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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型研究——以淘寶網(wǎng)為例

2014-01-02 06:16:24秦向彬
唐山學(xué)院學(xué)報(bào) 2014年6期
關(guān)鍵詞:評(píng)價(jià)服務(wù)

胡 梅,秦向彬

(天津理工大學(xué) 管理學(xué)院,天津300384)

0 引言

近年來(lái),網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物已成為人們新的消費(fèi)方式,截止到2012年12月,中國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模達(dá)2.47億人,同比增長(zhǎng)21.7%,預(yù)計(jì)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模將持續(xù)增長(zhǎng)。雖然網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物得到了飛速發(fā)展并且具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),但是其仍存在很多缺點(diǎn)和問(wèn)題,2012年網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物投訴占電子商務(wù)類投訴的55.4%。如何提高顧客對(duì)服務(wù)質(zhì)量的感知成為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)發(fā)展所面臨的重大問(wèn)題,而服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)是服務(wù)質(zhì)量管理的關(guān)鍵,只有通過(guò)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)才能知道服務(wù)質(zhì)量是否存在問(wèn)題,繼而發(fā)現(xiàn)問(wèn)題,解決問(wèn)題[1],所以服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)就顯得尤為重要。

許多學(xué)者對(duì)電子商務(wù)環(huán)境下的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了探究,在已知文獻(xiàn)中,電子商務(wù)等同或者涵蓋了網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物。首先,在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)體系建立方面,Zeithaml等通過(guò)六焦點(diǎn)小組訪談的方法對(duì)有網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)的顧客進(jìn)行了調(diào)查,歸納出可靠性、可訪問(wèn)性、安全性、網(wǎng)站美觀等11個(gè)維度為電子商務(wù)服務(wù)質(zhì)量的影響因素。但如果從這11個(gè)維度來(lái)設(shè)計(jì)問(wèn)卷,則問(wèn)卷過(guò)于繁冗,很難作為電子商務(wù)服務(wù)質(zhì)量的參照標(biāo)準(zhǔn),而且這11個(gè)因素之間的有效性還有待檢驗(yàn)。李先國(guó)、張茜構(gòu)建和完善了C2C綜合拍賣網(wǎng)站評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,根據(jù)C2C綜合拍賣網(wǎng)站的特點(diǎn)以及前人研究的一些結(jié)論,從消費(fèi)者角度以及指標(biāo)的操作性上構(gòu)建C2C綜合拍賣網(wǎng)站的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,建立一個(gè)三級(jí)指標(biāo)體系,其中包括1個(gè)一級(jí)指標(biāo)、7個(gè)二級(jí)指標(biāo)、43個(gè)三級(jí)指標(biāo)。之后采用層次分析法分析調(diào)查問(wèn)卷,量化了各指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重,探討和解釋了消費(fèi)者比較看重的影響在線拍賣運(yùn)營(yíng)的因素[2]。孫寅通過(guò)服務(wù)藍(lán)圖的分析方法,根據(jù)有關(guān)服務(wù)質(zhì)量現(xiàn)有的研究和相關(guān)理論,分析了影響服務(wù)質(zhì)量的五大類因素,并在此基礎(chǔ)之上構(gòu)建了評(píng)價(jià)指標(biāo)。由于淘寶網(wǎng)提供了標(biāo)準(zhǔn)化的第三方擔(dān)保支付系統(tǒng)以及訂購(gòu)系統(tǒng),在以往的研究中并未包涵有關(guān)商品訂購(gòu)及安全的指標(biāo)。在實(shí)證研究中進(jìn)一步討論了其中各因素的重要程度,結(jié)論顯示網(wǎng)店服務(wù)質(zhì)量對(duì)網(wǎng)店信譽(yù)起到了決定性作用。

在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方法方面,孫建紅等根據(jù)電子商務(wù)發(fā)展的現(xiàn)狀,分析了以網(wǎng)上購(gòu)物為例的電子商務(wù)客戶滿意度影響因素,利用層次分析法建立了客戶滿意度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,排列出指標(biāo)中影響較大的因素,并提出對(duì)策建議[3]。李雯雯指出服務(wù)質(zhì)量在很大程度上影響著網(wǎng)購(gòu)商店的持續(xù)發(fā)展,因此衡量并評(píng)價(jià)服務(wù)質(zhì)量,在網(wǎng)店的經(jīng)營(yíng)和管理中顯得非常重要。李文采用專家賦權(quán)法和熵權(quán)法相結(jié)合的方法確定指標(biāo)權(quán)重,并運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)對(duì)電子商務(wù)環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)商店的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行度量,最后以某電子商務(wù)網(wǎng)購(gòu)商店為實(shí)例進(jìn)行了分析,并以Matlab 7.0程序予以實(shí)現(xiàn),為網(wǎng)購(gòu)商店的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供了切實(shí)可行的定量化方法[4]。

很多學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行了研究,關(guān)于網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的文獻(xiàn)多為單純的研究評(píng)價(jià)指標(biāo),或單獨(dú)研究評(píng)價(jià)模型,只有少數(shù)學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)的服務(wù)質(zhì)量的指標(biāo)體系和評(píng)價(jià)方法進(jìn)行系統(tǒng)的一體性的探索。鑒于此,本文將在學(xué)者們的研究成果的基礎(chǔ)上,結(jié)合對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)藍(lán)圖的分析,得到網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量的評(píng)級(jí)指標(biāo)體系,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量建立評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)模型并根據(jù)問(wèn)卷調(diào)查進(jìn)行模型驗(yàn)證,從而有效地確保了網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型的客觀性和準(zhǔn)確性,以期為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供借鑒和參考。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 服務(wù)藍(lán)圖

服務(wù)藍(lán)圖是一種準(zhǔn)確地描述服務(wù)體系的工具,它借助流程圖,將無(wú)形服務(wù)以有形證據(jù)的形式展現(xiàn),能夠讓服務(wù)過(guò)程中所涉及到的不同人員理解并客觀地使用它,而無(wú)論其在這一過(guò)程中所處的位置或持有怎樣的個(gè)人觀點(diǎn)[5]。經(jīng)過(guò)服務(wù)藍(lán)圖的描述,服務(wù)被合理地分解為服務(wù)提供過(guò)程的步驟、任務(wù)及完成任務(wù)的方法,使服務(wù)提供過(guò)程中所涉及的人都能客觀地理解和處理它,也不需要關(guān)心他們的出發(fā)點(diǎn)和目的是什么,而且客戶同服務(wù)人員的接觸點(diǎn)在服務(wù)藍(lán)圖中被清晰地識(shí)別,從而達(dá)到通過(guò)這些接觸點(diǎn)來(lái)控制和改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量的目的[6]。服務(wù)藍(lán)圖由四種行為、連接行為的流向線、分割行為的三條分界線和設(shè)置在顧客行為上方的有形展示組成。服務(wù)藍(lán)圖結(jié)構(gòu)圖如圖1所示[7-8]。

圖1 服務(wù)藍(lán)圖結(jié)構(gòu)圖

1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法即誤差反傳訓(xùn)練算法(Error Back Propagation)是一種多層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、可塑性強(qiáng)等特點(diǎn),是目前人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)模型中使用最廣泛的一種算法[9]。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過(guò)程組成。正向傳播階段,輸入樣本從輸入層傳入,輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)S型激活函數(shù)

作用后,再經(jīng)過(guò)各中間隱含層處理,傳向輸出層,輸出層節(jié)點(diǎn)k(k=1,2,…,H)得到輸出數(shù)據(jù):

每一層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層的神經(jīng)元狀態(tài)。若在輸出層得到的結(jié)果與期望不符,則轉(zhuǎn)入誤差反向傳播階段。誤差信號(hào)沿著原來(lái)的神經(jīng)元連接通路返回,在這一過(guò)程中逐一修改各層神經(jīng)元連接的權(quán)值。這種正向傳播與誤差反向傳播的各層權(quán)值調(diào)節(jié)過(guò)程周而復(fù)始,最終使信號(hào)誤差在允許的范圍之內(nèi)。

2 模型構(gòu)建

2.1 服務(wù)藍(lán)圖設(shè)計(jì)及關(guān)鍵點(diǎn)分析

服務(wù)藍(lán)圖有效地將服務(wù)分解為服務(wù)提供過(guò)程的步驟、任務(wù)及完成任務(wù)的方法,使服務(wù)提供過(guò)程中涉及到的人都能清楚地了解自己所處的位置,通過(guò)對(duì)服務(wù)藍(lán)圖的分析,不僅可以找到服務(wù)過(guò)程中的關(guān)鍵點(diǎn),而且通過(guò)對(duì)這些關(guān)鍵點(diǎn)的控制(建立評(píng)價(jià)指標(biāo)、進(jìn)行考核、有針對(duì)性改進(jìn)),實(shí)現(xiàn)提高服務(wù)質(zhì)量的目的[10-12]。本文對(duì)淘寶網(wǎng)的服務(wù)藍(lán)圖繪制及對(duì)失敗點(diǎn)、等待點(diǎn)和體驗(yàn)點(diǎn)等關(guān)鍵點(diǎn)的分析如圖2所示。

圖2 淘寶網(wǎng)服務(wù)藍(lán)圖

現(xiàn)將圖2所示的關(guān)鍵點(diǎn)對(duì)顧客服務(wù)質(zhì)量感知的影響做出分析。

(1)體驗(yàn)點(diǎn)E,在各體驗(yàn)點(diǎn)顧客感知服務(wù)時(shí)考慮的問(wèn)題如下:

E1:①網(wǎng)頁(yè)布局是否合理?②商品信息齊全是否有效?③顧客是否容易搜索所需商品?

E2:①服務(wù)人員是否能夠及時(shí)響應(yīng)顧客需求?②服務(wù)人員是否對(duì)顧客尊重有禮貌?③服務(wù)人員是否能夠快速正確解決問(wèn)題?

E3:①服務(wù)人員是否能及時(shí)響應(yīng)顧客需求?②服務(wù)人員是否對(duì)顧客尊重有禮貌?③服務(wù)人員是否能夠快速正確解決問(wèn)題?

(2)等待點(diǎn)W,在各體驗(yàn)點(diǎn)顧客感知服務(wù)時(shí)考慮的問(wèn)題如下:

W1:①顧客進(jìn)入店家是否及時(shí)得到響應(yīng)?②服務(wù)人員是否能夠快速解決顧客提出的問(wèn)題?

W2:①顧客是否能隨時(shí)查看物流情況?②商品是否能準(zhǔn)時(shí)送達(dá)?

W3:顧客的申請(qǐng)是否能得到及時(shí)的處理?

(3)失敗點(diǎn)F,在各失敗點(diǎn)導(dǎo)致服務(wù)失敗的原因如下:

F1:①服務(wù)人員不能夠及時(shí)響應(yīng)顧客需求;②服務(wù)人員對(duì)顧客的服務(wù)態(tài)度不佳;③ 服務(wù)人員不能快速正確解決問(wèn)題。

F2:交易程序繁雜。

F3:商品配送錯(cuò)誤。

F4:①商家不能履行承諾;② 商品不能準(zhǔn)時(shí)送達(dá);③ 商品配送錯(cuò)誤;④商品在配送過(guò)程中受損;⑤商品為假冒劣質(zhì)產(chǎn)品。

F5:商品評(píng)價(jià)客觀真實(shí)。

F6:①服務(wù)人員態(tài)度差;②服務(wù)人員對(duì)顧客的退貨申請(qǐng)置之不理。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

根據(jù)指標(biāo)選取的一般原則,參考了相關(guān)文獻(xiàn)[13-20],并征求相關(guān)專家的意見(jiàn),結(jié)合網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的實(shí)際情況和淘寶網(wǎng)服務(wù)藍(lán)圖的分析,本文選取可靠性、易用性、反應(yīng)性和安全性作為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的二級(jí)指標(biāo),每個(gè)二級(jí)指標(biāo)又包含若干個(gè)三級(jí)指標(biāo),從而構(gòu)建了一整套淘寶網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,見(jiàn)表1。

表1 淘寶網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.3 數(shù)據(jù)收集及處理

本文的研究數(shù)據(jù)通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查方法進(jìn)行收集,問(wèn)卷采用了Likert五級(jí)量表形式,其中5代表非常符合,1代表非常不符合。本次調(diào)查的范圍大部分集中在天津各高校在校學(xué)生,包括本科生和研究生,小部分問(wèn)卷通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳遞,調(diào)查對(duì)象為近幾年大學(xué)畢業(yè)的年輕工作者。根據(jù)2012年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)發(fā)布的《第29次中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》,在學(xué)歷方面,大專及以上學(xué)歷人群中互聯(lián)網(wǎng)使用率在2011年已達(dá)96.1%;學(xué)生上網(wǎng)人數(shù)為1.55億,是網(wǎng)民中規(guī)模最大的群體,占我國(guó)網(wǎng)民總?cè)藬?shù)的30.2%。所以,本次調(diào)查結(jié)果可以在很大程度上反映淘寶網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量的真實(shí)情況。

在數(shù)據(jù)收集階段,共發(fā)放100份問(wèn)卷,收回83份,問(wèn)卷回收率為83%。刪減掉不合格問(wèn)卷3份(有缺失值),最終得到合格樣本80份。

為了使數(shù)據(jù)符合訓(xùn)練過(guò)程的函數(shù)運(yùn)算要求,加快訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的收斂性,對(duì)所有原始輸入層的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理,將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為區(qū)域[0,1]內(nèi)的數(shù)據(jù),然后作為輸入值輸入網(wǎng)絡(luò)[9]。使用歸一化公式如下:

2.4 建立模型

2.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)

BP網(wǎng)絡(luò)最佳設(shè)計(jì)的原則是簡(jiǎn)潔實(shí)用,即在能夠滿足求解要求的前提下盡量減少網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模,這樣能減少學(xué)習(xí)的時(shí)間,降低系統(tǒng)的復(fù)雜性。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有一個(gè)很重要的定理,即對(duì)于任何在閉區(qū)間內(nèi)的一個(gè)連續(xù)函數(shù)可以用單隱層的BP網(wǎng)絡(luò)逼近,且理論上已經(jīng)證明三層BP網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)任意的非線性關(guān)系的映射,四層網(wǎng)絡(luò)比三層網(wǎng)絡(luò)收斂速度快,但更容易進(jìn)入局部極小點(diǎn),并且過(guò)多的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的泛化能力減弱,網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力下降。因此,本文將使用含一個(gè)隱層的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2.4.2 隱層的神經(jīng)元數(shù)的設(shè)定

隱層的神經(jīng)元數(shù)的確定是一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題。數(shù)量過(guò)少,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從樣本中獲取信息的能力差,網(wǎng)絡(luò)不足以概括和體現(xiàn)訓(xùn)練集中的樣本規(guī)律;隱層神經(jīng)元數(shù)量過(guò)多,可能會(huì)將樣本中非規(guī)律的內(nèi)容牢記,從而出現(xiàn)“過(guò)度吻合”,并且會(huì)使網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度增加,訓(xùn)練時(shí)間增長(zhǎng)。本文由經(jīng)驗(yàn)公式

進(jìn)行確定,其中:S表示隱含層神經(jīng)元數(shù);m表示輸入層神經(jīng)元數(shù);n表示輸出層神經(jīng)元數(shù);a取區(qū)域[1,10]內(nèi)的整數(shù)。

2.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建立

將指標(biāo)體系中的三級(jí)指標(biāo)的數(shù)據(jù)歸一化后,作為網(wǎng)絡(luò)的輸入值,歸一化后的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)值作為輸出值,隨機(jī)選取部分樣本輸入網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)訓(xùn)練,當(dāng)權(quán)值、誤差等達(dá)到精度要求之后,使用剩余部分的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。根據(jù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,體系中16個(gè)三級(jí)指標(biāo)的數(shù)據(jù)為網(wǎng)絡(luò)的輸入值,網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量綜合評(píng)價(jià)為輸出值,故BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入神經(jīng)元數(shù)為16,輸出神經(jīng)元數(shù)為1。淘寶網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖如圖3所示。

圖3 淘寶網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

使用經(jīng)驗(yàn)公式(5)初步確定網(wǎng)絡(luò)的隱層神經(jīng)元數(shù)。在上述BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖中,輸入神經(jīng)元數(shù)目m為16,輸出神經(jīng)元數(shù)目n為1,計(jì)算可知隱層神經(jīng)元數(shù)取[8,17]內(nèi)的整數(shù)。通過(guò)仿真擬合,確定隱層神經(jīng)元數(shù)為12。隨機(jī)選取70組數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,將剩余10組數(shù)據(jù)輸入已經(jīng)訓(xùn)練好的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真測(cè)試。輸入訓(xùn)練樣本,Matlab軟件訓(xùn)練結(jié)果如圖4所示,對(duì)10組學(xué)習(xí)樣本的仿真結(jié)果與調(diào)查結(jié)果對(duì)比如表2所示。

圖4 淘寶網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)仿真

表2 淘寶網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)目標(biāo)輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出對(duì)比

由表2可知,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)淘寶網(wǎng)服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià),得到的輸出結(jié)果與實(shí)際調(diào)查的所得評(píng)價(jià)結(jié)果誤差較??;除第6組和第9組數(shù)據(jù)之外,其他8組數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)輸出基本與目標(biāo)輸出一致,符合根據(jù)“5表示非常滿意、4表示滿意、3表示一般、2表示不滿意、1表示非常不滿意”得到的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)。由此可知使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)進(jìn)行評(píng)價(jià)具有可行性和合理性,同時(shí)可以預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)未來(lái)服務(wù)質(zhì)量的趨勢(shì),根據(jù)服務(wù)質(zhì)量水平來(lái)采取控制措施。

3 結(jié)論

本文以淘寶網(wǎng)為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)的典型代表,以網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)的服務(wù)質(zhì)量為研究對(duì)象,基于對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)藍(lán)圖的設(shè)計(jì),并對(duì)服務(wù)藍(lán)圖的關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行分析,設(shè)定了網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系,建立了基于BP網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,并根據(jù)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)相關(guān)調(diào)查問(wèn)卷,進(jìn)行實(shí)地考察,為網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)提供了依據(jù)。

利用服務(wù)藍(lán)圖將無(wú)形的服務(wù)過(guò)程有形化,可以清晰地觀察到企業(yè)與顧客的服務(wù)人員的接觸過(guò)程,通過(guò)對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)的分析,可以找到影響顧客感知服務(wù)質(zhì)量的影響因素;應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建構(gòu)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型,充分發(fā)揮了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)越性:既可擺脫人為因素及隨機(jī)性的影響,又能保證評(píng)價(jià)的客觀性和準(zhǔn)確性,具有一定的理論與實(shí)用價(jià)值。本文的研究結(jié)果表明服務(wù)藍(lán)圖是網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量指標(biāo)體系建立的有效依據(jù),BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法是對(duì)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量水平評(píng)價(jià)和預(yù)測(cè)的可行工具,在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物網(wǎng)站和其他服務(wù)業(yè)的服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)方面具有較強(qiáng)的推廣性。但BP網(wǎng)絡(luò)輸入的每個(gè)指標(biāo)對(duì)輸出的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物業(yè)服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)的影響程度的權(quán)重沒(méi)有做出計(jì)算、分析,這應(yīng)該是以后的研究方向。

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