

11

26

0

0

M

座椅布置Xc

44

28

9

27

0

0

M

指示标志X7

39

29

7

29

0

4

M

无线网络Xm

18

25

39

26

0

0

A

卫生间X9

41

25

21

19

0

2

M

冷热水供应X1>

42

24

17

22

0

3

M

关怀老弱病残孕Xu

31

20

24

28

0

6

M

车内环境X12

39

23

15

26

0

5

M

乘客投诉应对X13

29

24

21

26

0

8

M

自助服务X14

12

27

34

31

0

4

A

续表（表1）

服务要素

M

O

A

I

R

Q

KANO分类

便利服务L

15

23

46

24

0

0

;

站内商品价格X16

23

22

37

26

0

0

;

餐饮购物X"

27

31

21

37

0

2

/

旅行资讯基8

17

13

26

48

0

4

/

服务意识X19

18

39

19

30

0

3

a

服务态度X2c

40

37

16

15

0

0

M

行李服务X21

17

25

16

38

1

13

/

正点率X22

32

25

19

29

0

3

/

行车动态显示X23

24

18

37

29

0

0

；

班次信息X24

48

18

17

25

0

0

M

安检流程X25

27

29

15

25

0

12

a

出行安全X26

42

24

12

21

0

9

M

等候秩序X27

30

36

10

32

0

0

a

中转换乘X28

27

34

17

30

4

6

a

2.2信度和效度检验

本文采用克伦巴赫％系数进行可信度检验。

发现各测量因素的克伦巴赫％系数均大于0.713,此值表示问卷内部一致性良好，具有较高可信度。

另外，使用因子分析法对问卷进行效度检验，进行主成分分析和方差最大正交旋转分析，保留特征值大于1、因子载荷大于0.6的因子，共得到7个主要因子，累计方差解释达到76.486%。

此外,KMO检验值为0.848,Bartlett球形度检验近似卡方为8500.199,=0.000,说明问卷结构效度良好。

2.3数据处理

为了获得第一手数据，笔者采用随机抽样方法在某汽车客运站进行了问卷调查。

共发放问卷287份，回收问卷243份，剔除22份无效问卷，最终有效问卷共计221份，问卷回收率84.96%，有效率77.27%。

对问卷进行统计分析，分别统计各服务要素的Kano评价值（即频数），并根据最大值原则确定相应要素的KANO分类，结果见表1。

表中M、O、A、I、R分别代表基本质量属性、期望质量属性、魅力质量属性和无谓质量属性；Q表示回答存在矛盾，应舍弃之。

调研结果显示，在28个服务要素中，候车环境（X#）、座椅布置（Xc）、指示标志（X]）等11项要素被归类为基本质量要素（M类）；订票便利程度（X1）、车票信息获取性（X2）、票价（X3）等7项要素被归类为预期质量要素（o类）；基础设施（X"）、无线网络（X8）、自助服务（Xu）、便利服务（Xi#）等6项要素被归类为魅力质量要素（；类）；餐饮购物（X17）、旅行资讯（X18）、行李服务（X21）4项要素被归类为非必要质量要素（I类），未发现反向质量要素!

根据式

（1）

（2）分别计算各服务要素的顾客满意系数DDI和SSI,结果见表2。

表2各服务质量要素的DDI和SII值

要素和编号

DDI

SII

要素和编号

DDI

SII

订票便利程度X1

-0.78

0.54

便利服务X15

-0.35

0.64

车票信息获取性X2

-0.7

0.56

站内商品价格名6

-0.42

0.55

票价X3

-0.71

0.63

餐饮购物X17

-0.5

0.45

基础设施X"

-0.42

0.55

旅行资讯X18

-0.29

0.38

候车环境X#

-0.66

0.4

服务意识X19

-0.54

0.55

座椅布置X6

-0.67

0.34

服务态度X20

-0.71

0.49

指示标志X

-0.65

0.35

行李服务X21

-0.44

0.43

无线网络X8

-0.4

0.6

正点率X22

-0.54

0.42

卫生间X9

-0.62

0.43

行车动态显示X23

-0.39

0.51

冷热水供应X10

-0.63

0.39

班次信息X24

-0.61

0.32

关怀老弱病残孕X11

-0.5

0.43

安检流程X25

-0.58

0.46

车内环境X12

-0.6

0.37

出行安全X26

-0.67

0.36

乘客投诉应对X13

-0.53

0.45

等候秩序X27

-0.61

0.43

自助服务X14

-0.38

0.59

中转换乘X28

-0.56

0.47

以表2中的SII值作为X轴，在。

〜1范围取值，越靠近右侧，其影响力越大；表中DDI值作"轴，在-1〜。

范围取值，越靠近下侧，其影响力越大。

进一步计算可知，SII的平均值为0.47、DDI的平均值为-0.55。

再以原点为圆心划弧，可得到DDI-SII分析矩阵，如图1。

图1DDI-SII分析矩阵

通过图中各要素与原点的距离，可知该要素对提高服务满意度或降低服务不满程度的影响力的大小。

在该分析矩阵中，距离原点最近的服务要素为旅行资讯（Xim），表示该因素对于总体服务质量的影响力较低，从服务质量决策角度来看，应具有较低的优先级。

在分析矩阵中，距离原点最远的服务要素为票价（X3）,其次分别为订票便利程度（Xi）与车票信息获取性（X=），从服务质量决策的角度看，这些要素具有较高的优先级，服务改进时应予以重点对待。

综合考虑图1和表2，以SII、DDI绝对值分别大于。

・6为标准，可以看出，票价是否合理（X3）、是否有无线网络（X8）、便利服务是否方便快捷（X15）3个要素，比起其他要素更提高乘客满意度，可视为提高乘客满意度的关键因素；而从降低乘客不满程度的角度出发，订票流程是否便利（X1）、车票信息是否可以及时准确获取（X=）、票价是否合理（X3）、候车环境是否整洁明亮（X#）、座椅布置是否舒适合理（Xc）、指示标志是否清晰明了（X7）、卫生间是否干净（X9）、是否有冷热水供应（X10）、车内环境是否整洁（X12）、员工服务态度（X20）、班次信息有无提示（X24）、出行安全程度（X26）、候车时是否井然有序（X27）等要素更容易引起乘客的不满情绪。

这意味着，改善这些因素可以降低乘客的不满意程度，但却无法借此提升乘客满意度!

（0）1994-2020ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreserved,

1）按照Kan。

模型，改进服务质量要素的顺

序为：

M类>0类>A类>1类；

2）判断有相同Kano属性的服务质量因素时，可依据距离原点距离的大小直观地确定其策略优先级。

与原点距离越大,优先级越高。

根据以上原则，确定该客运站服务要素的优化可按照以下顺序展开，即

X,>!

10>黑>!

m>!

@#>!

=3>!

@">!

@c>X=

3结束语

本文运用Kano模型对28个服务要素进行Kano分类，并计算了每个服务要素的SII和DDI值。

通过应用SII和DDI矩阵图比较直观地区分了同一Kano属性下不同服务要素的策略优先顺序，将Kano模型在客运站服务研究领域进行了定量化应用，从而更精确地确定关键服务要素。

此外，对策略优先级进行排序，为更有效率地优化服务提供决策支持。

参考文献：

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（2）:

39-48.

（责任编辑何杰玲）