張琦,高齊圣
(青島大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,青島 266061)
受到新冠疫情的影響,多地居民在農(nóng)產(chǎn)品生鮮購(gòu)買渠道的選擇上發(fā)生了變化。社區(qū)團(tuán)購(gòu)的這種“線上預(yù)定,次日自提”的模式成為了人們的重要采購(gòu)渠道。但由于模式處于初期探索階段,在服務(wù)質(zhì)量上存在多處短板,對(duì)于用戶的部分實(shí)際需求和體驗(yàn)不夠重視,平臺(tái)提供的產(chǎn)品服務(wù)并不能較好的契合用戶的需求期望?!靶挛锪鳌背霈F(xiàn)和初步發(fā)展過(guò)程中出現(xiàn)了諸多制約因素,制約限制了與原產(chǎn)地農(nóng)戶的合作,造成了客戶的流失[1]。當(dāng)前眾多研究集中在商業(yè)模式等的定性分析上,為了能夠更直觀地剖析該模式在服務(wù)質(zhì)量設(shè)計(jì)中存在的短板,提出了用Kano-QFD模型來(lái)識(shí)別農(nóng)產(chǎn)品團(tuán)購(gòu)用戶需求、整合服務(wù)設(shè)計(jì)要素,對(duì)于服務(wù)質(zhì)量的設(shè)計(jì)要素進(jìn)行定量分析,通過(guò)優(yōu)先級(jí)排序以及相對(duì)重要度探討服務(wù)設(shè)計(jì)的優(yōu)化方向[2-6]。已有論文運(yùn)用Kano-QFD 模型改進(jìn)各個(gè)行業(yè)的服務(wù)質(zhì)量,并且取得了不錯(cuò)的效果[7-11]。
Kano 模型通過(guò)建立二維指標(biāo)將用戶需求項(xiàng)分類,并針對(duì)不同的需求類型給出了該需求與用戶滿意度之間的關(guān)系。Kano 模型將用戶需求分為五種類別:魅力需求、期望需求、基本需求、無(wú)關(guān)需求和相反需求。魅力需求指滿足這類需求則會(huì)顯著增加用戶滿意度,不滿足也不會(huì)引起用戶大量不滿。期望需求指滿足這些需求時(shí)提升用戶滿意度,不滿足會(huì)降低用戶滿意度的需求類型?;拘枨笾冈跐M足這些需求時(shí)并不會(huì)明顯增加用戶滿意度,但在不滿足時(shí)則會(huì)顯著降低用戶滿意度。除上述三種外的剩余兩種,無(wú)關(guān)需求表示用戶對(duì)此需求不感興趣,無(wú)論滿足與否都不影響用戶滿意度。相反需求表示用戶對(duì)此需求有著相反的期望,滿足反而會(huì)降低用戶滿意度。在對(duì)調(diào)查結(jié)果進(jìn)行統(tǒng)計(jì)時(shí)要去除這兩種需求。模型主要依靠問(wèn)卷設(shè)計(jì)并對(duì)結(jié)果進(jìn)行分析得到需求項(xiàng)分類。在問(wèn)卷設(shè)計(jì)階段對(duì)每個(gè)需求項(xiàng)設(shè)置正反兩個(gè)問(wèn)題,每個(gè)問(wèn)題對(duì)應(yīng)五個(gè)不同的選項(xiàng),最終生成調(diào)查表,調(diào)查表如表1 所示。
表1 Kano 模型用戶需求調(diào)查表Table 1 Kano model user demand questionnaire
傳統(tǒng)的Kano 模型側(cè)重于一種基于定性描述的分類方法。Qianli Xu 等[12]則提出了一種分析Kano 模型,這種方法對(duì)用戶的回答進(jìn)行定量分析,以減少傳統(tǒng)Kano 模型定性描述的主觀因素。該模型將正反兩向的問(wèn)題的反饋結(jié)果賦予了不同的分?jǐn)?shù),并做了不對(duì)稱設(shè)計(jì),如表2 所示,同時(shí)附加了用戶自身評(píng)判的需求項(xiàng)的重要性。該模型通過(guò)正反向問(wèn)題的平均得分建立一個(gè)二維坐標(biāo)系,對(duì)于落在其中的點(diǎn)進(jìn)行區(qū)域的劃分,如圖1 所示,將Kano 模型的五種需求分類對(duì)應(yīng)到其中的五個(gè)區(qū)域中以實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)需求項(xiàng)的分類。
圖1 Kano 分類區(qū)域Fig.1 Kano classification area
表2 功能具備與否時(shí)用戶需求反饋得分Table 2 User demand feedback score when the function is available or not
將每位受訪者的需求反饋得分通過(guò)公式(1)(2)計(jì)算不具備該服務(wù)特性時(shí)用戶平均滿意度以及具備該服務(wù)特性的用戶平均滿意度。其中xij,yij,wij分別代表第j受訪者對(duì)不提供第i項(xiàng)用戶需求項(xiàng)的滿意度評(píng)價(jià)、第j受訪者對(duì)提供第i項(xiàng)用戶需求項(xiàng)的滿意度評(píng)價(jià)、第j受訪者對(duì)第i項(xiàng)用戶需求項(xiàng)的重要度評(píng)價(jià)。傳統(tǒng)Kano 模型分類建立在二維直角坐標(biāo),上,通過(guò)公式(3)~(5)將其換算為向量極坐標(biāo)形式(ri,αi),則更加直觀方便。最終根據(jù)圖1 的分類標(biāo)準(zhǔn)對(duì)各個(gè)需求項(xiàng)進(jìn)行定量分析得出其分類結(jié)果。
質(zhì)量功能展開是將用戶需求作為輸入信息,通過(guò)構(gòu)建質(zhì)量屋將用戶的需求轉(zhuǎn)化為服務(wù)質(zhì)量特性,確保服務(wù)設(shè)計(jì)能夠更好的滿足用戶需求和服務(wù)特性。以農(nóng)產(chǎn)品社區(qū)團(tuán)購(gòu)QFD 為例,其關(guān)鍵就是質(zhì)量屋的構(gòu)建,借助質(zhì)量屋計(jì)算可以將用戶需求轉(zhuǎn)換為服務(wù)質(zhì)量特性。質(zhì)量屋主要由左墻、天花板、屋頂、房間、地下室和右墻構(gòu)成。左墻代表提取到的用戶需求及其重要度;天花板代表針對(duì)具體的服務(wù)設(shè)計(jì)指定的服務(wù)設(shè)計(jì)特性;屋頂代表服務(wù)設(shè)計(jì)特性間的自相關(guān)矩陣,用于評(píng)估各項(xiàng)服務(wù)設(shè)計(jì)特性間的正負(fù)相關(guān)性;房間代表用戶需求與服務(wù)設(shè)計(jì)特性之間的關(guān)系矩陣,用于評(píng)估用戶需求與服務(wù)設(shè)計(jì)特性間的對(duì)應(yīng)關(guān)系,服務(wù)設(shè)計(jì)特性可能對(duì)應(yīng)多個(gè)用戶需求且關(guān)系有強(qiáng)有弱;地下室代表服務(wù)設(shè)計(jì)質(zhì)量特性輸出矩陣,用于獲取各個(gè)服務(wù)設(shè)計(jì)要素的優(yōu)先級(jí)排序;右墻代表市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)估,用于獲取用戶角度的相應(yīng)品和自身產(chǎn)品服務(wù)的需求期望評(píng)估。具體形式如圖2 所示。
圖2 社區(qū)團(tuán)購(gòu)服務(wù)設(shè)計(jì)質(zhì)量屋Fig.2 Community group purchase service design quality house
QFD 在構(gòu)建質(zhì)量屋時(shí)對(duì)于左墻也即用戶需求重要度的輸入過(guò)于主觀,以往的研究多是通過(guò)Kano 模型與QFD 結(jié)合的方式,將Kano 模型的分析結(jié)果作為用戶需求項(xiàng)以及用戶需求重要度作為QFD 構(gòu)建質(zhì)量屋的左墻輸入并轉(zhuǎn)化到服務(wù)質(zhì)量特性中去。在完成QFD 質(zhì)量屋中服務(wù)質(zhì)量特性與用戶需求之間的關(guān)系矩陣的確定后,服務(wù)質(zhì)量特性的重要度確定需要將用戶需求重要度與關(guān)系矩陣進(jìn)行整合得到服務(wù)質(zhì)量特性的重要度。服務(wù)設(shè)計(jì)優(yōu)化的最終結(jié)果以服務(wù)質(zhì)量特性的重要度作為依據(jù)。
但是關(guān)系矩陣的確定得到的均是模糊語(yǔ)言表達(dá),想要得到準(zhǔn)確的服務(wù)質(zhì)量特性重要度就需要對(duì)關(guān)系矩陣進(jìn)行模糊語(yǔ)言信息處理,引入二元語(yǔ)義將不同用戶的意見(jiàn)整合后得到用戶需求項(xiàng)權(quán)重,通過(guò)模糊理論中的三角模糊數(shù)將關(guān)系矩陣轉(zhuǎn)化成三角模糊數(shù)并運(yùn)用需求項(xiàng)權(quán)重進(jìn)行最終整合可以很好的解決這個(gè)問(wèn)題。
在利用kano 模型確定QFD 中用戶需求問(wèn)卷調(diào)查過(guò)程中,讓用戶采用語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)進(jìn)行選項(xiàng)回答是較為容易被接受的方法,且更能保證用戶在填寫調(diào)查問(wèn)卷時(shí)不會(huì)過(guò)于隨意擾亂結(jié)果。但是在對(duì)語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)等語(yǔ)義信息進(jìn)行運(yùn)算時(shí)會(huì)較為棘手。為此,Herrera 和Martinez[13-14]提出的二元語(yǔ)義就可以通過(guò)處理語(yǔ)言信息而不丟失額外信息。這是一種基于符號(hào)轉(zhuǎn)移理念的方法,這種方法構(gòu)建了一個(gè)二元組(si,α)i來(lái)表示語(yǔ)言學(xué)信息。其中si值是語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集S={s0,…,sg}中的元素,αi是符號(hào)轉(zhuǎn)換的數(shù)值,其實(shí)際含義是由計(jì)算而來(lái)的語(yǔ)言信息與預(yù)先定義的語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集S中最接近語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)si的偏差,α∈[-0.5,0.5)。如果要在連續(xù)域中進(jìn)行合并運(yùn)算,則需要用到另一種表述形式β,而非二元組(si,α)i。β∈[0,T]是一個(gè)數(shù)值,β 與二元組的轉(zhuǎn)換可由公式(6)、(7)得到。其中Round 表示“四舍五入”的取整運(yùn)算。
同樣的,對(duì)于二元語(yǔ)義的語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集S={s0,…,sg},存在一個(gè)逆函數(shù)Δ-1,使二元語(yǔ)義能夠轉(zhuǎn)化成對(duì)應(yīng)的數(shù)值β[∈0,T],轉(zhuǎn)化方式如公式(8)所示。
若(sk,αk)和(sl,αl)為任意兩個(gè)二元語(yǔ)義,則有如下性質(zhì):
①有序性,當(dāng)k≥l時(shí),則(sk,αk)>(sl,αl),這里“>”表示“好于”。當(dāng)k=l時(shí),如果αk=αl,則(sk,αk)=(sl,αl);如果αk>αl,則(sk,αk)>(sl,αl);如果αk<αl,則(sk,αk)<(sl,αl)。
②存在逆運(yùn)算“neg”,neg(si,αi)=Δ(g-Δ-1(si,αi)),這里g+1 是S 中元素的個(gè)數(shù)。
③最大、最小化運(yùn)算,max((sk,αk),(sl,αl))=(sk,αk),min((sk,αk),(sl,αl))=(sl,αl),其中(sk,αk)≥(sl,αl)。
對(duì)于研究的社區(qū)團(tuán)購(gòu)服務(wù)質(zhì)量存在多個(gè)指標(biāo),涉及到多級(jí)評(píng)價(jià)問(wèn)題,同時(shí)也是一個(gè)群決策的問(wèn)題。為了匯總和集結(jié)多個(gè)不同用戶的需求意見(jiàn),Herrera和Martinez 還提出了加權(quán)平均T-OWA (Two-tuple Ordered Weighted Averaging)算子,來(lái)綜合多用戶的語(yǔ)言信息意見(jiàn),具體如公式(9)、(10)所示:
顯然,T-OWA 算子同樣遵循二元組的性質(zhì),即。針對(duì)每個(gè)用戶給予相同的權(quán)重,通過(guò)T-OWA 算子將多個(gè)用戶對(duì)同一用戶需求項(xiàng)的語(yǔ)言意見(jiàn)信息綜合得到相應(yīng)用戶需求項(xiàng)的重要度二元組,實(shí)現(xiàn)了多指標(biāo)的綜合,能更為有效的。
上述Kano-QFD 整合模型中,其關(guān)鍵和難點(diǎn)在于如何確定用戶需求和服務(wù)質(zhì)量特性之間的關(guān)系矩陣及服務(wù)質(zhì)量特性之間的相關(guān)關(guān)系。關(guān)系矩陣能夠更直觀地反映服務(wù)質(zhì)量特性對(duì)滿足客戶要求的相關(guān)程度,傳統(tǒng)方法是采用諸如1-3-5-7-9 等確定數(shù)值表示,鑒于用于社區(qū)團(tuán)購(gòu)服務(wù)設(shè)計(jì)初始階段的信息大多是模糊和不確定的,即大多是語(yǔ)義信息,采用確定數(shù)值必然造成信息的損失。對(duì)關(guān)系矩陣的語(yǔ)言信息進(jìn)行定量化處理可以借助模糊集理論與三角模糊數(shù)等[15-16]。QFD 存在內(nèi)在模糊性的前提下,通過(guò)三角模糊數(shù)表示相關(guān)程度可以充分的利用質(zhì)量屋的全部信息,確定用戶需求和服務(wù)質(zhì)量特性之間的關(guān)聯(lián)函數(shù)。
鑒于上述分析,可以將傳統(tǒng)QFD 中關(guān)系矩陣和自相關(guān)矩陣擴(kuò)展為模糊QFD 處理。一是在反映用戶需求與服務(wù)質(zhì)量特性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系程度上,采用類似“很弱”“弱”“中”“強(qiáng)”“很強(qiáng)”等語(yǔ)言變量評(píng)價(jià),二是在揭示服務(wù)質(zhì)量特性之間自相關(guān)程度也采用“顯著負(fù)相關(guān)”“負(fù)相關(guān)”“不相關(guān)”“正相關(guān)”“顯著正相關(guān)”等語(yǔ)言變量評(píng)價(jià)。這樣關(guān)系矩陣和自相關(guān)矩陣的元素取值可選用三角模糊數(shù)A?=(l,m,u)表示,對(duì)應(yīng)隸屬度函數(shù)如下:
記語(yǔ)言變量取值為S={s0,s1,…,sT},T 稱為標(biāo)度且取值一般為偶數(shù),語(yǔ)言變量中某一等級(jí)可用上述三角模糊數(shù)表示為si=(ai,bi,ci),其中a0=0,cT=1,ai+1=bi,bi+1=ci,i=0,1,…,T。
設(shè)T為服務(wù)質(zhì)量特性的優(yōu)先級(jí)排序指標(biāo),,其中W為由T-OWA 算子得到的整合后的用戶需求重要度,為用自相關(guān)矩陣修正后的關(guān)系矩陣。
根據(jù)三角模糊數(shù)運(yùn)算規(guī)則,服務(wù)質(zhì)量特性優(yōu)先級(jí)排序的計(jì)算方式如公式(12)所示:
在對(duì)消費(fèi)者需求的提取過(guò)程中,參考了Parasuraman、Zeithaml 和Berry 設(shè)計(jì)的SERVQUAL 量表,從有形性、可靠性、響應(yīng)性、保證性和移情性等角度,結(jié)合相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)以及線下采訪得到的需求項(xiàng)進(jìn)行初步的Kano 模型問(wèn)卷的設(shè)計(jì)[17-21]。為了對(duì)初步設(shè)計(jì)問(wèn)卷中的有效部分進(jìn)行驗(yàn)證,同時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)卷設(shè)計(jì)中冗余或不足的問(wèn)題,將初步Kano 模型問(wèn)卷進(jìn)行了預(yù)發(fā)放。在收集30 份問(wèn)卷后根據(jù)數(shù)據(jù)結(jié)果將無(wú)關(guān)需求以及相反需求項(xiàng)從問(wèn)卷的考察中去除,同時(shí)結(jié)合咨詢相關(guān)專家的意見(jiàn)對(duì)各需求項(xiàng)的考察角度進(jìn)行豐富和優(yōu)化,將用戶需求項(xiàng)確定為:商品詳細(xì)介紹、快速登陸途徑、良好的界面布局與設(shè)計(jì)、豐富的商品類目、相對(duì)實(shí)惠的價(jià)格、較高的商品質(zhì)量、健全的售后服務(wù)、較多的自提點(diǎn)數(shù)目、良好的配送時(shí)效、良好的服務(wù)態(tài)度、安全的支付環(huán)境、多樣的付款方式、下單流程便捷通暢。分別用CR1、CR2、CR3、CR4、CR5、CR6、CR7、CR8、CR9、CR10、CR11、CR12、CR13 表示。在確定了問(wèn)卷以后,對(duì)當(dāng)前的社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)進(jìn)行了對(duì)比和考察發(fā)現(xiàn)“多多買菜”這一社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)起步較晚,整體的服務(wù)質(zhì)量落后于市場(chǎng)平均水平??疾斓健岸喽噘I菜”作為市場(chǎng)后來(lái)者的落后處境以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中的劣勢(shì)地位,決定以“多多買菜”社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)作為實(shí)例進(jìn)行服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化研究。針對(duì)“多多買菜”社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)用戶進(jìn)行問(wèn)卷發(fā)放,最終問(wèn)卷累計(jì)回收165 份。為了確保數(shù)據(jù)的真實(shí)性和可靠性,對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行了篩選,主要針對(duì)問(wèn)卷填寫時(shí)間短、大量問(wèn)題結(jié)果同質(zhì)化嚴(yán)重以及填寫結(jié)果不符合規(guī)范的問(wèn)卷進(jìn)行剔除,剔除不符合要求的問(wèn)卷后得到有效問(wèn)卷138份,問(wèn)卷有效率83.6%。在運(yùn)用SPSS 對(duì)問(wèn)卷的有效性進(jìn)行了信度檢驗(yàn),克朗巴哈系數(shù)為0.82,認(rèn)為問(wèn)卷有較為不錯(cuò)的信度,可以進(jìn)行后續(xù)分析。
首先按照kano 模型公式(1)(2)(4)(5)對(duì)問(wèn)卷收集結(jié)果進(jìn)行量化處理,得到需求項(xiàng)的正反向得分以及向量的大小與夾角,用戶需求分類結(jié)果如表3 所示。模糊QFD 模型中語(yǔ)言變量均采用標(biāo)度為4 的語(yǔ)言等級(jí)進(jìn)行劃分[22],關(guān)聯(lián)矩陣采用的是“很弱”“弱”“中”“強(qiáng)”和“很強(qiáng)”等,自相關(guān)矩陣采用的是“顯著負(fù)相關(guān)”“負(fù)相關(guān)”“不相關(guān)”“正相關(guān)”“顯著正相關(guān)”等。標(biāo)度為4 的語(yǔ)言變量各等級(jí)術(shù)語(yǔ)對(duì)應(yīng)模糊數(shù)為s0=(0,0,0.25),s1=(0,0.25,0.5),s2=(0.25,0.5,0.75),s3=(0.5,0.75,1),s4=(0.75,1,1),隸屬函數(shù)如圖3 所示。
圖3 標(biāo)度4 的語(yǔ)言變量隸屬函數(shù)Fig.3 Membership function of language variables on scale 4
表3 Kano 問(wèn)卷結(jié)果Table 3 Kano questionnaire results
通過(guò)二元語(yǔ)義的算術(shù)平均算子整合問(wèn)卷中多個(gè)用戶對(duì)需求特性的偏好,得到各個(gè)用戶需求項(xiàng)重要程度。服務(wù)質(zhì)量?jī)?yōu)化需要以當(dāng)前的服務(wù)質(zhì)量水平作為前提,設(shè)定需要實(shí)現(xiàn)的改進(jìn)目標(biāo)水平。通過(guò)用戶的意見(jiàn)決定各項(xiàng)服務(wù)質(zhì)量特性的改進(jìn)幅度更能契合用戶的使用意愿,也能更好地達(dá)到提升用戶滿意度的目的?;谶@一考慮,在問(wèn)卷中增加了相應(yīng)需求優(yōu)化意愿的問(wèn)題,通過(guò)定義“需大幅改進(jìn)”,“小幅改進(jìn)即可”,“無(wú)需改進(jìn)”對(duì)應(yīng)相應(yīng)的改進(jìn)系數(shù)1.5,1.2,1.0。計(jì)算得到各個(gè)用戶需求項(xiàng)的改進(jìn)系數(shù)IR0。
但因?yàn)槊糠N用戶需求的需求類別不同,其優(yōu)化改進(jìn)后對(duì)用戶滿意度提升帶來(lái)的貢獻(xiàn)也不同,所以在對(duì)需求重要度的確定時(shí)往往會(huì)引入修正因子。修正因子通常采用Tan 和Shen 對(duì)不同的需求類型定義的調(diào)整系數(shù),將初始的改進(jìn)系數(shù)在調(diào)整系數(shù)的處理后得到最終的改進(jìn)系數(shù),計(jì)算方式如公式(13)所示[23]。
其中,IR0是初始改進(jìn)系數(shù),IRadj是調(diào)整的改進(jìn)系數(shù),k是調(diào)整系數(shù),對(duì)于基本需求、期望需求、魅力需求k分別取值為0.5,1,2。通過(guò)最終改進(jìn)系數(shù)對(duì)原始需求重要度修正得到調(diào)整后的需求重要度。運(yùn)用公式(14)進(jìn)一步對(duì)調(diào)整后的需求重要度進(jìn)行歸一化處理,將需求重要度作為權(quán)重整合到QFD 中。其中(si,αi)為第i項(xiàng)用戶需求重要度的二元語(yǔ)義表達(dá)。
Kano 模型收集結(jié)果中的需求向量的大小以及夾角作為判斷需求項(xiàng)所屬類型的依據(jù),其中向量的大小決定了需求項(xiàng)的類型為無(wú)關(guān)需求或其他類型,向量與X 軸的夾角則用來(lái)進(jìn)一步確定需求項(xiàng)類型為基本需求、期望需求還是魅力需求。在確定了需求項(xiàng)類型后即可由上述得到每個(gè)需求項(xiàng)對(duì)應(yīng)的調(diào)整系數(shù),需求項(xiàng)的重要程度以及改進(jìn)系數(shù)則通過(guò)問(wèn)卷中的用戶自述的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為二元組并且以二元語(yǔ)義算子的形式通過(guò)公式(9)(10)在MATLAB 中進(jìn)行計(jì)算獲得初始重要度的值。在運(yùn)用公式(13)對(duì)初始重要程度進(jìn)行調(diào)整后得到最終重要程度并通過(guò)公式(14)進(jìn)行歸一化處理得到相對(duì)重要程度,用于后續(xù)階段的模型整合,如表4 所示。
表4 A-Kano 模型整合結(jié)果Table 4 A-kano model integration results
在整合階段QFD 的質(zhì)量屋中關(guān)系矩陣的構(gòu)建過(guò)程中,通過(guò)咨詢專家來(lái)確定社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)的質(zhì)量要素和關(guān)系系數(shù)矩陣,關(guān)系矩陣同樣的使用標(biāo)度為4的語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)來(lái)描述顧客需求與質(zhì)量要素的關(guān)聯(lián)程度,語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集S={s1:極弱,s2:弱,s3:中,s4:強(qiáng),s5:極強(qiáng)},使用三角模糊數(shù)來(lái)表示語(yǔ)言術(shù)語(yǔ),基于質(zhì)量屋的構(gòu)建信息,關(guān)系系數(shù)矩陣通過(guò)確定的語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)及模糊數(shù)表示如下:
運(yùn)用公式(12)對(duì)關(guān)系矩陣對(duì)應(yīng)的三角模糊數(shù)進(jìn)行整合運(yùn)算,將需求項(xiàng)重要程度(wi)和關(guān)系矩陣整合得到的結(jié)果去模糊化轉(zhuǎn)換成二元組(β)表示,最終得到服務(wù)質(zhì)量特性的優(yōu)先級(jí)排序。表5 顯示了QFD 質(zhì)量屋的構(gòu)建與服務(wù)質(zhì)量特性的優(yōu)先級(jí)排序,表中VL、L、M、H、VH 代表了語(yǔ)言術(shù)語(yǔ)集S={s1: 極弱,s2:弱,s3:中,s4:強(qiáng),s5:極強(qiáng)}中的極弱、弱、中、強(qiáng)、極強(qiáng)。此表底部的質(zhì)量要素重要度指數(shù)(β)表示在連續(xù)域中運(yùn)用Kano 模型與QFD 整合的結(jié)果,得分越高的質(zhì)量要素的優(yōu)化更能大幅度提升用戶的滿意度。社區(qū)團(tuán)購(gòu)服務(wù)要素的優(yōu)先級(jí)排序?yàn)椋浩脚_(tái)APP 研發(fā)、前置倉(cāng)管理、自提點(diǎn)管理、供應(yīng)鏈管理、物流管理、流程監(jiān)控、補(bǔ)救服務(wù)、客服綜合素質(zhì)。
表5 QFD 關(guān)系矩陣對(duì)服務(wù)設(shè)計(jì)要素的排序Table 5 Ordering of service design elements by QFD relationship matrix
根據(jù)服務(wù)設(shè)計(jì)要素的優(yōu)先級(jí)排序結(jié)果可以將服務(wù)設(shè)計(jì)要素大致分為三類:關(guān)鍵要素、必要要素以及邊緣要素。由平臺(tái)APP 研發(fā)、前置倉(cāng)管理和自提點(diǎn)管理構(gòu)成的關(guān)鍵要素,能夠在優(yōu)化后顯著提升用戶各方面滿意度;由供應(yīng)鏈管理、流程監(jiān)控和物流管理組成的必要要素,在優(yōu)化后能夠在一定程度上影響用戶多方面滿意度;由客服綜合素質(zhì)、補(bǔ)救服務(wù)組成的邊緣要素,在優(yōu)化后對(duì)用戶整體滿意度的提升上幫助較小。
(1)社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)需要在以后的優(yōu)化中著重提升關(guān)鍵要素。其一,平臺(tái)APP 作為社區(qū)團(tuán)購(gòu)這種線上采購(gòu)形式的載體,其優(yōu)劣關(guān)系到眾多用戶需求的滿意度。與傳統(tǒng)線下生鮮選購(gòu)不同,線上選購(gòu)無(wú)法提前接觸到實(shí)物,也就讓APP 中商品詳情頁(yè)面的商品介紹成為用戶了解生鮮農(nóng)產(chǎn)品的主要途徑。同時(shí),線上消費(fèi)的形式也需要滿足足夠安全以及更加便捷的特點(diǎn)。平臺(tái)APP 研發(fā)應(yīng)該作為首要質(zhì)量要素進(jìn)行改進(jìn),重點(diǎn)加強(qiáng)用戶的支付安全、APP 流暢程度、多方支付接口、更詳細(xì)的商品介紹以及售后系統(tǒng)的搭建上面,如果能夠做好快捷登錄等較為便利的新穎功能,將能大幅度提升用戶的體驗(yàn)進(jìn)而增加對(duì)于多數(shù)需求的滿意度。其二,作為一種生鮮農(nóng)產(chǎn)品獨(dú)有的倉(cāng)儲(chǔ)形式的前置倉(cāng)同樣也是滿足用戶需求,提升用戶滿意度的關(guān)鍵。前置倉(cāng)的選址關(guān)系到自提點(diǎn)的覆蓋范圍,關(guān)系到配送的時(shí)效以及商品的成本問(wèn)題。此外,前置倉(cāng)的倉(cāng)儲(chǔ)管理同樣關(guān)系到商品的成本;更重要的是生鮮農(nóng)產(chǎn)品的存儲(chǔ)條件較為苛刻,需要平衡存儲(chǔ)成本與商品品質(zhì),以相對(duì)少的成本投入前提下保證商品的質(zhì)量不會(huì)受存儲(chǔ)影響,商品質(zhì)量為基本需求,如果與線下周邊產(chǎn)地的生鮮農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量差距過(guò)大則會(huì)顯著影響用戶滿意度,所以在優(yōu)化改進(jìn)過(guò)程中應(yīng)該重點(diǎn)強(qiáng)化前置倉(cāng)的管理。其三,自提點(diǎn)作為社區(qū)團(tuán)購(gòu)的最后一環(huán),對(duì)用戶滿意度的提升也是至關(guān)重要的。自提點(diǎn)的選取一般以社區(qū)的超市等店面作為合作方,將這些店面作為連接平臺(tái)與用戶的橋梁,方便用戶的商品獲取,同時(shí)為這些店面帶來(lái)更大的流量,但也導(dǎo)致了這種模式的諸多詬病。自提點(diǎn)并非平臺(tái)一手搭建,這種合作的方式使得自提點(diǎn)并沒(méi)有較為統(tǒng)一的商品存放標(biāo)準(zhǔn),不同的店面所擁有的商品存放條件不同,部分存放條件較差的自提點(diǎn)就影響了商品的品質(zhì)。同時(shí),店面負(fù)責(zé)人(團(tuán)長(zhǎng))并非平臺(tái)內(nèi)部人員,在態(tài)度以及售后保障上并沒(méi)有建立一個(gè)較為統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。在對(duì)于平臺(tái)優(yōu)化改進(jìn)上,可以更多的關(guān)注自提點(diǎn)的管理,拓寬合作店面的類型,建立自提點(diǎn)評(píng)定標(biāo)準(zhǔn),在訂單商品配送至自提點(diǎn)時(shí)對(duì)自提點(diǎn)存放情況進(jìn)行定期考察,同時(shí)考慮建立獎(jiǎng)懲機(jī)制更為主動(dòng)地保障存放于自提點(diǎn)商品的品質(zhì)。
(2)農(nóng)產(chǎn)品團(tuán)購(gòu)平臺(tái)需保障必要要素在現(xiàn)有基礎(chǔ)上穩(wěn)步提升,確保用戶滿意度穩(wěn)中向好。供應(yīng)商決定了產(chǎn)品的供貨品質(zhì),供應(yīng)商的地理位置與規(guī)模也決定了物流運(yùn)輸?shù)乃俣扰c成本。平臺(tái)可以根據(jù)以往的產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)推斷用戶的產(chǎn)品偏好,有針對(duì)性地改善供應(yīng)商的選擇與合作,在優(yōu)化方向上可以擴(kuò)大合作供應(yīng)商范圍,針對(duì)不同產(chǎn)區(qū)的農(nóng)戶考察提高與農(nóng)戶直接合作的渠道比例,節(jié)省中間成本,爭(zhēng)取農(nóng)產(chǎn)品的倉(cāng)儲(chǔ)條件??梢愿鶕?jù)自身平臺(tái)的定位確定產(chǎn)品的層級(jí)占比,對(duì)于帶來(lái)較高成本負(fù)擔(dān)的農(nóng)產(chǎn)品可以在平臺(tái)內(nèi)部做差異化,建立“臻品專欄”,確保平臺(tái)在價(jià)格上保有的優(yōu)勢(shì),實(shí)現(xiàn)用戶需求多樣化的同時(shí)。物流是保障產(chǎn)品品質(zhì)的關(guān)鍵一環(huán),關(guān)系到產(chǎn)品后續(xù)存儲(chǔ)的成本以及存儲(chǔ)時(shí)間。在物流管理方面,加強(qiáng)與冷鏈物流服務(wù)商的合作,建立屬于關(guān)鍵環(huán)節(jié)的質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn),處理好現(xiàn)有物流體系中的運(yùn)輸調(diào)度、路徑優(yōu)化、入庫(kù)流程簡(jiǎn)化、不同生命周期產(chǎn)品分類存儲(chǔ)、產(chǎn)品溯源以及全程監(jiān)控預(yù)警等方面的服務(wù)工作,同時(shí)不斷補(bǔ)全優(yōu)化各個(gè)流程間的補(bǔ)救措施,保障自身產(chǎn)品及服務(wù)的質(zhì)量穩(wěn)定性。
(3)對(duì)于補(bǔ)救服務(wù)和客服綜合素質(zhì)這兩個(gè)邊緣要素,農(nóng)產(chǎn)品團(tuán)購(gòu)平臺(tái)也應(yīng)保持一定的關(guān)注。補(bǔ)救服務(wù)能夠彌補(bǔ)部分環(huán)節(jié)導(dǎo)致的用戶滿意度不足的情況,也能以此建立品牌形象,有利于在與競(jìng)品相的競(jìng)爭(zhēng)中取得優(yōu)勢(shì)。針對(duì)出現(xiàn)特殊狀況的平臺(tái)訂單,如果平臺(tái)具有較為成熟的補(bǔ)救措施,不僅能夠提升用戶粘性,還能通過(guò)用戶的口碑幫助平臺(tái)達(dá)到搶占競(jìng)爭(zhēng)者的市場(chǎng)份額的作用,從側(cè)面降低了品牌宣傳拉新的成本,促進(jìn)企業(yè)將節(jié)省的成本投入產(chǎn)品的保存以及物流的運(yùn)輸上,實(shí)現(xiàn)企業(yè)內(nèi)部的良性循環(huán)。客服綜合素質(zhì)雖然在優(yōu)先級(jí)排序中位列最后,但其要素水平也影響著如服務(wù)態(tài)度、健全的售后等基本需求類型的用戶需求。如果完全不考慮此要素的質(zhì)量水平可能會(huì)影響到由其他要素建立起的高水平用戶滿意度。雖然這兩個(gè)邊緣要素的提升并不能為企業(yè)帶來(lái)顯著的用戶滿意度的提升,但是一旦出現(xiàn)這二者的缺失,很容易造成群體的負(fù)面響應(yīng)和輿論的發(fā)酵,這是平臺(tái)不愿看到的。因此,社區(qū)團(tuán)購(gòu)平臺(tái)應(yīng)對(duì)此服務(wù)質(zhì)量要素保有持續(xù)的關(guān)注,保持這兩個(gè)要素的水平趨于穩(wěn)定,謹(jǐn)防二者的缺失所引起的連鎖反應(yīng)。
為城鄉(xiāng)統(tǒng)籌背景下大力發(fā)展和完善社區(qū)農(nóng)產(chǎn)品團(tuán)購(gòu)平臺(tái)服務(wù)機(jī)制,提出模糊Kano-QFD 應(yīng)用于團(tuán)購(gòu)平臺(tái)服務(wù)設(shè)計(jì)優(yōu)化,提升用戶滿意度,促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品交易渠道新脈絡(luò)的鞏固拓展。運(yùn)用二元語(yǔ)義集結(jié)多用戶需求項(xiàng)指標(biāo)、三角模糊數(shù)整合用戶需求項(xiàng)與服務(wù)設(shè)計(jì)要素,得到鮮明的服務(wù)設(shè)計(jì)要素重要度層級(jí)。方式有利于服務(wù)設(shè)計(jì)人員多方面考慮設(shè)計(jì)優(yōu)化方案,直觀的定位服務(wù)設(shè)計(jì)要素所對(duì)應(yīng)的用戶需求項(xiàng),提升用戶滿意度,進(jìn)一步鞏固拓展農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的新渠道。并未引入行業(yè)其他競(jìng)爭(zhēng)者的經(jīng)營(yíng)狀況來(lái)構(gòu)建競(jìng)品間差距的優(yōu)化改進(jìn)系數(shù)進(jìn)行研究,存在一定的不足與局限性,后續(xù)研究可在競(jìng)品間展開更全面豐富的研究。
黑龍江八一農(nóng)墾大學(xué)學(xué)報(bào)2023年4期