基于顾客感知的物流服务水平研究——应用灰色关联度比对分析法

唐永洪

(佛山职业技术学院，广东 佛山 528000)

一、引言

物流服务提供商的核心目标就是提供顾客所需要的物流服务，[1]增强客户满意度与忠诚度。物流企业需要从客户的角度出发，并提供具有特色水平的差异性物流服务。因此，以顾客感知为导向的物流服务水平的研究，是近年来国内外研究的热点。[2]物流企业的服务水平若能恰当地量化比对分析，建立适时评价与反馈机制，则能够帮助物流企业更好地认识自身在物流服务中存在的问题和优势，及时调整物流服务策略，提高服务质量，增强客户满意度，从而获得持续竞争优势。[3]

随着经济快速发展和市场需求的拉动，珠江三角洲地区快递业百花齐放，联邦快递、敦豪等国际快递巨头相继在此设点经营，宅急送、顺丰等国内民营快递公司也纷纷设立网点。至于小型的快递经营者，更是数以百计。如何扩大市场占有率，取得竞争优势，是快递行业企业面临的重要课题。本文应用灰色关联度的方法，通过对佛山物流快递企业市场占有率及物流服务进行比对分析，找出物流服务因素与企业市场占有率之间的灰色关联度，进而确定其目标客户关注的重点，发现客户服务存在的主要不足，找出亟需改进的环节。

二、物流服务水平比对分析指标

为实现差异性物流服务，首先需找出不同客户接受服务时的侧重点即需求特征，其相对应的便是多因素比对分析体系中各指标的权重。本文在物流服务水平比对分析中采用了准时交货率、货物质量完好率、货物交付性能、服务态度及物流服务价格可透视性6个指标。[4]物流服务水平指标初始体系，如图1所示。

图1 物流服务水平满意度比对分析评价模型

三、建立客户感知物流服务水平评价的灰色关联度比对分析模型

通过灰色关联度分析方法(grey relational analysis，GRA)，建立客户感知的服务水平比对分析模型(Model of Compare Analyzing Logistics Service Performance Level，CALSPL)。[6,7]具体分析步骤如下：[7]

①选取反映系统行为特征的数据序列

首先要选取反映系统行为特征的数据序列，即各市场占有率为参考序列，记为(1)：

(X0(t)=(X01,X02,…,X0n)

(1)

选择各主要影响因素与参考数列作关联比较的比较数列，记为(2)：

(2)

其中，n为参与比较的企业数；l为比较序列数，即影响因素的数量；Xij表示第j个企业的第i个影响因素的测评分值。

②原始数据无量纲化

取每个序列最优序列值为1进行无量纲化：

(3)

③计算参考序列与比较序列的差序列：

(4)

④取分辨系数ρ, 其取值范围为0<ρ<1。经过多次验证，当ρ0.5时更容易观察出关联系数的变化，在本文中，取ρ=0.5。

⑤关联系数Cik(t)及关联度ri的计算

(5)

(6)

⑥确定各因素的权重：

(7)

权重序列为：

W=(λ1,λ2,…,λl)

(8)

⑦分析物流服务质量表现，找出改进方向。

物流服务水平无纲量化矩阵为：

(9)

则与物流服务最好表现的比对矩阵为：

(10)

根据公式(8)、(10)可计算出物流服务各方面的改进重要程度指数序列

(11)

其中，Iij数值越大，代表企业越需要在该方面进行改进。

四、仿真案例分析

选取佛山5家有影响的物流快递服务公司为例，使用CALSPL 模型分析其客户在进行服务选择时的主要影响因素。物流快递服务主要是针对目前速递业务而言，其客户一般都是个人客户，对服务的考虑因素一般也较为一致。由于物流快递服务主要任务是把货物从客户手中运送到指定客户手中，这里只选取准时交货率、货物质量完好率、货物交付性能、货物发运速度误差、人员服务态度、物流服务价格可透视性6个指标。

假定这五家快递企业占据佛山市快递业务市场100%份额。通过对客户进行市场调查，得出五家快递企业在该物流快递服务领域内的相对市场占有率，同时通过客户打分法，得出了客户对企业在服务各方面表现的评价(见表1)。其中分数越高代表企业在该因素方面的表现越好。

选取企业的市场占有率为参考序列，所有相关指标为比较序列。为了增强数据之间的可比性，需要对原始数据作变换，进行无量纲化处理，通过公式(3)得表2。

通过公式(4)，计算参考序列与比较序列之间的差序列，可得表3。从表3可以看出，其中的最大数与最小数分别是0.7585和0，即最小极差m=0和最大极差M=0.7585。

表1 各快递公司2009年珠三角地区市场占有率及影响因素相关数

表2 数据无量纲化

表3 市场占有率与各因素差序列

通过公式(5)，可以计算出每个指标与市场占有率之间的关联系数，如表4所示。

根据关联系数，可计算出每个指标与市场占有率之间的关联度。在此基础上，通过公式(7)，即可知各因素的权重。同时企业还可以知道目前市场中各因素的最好及最差水平，见表5。

通过分析可以发现这6个指标：人员服务态度、货物交付性能、货物质量完好率、货物发运速度误差、准时交货率、服务价格可透视性即客户感知的服务水平的影响程度分别为0.1670、0.1590、0.1740、0.1630、0.1662、0.1708。针对这一目标客户群，他们更注重货物的完好程度，其次分别是人员服务态度、准时交货率、货物交付性能、服务价格可透视性和货物发运速度误差。

表4 各因素与市场占有率的关联系数

表5 各因素的关联度、权重及现有最好、最差水平

此外，以佛山同城快递为个例，见表6。

表6 佛山同城快递公司现有物流服务各因素情况

通过表6可以看出，注重保证货物的完好程度，改进企业服务人员的专业技术水平和服务态度，是该公司需解决的问题。

五、结论

本文运用灰色关联度分析法建立的客户感知物流服务水平评价模型，定量分析影响客户选择物流服务提供商的因素，找出了其中的关键因素，帮助物流服务提供商更准确的找出其应该改进的方面，提高物流服务质量水平，进而增强企业的市场优势。在对物流服务水平进行综合比对分析过程中，关键是建立合理的综合指标体系，以及找出影响综合比对分析的主要影响因素。选用不同的权重或影响因子，分析所得的结论可能不同，甚至大相径庭，因此，在使用该分析工具时，前期的客户调研是基础与重要前提。

[参考文献]

[1]刘明菲.客户导向下的物流服务质量研究[J].商业时代，2006(19)：25-26.

[2]黄由衡，韩霜.物流客户服务成本与物流服务水平关系探析[J].物流技术，2007，(2)：22-30.

[3]John T Mentzer，Matthew B Myers，Mee-Shewcheung.Global market segmentation for logistics services[J].Industrial Marketing Management，2004，33(1)：15-20.

[4]John T.Mentzer, Daniel J.Flint, and G.Tomas M.Hult.Logistics Service Quality as a Segment-Customized Process.Journal of Marketing, 2001, vol.65:82-104.

[5]田民，刘思峰，卜志坤.灰色关联度算法模型的研究综述[J].统计与决策，2008，(1)：24-27.

[6]钱明霞.区域制造业及其影响因素灰色关联分析[J].城市问题，2008，(1)：23-28

[7]HsiaoChing Chen, HuiMing Wee, YungTsan Jou, and YaoHung Hsieh.Analyzing customer satisfaction and service level using AI technique [J].2007 IEEE:：1674-1678.