基于KANO模型的档案信息化服务质量研究

邓磊（辽宁大学档案管理中心 沈阳 110036）

基于KANO模型的档案信息化服务质量研究

邓磊（辽宁大学档案管理中心 沈阳 110036）

利用KANO模型探讨档案信息化服务质量的特性，通过KANO调查问卷、KANO评价表、KANO调查结果表这三种工具来建立KANO模型。研究首先利用调查问卷收集用户对服务质量的反馈信息，之后利用反馈信息对照评价表来确定服务质量因素的类别，最后根据调查结果对服务质量进行评价。此外，计算Better-Worse系数，利用象限分析法来评判服务质量因素，为提高用户满意度提供参考。

档案 KANO模型 信息化 服务质量

一、KANO模型理论

1984年，日本著名管理学家狩野纪昭（Noriaki Kano）根据双因素理论启发，首度提出了KANO模型。该模型打破了传统质量认知的一维模式，对质量认知采取了二维模式：通过用户主观感受和产品的客观表现，从而获取用户满意与产品之间的非线性关系。该模型主要包括五种质量因素：（1）魅力质量因素（A）：该质量特性是让用户感受惊喜的特性，当质量因素充足时，能够提高用户的满意度，当质量因素不足时，也不会引起用户的不满。（2）必备质量因素（M）：是理所当然的质量要求，当它充足时，用户满意度不会提升，但当它不足时，用户满意度会大幅降低。（3）一元质量因素（O）：也称为线性质量因素,这类质量因素与用户满意度呈正比关系，充足时满意度线性提升，不充足时满意度线性下降。（4）无差异质量因素（I）：是用户不关注的质量因素，不管其质量因素充足与否，都不会对用户满意度产生影响。（5）逆向质量因素（R）：该质量因素充足时，用户反而不满意，当不充足时用户却感到满意。

KANO模型的建立需要利用三种工具：KANO调查问卷、KANO评价表、KANO调查结果表[1]65。首先利用调查问卷收集用户对服务质量的反馈信息，之后利用反馈信息对照评价表来确定服务质量因素的类别，最后根据调查结果对服务质量进行评价。

二、实证研究

1.KANO调查问卷设计。KANO模型在档案学中的应用并不是很广泛。本研究调查问卷的测评指标主要借鉴徐新酉等人利用KANO模型对档案网络信息服务中总结出的服务质量影响因素，在此基础上，结合档案信息化服务的现状，最终设计出调查问卷的15项指标[2]61，如表1所示。

表1 KANO问卷指标

KANO调查问卷中往往会针对指标项设计成对的问题进行调查，在大量的文献中其问卷形式也不大相同。为了调查结果的准确性，同时不会因为问题的繁多而引起被调查者反感，在设计问卷时会将同一指标的正反双向提问放在一起进行调查，分为具备该服务项目时用户的感受和不具备该服务时用户的感受，每个问题都有五个选项可以选择，分别是我很喜欢、最好这样、无所谓、勉强接受、我不喜欢。要求被调查者分别对具备此项服务和不具备此项服务时自己的感受进行回答。除此之外，为了统一被调查者对我很喜欢、最好这样、无所谓、勉强接受、我不喜欢五个回答选项的理解，在问卷中进行了解释，建立了统一的标准。

2.KANO调查问卷数据收集与整理。本次调查问卷采取网络发放和现场填写的两种方式，历时一个月，共回收有效问卷203份。本次调研对象涉及本科生、研究生以及教师，保证了调研对象可以很好地理解问卷中的问题，并完成此次调研。调查数据经SPSS22.0统计软件进行检验，经检验两份问卷均具有较高的可靠性：正向问项问卷的克朗巴哈系数（是检视信度的一种方法,克朗巴哈系数在0.6以上，被认为可信度较高）值为0.959，反向问项问卷的克朗巴哈系数值为0.961。两项问卷调查的克朗巴哈系数值都到达0.8以上，说明两份问卷均具有较高的信度。本次问卷的指标是在参考有关档案信息化服务质量满意度研究成果的基础上设计的，因此具有良好的内容效度。

3.KANO调查问卷分类结果。KANO评价表是KANO问卷结果评价的依据,如表2。

表2 KANO评价表

根据表2的KANO评价表标准，对问卷结果进行汇总计算，得到服务质量因素归类表，如表3所示。表3中A、O、M、I、R、Q栏的内容分别代表了特定服务质量因素归属于魅力质量（A）、一元质量（O）、必备质量（M）、无差异质量（I）、逆向质量（R）和问题质量（Q）的相对的百分比。其中问题质量（Q）指用户的回答自相矛盾。传统KANO模型取频率最大值作为质量因素的归属类别，表3中C1栏列出了各个服务质量因素的KANO类型属于哪种类别。

4.分析与建议。传统KANO模型中质量因素判定的方法往往只能选取频率出现次数最多的类别作为最终归属类别，往往忽视了在其他类别上的数据，丢失了大量的数据，从而导致研究结果过于笼统[3]84。为了克服这种弊端，达到精细化管理的要求，对于KANO模型中质量因素判定,可以通过计算质量因素归类属性的百分比，得出Better-Worse系数。Better为增加后的满意系数，表示为用户提供此功能，用户满意度会提升。数值一般正，正值越接近1，表示对用户满意度影响越大。Worse为消除后的不满意系数，表示不为用户提供此功能，用户满意度会下降。数值一般负，负值越接近-1，表示对用户不满意度影响越大。Better-Worse系数计算公式如下：Better=（A+O）/（A+O+M+I）,Worse=（O+M）/（A+O+M+I）×（-1）。计算结果参见表3。

利用Better-Worse系数进行评价时，对质量因素的分布情况通常会利用四象限图进行显示。本次四象限图是利用Excel2007软件制作，其中以Better值作为横轴，而Worse值作为纵轴，以他们的平均值相交点作为原点。根据表3的数据结果，各指标因素四象限图如图1所示。

表3 KANO调查结果

图1

第一象限表示：better系数值大于0.5，worse系数值也大于-0.5的情况。处于这一象限的属性，称之为期望属性，即表示提供此功能，用户满意度会提升，当不能提供此功能，用户满意度就会下降，这是质量的竞争性属性，应尽力去满足用户的期望型需求。通过图1所示的结果，可以看出位于第一象限的有指标3、10、11、12、13共五个指标。所以，在具备技术和成本充足条件下，应该优先发展这五个服务项目，而且一定要做到最好，这样不仅可以提高用户的满意度，又可以防止用户不满意的效果。第二象限表示：better系数值小于0.5，worse系数值大于-0.5的情况。处于这一象限的属性，称之为魅力属性，即表示不提供此功能，用户满意度不会下降，但当提供此功能，用户满意度会有很大提高。位于第二象限的指标有只有指标1。对于这个服务功能来说，如果管理目标是大限度地下降引起用户不满意时，可以适当采取消极的管理策略，保证这些因素基本的服务质量水平即可。第三象限表示：better系数值小于0.5，worse系数值也小于-0.5的情况。处于这一象限的属性，称之为无差异属性，即无论提供或不提供这些功能，用户满意度都不会有改变，这些功能点是用户并不在意的功能。位于第三象限的有指标4、5、6。根据第三象限的特点，如果在技术或者是成本不充足的情况下，可以减少对他们的投入，以免影响位于其他象限服务功能。第四象限表示：better系数值大于0.5，worse系数值小于-0.5的情况。处于这一象限的属性，称之为必备属性，即表示当产品提供此功能，用户满意度不会提升，当不提供此功能，用户满意度会大幅降低。剩下的六个指标都位于第四象限，分别是2、7、8、9、14、15。在此象限的指标因素所采取的管理策略应该是积极的，为了能够较高地提升用户满意度，应该重视这些因素的投入，增强其服务效果。

在档案信息化服务中，如果要采取积极的管理策略，提高用户满意度时，应该更加注重的是位于第一象限和第四象限的指标因素。而当需要采取消极的管理策略时，为了防止用户对服务产生不满意，应该关注的则是位于第一象限和第二象限的指标因素的改善，对于第三象限的指标因素可以无需关心。

[1]孟庆良.基于分析型KANO模型的物流服务质量提升决策方法[J].运筹与管理，2012（02）：64-73.

[2]徐辛酉.基于用户满意度的档案网络信息服务研究[J].档案学通讯，2015（02）：60-65.

[3]齐向华.基于KANO模型的图书馆电子服务质量要素分类研究[J].情报理论与实践，2015（04）：80-85.

G270.7

A

2017-01-18

10.16565/j.cnki.1006-7744.2017.08.03

邓磊，辽宁大学档案管理中心馆员。