第五章 結論與建議
5.2 建議
5.2.2 後續研究建議
1. 本研究所選定的研究母體為曾經搭乘過台南市公車的乘客，並未將潛在的乘 客納入研究考量，建議後續之研究能再針對潛在乘客的部分進行調查，調查 潛在乘客所重視的台南市公車服務各屬性水準是否與目前的乘客有所差別，
以探討除了提升現有顧客滿意度外，亦能進一步吸引潛在乘客搭乘的服務改
善建議。
2. 建議未來的後續研究，能擴大乘客訪談調查、意見調查以及聯合分析的樣本 數，並以個人變項進行分層抽樣，取得更具有代表性的樣本。期能更深入了 解整體乘客的需求偏好，以及不同性別、不同職業別與其它相關個人屬性對 需求偏好的影響程度。
3. 服務的屬性非常的多元化，故本研究在決定屬性及水準上，可能不足以涵蓋。
建議後續研究者可以針對這一方面進行更深入的研究與探討。
4. 品質表是商品企劃論中的第七種工具，功用在於使企劃和設計產生連結。為 使商品概念和顧客需求能與具體的設計產生連結，它是不可或缺的企劃工 具。本研究只進行神田範明提出商品企劃論的前六個步驟，建議後續研究者 能與專業的公車業者合作，以發展新服務屬性及水準的「品質表」，將本研究 所得的企劃和具體設計相連結，以提高最佳新服務組合的實行可能性。
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36. Zeithaml, V. A. & Bithner, M. J.（2003）, Services marketing: Integrating customer
focus across the firm, 3rd edition, McGraw-Hill/Irwin: Boston.
附錄一 第一階段問卷
第一部份：台南市公車之服務項目分析
評價項目
非常同意
同意
普通
不同意
非常不同意
1. 公車路線多且完整，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 2. 轉乘方便，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 3. 等車時間縮短，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 4. 降低票價，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 5. 公車路線直接不繞彎，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 6. 公車站位分佈適當，方便搭車，會提高我的搭乘
意願 □ □ □ □ □
7. 車上提供站名播報及顯示，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 8. 車內提供報紙及雜誌，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 9. 車內提供個人聆聽廣播或音樂的服務，會提高我
的搭乘意願 □ □ □ □ □ 10.車上空調舒適，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 11.車輛及車站提供方便的無障礙空間，會提高我的
搭乘意願 □ □ □ □ □ 親愛的先生⁄小姐您好：
我是交通大學交通運輸研究所的學生，目前正進行『提升顧客滿意度之 新型態公車服務－以台南市公車為例』的學術論文研究，研究之目的在於了 解台南市公車服務的概況，期望能企劃出符合乘客需求的公車服務方式，提 升乘客的滿意度。因此，希望能藉重您寶貴的意見，作為本研究的重要參考 依據，使本研究能更加完善。
懇請您撥冗回答此問卷，您的回答對此研究將有莫大之幫助，而您所填 寫的內容將僅作為研究分析之用，不會以個人名義呈現，請您放心填寫，非 常感謝您的協助與支持！
敬祝
身體健康 萬事如意
交通大學交通運輸研究所 指導教授：黃承傳 教授 研究生 ：劉佳峰 敬上
E-mail：chafonchafon@yahoo.com.tw
12.候車亭、站牌及車內提供充足的乘車資訊，會提
高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 13.增加車上座位數，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 14.候車站提供遮陽擋雨設備，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 15.車輛內部座椅寬敞舒適，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 16.車輛內、外及車站設施整齊清潔，會提高我的搭
乘意願 □ □ □ □ □
17.車上提供放置腳踏車地點，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 18.以新車提供服務，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 19.車輛確實定期檢查，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 20.儲值卡使用及儲值方便，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 21.儲值卡儲值提供折扣，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 22.客服專線人員親切，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 23.乘客投訴迅速改善，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 24.對行動不便者提供上、下車服務，會提高我的搭
乘意願 □ □ □ □ □
25.提供準確的公車動態資訊，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 26.駕駛服務態度良好，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 27.駕駛注意乘客上、下車安全，會提高我的搭乘意
願 □ □ □ □ □
28.駕駛遵守交通規則，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 29.駕駛對於乘客諮詢能提供正確資訊，會提高我的
搭乘意願 □ □ □ □ □ 30.駕駛安排乘客禮讓博愛座，會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 31.駕駛開車時無不良嗜好（如：吃檳榔、講電話等），
會提高我的搭乘意願 □ □ □ □ □ 第二部份：受訪者基本資料
1. 請問您的性別？ □男 □女
2. 請問您的年齡？ □18 歲以下 □18~30 □31~44 □45~64 □65 歲以上 3. 請問您的職業？
□學生 □上班族 □非學生及上班族（如：家庭主婦、退休人員等）
4. 請問您每一個月搭乘市區公車的平均次數大約為何?
□5 次(含)以下 □6~10 次 □11~15 次 □16~20 次 □21 次(含)以上 5. 請問您對於台南市公車服務的整體滿意度為何？
□非常不滿意 □不滿意 □普通 □滿意 □非常滿意
附錄二 比重評價問卷
附錄三 第二階段問卷
水準仔細評估，並依據您所喜好的程度給予排名，將卡片的編號依最喜歡到最不將卡片的編號依最喜歡到最不將卡片的編號依最喜歡到最不將卡片的編號依最喜歡到最不 喜歡的順序填入下列空格中
喜歡的順序填入下列空格中 喜歡的順序填入下列空格中 喜歡的順序填入下列空格中。。。 。
最喜歡最喜歡最喜歡最喜歡 最不喜歡最不喜歡最不喜歡 最不喜歡
卡片 卡片卡片 卡片 編號 編號編號 編號
第二部份：受訪者基本資料
1. 請問您的性別？
□男 □女 2. 請問您的職業？
□學生 □上班族 □非學生及上班族（如：家庭主婦、退休人員等）
本問卷到此結束 本問卷到此結束 本問卷到此結束
本問卷到此結束，，，，非常謝謝您的參與非常謝謝您的參與非常謝謝您的參與非常謝謝您的參與，，，，因為您的參與使得本研究能順利進行因為您的參與使得本研究能順利進行因為您的參與使得本研究能順利進行因為您的參與使得本研究能順利進行
～～～
～祝您祝您祝您 身體健康祝您 身體健康身體健康 萬事如意身體健康 萬事如意萬事如意～萬事如意～～～
卡片
附錄四 第一次因素分析結果
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .902 Approx. Chi-Square 2996.885
df 406
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. .000
Communalities
Initial Extraction
VAR00001 .477 .633
VAR00002 .394 .342
VAR00005 .427 .430
VAR00006 .483 .397
VAR00007 .500 .499
VAR00008 .458 .530
VAR00009 .414 .402
VAR00010 .504 .496
VAR00011 .593 .602
VAR00012 .485 .538
VAR00013 .370 .263
VAR00014 .634 .652
VAR00015 .606 .717
VAR00016 .643 .646
VAR00017 .404 .421
VAR00018 .493 .461
VAR00019 .653 .652
VAR00020 .587 .680
VAR00021 .571 .630
VAR00022 .657 .723
VAR00023 .619 .636
VAR00024 .606 .629
VAR00025 .634 .623
VAR00026 .601 .592
VAR00027 .659 .659
VAR00028 .641 .659
VAR00029 .657 .684
VAR00030 .610 .616
VAR00031 .440 .384 Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Pattern Matrix(a) Factor
1 2 3 4 5 6 7
VAR00028 .876 -.135 -.021 .035 .079 -.022 .044
VAR00027 .755 -.078 .092 .081 -.018 .049 -.057
VAR00026 .668 .066 .079 .009 -.023 .048 -.124
VAR00029 .478 .287 -.097 .121 -.079 -.011 .262
VAR00031 .430 .199 .147 -.192 .070 -.054 .075
VAR00025 .423 .325 .070 -.004 -.168 .139 -.051
VAR00024 .048 .895 -.073 -.015 .059 -.114 -.129
VAR00011 -.104 .725 -.142 -.139 .209 .232 .054
VAR00023 .133 .687 -.014 .090 .101 -.010 -.250
VAR00030 .239 .624 -.049 -.136 -.142 .022 .185
VAR00013 -.135 .479 .314 -.054 -.072 -.054 -.094
VAR00019 .186 .438 .228 .157 -.115 -.108 .087
VAR00015 .106 -.221 .873 -.109 .116 .022 .009
VAR00014 .008 .153 .731 -.032 .059 .010 -.111
VAR00016 .211 -.019 .625 .042 -.110 -.091 .192
VAR00018 .002 .083 .533 .116 .214 -.257 .134
VAR00012 -.335 .275 .383 .188 -.174 .299 .173
VAR00020 .082 -.134 .000 .838 -.001 .053 .011
VAR00021 .146 -.138 -.059 .827 .033 -.003 .005
VAR00017 -.250 .413 -.046 .492 .084 -.113 .102
VAR00008 -.025 -.080 .082 -.033 .717 -.008 .035
VAR00009 -.090 .162 .091 .179 .553 -.006 -.007
VAR00010 .111 -.007 .303 -.147 .434 .068 .180
VAR00005 .189 .256 -.166 .063 .428 .060 .097
VAR00001 .029 -.074 -.102 .025 .025 .832 .099
VAR00002 .065 .006 -.074 -.043 -.023 .558 .171
VAR00006 .159 .093 .036 .040 .098 .336 .138
VAR00007 -.010 -.151 .159 .076 .128 .291 .568
VAR00022 .265 .412 .142 .071 .015 .159 -.448
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 8 iterations.
附錄五 第二次因素分析結果
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .853 Approx. Chi-Square 1464.730
df 136
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. .000
Communalities
Initial Extraction
VAR00001 .321 .295
VAR00007 .361 .233
VAR00008 .350 .471
VAR00009 .328 .339
VAR00011 .489 .568
VAR00014 .588 .566
VAR00015 .568 .664
VAR00016 .563 .589
VAR00018 .386 .396
VAR00020 .535 .749
VAR00021 .511 .601
VAR00023 .575 .575
VAR00024 .543 .559
VAR00026 .515 .540
VAR00027 .617 .603
VAR00028 .559 .497
VAR00030 .524 .514
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Pattern Matrix(a) Factor
1 2 3 4
VAR00011 .833 -.209 -.077 .241
VAR00024 .779 -.078 .023 .005
VAR00023 .710 -.037 .115 .072
VAR00030 .663 .077 .013 -.100
VAR00001 .517 -.061 .043 .176
VAR00026 .471 .397 -.076 -.146
VAR00028 .415 .413 -.058 -.073
VAR00015 -.202 .902 -.079 .180
VAR00016 -.039 .763 .065 -.079
VAR00014 .088 .658 .020 .146
VAR00018 -.127 .611 .096 .177
VAR00027 .407 .480 -.032 -.176
VAR00007 .111 .260 .133 .215
VAR00020 .015 .030 .841 -.033
VAR00021 .027 .022 .747 -.046
VAR00008 .046 .144 -.128 .639
VAR00009 .194 .127 .074 .458
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
a Rotation converged in 6 iterations.
附錄六 第三次因素分析結果
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .791 Approx. Chi-Square 774.139
df 45
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. .000
Communalities
Initial Extraction
VAR00008 .164 .120
VAR00011 .433 .533
VAR00014 .580 .650
VAR00015 .524 .806
VAR00016 .472 .472
VAR00020 .502 .659
VAR00021 .484 .652
VAR00023 .548 .600
VAR00024 .521 .650
VAR00030 .447 .479
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Pattern Matrix(a) Factor
1 2 3
VAR00011 .812 -.033 -.184
VAR00024 .811 -.038 .025
VAR00023 .699 .050 .097
VAR00030 .623 .024 .107
VAR00015 -.144 .983 -.091
VAR00014 .164 .713 .006
VAR00016 .023 .576 .196
VAR00021 -.017 -.013 .820
VAR00020 .033 .014 .790
VAR00008 .117 .280 -.308
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
附錄七 第四次因素分析結果
KMO and Bartlett's Test
Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling Adequacy. .796 Approx. Chi-Square 740.411
df 36
Bartlett's Test of Sphericity
Sig. .000
Communalities
Initial Extraction
VAR00011 .413 .508
VAR00014 .569 .632
VAR00015 .513 .775
VAR00016 .464 .495
VAR00020 .498 .635
VAR00021 .484 .721
VAR00023 .547 .596
VAR00024 .521 .659
VAR00030 .432 .488
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Pattern Matrix(a) Factor
1 2 3
VAR00024 .824 -.031 .004
VAR00011 .794 -.047 -.153
VAR00023 .690 .036 .116
VAR00030 .642 .054 .057
VAR00015 -.128 .964 -.100
VAR00014 .167 .699 .007
VAR00016 .033 .617 .144
VAR00021 -.061 -.029 .888
VAR00020 .020 .018 .780
Extraction Method: Principal Axis Factoring.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.
Rotation Method: Promax with Kaiser Normalization.