蘇暢 哈爾濱工業(yè)大學 徐振中 北京航空航天大學 高瑄 吉林大學 高聞酉 長春理工大學
基于灰關(guān)聯(lián)分析的物流服務(wù)失誤的評價模型
蘇暢 哈爾濱工業(yè)大學 徐振中 北京航空航天大學 高瑄 吉林大學 高聞酉 長春理工大學
基于灰關(guān)聯(lián)理論建立物流服務(wù)失誤的評價模型。首先確定導致物流服務(wù)失誤的各影響因素,隨后對原始數(shù)據(jù)進行同一量綱處理,利用灰關(guān)聯(lián)分析,計算各因素指標的關(guān)聯(lián)度。
灰關(guān)聯(lián) 服務(wù)失誤 評價模型
當前物流業(yè)已經(jīng)成長為企業(yè)的“第三利潤源”,事實上,隨著物流業(yè)的快速發(fā)展,各大物流企業(yè)的技術(shù)、價格等越來越同質(zhì)化,在服務(wù)失誤之后增強自身補救能力已經(jīng)成為物流企業(yè)競爭的優(yōu)勢。
本文主要用灰關(guān)聯(lián)分析方法計算服務(wù)失誤的關(guān)聯(lián)度大小,構(gòu)建物流服務(wù)失誤的評價模型。
A.原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
均值化處理:設(shè)有原數(shù)列X,對于任意x(k),k=1,2,3…n,均值化處理得到新數(shù)列。
B. 計算關(guān)聯(lián)系數(shù)
設(shè)灰關(guān)聯(lián)模型的母序列為x0,比較序列為xi,則
計算出下式:
k點x0和xi的絕對差表示為:
兩級最小差為:
該公式可以拆分為下列兩個公式:
其中前者為第一級最小差,第二個表示為第二級最小差。第二級最大差為:
上述公式中ρ為分辨系數(shù),一般情況下,取值0.5。
C.計算灰關(guān)聯(lián)度
D.排關(guān)聯(lián)序
根據(jù)計算得出的關(guān)聯(lián)度排序,可以得出各個因素序列對于母序列的關(guān)聯(lián)程度。
E.列出灰關(guān)聯(lián)矩陣
設(shè)有n個母序列{Y1,Y2,Y3….Yn} ,m個因素序列{x1,x2,x3…xm};第m因素序列對于Y的關(guān)聯(lián)度表示為矩陣:
下面運用上述方法針對于某一物流站點的服務(wù)失誤進行分析。表1,2是原始數(shù)據(jù)
表1 顧客對于x物流站點不滿意比例 (%)
表2 顧客對于X物流站點不滿意的因素比例(%)
表3 均值變換表
表4 絕對值
Δ05 Δ06 Δ07 Δ08 Δ09 0.37 0.04 0.25 0.51 0.56 0.07 0.26 0.31 0.3 0.3 0.31 0.09 0.55 0.22 0.86
表5 極差最大最小值
兩級最大值和兩級最小值分別為:0.86和0.04,關(guān)聯(lián)度系數(shù)結(jié)算結(jié)果如表6
表6 關(guān)聯(lián)系數(shù)表
表7 關(guān)聯(lián)度表
根據(jù)上表得出的結(jié)果,進行關(guān)聯(lián)度排序:
本文的關(guān)聯(lián)矩陣為:(0.8,0.82,0.73,0.94,0.72,0.86,0.6,0.62,0.49)T
該文從若干服務(wù)失誤因素出發(fā),利用灰關(guān)聯(lián)分析建立分析模型,找出導致服務(wù)失誤最主要的因素,能夠很好促進其服務(wù)改進。
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蘇暢(1995.9—),女,吉林省長春市人,哈爾濱工業(yè)大學外語學院英語專業(yè),本科;徐振中(1994.2—), 男,山東臨沂, 北京航空航天大學,碩士;高瑄(1993.8—),男,吉林省長春市人,吉林大學超硬材料國家重點實驗室,碩士;高聞酉(1968.2—),男,吉林省長春市人,長春理工大學經(jīng)濟與信息管理學院,副教授。