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    基于IPA和因子分析法的個人云服務評價研究

    2017-11-09 21:19:13程慧平楊偉
    現(xiàn)代情報 2017年10期

    程慧平 楊偉

    〔摘要〕[目的意義]云服務產(chǎn)業(yè)蓬勃發(fā)展,個人用戶接觸到的云服務產(chǎn)品也越來越多,而在使用過程中,由于技術和服務等多方面的因素,導致個人云服務用戶粘度不足,個人云服務質量急需改進。從用戶的視角探討個人云服務質量,對個人云服務質量的評價提供科學依據(jù)。[方法過程]采用多維度多層次方法構建了個人云服務質量評價指標體系,引入IPA分析法對該指標體系進一步分類,利用SPSS 190進行探索性因子分析,并繪制出IPA矩陣圖,進一步劃分出橫向重要性與縱向滿意度的指標。[結果結論]構建了基于IPA矩陣分析的個人云服務質量評價指標體系,橫向重要性指標體系由管理層、用戶層和技術層3個維度構成,縱向滿意度指標體系由保障層和提升層兩個維度構成。

    〔關鍵詞〕個人云服務質量;服務質量評價;IPA;探索性因子分析

    DOI:10.3969j.issn.1008-0821.2017.10.005

    〔中圖分類號〕G203〔文獻標識碼〕A〔文章編號〕1008-0821(2017)10-0028-08

    〔Abstract〕[Purposesignificance]Cloud service industry is booming,the increasing number of cloud services products is accessible to individual users.However,in the course of use,due to technology,service and other factors,resulting in the user visibility of personal cloud services is insufficient.The quality of personal cloud service is in urgent need of improvement.To explore the quality of personal cloud service from the users perspective,and to provide a scientific basis for the evaluation of the quality of personal cloud service.[Methodprocess]The multi-dimensional and multi-level method was used to construct the index system of the evaluation of personal cloud service quality.The paper introduces Importance-Performance Analysis(IPA) method to carry out empirical study on the index system,uses SPSS 190 for exploratory factor analysis,then draws the IPA matrix diagram,and further divides the indicators of horizontal importance and vertical satisfaction.[Resultconclusion]The paper constructs the index system of personal cloud service quality evaluation based on the IPA matrix analysis.The horizontal importance index system consists of three dimensions: the management layer,the user layer and the technical layer.The vertical satisfaction index system consists of two dimensions:the guarantee layer and the lifting layer.

    〔Key words〕personal cloud service quality;quality of service evaluation;IPA;exploratory factor analysis

    隨著互聯(lián)網(wǎng)時代的持續(xù)蓬勃發(fā)展,大數(shù)據(jù)、云計算越來越與社會生活密不可分,云服務產(chǎn)業(yè)被列入我國新興戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)[1]。隨著人們網(wǎng)絡生活的常態(tài)化,網(wǎng)絡應用的需求增多,多屏設備的大量使用,人們開始青睞于使用個人云服務[2],如云盤、云音樂、云視頻、云筆記、云辦公等多種形式的云服務。個人云服務具有隨時隨地存儲、多屏設備共享、海量存儲、移動使用等優(yōu)勢,給人們的學習、工作和生活帶來極大的便利,但是個人云服務也飽受信息技術弊端的制約,云服務質量的好壞直接關系到其自身的長遠發(fā)展。因此,個人云服務質量成為重要的研究議題,本文立足用戶視角,基于IPA分析方法構建了一套個人云服務質量評價指標體系,為用戶視角的云服務質量評價提供科學決策依據(jù)。

    1指標體系構建

    11相關研究回顧

    隨著云服務廣泛的應用,社會各界和學術界都紛紛展開了對云服務質量的研究,不同視角研究結論有所差異。2013年10月,工業(yè)和信息化部通信發(fā)展司提出我國首個可信云服務認證,內容為三類16項測評指標,包括數(shù)據(jù)管理類(數(shù)據(jù)存儲的持久性、數(shù)據(jù)可遷移性、數(shù)據(jù)保密性、數(shù)據(jù)可銷毀性、數(shù)據(jù)可審查性、數(shù)據(jù)知情權)、業(yè)務質量類(業(yè)務功能、業(yè)務彈性、業(yè)務可用性、服務計量準確性、故障恢復能力、網(wǎng)絡接入性能)和權益保障類(服務變更、服務賠償條款、終止條款、服務商免責條款和用戶約束條款),以此為用戶選擇云服務商提供基本依據(jù)[3]。Alabool 和Mahmood(2013)通過對云服務評價進行綜述,發(fā)現(xiàn)目前的評價指標,例如成本和性能,僅限于可量化的標準類型,而對于信任等指標應進一步關注[4]; Hamadache和Rizou(2013)基于服務質量(Qos)和服務水平協(xié)議(SLA)模型,為云服務評價建立信譽機制[5];Li (2013)通過系統(tǒng)文獻回顧的方法識別出82項相關評價研究,描述了云服務評價的實際情況[6];Venkatesh(2003)基于用戶感知和評價的影響因素,構建了整合科技接受與使用模型[7],該模型認為直接影響用戶行為與評價的有績效期望與努力期望、社會影響與促成因素;Jun(2004)構建了服務質量評價模型,包括及時響應、訪問、關懷性、易用性、可信性和安全性6個維度,并指出響應、關懷性和易用性是用戶對服務質量的總體感知及滿意度的顯著性影響[8]。endprint

    相對于國外的研究,國內云服務研究起步較晚但發(fā)展迅速,阿里云、百度云、360云、網(wǎng)易云等大量云服務供應商的涌現(xiàn),使得國內市場競爭異常激烈,呈現(xiàn)出趕超IBM、谷歌等國外大型運營商之勢,這引起了國內學者的廣泛關注,對云服務質量評價的代表性研究,如表1所示。

    從以上研究可以看出,學術界對云服務領域的研究逐步從概念性轉向了實用性,在指標體系的構建上大多從云服務的某個應用方向進行研究,如信任,具有指導單一質量評價的作用,但未全面考慮從用戶視角對個人云服務質量的評價;在評價方法上,主要采用模糊綜合評價法、層次分析方法、BP神經(jīng)網(wǎng)絡等,這些方法更多偏向于數(shù)學變化原理,是在考慮與評價對象相關的各種因素基礎上對研究對象所作出的綜合評價,對于單純從服務質量評價角度出發(fā)的理論運用較少?;诖?,本文在構建指標體系之后,引入IPA(Importance Performance Analysis)分析法,即重要性-滿意度分析法,從用戶視角對個人云服務的評價指標體系進行實證。

    12指標體系設計

    本文對云服務質量評價相關文獻進行綜合分析的基礎上,構建了多維度多層次的評價指標體系,然后采用專家調查法對指標體系進行篩選,最終確定了5個維度21項指標,如表2所示,本文又進一步解釋了5個維度的來源依據(jù)和內容。

    1)服務響應性。服務響應性是指緊抓時代發(fā)展的脈搏、與時俱進,包含國家政策、業(yè)務規(guī)則和新技術發(fā)展三項指標。要求個人云服務在響應國家政策指導和行業(yè)內業(yè)務規(guī)則規(guī)范的基礎上,不斷尋求新的突破和發(fā)展,順應時代潮流,滿足當下及未來的用戶需求,才能使得提供商更好地應對激烈的市場競爭。

    2)服務穩(wěn)定性。服務穩(wěn)定性是指在用戶使用云服務過程中服務器本身能夠滿足用戶操作的能力,包含服務中斷、訪問異常、功能限制、處理能力、響應時間五項指標。個人云服務需要在系統(tǒng)軟件、平臺軟件以及數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)上有強大的技術作支撐,盡量避免服務的中斷、異常和限制,并能強化處理能力,縮短響應時間,才能擁有更好的用戶體驗。

    3)服務安全性。服務安全性是指個人云服務要嚴控安全漏洞,包含隱私保護、系統(tǒng)可靠、統(tǒng)一標準、法律風險、提供商聲譽五項指標。個人云服務中心要將用戶信息嚴格保密,在同行業(yè)之間形成統(tǒng)一標準,降低用戶服務轉移風險,并且要注重知識產(chǎn)權和商業(yè)決策涉及到的法律規(guī)范,力圖提升自身信譽,提升競爭力。

    4)服務可用性。服務可用性是指用戶在選擇提供商時必須考慮是否滿足自身實際需求,包含業(yè)務問題、適用程度、服務價格、操作簡便、信息質量5項指標。個人云服務需要具備最基本的滿足用戶需求的條件,比如要滿足個人用戶業(yè)務需求和適用范圍,服務價格相對較實惠,操作簡單明了,才能使用戶在選擇時更加感興趣。

    客戶定制服務針對不同的用戶群體,提供不同的服務版本,如學生版、家庭版、企業(yè)版等

    個性化設置針對不同用戶提供個性化選擇

    5)服務針對性。服務針對性是指個人云服務是否能夠為個人用戶量身打造,具備一定的個性化選擇,包含服務指導、市場細分、個性化設置3項指標。個人云服務平臺需要滿足更多用戶的個性化需求或群體需求,并在使用之初具備服務指導功能。

    2個人云服務質量測評指標分析

    21IPA分析

    IPA(Importance Performance Analysis),即重要性-滿意度分析法,是1977年Martilla和James提出的[23],用于評價服務型企業(yè)的服務質量與顧客感知程度,基本理念在于比較評價因子的重要性和實際績效的滿意度來衡量服務質量改進過程中的輕重緩急,以便于調整戰(zhàn)略中心,將有限的資源用在“刀刃”上。IPA方法的關鍵在于繪制直觀、通俗、形象的四象限矩陣圖,以重要性和滿意度的均值為交叉點,將二維矩陣分成維持區(qū)、優(yōu)勢區(qū)、機會區(qū)和改進區(qū),分布如圖1所示。

    圖1IPA矩陣示意圖

    優(yōu)勢區(qū)是重要性高和滿意度高區(qū)域,需要在原有的基礎上保持或創(chuàng)新,指標屬性為“繼續(xù)保持”;維持區(qū)是重要性低和滿意度高區(qū)域,需要調整戰(zhàn)略合理配置資源,指標屬性為“過猶不及”;機會區(qū)是重要性低和滿意度低區(qū)域,需要隨著市場變化促進轉化成優(yōu)勢競爭,指標屬性為“低優(yōu)先級”;改進區(qū)是重要性高和滿意度低區(qū)域,需要集中優(yōu)勢改善指標發(fā)展狀況,指標屬性為“急需改進”[24]。22問卷調查及統(tǒng)計

    為確保問卷調查順利進行,并根據(jù)本主題的特點,本文采用封閉式問卷形式,即給定答案選項由調查者從中進行選擇,既保證問卷簡單易懂節(jié)省時間,又能夠使問卷回收率較高。同時,封閉式問卷形式在測量級別、程度、頻率上的優(yōu)勢,也符合本文研究對象的特點。本文采用網(wǎng)絡問卷調查的方式,利用問卷星(https:www.sojump.com)平臺進行,共收回問卷167份,其中無效問卷19份,共取得有效問卷148份,問卷回收有效率為886%。

    221信度與效度分析

    1)信度分析。使用SPSS 190對調查問卷的數(shù)據(jù)進行信度分析的結果如表3所示??傮w部分以及重要性、滿意度的Crobachs Alpha系數(shù)值均在09以上,因此本文問卷調查通過了信度檢驗,調查結果十分可信。

    222樣本的描述性統(tǒng)計

    1)性別與年齡。本文的問卷對調查者性別和年齡進行劃分,如表5所示,148名有效調查者中男性55人占比3716%,女性93人占比6284%,其中年齡在21~25歲之間94人占比6351%,說明這一年齡段的群體是個人云服務的主流人群。

    2)職業(yè)與教育程度。本文的問卷對調查者職業(yè)和教育程度進行劃分,如表6所示,調查者中以本科學歷的學生群體為主,這一群體在個人云服務的使用上更加廣泛,依托現(xiàn)代信息技術與互聯(lián)網(wǎng)時代的發(fā)展,在接受新知識和新事物的能力和熱情上要優(yōu)于其他群體。

    23IPA矩陣測評結果endprint

    本文進行的問卷調查以重要性和滿意度為核心,通過五級量表對各項指標打分,采用Likert 5級量表分別對重要性、滿意度進行調查,由“很不重要”、“不重要”、“一般”、“重要”、“非常重要”表示重要程度,依次計分為-2、-1、0、1、2,由“很不滿意”、“不滿意”、“一般”、“滿意”、“非常滿意”表示滿意程度,依次計分為-2、-1、0、1、2,最終的打分結果如表7所示。

    以重要性為橫軸、滿意度為縱軸,基于重要性-滿意度指標Likert 5級量表打分的平均值為分割點[25],利用SPSS190繪制出IPA矩陣,如圖2所示。

    位于I優(yōu)勢區(qū)的指標有:信息質量、系統(tǒng)可靠、新技術發(fā)展、適用程度、服務穩(wěn)定、操作簡便,這一區(qū)域的指標是個人云服務的主要優(yōu)勢,重要性較強滿意度較高,需要繼續(xù)保持并不斷創(chuàng)新,尋求更大突破。具體表現(xiàn)在:個人云服務提供商在不斷提升技術水平的前提下,保持長期穩(wěn)定運營,保證信息的準確性、完整性和一致性,并使個人用戶對云服務的使用不存在障礙、即時體驗較好,以及系統(tǒng)能對用戶在使用過程中造成的數(shù)據(jù)丟失和冗余進行及時處理。

    位于II維持區(qū)的指標有:客戶定制服務、服務指導、個性化設置、提供商信譽,這一區(qū)域的指標是個人云服務的次要優(yōu)勢區(qū),重要性較弱滿意度較高,需要審視自身已有成果,合理配置資源,避免過分重視不重要因素。具體表現(xiàn)在:個人云服務提供商要積極主動與客戶交流互動,獲取并滿足客戶對云服務的期望,并在此基礎上提供操作指導、定制服務以及個性化的設置,以滿足用戶的個性化需求,提升客戶忠誠度。

    位于III機會區(qū)的指標有:業(yè)務規(guī)則、國家政策、統(tǒng)一標準、服務價格、訪問異常、服務中斷,這一區(qū)域是個人云服務的次要劣勢,重要性較弱滿意度較低,需要把握機會,轉化劣勢為優(yōu)勢。具體表現(xiàn)在:個人云服務提供商在

    云技術發(fā)展過程中要形成行業(yè)內統(tǒng)一的規(guī)則和標準,借助國家政策扶持,重點解決云服務的價格和技術方面的問題,從而形成同行業(yè)內突出的競爭優(yōu)勢,更有能力地參與市場化競爭。

    位于IV改進區(qū)的指標有:功能限制、法律風險、處理能力、隱私保護、響應時間,這一區(qū)域是個人云服務的主要劣勢,重要性較強滿意度較低,需要改進重要因素,提升用戶滿意度。具體表現(xiàn)在:個人云服務提供商要高度重視用戶在使用過程中的隱私保護,和自身對知識產(chǎn)權、商業(yè)決策與實際應用等法律問題的處理,通過技術手段解決用戶隱私、功能限制、處理能力、響應時間上的問題,只有切實解決這些用戶認為重要性強的問題,才能更好地提升用戶滿意度。

    3探索性因子分析

    采用探索性因子分析方法對網(wǎng)絡調查所得的148份有效問卷進行分析,主要目的是通過較大的樣本中,對個人云服務質量重要性和滿意度的影響因素作進一步的篩選和修正。采用因子分析中的效度分析KMO值來檢驗所設置的題項是否適合進行因子分析,總體部分與重要性、滿意度部分KMO值均在09以上,Bartlett檢驗的sig值小于005,因此可以進行因子分析。

    31主成份因子提取

    采用主成分分析法提取公因子,利用SPSS 190進行因子分析,并建立了公因子碎石圖用以確定因子的個數(shù),使之能夠更加直觀地展現(xiàn)所設置的題項在各因子復合系數(shù)的偏向情況,重要性、滿意度的碎石圖分別如圖3、圖4所示,從碎石圖中可見,趨于平緩的曲線無特殊因素抽取,急速上升的曲線有特殊因素存在,因此本次數(shù)據(jù)提取中,重要性提取3個主成份因子,累積解釋全部方差的75192%;滿意度提取2個主成份因子時,累積解釋全部方差的67169%[26]。提取的主成份因子如表8所示,加粗部分為提取的主成份因子。

    圖3重要性碎石圖

    32探索性因子合并

    基于表8的重要性成份矩陣提取的主成份因子可見,重要性劃分出3個公共因子,其中公共因子1包含了國家政策、業(yè)務規(guī)則、新技術發(fā)展、服務中斷、訪問異常,公共因子2包含了功能限制、處理能力、響應時間、隱私保

    護、系統(tǒng)可靠、統(tǒng)一標準、法律風險、提供商聲譽、服務穩(wěn)定、適用程度、服務價格、操作簡便、信息質量,公共因子3包含了服務指導、客戶定制服務、個性化設置。公共因子的劃分將個人云服務質量評價橫向的重要性劃分為3個部分,并以此對21項指標進行合并,如表9所示。管理層作為宏觀指引,為個人云服務的發(fā)展指明方向,是起主導作用;用戶層是個人云服務在實際服務過程中的具體內容,是面向用戶群體的窗口;技術層是云服務的基礎,也是云服務的關鍵所在,解決技術問題才能提升整體服務水平。

    基于表8的滿意度成份矩陣提取的主成份因子可見,滿意度劃分出2個公共因子,其中公共因子1包含了國家政策、業(yè)務規(guī)則、新技術發(fā)展、服務中斷、訪問異常、功能限制、處理能力、響應時間、隱私保護、系統(tǒng)可靠、統(tǒng)一標準、法律風險、提供商聲譽、服務穩(wěn)定,公共因子2包含了適用程度、服務價格、操作簡便、信息質量、服務指導、客戶定制服務、個性化設置。公共因子的劃分將個人云服務質量評價的滿意度縱向劃分為兩個部分,并以此對21項指標進行合并,如表10所示。保障層在于個人云服務的發(fā)展依賴于這些指標指出問題的不斷解決,以基本滿足客戶需求;提升層在于對個人云服務指標指出的問題進行完善,提高客戶滿意度。

    33橫縱向層次解釋

    331橫向重要性層次

    從重要性的角度橫向劃分出管理層、用戶層和技術層。

    1)管理層:因子分析結果顯示國家政策、業(yè)務規(guī)則、新技術發(fā)展、服務中斷、訪問異常構成一個公共因子的劃分,這一層次包含的指標屬于個人云服務提供商在管理上要注重的因素。結合IPA矩陣分析結果顯示:國家政策、業(yè)務規(guī)則、服務中斷、訪問異常重要性位于平均水平以下,只有新技術發(fā)展位于平均水平以上,說明這一層次的大多指標在用戶使用體驗過程中的實際感知不強,這在專家訪談的現(xiàn)實情況中也得到印證,而新技術發(fā)展帶來的使用體驗即時改變卻能比較明顯的體現(xiàn)出來。因此,個人云服務提供商需要考慮如何將管理層指標較好的體現(xiàn)出來。endprint

    2)用戶層:因子分析結果顯示服務指導、客戶定制服務、個性化設置構成一個公共因子的劃分,這一層次包含的指標屬于個人云服務提供商在用戶層上要注重的因素。結合IPA矩陣分析結果顯示:服務指導、客戶定制服務、個性化設置重要性位于平均水平以下,說明用戶對這一層次指標的重要性關注度并不高,間接說明大多數(shù)用戶在進行個人云服務選擇的時候用戶層的指標并非決策的主要依據(jù)。因此,個人云服務提供商在用戶層花費的精力要恰當合理,堅持適度原則。

    3)技術層:因子分析結果顯示功能限制、處理能力、響應時間、隱私保護、系統(tǒng)可靠、統(tǒng)一標準、法律風險、提供商聲譽、服務穩(wěn)定、適用程度、服務價格、操作簡便、信息質量構成一個公共因子的劃分,這一層次包含的指標屬于個人云服務提供商在技術層上要注重的因素。結合IPA矩陣分析結果顯示:功能限制、處理能力、響應時間、隱私保護、系統(tǒng)可靠、法律風險、服務穩(wěn)定、適用程度、操作簡便、信息質量重要性位于平均水平以上,統(tǒng)一標準、提供商聲譽、服務價格重要性位于平均水平以下,這一層次在整個重要性劃分中包含的指標更多,說明用戶對技術層面更加關注,是進行個人云服務選擇的首選要素,這要求個人云服務提供商應在技術上更好地提升用戶的使用體驗。

    332縱向滿意度層次

    從滿意度的角度橫向劃分出提升層和保障層。

    1)提升層:因子分析結果顯示適用程度、服務價格、操作簡便、信息質量、服務指導、客戶定制服務、個性化設置構成一個公共因子的劃分,這一層次包含的指標屬于個人云服務提供商在提升層上要改進的因素。結合IPA矩陣分析結果顯示:適用程度、操作簡便、信息質量、服務指導、客戶定制服務、個性化設置滿意度位于平均水平以上,僅有服務價格位于平均水平以下,說明用戶依然關注服務價格,這與專家訪談的結果基本一致,用戶選擇的時候也是重要的參考因素,這要求個人云服務提供商要在價格上做好把控,將價格控制在合理范圍內,從而提升服務質量。

    2)保障層:因子分析結果顯示國家政策、業(yè)務規(guī)則、新技術發(fā)展、服務中斷、訪問異常、功能限制、處理能力、響應時間、隱私保護、系統(tǒng)可靠、統(tǒng)一標準、法律風險、提供商聲譽、服務穩(wěn)定構成一個公共因子的劃分,這一層次包含的指標屬于個人云服務提供商在保障層上要改進的因素。結合IPA矩陣分析結果顯示:新技術發(fā)展、系統(tǒng)可靠、提供商聲譽、服務穩(wěn)定滿意度位于平均水平以上,國家政策、業(yè)務規(guī)則、服務中斷、訪問異常、功能限制、處理能力、響應時間、隱私保護、統(tǒng)一標準、法律風險、滿意度位于平均水平以下,說明個人云服務提供商需要重點改進保障層的指標,在保障層次更好地滿足用戶需求基礎上才能使自身服務質量改觀,提升用戶滿意度。

    4結語

    本文借助文獻分析和專家訪談構建了多維度多層次的個人云服務質量評價體系,通過IPA方法對個人云服務中的質量評價指標進行分類和實證分析。采用問卷調查法收集數(shù)據(jù),利用SPSS 190進行數(shù)據(jù)分析,對問卷問題涉及的指標進行探索性因子分析,并根據(jù)IPA矩陣中劃分不同指標區(qū)域,為個人云服務提出兩個方面的理論參考:一方面,以技術為支撐,強固整體優(yōu)勢:個人云服務以云技術為基礎,以服務穩(wěn)定性和服務安全性為依托,保障用戶在使用過程中的良好體驗,尤其對于重要性強而滿意度低的因素,比如隱私保障、系統(tǒng)可靠、響應時間等要以技術的手段為用戶解決后顧之憂;另一方面,以用戶為導向,追求服務質量:服務質量的改善在技術提升的基礎之上,須尋求更高的滿意度,以維持客戶忠誠為目標,對于滿意度低的訪問異常、服務中斷、功能限制,除了以技術手段解決,更重要是調整發(fā)展戰(zhàn)略,合理配置在各個因素上的資源,防止資源配置的過猶不及。

    本文的研究尚存在一定不足,在指標設計上更偏向于個人用戶的實際感知,對指標的設計也只是從個人云服務的總體入手,不能較好地反映單個云服務提供商的服務質量。基于此,未來個人云服務質量評價研究應從注重質量評價理論的實踐運用,大規(guī)模調研的實證研究,對比其他評價指標體系等方面展開。

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    (本文責任編輯:孫國雷)endprint

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