第四章 、 資料整理與分析
第三節 品質屋建置
私 性
14 4.73 4.68 4.60
15 4.73 4.72 4.80
16 4.69 4.71 4.60
外觀 與視 覺吸 引力
17 4.07 4.16 4.40
18 4.26 4.20 4.40
19 3.73 3.93 3.80
20 4.16 4.18 4.40
21 3.48 3.75 3.20
服務 與 回應
22 3.99 4.08 4.00
23 3.98 4.08 4.20
24 4.16 4.17 4.00
25 4.31 4.28 4.60
第三節 品質屋建置
本研究之品質屋架構如圖 3-2 所示，由於本研究為了探討學生族群及非學 生族群對於旅遊與地方資訊類行動應用程式之服務品質的重要度，故本節區分 為兩小節，第一小節學生族群之品質屋建置，第二節為非學生族群之品質屋建 置。
一、學生族群之品質屋建置
（一）使用者服務需求項目
本研究旅遊與地方資訊類行動應用程式之使用者服務需求如表 3-1 所示。
（二）服務技術
本研究之服務技術的建制係透過與五位行動應用程式開發專家進行討論，
其目的為將使用者的需求轉化為相對應的服務技術需求品質特性，本研究相關 服務技術包含「APP 內容品質」、「APP 內容更新速度」、「網路連線品質」、「使
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用者隱私權保護」、「制訂完整的隱私安全機制」、「APP 編排設計」、「APP 每邊
設計」、「客服人員專業訓練」、「完整的諮詢服務平台」、「系統版本」等共十項。
（三）使用者服務需求項目與服務技術之關係矩陣
在此關係矩陣中，目的為瞭解使用者服務需求與服務技術之間的相關性，
其強度關係為◎表示高度相關、○表示中度相關、△表示低度相關，在權重計 算上分別給予 5 分、3 分、1 分。本研究學生族群使用者服務需求項目與服務技 術之關係矩陣如表 4-11 所示。
（四）KANO 品質要素分類
本研究學生族群之 KANO 品質要素分類結果如表 4-3 所示。
（五）k 值（k）
本研究引用 Tan & Shen（2000）及 Chaudha et al.（2011）的方法，將魅力 品質要素、一維品質要素、必須品質要素及無差異品質要素，分別給予 k 值 2、
1、0.5、0。其學生族群 KANO 品質要素分類之 k 值如表 4-6 所示。
表 4-6 學生族群 k 值
構面 題項 學生族群
KANO 品質要素分類 k 值（k）
資 訊 品 質
01 必須品質要素 0.5
02 必須品質要素 0.5
03 必須品質要素 0.5
04 一元品質要素 1
05 必須品質要素 0.5
效 率 性
06 一元品質要素 1
07 一元品質要素 1
08 無差異品質要素 0
09 無差異品質要素 0
系統 可 得性
10 一元品質要素 1
11 一元品質要素 1
12 一元品質要素 1
13 一元品質要素 1
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本研究之改進比值計算方式採用 Hashim & Dawal（2012）所提出之計算方 法，為專家重要度除以使用者重要度而求之。本研究學生族群之改進比值如表
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（九）調整因子（m）
本研究引用 Tontini（2007）所提出的調節因子之計算方法，其計算方式為 先求出 Berger et al.（1993）所提出的顧客滿意係數（CS）與顧客不滿意係數（CD）， 接著再取顧客滿意係數與顧客不滿意係數絕對值之最高者做為調整因子。本研
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（十二）服務技術重要度（AI）
本研究引用 Hashim & Dawal（2012）所提出之計算方法，將調整後重要度 與使用者服務需求項目及服務技術項目間關係矩陣相乘後加總得之。本研究之 服務技術重要度如表 4-11 所示。
表 4-11 學生族群之服務技術重要度
服務技術項目 學生族群服務技術重要度（AI） 排序
APP 內容品質 368 1
APP 內容更新速度 260.32 3
網路連線品質 166.28 5
使用者隱私權保護 145.9 6
制定完整的隱私安全機制 126.9 7
APP 編排設計 321.24 2
APP 美編設計 183.86 4
客服人員專業訓練 84.4 9
完整的諮詢服務平台 121.46 8
系統版本 63.52 10
藉由上述十二項本研究品質屋之元素建立後，便可進行品質屋的建置。本 研究學生族群之品質屋如表 4-12 所示。
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二、非學生族群之品質屋建置
（一）使用者服務需求項目
本研究旅遊與地方資訊類行動應用程式之使用者服務需求如表 3-1 所示。
（二）服務技術
本研究之服務技術的建制係透過與五位行動應用程式開發專家進行討論，
其目的為將使用者的需求轉化為相對應的服務技術需求品質特性，本研究相關 服務技術包含「APP 內容品質」、「APP 內容更新速度」、「網路連線品質」、「使 用者隱私權保護」、「制訂完整的隱私安全機制」、「APP 編排設計」、「APP 每邊
設計」、「客服人員專業訓練」、「完整的諮詢服務平台」、「系統版本」等共十項。
（三）使用者服務需求項目與服務技術之關係矩陣
在此關係矩陣中，目的為瞭解使用者服務需求與服務技術之間的相關性，
其強度關係為◎表示高度相關、○表示中度相關、△表示低度相關，在權重計 算上分別給予 5 分、3 分、1 分。本研究學生族群使用者服務需求項目與服務技 術之關係矩陣如表 4-19 所示。
（四）KANO 品質要素分類
本研究非學生族群之 KANO 品質要素分類結果如表 4-4 所示。
（五）k 值（k）
本研究引用 Tan & Shen（2000）及 Chaudha et al.（2011）的方法，將魅力 品質要素、一維品質要素、必須品質要素及無差異品質要素，分別給予 k 值 2、
1、0.5、0。其非學生族群 KANO 品質要素分類之 k 值如表 4-13 所示。
（六）使用者重要度（ui）
本研究非學生族群重要度之分析結果如表 4-6 所示。
（七）專家重要度（ei）
本研究專家重要度之分析結果如表 4-6 所示。
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（八）改進比值（IR0）
本研究之改進比值計算方式採用 Hashim & Dawal（2012）所提出之計算方 法，為專家重要度除以使用者重要度而求之。本研究非學生族群之改進比值如
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（九）調整因子（m）
本研究引用 Tontini（2007）所提出的調節因子之計算方法，其計算方式為 先求出 Berger et al.（1993）所提出的顧客滿意係數（CS）與顧客不滿意係數（CD）， 接著再取顧客滿意係數與顧客不滿意係數絕對值之最高者做為調整因子。本研
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（十二）服務技術重要度（AI）
本研究引用 Hashim & Dawal（2012）所提出之計算方法，將調整後重要度 與使用者服務需求項目及服務技術項目間關係矩陣相乘後加總得之。本研究非 學生族群之服務技術重要度如表 4-18 所示。
表 4-18 非學生族群之服務技術重要度
服務技術項目 非學生族群服務技術重要度（AI） 排序
APP 內容品質 410.36 1
APP 內容更新速度 308.46 3
網路連線品質 245.93 4
使用者隱私權保護 170.55 6
制定完整的隱私安全機制 125.12 7
APP 編排設計 396.25 2
APP 美編設計 216.05 5
客服人員專業訓練 83.24 10
完整的諮詢服務平台 120.26 8
系統版本 115.77 9
藉由上述十二項本研究品質屋之元素建立後，便可進行品質屋的建置。本 研究學生族群之品質屋如表 4-19 所示。
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