基于Kano模型的古城文旅游客满意度研究——以开封市为例

张涵笑 刘畅 袁满

(河南大学国际教育学院 河南郑州 450000)

1 研究背景

随着国民经济的发展和人民物质生活的提高，我国旅游产业持续升温，游客数量不断增长。作为我国首批的24座历史文化名城之一，开封拥有丰富的人文资源和优美的自然景观，是河南省重点旅游城市，但仍存在一些不足。(1)游览方面，开封旅游资源众多，清明上河园、开封府、铁塔、包公祠等在旅游市场上拥有较高的知名度，但旅游路线较单调，不能激发游客的重游欲望。(2)城际交通方面，开封与郑州相邻，借助郑州发达的交通运输支持和郑汴一体化政策扶持，开封城际交通区位优势明显。(3)市内交通方面，由于开封重点保护文物众多，在城市道路开发与建设方面存在一定的问题，给游客的出行造成不便，特别是在节假日和双休日，开封市内交通拥堵、停车位不足等问题严重影响了自驾游游客的游玩体验。

2 文献综述

Kano模型是由日本狩野纪昭教授在双因素理论的启迪下于1984年提出的。根据不同类型的质量特性与顾客满意度之间的关系，狩野纪昭教授把质量因素划分为必备因素、期望因素、迷人因素、无差异因素和逆向因素五类。目前，关于Kano模型的研究主要分为应用领域研究与应用方法研究两个方面。在应用领域研究方面，陈卓(2013)研究了Kano模型在乡村旅馆服务质量评价中的应用；阮龙超(2015)在QFD的框架中引入Kano理论,并应用到休闲渔业服务质量测评中，提出渔村服务改进措施；黄怡和辛玉婷(2017)提出一种Kano-IPA模型用于景区服务因素的评价，并将因素进行优先级排序后应用到改善策略的制定中。在应用方法研究方面，侯智和陈世平(2005)提出了一种基于Kano模型并通过定义调整系数来调整用户需求重要度的方法；白涛和李中凯(2012)利用模糊Kano模型解决了传统需求重要度计算缺乏需求分类处理能力的问题；杜晓辉等(2021)利用Kano模型理论对问卷数据进行多元回归处理,将影响旅客舒适度的各类环境因素进行属性分类和评价。

3 基于Kano模型的开封年轻游客满意度影响因素的实证分析

3.1 Kano模型概述和Kano调查问卷的设计

在Kano模型的五项质量因素中，M是必备因素，表示服务的充分提供不会让顾客感到特别满意，但供应不足会导致其强烈不满；O是期望因素，表示服务的提供越充分顾客就越满意，越不充分就越不满意；A是迷人因素，表示服务的充分提供会让顾客满足，但不充足不会让顾客不满；I是无差异因素，表示顾客对产品或服务的充分提供与否并不在意；R是逆向因素，表示服务的充分提供让顾客不满意，但供应不足让顾客满意。

根据Kano模型的基本原理，在Kano问卷中设置正反两个问题，即“满足需求和未满足需求”，选项有非常喜欢、理应如此、无所谓、可以忍受和不能接受五项。根据Kano模型评价表确定每个质量要素的属性，再把数据代入式(1)(2)计算Better值和Worse值。

式中，、、、指各因素在Kano问卷中的分布数量；Better(SI)表示满足用户需求后的满意度系数，取值范围为0～1，数值越大，则用户满意度提升越强；Worse(DSI)是消除某功能需求后的不满意系数，取值范围为-1～0，数值越小，则用户满意度下降越多。

3.2 Kano调查问卷的发放与收集

本次问卷发放以线上发放为主，实地发放为辅。线上问卷的发放针对去过开封游览且年龄在34岁及以下的年轻人，线下发放在开封旅游景点鼓楼开展。本次调研共发放问卷200份，回收问卷169份，去除问题问卷22份，剩余有效问卷147份，有效问卷率为87%。

3.3 调查问卷信效度分析

本文用Cronbach’s α衡量各个影响因素内部的一致性，其值越高，说明问卷信度越高，一般其值达到0.6以上即可接受的信度。基于信度检验可分析出古城 基础设施、古城环境、古城服务、古城特色体验和总量表的正、负向信度系数均大于0.6，因此问卷设计较好。

效度是有效性，指问卷测量数据能够反映实际情况，对问卷效度分析后才能确定问卷的真实性和有效性。基于效度检验可得，影响游客满意度的各项因素评判指标KMO均大于0.5，说明该问卷效度良好，可用于后期数据分析。

3.4 游客满意度Kano模型分析

通过Kano问卷让游客对22个因素的正、反问题进行回答，再根据Kano二维模型质量要素归类表得出对于开封古城文旅年轻游客需求要素的最终属性。确定游客满意度影响因素的类别后，结合数据带入Better数值和Worse数值两项指标公式，得出开封古城年轻游客需求要素的改善指标，如表1所示。

表1 开封古城文旅游客需求属性表

3.5 开封古城年轻游客需求要素改善指标计算

本文利用SPSS绘制了游客满意系数散点图，如图1所示。本图共分为四个象限，X轴为Worse绝对值系数，Y轴为Better系数，X轴、Y轴的两条中心线为Better系数和Worse绝对值系数的均值。22个因素的散点分布于图中，分布于第一象限的多是古城交通工具、古城水质环境等期望要素；分布于第二象限的多为购物商业水平、当地居民友好程度等迷人要素；分布于第三象限的多是康体娱乐服务、古城服饰体验等无差异要素；分布于第四象限的多是古城交通工具、古城通信设施等必备要素。改善这些因素，有助于改善古城整体服务质量。

图1 游客满意系数散点图

4 提高开封古城文旅年轻游客满意度对策

根据Matzler等提出的传统提升策略，即M＞O＞A＞I的顺序，对开封旅游现状进行改善，提出以下提高年轻游客满意度的策略。务，多举办全民康体活动，为市民营造运动环境与氛围，提高居民生活幸福感；全面提升商贩服务水平，举办职业技能大赛，公司开展入职培训，宣传类似最美摊主的光荣爱岗事迹，提高全体服务人员的服务意识。

5 结语

综上所述，本文通过数据调查并根据Kano分析将年轻游客需求度要素归类为五种因素，提出进一步提高开封游客满意度的方案，当然也可有选择地应用到其他古城的可持续发展中。本文的不足之处在于问卷调查地的样本量相对偏小，同时被调查者多为大学生，这些都可能导致研究结论产生一定的误差，需在今后的研究中进一步完善和改进。

由于年轻游客是当下旅游市场的主力军，抓住年轻游客的旅游欲望并提高其旅游满意度，对旅游业的发展至关重要。因此，任何旅游市场都应了解影响年轻游客旅游满意度各因素重要性的先后顺序，首抓必备因素，改善期望因素，把握迷人因素，推动沉浸式旅游等新业态的发展。