何惠妍,程幼明
(安徽工程大學(xué) 管理工程學(xué)院,安徽 蕪湖 241000)
作為成功企業(yè)獲得競爭優(yōu)勢的最基本經(jīng)營戰(zhàn)略之一,顧客滿意(CS)戰(zhàn)略在企業(yè)經(jīng)營中得以廣泛應(yīng)用。然而在實施CS戰(zhàn)略過程中,仍然會出現(xiàn)CS戰(zhàn)略實施失效,如企業(yè)投入了大量的資金與人力,顧客滿意指數(shù)(CSI)明顯提高了,而顧客投訴卻居高不下,形成了“高滿意指數(shù)、高投訴率”的“顧客滿意陷阱”現(xiàn)象[1]。出現(xiàn)這種現(xiàn)象的原因是,企業(yè)忽視了造成顧客不滿意的因素,只是片面的改善能使顧客更滿意的因素,因此必然是CSI提高了,而由于不滿意因素未消除,從而未能消除顧客的不滿,帶來投訴增加。顧客不滿意會帶來顧客的流失,從而給企業(yè)帶來不利的影響[2]。因此,找出導(dǎo)致顧客不滿意的原因,并不斷改進(jìn),對企業(yè)更好的實施顧客滿意戰(zhàn)略,贏得市場競爭有著極為重要的意義。
自CS概念提出以來,各國專家學(xué)者從CS對組織績效的影響、CS模型建立及對CS評價等角度對CS理論及實施應(yīng)用進(jìn)行了深入的研究[3],這其中也有學(xué)者從“短板效應(yīng)”的角度出發(fā),提出要提高CSI,就要減少顧客不滿意因素,從而減少顧客投訴,提高顧客忠誠,因此展開了關(guān)于顧客不滿意的研究。有關(guān)顧客不滿意的研究主要集中在幾個方面:(1)顧客不滿意與顧客抱怨間的關(guān)系[4];(2)顧客不滿意的原因分析[5-6];(3)從某一特定行業(yè)實際出發(fā),探討該行業(yè)顧客不滿意的原因及改進(jìn)策略[7-9]。
目前有關(guān)顧客不滿意的研究更多是定性的分析顧客不滿意的因素,而對顧客不滿意的定量分析也多是基于顧客滿意的度量方法,并依據(jù)度量結(jié)果給出定性的改進(jìn)對策,這樣并不能從根本上解決“顧客滿意陷阱”問題。為了更好的解決這一問題,本文嘗試尋找導(dǎo)致顧客不滿意的因素,并將顧客不滿意作為一次故障事件,運用故障樹分析法來表述顧客不滿意因素間的邏輯關(guān)系,同時通過仿真得出導(dǎo)致顧客不滿意的關(guān)鍵因素和失效模式及顧客不滿意的改善狀況等定量結(jié)果,從而實現(xiàn)顧客不滿意研究的定性與定量的有機結(jié)合。
所謂故障樹分析法(FTA)是一種特殊的倒立樹狀邏輯因果關(guān)系圖,通過對可能造成系統(tǒng)故障的各項事件進(jìn)行分析,用事件符號、邏輯門符號和轉(zhuǎn)移符號描述系統(tǒng)中各種事件之間的因果關(guān)系和產(chǎn)生故障原因的各種可能組合方式及其發(fā)生概率的一種分析技術(shù)。故障樹是從上到下逐級建樹并且根據(jù)事件之間的聯(lián)系,利用圖形化“模型”路徑的方法,從上至下逐級分析故障發(fā)生原因,采用定性和定量相結(jié)合的方式,確定系統(tǒng)故障的根源[10-11]。FTA已被廣泛應(yīng)用于各行業(yè)中用來進(jìn)行故障診斷,也已成功運用于對供應(yīng)鏈?zhǔn)У脑\斷,因此,借助FTA對顧客不滿意原因進(jìn)行系統(tǒng)整理與分析,可幫助組織明確顧客不滿意根源,從而提高組織顧客滿意戰(zhàn)略實施的有效性。
雙因素理論指出,“滿意”與“不滿意”不是互為對立面的,“滿意”的對立面應(yīng)是“沒有滿意”,而“不滿意”的對立面則是“沒有不滿意”,并且影響企業(yè)CSI的各種因素并不是與CSI呈簡單的線性關(guān)系的。依據(jù)雙因素理論將影響CS的因素歸集為保健因素(H因素)、激勵因素(M因素)和激勵保健因素(HM因素):顧客對產(chǎn)品/服務(wù)的核心利益有關(guān)等基本要求歸集為H因素,是一種必須需要,過度滿足這類因素未必使顧客很滿意,可一旦不能滿足基本要求,顧客會極不滿意;將顧客對產(chǎn)品/服務(wù)的附加要求等興奮型需求歸集為M因素,是使人高興,這類因素若不滿足,不會引起負(fù)面反應(yīng),但若滿足較好,則會引起強烈的正面反應(yīng);將顧客對產(chǎn)品/服務(wù)的性能等期望型需求歸集為HM因素,這種因素是一種線性滿足,介于H因素和M因素之間,同時具有保健和激勵兩種因素的特征,不滿足容易產(chǎn)生不滿意,而滿足則可帶來滿意從而提高CSI。由此可見,不同的因素對CS的影響是各不相同的。而要對顧客不滿意進(jìn)行分析,應(yīng)主要針對H因素和HM因素,因為M因素是使人高興的因素,不會讓顧客有不滿意的感覺。
文獻(xiàn)[3]分析了影響CS的因素,并對這些因素進(jìn)行了歸集,本文在此基礎(chǔ)上從產(chǎn)品自身和服務(wù)質(zhì)量兩個角度對顧客不滿意的因素進(jìn)行分析:(一)產(chǎn)品自身引起的顧客不滿意:(1)產(chǎn)品質(zhì)量問題:首先,產(chǎn)品本身質(zhì)量問題:原材料質(zhì)量及性能有問題、產(chǎn)品使用壽命不長、產(chǎn)品安全性不高、產(chǎn)品適應(yīng)性不強、產(chǎn)品使用不方便及產(chǎn)品與其他產(chǎn)品兼容性不強;其次,產(chǎn)品個性化不強:品牌沒有知名度、外觀和包裝不夠時尚、品牌不能體現(xiàn)使用者的身份及產(chǎn)品品種不夠全;(2)產(chǎn)品性價比不高。(二)服務(wù)質(zhì)量引起的顧客不滿意:(1)人員服務(wù)態(tài)度不好;(2)產(chǎn)品不能及時獲得:銷售網(wǎng)絡(luò)和設(shè)施不全、產(chǎn)品交付不夠及時可靠。
故障樹圖是將故障狀態(tài)即故障分析的最終目標(biāo)作為頂事件,導(dǎo)致故障發(fā)生的所有可能原因作為中間事件,然后再層層追蹤,將導(dǎo)致中間事件發(fā)生的所有可能原因作為底事件,并用相應(yīng)符號及邏輯門把頂事件、中間事件和底事件連接成為一個形似以頂端事件為根的一棵倒長的樹狀結(jié)構(gòu)[11]。
針對上節(jié)中分析的顧客不滿意的因素,運用FTA原理,將顧客不滿意作為要解決的目標(biāo)問題,即故障樹的頂事件,然后像層次分析法一樣,將目標(biāo)問題按總目標(biāo)、各層子目標(biāo)、評價準(zhǔn)則直至具體的備選方案的順序分解為不同的層次結(jié)構(gòu),也就是將中間事件作為子目標(biāo),將導(dǎo)致顧客不滿意的因素分解為由產(chǎn)品自身和服務(wù)質(zhì)量兩方面引起的最終導(dǎo)致顧客不滿意甚至投訴的中間事件,這兩者中任一個發(fā)生都可導(dǎo)致頂事件即顧客不滿意發(fā)生,而導(dǎo)致中間事件發(fā)生的因素作為評價準(zhǔn)則即底事件。造成顧客不滿意的主要原因可能是兩大方面,一個是基于產(chǎn)品本身出現(xiàn)問題,另一個就是在購買或售后過程中服務(wù)質(zhì)量出現(xiàn)問題,當(dāng)這兩者中任一個出現(xiàn)問題,都會造成不滿意。就產(chǎn)品本身而言,主要是質(zhì)量與價格會引起顧客的不滿情緒,而現(xiàn)實生活中,若僅產(chǎn)品質(zhì)量不好或產(chǎn)品性價比不高,顧客可能會想“一分錢一分貨”,在這個價格下只能有這種質(zhì)量的產(chǎn)品,所以此時更多的是造成顧客不會滿意,而未必引起顧客的不滿意,只有當(dāng)產(chǎn)品的性價比沒有達(dá)到顧客的要求,且產(chǎn)品質(zhì)量也沒有讓顧客滿意,在這種情況下可能會引起顧客的極大不滿,造成顧客不滿意,甚至是投訴。同理,當(dāng)人員服務(wù)態(tài)度不好時,若銷售網(wǎng)絡(luò)設(shè)施比較齊全,顧客可以方便地通過其他渠道獲得產(chǎn)品,顧客也只會感到?jīng)]有滿意,而不會不滿意,只有當(dāng)產(chǎn)品不能及時獲得,而此時人員服務(wù)態(tài)度也不好時,顧客才會感到不滿意。因此,通過上述分析并借助CAFTA軟件繪制出顧客不滿意故障樹圖(如圖1所示)。其中,“邏輯或”表示下端的輸入事件至少有一個發(fā)生上端輸出事件就發(fā)生;“邏輯與”表示下端的輸入事件同時發(fā)生時其上端輸出事件才發(fā)生。
圖1 顧客不滿意故障樹模型
2.3.1 定性分析 僅由“或門”和“與門”組成的單調(diào)關(guān)聯(lián)故障樹是一種正規(guī)故障樹,所有底事件都是相互統(tǒng)計獨立的。用布爾代數(shù)可以表示事件的邏輯關(guān)系。經(jīng)過簡化可以得到布爾代數(shù)的最簡表達(dá)式,它是基本事件的積之和表達(dá)式。每一個基本事件的積項和稱為故障樹的最小割集,即系統(tǒng)的故障模式。全部最小割集反映了系統(tǒng)的全部故障模式,所以全部最小割集的集合又稱為系統(tǒng)的故障譜。因此,確定故障樹最小割集,可以找出所有導(dǎo)致頂事件發(fā)生的原因及原因組合。本文采用下行法,即自上而下運用事件的邏輯運算規(guī)則、逐級地求頂事件與底事件的邏輯關(guān)系的方法,求解故障樹的割集,并采用布爾算法進(jìn)行吸收,從而得到顧客不滿意的最小割集組合:
通過定性分析可知,X1,X5重復(fù)出現(xiàn)的次數(shù)最多,所以這兩個因素比較重要。
2.3.2 定量分析了故障樹的定量分析首先是確定基本事件的發(fā)生概率,然后求出故障樹頂事件的發(fā)生概率。求出頂事件的發(fā)生概率之后,可與系統(tǒng)安全目標(biāo)值進(jìn)行比較和評價。當(dāng)計算值超過目標(biāo)值時,就需要采取防范措施,使其降至安全目標(biāo)值以下。
在進(jìn)行事故樹定量計算時,一般做以下幾個假設(shè):1、基本事件之間相互獨立;2、基本事件和頂事件都只考慮發(fā)生和不發(fā)生兩種狀態(tài)。
故障樹的定量分析主要計算兩類,第一類是計算基本事件的發(fā)生概率,主要包括系統(tǒng)的單元(部件或元件)故障概率及人的失誤概率等,很多時候計算時,往往用基本事件發(fā)生的頻率來代替其概率值。第二類是計算頂事件的發(fā)生概率,即當(dāng)給定了故障樹各基本事件的發(fā)生概率,各基本事件又是獨立事件時,就可以計算頂事件的發(fā)生概率。目前,計算頂事件發(fā)生概率的方法有若干種,這里用的是較簡單的一種:最小割集法。
設(shè)某事故樹有k個最小割集:
根據(jù)容斥定理得頂事件的概率公式:
設(shè)各基本事件的發(fā)生概率為:q1,q2,…qn,則有:
故頂事件的發(fā)生概率為:
蒙特卡羅方法是一種以概率數(shù)理統(tǒng)計理論為基礎(chǔ),通過隨機變量的統(tǒng)計試驗和隨機模擬來求解數(shù)學(xué)、物理及工程技術(shù)問題近似解的數(shù)值方法。采用蒙特卡羅方法,利用計算機模擬,不但可以迅速及時地進(jìn)行大量數(shù)據(jù)處理,還避免了主觀數(shù)據(jù)的需求,提高了評估結(jié)果的客觀性[11]。
設(shè) S 為系統(tǒng),Pij(i=1,2,…,9;j=1,2,3)表示因產(chǎn)品自身原因引起失效的第i個最小割集第j個事件,Qij(i=1,2;j=1,2)表示因服務(wù)質(zhì)量引起失效的第i個最小割集第j個事件。用W(k)表示系統(tǒng)第k次運行中底事件發(fā)生的狀態(tài)向量:
用F(k)表示頂事件發(fā)生的狀態(tài):
假設(shè) N 是系統(tǒng)的仿真次數(shù),TPij(i=1,2,…,9;j=1,2,3)表示因產(chǎn)品自身原因引起失效的第i個最小割集第 j個事件發(fā)生的次數(shù),TQij(i=1,2;j=1,2)表示因服務(wù)質(zhì)量引起失效的第i個最小割集第j個事件發(fā)生的次數(shù)。
失效仿真過程用流程圖描述如圖2所示:
假設(shè)每個底事件都服從均勻分布,通過蒙特卡羅仿真10000次所得到的系統(tǒng)仿真結(jié)果如圖3-5所示:
圖2 系統(tǒng)失效仿真流程
圖3 底事件失效概率與重要度結(jié)果
圖4 最小割集概率分布
圖5 失效模式仿真結(jié)果
基于“20-80”原則對圖4中的最小割集的概率重要度的分析可將其分為三類,而改進(jìn)的重點在于A類最小割集。
同理對底事件的結(jié)構(gòu)重要度的分析可將其分為三類,由此得出導(dǎo)致顧客不滿意的關(guān)鍵原因在于:產(chǎn)品性價比不高,工作人員服務(wù)態(tài)度不好,銷售網(wǎng)絡(luò)與設(shè)施不齊全,產(chǎn)品交付不夠及時可靠等,應(yīng)將其作為改進(jìn)的重點。
通過對圖5失效模式的分析可以得出關(guān)鍵(A類)失效模式占全部失效的70%以上。
為減少顧客不滿意,針對上述分析而采取改善關(guān)鍵底事件的措施:產(chǎn)品合理定價是顧客對產(chǎn)品的性價比期望趨于合理;加強員工質(zhì)量意識的培訓(xùn),提高工作人員素質(zhì),提高服務(wù)效率;增加銷售網(wǎng)絡(luò)和設(shè)施,使顧客購買產(chǎn)品更加方便快捷;開展時間管理并嚴(yán)格做到各環(huán)節(jié)的按期按質(zhì)按量交貨等基礎(chǔ)工作,以減少關(guān)鍵底事件失效的概率。為了驗證故障樹原理的有效性, 則進(jìn)一步假定關(guān)鍵底事件 X1,X2,X3,X4發(fā)生概率為 P{0.147,0.131,0.111,0.108},其他事件仍服從均勻分布,仿真結(jié)果如圖5所示,對最小割集發(fā)生概率的比較分析可以看出:關(guān)鍵最小 割 集 K6,K7,K8,K9,K10,K11發(fā) 生 的 概 率{0.060417,0.061005,0.060417,0.060858,0.01454 1,0.014148}得以明顯改善,ERP失效概率由0.75下降為0.48,因而可以得出結(jié)論:通過對關(guān)鍵底事件的改進(jìn)可減少其發(fā)生的概率以減小最小割集發(fā)生概率,進(jìn)而降低顧客不滿意概率,確保CS戰(zhàn)略實施的有效性。
本文主要是運用FTA原理,將顧客不滿意問題進(jìn)行具體而簡單化處理,首先是基于雙因素理論,對顧客不滿意因素進(jìn)行識別,同時運用FTA方法有效地梳理了導(dǎo)致顧客不滿意的各因素間的邏輯關(guān)系,在此基礎(chǔ)上通過仿真的方法,計算各底事件在系統(tǒng)失效即導(dǎo)致顧客不滿意發(fā)生的概率重要度和結(jié)構(gòu)重要度,以及最小割集的概率,然后應(yīng)用“20-80”原則概括出關(guān)鍵最小割集和關(guān)鍵底事件。通過進(jìn)一步仿真發(fā)現(xiàn),當(dāng)改進(jìn)了關(guān)鍵底事件,降低關(guān)鍵底事件發(fā)生的概率,最小割集的發(fā)生概率也明顯降低,即顧客不滿意事件發(fā)生的概率降低。因此,驗證了FTA方法在解決顧客不滿意問題中的可行性和有效性,本文為CS研究拓展了研究的方向。
[1]伍穎,邵兵家.顧客滿意陷阱的雙因素分析[J].經(jīng)濟管理,2002(13):66-69.
[2]武田哲男.顧客滿意之道[M].北京:科學(xué)出版社,2007:67-71.
[3]何惠妍.基于供應(yīng)鏈的顧客滿意鏈架構(gòu)及其改進(jìn)[D].蕪湖:安徽工程大學(xué),2010:68-69.
[4]謝軍,鐘育贛.顧客不滿意強度與抱怨行為關(guān)系的研究述評[J].廣東商學(xué)院學(xué)報,2009(2):30-33.
[5]Binter,MJ,Booms,BH,Tetreault,MS.The Service Encounter:Diagnosing Favorable and Unfavorable Incidents[J].Journal of Marketing,1990,54(1):71-84.
[6]孫麗輝.顧客不滿意原因分析及顧客滿意程度的測量[J].世界標(biāo)準(zhǔn)化與質(zhì)量管理,2003(7):17-19.
[7]李菁華.中國金融服務(wù)顧客不滿意因素和反應(yīng)行為研究[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟,2008,27(5):152-155.
[8]陳力華,徐梅.差距理論在研究航空客運服務(wù)質(zhì)量上的應(yīng)用[J].上海工程技術(shù)大學(xué)學(xué)報,2001,15(4):277-282.
[9]夏永林,趙衛(wèi)衛(wèi),羅亮.基于偏最小二乘方法的商業(yè)銀行顧客不滿意因素分析[J].中國集體經(jīng)濟,2011(2):105-106.
[10]王闖,劉冬飛.故障樹分析技術(shù)在軟件系統(tǒng)測試中的應(yīng)用[J].軟件導(dǎo)刊,2008(1):77-79.
[11]陳國華,張根寶,任顯林,等.基于故障樹分析法的供應(yīng)鏈可靠性診斷方法及仿真研究 [J].計算機集成制造系統(tǒng),2009,15(10):2034-2038.