延遲原因資訊與服務補救對歸因可控制性與顧客反應之影響

延遲原因資訊與服務補救對歸因可控制性與顧客反應之影響：

以臺鐵為例指導教授：胡凱傑老師第六組：99753019徐伊樂99753037張淑芬99753040李意如文章出處/作者簡介文章出處運輸學刊，第二十二卷第一期，民國九十九年三月頁21～50頁作者簡介胡凱傑〔東吳大學企業(yè)管理學系助理教授〕任維廉〔交通大學運輸科技與管理學系教授〕李欣宜〔交通大學運輸科技與管理學系碩士〕報告大綱前言文獻回顧與評析研究方法研究結果結論與討論後續(xù)研究建議前言消費者皆有「時間是金錢」的想法鐵路運輸業(yè)普遍存在著運具延遲的問題列車準點情形不準點車上未告知誤點原因臺鐵補償制度仍有改進空間可控不可控降低服務帶來的負面效果最不滿意※97年度臺鐵旅客意向調查最應改善以符合期望旅客對延遲情況進行原因的評估時就稱為歸因文獻回顧-臺鐵營運現況交通部(2007)臺鐵行車事故概況分析報告延遲原因：運務因素(含路塞、會讓、調車/開車/承務員延誤等)工務因素(含路線故障、慢行及工程影響等)營業(yè)因素(含銜接、旅客上下及裝卸等)交通部(2021)統(tǒng)計-臺鐵在客運營運業(yè)務有下滑的趨勢主要原因可能是高速公路與快速道路替代性、高鐵開始營運、臺鐵本身無法有效控制列車延遲情況的發(fā)生旅客持用對號以上指定車次之乘車票(含無座票)搭乘指定車次到站時間較時刻表公告到開時間延遲60分鐘以上者，依本要點規(guī)定賠償。※但假設歸因於旅客事由自行改乘變更乘車者、非對號列車或票面未指定乘車車次之各級對號列車乘車票者、或假設肇因於天然災害等不可抗力因素所致者，不適用該賠償要點。臺鐵管理局96.1.1起施行旅客列車晚點賠償作業(yè)暫行要點文獻回顧-歸因可控制性旅客等侯發(fā)車時刻前的等侯列車延遲的等侯鐵路客運執(zhí)行其運送服務的環(huán)境並非封閉式的場所，會受到外在環(huán)境因素的干擾。發(fā)生延遲的原因有可能是業(yè)者自身營運上的問題，亦有可能是外界發(fā)生意外事件所導致。本研究探討旅客對臺鐵發(fā)生延遲所必須的等候狀態(tài)，引用歸因理論探討其知覺等候的感受。文獻回顧-歸因可控制性探討歸因三個層面1歸屬原因歸咎2可控制性對此事的控制能力3穩(wěn)定性事件發(fā)生的頻率歸因可控制性：係指服務提供者可採取某些措施來減少或防止失誤發(fā)生的程度。在延遲等候相關研究中，最常被提到的就是歸因可控制性。而由臺鐵誤點的原因和發(fā)生次數來看，大局部誤點的原因都是由於臺鐵本身所造成的，且誤點情況每天都發(fā)生。因此，本研究專注在歸因可控制性(即探討發(fā)生延遲之原因其可控制程度的構面上)文獻回顧-服務補救服務補救是指服務提供者在面臨服務的缺陷或失誤時，所採取的回應與行動。是企圖改正一個服務失誤的行為。解決問題的行為、改變顧客不滿意的態(tài)度和留住顧客。服務補救措施：補償、回應速度、抱歉以及回覆主動性1.心理面：心理上能直接改善和顧客需求相關的情況，心理上的補救有兩種方式：抱歉和關懷；心理上的補救是簡單又經濟有效的方式，但假設應用得不當亦可能造成反效果，而增加顧客的負面經驗。2.實質面：實質的補救是指提供真實的、實際的補償，主要是補償因服務失敗而造成之本錢上或方便性上之損失。實質補償所產生的顧客滿意度會比心理補償來得高。文獻評析延遲一直是業(yè)者與消費者所關切的議題。現有的文獻鮮少有研究直接針對運輸業(yè)延遲的議題加以探討，但運輸業(yè)普遍存在著運具誤點的狀況管理者提供的延遲原因資訊，對於旅客認知歸因可控制性的影響，以及在不同的認知歸因可控制性下所應採行的服務補救措施方式，對於旅客等候經驗的管理及整體服務品質的提升是相當重要且值得深入研究的課題。研究模式與假設本研究主要在探討延遲原因資訊、歸因可控制性、服務補救與臺鐵旅客(顧客)反映的關係。研究模式與假設研究假設H1：提供不同的延遲原因資訊(無提供、提供可控制、提供不可控制)，顧客有不同的歸因可控制性認知。H2：提供不同的延遲原因資訊(無提供、提供可控制、提供不可控制)，顧客有不同的反映。H3：歸因可控制性對顧客反應有顯著負向影響。H4：提供服務補救對顧客反應有顯著正向影響。H5：不同的服務補救措施(無補償、心理補償、實質補償)對於歸因可控制性與顧客反應間有顯著干擾效果。變數操作性定義與衡量本研究欲探討不同形式的延遲原因之資訊，造成顧客其歸因可控制性之可控制程度認知對於顧客反應之影響，並以沒有提供任何延遲原因之資訊作為對照組。延遲原因資訊歸因可控制性服務補救顧客反應可控制(如機務、工務、電務、運務、營業(yè))不可控制(如事故)為情境模擬設計控制變因之一使用變數「服務提供者對延誤發(fā)生原因的控制程度」並以李克特五點尺度衡量受訪者的同意程度。心理面(關懷、撫慰和誠懇的抱歉)實質面(金額賠償、折扣、贈送禮品等)使用衡量變數顧客滿意度、再購意願、口碑傳遞共計3題所得量化數值加總。問項以李克特五點尺度詢問受訪者同意程度實驗設計本研究的方式，在問卷上模擬臺鐵延遲情境讓受測者置身其中答復問題，可協助研究者與管理者對不同情境下的服務補救有更深入的了解。本研究以情境模擬設計(scenarios)設計問卷?？偣灿?×3＝9種情境，每個情境下均會詢問受訪者其滿意度與再購意願。提供延遲原因資訊提供服務補救沒有抱歉或賠償立即出面抱歉立即承諾金錢賠償等今日您去搭乘臺鐵，但卻碰上列車誤點一小時共同情境第一階段第二階段問卷初測與操弄性檢驗本研究為了解受訪者是否清楚知道本實驗虛擬臺鐵的延遲情境，並且測試本實驗的操弄是否成功，在進行正式調查前先進行小樣本初測。初測對象：以臺鐵搭乘旅客為主，係由調查員至臺鐵新竹站上隨機選取旅客，請受訪者填答問卷，共調查40份。本次初測在測試旅客分別對三種模擬情境的認知可控制程度，是否與本研究所設計一致，故問卷僅包含情境資訊與認知可控制程度問項，並未蒐集個人社經背景變數資訊。調查內容係提供三種不同的延遲原因資訊，詢問受訪者其認知可控制程度為何。此問題為「您認為造成此班列車延遲的原因是臺鐵可以控制的」，操弄性檢驗分析結果如下表所示。成對樣本t檢定均達顯著，此分析結果顯示，受訪者有不同的認知可控制程度，故本研究之情境模擬實驗設計是成功的，可以作為後續(xù)研究的實驗情境所用。問卷初測與操弄性檢驗操弄性檢驗之成對樣本t檢定資料蒐集針對搭乘臺鐵的旅客為主。調查方式：調查員於列車上隨機選取旅客詢問是否有過搭乘臺鐵誤點經驗，並對其中有過搭乘臺鐵誤點列車經驗者進行問卷調查。兼顧平日與假日均派遣調查員至臺鐵新竹站及臺北站，選取對號列車，隨車發(fā)放問卷，調查員與受訪者一對一問卷調查。在問卷填答的過程中，假設是旅客對於問卷有任何疑問或是不清楚的地方，都可以馬上獲得調查員的回覆與協助，能夠清楚解釋調查目的及受訪者無法理解的問項，因此較不易出現漏答與不清楚題意而錯答的情況發(fā)生，增加資料蒐集的正確性，且能夠提高受訪者接受問卷調查的意願，更能防止無效問卷的產生。本研究抽取400個樣本。資料分析以SPSS統(tǒng)計套裝軟體為工具進行分析。統(tǒng)計方法以敘述性統(tǒng)計分析、信效度分析、單因子變異數分析、成對樣本t檢定、簡單迴歸分析、虛擬迴歸分析、混合設計多元迴歸分析等進行樣本分析。研究結果-樣本回收結果本研究共發(fā)放400份問卷，有效問卷數共為395份，總有效問卷率98.75％「女性」207份(52.4%)，「男性」188份(47.6%)。年齡「25歲以下」(198份，50.1%)、「26~35歲」(94份，23.8%)。教育程度「大學(專)」居多(219份，55.4%)。職業(yè)以「學生」為主(178份，45.1%)。搭乘頻率多為「經?！?173份，43.8%)，其次「偶爾」(143份，36.2%)搭乘車種以「復興號/區(qū)間車」與「自強號」居多(160份，40.5%；159份，40.3%)。旅程目的以「返鄉(xiāng)」(152份，38.5%)、「購物、旅遊或訪友」(111份，28.1%)及「通勤」(97份，24.6%)。平均每次的搭乘時間多為「一小時~三小時」(205份，51.9%)。

由於目前並沒有臺鐵旅客母體之相關統(tǒng)計資料可供比對，故本研究將樣本結構與陳陸陣(2000)及任維廉等人(2007)所調查之臺鐵旅客結果，其比例雖因調查選項差異而不盡相同，但綜合而言仍與本研究結構相近，該兩項調查樣本均為女男各半、年齡以15~24歲最多、教育程度以大學較多、職業(yè)以學生最多等。故本研究樣本應具有臺鐵旅客的代表性。研究結果-不同背景旅客分析針對不同背景特性的旅客進行分析，主要在探討無給予任何延遲原因資訊下，旅客所認知的歸因可控制性。經由變異數分析(ANOVA)，性別、年齡、職業(yè)、搭乘頻率與平均每次搭乘時間並沒有顯著族群差異，但學歷(F值=3.293)與旅程目的(F值=2.447)有顯著的差異。在旅程目的方面，由於「其它」的樣本太少只有5份，故將「其它」樣本刪除後再進行差異檢定，分析結果得知F值為1.805，P值為0.127，亦即刪除「其它」樣本後的旅程目的，在歸因可控制性認知上仍是沒有顯著差異的。在學歷方面，「研究所(含)以上」的學歷，在沒有給任何延遲原因資訊的情況下，其歸因可控制性的平均數最高(3.418)，其次為「大學(專)」(3.301)，「高中(職)」(3.180)，「國中(含)以下」(2.7)。此結果表示隨著學歷愈高，在沒有給任何延遲原因資訊的情況下，顧客本身所認知的可控制程度會愈高，即顧客的學歷愈高，愈會認為此延遲是臺鐵可控制的。研究結果-信度分析本研究採用Cronbach’sα係數依九種情境分別分析顧客反應的信度，結果如下表所示。問卷中顧客反應構面的Cronbach’sα係數皆大於0.7，顯示具有良好的信度。因此本問卷之問項已具有相當程度的精確性與穩(wěn)定性，衡量同一潛在變數之各項目間一致程度也很好。研究結果-效度分析來自於相同構念的項目，彼此之間的相關要愈高愈好，稱為收斂效度屬於不同構念的項目，彼此之間的相關要愈低愈好，稱為區(qū)別效度本研究「提供延遲原因資訊類型」與「服務補救類型」均為單一問項之操弄變數，「歸因可控制性」僅有一個衡量變數，較難進行區(qū)別效度分析，故本研究採用收斂效度進行分析，並以總分和項目分數之相關(part-wholecorrelation)來驗證問卷之建構效度。由下表之結果可知，各問項與總分之相關係數已達顯著水準，故本研究具有良好之收斂效度。先以整體資料對於研究假設H1進行單因子變異數分析(one-wayANOVA)，結果得到F值=325.150，達到0.05的顯著水準，亦即提供不同的延遲原因資訊(無、不可控、可控)，對歸因可控制性認知的影響有顯著差異。其次，本研究以兩兩配對之方式，進行Scheffe法事後比較檢定，結果如下表所示。由表中可知，無提供延遲原因資訊、提供不可控制延遲原因資訊與提供可控制延遲原因資訊，兩兩比較之結果均有顯著的差異。提供延遲原因資訊對歸因可控制性之影響(H1)進行成對樣本t檢定，分析結果如下表所示。結果發(fā)現，無提供延遲原因資訊的歸因可控制性為3.263、提供不可控制延遲原因資訊的歸因可控制性為2.162、提供可控制延遲原因資訊的歸因可控制性為4.043。故知無提供、提供不可控制、提供可控制延遲原因資訊的歸因可控制性有顯著的不同，且提供可控制者大於無提供者又大於提供不可控制者。故H1的研究假設成立。提供延遲原因資訊對歸因可控制性之影響(H1)以整體資料對於本研究假設H2進行單因子變異數分析，F值＝52.922，達到0.05的顯著水準，亦即提供不同的延遲原因資訊(無、不可控、可控)，對顧客反應的影響有顯著差異。其次，進行Scheffe法事後比較檢定，如下表所示。結果顯示無提供延遲原因資訊、提供不可控制延遲原因資訊與提供可控制延遲原因資訊，兩兩比較之結果均有顯著的差異。提供延遲原因資訊對顧客反應之影響(H2)以成對樣本t檢定進行分析，結果如下表所示。結果發(fā)現，提供不可控制延遲原因資訊的顧客反應顯著的高於無提供延遲原因資訊的顧客反應；提供可控制延遲原因資訊的顧客反應顯著的低於無提供延遲原因資訊的顧客反應；提供可控制延遲原因資訊的顧客反應顯著的低於提供不可控制延遲原因資訊的顧客反應。故H2的研究假設成立。提供延遲原因資訊對顧客反應之影響(H2)首先以單因子變異數分析及迴歸分析檢驗假設H3，其次以虛擬迴歸分析檢驗假設H4，最後以混合迴歸分析檢驗假設H5，以探討歸因可控制性(X1)、服務補救(X2)、歸因可控制性×服務補救(X1×X2)對顧客反應(Y)的影響。歸因可控制性與服務補救對顧客反應之影響(H3~H5)針對整體資料進行單因子變異數分析，結果F值＝37.116且達到0.05的顯著水準，亦即歸因可控制性，對顧客反應的影響有顯著差異。接著進行迴歸分析，分析結果F值=120.244，達到0.05的顯著水準，顯示迴歸模型具有統(tǒng)計意義，迴歸係數如下表所示。其中，標準化的迴歸係數為-0.181，t値=-10.966，達0.05顯著水準。可知歸因可控制性對顧客反應有顯著且負向的影響，故H3的研究假設成立。歸因可控制性對顧客反應直接影響(H3)由於服務補救屬類別變項，必須以虛擬化方式轉換成虛擬變項來進行虛擬迴歸分析。故設定兩個虛擬變項(d1、d2)代表原來的類別變項。結果為F值＝882.887，達到0.05的顯著水準，表示兩個虛擬變項可以有效解釋依變項。虛擬迴歸係數如下表所示。其中，心理補償虛擬變項之Beta值=0.457，t値=28.877，達到顯著水準，實質補償虛擬變項之Beta值=0.647，t値=40.875，達到0.05的顯著水準。亦即心理補償與實質補償較無補償的滿意度為高，且表示服務補救愈好，其顧客反應愈正面。故可得知服務補救對顧客反應有顯著且正向的直接影響，故H4的研究假設成立。服務補救對顧客反應的直接影響(H4)本研究依據不同服務補救策略，將顧客反應結果繪製如下圖所示。實質補償的顧客反應較心理補償佳；心理補償的顧客反應較無補償佳，而且顧客反應中的滿意度會高於再購意願，再購意願會高於口碑傳遞。從差異値則可看出，從無到有的補償策略能大幅地改善顧客反應；從心理到實質的補償策略相對之下則是小幅地改善顧客反應。服務補救對顧客反應的直接影響(H4)先將服務補救(X2)轉為兩個虛擬變項(d1、d2)，且得到歸因可控制性(X1)與服務補救(X2)的交互作用虛擬變項(X1d1、X1d2)，再將X1、(d1、d2)、(X1d1、X1d2)三階層逐一投入迴歸模型，決定交互作用項是否對於顧客反應(Y)具有顯著解釋力，分析結果如下表所示。服務補救的干擾效果(H5)增益解釋力顧客反應解釋力歸因可控+服務補救+交互作用投入階層一的獨變項是歸因可控制性，其對顧客反應的解釋力為R2=0.033，增益解釋力△R2=0.033，階層二參加服務補救類別變項後，總解釋力提高到R2=0.365，增益解釋力△R2=0.332，顯示參加了服務補救虛擬變項，增加了33.2%的解釋力。即服務補救相對於歸因可控制性來說對於顧客反應的解釋力較佳。而到第三階層為交互作用項的顯著性考驗，參加交互作用項後，總解釋力仍為R2=0.365，增益解釋力則為△R2=0.000，F値=0.558，P値=0.572>0.05未達顯著水準，顯示服務補救相對於歸因可控制性對顧客反應的解釋力較佳，亦即不同的服務補救措施對於歸因可控制性與顧客反應間無顯著干擾效果，故H5的研究假設不成立。服務補救的干擾效果(H5)服務補救的干擾效果(H5)↑沒有補償，歸因可控制性對顧客反應的解釋能力是相對較高的結論本研究為探討延遲原因資訊與服務補救對歸因可控制性與顧客反應之影響，透過情境模擬分析法設計問卷，針對研究建構之觀念性架構進行分析。經由統(tǒng)計分析可歸納以下之五點結論：1.在發(fā)生延遲的情況下，提供不同的延遲原因資訊(無、不可控、可控)會影響旅客的歸因可控制性認知(H1成立)。2.在發(fā)生延遲的情況下，提供不同的延遲原因資訊(無、不可控、可控)會影響旅客最終的顧客反應(H2成立)。3.旅客認知的歸因可控制性上下，會產生不同的顧客反應結果(H3成立)。4.在發(fā)生延遲的情況下，提供不同的服務補救措施(無、心理、實質)時，對於顧客反應有直接的影響(H4成立)。5.旅客因不同之歸因可控制性而接受到不同的服務補救，對於顧客反應無干擾作用(H5不成立)。結論補償:實質＞心理＞無討論臺鐵目前仍未提供旅客延遲原因資訊，亦未有專責人員對延遲的旅客進行「心理補償」可參考給予補償。提供鐵路旅客延遲原因資訊，對其認知的歸因可控制性有顯著的影響顧客的歸因認知透過業(yè)者提供的資訊而有所改變。而服務補救對於顧客反應的影響是顯著存在的對於歸因可控制性與顧客反應關係的干擾效果，必須視提供不同延遲原因資訊而定。管理者會認為旅客對延誤的補償就是要實質(金錢)補償，並以為只有臺鐵延誤後如何補償作業(yè)才是旅客關心的事，但考慮到本錢因素，故遲遲無法提出更有利旅客的補救措施。但本研究結果顯示，就算沒有實質補償，至少提供較不花本錢的心理補償(如口頭抱歉)，仍可以有效的提升顧客滿意度。心理補償的重要性－解決問題的最有效方式，通常是單純地尋求顧客諒解，並保證下次不會再發(fā)生臺鐵應要求站務人員以廣播或面對面方式，針對列車延遲向旅客說明與抱歉。後續(xù)研究建議本研究以臺鐵為研究對象，探討出服務補救並無干擾效果，建議未來研究可持續(xù)探討此關係是否存在，並可探討其它產業(yè)中服務補救對於顧客反應是直接或是間接調節(jié)作用。建議未來研究可針對信任、或誠實原則之觀點，繼續(xù)探討業(yè)者在提供延遲原因資訊之管理作為，旅客的各種反映結果為何。本次研究囿於時間、經費之限制，調查樣本數仍為有限，調查結果略偏向某一族群(如時間價值較低的學生占45.1%)，對延遲等候下的顧客反應或服務補救的衡量上亦可能產生偏誤，此為本研究上的限制。建議未來研究可再擴大樣本蒐集，並針對樣本代表性進行分析，以使研究結果更趨一致性與合理性。。本研究僅針對不同樣旅客背景變數，探討其對歸因可控制性認知的分析。而不同社經背景/旅次長度的旅客對等候的忍受度或認知可能會有差異，不同搭乘車種旅客亦可能會面對不同的等候情境。建議未來研究能再針對不同社經背景、旅次特性進行交叉實驗設計，以更了解旅客在知覺等候經驗之知覺感受與行為意向。後續(xù)研究建議過去關於服務補救之研究，多在探討對服務評估或二次滿意度顧客反應之影響，也有從公平理論的角度來評估服務補救措施。建議可再深入探究顧客的認知公平(如結果公平、互動公平，以及程序公平)對延遲狀況下的顧客反應影響為何，以助於建立更完整之顧客抱怨與補救機制。本研究雖係針對鐵路客運服務進行之實驗設計，但亦可應用至其它不同運具甚至不同文化地區(qū)。建議未來研究可以針對其它運具(如航空、公路客運)進行驗證，或針對不同地區(qū)之文化差異(如北臺灣與南臺灣)是否會影響旅客對延遲等候的經驗感受，以助於改善運輸業(yè)之服務水準。本研究以小客車違規(guī)，誤闖平交道而發(fā)生意外事故，當作是不可控的延遲原因資訊；以列車行駛系統(tǒng)故障，當作是可控的延遲原因資訊，但事實上發(fā)生延遲的原因有很多，對於旅客而言是否會有不同的歸因可控制性認知，建議未來研究可針對不同的延遲原因模擬情境來加以探討。jOKfue-R(q!wMeLi7*e%#cb+yM7sfxDRj7Z(%)4KoGjqy6Zg#)A*97RavhrWpRvlnpk)4Zov%6N)soxhrJDT7onJ0nQEOyb70aJz5HZfzALe1cgFnLhhEGVct93l5PZ(E42fZy(QxSA*og4qF2Ys!YC9gm!Ud(t01LtUXrAqIh2SQomKkCuPA7d7(x+xvE2r(ihF7UV9TeT7vb&VPjNwU2z%3YZTus%1-YqE+V*9oCCDRKht*)IVN3(GX&)lchFO%pmZ+vzX$!WU2EIF1hpIgBc(Jnr7&m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