顾客感知服务质量测评技术发展

期刊目录网微电子论文发表2020-03-24 13:34关注(1)

　　本文分析了顾客感知服务质量测评技术的现状及未来发展趋势。现状分析包括国外学者的服务质量差距（GAP）模型和SERVQUAL服务质量评价模型，以及国内学者的六性测评理论及技术和价值曲线评价模型。未来发展趋势前瞻性地分析和探讨了组织前线理论及技术，以及情感计算理论及技术。

　　[关键词]顾客感知；服务质量；测评技术

　　从芬兰汉肯经济学院Gronroos教授1984年提出顾客感知服务质量[1]概念，至今已经30多年，但是，如何测量评价顾客感知的服务质量问题，无论在理论界还是实践界一直难以突破，比如由于服务的无形性，服务提供商如何在顾客能够看得到、听得到、接触到的有形资源范围内展示自己的实力，吸引顾客，并给顾客带来美好的体验；由于服务的主观性，顾客的期望如何管理、顾客进店时的情绪如何影响接受服务过程中的感知质量。30年来，学者们开发了一些有影响力的技术和模型，尤其是近年来随着信息技术的发展，顾客感知服务质量的测评技术将会有所突破。

　　一、顾客感知服务质量测评技术和模型应用现状

　　1.差距（GAP）模型和SERVQUAL模型美国的研究团队帕拉索拉曼(A．Parasuraman)、泽斯曼尔(ValarieA．Zeithaml)和贝里(LeonardL．Berry)(简称PZB)提出服务质量差距模型和SERVQUAL模型[2]。服务质量差距模型中有5个差距：①管理者理解的差距；②服务质量规范的差距；③服务传递的差距；④承诺的差距；⑤顾客期望与感知的差距。其中最后1个顾客期望与感知的差距是前面4个差距的和。SERVQUAL模型针对这最后1个差距进行研究，找到顾客从以下5个方面测评服务质量，即：①有形性(Tangible)：物质设施、设备以及员工的外表；②可靠性(Reliability)：可靠地、精确地履行服务承诺的能力；③响应性(Responsiveness)：愿意并能及时地为顾客提供服务；④保证性(Assurance)：员工的知识、礼貌以及能让顾客产生信任感的能力；⑤移情性(Empathy)：关心、照顾，能为顾客提供个性化的服务。SERVQUAL模型包括5个维度22项指标，该模型在零售、餐饮、银行、保险、图书馆、酒店、医院、高等教育机构等众多行业中得到了广泛应用。我国SB/T10409-2007（中华人民共和国国内贸易行业标准：商业服务业顾客满意度测评规范）基于SERVQUAL模型制定。2.六性测评理论及技术北京理工大学教授、前国务院参事郎志正提出了服务质量评价的六个维度[3]，包括功能性、经济性、安全性、时间性、舒适性和文明性。功能性是指某项服务所发挥的效能和作用；经济性是指顾客为了得到不同的服务所需费用的合理程度；安全性是指保证服务过程中顾客的生命不受到伤害；时间性是指服务在时间上能够满足顾客需要的能力；舒适性是指在满足了功能性、安全性和实践性等方面特性的情况下，服务过程的舒适程度；文明性是指顾客在接受服务过程中满足精神需要的程度。郎志正教授的六性理论在国内质量管理及标准化制定领域得到了普遍推广，如在国内医疗、汽车维修、物业管理服务质量评价中得到广泛应用，并作为一些RB标准制定的理论基础，如RB/T303-2016（中华人民共和国认证认可行业标准：养老服务认证技术导则）、RB/T301-2016（中华人民共和国认证认可行业标准：合格评定服务认证技术通则）。3.价值曲线评价模型笔者基于对多个服务质量评价模型进行比较研究的基础上，提出了顾客感知服务质量评价指标选取的价值曲线评价模型[4]。价值曲线评价模型所遵循的是价值创新的逻辑思路，追求的是顾客感知服务质量在某些属性上的质的飞跃，它突破现存的赋予某行业的服务质量评价标准，调查始于以下“4个问题”：①本行业被赋予的服务质量评价要素中，哪些要素是应该取消的？②哪些要素应该削减到行业标准之下？③哪些要素应该提升到行业标准之上？④哪些要素是从未提供而顾客需要、应该由企业创造的？调查不仅要求顾客作出评价，还要求内部员工和管理人员作出评价，最终目标是发现使顾客感知服务质量产生质的飞跃的关键要素。价值曲线评价模型实施步骤分为5步：①确定行业标准要素。②根据上述“4个问题”设计问卷。③构建价值曲线。④实现价值创新。⑤监控价值曲线。

　　二、顾客感知服务质量测评技术和模型未来发展趋势

　　1.组织前线理论及技术前线作为一个可定义的术语来自于在中世纪的军队中的使用，其意义来自于前与线的结合，前就是前方的对抗军队之间的界限，线就是具体的接触点或冲突点。Black和GuyFord把“前线”引入管理领域[5]。Berry向服务领域引入这一术语，强调在组织边界工作的、作为客户联系和服务的顾问的“前线员工”的重要作用[6]。事实上，前线服务的早期应用几乎完全集中在识别客户接触和一线员工管理。其实，前线概念在几乎所有的服务模式中都是焦点。到目前为止，它们以各种术语表示，包括功能质量等。前线概念也指时间点，例如关键时刻，以表明在此发生交互的时间是迫在眉睫和瞬间发生的。后来，随着技术的发展和服务交互重要性的显现，研究范围继续扩大，如顾客与服务组织交互界面的研究，包括顾客充当一线员工角色的自助服务技术，调动一线员工和顾客在创造性问题解决中集体智慧的协同平台，以及人工智能（AI）系统，挖掘客户行为数据，以使一线员工个人和顾客能够与公司更有效的前线交流。技术从替代从事重复互动工作的人力到辅助一线员工（FLE）提供更好的服务的转变，FLE可以使用技术来促进服务或销售，通常在与顾客合作的过程中，创造更愉快、定制和有价值的服务互动。最近发展的技术工具，可以使顾客和员工学习或促进他们学习，使他们“聪明”，而不仅限于快速有效地执行重复的任务。这些工具可以随着时间的推移提供定制服务，反映了他们之前所有交互过程中的学习。这种技术进步来自认知计算，一种将人类和机器学习最好融合起来的自学习人工智能的形式。为此，它可以深入学习，涉及到基于数据输入，适应和学习的高级数据抽象和非线性过程。总之，顾客与服务机构的互动、交互界面及其组合等组织前线中顾客感知服务质量的测评技术的开发将是未来趋势。2.情感计算理论及技术情感计算由美国麻省理工大学Picard教授提出[7]，近年来得到很多领域的关注，如心理科学、认知科学、信息科学、神经科学等领域。但是，从总体来看，情感计算的应用研究目前还处于初级阶段。情感、情绪通常被认为是不可计算的东西，但是情感和情绪的产生常常伴随着一些可以获取、观察到的外部表现，如表情、语音、肢体动作等，而这些信息是可以通过传感器来获取的，我们通过对获取信息的分析处理，进而分析情绪或情感的变化。随着物联网及相应技术的发展，人们已经可以通过多种手段获取大量丰富的情感数据。利用这种情感数据进行智能分析的技术创新正在迅速融入顾客的商业和个人生活，并在顾客感知服务质量测评应用中具有深远的潜力[8]，如，现代面部编码技术可以从他或她的肌肉微表情中“读出”客户的实时情绪状态，以实时测评顾客感知服务质量。

　　作者：崔立新

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