餐旅業使用 IPA 分析

重要性績效分析 (importance-performance analysis, IPA) 由 Martilla & James (1977) 所提出，其利用 IPA 研究汽車機械產品屬性的結構，是一種有效率的分析技 術，能夠同時研究兩個核心問題 (Beldona & Cobanoglu, 2007)。最初的研究以顧客 ( 重 要 性 ) 和 競 爭 者 ( 績 效 表 現 ) 的 角 度 來 判 斷 哪 項 競 爭 因 素 最 需 要 優 先 改 善 (Martilla & James, 1977)。接著進一步將 IPA 運用在以顧客為導向的服務品質因素評 量中；但有其他研究以公司經理人之角度分析重要性與滿意度 (Slack, 1994)；另外，

還有公司以內部顧客 (員工) 做為受試對象之研究 (張紘炬、廖玲珠，2012)。

IPA 透過顧客對供應商之產品和服務的重要性與對績效的感受，從中找到提高 顧客滿意度和顧客忠誠度的途徑。孫靜和劉希宋 (2008) 的研究指出，滿意度是指 將預期得到的服務或產品之想法和實際獲得的感受進行比較所得之結果。IPA 被廣 泛的運用在產品、服務、觀光等行業的優勢與劣勢，作為發展企業策略的工具(Chu &

Choi, 2000)。

在 Beldona & Cobanoglu (2007) 的研究中提到 IPA 此種工具會建立一個 2x2 的 矩陣，可以將選項根據不同高、低的重要性和滿意度放置在相對的位置。根據這些 定位，旅館可以清楚瞭解那些項目需要更多重視和指揮，才不會浪費資源 (Martilla

& James, 1977)。孫靜和劉希宋 (2008) 研究將 IPA 模型稱為重要性推導模型，又稱 多因素貢獻模型 (multi-attribute models)。該模型會透過受試者對產品的影響因素之 重要性和實際表現滿意程度進行組合評價，並從中找出該運用之因素和該消除之因 素，此推導模型也以此為座標軸，劃分為四個象限區。

IPA 就其重要性和滿意度一共分成四個象限：象限 I 為持續保持區 (Keep Up the Good Work) ， 重 要 性 和 滿 意 度 都 很 高 應 繼 續 保 持 。 象 限 II 為 可 能 過 度 重 視 區 (Possible Overkill) ，重要性低卻有高滿意度，雖然受到喜愛但對公司績效的幫助較 小。象限 III 為低優先改善區 (Low Priority)，重要度和滿意度都偏低，矩陣顯示這 些產品或服務目前對營運沒有太大幫助。象限 IV 為應加強改善區 (Concentrate Here)，重要性高但滿意度低，表示在這個區域的產品或服務未達到預期。其模型如 下圖 2-5-1：

圖 2-5-1 重要表現程度分析模型圖

資料來源：修改自“An importance–performance analysis of hotel selection factors in the Hong Kong hotel industry: a comparison of business and leisure travellers” by Chu, R. K. S., Choi, T., 2000, Tourism Management, 21(4), 363–377. 本研究自行整理。

此外，IPA 模型還有其他呈現方式，像改良式 IPA 模型圖和 Breiter & Milman (2006) 使用之重要性表現程度差距圖。Breiter & Milman (2006) 認為透過重要性和 滿意度平均數之間之差異比較，可顯著呈現出其差距，學者認為這是一種更強大的 視覺表達方式，其成果會比傳統的重要表現程度分析舉證更容易觀察，因為傳統的 重要表現程度分析模型圖，會將其最高的重要性和滿意度變數安置於右上角的象限 中，雖然可以一目了然，清楚知道何種變數具高重要性和高滿意度，但無法比較此 矩陣中變數之優劣，因此本研究會就分類後的因素，利用重要性與滿意度進行分析，

找出最適用於短租型套房之關鍵成功因素，並分析不同象限之變數。

象限 III 低優先改善區

(Low Priority)

象限 I 持續保持區

(Keep Up the Good Work)

象限 IV 應加強改善區

(Concentrate Here)

H

H L

L 滿 意 度

重要性 象限 II

可能過度重視區

(Possible Overkill)