王文妍
摘 要:對(duì)銀行顧客到達(dá)與服務(wù)情況進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果計(jì)算出顧客到達(dá)服從泊松分布、服務(wù)服從指數(shù)分布,并計(jì)算出系統(tǒng)的服務(wù)強(qiáng)度,根據(jù)情況對(duì)銀行服務(wù)系統(tǒng)給出合理的建議。
關(guān)鍵詞:銀行服務(wù)系統(tǒng);假設(shè)檢驗(yàn);泊松分布;指數(shù)分布
中圖分類(lèi)號(hào):F27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:Adoi:10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.01.027
1 引言
在如今國(guó)民經(jīng)濟(jì)和金融市場(chǎng)高速發(fā)展的今天,人民的生活水平日漸提高,銀行的使用率也大幅提升。但是,與之緊密相關(guān)的銀行營(yíng)業(yè)廳卻往往是人滿(mǎn)為患。吳國(guó)平等人指出只有通過(guò)設(shè)置、合理采用排隊(duì)服務(wù)系統(tǒng),真正減少顧客等待的時(shí)間,才能提高顧客的滿(mǎn)意度。劉法勝等人提出優(yōu)化排隊(duì)系統(tǒng)中服務(wù)過(guò)程的時(shí)間配置,并且推薦使用叫號(hào)機(jī)系統(tǒng),對(duì)銀行提高服務(wù)質(zhì)量、降低成本、提高顧客滿(mǎn)意度以及增加市場(chǎng)份額都具有十分重要的實(shí)際意義。接著范文宇,苑輝等人研究了某商業(yè)銀行平行排列的多服務(wù)臺(tái)系統(tǒng)的其中一個(gè)隊(duì)列,他們使用的模型是到達(dá)時(shí)間服從泊松分布,服務(wù)時(shí)間服從一般正態(tài)分布的M/G/1排隊(duì)系統(tǒng),如果平均等待時(shí)間超過(guò)1分鐘,就認(rèn)為系統(tǒng)的效率低。
本文主要是通過(guò)科學(xué)的假設(shè)檢驗(yàn)確定銀行排隊(duì)類(lèi)型,然后計(jì)算出該類(lèi)型模型的服務(wù)強(qiáng)度,如果服務(wù)強(qiáng)度大于1,就認(rèn)為系統(tǒng)不穩(wěn)定,需要進(jìn)行優(yōu)化,并根據(jù)情況對(duì)銀行服務(wù)系統(tǒng)給出合理的建議。
2 對(duì)采集數(shù)據(jù)的假設(shè)檢驗(yàn)
本文研究的銀行是N商業(yè)銀行,本文所使用的數(shù)據(jù)均來(lái)自該行的叫號(hào)機(jī)設(shè)備。取數(shù)時(shí)間段是上午8點(diǎn)半-12點(diǎn),下午2點(diǎn)-4點(diǎn)半,共6天數(shù)據(jù)。
2.1 顧客到達(dá)情況的檢驗(yàn)
若時(shí)間間隔設(shè)定為10分鐘,而作者所取的樣本容量為60*6*6=2160min,共可分為216個(gè)時(shí)間間隔,到達(dá)1193位顧客,具體數(shù)據(jù)如表1所示。
運(yùn)用SPSS22.0對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行是否服從泊松分布的Kolmogorov-Smirnov假設(shè)檢驗(yàn),統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2。
從單樣本 Kolmogorov-Smirnov 檢驗(yàn)結(jié)果可以看出,按P=001的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)看,檢驗(yàn)值0.128>0.01,到達(dá)銀行的顧客流服從泊松分布。顧客到達(dá)率可以由觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)的估計(jì)值求出,下面討論到達(dá)率估計(jì)值的計(jì)算方法。
即直接就可以求出估計(jì)值,SPSS直接給出了相應(yīng)的到達(dá)率λ=556人/10分鐘,顧客到達(dá)的平均時(shí)間間隔(10λ)為1799分鐘,即平均每1分48秒到達(dá)一位顧客。
2.2 窗口服務(wù)情況的檢驗(yàn)
將沒(méi)有服務(wù)時(shí)間的樣本去掉,在1193位到達(dá)顧客中有79位顧客直到銀行營(yíng)業(yè)廳下班也沒(méi)能為其服務(wù),所以接下來(lái)我們研究的樣本總量是1114。由于服務(wù)窗口叫號(hào)是連續(xù)的,就算一些顧客提前離開(kāi)隊(duì)伍(即不耐煩顧客),系統(tǒng)也會(huì)持續(xù)叫號(hào),經(jīng)過(guò)人工觀(guān)察發(fā)現(xiàn),一般系統(tǒng)會(huì)叫1-3次號(hào)碼,這個(gè)時(shí)間會(huì)持續(xù)1-30秒不等,如果這個(gè)時(shí)間內(nèi)拿到該號(hào)碼的顧客沒(méi)有去對(duì)應(yīng)的窗口接受服務(wù),即認(rèn)為他(她)是不耐煩顧客,該號(hào)碼視為空號(hào)。
將1114位顧客的服務(wù)時(shí)間進(jìn)行頻次分析,其中服務(wù)時(shí)間小于30s的顧客有472位,大于30s的顧客有642位。由于不耐煩顧客較多,每天實(shí)際服務(wù)的顧客數(shù)相差較大,如果把所有的服務(wù)數(shù)據(jù)像到達(dá)情況一樣分析,可能會(huì)使研究結(jié)果不準(zhǔn)確,故決定研究服務(wù)情況時(shí)將每天看作一個(gè)分組,按天分開(kāi)來(lái)研究。
觀(guān)察表3中每天顧客服務(wù)時(shí)間的檢驗(yàn)值,發(fā)現(xiàn)每組的檢驗(yàn)值均大于0.01,故認(rèn)為顧客的服務(wù)時(shí)間服從負(fù)指數(shù)分布。下面討論服務(wù)率μ的計(jì)算方法:
使用公式(4)計(jì)算服務(wù)率μ的方法來(lái)計(jì)算顧客的服務(wù)率,結(jié)果如表4所示。
顧客的服務(wù)率最低的是8月21日,平均每10分鐘服務(wù)0.81位顧客,最高的是8月26日,平均每十分鐘服務(wù)1.66位顧客。
通過(guò)上述假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果可以確定該銀行的顧客排隊(duì)類(lèi)型是到達(dá)間隔服從泊松分布、服務(wù)時(shí)間服從指數(shù)分布的M/M/C模型。
3 模型主要指標(biāo)的計(jì)算與分析
由于服務(wù)時(shí)間是按天分組進(jìn)行計(jì)算的,為了方便分析,也將顧客到達(dá)的數(shù)據(jù)分天計(jì)算。然后使用以下公式計(jì)算服務(wù)強(qiáng)度ρ:
最終計(jì)算的不同日期服務(wù)臺(tái)的主要指標(biāo)如表5所示。
4 結(jié)論
從表5可以看出除了8月26日(周六)的服務(wù)強(qiáng)度ρ=0.86<1之外,其他的時(shí)間的服務(wù)強(qiáng)度均大于1,說(shuō)明該銀行的排隊(duì)系統(tǒng)不穩(wěn)定,單位時(shí)間內(nèi)到達(dá)的顧客數(shù)大于服務(wù)完的顧客數(shù),會(huì)造成排隊(duì)系統(tǒng)中排隊(duì)等待的人數(shù)越來(lái)越多,不耐煩情況也越來(lái)越多。
關(guān)于優(yōu)化方法,最直接的就是增加服務(wù)臺(tái)數(shù),但是如何選擇最優(yōu)的服務(wù)臺(tái)數(shù)呢?可以使用建立一個(gè)費(fèi)用最省模型,然后用邊際分析法來(lái)求出最合理的服務(wù)臺(tái)數(shù),具體做法可以參考文獻(xiàn)。另外,也可以從以下方面著手,盡量減少顧客的不耐煩情緒:
(1)在顧客等候區(qū)設(shè)置飲水機(jī)、期刊報(bào)紙,或者開(kāi)設(shè)免費(fèi)網(wǎng)速快的無(wú)線(xiàn)局域網(wǎng)供顧客使用;(2)提高銀行服務(wù)窗口工作人員的工作效率,加快業(yè)務(wù)辦理速度,提升工作人員的工作素養(yǎng);(3)大力推廣手機(jī)APP、自助銀行服務(wù),使顧客能夠自己解決一些業(yè)務(wù)需求,減少銀行營(yíng)業(yè)廳的服務(wù)壓力;(4)在顧客剛到達(dá)時(shí),及時(shí)地了解顧客的需求,為顧客推薦合適的辦理方式,而不是讓到達(dá)的顧客都自己盲目地取號(hào)、等待。
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