移动医疗平台服务质量与患者忠诚度研究

2020-09-02 06:55张俊男张鑫瑜
商业经济 2020年7期
关键词:移动医疗患者满意度服务质量

张俊男 张鑫瑜

[摘 要] 从移动医疗平台服务质量的角度来探讨患者忠诚度的影响因素。通过实证研究,进行了移动医疗移动医疗平台服务质量、患者满意度和患者忠诚度之间的作用关系和影响路径分析,构建了移动医疗服务质量和患者忠诚度的关系模型,通过结构方程模型得出,移动医疗服务质量的医疗环境、医疗收费、服务态度以及医疗服务专业性,通过患者满意度的中介效应,进而对患者忠诚度产生影响,而患者满意度、医疗服务专业性和技术便利性直接显著影响患者忠诚度。总体来说,移动医疗企业应当侧重提升医疗服务专业性,有利于建立牢靠的患者忠诚度,减少患者流失。

[关键词] 移动医疗;服务质量;患者满意度;患者忠诚度

[中图分类号] F724.6;TP311.56 [文献标识码] A [文章编号] 1009-6043(2020)07-0089-04

一、研究背景

移动医疗是利用移动通信技术给患者提供高效的医疗服务和信息,涵盖了从预防养生至诊断治疗的全过程,大大提高医疗资源的服务效率,极大地缓解了紧张的医疗资源的不平衡情况。而突如其来的新冠肺炎疫情的爆发,助推了移动医疗的发展。患者对移动医疗服务可以分为以下三个步骤[1]。

一是诊疗前,通过移动医疗服务平台的信息指引进行注册或事先咨询,根据个人需求、医生或者医疗机构声望、过去医疗经验、医院环境、技术能力、费用等因素进行选择医疗服务平台,对医疗服务质量有一定的期待。

二是诊疗中,首先感受到的是医院的服务环境;其次通过挂号、咨询等途径接触医务人员,感受到人员的服务态度和专业素养,在此期间会使用移动医疗服务平台进行挂号、取号、费用支付、消息提醒、退款等功能,感受到移动医疗平台的便捷性;最后在接受诊疗中,医护人员与患者沟通制定治疗方案,并通过移动医疗平台进行后续医疗检查、付款、查询及取药等功能[2],此过程感受到医护人员的医疗技术水平,以及平台使用的放心、便利以及流畅性。

三是诊疗后,能够查询到自己的就诊情况、检查结果和治疗方案,可通过移动医疗平台反馈就诊效果,在其中不仅感受到医疗机构的服务质量,医疗费用的合理性,以及平台功能的多样性和沟通的便捷性[3],此环节为患者后续持续选择该移动医疗服务平台提供重要参考,从而逐步形成顾客忠诚度。

医疗服务质量由美国医学会(AMA)给出的定义:有利于患者健康的及时的医疗服务,使其参与诊疗过程中,且医疗服务要人性化且关心患者感受。作为服务行业,移动医疗产业的服务质量对自身的发展起着重要的作用,服务质量会影响人们对医院服务的选择,也影响企业的经营利益,因此服务质量已经受到企业和人们的关注,绝大部分人还希望能够得到平等和尊重等一些心理上的需要,这也增加了提高服务质量要求的难度。顾客的忠诚度也是企业能够坚持的重要因素之一。忠诚的顾客能够产生重复性购买行为从而为企业带来更多的利润,同时,也能够为企业形象进行良好的宣传。因此,顾客的忠诚度对企业起着正向的影响。

本文研究以移动医疗服务质量(Mobile Health Service,MHS)作为前因变量,患者满意度(Patient Satisfaction,PS)为中介变量,研究两者对患者忠诚度(Patient Loyalty,PL)的影响,填补了移动医疗领域的研究空白点,对于移动医疗平台企业了解患者感知服务质量、影响患者满意度和忠诚度的因素,从而加强服务质量和提高顾客满意度和忠诚度提供实证依据,从而提高移动医疗企业形象和竞争力,实现患者的重复就医,促进企业营收,助力行业发展。

二、研究假设

(一)服务质量与顾客满意度

Regan(1963)认为服务质量具有无形性、同时性、异质性、易逝性、所有权不可转出性的特点,难以用明确的标准进行评价。Zeithaml(1988)研究表明感知质量是顾客对无形的以及有形的产品或服务的感知。Parasuraman(1994)认为服务质量对消费者满意度和选择该服务有积极的影响。优质的服务质量能够带来更好的用户体验。Cardozo(1965)提出满意度,指在消费者进行消费后,对其所得到产品或服务的感知效果,与其购买前的心中期望相对比,所产生或者愉快或者失望的一种内心状态。苏维(2001)提出,医生服务质量是患者满意度的关键因素,医生对患者病情、用药及注意事项的解释的越详实,患者的满意度就会越高。Baker等(2000),得出移动医疗服务质量和患者满意度是各种医疗服务提供的重要因素,其中感知移动医疗服务质量应该是关于患者满意度的重要前因。翟运开(2018)认为患者与医院接触点停车、导诊、挂号、咨询、缴费等环节直接影响满意度。郑春玲(2011)醫疗服务质量影响患者满意度的五个维度:医疗费用、服务态度、医院环境、等待时问、医疗效果。苏维(2001)表明费用、便捷、候诊时间以及能否选择理想医生这四个维度严重影响患者对医院的满意度医疗服务质量得到医院、平台和患者的重视,众多研究表明其有利提升患者满意度[4]和忠诚度[5]。综上,结合移动医疗特点[6],将移动医疗服务质量设定为医疗环境(Medical Environment,ME)、医疗收费(Medical Charge,MC)、服务态度(Service Attitude,SA)、医疗服务专业性(Medical Service Professionalism,MSP)、技术便利性(Technical convenience,TC)、信息安全与质量(Information Security and Quality,ISQ)六个维度。

根据上述,假设以下关系:

H1:MHS对PS有显著的正面影响。

H1a:MHS的ME对PS有显著的正面影响。

H1b:MHS的MC对PS有显著的正面影响。

H1c:MHS的SA对PS有显著的正面影响。

H1d:MHS的MSP对PS有显著的正面影响。

H1e:MHS的TC对PS有显著的正面影响。

H1f:MHS的ISQ对PS有显著的正面影响。

(二)服务质量与顾客忠诚度

Peng等(2014)研究表明顾客认为服务或产品的功利需求增加能够提升顾客体验,增加满意度和顾客忠诚度。Netemeyer等指出(2004)顾客满意的程度的确会影响后续是否再进行复购行为,因此其服务质量影响患者满意度,从而影响患者忠诚度。由此提出下述假设关系:

H2:MHS对PL有显著的正面影响。

H2a:MHS的ME对PL有显著的正面影响。

H2b:MHS的MC对PL有显著的正面影响。

H2c:MHS的SA对PL有显著的正面影响。

H2d:MHS的MSP对PL有显著的正面影响。

H2e:MHS的TC对PL有显著的正面影响。

H2f:MHS的ISQ对PL有显著的正面影响。

(三)顾客满意度与顾客忠诚度

Griffin Jill(1995)得出顾客忠诚度的评价普遍是基于顾客行为和顾客态度层面的定义。Basu(1994)提出“重复购买”行为是顾客忠诚度的表现。陈文晶等(2015)发现,顾客会因为收到第一次购物体验时的满意度而形成忠诚度,且满意度对忠诚度的形成具有递推式影响。Olsen Sein Ottar(2002)认为满意对顾客忠诚有显著的正向影响,韩小芸(2003)患者满意对其忠诚具有直接正向影响。钟运香(2020)提出,患者对移动医疗的满意度即患者对移动医疗服务的满意程度,这也是衡量移动医疗的服务质量、治疗效果以及患者对其忠诚度的关键因素。由此提出如下假设:

H3:MHS的PS对PL有显著的正面影响。

三、研究方法

(一)研究设计

研究框架所涉及的五个主要因素都来源于文献,提高了问卷的内容效度(Churchill等,2009)。基于上述文献梳理,利用PZB(1988)五维度量表,结合移动医疗行业的特殊性,采用文献[5]中的SERVPERF方法。

主要针对使用移动医疗‘好医生平台的患者作为调研对象,进行数据问卷调查的收集,采用实地调研和网络两种方式向患者发放纸质版问卷,共发放1000份问卷,收回有效问卷860份,问卷回收率为86%。单次问卷完成时间约在3至5分钟。统计表明,受访者中51.2%为男性,48.6%为女性,20岁以下占7.0%,20-59岁占89.5%,60岁以上占3.5%,数据显示,研究结果受到20至59岁的男性和女性受访者的影响。

(二)可靠性检验

可靠性指标采用了Cronbach's α,测度指标对应信度值在0.70以上,说明量表信度较为可靠;对所有通过平均变异抽取量(AVE)进行收敛效度验证,AVE都在0.5以上,结果说明效度较为可靠,如表1所示。

(三)实证检验

1.相关性分析.由于变量之间因果不确定,先利用Pearson相关性分析来测量他们之间的密切程度以及地位是否平等。如果相关系数>0,则代表为正向相关;如果相关系数>0.3,表示两者强相关;如果相关系数<0.3,则表示两者相关性不强;相关系数<0,则代表负相关。利用SPSS26.0,对ME、MC、SA、MSP、TC、ISQ六个因子以及PS和PL之间进行Pearson相关性分析,所得到的相关系数矩阵如果如表2所示,可看出,PS和PL均与ME、MC、SA、MSP均与PS呈强正向关系,而TC与ISQ与PS关系较其他的因子弱;ME、MC、SA、MSP、TC均与PL表现为强正向关系,其中ISQ与PL关系较其他的因子弱。

2.回归分析.由上述相关性分析得知,移动医疗服务质量的ME、MC、SA以及MSP可与PS进行回归分析;移动医疗服务质量的ME、MC、SA、MSP和TC可与PL进行回归分析;PS可与PL进行回归分析。

由表4,回归方程可解释的总变差为42.6%。F值为36.823,P<0.01,已经达到了显著水平,根据ME、MC、SA、MSP可以有效地解释PS的变差,其回归系数的T值在表示0.05水平上显著,常数项显著性概率0.00<0.05,可将常数纳入到回归方程中。因此可得出非标准回归方程:

PS=2.316+0.279*ME+0.274*MC+0.335*SA+0.305*MSP

可以认为ME、MC、SA、MSP与PS具有因果关系,TC和ISQ与PS不具有显著相关性。由表5,回归方程可解释的总变差为43.2%。F值为36.977,P<0.01,已经达到了显著水平,根据ME、MC、SA、MSP、TC可以有效地解释PL的变差,其回归系数的T值在表示0.05水平上显著,常数项显著性概率0.00<0.05,可将常数纳入到回归方程中。因此可得出非标准回归方程:

PL=2.432+0.314*ME+0.183*MC+0.214*SA+0.405*MSP+0.276*TC

可以认为ME、MC、SA、MSP、TC与PL具有因果关系,ISQ与PL不具有显著相关性。

由表6,回归方程可解释的总变差为37.3%。F值为70.148,P<0.01,已经达到了显著水平,PS可以有效地解释PL的变差,其回归系数的T值在表示0.05水平上显著,常数项显著性概率0.00<0.05,可将常数纳入到回归方程中。因此可得出非标准回归方程:PL=1.779+0.553*PS,可以认为PS与PL具有因果关系。

3.路径分析及假设检验。当模型中所有变量叠加一起进行分析,变量之间会存在着一定作用。利用AMOS24.0建模,检验变量间的假设关系,进行因子和路径分析,其中ME、MC、SA、MSP、TC、ISQ六个变量为外因变量,PL为内因变量,PS作为中介变量。在运算中,逐步删除不显著路径,每次重新运算程序,最后得出非饱和递归模型。如表7所示,各路径系數的估计值均达到显著性水平。路径分析结果如下图。

路径分析模型拟合的度量参数,显著性概率P>0.05,表明假设模型与样本数据契合,1

(四)结果讨论

通过上述实证分析的结果表明,移动医疗服务质量因素中的信息安全与质量对于患者的满意度和忠诚度影响并不显著。移动医疗服务质量因素中的医疗环境、服务态度、医疗服务专业性对患者满意度具有显著的直接正向影响的作用。而医疗收费对患者满意度具有显著的负向影响作用,医疗收费过高则会直接影响患者的满意度;而患者满意度、医疗服务专业性和技术便利性对患者忠诚度具有良好的直接正向影响的作用,医疗环境、服务态度、医疗服务专业性、医疗收费通过患者满意度对患者忠诚度具有间接的影响作用。而医疗服务专业性不仅对满意度有显著影响,对患者忠诚度也是存在着显著影响。

四、结论

说明对移动医疗企业而言,优质的医疗服务专业性能够使患者满愿意度和忠诚度提升,反之如果沒有好的医疗服务专业性,那么也不会吸引更多的患者前来就医,因此在竞争激烈的移动医疗市场中,医疗企业的首要目标是留住患者,而医疗服务专业性的提升对企业而言至关重要。由于服务的无形性,并且医疗患者的个性化程度高,并且一般患者由于缺乏相应的知识,主要来源于患者的主观感受,致使很难衡量医疗服务质量,因此本研究的这一结论,对我国移动医疗企业提升方向给出有益启示。医疗企业必须重视服务专业性的竞争优势,提升医疗服务质量,引进及培养高质量的医护人才,引进先进的医疗服务设施与技术,提升治病疗效;加强医疗服务的同时,一定重视有与患者接触的环节,例如医护人员与其沟通的态度、医疗环境和设施的完善状况,患者服务流程的便捷与高效等,进而提升患者满意度和忠诚度。针对技术便利性因素,移动医疗平台开发人员必须充分考虑患者的真实需求,简化操作和易操作性是争取患者获得良好的平台使用体验,提升患者忠诚度的另一关键因素。

[参考文献]

[1]张鑫瑜,芦玉琦,欧思情.基于TAM的移动医疗软件使用影响因素研究[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学版),2017(6):82-91.

[2]芦玉琦,张鑫瑜,欧思情等.两类用户对移动医疗软件选择影响因素对比研究[J].商业经济,2018(1):109-112.

[3]马骋宇.在线医疗社区医患互动行为的实证研究:以好大夫在线为例[J].中国卫生政策研究,2016,9(11):65-69.

[4]Oliver R L. Satisfaction: A Behavioral Perspective on The Consumer[J].Asia Pacific Journal of Management,2010,2(2):285-286.

[5]Cronin J J, Taylor S A. Measuring Service Quality: A Reexamination and Extension[J].Journal of Marketing,1992,56(3):55-68.

[6]王冉.移动互联网背景下医院服务质量测量量表研究[J].上海管理科学,2018(4):107-111.

[责任编辑:潘洪志]

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