第四章 研究結果
4.2 迴歸分析
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4.2 迴歸分析
本階段的研究，旨在驗證整體服務品質與顧客滿意度的關係。我們將執行五 個樣本組合的迴歸分析；在 95%的信賴區間下，自變數為二階構念形成的排隊資 訊服務品質，依變數為顧客滿意度。五個樣本組合分別為全體樣本、情境 A、情 境 B、情境 C、情境 D，結果如下表所示。
表 16 滿意度的回歸分析
情境 平均數 標準差 標準化係數
Beta 分配 t 值 顯著性 整體 4.086 .677 .553 7.209 .000 情境 A 3.964 .828 .672 4.631 .000 情境 B 3.928 .475 .717 3.559 .004 情境 C 4.088 .605 .234 1.363 .182 情境 D 4.197 .672 .498 3.249 .003
在經過不同情境的比較之後，我們可以得到下列的結果:全體樣本下排隊資 訊的服務品質對顧客滿意度有顯著的影響，路徑係數為 0.553(t=7.209, p<0.005)，
H1 假設成立。在情境 A(忙碌時程的功能性消費)當中，排隊資訊的服務品質對 顧客滿意度有顯著的影響，路徑係數為 0.672(t= 4.631,p<0.005)，因此在情境 A 當中 H1 假設成立。在情境 B(忙碌時程的享樂性消費)當中，排隊資訊的服務品 質對顧客滿意度有顯著的影響，路徑係數為 0.717(t=3.559,p<0.005)，因此在情境 B 當中 H1 假設成立。在情境 C(非忙碌時程的功能性消費)當中，排隊資訊的服 務品質對顧客滿意度不具有顯著的影響(t=1.363,p>0.005)，因此在情境 C 中 H1 假設不成立。在情境 D 當中，排隊資訊的服務品質對顧客滿意度有顯著的影響，
路徑係數為 0.666 (t=5.792 ,p<0.005)。
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l C h engchi U ni ve rs it y 第五章 結論
本章節根據第四章的研究結果，經整理後得到結論，並預期提出以下管理意 涵與貢獻。
5.1 結論
5.1.1 排隊資訊的服務品質
本研究以 Kano model 為排隊資訊的服務品質歸類，藉此探索排隊資訊具備 那些服務品質類別；而排隊研究的另一個重點，則是透過模擬消費情境，涵蓋到 顧客各種不同的排隊心理。透過一個 2×2 的矩陣，探討因子之間的關係是否也會 產生變化。根據，我們可以觀察到下列的現象:
(1) 服務品質大都維持在魅力品質與一維品質之間浮動，不會有太大的變化；
比較特別的是「由專屬 APP 推播排隊資訊」在除了情境 C 以外的四個 情境中，都會被歸類到無差異品質，和其他會牽涉到魅力品質、一維品 質類別的項目相比，有著較大的差異。而我們也因此觀察到消費情境的 變化，對於服務品質並不會帶來太大的改變。服務品質的類別大多是一 致的，除了會在一維品質與魅力品質之間轉換。
(2) 在整體的樣本中，歸類為魅力品質的服務品質要素居多，而一維品質則 位居其次。深入各消費情境中則可以發現，儘管服務品質大都維持在魅 力品質與一維品質之間，偶爾有變化；但是「提供準確排隊時間」、「店 家主動推播資訊」、「事先查詢排隊人次」這三個服務品質的變化集中在 情境 B、情境 D 當中。結果便是使得情境 B、情境 D 出現相反的情況，
一維品質居多而魅力品質其次。我們推測原因在於情境 B、情境 D 同 屬於享樂性消費，對消費者而言不具有需要即刻完成的急迫性，因此排 隊資訊帶來的影響就被稀釋了，使得消費者將其歸為一維服務品質而非
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正都是發生在非忙碌的時段中，不帶有娛樂目的的功能性消費；這些條件正好符 合情境 C 的描述。而由於一般消費者對於日常生活中的基本消費並未抱持著特 別的需求，排隊資訊的重要性自然也降低，使得對於受測者的影響是不顯著的。
整體樣本
情境 A 情境 B
情境 C 情境 D
圖 7 研究模型檢驗與實驗情境
最後，我們比較兩個階段的實驗結果，觀察第一階段 Kano model 的服務品 質歸類是否也會影響到顧客滿意度。然而在比較魅力品質與滿意度的平均值後，
並未發現到這樣的關聯性存在。滿意度的平均值高低，反而與其情境既有關聯；
我們可以發現在非忙碌時程的消費情境 C、D，其顧客滿意度比在忙碌時程的消 費情境 A、B 來的高。回顧前文，排隊資訊具備的服務品質受到消費目的的影響 較明顯，亦與消費時段的忙碌與否無直接關聯，可以推測引響兩者的因素不盡相 同。
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5.2 管理意涵
排隊資訊原本就是企業常用到的知覺管理方法，然而在行動裝置上的應用，
還處在剛開始發展的階段。本研究透過研究模型驗證了排隊資訊的整體服務品質，
並且證實了在行動裝置上使用排隊資訊，能對顧客滿意度帶來正向影響，是可以 實際利用在商業上的服務。藉由服務品質的分類，我們則進一步發現，排隊資訊 具備許多屬於魅力品質和一維品質的服務品質，這些服務品質皆相當具有發展潛 力；尤其是魅力品質，商家與企業皆能藉著此種品質要素發展出競爭策略，為企 業創新服務與產品指出市場競爭的關鍵因素。
在細探各項服務品質，發現到許多原本屬於一維品質要素的服務品質，進一 步為改良之後便能轉為魅力品質要素，加強了企業的競爭優勢。而我們也藉著服 務品質的比較，發現了商家與其透過專屬 APP 推播排隊資訊，利用社群通訊軟 體，例如 LINE，更能提升顧客滿意度。對於需要面對排對管理問題的企業和商 家而言，可以嘗試透過粉絲團、網路群組推播資訊，使得原先單純只為了廣告行 銷的粉絲團，能夠出現新的應用；對於社群網站和通訊軟體的開發廠商而言，在 原先的商品和服務中，提供特別化的排隊資訊服務，也是具有發展潛力的策略。
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5.3 理論貢獻
本研究試著將不同領域，但有著相似概念的理論作整合與探討；例如消費者 行為研究中對服務品質和顧客滿意度多有著墨，又都在排隊心理的研究中扮演重 要的角色；但是卻少有研究，以服務品質和顧客滿意度為切入點，整合兩個不同 領域。因此，我們透過這個研究，嘗試了前述對於不同領域理論的整合。
另外，本研究也嘗試以「行動裝置作為傳播媒介」作為探討主題。有鑑於目 前仍少有排隊資訊在行動裝置上應用的研究，因此藉由參考其他研究領域的方法，
量化研究意圖檢測的標的。透過焦點團體訪談，探索關於排隊資訊具備的服務品 質；並藉由 SERVQUAL 形成服務品質的概念，形成排隊資訊的整體服務品質。
至此，我們試圖以此研究，強調未來在行動裝置上的研究領域可達包羅萬象，仍 有許多極富潛力的主題有待發展，例如本研究關注的主題-排隊資訊。
最後，本研究同時探討了服務品質與顧客滿意度的一維關係與二維關係。少 有研究會針對相同的關係，依不同維度的去驗證，不同的研究結果是否互相呼 應。
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5.4 研究範圍與限制
關於研究過程遇到的限制，由於實驗流程設計以貼近實際上的消費為目標，
在人力、資源與時間力有未逮的情況下，終究難以呈現出理想的狀態:
(1) 受限於地緣關係，因為需要在實驗室進行模擬，使得願意參加的受測者 以政大的學生為多數，除了樣本的同質性太高之外，也使得面臨需要增 加樣本數量的狀況時，無法擴大受測者的範圍以徵求更多受測者。
(2) 由於期望受測者能實際體驗到排隊等待的流程，經過講解實驗情境、等 待排隊資訊推播與填寫問卷的流程後，每位受測者需花費較長的時間與 較多的心力，使得每次實驗所需要的整體時間相當長久。
(3) 因為實驗只能透過模擬的方式呈現，不是每一位受測者都能順利融入模 擬的消費情境當中。原先預想的樣本分配是四個情境中各分配 30 位受 測者，但最後的結果偏離了預想。
而關於研究主題本身，排隊資訊的相關研究，有結合新科科技應用的並不多 見，也因此想找到相關的文獻有些難度。
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5.5 未來研究建議
我們建議將來若要做類似的模擬實驗，最理想的狀態是能找到實體店家合作，
藉由幫助店家提供排隊資訊。對於不同類型的消費情境，可以透過不同類型的店 家，蒐集到消費者真實的反應。如此，不需要擔心模擬的結果是否符合受測者的 認知。而在以不同點的店家進行實驗時，亦能避免地緣限制，兼顧到消費者的多 樣性。此外，後續研究不只能跟餐飲服務的店家，更可以與不同產業領域的機構 合作，例如將排隊資訊運用在銀行、診所。
在 Kano model 的研究，關於服務品質的的探究，我們認為能夠深入利用 Matzler & Hinterhuber(1998)等學者提出的品質改善指標，探討各項服務品質的變 動，造成的滿意度增加和不滿意度消除的變動情況。藉此，我們能深入了解到 各項服務品質改變為商家帶來的優勢。
關於服務品質與顧客滿意度的研究，未來的研究則可以進一步將「認知失衡」
納入研究討論的範圍；在 PZB 的服務缺口模型(Parasuraman et al. 1985)，便有藉 由感知服務與預期服務的落差探討服務品質，而認知落差也同樣用在對於顧客滿 意 度 的 衡 量 ， 例 如 Oliver(1980) 建 構 的 預 期 - 認 知 失 衡 的 理 論 (expectancy disconfirmation theory) 。因此我們認為，這是後續研究可以嘗試的主題。最後，
關於消費情境的相互比較，未來的研究可以透過 Scheffé's post hoc test，深入探討 各個消費情境間，顧客滿意度是否受到其他因子的影響。
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