基于CZIPA方法的快递企业服务质量评价研究_顾客感知服务质量模型论文

基于CZIPA法的快递企业服务质量评价研究，本文主要内容关键词为：服务质量论文,快递论文,评价论文,企业论文,CZIPA论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

       doi:10.16299/j.1009-6116.2015.02.006

       国家邮政局公布的数据显示，2013年我国快递业务量已超过92亿件，高居世界第二位，成为名副其实的快递大国。然而，随着快递业的迅猛发展，“快递变慢递”“贩卖用户信息”“有毒快递致人死亡”等快递质量问题频见报端，已成为制约快递业可持续发展的瓶颈性因素。目前，各快递企业既缺乏系统提高服务质量的经验[1]，又缺乏有效的理论指导。而现有的快递服务质量研究存在两个突出问题：一是多数测评模型直接借用服务质量评价的一般化模型，未能充分考虑体验经济时代快递行业的特点，缺乏对服务补救、消费者隐私安全等问题的关注[2]；二是现有研究多是从行业层面分析快递服务质量的维度构成以及不同维度的重要性[3]，忽视了企业服务质量改进过程中的资源配置决策问题。本文拟构建符合我国快递业特点的服务质量评价体系，并采用基于竞争性容忍区间的重要性—绩效分析法(importance-performance analysis，IPA)，即CZIPA法(competitive ZOT service quality based IPA)来解决快递企业服务质量改进过程中的资源配置问题。

       一、文献回顾

       (一)快递服务质量测评模型

       在服务质量评价方面，SERVQUAL(service quality)模型是最具代表性的评价模型[4]，被广泛应用于物流、银行和酒店等不同领域[5-7]。该模型首次提出服务质量由可靠性、响应性、保证性、移情性和有形性5个维度构成[8]，奠定了服务质量研究的核心框架。

       快递服务是新兴服务领域，学界对于其质量的研究大都沿用SERVQUAL模型的维度和量表，或是以其为基础进行拓展[9]。刘亚和施国洪(2014)[2]以及Zhuo等(2013)[10]都沿用了SERVQUAL模型的5个维度。朱美虹等(2011)[1]以SERVQUAL模型为基础构建了包含6个维度的评价体系，在经过因子分析后认为，中国快递服务质量应包括保证性、移情性、有形性、安全性和时效性5个维度。陈争辉等(2010)[3]通过因子分析萃取出包含了可靠性、响应性、有形性、便利性和价格5个维度的中国快递服务质量模型。陈争辉等(2011)[11]发现中国邮政快递服务质量包括可靠性、响应性、有形性和价格4个维度。另外一些学者也以SERVQUAL模型为基础对快递服务质量进行了因子分析，得出了不同的维度构成。比如，于宝琴和杜广伟(2013)[12]提出了包括服务前质量、服务中质量、服务后质量和企业形象的4维度模型。显然，快递服务质量正成为学界研究的热点，但是学界并没有就快递服务质量的构成维度达成一致，并且很少涉及服务补救和隐私安全等顾客日趋关注的新焦点。

       (二)服务质量的IPA评价法

       重要性—绩效分析法(IPA)是经典的服务质量评价方法，因其通俗易懂、形象直观、操作简便的特性而被业界广泛采用[13-14]。在Martilla和James(1977)[15]提出的IPA法中，所有被考察的服务属性都被刻画在以重要性为纵轴、以绩效为横轴的二维图上；由重要性和绩效的均值线或中值线交叉形成的十字线将整个图形划分为表现过度、继续保持、重点改进和无须优先改进4个象限，不同象限对应着不同的管理策略。

       随着服务质量评价方法的深入发展，许多学者就IPA法的适用性提出了质疑，其中有两方面的争议非常大。一是十字线位置的确定[16]。一部分学者主张将十字线放置到量表尺度中值的位置(如Oh，2001[14])，另外一些学者则主张将它放置在重要性和绩效的总体均值处(如Taplin，2012[17])。前者因为被调查者在评定指标时倾向于给高分，会导致绝大多数指标落在“继续保持”象限；后者因为指标绩效和重要性的相关性问题，会导致指标象限错配。二是属性指标改进的优先顺序。传统IPA法将各属性指标划归到代表不同管理策略的4个象限，并由此得出较为笼统的属性指标改进建议[16]，但是无法确定各指标改进的优先次序。同时，传统IPA法仅注重企业自身绩效的衡量，忽视了对竞争对手绩效的考量。然而，从资源有效配置角度来看，企业在竞争性市场中往往以竞争对手为标杆，致力于提供超过竞争对手水平的服务，而不会采取所有服务属性都达到或超出顾客期望水平的策略。因此，如何使服务质量评价更贴近企业的实际状况，如何明晰服务质量属性改进的优先顺序以确保资源的最优化配置，已成为亟待解决的问题。

       二、快递服务质量模型与评价体系的构建

       鉴于快递服务市场日新月异的发展和消费者对快递服务质量的不同感知，中国快递服务质量的测量不能照搬SERVQUAL模型。SERVQUAL模型中的“可靠性”“保证性”和“有形性”3个维度得到了中国大多数快递服务质量研究的证实，因此，本研究予以保留。“响应性”维度被修正为更加接近中国消费者感知习惯的“便利性”维度，本研究选择保留该维度。另外，“移情性”维度没有得到足够支持，而国内学者提出了“安全性”和“价格”等新维度。为了确定恰当的维度构成，本研究首先对《中华人民共和国邮政行业标准》《快递服务国家标准》和《快递业务操作指导规范》等法规文件中涉及快递服务质量的内容进行提炼；然后对《中国消费者报》和《现代物流报》2013年5月1日—2014年5月1日期间刊发的涉及快递服务的72篇新闻报道进行了内容分析，以提炼消费者和业界所关注的快递服务质量内容；最后，把经过上述两步骤提炼出的快递服务质量内容，以及“移情性”“安全性”和“价格”等有争议的维度一并进行了专家访谈。在此基础上，本研究认为中国快递服务质量模型应该包括“可靠性”“保证性”“便利性”“安全性”“有形性”和“补救性”6个维度。新增加的“安全性”和“补救性”维度的内涵如下。“安全性”指快递企业确保快件寄递安全、用户信息以及人身安全的能力。快递物品的寄送安全是快递服务质量的应有之意，但是当前泄露、贩卖用户信息以及“夺命毒快递”等人身伤害事件的频繁发生使快递服务的安全性成为消费者日益关注的焦点问题。“补救性”是指服务失误发生后，快递企业应针对顾客的抱怨行为及时做出反应和采取行动，以减少顾客背离情况的能力。快件延误、丢失、损毁等快递失误行为比比皆是，但是投诉无门和投诉无效等理赔难问题使顾客的快递服务体验更加糟糕；相反，企业通过提供有效的补救措施可以在一定程度上缓解服务失误造成的负面影响，进而转变消费者情绪和重建购买信心[18]，因此补救性应成为快递服务质量的重要维度。

       在快递服务质量评价体系构建过程中，本研究以前文构建的6维度模型为主要框架。评价指标的选择以现有研究中的成熟量表或评价体系为主要来源，并辅以对快递从业人员和专家学者访谈等手段，确定了包括26个测项的快递服务质量评价指标体系(见表1)。

      

       三、研究方法

       (一)CZIPA法

       传统IPA法由于十字线位置的不合理而容易导致指标象限错配，同时它对属性指标改进顺序的划分过于笼统，从而导致由此得出的管理策略往往备受质疑。为了克服以上缺陷，Chen(2014)[16]将差距分析(gap analysis)和竞争性容忍区间(competitive zone of tolerance，CZOT)引入到IPA分析中，提出了基于竞争性容忍区间的IPA法，即CZIPA法。CZIPA模型以基于竞争性容忍区间的服务质量(CZSQ)为横轴，以重要性差距(DI)为纵轴，横纵坐标轴相交于点(0，0)，并据此形成了一个二维四象限的CZIPA分析图(见图1)。下文将就CZIPA模型的横纵轴含义以及分析思路作简要介绍。

       CZIPA模型中的横轴为基于竞争性容忍区间的服务质量(CZSQ)，它是竞争性服务充足度(CSA)与竞争性容忍区间(CZOT)的比值(见公式1)。竞争性服务充足度(CSA)是指顾客感知的选定企业服务质量(FPS)与顾客感知的竞争对手服务质量(CPS)的差值；而顾客感知的竞争对手服务质量(CPS)被认为是顾客所能容忍的选定企业服务质量的门槛值。同时，竞争性服务充足度数值越小，预示着所选企业服务属性的质量与竞争对手相比优势越小或劣势越大，该服务属性的改进优先度越高。竞争性容忍区间(CZOT)是指顾客对选定企业的期望服务质量(FDS)和顾客感知的竞争对手服务质量之间(CPS)的差值，它决定了顾客容忍区间的大小，CZOT越大代表顾客可以容忍的服务质量区间越大。概括而言，横轴CZSQ以竞争对手的顾客感知服务质量为门槛值，综合考虑所选企业顾客感知服务质量和期望服务质量的竞争性服务质量比率。CZSQ取值越小，意味着与竞争对手相比，所选企业的服务质量越差，其服务属性的改进优先级别越高。

       CZSQ=FPS-CPS/FDS-CPS=CSA/CZOT

       (1)

       CZIPA模型中的纵轴是重要性差距(DI)，它衡量的是顾客感知的选定企业服务重要性与顾客感知的竞争对手服务重要性的差值。在竞争性市场中，快递企业并不会选择在所有服务属性上投入同等强度的资源，而是会根据企业的发展战略实行差异化策略。因此无论是对企业还是对顾客来说，不同服务属性的重要性程度是有差异的，而以顾客感知的竞争对手服务属性的重要性为标杆。DI值越大，代表选定企业服务属性的相对重要性越高，其对服务质量的要求就越高。

      

       图1 CZIPA分析图

       CZIPA法对服务质量的评估分析主要遵循以下步骤。首先，根据CZSQ、DI的定义和公式(1)等计算出每一个服务属性的得分，并以此为基础构造CZIPA分析图。其次，基于差距分析思想，以CZSQ=DI为基础构造一条过原点的等值对角线，即服务改进优先度判断线(下文简称判断线)，并以此将整个CZIPA图划分为服务属性改进优先级别高、低两个三角形区域。当指标落在判断线左侧三角形区域时，CZSQ＜DI，说明选定企业的服务质量低于竞争对手，需优先对该指标进行改进；反之，如果指标落在判断线右侧三角形区域时，CZSQ＞DI，说明选定企业的服务质量高于竞争对手，则该属性指标无须改进或改进优先级别较低。对指标间改进优先度的精确排序需要引入新变量d值(d=CZSQ-DI)，它代表与判断线平行的任一斜线与判断线之间的横向距离(见图1)。d值大小决定了指标改进的优先顺序。具体而言，若d≥0，指标落在判断线上或其右侧，就该指标而言，选定企业的服务质量等于或超过竞争对手的服务质量，指标改进的优先级较低；并且，从资源优化配置角度讲，如果该指标改进所需成本较高则无须改进。若d＜0，指标落在判断线左侧，选定企业的服务质量低于竞争对手的服务质量，指标改进的优先级较高，且d值越小代表指标所在斜线越靠左侧，距离判断线越远，指标改进的优先度越高[16]。最后，结合CZIPA的图示结果和d值等，总结出所选企业的服务质量状况以及需改进属性的优先顺序。

       (二)实证对象的选择

       基于上述三方面的考虑，本研究选择申通快递(下文简称申通)作为实证测评对象。首先，申通是中国民营经济型快递的龙头和代表。其次，申通在全国共有服务网点及门店8000余家，消费者对其品牌较为熟悉或体验过其服务。最后，《国家邮政局关于2014年4月邮政业消费者申诉情况的通告》显示，申通的申诉率在55家被申诉企业中排名第7，服务质量的改进空间较大。

       (三)调查方法

       本文采用问卷调查方式获取研究数据，问卷分为四部分。第一部分为甄别性问题，涉及两方面内容：一是选择至少有3次申通使用经历的受众作为调查对象；二是要求被调查者提供其最经常使用的其他快递公司名称(视为竞争性快递公司)。第二部分为快递服务重要性调查，旨在测度顾客感知的申通及其竞争对手各项服务指标的重要程度，题项采用李克特五点量表。第三部分为快递服务绩效调查，旨在测度顾客感知或期望的快递服务质量。被调查者需要分别对申通及其竞争对手的服务绩效进行评价，并就申通的期望服务质量打分，题项同样采用李克特五点量表。第四部分为人口统计学特征调查。

       正式调研之前，先在实际快递用户中进行了预调研，共收到80份有效问卷。运用SPSS17.0对预调研数据进行量表项目分析后发现，测项C11未达到门槛值，予以删除。同时，对问卷进行的信度分析显示，Cronbach's α系数均在0.8以上，说明各量表均有良好信度。

       正式调研问卷的发放采用网络调研和实地调研两种方式，被调查者来自北京、上海和江苏等全国18个省份。一共发放问卷313份，回收问卷307份，将没有填写完成、使用申通服务低于3次以及选择答案全部相同的问卷予以剔除，共获得有效问卷286份。

      

       四、实证分析

       (一)样本人口统计特征分析

       有效样本的人口统计特征如下：男性约占总样本的56％，略多于女性。年龄以18～35周岁的中青年顾客为主，占总比重的86％。由于申通是电商快递业务的主要承担者之一，其用户年龄特征与网购用户年龄特征有非常大的相似度。而艾瑞咨询的数据显示，2012年我国19～35周岁的网购用户合计占比为73％，因此本次调查的年龄结构分布较为合理。在受教育程度上，大专、本科、硕士及以上学历的样本比重分别为14.5％、50.6％和20.9％。

       (二)CZIPA分析

       本文对问卷数据进行了统计处理，得出了相应的CSA、CZOT、CZSQ、DI和d值，由此形成了申通的CZIPA分析结果表(表2)，并绘制了CZIPA分析图(图2)。下文将从无须改进的服务属性、优先改进的服务属性、服务属性优先改进次序以及优先改进的维度4个方面进行分析。

      

       图2 申通快递CZIPA分析图

       (1)无须改进的服务属性。根据CZIPA法分析原理可知，判断线将整个CZIPA图划分为两个服务属性改进优先度高低不同的三角形区域，位于判断线右侧三角形区域的所有指标(d＞0)均无须改进。C14等10项服务属性位于判断线右侧的三角形区域，其中C14等8项指标的CSA和CZSQ值均大于0，说明申通在这8项指标上的顾客感知服务质量高于竞争对手的服务质量，因此申通只需继续保持现有发展策略即可。另外，C22和C41的CSA值分别为-0.01和-0.03，CZSQ值分别为-0.01和-0.03，说明申通在这两项指标上的顾客感知服务质量略低于竞争对手，但是其相对重要性却比竞争对手低不少(DI值分别为-0.05和-0.04，d值大于0)，因此申通在这两项服务指标上亦无须改进。

       (2)优先改进的服务属性。从图2和表2可知，C12等15项指标(d＜0)位于判断线左侧的三角形区域，它们均需优先改进。概括而言，这15项指标可以分为三类。一是服务感知质量低于竞争对手，并且服务属性的相对重要性高于竞争对手的指标。具体而言，C12等11项指标的CSA和CZSQ值为负值，而DI值均为正值，说明申通在这些指标上的顾客感知服务质量低于其竞争对手，相对重要性却高于竞争对手，因此这11项指标的服务质量需优先改进。二是服务属性的相对重要性低于竞争对手，但服务感知质量与竞争对手相比更低的指标。比如，C21、C42和C63三项指标的DI、CSA、CZSQ和d值均为负，说明虽然申通这三项指标的相对重要性低于其竞争对手，但是由于其顾客感知服务质量比竞争对手服务质量低的程度更大，所以这三项指标的服务质量需要优先改进。三是服务感知质量高于竞争对手，但是服务属性的相对重要性比对手更高的指标。C43的CSA值和CZSQ值分别为0.01和0.02，说明其顾客感知服务质量高于竞争对手的顾客感知服务质量，但是申通该项指标的相对重要性较高(DI值为0.07)，因此该服务属性同样需要优先改进。

       (3)服务属性优先改进次序。考虑到服务属性改进的成本投入以及企业的整体发展战略，企业没有动力在所有服务属性上均衡地投入资源去迎合顾客的期望。因此，为了实现企业资源的最优配置，服务属性的改进需按照科学合理的顺序展开。在CZIPA分析中，d值的大小预示着服务属性指标改进的优先次序，d值越小代表指标改进的优先级越高[16]。申通的服务属性中位于改进优先级前5位的指标依次为C44、C34、C42、C33和C23，它们主要集中在安全性和便利性维度。在这5项指标上，申通的顾客感知服务质量远低于竞争对手，而其相对重要性基本上都远超过竞争对手，因此需要进行重点改进。位于改进优先级6～10位的5项指标依次为C54、C63、C62、C21和C67，它们主要集中在补救性维度。申通在此5项指标上的顾客感知服务质量都低于竞争对手，指标的相对重要性基本上也都高于竞争对手，因此需要投入资源依次改进。位于优先改进后5位的指标为C66、C64、C12、C13和C43，主要集中在补救性和可靠性维度。申通在这5项指标上的顾客感知服务质量虽然均低于其竞争对手，但是差距非常微小，考虑到其相对重要性均高于竞争对手，因此在资源充沛条件下，这些服务属性亦需进行改进以期获得更好的顾客满意度。

       (4)优先改进的维度。Chen(2014)[16]提出的CZIPA法没有进行服务质量维度层面的讨论，然而维度层面的研究更有利于企业从总体上把握服务质量的状况以及改进优先度。本文将各维度指标的d值取平均值，得出了申通6个服务质量维度的改进顺序依次为安全性(-0.54)、便利性(-0.38)、保证性(-0.21)、补救性(-0.11)、可靠性(0.00)和有形性(0.06)。另外，从服务属性优先改进次序分析中也可以得出相同结论。在安全性维度上，申通4个属性指标中有3个指标(C41、C42、C44)的服务质量明显低于竞争对手，2个指标的相对重要性高于对手(C43、C44)，2个指标(C42、C44)位于优先改进的前5位，因此安全性成为申通最急需改进的维度。这可以从央视2013年曝光申通公司网点贩卖收发件人面单信息等相关报道得到印证。在便利性维度上，申通4个属性指标中有2个指标(C33、C34)的服务质量低于竞争对手。3个指标(C31、C33、C34)的相对重要性高于竞争对手，同样也有2个指标(C33、C34)位于优先改进的前5位。因此便利性成为申通第二个需要改进的维度。在保证性维度上，申通3个属性指标的感知质量均低于竞争对手，同时有一个指标的相对重要性高于竞争对手，经计算d值后发现，它有2个指标(C21、C23)需要优先改进，分别排在第9位和第5位，综合而言，保证性成为申通第三个需要改进的维度。在补救性维度上，申通7个属性指标中有5个指标(C62、C63、C64、C66、C67)属于优先改进范围，排序分别在7～12之间，但是由于其感知质量只是略低于竞争对手，相对重要性略高于竞争对手，因此综合而言，补救性成为申通第四个需要改进的维度。可靠性与有形性维度的7个属性指标中，有4个指标都属于无须优先改进的范围。另外，在需要改进的指标中C12和C13的改进优先度分别排在第13位和14位，因此总体而言，这两个维度无须优先改进。申通更多的是需要保持现有策略，只在个别属性上做适当调整。

       五、结语

       快递服务质量是影响顾客满意度和培育顾客忠诚度的关键，更是企业获得持续竞争力的突破口。经典的SERVQUAL模型不完全适合评价中国快递企业的服务质量，因此本研究以SERVQUAL模型为基础，通过对《快递服务国家标准》等行业法规文件和《中国消费者报》等媒体相关报道的内容分析，并结合专家访谈的方式确定了包括“可靠性”“保证性”“有形性”“便利性”“安全性”和“补救性”6个维度的中国快递企业服务质量评价模型和评价体系。本研究首次将融合了差距分析和竞争性容忍区间分析的CZIPA法引入到快递服务质量的评价中，以竞争对手为基准来测评选定企业的服务质量，在解决了传统IPA法十字线放置争议的同时，明晰了服务属性指标改进的优先顺序，保证了资源的最优化配置。

       本研究虽然是以申通为例进行的实证研究，但是对国内其他快递企业都具有一定的参考价值。首先，与SERVQUAL模型相比，本研究构建的快递服务质量6维度模型新引入了安全性和补救性维度，这更加符合当前中国快递服务的发展情境和中国消费者的最新诉求。其次，CZIPA评价方法的引入，对处于激烈竞争市场的企业而言，有助于它们以竞争对手为参照系准确评估本企业的顾客感知服务质量，并且根据自身的资源能力和发展战略选择最优化的服务质量优化方案。当然本文的研究也存在一些不足之处，比如，实证对象仅选择了以消费者个体为主的国内普通快递服务用户，没有涉及从事电子商务的企业用户以及日益增长的国际快递服务用户，这需要在未来研究中进一步改进和检验。

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