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    基于灰關(guān)聯(lián)分析的物流服務(wù)失誤的評價模型

    2018-01-03 07:06:28蘇暢哈爾濱工業(yè)大學(xué)徐振中北京航空航天大學(xué)高瑄吉林大學(xué)高聞酉長春理工大學(xué)
    數(shù)碼世界 2017年12期
    關(guān)鍵詞:關(guān)聯(lián)矩陣原始數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)度

    蘇暢 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 徐振中 北京航空航天大學(xué) 高瑄 吉林大學(xué) 高聞酉 長春理工大學(xué)

    基于灰關(guān)聯(lián)分析的物流服務(wù)失誤的評價模型

    蘇暢 哈爾濱工業(yè)大學(xué) 徐振中 北京航空航天大學(xué) 高瑄 吉林大學(xué) 高聞酉 長春理工大學(xué)

    基于灰關(guān)聯(lián)理論建立物流服務(wù)失誤的評價模型。首先確定導(dǎo)致物流服務(wù)失誤的各影響因素,隨后對原始數(shù)據(jù)進行同一量綱處理,利用灰關(guān)聯(lián)分析,計算各因素指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度。

    灰關(guān)聯(lián) 服務(wù)失誤 評價模型

    當(dāng)前物流業(yè)已經(jīng)成長為企業(yè)的“第三利潤源”,事實上,隨著物流業(yè)的快速發(fā)展,各大物流企業(yè)的技術(shù)、價格等越來越同質(zhì)化,在服務(wù)失誤之后增強自身補救能力已經(jīng)成為物流企業(yè)競爭的優(yōu)勢。

    1 構(gòu)建物流服務(wù)失誤的評價體系

    本文主要用灰關(guān)聯(lián)分析方法計算服務(wù)失誤的關(guān)聯(lián)度大小,構(gòu)建物流服務(wù)失誤的評價模型。

    2 灰關(guān)聯(lián)分析的計算方法

    A.原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

    均值化處理:設(shè)有原數(shù)列X,對于任意x(k),k=1,2,3…n,均值化處理得到新數(shù)列。

    B. 計算關(guān)聯(lián)系數(shù)

    設(shè)灰關(guān)聯(lián)模型的母序列為x0,比較序列為xi,則

    計算出下式:

    k點x0和xi的絕對差表示為:

    兩級最小差為:

    該公式可以拆分為下列兩個公式:

    其中前者為第一級最小差,第二個表示為第二級最小差。第二級最大差為:

    上述公式中ρ為分辨系數(shù),一般情況下,取值0.5。

    C.計算灰關(guān)聯(lián)度

    D.排關(guān)聯(lián)序

    根據(jù)計算得出的關(guān)聯(lián)度排序,可以得出各個因素序列對于母序列的關(guān)聯(lián)程度。

    E.列出灰關(guān)聯(lián)矩陣

    設(shè)有n個母序列{Y1,Y2,Y3….Yn} ,m個因素序列{x1,x2,x3…xm};第m因素序列對于Y的關(guān)聯(lián)度表示為矩陣:

    3 案例分析

    下面運用上述方法針對于某一物流站點的服務(wù)失誤進行分析。表1,2是原始數(shù)據(jù)

    表1 顧客對于x物流站點不滿意比例 (%)

    表2 顧客對于X物流站點不滿意的因素比例(%)

    3.1 原始數(shù)據(jù)均值化處理

    表3 均值變換表

    表4 絕對值

    Δ05 Δ06 Δ07 Δ08 Δ09 0.37 0.04 0.25 0.51 0.56 0.07 0.26 0.31 0.3 0.3 0.31 0.09 0.55 0.22 0.86

    表5 極差最大最小值

    3.2 計算關(guān)聯(lián)系數(shù)

    兩級最大值和兩級最小值分別為:0.86和0.04,關(guān)聯(lián)度系數(shù)結(jié)算結(jié)果如表6

    表6 關(guān)聯(lián)系數(shù)表

    3.3 求關(guān)聯(lián)度

    表7 關(guān)聯(lián)度表

    3.4 排關(guān)聯(lián)序

    根據(jù)上表得出的結(jié)果,進行關(guān)聯(lián)度排序:

    3.5 列關(guān)聯(lián)矩陣

    本文的關(guān)聯(lián)矩陣為:(0.8,0.82,0.73,0.94,0.72,0.86,0.6,0.62,0.49)T

    4 結(jié)論

    該文從若干服務(wù)失誤因素出發(fā),利用灰關(guān)聯(lián)分析建立分析模型,找出導(dǎo)致服務(wù)失誤最主要的因素,能夠很好促進其服務(wù)改進。

    [1] 魏斐翡.基于網(wǎng)上消費者風(fēng)險的快遞服務(wù)滿意度分析[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報,2011,33(6):1003-1010.

    [2] Sprcng R,Hm'rell D,Mackoy.Service recovery:impact on satisfaction and intentions[J].Joumal of Services Marketing,1995,1:15-23.

    蘇暢(1995.9—),女,吉林省長春市人,哈爾濱工業(yè)大學(xué)外語學(xué)院英語專業(yè),本科;徐振中(1994.2—), 男,山東臨沂, 北京航空航天大學(xué),碩士;高瑄(1993.8—),男,吉林省長春市人,吉林大學(xué)超硬材料國家重點實驗室,碩士;高聞酉(1968.2—),男,吉林省長春市人,長春理工大學(xué)經(jīng)濟與信息管理學(xué)院,副教授。

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