基于分析型KANO模型的物流服务质量提升决策方法

《基于分析型KANO模型的物流服务质量提升决策方法》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、基于分析型KANO模型的物流服务质量提升决策方法孟庆良邹农基李晓萍安玲蒋秀军江苏科技大学经济管理学院，江苏镇江212003摘要：针对Kano模型定性、分类准则主观的局限，提出一种分析型Kano模型的设计方法，通过构建Kano满意度指标和重要度指标，实现质量因素的客观化分类；设计Kano模型决策指标，获取提升服务质量属性的优先权。在分析基于分析型Kano模型的物流服务质量提升决策过程的基础上，从实证视角研究了模型的具体应用问题。企业管理；质量管理；分析型Kano模型；物流服务质量U294;TP391.9A1007-32

2、21(2012)02-0064-10ADecisionMethodforImprovingLogisticsServiceQualityBasedonAnalyticalKANOModelMENGQing-liangZOUNong-jiLIXiao-pingANLingJIANGXiu-jun2010-09-25基金项目：教育部人文社科基金资助项目(11YJA630078，09YJA630054，10YJA630143,11YJA630129)；江苏省高校哲学社科项目(2011SJB630018)孟庆良(1980-)

3、，男，河南扶沟人，博士，副教授，硕士生导师，主要从事客户关系管理、数据挖掘方面的研究。明显。第2期孟庆良，等：基于分析型KANO模型的物流服务质量提升决策方法65量认知要采用二维模式：顾客的主观感受与产品的客观表现，进而获取顾客满意与产品绩效之间的非线性关系¨1。Kano模型通过把产品或服务的具体属性转化成顾客的收益，依据质量因素的详细分类，寻求和理解顾客对于这些利益的态度，进而获取来自于顾客的知识以指导企业相关决策，其在质量管理”1、新产品开发∞“。等领域受到广泛关注。Kano模型本质上属于定性分析方法，其分类准则

4、相对主观，这大大限制了其在产品创新及服务管理中的决策支持作用”1。为此，Bergereta1．提出设计两个指标：满意度值和不满意度值来表示顾客对某个产品或服务属性的平均感知水平¨⋯，以确定产品或服务的质量状态。基于Berger的研究，Yang通过整合重要度和满意度(Importanee—Satisfaction，I-s)分析对Kano模型重新定义，把Kano模型分类结果从四种界定为八种p3。考虑到顾客对产品或服务属性的感知模糊性，Yu—ChengLee提出一种模糊型Kano模型的设计思想¨“。上述研究试图对Kano模

5、型进行定量化，以提升其决策支持作用，取得了不错效果，但大都是从质量因素的划分视角进行研究，如何结合质量因素分类结果，确定提升服务质量属性的优先权，并进行实证研究，成为亟待解决的关键问题。1Kano模型及其局限根据不同类型的质量特性与顾客满意的关系，Kano模型将产品质量分为魅力质量、一元质量、必备质量、无差异质量和逆向质量因素：(1)魅力质量因素(Attractivequality)：魅力质量特性被描述为惊奇或惊喜的特性，它充分时，能够大大提高顾客满意，不充分时也不会引起不满。(2)必备质量因素(Must—bequa

6、lity)：是理所当然的质量要求，当这些质量特性充分时产品才算合格，不充分时会引起顾客不满。(3)一元质量因素(One．dimensionalquality)：也称为线性质量因素，一元质量特性充分时会导致满意，不充分时会引起不满，它们是被企业宣传或用于企业问竞争的质量特性。(4)无差异质量因素(Indifferentquality)：是顾客不关注的质量因素，它们的满足与否不会导致顾客满意或不满意。(5)逆向质量因素(Reversequality)：指此质量要素充足时反而引起顾客不满，不充足时顾客却感到满意。由于顾客对

7、质量因素的判断高度个性化，需要运用假设检验的方法进行调研。Kano调查问卷、Kano评价表、Kano调查结果表是Kano方法的三个主要工具。Kano模型对质量要素的划分，为产品或服务质量的改进提供了方向：如果是必备质量，就要保证基本质量特性符合规格(标准)，实现满足顾客的基本要求；如果是一元质量，则该关心的就不是符合不符合规格(标准)问题，而是怎样提高规格(标准)本身，不断提高质量特性，促进顾客满意的提升；如果是魅力质量，则需要通过满足顾客潜在需求，使产品或服务达到意想不到的新质量。Kano模型本质上属于定性分析方法

8、：首先，运用Kano模型的三种工具收集顾客对产品或服务质量的感知信息，根据顾客对某个属性的感知情况所在比重的高低来确定质量因素的分类，难以精确表示顾客对该种质量属性的满意状态¨”。其次，Kano模型的决策准则存在较强的模糊性，如前所述，要求企业满足必备质量、提升一元质量、挖掘魅力质量等决策准则比较含糊，而且并未涉及如何确定同一分类中质量因素的优