当前,中低端养老机构对代养人员的需求管理已经陷入困境:一方面,中低端养老机构的人、财、物力不支持提供精细到个人的定制服务,另一方面,养员的需求不能及时清晰地表达,导致养员之间,甚至养员与机构护工、管理者之间经常发生冲突。中低端养老机构破解代养人员需求管理难题的关键因素在于如何评价入住养员。对入住养员的分析和评价影响着养老机构的服务资源分配和服务策略调整。受背景、文化、家庭、饮食等因素的影响,养员的需求各有不同。如何有效分类并评价养员是中低端养老机构需要解决的问题。由于养员属性的复杂,使用简单工具从养员行为的某一点切入来分析养员的特征并分类,对资源有限的中低端养老机构而言是唯一可行的路径。根据调查,养员的外出消费与其需求高度相关。本文认为,可以对RFMT 模型对公寓入住养员的外出消费行为进行分析,进而分类评价养员。RFM 模型是零售行业的一种客户细分模型,能客观分析并判定客户的等级或类别。而RFMT 模型是RFM 模型在特定客户管理场景的拓展,本文引入该模型用以分类与评价养员,并以阜新市A 老年公寓为例,对200 位可自理养员的外出消费行为进行分析。
对于中低端养老机构来说,实现高端养老机构精确到个人的养员画像绘制和管理,显然是不现实的。为了提高管理及服务效率,需要对养员提取特征,分类管理。根据实际情况,本文选择层次分析法与RFMT 模型,对A 老年公寓的200 位可自理老人的外出消费行为进行分析。
由于需求与消费高度相关,消费行为通常指向个体的真实需求,故本文以养员的外出消费行为为切入点,通过分析养员的外出消费行为,对养员进行分类和评价。
为解读养员的外出消费行为,本文引入RFMT 模型,根据研究对象,重新定义模型中的四个指标。各个指标的定义为:
R 指标,访问间隔,即养员最近一次外出的时间距离接受调查时刻的间隔。在本文中,为方便统计和计算,时间单位取“天”。
F 指标,消费频率,表示养员在最近20 次外出过程中的消费次数。如果一养员在20次外出中共有6次消费行为,则记为“0.33”。
M 指标,消费金额,表示养员在一年内外出过程中所有消费的总金额。
T 指标,单次消费最高金额,表示养员在一年内外出过程中单次消费的最高金额。
构建RFMT 模型,以上述4 个指标为变量,通过指标标准化并赋予权重来计算养员的关注价值(SRFMT),根据关注价值计算结果进行均值聚类分析,从而将养员分成不同的类别,为养老机构管理人员划分养员等价、提供差异化服务提供决策参考。
建立RFMT 模型需要4 个步骤:第一,使用层次分析法,确定指标的判断矩阵;第二,根据判断矩阵求取各指标的加权系数;第三,结合数据进行计算得到各养员的关注价值得分;第四,聚类统计价值得分并评价。
K-Means 聚类算法通过距离来衡量对象之间的相异程度:在给定聚类数K 后,算法随机选取K 个对象作为初始聚类中心,计算其他对象与初始中心之间的距离并分配给距离最近的中心。每分配一对象到一类中,聚类中心会被重新计算。以上过程不断重复,直到满足某个条件后停止。
首先,使用层次分析法对模型的四个指标作定性判定。层次分析法是将与决策有关的元素分解成若干层次,进行定性判定和定量分析的决策方法。本文利用专家评估法对四项指标进行两两对比并打分,标准如表2-1 所示。
表2-1 各层次评分标准表
本文邀请A 老年公寓的护工和公寓管理人员对四个指标进行定性判定。
首先,M 指标描述的是一年内养员的整体消费能力,是公寓提供分类服务的一个重要指标,因此M 指标具有最高的重要性。其次,F指标在衡量养员对自身的关注度。入住公寓的老人,其消费指向的对象一般是自己。再次,T 指标在一定程度上可以体现养员在当时消费情境下对应的最高消费能力以及消费意愿,T 对于进一步划分养员类别有参考作用。最后,R 指标刻画的是养员最近的活跃情况。越活跃的养员,其对公寓提供的服务不满意的概率也越大。于是,4 个评价指标两两比较判断优选矩阵见如下表:
表2-2 对比判断优先矩阵
使用公式对判断矩阵进行列归一化处理并验证后,得到各指标权重系数,如下表所示。
表2-3 各指标权重系数
A 老年公寓是阜新市中低端养老机构的典型,在当地具有较高的知名度。根据深度访谈、查看监控以及走访附近5 公里范围内的餐饮店、超市等场所,整理出A 老年公寓200 个养员近一年的RFMT 数据,如表-4 所示。
表2-4 养员RFMT 数据统计表
对数据进行规格化变换。规格化变换要求将每一个原始数据减去该变量中的最小值或最大值,再除以极差,最终得到规格化数据。由于样本数量少,本文对规格化处理得到的数据不做进一步的截取最优核算区间操作与评分处理,规格化处理得到的数字即为各指标得分。
得到各指标得分后,根据公式:
对每个养员各指标得分进行加权求和,得到养员的关注价值得分表,如下表所示。
表2-5 养员关注价值得分
将养员关注价值得分输入SPSS 17.0,选择软件中的K-Means聚类统计功能分析,得到200名养员的聚类统计结果如下表所示。
表2-6 关注价值得分的K-means 聚类统计结果
入住养员的分类后,本文对细分群的关注价值得分进行排序,量化各类入住养员的差异,有助于管理层制定更为可行的差异化服务策略。按照关注价值得分的排列情况,本文认为A 老年公寓应该优先将关注度投放到总得分较低的养员细分群体上。
表4-1 A 公寓养员RFMT 群体分级
本文分别从四个细分群中随机抽取若干个对象,从精力、财力两个维度整理出四个细分群各自的辨识特征。
表4-2 细分群辨识特征
对于1 类细分群而言,没有精力、财力支持,需求层次最低,个人精神状态较差。公寓需要将关注力资源优先投放到该类群体上,首先要防止这些养员做出危险举动,另外可以尝试用各类文娱活动激发该类群体的精神状态。
2 类群体相较于1 类群体而言有精力支持,需求层次较高。但由于没有财力支持,2 类群体偶尔会因为嫉妒等负面情绪与3、4 类群体发生冲突。对此公寓需要通过心理干预支持该类群体的积极情绪。
3 类群体有财力支持,但没有精力支持,主要需要亲人、好友的陪伴。公寓对这类群体,要采用积极的心理干预;同时要创造沟通的场景,促进养员之间的互动。
4 类群体有财力和精力的支持,精神状态好,需求层次高。这类群体通常能够主动沟通,或通过外出消费来满足自己的需求。这类群体不需要过度担心,但管理层需要和4 类群体保持积极有效的沟通:4 类群体擅长沟通,熟悉公寓内其他群体的情况,保持沟通有助于了解其他群体的需求变化,调整服务策略。
对入住养员的合理分级和评价影响养老机构的整体资源利用、服务质量以及养员满意度,进而影响养老机构的社会评价,是中低端养老机构竞争与发展过程的重要工作环节。需要注意的是,由于养员的需求具有时效性,机构需要每隔12 个月或18 个月重新对养员进行细分和评价,以更新决策参考。另外,本文刻意忽视了机构中半自理、不可自理养员的需求管理,后续将会跟进并补充相应的工作。