文/田 雪 劉瑩瑩 司維鵬
基于層次分析法的提升物流客戶滿意度措施研究
文/田 雪 劉瑩瑩 司維鵬
摘 要:隨著物流行業(yè)競爭的加劇,物流企業(yè)越來越體會到服務水平對吸引客戶、留住客戶的重要性,這就促使物流企業(yè)不斷尋求提高客戶滿意度的措施。本文通過文獻和實證方面的研究建立起物流客戶滿意度指標,然后利用層次分析法對指標的重要性進行評價,最后得出結論——服務的可靠性,價格的合理性,人員的專業(yè)性以及抱怨解決滿意性在權重中所占的比例均大于10%,并且服務的可靠性又遙遙領先,或為物流企業(yè)有針對性地提出了解決措施。
關鍵詞:物流企業(yè);客戶滿意度;層次分析法
隨著市場競爭的日趨激烈,物流企業(yè)越來越認識到想要在這激烈的市場環(huán)境下得到長足的發(fā)展、爭取市場、贏取并長期留住顧客,必須不斷提高顧客服務水平,提高顧客滿意度,這使得處于競爭行業(yè)的物流企業(yè)不得不開始重視顧客滿意度。
對于如何找到“提高物流客戶滿意度的措施”這個問題,我的行文思路(見圖1)是先弄清楚什么是物流客戶滿意度,然后從整個系統(tǒng)的角度找到物流客戶滿意度的指標都有哪些,再建立模型,對指標的重要性及關聯(lián)程度進行排列。于是就能夠把握客戶對物流企業(yè)提供的服務最關注的內(nèi)容,然后采取滿意度指標相應的措施,有效地提高顧客滿意度。
圖1 行文思路
客戶滿意度,也叫客戶滿意指數(shù),是對服務性行業(yè)的顧客滿意度調查系統(tǒng)的簡稱,是一個相對的概念,是客戶期望值與客戶體驗的匹配程度。換言之,就是客戶通過對一種產(chǎn)品可感知的效果與其期望值相比較后得出的指數(shù)。因此物流客戶滿意度是指從事物流業(yè)務的企業(yè)的客戶對該企業(yè)提供的物流服務的期望與實際體驗的匹配程度。
圖2 歐洲滿意度影響因素測評模型
客戶滿意度調查是用來測量一家企業(yè)或一個行業(yè)在滿足或超過顧客購買產(chǎn)品的期望方面所達到的程度。它可以找出那些與顧客滿意或不滿意直接有關的關鍵因素。
通過客戶滿意度調查能具體體現(xiàn)“以顧客為中心”這個理念,能讓客戶感受到自己受到重視;通過顧客滿意度調查,發(fā)現(xiàn)影響顧客滿意度的關鍵因素,以在提高顧客滿意度的過程中能對癥下藥,制定有效的顧客滿意策略;節(jié)約企業(yè)成本,提高經(jīng)濟效益,它始終貫穿企業(yè)經(jīng)營全過程,從提供服務之初就考慮到顧客的需求和期望,使其提供的服務得到顧客的認可,并獲得顧客滿意,之后企業(yè)會越來越了解顧客,會準確地預測到顧客的需求和愿望的變化,這樣,企業(yè)就不用花更多的時間和精力去做市場研究,在很大程度上減少了企業(yè)的浪費,壓縮了成本,利用有限的資源最大限度地提高企業(yè)的經(jīng)濟收益。
在歐洲滿意度影響因素測評模型(見圖2)、對物流服務的理解、查閱有關物流服務績效書籍以及科學選擇評價標準等因素的基礎上,根據(jù)物流客戶滿意度的特點,給出以下的客戶滿意度指標(見表1)。
在系統(tǒng)工程方法中,解決多目標系統(tǒng)評價時常采用的方法之一就是“多層次權重解析法”,簡稱層次分析法(AHP)。AHP法是美國運籌學家薩蒂于上世紀70年代中期提出的一種定性分析與定量分析相結合的系統(tǒng)評價分析方法。各種復雜因素對問題的分析有著不同的重要性,將這些因素之間的關系加以條理化,并排列出不同類型因素相對重要性的次序,便是層次分析法的基本思想。
表1 客戶滿意度指標
層次分析法本質上是一種決策思維方法,它的大體決策思維過程如下:
首先,把復雜的問題分解成各組成因素或指標,將這些因素或指標按照某種相互作用的方式或相互聯(lián)系的規(guī)則分組,形成有序的遞階層次結構。其次,通過各層次上的兩兩因素或指標的比較判斷方式,來確定每一層次中各個因素或指標的相對重要性。再次,在遞階層次結構內(nèi)進行并合,以得到每個因素或指標相對于總目標重要性的排序,或者計算出總目標(最高層整體水平)的綜合評價結果。具體步驟見圖3所示。
圖3 層次分析法步驟
3.1 遞階層次結構模型
圖4 遞階層次結構模型
構造遞階層次結構模型是層次分析法的關鍵步驟,它的好壞直接關系到評價任務完成的質量。因為遞階層次結構模型是層次分析法系統(tǒng)性與綜合性的集中表現(xiàn)。通常,根據(jù)評價目標與基本要求,設計一套表述物流企業(yè)績效狀況的指標,并依據(jù)這些指標進行評價工作。遞階層次結構模型見圖4所示。
3.2 組建判斷矩陣、單排序及一致性檢驗
判斷矩陣的作用是為了確定分組的指標權重,即對一個給定的分組,構建兩兩因素(或指標)相比較的判斷矩陣。本文采用的方法是1~9比例標度法(1~9比例標度值及其含義見表2所示)。
首先根據(jù)1~9比例標度法判斷出兩兩因素之間的相對重要程度,構造判斷矩陣,單排序的計算是采用特征向量方法,即計算判斷矩陣的最大特征根和它的特征向量,再歸一化這個特征向量的分量,這個歸一化的特征向量的分量,就是其相應指標的相對權數(shù)。再根據(jù)最大特征根的數(shù)值進行一致性檢驗。最后計算所得判斷矩陣及一致性檢驗如表3~表8所示。
表2 1~9比例標度值及其含義
計算最大特征值和特征向量用到的公式如下所示:
一致性檢驗,是指判定一個判斷矩陣是否具有滿意一致性。若判斷矩陣具有滿意一致性,則認為特征向量法得到的單排序結果是合理的;否則需要對判斷矩陣的元素重新取值,即對一些兩兩因素的1~9比例標度值做重新判斷,重新取值,再用特征向量法進行計算,得到調整后的最大特征根再重新做一致性檢驗。
一致性檢驗方法:
1>計算一致性指標C.I。
2>查找相應的平均隨機一致性指標R.I.。表9給出了1~14階正反矩陣計算1000次得到的平均隨機一致性指標。
R.I.是同階隨機判斷矩陣的一致性指標的平均值,其引入可以在一定程度上克服一致性判斷指標隨n增大而明顯增大的弊端。
3>計算一致性比例C.R.
表3 物流客戶滿意度判斷矩陣
表4 物流企業(yè)形象判斷矩陣
表5 物流服務質量判斷矩陣
表7 客戶抱怨價格矩陣
表8 客戶忠誠判斷矩陣
表9 平均隨機一致性指標
表10 各評價指標綜合權值
3.3 總排序
總排序是指計算遞階層次結構模型中,底層的諸指標關于總目標的相對權數(shù)??偱判蛴嬎闶菑目偰繕擞缮隙轮饘舆M行總排序直到最低層為止。各評價指標綜合權值如表10所示。
3.4 綜合分析
通過對各指標綜合權重值進行排序,得出降序的各指標相對重要程度,如表11所示。
表11 各指標的相對重要程度降序表
由表11可以看出,服務的可靠性,價格的合理性,人員的專業(yè)性以及抱怨解決滿意性在權重中所占的比例均大于10%,并且服務的可靠性又遙遙領先。
所以,物流企業(yè)要想不斷提高顧客滿意度必須重視本企業(yè)所提供的服務的可靠性,價格的合理性,職員的專業(yè)性以及抱怨解決滿意性等方面,并對其采取相應的措施。
4.采取相應措施
在得出客戶滿意度指標的相對重要程度之后,采取措施來提高客戶滿意度就有了依據(jù)以及針對性。
4.1 服務可靠性
由表1(客戶滿意度指標)可以看出,服務可靠性的構成指標包括信息準確性、準時發(fā)貨率、準時送達率、貨損貨差率以及貨物跟蹤情況五個方面,于是應該采取的措施如下。
改善本企業(yè)的信息系統(tǒng),做到與客戶之間信息暢通無阻,使客戶擁有準確的信息并且能隨時跟蹤貨物的位置;
優(yōu)化運輸與配送路線,爭取做到在準確的時間把貨送到準確的地點,滿足客戶對貨物的需求;
提高本企業(yè)的倉儲能力,不僅僅是在本企業(yè)的倉庫中,更重要的是在運輸途中,在裝卸搬運途中對貨物性能的破壞或者是對貨物包裝的損壞,降低貨損率。
4.2 價格合理性
由表1(客戶滿意度指標)可知,價格合理性包括價格接受程度以及性價比滿意度兩個方面。
對于價格接受程度,應該做到價格的透明性,讓客戶能夠了解價格都包括哪些方面;
對于性價比滿意度,物流企業(yè)應在保持成本不增加的前提下,盡可能多地提供一些增值服務,提高客戶的滿意度。
4.3 人員的專業(yè)性
眾所周知,連接物流企業(yè)與其客戶的紐帶是員工,可以說,客戶是從員工的言行舉止去判斷企業(yè)的能力與素質,于是必須對員工加以培訓以提高其能力以及在客戶眼中的形象。
培訓的內(nèi)容要涉及員工的快速反應,處理業(yè)務能力,解決問題的主動性,溝通的良好能力,最重要的是要給予員工一定的權力,讓員工在面對緊急事故時能夠有權力去解決,從而避免因客戶等待而引起的抱怨。
4.4 抱怨解決滿意性
物流企業(yè)尤其是快遞性質的企業(yè),收到客戶的投訴電話是常有的事情,但如何處理這些投訴以及報怨就會影響到本企業(yè)在客戶心中的形象與地位。
首先要保證解決問題的時間在客戶忍耐的范圍之內(nèi),不論過程如何,最終結果一定要使客戶滿意。對于過程來說,就涉及到客服部門員工的能力。必須以客戶至上作為準則,不能與客戶爭吵,不能懷疑客戶,善于聆聽等等。
物流客戶滿意度指標對應的指標構成均為可以提高物流滿意度的措施,在此就不一一列出了。
5.結束語
提高物流客戶滿意度的措施有很多,關鍵就是采取什么樣的措施能夠最有效地滿足客戶,否則就會造成資金的浪費,采取的措施也許會適得其反。本文經(jīng)過層次分析法對物流客戶滿意度指標的評價,找到了影響客戶滿意度的關鍵因素,在提高客戶滿意度的過程中能對癥下藥,提出了一些提高顧客滿意度的措施,最終目地是節(jié)約企業(yè)成本,利用有限的資源最大限度地提高客戶滿意度,提高企業(yè)的經(jīng)濟收益。
參考文獻
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作者單位:(北京物資學院)