實例分析

這一章節將對本土銀行業服務品質做實證分析。首先利用 Kano 分析檢測各服務 構面與整體顧客滿意度的貢獻確實存在著線性及非線性關係，接著為了瞭解本土銀行 業在服務品質認知狀況及影響顧客滿意度的服務品質關鍵屬性，本研究擬進行兩階段 新缺口分析及兩階段 IPSM 分析。兩種方法第一階段都是針對七個服務品質評估構面 建構顧客滿意度函數，接著進行新缺口分析，了解各評估構面缺口的排序狀況，最後 再針對各構面的服務品質評估屬性做新 IPSM 分析，藉以觀察本土銀行業各服務品質 構面上的改進策略。其中顧客滿意度函數函數的建構採用 BPNN 進行，並以 Neural Solution 5 套裝軟體作為分析工具。

一、Kano 模式分析

本研究採 Matzal et al. (2004)所提出之虛擬迴歸分析法(dummy regression)，先將 各服務品質評估構面之滿意程度評估值以 D1 及 D2 進行轉換，其次根據此二虛擬變 數對整體滿意度之影響程度(迴歸係數)來判定各評估構面的因子屬性，分析結果如表 19 所示，「服務環境」、「保證性」及「便利性」為績效因子，表示本土銀行業若具 備了這些屬性，則顧客會覺得滿意，但是如果缺乏則會引貣不滿；「關懷性」、「互動 品質」、「ATM 系統」及「網路服務」為激勵因子，不具備時並無損顧客對服務之 滿意度，但是具備時則可大大提升顧客滿意度，因此本土銀行業者如能在此部分規畫 與其它同業間差異化的產品服務，將能創造更多利潤。

表 19

各服務品質評估構面對整體滿意度之虛擬回歸分析及其所屬因子類別

服務品質 構面

Kano 分析 虛擬回歸係數

屬性分類

滿意度缺口與 整體滿意度的

關係



1



₂

服務環境 -0.295* 0.486*** 績效因子 線性

關懷性 -0.284(ns) 0.664*** 激勵因子 非線性

互動品質 -0.115(ns) 0.919*** 激勵因子 非線性 ATM系統 -0.277(ns) 0.769*** 激勵因子 非線性 網路服務 -0.285(ns) 0.723*** 激勵因子 非線性

保證性 -0.505** 0.510*** 績效因子 線性

便利性 -0.546*** 0.565*** 績效因子 線性

註：*p < 0.05; **p < 0.01; ***p < 0.001; ns 不顯著

另一方面，也同時對各服務品質評估屬性做 Kano 分析，分析結果列於表 20。其 中 「銀行員工對所有顧客提供同等對待方式」、「銀行 ATM 所具備之功能完善」、

「ATM 軟硬體設施作業失誤少」、「您相信使用電子銀行時，個人資料不會流出」、

「ATM 交易過程具有安全性」、「銀行各項交易手續收費合理」及「銀行櫃台數量 足夠應付各項業務」等評估屬性為激勵因子，其餘評估屬性為績效因子。本土銀行業 管理者針對這些激勵因子規畫與其他業者在這些屬性上的差異化方案，將吸引顧客的 關注，以增加顧客滿意度，做為與同業間的競爭優勢。

表 20

各評估屬性對整體滿意度之虛擬回歸分析及其所屬因子類別

服務品質評估屬性 虛擬回歸係數 屬性

Dummy1 Dummy2 分類 服務環境(Service environment)

表 20(續)

服務品質評估屬性 虛擬回歸係數 屬性

Dummy1 Dummy2 分類 關懷性 (Empathy)

6. 銀行的環境使您在交易時感到安心與舒服 -0.475** 0.540*** 績效

7. 銀行員工能立即的服務，不會讓您等太久 -0.491*** 0.415*** 績效

8. 銀行員工會針對個人需求提供您所需要的服務 -0.618*** 0.564*** 績效

9. 銀行員工願意解決您所有的問題 -0.483** 0.506*** 績效

11 銀行員工對所有顧客提供同等對待方式 -0.214(ns) 0.714*** 激勵

12 銀行員工了解顧客的需求 -0.474*** 0.710*** 績效

14 銀行員工具有良好服務態度，使您覺得受尊重 -0.571*** 0.577*** 績效

15 銀行員工和顧客建立長期的良好關係 -0.794*** 0.704*** 績效

16 銀行員工快速回應顧客的要求 -0.539** 0.557*** 績效

互動品質 (Interaction Quality)

17 銀行重視顧客提出的意見 -0.518*** 0.696*** 績效

18 銀行會立即處理顧客抱怨或不滿的事 -0.326* 0.646*** 績效

19 銀行會常提供新的服務項目(如新的理財工具等) -0.596*** 0.401*** 績效

20 銀行會提供國內外金融相關的新資訊 -0.606*** 0.443*** 績效

21 您可以從銀行提供的服務內容(如理財)學到有用 的知識

-0.655*** 0.437*** 績效

22 服務人員會使顧客了解與服務相關的產品及知識 -0.651*** 0.536*** 績效 23 銀行員工具有專業知識足以解決您所遭遇的問題 -0.669*** 0.563*** 績效

25 銀行能精確的告知顧客銀行的各項業務 -0.543*** 0.632*** 績效

26 銀行的員工很有經驗，可以解決突發事件 -0.889*** 0.608*** 績效

31 銀行十分重視顧客隱私權(如信用卡、交易、個人 資料等行為保密)

-0.735*** 0.591*** 績效

ATM 系統 (ATM system)

36 銀行 ATM 所具備之功能完善 -0.301(ns) 0.649*** 激勵

37 ATM 提供多元服務項目 -0.606*** 0.558*** 績效

38 ATM 軟硬體設施作業失誤少 -0.370(ns) 0.561*** 激勵

39 ATM 等候服務時間短 -0.461* 0.579*** 績效

40 ATM 交易系統操作容易具人性化 -1.657*** 0.533*** 績效

42 ATM 交易過程具有安全性 -0.362(ns) 0.663*** 激勵

表 20 (續)

服務品質評估屬性 虛擬回歸係數 屬性

Dummy1 Dummy2 分類 網路服務(Internet service)

47 銀行網路服務(電子銀行、理財詴算、法拍資訊…) 良好

-0.462** 0.542*** 績效

48 電子銀行的操作容易 -0.910*** 0.567*** 績效

49 電子銀行在開啟網頁速度上相當快速順暢 -0.429* 0.553*** 績效

50 電子銀行在使用上是安全的 -0.615** 0.480*** 績效

51 您放心在電子銀行上填寫或變更個人資料 -0.451* 0.542*** 績效

52 電子銀行能立即提供顧客所需之重要資訊 -0.657*** 0.528*** 績效

53 您相信使用電子銀行時，個人資料不會流出 -0.084(ns) 0.675*** 激勵 保證性 (Assurance)

44 銀行員工能迅速回應顧客問題 -0.668*** 0.457*** 績效

45 銀行各項交易手續收費合理 -0.213(ns) 0.756*** 激勵

46 銀行的各種機器(如補褶機、抽號碼機等)操作順 暢良好

-0.448** 0.509*** 績效

28 銀行財務狀況是可信任的 -0.529*** 0.529*** 績效

27 銀行廣告所承諾與銀行實際提供的服務一樣 -0.544*** 0.593*** 績效

30 銀行會依照承諾(如契約內容等)來提供服務 -0.476*** 0.593*** 績效 便利性(Convenience)

32 銀行座落位置交通便利，停車方便 -0.293* 0.389*** 績效

33 銀行自動櫃員機的數目是足夠的 -0.455** 0.653*** 績效

34 銀行櫃台數量足夠應付各項業務 -0.233(ns) 0.760*** 激勵

35 銀行申請手續與各項業務手續精簡便利 -0.413*** 0.767*** 績效

41 ATM 及各種機器(如補摺機等)操作順暢 -0.839*** 0.498*** 績效 註：*p < 0.05; **p < 0.01; ***p < 0.001

由表 19 及表 20 得知，對本土銀行業而言，各服務品質評估構面對整體顧客滿意 度的影響關係並非全然只有線性關係，還有非線性的影響；又各服務品質評估屬性對 整體顧客滿意度也同時具備線性及非線性影響關係。因此，僅著眼於線性觀點的傳統 缺口分析及 IPA 分析在本土銀行業上的分析易產生偏誤現象。

二、本土銀行業服務品質分析

本章節先以本土銀行的服務品質各評估構面建構顧客滿意度函數，接著利用建構 而成的顧客滿意度函數做新缺口分析，研究結果將與傳統缺口分析結果分析進行差異 性分析，最後再利用同樣的顧客滿意度函數實證新 IPSM 分析，新 IPSM 的研究結果 亦將與傳統 IPA 及其他修正式 IPA 的分析結果進行差異性分析。

(一)服務品質評估構面建構顧客滿意度函數

首先計算本土銀行各評估構面(服務環境、關懷性、互動品質、ATM 系統、網路 服務、保證性、便利性)下，各評估題項自我評估的滿意程度帄均值p_j( j 17)做

為各評估構面的滿意程度，又各評估題項自我評估的重要程度帄均值e_j( j 17) 做為各評估構面的重要性，在 BPNN 的過程中，以服務品質的七個評估構面的滿意 程度為輸入變數，整體顧客滿意度為輸出變數，並以樣本的 70%做為訓練樣本，樣本 的 20%為測詴資料，而樣本 10%則為交叉驗證集合以檢測 BPNN 訓練過程是否過度 訓練(Bloom, 2004)，最後依檢測結果，設定學習停止規則為 10000 世代而容忍值為 0.001；活化函數選取方面，經過多次測詴，以選取雙曲線函數( hyperbolic tangent)效 果較佳，因此本研究後續測詴皆採用雙曲線函數；至於隱藏層數的選取，本研究綜合 葉怡成(2003)及 Maren et al. (1990)的建議，首先使用 NeuralSolution 5 所內定的隱藏 層神經元個數，學習率選擇 0.5 以下、慣性因子介於 0.5~0.7(見第三章有詳加說明)，

先做網路測詴，得最佳數值為學習率 0.3、慣性因子為 0.7，接著採用 Maren et al. (1990) 的建議，將隱藏層神經元個數選取介於 8 個及 15 個之間，於是一系列的網路實驗過 程即刻展開(7-8-1, 7-9-1, 7-10-1, 7-11-1, 7-12-1, 7-13-1, 7-14-1, 7-15-1)，例如 7-8-1 中 的 7 表示輸入層有 7 個神經元，8 表隱藏層神經元個數，1 表輸出層只有一個神經元。

再加上葉怡成的建議，加入 7-4-1 及 7-16-1 的測詴，並以 MSE(RMSE)，MAPE 及R² 等指標輔助選擇，其結果列於表 21 中。

表 21

BPNN 分析模式之配適度檢定 網路

實驗

訓練資料 測詴資料

MSE( RMSE) MAPE(%) R² MSE (RMSE) MAPE(%) R² 7-4-1 0.031( 0.176) 15.690 0.781 0.074(0.272) 21.330 0.728 7-8-1 0.029 (0.170) 15.477 0.798 0.066 (0.257) 16.05 0.770 7-9-1 0.053 (0.230) 14.694 0.810 0.066 (0.257) 15.439 0.799 7-10-1 0.029 (0.170) 15.439 0.799 0.063 (0.251) 15.684 0.783 7-11-1 0.025 (0.158) 14.175 0.832 0.073 (0.270) 16.431 0.751 7-12-1 0.014 (0.118) 9.949 0.911 0.040 (0.199) 11.639 0.871 7-13-1 0.014 (0.119) 9.836 0.909 0.035 (0.186) 11.490 0.888 7-14-1 0.019 (0.139) 11.715 0.8748 0.042 (0.205) 12.078 0.864 7-15-1 0.009 (0.096) 7.506 0.943 0.028 (0.168) 9.280 0.910 7-16-1 0.019 (0.136) 10.7421 0.8789 0.039(0.197) 11.5567 0.8846

根據表 21 的結果，最後選定 7-15-1 所建構的模式做為服務品質顧客滿意度最佳預測模 式，因為此時，MSE、MAPE 以及 R²有最佳值：在訓練過程中，MSE (RMSE)值為 0.009 (0.096)，MAPE 值為 7.506%，R²值則為 0.943，在測詴過程中，MSE (RMSE)值為 0.028 (0.168)，MAPE 值為 9.280%，R²值則為 0.910，因為 MSE (RMSE)最接近 0 及 MAPE 值 小於 10%，表示 BPNN 預測模式有高準確預測，而 R² 值最接近 1，則資料有最好的配適狀 況。顧客滿意度預測模式CS f( p₁,p₂...,p₇)於是建構完成。以下將以此顧客滿意度 模式為基礎進行新缺口分析及 IPSM 分析。

(二)新缺口分析

接 下 來 進 行 服 務 品 質 七 個 評 估 構 面 的 新 缺 口 分 析 。 其 過 程 是 將 七 個 構 面 的 滿 意 程 度 值 p ， j = 1,2,…,7 ， 分 別 以 其 構 面 的 重 要 程 度 值_j e 取 代 得_j

7 1 i i 2

1,p ...e ,p ,...p

p _ ， 並 將 此 結 果 代 入 前 一 節 所 建 構 的 顧 客 滿 意度預測模式 CS

) p , , p , e , , p (

f _{1 j j1}  ₇ ，j = 1,2,…,7 是否為零。同 時 也 將 全 部 構 面 的 重 要 程 度 值 e₁,e₂,...e₇代 入 顧 客 滿 意 度 預 測 模 式 C S 中 ， 並 透 過 成 對 樣 本 T 檢 定

檢 測 gap(t o t a l) f(p₁,p₂,,p₇) f(e₁,e₂,,e₇)是否為零，其分析結果列於表 22 中。根據表 22，在新缺口分析之下，整體服務系統的 t 值為顯著負值(p < 0.01)，表 示本土銀行業者的服務品質並不滿足顧客的需求。且得知服務品質的「服務環境」、

「互動品質」及「ATM 系統」等三個評估構面的缺口並不顯著，顯示此三部分期望 服務與知覺服務的缺口縮減對整體滿意度的提升並沒有幫助；相反的，「關懷性」、

「網路服務」、「便利性」及「保證性」等四個服務品質評估構面的 t 值為負值且達 顯著水準，因此，本土銀行業服務品質提供者在此四項構面之表現並不能滿足顧客需 求，盡快改善此部分是當務之急，尤其在「關懷性」的缺口為各服務品質評估構面之 冠，此部分缺口的縮減對增加顧客滿意度有最大效用。因此，本土銀行業服務人員如 果「願意了解顧客需求且能提供即時服務」，將會大大提升顧客滿意度，另外，「網 路服務」、「便利性」及「保證性」也是顯著負 t 值，因此針對「電子銀行及其它網 際網路服務的能力」、「銀行交通便利，各項手續精簡及設備足夠的程度」及「銀行 服務人員服務執行過程值得信賴的程度」的缺口縮減可有效提升整體顧客滿意度。

(三)傳統 GA 與 NGA 差異性分析

本研究針對各服務屬性做傳統缺口分析法，其結果亦列於表 22 中。尌整體服務 品質而言 t 值為負值達顯著性(p < 0.05)，表示顧客對此本土銀行業的服務品質成效並 不滿意，另外針對各服務品質構面檢測缺口得知，每一服務品質構面皆有顯著缺口存 在，因此銀行業管理者在各服務品質構面均需要改善，又其中「保證性」、「關懷性」、

「互動品質」等評估構面缺口較大，表示『銀行服務人員服務執行過程值得信賴的程 度』、『銀行服務人員願意了解顧客需求且能提供即時服務的程度』及『銀行服務人 員的行為態度及與顧客之間的交互關係』等方面的服務品質滿意度與顧客的期望之間 有很大的落差，必頇先行改善。

表 22

各服務品質評估構面的傳統缺口分析與新缺口分析的結果 服務品質評估構面

傳統缺口分析 (t-value)

新缺口分析 (t-value)

缺口 排序 缺口 排序

1. 環境環境 -5.600** 6 -0.031 --

2. 關懷性 -8.333** 2 -7.788** 1

3. 互動品質 -8.300** 3 0.452 --

4. ATM 系統 -5.541** 7 -0.364 --

5. 網路服務 -7.423** 5 -1.727* 3

6. 保證性 -8.743** 1 -1.696 4

7. 便利性 -7.852** 4 -1.748* 2

整體服務品質(滿-重) -9.211** -6.723**

註：** p < 0.01; *p < 0.05; „滿‟表滿意度; ‘重‟表重要度

綜合新缺口分析及傳統缺口分析的結果，在整體服務系統的服務缺口上皆為顯著 負缺口(p < 0.001)，顯示銀行服務人員的服務並不能滿足顧客的期望，然而，在各服 務品質評估構面上的缺口狀況，傳統缺口分析與新缺口分析的結果並不相同，例如：

新缺口分析結果指出，服務品質的「服務環境」、「互動品質」及「ATM 系統」等 三個評估構面缺口並不顯著，因此，在資源重整計畫中，暫時不需要投入資源這些構 面上；然而，傳統缺口分析結果卻指出這三項構面有顯著缺口，尤其在「互動品質」

上有很高的缺口存在，管理者應即刻投入改善。

(四)新IPSM

新IPSM分析包括兩個階段：階段一為建構顧客滿意度函數CS，階段二則尌建構 而成的顧客滿意度函數以進一步做新IPSM分析。在階段一訓練的過程中產生了輸入 層和隱藏層之間神經元的連結權重及隱藏層和輸出層之間神經元的連結權重，將這 些權重代入Eq.(37)的計算公式，即可得到IPSM每個構面的合成重要性(CI)，接著每 一 個

在文檔中 中 華 大 學 (頁 95-109)