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    基于顧客感知的物流服務水平研究
    ——應用灰色關聯(lián)度比對分析法

    2011-03-23 02:03:50唐永洪
    關鍵詞:物流分析服務

    唐永洪

    (佛山職業(yè)技術學院,廣東 佛山 528000)

    一、引言

    物流服務提供商的核心目標就是提供顧客所需要的物流服務,[1]增強客戶滿意度與忠誠度。物流企業(yè)需要從客戶的角度出發(fā),并提供具有特色水平的差異性物流服務。因此,以顧客感知為導向的物流服務水平的研究,是近年來國內(nèi)外研究的熱點。[2]物流企業(yè)的服務水平若能恰當?shù)亓炕葘Ψ治觯⑦m時評價與反饋機制,則能夠幫助物流企業(yè)更好地認識自身在物流服務中存在的問題和優(yōu)勢,及時調(diào)整物流服務策略,提高服務質(zhì)量,增強客戶滿意度,從而獲得持續(xù)競爭優(yōu)勢。[3]

    隨著經(jīng)濟快速發(fā)展和市場需求的拉動,珠江三角洲地區(qū)快遞業(yè)百花齊放,聯(lián)邦快遞、敦豪等國際快遞巨頭相繼在此設點經(jīng)營,宅急送、順豐等國內(nèi)民營快遞公司也紛紛設立網(wǎng)點。至于小型的快遞經(jīng)營者,更是數(shù)以百計。如何擴大市場占有率,取得競爭優(yōu)勢,是快遞行業(yè)企業(yè)面臨的重要課題。本文應用灰色關聯(lián)度的方法,通過對佛山物流快遞企業(yè)市場占有率及物流服務進行比對分析,找出物流服務因素與企業(yè)市場占有率之間的灰色關聯(lián)度,進而確定其目標客戶關注的重點,發(fā)現(xiàn)客戶服務存在的主要不足,找出亟需改進的環(huán)節(jié)。

    二、物流服務水平比對分析指標

    為實現(xiàn)差異性物流服務,首先需找出不同客戶接受服務時的側(cè)重點即需求特征,其相對應的便是多因素比對分析體系中各指標的權重。本文在物流服務水平比對分析中采用了準時交貨率、貨物質(zhì)量完好率、貨物交付性能、服務態(tài)度及物流服務價格可透視性6個指標。[4]物流服務水平指標初始體系,如圖1所示。

    圖1 物流服務水平滿意度比對分析評價模型

    三、建立客戶感知物流服務水平評價的灰色關聯(lián)度比對分析模型

    通過灰色關聯(lián)度分析方法(grey relational analysis,GRA),建立客戶感知的服務水平比對分析模型(Model of Compare Analyzing Logistics Service Performance Level,CALSPL)。[6,7]具體分析步驟如下:[7]

    ①選取反映系統(tǒng)行為特征的數(shù)據(jù)序列

    首先要選取反映系統(tǒng)行為特征的數(shù)據(jù)序列,即各市場占有率為參考序列,記為(1):

    (X0(t)=(X01,X02,…,X0n)

    (1)

    選擇各主要影響因素與參考數(shù)列作關聯(lián)比較的比較數(shù)列,記為(2):

    (2)

    其中,n為參與比較的企業(yè)數(shù);l為比較序列數(shù),即影響因素的數(shù)量;Xij表示第j個企業(yè)的第i個影響因素的測評分值。

    ②原始數(shù)據(jù)無量綱化

    取每個序列最優(yōu)序列值為1進行無量綱化:

    (3)

    ③計算參考序列與比較序列的差序列:

    (4)

    ④取分辨系數(shù)ρ, 其取值范圍為0<ρ<1。經(jīng)過多次驗證,當ρ0.5時更容易觀察出關聯(lián)系數(shù)的變化,在本文中,取ρ=0.5。

    ⑤關聯(lián)系數(shù)Cik(t)及關聯(lián)度ri的計算

    (5)

    (6)

    ⑥確定各因素的權重:

    (7)

    權重序列為:

    W=(λ1,λ2,…,λl)

    (8)

    ⑦分析物流服務質(zhì)量表現(xiàn),找出改進方向。

    物流服務水平無綱量化矩陣為:

    (9)

    則與物流服務最好表現(xiàn)的比對矩陣為:

    (10)

    根據(jù)公式(8)、(10)可計算出物流服務各方面的改進重要程度指數(shù)序列

    (11)

    其中,Iij數(shù)值越大,代表企業(yè)越需要在該方面進行改進。

    四、仿真案例分析

    選取佛山5家有影響的物流快遞服務公司為例,使用CALSPL 模型分析其客戶在進行服務選擇時的主要影響因素。物流快遞服務主要是針對目前速遞業(yè)務而言,其客戶一般都是個人客戶,對服務的考慮因素一般也較為一致。由于物流快遞服務主要任務是把貨物從客戶手中運送到指定客戶手中,這里只選取準時交貨率、貨物質(zhì)量完好率、貨物交付性能、貨物發(fā)運速度誤差、人員服務態(tài)度、物流服務價格可透視性6個指標。

    假定這五家快遞企業(yè)占據(jù)佛山市快遞業(yè)務市場100%份額。通過對客戶進行市場調(diào)查,得出五家快遞企業(yè)在該物流快遞服務領域內(nèi)的相對市場占有率,同時通過客戶打分法,得出了客戶對企業(yè)在服務各方面表現(xiàn)的評價(見表1)。其中分數(shù)越高代表企業(yè)在該因素方面的表現(xiàn)越好。

    選取企業(yè)的市場占有率為參考序列,所有相關指標為比較序列。為了增強數(shù)據(jù)之間的可比性,需要對原始數(shù)據(jù)作變換,進行無量綱化處理,通過公式(3)得表2。

    通過公式(4),計算參考序列與比較序列之間的差序列,可得表3。從表3可以看出,其中的最大數(shù)與最小數(shù)分別是0.7585和0,即最小極差m=0和最大極差M=0.7585。

    表1 各快遞公司2009年珠三角地區(qū)市場占有率及影響因素相關數(shù)

    表2 數(shù)據(jù)無量綱化

    表3 市場占有率與各因素差序列

    通過公式(5),可以計算出每個指標與市場占有率之間的關聯(lián)系數(shù),如表4所示。

    根據(jù)關聯(lián)系數(shù),可計算出每個指標與市場占有率之間的關聯(lián)度。在此基礎上,通過公式(7),即可知各因素的權重。同時企業(yè)還可以知道目前市場中各因素的最好及最差水平,見表5。

    通過分析可以發(fā)現(xiàn)這6個指標:人員服務態(tài)度、貨物交付性能、貨物質(zhì)量完好率、貨物發(fā)運速度誤差、準時交貨率、服務價格可透視性即客戶感知的服務水平的影響程度分別為0.1670、0.1590、0.1740、0.1630、0.1662、0.1708。針對這一目標客戶群,他們更注重貨物的完好程度,其次分別是人員服務態(tài)度、準時交貨率、貨物交付性能、服務價格可透視性和貨物發(fā)運速度誤差。

    表4 各因素與市場占有率的關聯(lián)系數(shù)

    表5 各因素的關聯(lián)度、權重及現(xiàn)有最好、最差水平

    此外,以佛山同城快遞為個例,見表6。

    表6 佛山同城快遞公司現(xiàn)有物流服務各因素情況

    通過表6可以看出,注重保證貨物的完好程度,改進企業(yè)服務人員的專業(yè)技術水平和服務態(tài)度,是該公司需解決的問題。

    五、結(jié)論

    本文運用灰色關聯(lián)度分析法建立的客戶感知物流服務水平評價模型,定量分析影響客戶選擇物流服務提供商的因素,找出了其中的關鍵因素,幫助物流服務提供商更準確的找出其應該改進的方面,提高物流服務質(zhì)量水平,進而增強企業(yè)的市場優(yōu)勢。在對物流服務水平進行綜合比對分析過程中,關鍵是建立合理的綜合指標體系,以及找出影響綜合比對分析的主要影響因素。選用不同的權重或影響因子,分析所得的結(jié)論可能不同,甚至大相徑庭,因此,在使用該分析工具時,前期的客戶調(diào)研是基礎與重要前提。

    [參考文獻]

    [1]劉明菲.客戶導向下的物流服務質(zhì)量研究[J].商業(yè)時代,2006(19):25-26.

    [2]黃由衡,韓霜.物流客戶服務成本與物流服務水平關系探析[J].物流技術,2007,(2):22-30.

    [3]John T Mentzer,Matthew B Myers,Mee-Shewcheung.Global market segmentation for logistics services[J].Industrial Marketing Management,2004,33(1):15-20.

    [4]John T.Mentzer, Daniel J.Flint, and G.Tomas M.Hult.Logistics Service Quality as a Segment-Customized Process.Journal of Marketing, 2001, vol.65:82-104.

    [5]田民,劉思峰,卜志坤.灰色關聯(lián)度算法模型的研究綜述[J].統(tǒng)計與決策,2008,(1):24-27.

    [6]錢明霞.區(qū)域制造業(yè)及其影響因素灰色關聯(lián)分析[J].城市問題,2008,(1):23-28

    [7]HsiaoChing Chen, HuiMing Wee, YungTsan Jou, and YaoHung Hsieh.Analyzing customer satisfaction and service level using AI technique [J].2007 IEEE::1674-1678.

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