摘 要:关于顾客满意度的提法最早起源于上世纪的80年代,影响满意度的因素有两条:即顾客预期和顾客感知效果。在购买行为发生时,感知效果与顾客期望的差距,会让顾客产生主观的判断,当顾客的期望接近或者低于感知,顾客的满意度就会升高,反之则会降低。旅客满意度对旅客的忠诚度有重要影响,应该从哪些方面入手改进服务质量,优化旅客体验,旅客最在意的又是什么?是需要我们思考的问题。
关键词:调查方法;调查结果;对策分析
1.引言
1.1本文以2017年合肥客運段旅客满意度调查数据为基础,设计出测评模型进行信度和效度分析,试图探寻影响服务质量的各个因素间的联系,为打造服务品牌提供思路。
在此次调查中,共发放问卷2000份,收回有效问卷1980份。根据调查结果,并考虑到技术越先进,服务质量越好,增值服务越丰富,旅客就感觉物有所值,提出如下影响路径假设:
本次问卷调查,问题主要集中在关于感知技术因素及感知服务因素两方面的问题,因此将问卷数据归集为如下几类:
感知技术因素:设备设施(x1),列车广播(x2);
感知服务因素:服务态度(y1),文明用语(y2),着装仪容(y3),卧具清洁(y4),卫生状况(y5),厕所使用(y6),餐饮供应(y7),商品销售(y8)。
2.调查方法分析
2.1数据信度、效度分析
本次调查的信度分析采用克伦巴赫alpha系数的方法。克伦巴赫alpha系数是一套常用的衡量问卷内在一致性方法,其公式为:
其中k为量表中题项的总数, Si2为第i题得分的题内方差,ST2为全部题项总得分的方差。从公式中可以看出,alpha系数评价的是量表中各题项得分间的一致性,属于内在一致性系数。经计算整理得到系数表如下。
在表1中,整体系数为0.914,说明问卷项目得分具有很高的内部一致性指标。而由于感知技术因素只有两个指标组成,故而根据计算公式无法得出删除任意一个指标后组内的的变化,但是设备设施及列车广播可以归类为满意度模型中选择的潜在变量,与假设设置不存在差异。对于感知服务因素,在删除任一变量后,组内的系数都有不同程度的降低,因此没有删除任一子项的必要。
根据上述10项变量指标参数以及得到的路径图,采用结构方程模型软件AMOS并选取固定的参数,经过标准化计算后的路径分析结果如下所示:
在表2中,其它变量之间的回归系数都到达了小于0.001的显著水平,符合显著性检验要求。
关于问卷的描述性统计分析表列式如表3:
2.2结构变量之间的关系分析
在表3中,各子项的得分分散,最大分皆为10分,最低分以1分居多,均值都达到了8分以上,其中文明用语总得分最高,为9.39分,可知整体满意度情况是很高的,而商品销售指标的得分最低为8.45分,其次为设备设施得分8.55分,这说明随着人们使用铁路运输的频率提高,在列车上购买商品、使用车上设施的次数上升,对其关注度也逐步提高。
3.调查结果启示与对策分析
通过此次研究结果,我们验证了旅客满意度调查的合理性和科学性,得知除了安全性和可靠性外,旅客对于铁路企业提供服务的便捷性、经济性和舒适性均有较大的期待。大部分参加问卷调查的普速列车旅客表示之所以选择乘坐本次列车,安全舒适,时间合适,价格不贵,性价比较高是主要原因。
4.改善餐饮销售现状
目前动车高铁全部为配餐制,配餐制下供应的餐食为搭配好的套餐,种类不多,而旅客对于餐饮产品的需求并不集中,个性需求难以被满足。除套餐品种外,卫生、价格、新鲜度、用餐便捷也是旅客关注的部分。由此可以得出,动车组餐食可以从餐食多样化、性价比、卫生、口感等方面入手改善。
5.研究的局限性
本次调查问卷由铁路工作人员发放,而不是委托第三方机构进行,可能造成旅客不好意思对于乘务人员的着装、文明用语、服务态度等做出过低的评价,有可能在一定程度上影响结果的准确性。
本次问卷虽然是采取随机抽样的方式,但发放时间是5月中旬,这个时间段的学生客流和农民工返乡客流较少,因此样本中这部分旅客占比较低,意见缺失。
参考文献:
[1]王星林.铁路客运列车服务质量与顾客满意度关系研究[D]石家庄.河北经贸大学.2012:33-35.
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作者简介:吴桐,上海铁路局合肥客运段 安徽合肥 230031