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?dòng)?長(zhǎng)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(píng)價(jià)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?dòng)?長(zhǎng)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(píng)價(jià)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(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行同一量綱處理，利用灰關(guān)聯(lián)分析，計(jì)算各因素指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度。

灰關(guān)聯(lián) 服務(wù)失誤 評(píng)價(jià)模型

當(dāng)前物流業(yè)已經(jīng)成長(zhǎng)為企業(yè)的“第三利潤(rùn)源”，事實(shí)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(jià)格等越來(lái)越同質(zhì)化，在服務(wù)失誤之后增強(qiáng)自身補(bǔ)救能力已經(jīng)成為物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的優(yōu)勢(shì)。

1 構(gòu)建物流服務(wù)失誤的評(píng)價(jià)體系

本文主要用灰關(guān)聯(lián)分析方法計(jì)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(píng)價(jià)模型。

2 灰關(guān)聯(lián)分析的計(jì)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(duì)于任意x(k),k=1,2,3…n，均值化處理得到新數(shù)列。

B． 計(jì)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(jì)算出下式：

k點(diǎn)x0和xi的絕對(duì)差表示為：

兩級(jí)最小差為：

該公式可以拆分為下列兩個(gè)公式：

其中前者為第一級(jí)最小差，第二個(gè)表示為第二級(jí)最小差。第二級(jí)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(jì)算灰關(guān)聯(lián)度

D．排關(guān)聯(lián)序

根據(jù)計(jì)算得出的關(guān)聯(lián)度排序，可以得出各個(gè)因素序列對(duì)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(gè)母序列{Y1,Y2,Y3…．Yn} ,m個(gè)因素序列{x1,x2,x3…xm};第m因素序列對(duì)于Y的關(guān)聯(lián)度表示為矩陣：

3 案例分析

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

表1 顧客對(duì)于x物流站點(diǎn)不滿意比例 （%）

表2 顧客對(duì)于X物流站點(diǎn)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(duì)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(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)

兩級(jí)最大值和兩級(jí)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(jìn)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(jìn)其服務(wù)改進(jìn)。

[1] 魏斐翡.基于網(wǎng)上消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)的快遞服務(wù)滿意度分析[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào),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(zhǎng)春市人，哈爾濱工業(yè)大學(xué)外語(yǔ)學(xué)院英語(yǔ)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(zhǎng)春市人，吉林大學(xué)超硬材料國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，碩士；高聞?dòng)希?968.2—），男，吉林省長(zhǎng)春市人，長(zhǎng)春理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與信息管理學(xué)院，副教授。