基于旅客满意度评价的铁路客运产品设计调整

2012-08-06 09:38汤莲花李春艳
铁路计算机应用 2012年8期
关键词:客运旅客权重

汤莲花,李春艳

(北京交通大学交通运输学院,北京100044)

铁路是国家的重要基础设施,在综合交通体系中占有重要地位。随着社会的快速发展,人们对出行质量的要求大大提高,旅客需求不断向个性化发展。在这样的环境下,铁路必须探索新的理念和方法,不断开发出既能保持竞争优势又能满足人们需求的客运产品。

本文提出一种将旅客满意度引入到客运产品设计以及调整中的方法,通过建立旅客满意度的综合评价指标体系和评价方法,分析和查找当前铁路客运产品设计中可能存在的问题,为调整现有产品和设计新产品提供依据,不断提高旅客满意度。

1 铁路旅客满意度评价指标体系

铁路旅客满意度评价指标体系是指以旅客满意度为总目标,运用系统的观点,把铁路客运服务系统中影响旅客满意程度的主要因素综合起来,形成一个层次分明、结构合理的评价整体[1]。

1.1 铁路旅客满意度主要评价指标

根据旅客运输需求特征,考虑影响铁路旅客满意度的主要因素,确定旅客满意度评价指标[2],主要包括以下7类。

(1)安全性指标:列车运行安全及其如治安秩序等影响安全的指标。

(2)可达性指标:列车开行区间及停站等满足旅客出行需求的指标。

(3)经济性指标:影响客运产品价格的指标,例如服务内容,质量以及定价策略。

(4)快速性指标:包括列车等级等影响列车速度的指标。

(5)舒适性指标:包括产品服务质量,到发时刻等影响旅客舒适程度的指标。

(6)方便性指标:指客运产品换乘接续,开行频率等影响旅客便利方面的指标。

(7)增值性指标:指其他附加服务,例如行包托运服务,站车延伸服务等。

1.2 满意度指标与客运产品要素对应关系分析

旅客满意度的评价体系不仅应该能够独立反映旅客满意度某一具体指标的特征,还应与客运产品要素相联系。据此,通过综合分析,得到满意度指标与客运产品要素的对应关系,见图1。

图1 满意度指标与产品要素的关联关系

2 模糊综合评价基本模型

由于运输过程的复杂性及需求的多样性,旅客对铁路满意程度各因素的评价,往往没有明确的定量公式能用以计算,只能用相对模糊的原则来表达[3]。因此,本文选用模糊综合评价方法对铁路旅客满意度进行评价。

2.1 确定因素集U和评价等级集V

(1)评价指标集合U={U1, U2, …Ui, …Um},Ui为评价指标体系准则层中的第i个指标。Ui={Ui1, Ui2, …Uij, …Uin},Uij为准则层中第i个指标下的第j个指标[4]。

(2)评价等级集V={V1, V2, V3, V4,V5}={非常满意,比较满意,一般满意,较不满意,非常不满意}。

2.2 确定评价因素的权重集

由于各评价指标对旅客的重要程度各不相同,所以对旅客满意度的作用也不尽相同。因而在进行满意度评价时,为了区分各评价因素ui的重要性程度,必须将其量化并赋予一个相应的权重wi。

一级指标U={U1, U2, …Ui, …Um}中各指标的权重为A={w1,w2,…wn},二级指标Ui={Ui1,Ui2, …Uij, …Uin}中各指标的权重为wil={wi1, wi2,…wij, …wln}。

2.3 建立模糊评价矩阵

R是指因素集U到评价等级集V的模糊映射,其中rijh=Vijh/n(n为接受满意度调查的总旅客人数,Vijh为把指标Uij评价为等级Vh的旅客人数),则模糊评价矩阵R为:

2.4 模糊综合评价

2.4.1 一级模糊综合评价

一级模糊综合评价按第2层次(最低层次)各个因素进行[4]。在二级指标模糊评价矩阵的基础上,运用模糊综合评价式Bi=Ai● Ri,可以求得各个一级指标的模糊评价集,其中,Ai作为二级指标的权重分配集,Ri为二级指标的模糊评价矩阵。

2.4.2 二级模糊综合评价

在一级模糊综合评价的基础上,对一级指标运用模糊综合评价式B=A●R,即为总的旅客满意度评价结果。

2.5 总体满意度均值和总体满意度指数

总体满意度均值:

总体满意度指数:

3 实例研究—武广高铁

3.1 武广高铁的满意度

根据前文旅客需求特征与产品要素设计关联关系图,建立如下铁路旅客满意度的评价指标体系:U1安全性(列车运行安全u11,治安秩序u12);U2可达性(开行区间及停站u21,换乘接续u22);U3经济性(列车等级u31,设备设施u32,服务质量u33,定价策略u34);U4快速性(开行区间及停站u41,到发时刻及时长u42,列车等级u43);U5舒适性(到发时刻及时长u51,列车等级u52,服务质量u53,设备设施u54);U6方便性(换乘接续u61,到发时刻及时长u62,开行频率u63);U7增值性(各类附加服务)。

在本文研究中采用著名运筹学专家T.L.Saaty的层次分析法来确定权重,即通过评价指标两两比较得出判断矩阵,对判断矩阵作一致性检验后得到各指标的权重值[5]。

在对乘客进行抽样调查的基础上利用模糊统计方法可得第2层次各因素的旅客满意度评价集。表1为一级和二级模糊综合评判的主要结果。

表1 一级和二级模糊综合评判集

表1中,二级指标11个基本因素的旅客满意度评价集,构成7个一级指标的旅客满意度模糊综合评判集。如因素U1安全性的旅客满意度模糊综合评判集:

满意度的模糊综合评判集由二级模糊综合评判得到。第1层次7个因素的满意度模糊综合评判集构成一个模糊综合评判矩阵R,利用B=A●R可得顾客满意度模糊综合评判集。则旅客总体满意度指数CSI为:

其中,E=E(B)=B●H=4.215

类似可得第1层次各因素满意度均值和指数。

3.2 分析武广高铁满意度

3.2.1 总体满意度分析

如表1,得一级指标CSI得分,见图2。

如图2,在安全性和快速性方面武广高铁的得分都超过85分,对于这种满意度高的客运产品,武广高铁应致力于保持产品优势,使更多的人能够了解、熟悉并认知,以使产品树立起品牌效应;方便性达到80分,可达性接近于80分,都有待于进一步提高以更好地满足旅客的需求;而增值性、舒适性和经济性都在75分以下,需要特别注意加强,否则将会影响旅客对武广高铁的整体评价。尤其是经济性,它在满意度指标中的权重达到0.273,排在第2位,如果能得到改善,必然能使总体满意度得到较大的提高。

图2 一级指标CSI及权重

3.2.2 各产品要素满意度分析

由于满意度评价时评价指标与客运产品要素的对应关系并不只是一对一的关系,也有多对多的关系,为了更好地分析每一项客运产品,将满意度结果运用于指导设计和调整客运产品中,建立单一二级指标的综合评判集。分别按均值E和权重升序排列,见图3。

图3 满意度均值E和权重图

对应于每项指标的满意度均值E,其数值大小从3.642变为4.571,单从这个指标而言,应考虑调整满意度均值E小的指标。但一般来说,重要度高的指标,对总体满意度的贡献程度也相对较高,所以在产品调整中,应优先调整权重较大但满意度均值E较低的指标,才能使同样调整的情况下得到更优的效果。

可按一定标准调整满意度均值E较小的客运产品要素,这个标准由管理人员确定,例如可设定调整均值E小于4的指标。由图3可见,各个指标对满意度影响的权重各不相同,应调整对满意度影响较大的客运产品要素。例如可设定优先调整权重大于0.05的指标。从图3可知,若综合满意度均值E和权重两方面,武广高铁应考虑调整服务质量,换乘接续,设备设施,定价策略。

3.3 调整建议

从武广高铁旅客满意度的评价结果的分析可以看出,旅客对武广客运产品总体是满意度的,但仍然存在不足,需加以改善。

3.3.1 车票价格

武广高铁中,武汉到广州南一等票价为780元,二等票价为490元,对于普通老百姓特别是农民工以及学生群体而言确实偏高,如果消费不起他们就可能转而选择其他交通方式。所以可以由政府价格主管部门举行价格听证会,充分论证高铁票价的可行性。可以的话,从普通群众角度出发,适当降低票价。

3.3.2 减少购票等待时间

现在武广高铁也已经实现了网上订票,为了减少购票等待时间,需要进一步完善铁路售票系统。如在必要地段增设售票点,完善电话订票系统,在火车站增加更多的自动售票机。

3.3.3 加强站车信息服务

车站大厅以及候车室的列车信息应清楚显眼,进入站台的指示也应该一目了然,以方便旅客乘车为目的[6]。另外,为方便旅客的换乘,列车上可适当提供列车换乘信息。

3.3.4 提高工作人员的服务态度

铁路客运企业的工作人员需要树立优质服务的观念,始终站在旅客的角度考虑问题,一切从旅客出发,不断提高服务质量。

3.3.5 注重旅客信息反馈,加强与旅客的沟通

作为迄今为止世界上一条建成里程最长、运营速度最高的高速铁路,武广高铁不仅不应该惧怕旅客的投诉和意见,更应该主动与旅客沟通,获得反馈信息。

4 结束语

本文所建立的满意度与客运产品要素的映射关系、满意度综合评价指标体系以及将满意度评价结果应用于产品设计和调整的方法,可以为客运管理部门提高客运服务质量,并设计出适应市场需要且富有竞争优势的客运产品提供很好的借鉴作用。

[1] 李素芬,贾元华,房生修.铁路旅客满意度测评指标体系研究[J] . 北京交通大学学报, 2003,27(5).

[2] 刘小玲,崔炳谋,薛亮. 铁路旅客满意度的灰色综合评价[J] . 铁路运营技术,2008,14(4).

[3] 陈雄生. 基于模糊理论的公路旅客满意度综合评价研究[J] .道路交通与安全,2006,6(10).

[4] 郑欣,赵志敏,徐健. 基于模糊综合评价对某地铁乘客满意度分析[J] .交通科技与经济,2010(6).

[5] 李峰平,薛伟,周宏明,等. 基于fuzzy AHP的顾客满意度权重计算方法的研究[J] . 计算机工程与应用,2006(3).

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