IPA分析法的修正及其在游客滿意度研究的應用

[摘要]傳統的重要性績效（IPA）分析法以受訪者自述滿意度和重要性評價來衡量各評價要素對提升客戶滿意度的意義。多數學者指出，這種分析方法存在兩個弊端：一是重要性評價受滿意程度的影響，二是單個評價要素的滿意與否不一定能帶來整體滿意度相對稱的變化，因此，單個評價要素的重要性也應當有所不同。所以，采用自述重要性的分析方式并不能反映客戶的真實感受，分析方法需要改進。該研究以一山地景區的游客滿意度為例，使用對數轉化和偏相關系數法從滿意度評價計算出引申重要性評價，去除滿意度的影響，從而能較為客觀地反映出游客對評價指標重要性感知。該研究對兩種IPA分析方法進行了實證比較研究，并指出了結果存在差異性的原因，為完善使用IPA方法提供了有價值的理論闡述和實踐檢驗。

[關鍵詞]游客滿意度；IPA分析；偏相關系數

[中圖分類號]F59

[文獻標識碼]A

[文章編號]1002-5006（2013）11-0059-08

Doi：10.3969/j.issn.1002-5006.2013.011.007

1.引言

游客滿意度分析通過服務對象對整個服務過程的效果反饋，在衡量旅游企業服務質量和發展質量中發揮著愈來愈重要的作用，也愈加受到旅游企業的重視。學界對游客滿意度的研究主要集中在以下5個方面：（1）了解和掌握游客的需要、要求和期望；（2）發現和識別游客需求的發展趨勢和潛在的市場機會；（3）制定游客滿意的服務基準；（4）尋找準確的市場定位，辨識影響旅游景區游客滿意度的關鍵性指標；（5）滿意度衡量方法的研究。

目前，業界應用較多的游客滿意度測評模型主要包括美國消費者滿意度模型（American consumer satisfaction index，ACSI）、服務質量法（Service qualily，SERVQUAL）、重要性一績效性分析法（Importance-performance analysis，IPA）等。其中，IPA分析法以其直觀、易操作、易解讀而得到廣泛應用。IPA分析法由馬提拉和詹姆斯（MartillaJames）于1977年提出。自20世紀90年代初，IPA分析法開始廣泛應用服務性行業，其應用范圍包涵服務滿意度、產品表現、地區競爭力（吸引力）和宏觀旅游政策制定等。IPA分析法要求受訪者對指定調查對象的各項衡量指標從重要性和績效表現兩個方面來評價各測評要素。當用于滿意度測量時，績效即為滿意度評價。

任何一種模型在應用過程中都存在一定的局限性，IPA分析法也不例外。首先，IPA分析法的假設前提是重要性與滿意度兩個維度上的變量相互獨立并與受訪者的總體感知呈線性相關。然而在現實調查中，受訪者的評價一般為主觀感受，其重要性評價和滿意度評價很難成為互相獨立的變量。傳統的IPA分析法所要求的假設條件一般很難滿足，得出的要素象限分布并非總能找到合理的解釋。其次，IPA分析法要求受訪者對同一問題需要做出兩次判斷，當問卷題量較大時，訪問時間則成倍增長，訪問質量有可能下降。因此，國外部分學者對IPA分析法進行了優化，以期滿足該方法的假設前提。鄧維兆（Deng）在總結了其他學者研究成果的基礎上對IPA分析法進行了統計學方法上的優化。本文以旅游景區為例，采用鄧維兆的修正方法，對傳統IPA分析法與修正后的IPA分析法之間的差異做出比對，在準確性和適用性上對修正后的IPA分析法進行了理論分析和實踐檢驗。

2.文獻綜述

IPA分析法以所有指標的平均重要性和平均績效來構建4個象限，將各項衡量指標按其重要性和績效評價情況分布在這4個象限內進行分析和闡釋。國內學者對IPA分析法同樣進行了較為廣泛的實證研究。鐘櫟娜等在對歷史數據進行比較的基礎上，運用IPA分析法分析了旅游者對景區網站需求和旅游者對景區網站互聯網技術運用程度的期望，從而得出了景區網站發展過程與旅游者期望變化基本一致的結論。余裕星等運用IPA分析法對鼓浪嶼的游客滿意度進行分析，辨識了游客滿意度不高的主要因素和提升游客滿意度的關鍵因素。胡棟梁等采用IPA分析法對重慶磁器口的目的地形象進行了分析，并結合游客感知的重要性為磁器口形象進行重新定位。謝麗佳等通過對會展旅游中與會者的個體感知項進行IPA評價，從而查找會展旅游業的工作重點以期達到營銷資源合理配置的目的。陳再福運用IPA分析法對福建南靖土樓景區服務質量進行分析，進而提出提升土樓景區服務質量的合理化建議。

IPA分析法有兩個必要的前提假設。首先，重要性要素與滿意度要素的評價必須相互獨立；其次，各要素的滿意度評價必須與總體滿意度評價要線性相關且此相關具有對稱性。但是在現實調查中，這兩個假設幾乎難以實現。許多學者指出，重要性與滿意度多為相關或因果關系。桑普森和舒華特（SampsonShowaher）研究發現，組織的滿意度增加時，客戶的重要性感知與績效評價間的差距急劇縮小。馬茨洛和舒華溫（MatzlerSauerwein）發現采用自述方式時，客戶對組織滿意度評價與重要性感知呈負相關，即滿意度越高，重要性越低。此外，單要素的滿意度評價與總體滿意度評價也難呈線性及對稱相關。這一點可以從滿意度的非對稱性中得到解釋。日本狩野紀昭教授提出的卡諾（Kano）模型指出，按顧客的感受及滿足顧客需求的程度，滿意度要素可分成3種：理所當然要素、一元要素和魅力要素。理所當然要素是基本要素，滿足客戶的最基本需求。當其滿意度低時，客戶總體滿意度低，而客戶對其重要性評價則高；但當滿意度高時，客戶總體滿意度一般，最多為滿意，因為客戶認為做好此項要素的工作是應該的。一元要素是績效的常見形式。當其表現不佳時，客戶不滿意，表現佳時，客戶滿意；單項要素的優劣程度與總體滿意程度呈正線性關系。魅力要素多為客戶沒有期望的要素。此類要素表現佳時則滿意度高，但表現不佳時滿意度并不因此而下降。此類要素在滿意度高時顯得重要，但在滿意度下降時其重要性與滿意度不相關。

基于上述文獻研究，傳統的IPA分析法采用客戶自述重要性評價有兩個局限：一是，重要性的評價不可避免地受客戶滿意度評價的影響；二是，單個要素與總體滿意度呈非線性相關時，這種相關關系直接影響客戶對要素重要性的評價。由此可見，采用客戶自述重要性作為IPA分析的數據源不能滿足前提假設，不能真實反映客戶的實際感知，相應的分析結果會產生一定的誤導性。

3.IPA修正法

為了消除采用自述重要性與滿意度要素的相關性，多數學者建議以引申重要性（implicitly derived importance）來替代自述重要性。較為廣泛采用的方法是計算各單項滿意度要素與總體滿意度之間的多元回歸系數作為引申重要性得分。馬茨洛等學者進一步指出，這種方法忽略了滿意度要素之間潛在的相關關系，若將其直接代人多元回歸模型將會產生嚴重的多元共線性問題。鄧維兆在總結其他學者的研究基礎之上建議計算單項滿意度與總體滿意度之間的偏相關系數來作為引申重要性得分。由于偏相關系數排除了其他滿意度變量對指定變量與總體滿意度之間的相關性的影響，只反映該變量與總體滿意度之間的凈相關，因此，偏相關系數能更加準確地反映真實的重要性評價。

鄧維兆的轉換方法考慮兩項要素：單個要素的滿意度評價（計為Si）和總體滿意度評價（計為OS）。其轉化方法可分為兩步：第一步，對各要素滿意度評價（Si）取自然對數使之呈線性分布，計為In（Si）；第二步，將In（Si）作為自變量，OS作為應變量進行多元回歸分析計算OS與In（Si）之間的偏相關系數Pi，即為引申重要性。偏相關系數可在SPSS軟件中用迭代法（recursive method）或相關矩陣求逆法（matrix inversion）計算而得。

相比用戶自述的重要性評價，引申重要性評價更為客觀。鄧維兆及其他一些學者建議以引申重要性為IPA分析法的衡量指標。這一方法對績效和重要性之間的相互獨立性要求和非對稱線性相關修正較好，且可操作性強，易于解釋。本研究將采用鄧維兆的方法在實踐研究的基礎上對傳統和修正后的IPA分析法加以比較并分析其差異性。

4.實證研究

4.1研究設計

本研究的目的在于驗證傳統的IPA分析法無法滿足其前提假設，以及比較傳統IPA與修正后的IPA分析結果的差異性，以期闡釋一種可操作的IPA修正方法。本研究首先使用傳統的IPA分析法對雞公山景區的旅游服務進行游客滿意度分析，對重要性與滿意度評價進行相關性檢測。其次，按鄧維兆的方法對IPA原始數據進行轉換，以滿意度評價計算引申重要性，以轉化后的數據對各旅游服務要素進行分析，比較兩種IPA分析結果之間的差異。

4.2問卷設計

調查問卷由3個部分組成。第一部分調查游客對景區服務要素的重要性和滿意度評價，并采用5分制的打分方法，其中，1為非常不重要（或不滿意），5為非常重要（或非常滿意）；第二部分調查游客對滿意度和重要性的總體評價，同樣以5分制打分；第三部分調查游客的人口統計特征。在對相關景區服務研究的基礎之上，本研究甄選了基于目的地品牌、可進入性、性價比、娛樂活動、員工服務、配套設施等6個維度共計30項景區服務的評價要素。在征求了3位旅游研究學者和景區管理方對這些評論要素的意見，最終確認了20項評價要素。5位旅游學碩士研究生參與了先導研究（pilot study）以確認問卷結構的合理性和評論要素的效應量。

4.3數據采集

本研究于2012年4月下旬在河南省信陽市雞公山景區展開問卷調查。共有3位訪問員在景區內部的3個主要休息區采用隨機攔訪的方式訪問游客，訪問員攔訪每次從身邊經過的第3位成年游客，每團隊游客抽樣不多于兩人。根據雞公山風景區管委會2010年統計數據，景區旺季日均上山游客約為1500人次，淡季時不足800人次。由于4月下旬景區適逢淡季，以日均游客量1000人次核算，在5%的誤差水平和95%的置信度下，有效樣本量應為278人。本次調查訪問員共發放310份問卷，有效問卷為300份，回收問卷的有效率為96%。調查問卷要求受訪游客對每項評價要素分別從重要性和滿意度兩個方面打分，并就總體滿意度情況打分。為得到間接重要性得分，本研究按鄧維兆的方法對各要素的滿意度評價計算OS與In（Si）的偏相關系數，即得到間接重要性得分。

4.4分析方法

本研究首先采用相關性檢驗分析游客自述的滿意度和重要性的關聯度。其次，采用描述性分析如頻數、平均數和標準偏差測度游客對景區服務各項評價要素的感知程度，并將20項被考察要素以坐標形式映射到IPA圖表中，并比較采用自述重要性和引申重要性數據的差異性。

5.研究結果

5.1受訪游客的人口統計特征

300名受訪游客的性別比例基本持平，男性游客略多，占52.0%；受訪游客的年齡層次集中在22～38歲（占52.9%）；受教育程度多為大學專科及本科（占42.5%）；游客出游方式主要以家庭、朋友結伴出游為主（占85%）。

5.2數據的信度和結構效度分析

為了檢驗數據的信度（reliability）和效度（validity），筆者對20項游客滿意度評分做主成分因子分析。旋轉方法采用最大方差法（varimax），選取特征值（eigenvalue）大于1的因子為主成分因子。分析結果顯示，KMO檢驗值為0.89，Bartlett球形檢驗值無限接近于0。主成分因子分析共提取了4個符合要求的因子，累積解釋方差61.62%。問卷信度檢驗合格。結構效度分析顯示，這4個因子效度檢驗值分別為0.867、0.832、0.822、0.774，表明滿意度問題的效度檢驗合格。

5.3游客自訴重要性與滿意度的相關分析

本研究采用雙尾相關分析對各服務要素的重要性和滿意度評價之間的相關性進行檢驗。表1顯示了各評價要素中自述重要性的均值、滿意度均值以及相關檢驗的結果。在95%的置信區間下，20項評價要素中有12項要素的重要性與滿意度評價存的相關系數顯著，表明這12項要素存在著統計學意義的相關。其中，停車的便利程度、景區演出特點、員工服務態度、景區衛生等幾項要素顯示游客滿意度與重要性感知呈高度相關。這說明使用自述重要性得分時，游客的滿意度評價必定會影其相應的重要性感知，因此，IPA分析法的假設前提并不能全部滿足。

5.4兩種IPA分析法的比對

調查問卷結果顯示，游客對該景區的“總體滿意度情況”的均值為3.47，標準差為0.55。對所有要素的滿意度得分取均值，可知游客的平均滿意度水平為3.58，處于基本滿意水平。游客的自述重要性均值為3.80。共有9項要素的自述重要性得分高于自述重要性平均水平。

隨后本研究按鄧維兆的方法從游客的滿意度評價計算得出引申重要性。表2給出了各評價要素的滿意度的均值和引申重要的計算分值。各評價要素的引申重要性最高得分為0.243，最低得分為0.008。評價要素引申重要性的均值為0.07。共有7項要素的引申重要性得分高于引申重要性的平均水平。

5.4.1傳統IPA分析結果

傳統的IPA分析法均以受訪者自述重要性為橫軸，滿意度評價為縱軸，并以每個維度的平均值來劃分4個象限。圖1顯示，落在第一象限的評價要素為“表現良好”要素，即重要性和滿意度均較高的要素，共有6個，分別為1“良好的公眾口碑”、2“停車方便”、3“前往景區的道路指引清晰”、4“景區內公共交通便利”、13“休息區充足”、17“餐飲衛生”。落在第二象限評價要素為“額外資源”要素，即重要性較低但滿意度較高要素，共有3個，分別為14“商品質量佳”、18“景區衛生狀況良好”和19“洗手間充足”。落在第三象限的評價要素為“緩慢改進”要素，即滿意度和重要性都較低的要素，共有8個，分別為5“景區內表演性演出”、6“互動性、娛樂性演出”、7“有較多兒童和家長一起參與游樂項目”、9“員工掌握景區信息全面，有問必答”、12“當地居民態度友好”、15“商品價格合理”、16“餐飲價格合理”、20“景區門票價格合理”。落在第四象限的評價要素為“重點改進”，即滿意度很低但重要性很高的要素，共有3個，分別為8“員工服務主動”、10“員工能提供個性化服務”、11“員工處理問題及時”。

傳統的IPA分析法顯示，雞公山景區的游客滿意度情況較為良好，有6項要素的重要性和滿意度水平均較高。這些要素主要為景區的基礎設施及周邊環境建設，如交通指引和休息區域。景區亟需改善的問題主要集中在員工服務水平上。而景區內的表演、互動項目等其他一些娛樂活動和景區商品餐飲價格水平均為一些重要性不高的要素。對于景區管理者而言，傳統IPA分析結果明確指出，加強員工培訓是景區提升游客滿意度的工作重點。

5.4.2修正后的IPA分析結果

與傳統的IPA分析法相比，修正后的IPA分析法發現評價要素的分布存在較大的差異。首先，在要素的重要性程度上，修正后有6項要素從原先自述重要性評價高于平均水平，轉變為引申重要性評價低于相應的平均水平。這6項要素為2“停車方便”、3“前往景區的道路指引清晰”、4“景區內公共交通便利”、10“員工能提供個性化服務”、11“員工處理問題及時”和13“休息區充足”。另外，有4項要素的自述重要性評價低于重要性平均水平，但引申重要性評價高于其相應的平均水平。這4項要素是5“景區內表演性演出精彩”、12“當地居民態度友好”、14“商品質量佳”、18“景區衛生狀況良好”。這種變化說明游客在游覽雞公山景區時同樣注重人文環境、景區游覽質量和紀念品采購等要素。對于傳統IPA分析結果指出的“員工個性化服務”等一系列較為細致的服務水平問題，修正后的IPA顯示，游客對此并沒有過高的要求。這種變化需要景區管理者給予足夠的重視。

其次，從IPA分析圖（圖2）來看，落在第一象限的評價為“表現良好”要素共有4項，比用傳統方法減少一項。其中，1“良好的公眾口碑”和18“景區衛生狀況良好”的分布與傳統IPA分析結果一致。新增的2項要素為14“商品質量佳”和17“餐飲衛生”。這兩項在傳統IPA中原為“額外要素”。這說明游客較為注重的景區口碑、游覽環境質量等要素雞公山景區都有較佳的表現。這也是景區管理所需要繼續保持的重要要素。

第二象限“額外資源”中一共分布了5項要素，較傳統IPA中多出2項。根據重要性程度從大到小，這5項要素依次是13“休息區充足”、4“景區內公共交通便利”、3“前往景區的道路指引清晰”、2“停車方便”和19“洗手間充足”。其中，只有要素19的分布與傳統IPA分析的結果一致。傳統IPA分析中分布在第一象限的要素13、4、2由于重要性程度的降低而被重新定義為“額外資源”，即重要性較低但滿意度較高要素。在目前狀況下，游客已經較為滿意，管理者不必過多跟進。

第三象限“緩慢改進”中共分布了8項要素。與傳統IPA相比，除要素10和要素12以外，其他要素的重要性位次相對于平均水平，在修正前后并沒有產生變化，兩種分析方法產生的結果差異并不大。這些要素共有8個，根據其重要性程度，依次是20“景區門票價格合理”、16“餐飲價格合理”、10“員工能提供個性化服務”、15“商品價格合理”、9“員工掌握景區信息全面”、6“互動性、娛樂性演出豐富”、7“有較多兒童和家長一起參與游樂項目”和11“員工處理問題及時”。要素10強調了員工的服務水平，這一項在傳統IPA分析法中被認為是亟需改善的要素，但是由于其重要性降低于平均水平之下，現在轉化為可“緩慢改進”的要素。

在“重點改進”象限中，修正后的IPA的要素分布更為清晰。依據其重要性的大小，這些要素分別為12“當地居民態度友好”、5“景區內表演性演出”、8“員工服務主動”。其中，“景區內表演性演出”由傳統IPA分析法中重要性和滿意度均為最低的要素轉移到第四象限，成為一項提升滿意度的重要要素。“當地居民態度友好”的要素重要性最高，而滿意度低于平均水平，因此成為最重要的滿意度提升要素。傳統的IPA分析法指出，改進的重點均在提高員工的服務水平，增強個性化服務。修正后的IPA分析法只強調了員工服務的主動性，但更加突出了景區當地的社會環境有待提高以及景區文娛活動偏少這兩方面的問題。這需要景區管理者需要將資源盡快轉移到培育良好的社會環境，增加景區的演出內容，以及培養員工的主動服務意識。

綜合兩種IPA分析法來看，其分析結果存在較大的差異性。分布產生較大變化要素，其滿意度評價和自述重要性呈高度相關（參見表1）。這說明傳統IPA分析法無法克服兩個維度的相關性問題，即不能滿足此方法的前提假設，其分析結果無法避免地產生較多的誤差。因此，采用自述重要性作為衡量指標時并不能反映客觀實際，會導致經營者不能將有限的資源分配到提升客戶滿意度最關鍵的要素上來。

6.結論

IPA分析法由于其簡單直觀易于闡釋在業界得以廣泛應用。分析滿意度提升工作的重要要素，有針對性地改進工作是IPA分析法的主要目的。因此，正確判斷各項評價要素的重要性是保證IPA分析結果客觀準確的先決條件。

IPA分析法的前提假設要求變量在重要性和滿意度兩個維度上的評價相互獨立，且每個變量的滿意度與總體滿意度呈線性相關。在現實調查中，這兩項前提假設均基本不可能滿足。其主要原因在于：一方面，自述形式的重要性不可避免會受到受訪者滿意度感知的影響；另一方面，某一因素滿意度的變化并不會帶來整體滿意度相對稱的變化。因此，傳統的IPA分析法必須經過修正才能較為客觀地反映真實的客戶感知。本研究介紹了一種使用偏相關系數作為引申重要性的修正法，以雞公山景區為例對比兩種IPA方法分析結果的差異性，分析了差異所產生的原因以及對實際滿意度提升工作可能帶來的影響。由于偏相關系數反映的兩個變量之間的凈相關，以其作為引申重要性可以剔除滿意度的影響，滿足了IPA分析法的前提假設，修正后的IPA分析結果更具有實際指導意義。此外，由于引申重要性只需要受訪者回答滿意度問題而不需要回答重要性問題，因此可以使問卷負荷減少，有利于優化問卷整體結構。

本研究也存在一定局限性，如沒有充分考慮到各要素滿意度評價之間的相互影響，以及修正后的IPA方法仍不能準確體現Kano模型中的滿意度和重要性變化的不對稱性。這些都可以成為以后相關研究的內容，以期不斷完善IPA分析法。