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    基于SERVQUAL模型的快遞包裝物智能回收箱設(shè)計

    2021-03-12 11:04:22徐沁怡劉婕鈺
    物流技術(shù) 2021年2期
    關(guān)鍵詞:紙箱測度服務(wù)質(zhì)量

    李 璟,徐沁怡,劉婕鈺,張 浩

    (南京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,江蘇 南京 210037)

    0 引言

    近年來,快遞行業(yè)迅猛發(fā)展。據(jù)國家郵政局?jǐn)?shù)據(jù)顯示,2020年9月快遞業(yè)務(wù)量預(yù)計完成76億件,收入達(dá)764 億元??爝f業(yè)務(wù)量的暴漲伴隨著快遞包裝物隨意棄置引發(fā)的資源和環(huán)境問題??爝f包裝物的智能回收是解決這一問題的重要方式和發(fā)展方向,智能回收箱的設(shè)計則成為亟待解決的現(xiàn)實(shí)問題,其中公眾的接受和配合是設(shè)計、生產(chǎn)、推廣和應(yīng)用的關(guān)鍵所在。因此,智能回收箱的服務(wù)質(zhì)量格外重要,特別是如何設(shè)計出使用體驗良好、更能影響消費(fèi)者參與回收意愿的產(chǎn)品。

    快遞包裝物的回收實(shí)踐中很多公司進(jìn)行了有益的探索和嘗試,例如1 號店紙箱可積分、順豐優(yōu)選直接回收紙箱、菜鳥“回箱計劃”、中通韻達(dá)新型回收袋、京東青流箱等在回收流程、回收意愿、包裝物材料方面進(jìn)行了創(chuàng)新。理論研究也是學(xué)者們討論的熱點(diǎn)之一,例如鄭克俊等人指出,快遞包裝物回收存在過度包裝、包裝材料不環(huán)保、包裝標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一、企業(yè)及消費(fèi)者回收意識薄弱、缺乏有效回收再利用體系等主要問題[1]。由于各參與主體的意愿與行為都可能產(chǎn)生重大影響[2-4],有學(xué)者從成本與利益分配等層面展開了研究,進(jìn)而從制度設(shè)計的角度進(jìn)行了探討,提出根據(jù)大小、材料、數(shù)量對收寄件雙方收取稅款[5],或者從回收模式、逆向物流網(wǎng)絡(luò)等方面展開了研究[6]。

    上述成果為快遞包裝物回收的開展提供了有益的參考,但從提高服務(wù)質(zhì)量的角度,針對公眾具體意愿進(jìn)行梳理,并在此基礎(chǔ)上指導(dǎo)設(shè)計的研究并不多見。本文便從該角度展開研究。

    1 服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系的設(shè)計

    在服務(wù)評價領(lǐng)域,SERVQUAL 等服務(wù)質(zhì)量評價模型是最具代表性的研究成果之一。該模型最早由A.Parasuraman等學(xué)者提出。其核心理論是服務(wù)質(zhì)量取決于用戶感知的服務(wù)水平與用戶期望的服務(wù)水平之間的差別程度。該模型有較強(qiáng)的適用性,例如裴雷等人就基于該模型設(shè)計了搜索引擎服務(wù)質(zhì)量初始量表[7]。本文使用該模型的原因是為了從設(shè)計上最大程度地提高服務(wù)質(zhì)量。

    基于該模型,筆者設(shè)計了服務(wù)質(zhì)量評價指標(biāo)體系,設(shè)計理念是“用戶第一+追蹤體驗流程+涉及所有接觸點(diǎn)+致力于打造完美的用戶體驗”。具體設(shè)計時兼顧了科學(xué)性、實(shí)操可行性和對設(shè)計的指導(dǎo)作用,主要分為以下三個方面:第一,將SERVQUAL模型中的五個維度,即有形性、可靠性、響應(yīng)性、保證性、移情性細(xì)化為具體的指標(biāo)和測度項;第二,通過回顧用戶行為和意愿等方面影響因素分析的相關(guān)文獻(xiàn),完善了回收意識、服務(wù)運(yùn)作與體驗、回收服務(wù)質(zhì)量、回收便捷性四個層面的測度項;第三,根據(jù)系統(tǒng)化設(shè)計、服務(wù)設(shè)計的理念補(bǔ)充了部分測度項,并確保各測度項均為正向表述,量表導(dǎo)向一致。

    最終得到由回收意識、回收用戶移情性、服務(wù)運(yùn)作、服務(wù)體驗、回收服務(wù)質(zhì)量、回收便捷性六個維度,細(xì)化為從V01到V18的18個維度的測度項的快遞包裝物智能回收箱服務(wù)質(zhì)量評價影響因素指標(biāo)體系,見表1。

    表1 快遞包裝物智能回收箱服務(wù)質(zhì)量評價的因素指標(biāo)與體系

    2 研究方法與數(shù)據(jù)分析

    2.1 研究方法與問卷設(shè)計

    本文選取的SERVQUAL 模型,其最大特點(diǎn)是找到最關(guān)鍵影響因素,并最大程度地提升服務(wù)質(zhì)量?;诖?,運(yùn)用因子分析和逐步回歸梳理凈化了對于提升用戶服務(wù)質(zhì)量評價最為重要的幾個因素指標(biāo),這可以為智能回收箱的設(shè)計提供理論依據(jù)。

    具體研究時通過問卷調(diào)查的方法并運(yùn)用SPSS26.0 進(jìn)行信度分析、因子分析、逐步回歸分析。首先檢驗各測度項的可用性,然后根據(jù)最終結(jié)果的影響大小梳理適用于快遞包裝物智能回收箱設(shè)計的測度項。由于18個測度項均來源于前人文獻(xiàn)和研究,這保證了它們的可信度和統(tǒng)計學(xué)意義。最終問卷基于上述測度項生成,除W01(篩選前后矛盾的問卷和根本不會發(fā)生助力快遞包裝物回收行為的人)和W02(了解具體情況)以外的題項采取五級量表的形式,由“非常在意”至“根本不在意”從5到1逐級遞減。

    2.2 數(shù)據(jù)來源

    本文在2020 年9-10 月通過問卷星(https://www.wjx.cn/ID:92931203)在線發(fā)布問卷,線下通過朋友圈、QQ空間的方式隨機(jī)邀請不同年齡、學(xué)歷、地域、職業(yè)的親友、熟人、陌生人填寫,線上通過問卷星這一專業(yè)平臺申請推薦、互填問卷網(wǎng)絡(luò)發(fā)放問卷。本次共收回問卷303份,篩除前后邏輯矛盾、填寫時長過長或者過短、重復(fù)度過高的無效問卷后,共獲得274 份有效問卷,回收率90.43%。被調(diào)查對象基本信息見表2。涵蓋各年齡段不同性別不同職業(yè)受教育程度不同的群體,覆蓋面相對較廣,具有可信度與廣泛性。

    表2 被調(diào)查對象基本信息

    2.3 信度分析

    信度分析指問卷結(jié)果的可信程度。采取矯正后的項目總體相關(guān)系數(shù)CITC 和一致性系數(shù)Cronbach's α 進(jìn)行量表題項凈化。CITC 值大于0.3 并且所有變量的α 值大于0.8 為佳。統(tǒng)計結(jié)果表明,所有變量的Cronbach's α系數(shù)為0.890,表明該量表具有較高的信度。同時刪除CITC 值僅為0.080 的V01 提升量表的內(nèi)部一致性。刪除V01后的α值為0.896。

    2.4 因子分析

    因子分析的目的是尋求少數(shù)公因子以構(gòu)建因子結(jié)構(gòu)來最大限度地表示所有變量的信息[11]。首先,對待分析的17 個測度項進(jìn)行KMO 和Bartlett 球體檢驗。得到檢驗統(tǒng)計量KMO 為0.880 大于0.7,適合做因子分析;Bartlett 近似卡方為2 296.809,自由度為136,顯著性為0小于0.1,達(dá)到顯著,同樣適合做因子分析。

    其次,采用主成分分析法,刪除任意因子負(fù)載不超過0.5 以及兩個多因子負(fù)載小于0.4 的V05、V11、V12、V13、V16。經(jīng)過6次因子分析迭代后,得到剩余11個測度項,提取出5個因子,見表3。將原來的6個維度凈化為較為重要的5個維度,見表3。

    表3 調(diào)整后的成分矩陣

    2.5 逐步回歸分析

    因為自變量較多,所以對問卷進(jìn)行逐步回歸分析。多元逐步回歸結(jié)果顯示,修正可決系數(shù)R2=0.208,即模型能解釋總變異的20.8%。服務(wù)體驗(b=0.101)、服務(wù)運(yùn)作(b=0.249)、回收便捷(b=0.133)是對用戶回收意愿有顯著影響的因素(顯著性<0.05,見表4)。由此可得,用戶更關(guān)注的測度項有“V04 助力快遞包裝物回收帶來的經(jīng)濟(jì)激勵(實(shí)物獎勵、寄件優(yōu)惠、助力公益、成就聯(lián)動、個人信用增加)”、“V09快遞包裝物幫助回收的服務(wù)體驗”、“V17快遞包裝物智能回收箱與智能快遞柜的距離”、“V03智能快遞柜企業(yè)向客戶承諾的回收獎勵都能及時兌現(xiàn)”,具體可以歸類為“服務(wù)運(yùn)作”、“服務(wù)體驗”、“回收便捷性”3個維度。

    表4 快遞包裝物智能回收箱服務(wù)質(zhì)量對回收意愿逐步回歸分析結(jié)果

    3 快遞包裝物智能回收箱的設(shè)計建議

    本文的研究目的是為快遞包裝物智能回收箱的設(shè)計提建議,所以根據(jù)產(chǎn)品設(shè)計的系統(tǒng)化設(shè)計理念、服務(wù)設(shè)計理念等將影響因素歸類為回收用戶移情性、服務(wù)運(yùn)作、服務(wù)體驗、回收服務(wù)質(zhì)量、回收便捷性。其中,用戶更關(guān)注的方面是服務(wù)體驗、服務(wù)運(yùn)作、回收便捷性,基于這些結(jié)論,結(jié)合綠色設(shè)計等理論提出以下建議。

    3.1 布局設(shè)計

    如圖1所示,該快遞包裝物智能回收箱由積分顯示裝置、紙箱和紙類品回收箱、塑料類回收箱、不可回收快遞包裝回收箱、自助多功能機(jī)、快遞包裝物售賣機(jī)構(gòu)成。

    圖1 智能回收箱設(shè)計概念

    3.2 選址設(shè)計

    逐步回歸分析表明,快遞包裝物智能回收箱與智能快遞柜的距離對于用戶回收意愿至關(guān)重要?;厥障涞倪x址應(yīng)盡可能的靠近智能快遞柜,以便于用戶隨拿隨拆。具體坐標(biāo)可以根據(jù)設(shè)立快遞包裝物回收箱的目的采取K 均值聚類、重心法等方法科學(xué)選址。

    3.3 外形與尺寸設(shè)計

    上述研究表明,快遞包裝物智能回收箱是否滿足用戶移情性,即外形是否符合大眾審美與偏好并不是關(guān)鍵因素,具備有分類回收引導(dǎo)功能的圖例即可。其整體尺寸約為700cm*581cm*882cm。僅紙箱類投放口的尺寸較為特殊。為提高空間利用率,將投放口設(shè)計為扁口式,并根據(jù)快遞包裝標(biāo)準(zhǔn)尺寸規(guī)格選擇1號紙箱計算折疊后的尺寸,再結(jié)合工業(yè)設(shè)計人機(jī)工程中的人體操作舒適范圍【12】,將紙箱投放口的尺寸定為99.2cm*3.5cm。

    3.4 基本功能設(shè)計

    3.4.1 分類功能設(shè)計。綠色設(shè)計的理念在于將回收再利用的措施納入設(shè)計中,使得環(huán)境影響最小化??爝f包裝物智能回收箱正是基于該理念在回收階段就將可循環(huán)再利用的快遞包裝物分類便于后續(xù)回收。將可循環(huán)再利用的快遞包裝劃分為紙類和塑料類。其中紙箱單獨(dú)分類以便完整的紙箱加以經(jīng)濟(jì)激勵投入二次使用。不可回收的快遞包裝統(tǒng)一回收填埋、焚燒處理。

    3.4.2 識別功能設(shè)計。如圖1所示,快遞包裝物智能回收箱箱頂安裝觸發(fā)式電子眼識別快遞包裝的完整性,箱底安裝重量檢測器對放入的快遞包裝進(jìn)行稱重,得出前后兩人放入快遞包裝的質(zhì)量差額。

    3.5 輔助功能設(shè)計

    快遞包裝物智能回收箱可以設(shè)計相關(guān)人員上門回收、提供快遞拆解物品、個人信息銷毀工具(小型碎紙機(jī)、保密印章等)等輔助功能增加用戶的服務(wù)體驗以促進(jìn)回收意愿。

    3.6 運(yùn)作方式設(shè)計

    3.6.1 交互式app與積分。逐步回歸分析表明,服務(wù)運(yùn)作即助力快遞包裝物回收帶來的經(jīng)濟(jì)激勵是影響回收意愿的重要因素??爝f包裝物智能回收箱由智能快遞柜企業(yè)開發(fā),與智能快遞柜一起推廣。智能快遞柜企業(yè)可以設(shè)計交互式app 或者利用企業(yè)本身的app 通過互聯(lián)網(wǎng)對用戶的回收行為返以貢獻(xiàn)點(diǎn)。APP 的下載渠道和具體積分則由顯示屏以二維碼的形式呈現(xiàn)。

    為避免用戶基于僥幸心理將雜物或危險品替代快遞包裝物進(jìn)行回收,app 應(yīng)設(shè)置獎懲機(jī)制,將觸發(fā)式電子眼拍得的照片上傳至后臺由隨機(jī)抽取的用戶和快遞包裝物回收點(diǎn)進(jìn)行完整性和定性判斷。

    3.6.2 引入共享概念??爝f包裝物智能回收箱本身并不具備盈利功能,可以通過引入共享概念(共享充電寶、共享快遞包裝物)等維持使用成本甚至盈利。共享快遞包裝物售賣機(jī)可以有償提供便于開啟的快遞包裝、減量化的快遞包裝以便于用戶使用智能快遞柜寄件,同時加強(qiáng)人們保護(hù)環(huán)境的觀念,改變?nèi)藗兊氖褂昧?xí)慣。

    3.6.3 盈利功能設(shè)計。為加強(qiáng)用戶對于快遞包裝物智能回收箱的服務(wù)體驗,智能快遞柜企業(yè)可以提供自動售貨機(jī)這樣的增值服務(wù),售賣飲料、泡面,租借共享充電寶。同時可以將用戶參與回收活動帶來的經(jīng)濟(jì)激勵設(shè)置為商家的商品購買優(yōu)惠,收取幫助商家引流推廣的費(fèi)用。箱體、顯示屏、共享快遞包裝物的商家贊助標(biāo)識也可以作為廣告位出租以維持運(yùn)作和盈利。

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