基于改进Kano模型的服务优化研究

第３４卷　第５期Ｖｏｌ．３４ Ｎｏ．５
重庆理工大学学报（自然科学）
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ）２０２０年５月
Ｍａｙ２０２０ 收稿日期：２０１９－０６－０６
基金项目：陕西省社会科学基金项目“陕西省公共交通服务质量评价研究”（２０１６Ｒ００４）
作者简介：樊根耀，男，教授，博士，硕士生导师，主要从事管理学研究，Ｅ ｍａｉｌ：ｆａｎｇｙ＠ｃｈｄ．ｅｄｕ．ｃｎ；安天娇，女，硕士研
究生，主要从事企业管理研究。

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１６７４－８４２５（ｚ）．２０２０．０５．０３０
本文引用格式：樊根耀，安天娇，李武选．基于改进Ｋａｎｏ模型的服务优化研究［Ｊ］．重庆理工大学学报（自然科学），２０２０，３４（５）：２３３－２３７．Ｃｉｔａｔｉｏｎｆｏｒｍａｔ：ＦＡＮＧｅｎｙａｏ，ＡＮＴｉａｎｊｉａｏ，ＬＩＷｕｘｕａｎ．ＳｅｒｖｉｃｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｅｓＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＩｍｐｒｏｖｅｄＫａｎｏＭｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌｏｆ
ＣｈｏｎｇｑｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅ），２０２０，３４（５）：２３３－２３７．基于改进Ｋａｎｏ模型的服务优化研究
樊根耀，安天娇，李武选
（长安大学经济与管理学院，西安　７１００６４）
摘 要：顾客需求分析是服务优化的前提。

传统研究在分析乘客需求时大多采用Ｋａｎｏ模型。

但使用Ｋａｎｏ模型对乘客需求进行分析，虽可初步界定关键服务要素，但也存在着定量化程度不足等问题。

为克服单一分析方法的局限性，尝试将Ｋａｎｏ模型和Ｍａｔｚｌｅｒ、Ｈｉｎｔｅｒｈｕｂｅｒ提出的量化分析工具相结合，通过计算降低顾客不满意系数（ＤＤＩ）和增加顾客满意系数（ＳＩＩ），进而构建Ｄ
ＤＩ－ＳＩＩ矩阵，以更加准确地界定关键服务要素并确定服务优化的策略优先级。

关　键　词：Ｋａｎｏ模型；定量化Ｋａｎｏ模型；服务优化；客运站中图分类号：Ｆ２７３．２ 文献标识码：Ａ
文章编号：１６７４－８４２５（２０２０）０５－０２３３－０５
ＳｅｒｖｉｃｅＯｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎＡｐｐｒｏａｃｈｅｓＢａｓｅｄｏｎｔｈｅＩｍｐｒｏｖｅｄＫａｎｏＭｏｄｅｌ
ＦＡＮＧｅｎｙａｏ，ＡＮＴｉａｎｊｉａｏ，ＬＩＷｕｘｕａｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｃｏｎｏｍｙａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｃｈａｎｇ’ａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１００６４，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｎａｌｙｓｉｓｏｆｃｕｓｔｏｍｅｒｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｉｓｔｈｅｐｒｅｍｉｓｅｔｏｔｈｅｓｅｒｖｉｃｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ．Ｋａｎｏｍｏｄｅｌｉｓａｕｓｅｆｕｌｔｏｏｌｉｎａｎａｌｙｚｉｎｇｔｈｅｃｕｓｔｏｍｅｒ’ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔａｎｄｄｅｆｉｎｉｎｇｔｈｅｋｅｙｅｌｅｍｅｎｔｓ，ｂｕｔｉｔ’ｓｓｔｉｌｌｏｂｖｉｏｕｓｌｙｉｎｓｕｆｆｉｃｉｅｎｔ．ＴｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓｔｏｉｎｔｅｇｒａｔｅｔｈｅＫａｎｏｍｏｄｅｌａｎｄｔｈｅｉｎｄｉｃｅｓｏｆＳＩＩ，ＤＤＩｗｈｉｃｈａｒｅｂｕｉｌｔｂｙＭａｔｚｌｅｒ＆Ｈｉｎｔｅｒｈｕｂｅｒ，ｓｏａｎｅｗａｎａｌｙｔｉｃａｌａｐｐｒｏａｃｈｉｓｆｏｒｍｅｄｔｏｆｉｎｄｔｈｅｋｅｙｓｅｒｖｉｃｅｅｌｅｍｅｎｔｓａｎｄｔｏｄｅｆｉｎｅｔｈｅｓｔｒａｔｅｇｙｐｒｉｏｒｉｔｙｏｆｓｅｒｖｉｃｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｍｏｒｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙａｓｗｅｌｌａｓｔａｋｅｔｈｅａｄｖａｎｔａｇｅｓｏｆｔｈｅｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＫａｎｏＭｏｄｅｌｉｔｓｅｌｆ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：Ｋａｎｏｍｏｄｅｌ；ｑｕａｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎａｌＫａｎｏｍｏｄｅｌ；ｓｅｒｖｉｃｅｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ；ＴｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎＳｔａｔｉｏｎ 通过顾客需求分析以确定关键服务要素，是
改进服务质量的重要途径［１－３］。

Ｋａｎｏ模型来源于
赫茨伯格双因素理论的基本思想，从产生满意感消除不满意感两个层次对质量要素的属性做了区
分［４－５］。

但在研究方法层面看，Ｋａｎｏ模型属于定
性研究，略嫌粗略。

此后，多位学者在Ｋａｎｏ模型的定量化应用方面展开了研究，提出了有价值的分析方法和工具，有效地拓宽了可使用Ｋａｎｏ模型
进行研究的学术领域［６］。

本文以汽车客运站为对
象，探索如何利用当前有关定量化Ｋａｎｏ模型的研
究理论识别关键服务要素，进而确定服务改进的策略优先级。

１　研究方法
Ｋａｎｏ［７］于１９８４年提出了Ｋａｎｏ模型。

该模型将服务质量要素分为基本要素（Ｍ类）、期望要素（Ｏ类）、魅力要素（Ａ类）、非必要要素（Ｉ类）和反向要素（Ｒ类）共５类。

各质量要素的分类可通过设计Ｋａｎｏ问卷进行调查并通过Ｋａｎｏ评价表确定。

其中，Ｋａｎｏ问卷是一个结构性问卷，由正面和反面两类问题组成，对同一问题的不同回答构成了该属性的频率，由Ｋａｎｏ评价表来进行统计。

将Ｋａｎｏ评价表中的统计数据进行整理，以总频数最大者作为该要素的ＫＡＮＯ类别。

１９９８年，Ｍａｔｚｌｅｒ和Ｈｉｎｔｅｒｈｕｂｅｒ在Ｋａｎｏ模型基础上以顾客满意系数作为质量改进的量化指标。

顾客满意系数分为提高顾客满意度系数（ｓａｔ ｉｓｆａｃｔｉｏｎｉｎｃｒｅｍｅｎｔｉｎｄｅｘ，ＳＩＩ）和降低顾客不满意度系数（ｄｉｓｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｄｅｃｒｅｍｅｎｔｉｎｄｅｘ，ＤＤＩ）。

这是一种改进的定量分析工具，能够相对准确地确定Ｋａｎｏ模型中的关键质量要素。

其计算公式如下：
ＳＩＩ＝
Ａ＋Ｏ
Ａ＋Ｏ＋Ｍ＋Ｉ
（１）
ＤＤＩ＝
－（Ｍ＋Ｏ）
Ａ＋Ｏ＋Ｍ＋Ｉ
（２） 本文以某汽车客运站为例，探索应用ＫＡＮＯ模型及ＤＤＩ ＳＩＩ矩阵分析顾客需求，并提出服务改进策略优先级的方法。

２　实证分析
２．１　问卷设计
参阅相关研究文献并听取客运站经营管理者及相关专家的建议，共确定了２８个服务质量要素指标，参见表１第１列。

问卷共分为受访者基本信息、Ｋａｎｏ问项以及ＩＰＡ问项三大部分。

其中，受访者基本信息包括年龄、性别、工作类型、教育程度、收入水平等。

Ｋａｎｏ问项部分则根据Ｋａｎｏ模型的内在要求，对每个质量要素设置正反两个方向的问题。

表１　Ｋａｎｏ评价表统计及分类结果
服务要素ＭＯＡＩＲＱＫＡＮＯ分类订票便利程度Ｘ
１
３６４８１０１４００Ｏ
车票信息获取性Ｘ
２
３３４３１８１４００Ｏ
票价Ｘ
３
２３５４１４１７００Ｏ
基础设施Ｘ
４
１９２６３３２９０１Ａ
候车环境Ｘ
５
３９３２１１２６００Ｍ
座椅布置Ｘ
６
４４２８９２７００Ｍ
指示标志Ｘ
７
３９２９７２９０４Ｍ
无线网络Ｘ
８
１８２５３９２６００Ａ
卫生间Ｘ
９
４１２５２１１９０２Ｍ
冷热水供应Ｘ
１０
４２２４１７２２０３Ｍ
关怀老弱病残孕Ｘ
１１
３１２０２４２８０６Ｍ
车内环境Ｘ
１２
３９２３１５２６０５Ｍ
乘客投诉应对Ｘ
１３
２９２４２１２６０８Ｍ
自助服务Ｘ
１４１２２７３４３１０４Ａ
４
３
２重庆理工大学学报
续表（表１）
服务要素ＭＯＡＩＲＱＫＡＮＯ分类便利服务Ｘ
１５
１５２３４６２４００Ａ
站内商品价格Ｘ
１６
２３２２３７２６００Ａ
餐饮购物Ｘ
１７
２７３１２１３７０２Ｉ
旅行资讯Ｘ
１８
１７１３２６４８０４Ｉ
服务意识Ｘ
１９
１８３９１９３００３Ｏ
服务态度Ｘ
２０
４０３７１６１５００Ｍ
行李服务Ｘ
２１
１７２５１６３８１１３Ｉ
正点率Ｘ
２２
３２２５１９２９０３Ｉ
行车动态显示Ｘ
２３
２４１８３７２９００Ａ
班次信息Ｘ
２４
４８１８１７２５００Ｍ
安检流程Ｘ
２５
２７２９１５２５０１２Ｏ
出行安全Ｘ
２６
４２２４１２２１０９Ｍ
等候秩序Ｘ
２７
３０３６１０３２００Ｏ
中转换乘Ｘ
２８
２７３４１７３０４６Ｏ
２．２　信度和效度检验
本文采用克伦巴赫α系数进行可信度检验。

发现各测量因素的克伦巴赫α系数均大于０．７１３，此值表示问卷内部一致性良好，具有较高可信度。

另外，使用因子分析法对问卷进行效度检验，进行主成分分析和方差最大正交旋转分析，保留特征值大于１、因子载荷大于０．６的因子，共得到７个主要因子，累计方差解释达到７６．４８６％。

此外，ＫＭＯ检验值为０．８４８，Ｂａｒｔｌｅｔｔ球形度检验近似卡方为８５００．１９９，ｐ＝０．０００，说明问卷结构效度良好。

２．３　数据处理
为了获得第一手数据，笔者采用随机抽样方法在某汽车客运站进行了问卷调查。

共发放问卷２８７份，回收问卷２４３份，剔除２２份无效问卷，最终有效问卷共计２２１份，问卷回收率８４．９６％，有效率７７．２７％。

对问卷进行统计分析，分别统计各服务要素的Ｋａｎｏ评价值（即频数），并根据最大值原则确定
相应要素的ＫＡＮＯ分类，结果见表１。

表中Ｍ、Ｏ、Ａ、Ｉ、Ｒ分别代表基本质量属性、期望质量属性、魅力质量属性和无谓质量属性；Ｑ表示回答存在矛盾，应舍弃之。

调研结果显示，在２８个服务要素中，候车环境（Ｘ
５
）、座椅布置（Ｘ
６
）、指示标志（Ｘ
７
）等１１项要素被归类为基本质量要素（Ｍ类）；订票便利程度
（Ｘ
１
）、车票信息获取性（Ｘ
２
）、票价（Ｘ
３
）等７项要
素被归类为预期质量要素（Ｏ类）；基础设施（Ｘ
４
）、
无线网络（Ｘ
８
）、自助服务（Ｘ
１４
）、便利服务（Ｘ
１５
）等６项要素被归类为魅力质量要素（Ａ类）；餐饮购物
（Ｘ
１７
）、旅行资讯（Ｘ
１８
）、行李服务（Ｘ
２１
）４项要素被归类为非必要质量要素（Ⅰ类），未发现反向质量要素。

根据式（１）（２）分别计算各服务要素的顾客满意系数ＤＤＩ和ＳＳＩ，结果见表２。

５
３
２
樊根耀，等：基于改进Ｋａｎｏ模型的服务优化研究
表２　各服务质量要素的ＤＤＩ和ＳＩＩ值
以表２中的ＳＩＩ值作为Ｘ轴，在０～１范围取值，越靠近右侧，其影响力越大；表中ＤＤＩ值作Ｙ轴，在－１～０范围取值，越靠近下侧，其影响力越大。

进一步计算可知，
ＳＩＩ的平均值为０．４７、ＤＤＩ的平均值为－０．５５。

再以原点为圆心划弧，可得到ＤＤＩ－ＳＩＩ分析矩阵，如图１。

图１　ＤＤＩ－ＳＩＩ分析矩阵
通过图中各要素与原点的距离，可知该要素对提高服务满意度或降低服务不满程度的影响力的大小。

在该分析矩阵中，距离原点最近的服务要素为旅行资讯（Ｘ１８），表示该因素对于总体服务质量的影响力较低，从服务质量决策角度来看，应
具有较低的优先级。

在分析矩阵中，距离原点最远的服务要素为票价（Ｘ３），其次分别为订票便利程度（Ｘ１）与车票信息获取性（Ｘ２），从服务质量决策的角度看，这些要素具有较高的优先级，服务改进时应予以重点对待。

综合考虑图１和表２，以ＳＩＩ、ＤＤＩ绝对值分别大于０．６为标准，可以看出，票价是否合理（Ｘ３）、是否有无线网络（Ｘ８）、便利服务是否方便快捷（Ｘ１５）３个要素，比起其他要素更提高乘客满意度，可视为提高乘客满意度的关键因素；而从降低乘客不满程度的角度出发，订票流程是否便利（Ｘ１）、车票信息是否可以及时准确获取（Ｘ２）、票价是否合理（Ｘ３）、候车环境是否整洁明亮（Ｘ５）、座椅布置是否舒适合理（Ｘ６）、指示标志是否清晰明了（Ｘ７）、卫生间是否干净（Ｘ９）、是否有冷热水供应（Ｘ１０）、车内环境是否整洁（Ｘ１２）、员工服务态度（Ｘ２０）、班次信息有无提示（Ｘ２４）、出行安全程度（Ｘ２６）、候车时是否井然有序（Ｘ２７）等要素更容易引起乘客的不满情绪。

这意味着，改善这些因素可以降低乘客的不满意程度，但却无法借此提升乘客满意度。

１）按照Ｋａｎｏ模型，改进服务质量要素的顺
６
３２重庆理工大学学报
序为：Ｍ类＞Ｏ类＞Ａ类＞Ｉ类；
２）判断有相同Ｋａｎｏ属性的服务质量因素时，可依据距离原点距离的大小直观地确定其策略优先级。

与原点距离越大，优先级越高。

根据以上原则，确定该客运站服务要素的优化可按照以下顺序展开，即
Ｘ９＞Ｘ
１０
＞Ｘ
６
＞Ｘ
８
＞Ｘ
１５
＞Ｘ
２３
＞Ｘ
１４
＞Ｘ
１６
＞Ｘ
２７
３　结束语
本文运用Ｋａｎｏ模型对２８个服务要素进行Ｋａｎｏ分类，并计算了每个服务要素的ＳＩＩ和ＤＤＩ值。

通过应用ＳＩＩ和ＤＤＩ矩阵图比较直观地区分了同一Ｋａｎｏ属性下不同服务要素的策略优先顺序，将Ｋａｎｏ模型在客运站服务研究领域进行了定量化应用，从而更精确地确定关键服务要素。

此外，对策略优先级进行排序，为更有效率地优化服务提供决策支持。

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Ｋａｎｏ’ｓｍｏｄｅｌｏｆｃｕｓｔｏｍｅｒｓａｔｉｓｆａｃｔｉｏｎｉｎｔｏｑｕａｌｉｔｙｆｕｎｃ
ｔｉｏｎｄｅｐｌｏｙｍｅｎｔ［Ｊ］．Ｔｅｃｈｎｏｖａｔｉｏｎ，１９９８，１８（１）：２５－３８．［７］　ＫＡＮＯＮ，ＳＥＲＡＫＵＮ，ＴＡＫＡＨＡＳＨＩＦ，ｅｔａｌ．Ａｔｔｒａｃｔｉｖｅｑｕａｌｉｔｙａｎｄｍｕｓｔ ｂｅｑｕａｌｉｔｙ［Ｊ］．ＴｈｅＪｏｕｒｎａｌｏｆｔｈｅＪａｐａ
ｎｅｓｅＳｏｃｉｅｔｙｆｏｒＱｕａｌｉｔｙＣｏｎｔｒｏｌ，１９８４，１４（２）：３９－４８．
（责任编辑　何杰玲）
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樊根耀，等：基于改进Ｋａｎｏ模型的服务优化研究。