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基于ACSI模型的鐵路網絡與人工票務服務滿意度測評比較

2022-06-07 03:12:35白玉翠
交通科技與管理 2022年10期

白玉翠

摘要 鐵路客運服務質量是關系人們出行最重要的一環,其中網絡售票和人工售票是客運服務質量重要的組成部分。文章基于美國顧客滿意度指數模型(ACSI),結合鐵路客運的實際情況,分析影響售票服務的各個因變量和結果變量,建立結構方程。結合車站內的乘客選取一定的樣本,針對采集的樣本數據,分別對網絡售票和人工售票的旅客滿意度指數進行計算和比較。得到旅客對于兩種售票方式的服務評價結果,并為鐵路客運售票部門提出改進措施和建議。

關鍵詞 網絡售票;人工售票; ACSI模型;滿意度指數

中圖分類號 F724.6 文獻標識碼 A 文章編號 2096-8949(2022)10-0019-03

0 引言

隨著社會的不斷發展,乘客對于鐵路客運服務提出了更高質量的要求。購票是整個出行過程的前提,其完成質量的高低直接決定了旅客對于客運服務質量的評價。不僅影響旅客的再購買行為,同時也關乎著鐵路的運營效益[1]。

目前我國主要的售票方式仍以網絡售票和人工售票兩種方式為主。過去的研究主要集中于對客運整體服務的滿意度評價,未對客運服務進行細分,且缺乏橫向的比較。因此,把網絡售票和人工售票的服務滿意度作為研究對象,探討乘客對于客運售票服務的期望以及滿意度,基于研究結果對二者的滿意度進行橫向比較。綜合比較結果,提出對應的改進措施,從而發掘出鐵路售票服務中的薄弱環節,對提升乘客滿意度、加強鐵路運營在市場中的競爭力至關重要。

1 鐵路票務服務及其滿意度

鐵路客運票務服務包括基本票務服務、延伸票務服務兩大類,其中基本票務服務包括車票信息查詢、網絡訂票、電話訂票、代售點購票、車站窗口購票等。延伸票務服務包括語音播報、團體票、常旅客計劃等服務。該文研究的是基本票務服務中的訂購票服務范疇,在此特指網絡售票票務服務以及人工售票票務服務。其中網絡票務服務是指乘客通過購票網站或者12306 App進行余票查詢、購票、退改簽等票務服務;人工票務服務是指乘客前往車站窗口,由專門的鐵路工作人員代為購票、余票查詢、退改簽等業務的辦理。

滿意度來源于乘客對企業的某種產品服務消費所產生的感受與自己所期望進行的對比[2]。該研究的網絡票務服務滿意度是指乘客通過網絡平臺獲取到企業的相關服務,并對其服務的認可度;人工票務服務滿意度是指乘客通過車站的人工售票窗口獲得企業的相關服務,和對服務的認可度。網絡票務服務滿意度可以用來衡量鐵路的網絡售票水平,人工票務服務滿意度可以用來衡量鐵路工作人員的服務水平。

2 鐵路票務服務滿意度指數模型

票務服務滿意度包含多個影響因子,影響因子之間又具有交叉影響的關系,考慮滿意度評價模型需要考慮這些因素,選取最適合的滿意度評價模型。常用的滿意度模型主要有P-E模型、KANO模型、滿意度重要性矩陣模型以及ACSI模型[3]。由于P-E模型不能給出乘客對票務服務的期望與重要性之間的關系;KANO模型只能用于輔助研究,不能直接用來測量乘客滿意度;滿意度重要性矩陣模型沒有考慮乘客感知和乘客期望對滿意度的影響,數據的準確度不高;而ACSI模型可以將多個影響因素置于一個因果關系模型中,結構體系更加合理。因此該文選擇ACSI模型,路徑圖如圖1所示。

此路徑的基本假設為,箭頭起始端對箭頭末端的元素有一定的路徑影響,模型主要由因變量和結果變量構成,其中因變量包括質量期望、感知質量和感知價值。結果變量包括乘客滿意、乘客抱怨、乘客忠誠。

鐵路票務服務滿意度影響因子又可分為潛變量和顯變量。其中ACSI模型路徑圖中的均為潛變量,為不可以直接被測量的變量[4]。顯變量是可以直接被測量的變量,每一個潛變量可能對應多個顯變量。潛變量又可細分為受外部影響而變化的內生潛變量、不受外部影響而變化的外源潛變量,在圖1中路徑圖中,內生潛變量有感知質量、感知價值等。外源潛變量有質量期望。同理,顯變量也可分為受外部影響而變化的內生顯變量和不受外部影響而變化的外源潛變量,其中內生顯變量包含感知質量、感知價值在表1中對應的若干個測量變量,外源顯變量包含質量期望對應的若干個測量變量。

考慮影響鐵路網絡票務服務和人工票務服務水平的主要影響因素,具體潛變量和顯變量對應的測量因子,如表1所示。

2.1 結構方程模型

2.2 網絡與人工票務服務滿意度方程

3 票務服務滿意度調查與分析

3.1 滿意度調研基本方案

該次調研的地點選在天津站,以候車室的乘客以及出站口的乘客作為樣本數據。天津站作為重要的交通樞紐,鐵路旅客較為充足。綜合考慮模型中6個潛變量的互相影響,設計中每個問題均遵循5級李克特量表的方式進行評價[5],盡量避免統計中的偏差過大問題,爭取客觀地反映出旅客的真實想法,使滿意度測評結果更加準確。

調研共計發放調查問卷150份,收回有效問卷142份,問卷回收率達94.7%,信度系數為0.912。

3.2 滿意度測評分析

通過LISREL軟件分別對網絡售票和人工售票兩種方式進行滿意度測評建模分析,各項指標得分如圖2、圖3所示。

根據網絡售票和人工售票滿意度測評各項指標得分,可以看出網絡售票比人工售票服務滿意度高21.2%,反映出旅客更傾向于網絡售票,人工售票服務水平還需進一步提高。雖然部分旅客對售票服務有抱怨,但是抱怨率相對較低,且人工售票出現的投訴率較網絡售票有一定的降低,說明鐵路售票服務中,人工售票始終在發揮著重要的作用,但仍需采取相應的措施以完善售票服務。

由圖3可以看出,感知質量相較于感知價值對乘客滿意度影響占比很大,這是由于旅客比較注重自身的感受,同時感知質量對感知價值影響較大,從而間接地削落了感知價值對乘客滿意度的影響。旅客期望對滿意度為很小的負值,原因是乘客的期望值和滿意度成反比關系,期望值越高,滿意度越低。

4 總結分析與改進措施

根據調查問卷結果分析,可以看出提高鐵路票務服務滿意度,主要通過提高感知質量、降低旅客抱怨率等方式。具體的舉措如構建多渠道的購票信息查詢途徑、合理的進出站指引、整合站內、站間的資源,實現資源共享。降低旅客抱怨率,積極聽取旅客反饋的意見,提出切實有效的解決辦法,從而提升鐵路部門的票務服務質量和水平。

參考文獻

[1]王甦男, 賈俊芳. 旅客運輸[M]. 北京:中國鐵道出版社, 2010.

[2]甘元藝, 邵毅明, 馬慶祿, 等. 道路客運聯網售票系統發展優化研究[J]. 綜合運輸, 2020(11): 20-25.

[3]李素芬, 賈元華, 房生修. 鐵路旅客滿意度測評指標體系研究[J]. 北方交通大學學報, 2003(5): 59-63.

[4]符宏葵. 鐵路票務服務滿意度測評及應用研究[D]. 成都:西南交通大學, 2014.

[5]王嘯陽. 鐵路用戶滿意指數模型的構建及應用[J]. 鐵路通信信號工程技術, 2021(3): 59-63.

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