本文介绍了一种设计客户调查卡的过程，以评估jagua de Cienfuegos酒店住宿过程的绩效。为此，开始了基于过程中发现的真实时刻的调查设计，并根据专家标准确定了关键的真实时刻，并将其与文献中发现的质量特征相关联。
通过可靠性分析（Cronbach's Alpha）和构造效度（主要成分的分立分析）来完成同样的有效性。在因素分析中，接待服务获得了两个主要组成部分，客房服务获得了两个主要组成部分。对发现的成分进行了第一组分组，所有变量都相同，很难命名，因此通过以下统计分析得出：描述性统计数据（众数，范围，最大值和最小值以及频率），判别分析，非参数统计量（Kruskall Wallis和Man Whitney检验），确定了关键质量因子，然后对关键因子进行了第二次重组，这有助于解释上述组件。根据第二组的结果，确定了客户研究卡，可以评估正在研究的过程的性能，该过程必须每6个月更新一次。
关键词：质量特征，客户价值管理，关键时刻。
客户服务卡介绍：
在酒店中，接待处是主要的中心，是客人与设施之间的纽带。著名的酒店经营者Charles O. Toole将酒店描述为： “接待的车轮是接待中心”，该部门是第一个与到达的客人联系的部门，如果客人由于接待员的良好服务和礼貌以愉悦的方式开始住宿，将会有很多感觉有利于酒店其他服务的机会。旅馆内的客房代表客户为其住宿付费的基本产品，也就是说，它是住宿中最重要，最重要的部分。
古巴发现，与其他旅游目的地相比，古巴具有一定的社会政治，地理和文化独特性，尽管古巴提供的是一种初期报价，充满意愿，但资源稀缺，其质量不连续，可以根据感知满足或不满意。西恩富戈斯（Cienfuegos）是该地区经济高速发展的城市，并且是Gran Caribe酒店集团旗下“ Jagua”酒店的所在地，该集团与任何一家国家公司一样，均不受所有这些要求的约束。在此设施内，已经做出了很大的努力来改善服务提供的质量，这就是为什么它是本研究的重点，原因是：在西恩富戈斯的格兰卡里布“ Jagua”酒店住宿过程中，设计客户研究卡的程序。
这项研究中要解决的科学问题是：需要设计研究卡来衡量过程的性能。
提出以下假设时：客户研究卡的设计将允许评估过程的性能。
- 根据过程的关键时刻设计测量仪器。使用统计技术验证仪器。确定过程的关键因素
为了获得上述结果，使用了许多技术，例如个人访谈，直接观察，调查，文档审阅，小组会议，DELPHI方法，流程图，亲和图，SIIPOC图，矩阵。因果关系，判别分析，非参数统计及其他；它允许收集，分析和使用从该程序的应用程序中获得的所有信息。
发展
客户研究卡设计程序。
调查中采用的程序是对Caravez Santana，Yamil（2004）提出的程序的改编。这种Caravez程序（这是H. James Harrington提出的程序的改编）已在Cienfuegos省的酒店中多次使用，效果令人满意。图1显示了为设计研究卡而开发的活动。
图1卡拉维斯改编程序的阶段和活动。
阶段1：确定流程的限制。
第2阶段：确定流程的关键时刻。
阶段3：确定流程周期。
阶段4：确定过程的质量特征。
阶段5：将关键的关键时刻转化为测量变量。
步骤6：设计测量仪器。
步骤7：验证测量仪器。
阶段8：确定关键的品质因数。
步骤9：形成研究卡。
阶段10：使用研究卡问卷调查表提供反馈。
该程序的应用结果
阶段1：确定过程的限制。
对于上表中显示的程序的应用，考虑到位于Cienfuegos省的Hotel Jagua住宿过程，为便于研究，该过程分为三个子过程，分别是：客户位置，清洁和调理房间以及客户端的出口，在每个房间中应用该程序，获得有关过程的文档，其中指定了每个线程的限制。这些结果是从与过程管理相关的技术的应用中获得的，这些技术包括：过程映射（SIPOC，流程图），过程概要，客户-供应商关系，信息收集技术以及与熟悉每个线程的专家进行工作会议。
第2阶段：确定流程的关键时刻。
为了检测真相时刻，对Gran Caribe“ Jagua”酒店的住宿过程进行了一系列观察，并考虑到并非真相时刻都涉及与员工的互动。首先，计算要观察的次数。人口由2008年4月和5月通过旅行社和旅行社成组旅行的外国物理游客的数量组成。物理游客的数量达到6577。抽样单位是客户参观设施。
为计算设置了95％的置信度。每百人使用的值分别为p = 88.9％和q = 11.1％，分别代表通过团体和其他方式到达酒店的游客数量。此外，设置了E = 0.07的允许误差，显着性水平为0.05时z的值为Z = 1.96。观察到的数量为76。计算结果可见附件2。
通过这些观察，不可能识别出所揭示的所有真相时刻，因为通过观察，只能感知到客户让其看到的动作或印象。因此，将进行小组会议以获取更多信息，由于人口是由接待和管家区域中的所有员工组成的，因此不计算样本量。
从该方法的应用和对适应过程的观察来看，在三个阶段中共收集了77个真相时刻，因为该过程在一个客户与另一个客户之间变化很小，因此决定不执行所有计算得出的观察结果，以避免重复会影响研究。附件3列出了获得的真相矩与为每种服务进行的采样之间的关系。
根据Albretch（Albretch 1994）的描述，检测到的真相矩被分为几类，当试图分析由于其特性而需要以不同方式看待的瞬间时，这种分类有助于避免错误；如有必要，可以进行后续改进。为此，使用相似性图，并保持相同的工作组，其中获得了5个类。附件4列出了按班级划分的关键时刻。
阶段3：确定服务周期。
服务周期由关键的关键时刻组成。
一旦整理了适应过程的所有关键时刻并将其分组，就必须从每个班级中选择关键的关键时刻，即选择最重要的时刻以及在构思和创造时影响最大的时刻。提供优质的服务。为此，使用德尔菲方法，并设置95％的置信度，其中i = 10％，p = 3％。计算结果见附件5。
这项研究包括11名专家的参加，他们将获得列出所有真相时刻的表格，并按等级对每种服务进行分组，他们必须根据重要性的程度对其进行评估。他们被要求将每一个真相从1降到5。在工作序言中，解释了建议使用该功能要实现的目标，以及对“关键时刻”的定义。使用Kendall非参数W系数测试，使用Windows西班牙语统计软件包SPSS 15.0版完成数据处理。处理结果见附件6。。在本附件中，我们可以观察所有类的描述性和对比统计的值。
附件7中列出了应用此方法得出的重要性顺序，其中每个类别都可以看到关键的关键时刻。
阶段4：确定质量特征。
为了确定质量特征，在参考书目中进行了深入搜索，主要参考了SERVQUAL，HOTEQUAL和SERPERF模型的尺寸。发现的质量特性见附件8。
阶段5：将关键的关键时刻转化为测量变量。
一旦每个班级都确定了关键的关键时刻，并且以一种代表客户表现的方式（即作为一种影响）说明了每个关键时刻，在此活动中，每个关键时刻的陈述在不同参考书目中为适应过程找到的质量特征的真相。随后，举行了集体讨论会，在此之前，您将定义此过程的质量特征清单，每个班次的接待人员和管家人员都会在场。该专家组定义的质量特征见附件9。。因此，在附录10中可以看到真实质量特性的关键时刻。
阶段6：设计测量仪器并进行现场工作。
根据不同衡量手段的优缺点，在本研究中，选择了针对酒店内部和外部客户的统计调查，因为这是使用关键变量衡量客户满意度的最广泛工具质量，因为对于受访者而言，它也是最便宜和最麻烦的。为了创建调查表，创建了与专家组选择的每个质量特征相关的问题，以便根据客户的感知来衡量这些特征的当前状态，从而发现源于安装的问题。
调查中包括开放式和封闭式问题，使用后一种非数字变量和分类变量，即在名义规模上也使用数字变量，并建立了Likert类型的序数规模进行评估。问卷中的大多数问题都是封闭的，因为这是一个旅游设施，来访的人来找休息，这些类型的问题回答起来比较麻烦，因为它们不必表达想法，而是将自己局限于用最接近他们要表达的答案的备选方案来回答。还包括一个可选的不限成员名额的问题，让客户可以根据需要选择对此过程提出建议。
为了进行现场工作，对当时在酒店的20位客户进行了试点，该预测试可以确定：
最合适的问题类型。
陈述是否正确，可以理解，以及问题的长度是否适当。
如果答案的分类是正确的。
如果对某些问题有心理上的抵制或拒绝。
如果内部排序符合逻辑；如果持续时间在受访者可接受的范围内。
在试运行过程中发现了一些缺陷，因此在设计调查时要考虑到所有遇到的困难。重新设计的调查结果见附件11。
为了计算样本量，人口被定义为6月通过包裹到达酒店的实际游客人数，达到1898。使用的公式与计算在检测真相时刻时对服务的观察次数。
设置为95％的置信度。所使用的值分别为p = 81.31％和q = 18.69％，分别代表每包和直接到达酒店的游客人数的数百人。在这种情况下，将再次选择每个包裹接收的游客样本比例进行研究，因为它代表了到达酒店的最高百分比，也就是说，通过有组织的旅游接待了最多的客户。附件3.25列出了按套票和直接票数列出的游客到达酒店的摘要表。此外，设置了E = 0.07的允许误差，显着性水平为0.05时z的值为z = 1.96。样本大小为113。
步骤7：验证测量仪器。
调查的确认是通过可靠性和有效性分析进行的。单变量分析
在这种情况下，未检测到任何奇怪的数据。如果我们分析峰度和偏度（或指向）系数的值以查看变量是否服从正态分布，则通常会观察到它们处于被认为是正态分布变量可接受的范围内。这些结果可见附件12。
可靠性分析
使用内部一致性研究可靠性，基于Cronbach's Alpha系数表示的单因素问题的同质化程度，该因子表示量表得分中因真实得分而异的比例。研究了项目与因素的相关性。寻求项目的高方差，以证明各个答案之间的差异，并且理想情况下，平均值应接近范围的中心以实现更大的方差并与他人建立更大的关系。结果示于表3.27.1至3.27.8的附件13中。
时间稳定性和观察者之间的协议无法得到验证，因为人口是由每个包裹的游客组成的，他们的平均住宿时间不超过2天，因此无法进行重新测试。因此，在这种情况下，可靠性分析仅限于内部一致性。
有效性分析
为了分析调查的有效性，验证了以下标准：
内容有效性
该调查具有内容有效性，因为它是从过程中发现的真实时刻设计的，并转化为准备的质量特征。专家也对该问题进行了审查，并接受了构成和保留其内容的维度，如附件14所示。
构造效度
探索性因素分析用于构建有效性。使用Kaiser-Meyer-Olkin指数（KMO），Bartlett球形度测试和其他参数来决定因素分析的使用。
巴特利特的球形度检验使我们能够检验以下假设：相关矩阵是一个恒等矩阵。如果接受这个假设（检验值低且关联性高），则应质疑使用任何类型的因子分析，因为该值不会呈正态分布。
Kaiser-Meyer-Olkin（KMO）测试通过将观察到的相关系数的值与偏相关系数的值进行比较，来测量数据是否适合进行因子分析。如果所有变量对之间的部分相关系数的平方和与相关系数的平方和相比较小，则此度量趋向于1。小的KMO值表示无法执行主成分因子分析，因为变量对之间的相关性无法用其他变量来解释。
变量采用阶乘分析进行处理，因为它们的序号不影响行为发生的时间特性。
对于因子的提取，使用了因子分析中使用的主成分方法，因为它使用了相似的算法，并且由成分分析生成的统计信息是解决因子分解问题的最实用方法，例如使用大于1的特征值准则来生成因子。为了获得整合紧密相关变量的因子，使用特征值（解释方差）为1或更大的方差最大因子旋转过程。为了简化项目的定位，出于简化描述的目的，寻求以最少数量的因素和其他因素重复的值来产生项目的因素权重值作为切入点。较低的价值。仪器秤获得的结果以提取的因子数量（通过大于1的特征值或通过强制因子权重）和反映因子测量中变量权重的平均因子权重表示。结果因子的特征值解释了方差的总累积百分比。
以下是两种服务（接待和房间）的分析结果：
在大多数情况下，Pearson相关系数非常重要：指示变量对之间存在的简单相关。
每个相关矩阵（1.66E-005和3.85E-0.005）的行列式相对较低：这表明所使用的变量是线性相关的，这意味着因子分析是分析这些变量的一种相关技术。
接待和客房服务的KMO指数分别为0.836和0.810，这是完全可以接受的。（接近一个的KMO值表示变量对之间的相关性可以用其他变量来解释）。
巴特利特测试的带有X的结果2 = 1091,176和西格。= 0.000为接待的服务和X 2 = 987576和西格。= 0.000为客房服务。的假设，即相关矩阵是矩阵被拒绝。两种情况下的身份相同，或与样本相同来自多元正态总体。
反图像矩阵中的值非常低，反图像相关矩阵的对角线中的MSA值很高：这些值可以确定所选择的阶乘模型是否足以解释数据。
所有这些使我们得出结论，以下因素分析是先验相关的，可以为我们提供令人满意的结论。在因子分析中，获得了2个组成部分，它们解释了接待服务总变化的71.99％，另外2个组成部分解释了客房服务的总变化的81.86％，这意味着满意度和客户期望值是质量的两个维度的函数，两种服务的总方差解释为71.99％和81.86％。考虑到服务的无形性，对于研究目的，这些百分比的解释被认为是令人满意的，代表客户满意度和期望的主观性以及干预客户的不可控因素，例如员工的心态。在附件15显示了有效性分析的结果。因此，可以断定该调查具有构造效度。尺寸的结构如下表所示。
表3.3：质量维度的结构。
| 接待服务 | |||
| 尺寸 | 定义 | 元素 | 加载 |
|
有形美学 |
客户欣赏元素状态的程度 有形的给你经验 视线中的感觉 闻，闻，闻塞尔维亚的接待。 |
礼貌接待（*）清洁和组织（*）
装饰和布置（*） 服务效率（*） 形式和付款方式 信息质量 卫生和员工外表（*） 专业化和人员效率 联系（*） |
0.926 0.615 0.886 0.633 0.595 0.728 0.657
0.580 |
| 总方差的百分比说明：45,423 | |||
| 速度和可靠性
接待员。 |
接待员显示的范围
应客户要求提供您的技能。 |
语言能力（*）
友善和礼貌（*） 服务速度（*） |
0.861
0.747 .578 |
| 总方差的％说明：26,576 | |||
| 解释两个维度的总方差的百分比：71,999 | |||
| 客房服务 | |||
|
美学有形 |
客户欣赏元素状态的程度
有形的给你经验 视线中的感觉 闻，听，触摸服务 卧室。 |
舒适度（*）
装饰和布置（*） 房间安全房间照明 设备现代化和 技术（*） |
0.881 0.886 0.878 0.864
0.792 |
| 总方差的百分比说明：45,827 | |||
| 专业水平，女服务员的浴室清洁和装备（*）达到0.635。女服务员在其服务对象的专业精神和效率达到0.926之前向其展示其卫生和女服务员的外观（*）0.934技能。0.941的友善和礼貌
女服务员 （*） |
|||
| 总方差的百分比说明：36,042 | |||
| 解释两个维度的总方差的百分比：81,869 |
（*）在分析中检测到的关键质量因素，将在以后看到。
阶段8：确定关键因素。
为了确定关键的质量因素，将处理在测量过程中收集的所有信息。使用Windows的SPSS Professional统计软件包15.0版完成处理。分析过程中使用了以下统计技术：
- 单变量分析（描述性统计）：模式，最大值和最小值，范围和频率分布；双变量分析：判别分析；非参数统计：Mann Whitney和Kruskal Wallis检验。
在获得关键因素（根据客户的意见）并更好地解释以前发现的组件之后，对上述表3.3的维度结构进行了新的重新组合。下表3.4中显示了此结果。
表3.4：质量维度的结构。
| 接待服务 | ||
| 尺寸 | 定义 | 元素 |
|
有形美学 |
客户在多大程度上欣赏有形元素的状态并提供 视觉感官体验 闻，闻，闻塞尔维亚的接待。 |
礼貌接待清洁和组织
装饰和布置 服务效率 卫生和员工外表 工作人员的专业素养和效率 联系 |
| 快速可靠的接待员。 | 接待员应客户要求展示其技能的程度。 | 语言能力。
友善和礼貌。 服务速度 |
| 客房服务 | ||
|
美学有形 |
客户在多大程度上欣赏有形元素的状态并提供
视觉感官体验 闻，听，碰客房服务。 |
舒适和舒适。 装饰和布置。 设备和技术的现代化。 |
| 女服务员的专业素养。 | 女服务员应客户要求展示其技能的程度。 | 浴室的清洁和设备。
卫生和女服务员的出现。 女服务员的友善和礼貌。 |
确定服务质量以及对客户最重要的方面。
从每个服务的析因分析中发现的维度中，确定每个维度中关键因素的得分，这些得分如附件3.31的图1至4所示，例如维度`` 速度和可靠性''。 “接待员”，客户评价最差的关键因素是语言的掌握程度，因为其得分最低。此外，确定了对客户最重要的尺寸，如附件3.31的图5和图6所示。在这两种服务中，“ 美学有形 ”维度根据客户的意见，最重要的是客户满意度，两者都获得了大于60％的价值。对于尺寸而言，“ Tangable美学”和“女服务员的专业精神”对于客户期望而言最为重要。因此，作为与文献一致（海耶斯，B，1999），提高了服务的行动应朝的属性为本“的审美有形”的尺寸在这两个服务，并且属性“女服务员的职业”这受到负面评价，因为它们对于使客户达到满意度和期望都是最重要的。
第9步：组成研究卡
利用先前确定的关键因素和上述维度的结构（仅考虑关键质量因素），创建客户研究卡，其中每个因素都成为要评估的要素并获得绩效反馈从服务。可以将此卡转换为问卷，以快速衡量“客户价值体验”的每个关键属性，该属性可以每六个月更新一次。
客户的研究卡由以下基本要素组成：
- 服务质量的关键因素，在外部客户的情况下，被分组以促进工作：
- 接待服务：美观的实物和接待员的速度和可靠性客房服务：美学的实物和女服务员的专业精神。
研究卡的实际用途是它可以在任何时候用于执行服务质量审核，作为对客户感知的评估过程中的一种衡量方案。另一个特别重要的元素是，它是与客户相关的测量组中过程性能测量系统必不可少的部分。定义的研究卡可见附件3.32。附件3.33中列出了根据外部客户研究卡将要获得反馈的调查表。
结论
在应用了研究卡的设计程序之后，可以得出以下结论：
- 为了使您更好地理解，我们对客户价值管理进行了广泛的书目搜索，记录了住宿过程的关键时刻，并在构思和提供优质服务时确定了最重要的时刻。通过为每个服务获得两个维度来验证调查，该两个维度已被接受用于调查目的；通过应用判别分析和非参数统计来确定关键质量因素；并建立了外部客户研究卡，它将用作问卷，以快速衡量“客户价值体验”的每个关键属性。
参考书目
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