汽车售后服务质量评价模型

题，有一定事实依据，因此我们能够相信新的乘用车售后服务质量
评价量表具有合理的表面效度。
SERVQUAL模型的是差异分析模型，用公式表示为：
(1) 其中， 是第 个维度的权重， 是第 个指标的顾客评分， 是第 个指标顾客的期望值。将5分，即“非常满意”作为顾客对服务 质量的期望值。 SERVQUAL模型虽然在服务业中用来度量服务质量水平，但 对于各类服务的差异性，该模型也存在一定的缺陷。Olive等人提 出，同时对顾客的服务期望和感知服务绩效进行度量是不科学的， 可能造成重复计算期望，其原因是顾客当前的期望服务质量形成 于前期多次接受服务时的感知服务绩效和预期服务期望评价的 基础之上。另外，还有一些学者提出SERVQUAL存在着缺乏结构 效度、维度不稳定等缺陷。因此，为了使对汽车服务分析的结果更
参考SERVQUAL的标准问卷，结合国内乘用汽车售后服务的 实际情况以及乘用车售后服务质量投诉中反映出来的问题，我们 建立的SERVQUAL量表与标准量表有两点不同：(1)对原有的5个 维度中的22个对应指标扩展到26个，包括有形性维度中新增的“收 费合理、公平、透明”和移情性维度中新增的“顾客投诉的合理处 理”等；(2)将标准SERVQUAL量表的所有负面性问题改成正面性 问题。本文采取李克特的五级量表，要求被调查者对乘用汽车售后 服务质量各项指标的期望和感知进行评价，令评语集H={非常同 意h1，同意h2，一般h3，不同意h4，非常不同意h5}，则评价等级的模 糊评价值P(hi) = {P(h1),P(h2), P(h3) ,P(h4), P(h5)} = {5,4,3,2,1}。
提升乘用汽车服务提供一定的参考依据。
关键词：SERVQUAL量表 证据理论 服务质量评价
中图分类号：F722
文献标识码：A 文章编号：1005-5800(2012)10(b)-106-02
随着汽车产业的蓬勃发展，汽车经销商利润的主要来源逐渐 由汽车销售转向售后服务。由于我国在汽车服务管理领域尚处探 索阶段，多数乘用汽车的售后服务并不完善。在2011年由凤凰网汽 车频道进行的一项调查显示，89%的用户对他们接受的汽车售后 服务感到不满意[1]，因此从理论上很有必要对乘用汽车服务业提 供一个适当的服务质量评价模型，并据此分析影响服务质量的关 键因素并提出相应的改进策略，为管理者的决策提供有效的帮助。 本文根据汽车服务业的特定情况，以实际调查数据为基础，建立了 改进的SERVQUAL评价模型，并使用证据理论的方法分析了影响 乘用车售后服务质量的主要因素，提供了可参考的初步建议。
1.3 数据分析及量表修正
在本研究向内蒙古某汽车4S店的乘用汽车售后服务顾客随机
发放调查问卷60份中，收回有效问卷50份，有效率为83%。下面我
们对收集到的数据进行因子分析、信度效度检验等统计学方法进
行指标修正。
1.3.1 因子分析
为了获得适合乘用车售后服务质量的新维度，本文使用SPSS
统计软件对调查问卷数据中的顾客期望值进行探索性因子分析。
106 2012年10月
经管空间 Management
客观，本文仅采用SERVUQAL方法中的评价量表部分，将其与证 据理论的评价方法相结合。
2 基于证据理论的评价
D-S证据理论是一种处理不确定信息的推理方法，最早应用于
人工智能领域的专家系统。作为一种客观方法，它既不像统计学习
Management 经管空间
汽车售后服务质量评价模型
北京工业大学经济与管理学院 贾小佳
摘 要：随着中国汽车产业不断成熟，汽车售后服务质量极大影响着经销商在市场中的竞争力。本文以乘用汽车售后服务为背景，运用调
查问卷的方式，通过SERVQUAL方法和证据理论为汽车服务业构造了特定的评价模型，并讨论了影响售后服务质量的主要因素，为企业
1 乘用车售后服务质量评价量表的建立 1.1 相关研究
与 有形 的产品质量评 价不同，服务质量由于其无 形性、异质 性、易逝性等特点，传统的评价工具往往难以对服务质量进行有效 的度量。在营销领域中比较经典的服务质量评价方法有Christian G r o n r o o s等人提出的顾客感 知服务质量模型[2]、美国三位营销专 家A Parasuraman、Valarie A Zeithaml和Leonard L Berry提出的 SERVQUAL模型，即服务质量差距模型[3]、以及Cronin等人提出的 SE RV PE R F 模型，即绩效 感 知服务质量度 量方法模型[4]等。其中 SERVQUAL模型常用于零售、银行、医疗、餐饮、图书馆等服务业中 客户感知与服务质量预期的比较，通常被认为是衡量服务质量最 有效的评价方法之一。SERVQUAL量表最初包含了10类影响服务 质量的因素，后来约减至有形性、可靠性等5个维度，以及其中的22 项指标。考虑到国内汽车服务业的自身特性，SERVQUAL评价模 型的应用需要结合具体的实际情况。 1.2 乘用车售后服务质量评价量表的建立
或人工神经网络一样需要大量的数据支持，也不需要贝叶斯理论
的强概率条件，因此十分适合和前文的SERVQUAL模型进行结合
使用。
在D-S证据理论中，识别框架是由互不相容的基本假设组成
计算得出KMO统计值是0.786，说明问卷设计良好；Bartlett球形检
验的 值为278.846，显著性概率接近于0。经过方差最大化正交
旋转和迭代，提取了5个特征值大于1的公因子，累积方差贡献率为
60.093%，最终删除了量表中第23项“顾客感兴趣的优惠活动信息
能准确的送达”。
为了建立乘用车售后服务质量评判因素集 ，设 为第 个评
价因素(二级指标)，
。 由下层中的25个评价指标
(三级指标)决定，
。
1.3.2 信度效度检验
本文在信度测量上选择Cro
本文所提取的5个公因子对变异的解释能力为0.6009，公因子
方差均大于0.5，说明该调查问卷的设计符合特征有效性。另外，本
文新增的若干指标是在乘用车售后服务质量投诉中反映出来的问