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1、以品質機能展開法為基礎於線上購物服務品質改善之研究A Study of Improving e-Service Quality in On-Line Shopping based on Quality Function Deployment王文良1 呂東壕2 黃貞芬3 劉安琪4Wen-Liang Wang1 Tung-Hao Lu 2 Chen-Fen Huang 3 An-Chi Liu 4中華大學資訊管理學系 助理教授1中華大學資訊管理學系 碩士2國立聯合大學資訊管理系 副教授3育達商業技術學院行銷與流通管理系 講師4e-mail：abewangmi.chu.edu.tw摘要根據資策會調查
2、顯示，2006年台灣線上購物的金額已達979餘億元，並可望在2010年達到2,416億元，複合成長率約為31.88%。由於上網人數及線上交易次數不斷地增加，使得未來的電子商務產業充滿著無限的商機。面對購物模式的改變，網路零售業者應思考如何吸引顧客進入購物網站進行交易以獲取利潤，並且不斷增加顧客的再訪率及瀏覽率。然而對於顧客而言，單單以低價策略並不能滿足其多樣化的需求，良好的服務品質才能達成上述目標。本研究透過品質機能展開法，首先採用線上服務品質衡量模式為問卷題項基礎，發展初步問卷題項進行前測。再根據Kano品質模式設計，計算整體服務滿意度以作為顧客需求優先順序之考量，並採用模糊層級分析法計算其
3、相關權重，最後，針對顧客需求提出具體的改善方法，以提升顧客的滿意度。有別於過去相關研究多是以統計方法進行後續之分析，本研究結合Kano二維品質模式、FAHP與QFD等方法，能更清楚的了解應改善之服務品質要素，使網路業者將資源做最有效率之分配，進而改善購物網站的服務水準，亦增加顧客上網購物之意願。關鍵字: 品質機能展開法、Kano品質模式、線上服務品質、顧客滿意度、模糊層級分析法AbstractAccording to Institute of Information Industry of Taiwan, the total amount for on-line shopping has re
4、ached NT. 9.79 billion dollars in 2006, and will be growing in an expected rate of 31.88% until 2010. Since the Internet access and on-line transactions have increased dramatically, it can be expected that there will be full opportunities in the future in e-commerce. In order to adapt the change of
5、shopping behavior, the companies with Web presences have to think about how to encourage repeat purchases and build customer loyalty. From the point of views of customers, low price would never be a satisfactory to their diversity demands, but superior service quality would. In this paper, we applie
6、d Quality Function Deployment (QFD) by first utilizing the e-SERVQUAL model as well as other related works to set up the initial questions as a pre-questionnaire. And based on the Kanos quality model, satisfactory degree can be calculated as the priority of customers demand. And then we apply FAHP t
7、o prioritize the weights of those factors found in Kanos model and set up the technical requirements to improve the customers satisfaction. It is our intention that through out this article, the companies with Web presences could have a better understanding in how to improve their e-service quality
8、so that they will be able to retain their customers.Keywords：Quality Function Deployment (QFD) 、Kano model、e-service quality、Customer satisfaction、Fuzzy Analytic Process (FAHP) 1. 緒論根據台灣網路資訊中心 (TWNIC) (2007)公佈台灣寬頻網路使用調查結果顯示，截至2007年1月為止，台灣地區上網人口已達1,523萬人。而根據資策會調查(2007)，台灣線上購物的市場在2006年已達979餘億元，並可望在201
9、0年達到2,416餘億元。由以上數據可知國內線上購物市場仍有相當大的成長空間，未來亦充滿無限的商機。面對線上購物快速成長的情況下，線上購物服務品質乃是一個重要的研究議題。學者Zeithaml, Parasuraman & Malhotra(2002, 2005)指出，網路零售業者成功的關鍵因素不再僅限於網頁上的呈現方式或是低價策略，更重要的是線上購物服務品質。服務品質一向是熱門的研究議題，同時也被當作是差異化服務的關鍵因素(Ennew et al. (1993)、Zeithaml et al. (1996)。此外Bitner et al. (1990)及Grnroos et al. (2000
10、)亦強調企業所具備之競爭基礎皆來自於其核心商品的服務提供。Griffith & Krampf (1998)在調查美國前100大的零售業者後，發現這些業者如欲進行電子商務交易，服務品質是其主要考量之一。Liu & Arnett (2000)針對美國財星1000大公司進行調查後，同樣發現服務品質是建置一個成功的電子商務環境重要的關鍵因素之一。Imrie et al. (2000)則指出，對於線上零售業者而言，良好的服務品質可以提昇顧客的忠誠度與再購買率。由此可知，為了提昇顧客的到訪率及建立顧客忠誠度，網站業者必須轉換焦點，從以往只注重網際網路的交易成本進而轉換到線上購物的服務品質上。對於網路零售業
11、者來說，要留住顧客，線上購物服務品質的衡量及改進已經刻不容緩。二維品質的概念是由Noriaki Kano(狩野紀昭)及其他學者所提出的(1984)，其利用圖形並根據產品品質的具備程度以及消費者的滿意程度來加以分類，並將其分類為一元品質、魅力品質、無差異品質、當然品質、及反轉品質。Kano模型將服務品質賦予二維品質的概念，能更清楚描述出消費者的滿意度及產品品質，或消費者滿意度與某一服務品質之間的關係(Shen et al. (2000)。品質機能展開法(Quality Function Deployment)是一種以顧客為動力來完成全面品質管理的工具。它同時也是一種能夠提供將顧客的聲音及需求，轉
12、換成在每一階段中產品設計及生產的全面性的概念(Tan and Shen, 2000)。品質機能展開法的最大功能是找出並結合組織企業的生產製造流程，來提升顧客的滿意度並創造最大的利潤。品質機能展開法的概念是將顧客的需求，或顧客的聲音(Voice of Customer)，轉換成產品或服務的技術需求，使之成為產品的特性、生產計劃以及產品的需求。因此，組織企業中的行銷人員、設計工程師以及製造人員在產品的最初規劃時，便必須緊密的配合。網路商店的服務範圍包括商品搜尋、付款流程、商品配送等等，其服務品質的衡量並不能由單一層面或單一層級來考量，而必須作多層面之間的衡量(林秀芬，2006)。然而，若單只是討論
13、服務品質的衡量方式，而不去探討網路業者如何提出具體的改善方法，並無法解決已經存在的問題，更遑論提升顧客的滿意度。因此，本研究除了找出影響消費者對於線上服務業者所應改進的準則(顧客需求)之外，進一步探討如何根據消費者的需求而提出改善之道(技術需求)，以提升顧客的滿意度。2. 文獻探討2.1 服務品質2.1.1 服務品質的定義服務品質始終是組織企業在行銷策略上一個熱門的研究議題，同時也被認為是差異化服務的關鍵因素，進而創造出競爭優勢(Ennew et al. (1993)、Zeithaml et al. (1996)。對於服務品質的定義有許多學者提出了不同的看法，本研究整理如表1所示。表1 服務品
14、質定義相關文獻彙整表作者服務品質的定義Churchill & Suprenant (1982)及Grnroos (1984)消費者對於服務的滿意度就是服務品質，且取決於實際的服務表現與原來期望服務之差異Lewis & Mittchell (1990)將服務品質視為符合消費者需求的程度Bitner et al. (1992, 2000)服務品質是消費者在消費後是否會再次購買的整體態度Lehtinen et al. (1991)服務品質可分為：(一)過程品質：是指在服務的進行過程中，顧客對服務水準的判斷；(二)結果品質：是指當服務完成後，顧客對此次服務結果的判斷。Parasuraman et al
15、. (1988)服務品質是消費者對於商家整體優越程度的衡量，是一種態度但不同於滿意度，並且是由消費者對於服務前的期望與服務後的認知之間的差距而得知由上述學者的觀點看來，一般來說服務品質是一種主觀認知的概念，是由消費者本身因接受服務而認定的，並非一般客觀的評估。因此，對於消費者而言服務品質是衡量服務業者好壞的一項重要指標與工具。 2.1.2 服務品質衡量方法對於服務品質的衡量方法，早期有Parasuraman, Zeithaml & Berry (1985)(以下簡稱為PZB)於1985年以銀行業、信用卡公司、證券經紀商及產品維修業等四種服務業的消費者為對象，進行深入訪談後，得到十項服務品質構面
16、。而三位學者在1988年更進一步利用這十項構面產生97道題項，再經過一連串的施測、資料分析、信效度檢驗、及因素分析後，產生了一套具有五大構面，22道題項的服務品質量表，稱為SERVQUAL量表(PZB(1985), (1988)，如表2所示。表2 SERVQUAL 的五個構面及其定義構面構面定義有形性（Tangibles） 實體的設施、設備及服務人員之外表等可靠性（Reliability） 能正確且可信賴的執行所承諾服務的能力回應性（Responsiveness） 協助顧客以及迅速提供服務的意願保證性（Assurance） 服務人員的知識、禮貌以及值得信賴的服務能力關懷性（Empathy） 關
17、心顧客及提供個人化的服務自從SERVQUAL量表發展以來，即廣泛地被用來衡量不同產業的服務品質，例如：銀行業、醫院、食品服務業、旅遊業、電子商務等等；然而，雖然SERVQUAL量表運用的範圍很廣，但是後來仍有許多學者對其模式進行研究並提出批評的看法。Carman (1990)、Babakus & Boller (1992)認為SERVQUAL量表應該要依據不同產業的狀況與特性來加以調整，Li et al. (2002)則認為SERVQUAL需要被修改以配合網路服務環境。雖然SERVQUAL量表可以廣泛的幫助服務業業者評估顧客對其所提供服務之認知與期望之差距高低，但亦有學者認為，服務品質的構面在
18、服務型態不同時，可能會有所改變，更何況線上購物缺乏了人與人接觸服務的感覺。如欲應用於新興的線上服務環境進行衡量時，其構面內容或許已不適用，因此有學者對於如何衡量線上服務的服務品質提出探討與改良。2.2線上服務品質國外學者如Griffith & Krampf (1998)、Yang et al. (2001)、Santos (2003)認為線上環境的服務品質是影響電子商務成功與否的關鍵因素。Zeithaml et al. (2002, 2005)亦指出網路零售業者成功的關鍵因素不再是網頁上的呈現方式或是低價的策略行銷，而應著重於提供更好的線上服務。因此，如欲提供令顧客滿意的線上服務品質，便須先了
19、解線上服務品質之基本定義以及其衡量方法。2.2.1線上服務品質定義Zeithaml et al. (2000)首先對於線上服務品質(e-Service Quality,e-SQ)提出較明確的定義，他們認為e-SQ是網站能夠增加購物、產品與服務遞送效率與效用的程度。Santos (2003)則將線上服務品質定義為顧客對於虛擬市場中線上服務提供的卓越程度與品質的整體評價與判斷。綜合上述說法可看出，這裡指的服務不僅只包括在網站購物的過程，還包括了網站之前(pre-Web site service)與之後(post-Web site service)的服務方面(Zeithaml et al. (200
20、2)。而Lociacono et al. (2000)則著重的是網站的技術品質而非透過網站而給予消費者的服務品。Aladwani & Palvia (2002)認為電子商務網站品質是一套複雜的新觀念。他們將網站品質定義為使用者對網站功能可滿足需求及反映整體網站優勢的一種主觀評價。 2.2.2線上服務品質衡量方法有關線上服務品質之衡量，國內外許多學者使用方法雖各有所差異，但其目的皆希望能找出最適合衡量線上服務品質之題項，以下將國內外學者提出之研究方法、構面及定義整理如表3所示。表3 線上服務品質構面及其定義作者研究方法線上服務品質衡量構面/準則Lociacono et al. (2000)採用科
21、技接受模式(TAM) 發展出具有12個構面的線上服務品質衡量問卷，稱之為WebQual資訊適切性、互動性、信任、回應時間、設計吸引力、直覺性、視覺外觀、創新性、情感性、整合溝通、企業流程、可替代性Liu & Arnett (2000)以美國財星1000大公司為調查樣本發放網路問卷。經由相關分析後，最後決定出五個主要構面，20個題項作為衡量線上服務品質之工具資訊品質、服務、系統使用、娛樂性、網站系統與介面設計Santos (2003)採用焦點團體(focus group)訪談法的探索性研究，整理出線上服務品質應包含兩大構面: 潛伏(incubative)構面以及主動(active)構面，十一項準
22、則易用性，外觀、連結、架構與整體設計、內容、可靠性、效率、支援、溝通、安全、誘因Zeithaml, Parasuraman & Malhotra (2000, 2002, 2005)採用方法-目的(means-end)的方式，提出線上服務品質概念性的框架，最後歸納出七個適合用於衡量線上服務品質之構面e-SERVQUAL效率、可靠性、完成性、隱私性、回應性、補償性，以及接觸性Wolfinbarger & Gilly (2003)利用焦點團體法訪談初步產生375道與網路購物經驗有關的敘述，最後經由探索性與驗證性因素分析後，篩選出四個構面與14道問項，產生出最終的eTailQ量表網站設計、交易履行及
23、可靠性、安全性及隱私、顧客服務張敬芝(2003)以質化的方式，運用因素分析、信效度分析以及迴歸模式進行檢驗，最終確定出九個構面及27道題項作為衡量線上服務品質之量表便利性、價格、網路保證性、信任、網路安全性、隱密性、網站設計、網站操作難易度、客製化/個人化、可靠度、彈性林秀芬(2006)利用SERVQUAL量表，結合模糊層級分析法進行網路商店服務品質的評估。經由問卷調查，並經由因素分析法，找出衡量網路服務品質的準則共有五個構面及22道題項網站設計、可靠性、回應性、信任度、個人化2.3 Kano二維品質模式二維品質概念最初可追溯至1959年由心理學家赫茲伯格（Frederick Herzberg
24、）(1959)所提出的理論，此概念原先是運用在員工激勵方面，稱之為激勵保健理論（MotivatorHygiene Theory）或是工作態度的二因子理論（Two-factor Theory of Job Attitudes）。而日本學者狩野紀昭、高橋文夫根據Herzberg的工作動機M-H 理論(Motivator-Hygiene theory)加以類推定名為品質的M-H 性，並對電視機等消費財進行調查。之後狩野紀昭與瀨樂信彥、高橋文夫、新一(1984)正式提出二維品質模式及實證研究。二維品質模式與傳統一維品質模式最大的差異在於，一維品質模式是當顧客感覺品質要素(產品或服務的品質)充足時，就會
25、感到滿意；而二維品質模式則是當顧客感覺品質要素充足時，未必會感到滿意，有時反而會造成不滿意或沒有感覺。一般而言，欲進行Kano分析前須先以問卷的方式取得相關的資料，而問卷是以正反問題的方式將顧客對品質要素的取向做分類。在Kano的二維品質模式裡，橫座標表示該品質要素的具備程度，越往右邊表示該品質要素的具備及充足程度越高，越左邊則表示越欠缺與不充足。而縱座標則表示消費者或顧客的滿意程度，上軸表示顧客是滿意的，越向上則滿意度越高，下軸則表示是不滿意的，越向下則不滿意程度越高。Kano品質模式將品質類別區分為五大類，如圖1所示，其定義如下：(1) 魅力品質(Attractive Quality El
26、ement)：該要素充足時會令顧客滿意度提昇，而不充足時顧客只會感到無所謂或勉強接受，並不會造成不滿。(2) 一元品質(One-Dimensional Quality Element)：此要素具備時會令顧客感到滿足及滿意度提昇，若不充足時則會造成顧客的不滿。(3) 當然品質(Must-Be Quality Element)：此要素充足時是應該的，但是不充足時會造成顧客的不滿。(4) 無差異品質(No Interest-indifferent Quality Element)：此項品質屬性不論具備與否，顧客均不會在意，如作為成本考量，可以不用考慮提供。(5) 反向品質(Reverse Quali
27、ty Element)：當此品質要素具備會使顧客感到不滿意，而若未具備則顧客反而會覺得滿意。此品質要素意義正好與一元品質相反。反向品質不能提供，否則不但浪費成本還會使顧客不滿意。 反向品質 滿意程度 滿意魅力品質 元品質具備程度高具備低具備不 滿 意當然品質無差異品質圖1 Kano之二維品質模式示意圖意圖 MatzlerHinterhuber (1998)認為Kano二維品質模式具有下列優點：（1）產品需求更能被了解。確認產品之當然需求、一元化需求與魅力需求，有助於產品開發時專注於更重要的需求。（2）在技術與財務限制下，在產品開發階段需求無法同時滿足顧客需求時，採用Kano 二維品質模式對提升
28、較佳顧客滿意提供更有價值的幫助。（3）當然需求、一元需求與魅力需求對不同市場區隔有不同的效用。Kano二維品質模式可以幫助在不同市場區隔中找尋較佳的滿意水準。（4）找出並滿足魅力需求，創造出更大的產品差異化。（5）Kano 二維品質模式可以與品質機能展開合併使用，並且可以用來建立顧客需求的品質特性個別重要性，因此在產品開發活動中建構出較佳的先決條件。2.6 結語雖然國內外已有不少有關線上服務品質的研究，但多只是探討影響顧客進行線上購物時之品質要素，並找出各構面下的準則加以說明。然而，除了找出線上購物的品質要素及其構面之外，如何有效的提出改善方式，並且能夠具體的提升顧客的滿意度及忠誠度，也是在研
29、究電子商務領域中一項重要的議題。由上述文獻整理可得知，大多數的研究多是利用統計的方法，或是藉由文獻的蒐集、整理，並分析出影響線上服務品質的要素，對於如何有效的管理，以及技術層面的優先次序來改善服務品質，並未提出具體的說明。因此，本研究首先以ZPM線上品質模式作為問卷題項基礎，做為線上服務品質研究之題項，並利用Kano二維品質將線上服務品質的準則加以分類，以明確得到必須改善之項目；再藉由模糊層級分析法(Fuzzy Analytic Hierarchy Process, FAHP)將上述得到的準則加以排序，確認其優先次序；最後再利用品質機能展開法(Quality Function Deployme
30、nt, QFD)，將顧客需求轉為實際技術需求之特性，在產品的設計與規劃階段即將顧客的需求融入，確保了顧客的需求能夠獲得滿足。希望透過本研究的分析結果，能夠提供網路業者一個具體提昇顧客滿意度的因應之道。3.研究架構與方法3.1 研究方法3.1.1 問卷抽樣方法在線上服務品質前測問卷方面，本研究採取方便抽樣法，樣本為線上及課堂時間統一填答之受測者。在三週的受測時間內共計有724人填寫，有效問卷513份。而Kano二維品質問卷部份，本研究亦是採用方便抽樣法，樣本為線上及課堂時間統一填答之受測者。本研究中所指的線上服務品質，係泛指一般線上購物網站，並非針對某特定的網站來做探討。因此，在Kano的問卷內
31、容部分，乃詢問受訪者對其最常使用之購物網站(亦即有可能是e-Bay、雅虎奇摩、PChome等購物網站)之滿意度或意見為何。在三週的受測時間內共計有659人填寫，有效問卷497份。FAHP問卷係針對相關領域之 FAHP問卷發放對象為任職於大學院校行銷與管理系所相關之教職人員專業人員進行問卷發放，扣除一致性檢定不通過問卷，有效樣本為20份。3.3.2 分析方法一、一致性衡量透過一致性衡量能夠分析衡量項目間的一致程度，並可瞭解重複施測是否會產生類似的結果。本研究對信度的衡量係採用是L. J. Cronbach 之係數來計算問項之信度。而根據Nunnally (1978)及Wortzel (1979)
32、等學者的看法， Cronbach 值必須在0.7 以上才是可接受的範圍。二、因素分析:本研究採用探索型因素分析之方式，並以主成份分析法配合正交轉軸進行因素分析，以達到精簡問卷題項之目的。同時為了增進符合效度與區別效度，進一步採用了以下兩個標準做為刪除題項之依據Straub (1989)、Hair et al. (1998)：(1)刪除因素負荷量小於0.5，或是同時在兩個因素上有較大之因素負荷量。(2)排除只擁有單一問項因素之構面。三、Kano二維品質分類方式:根據先前研究方法所述，本研究是以Matzler & Hinterhuber (1998)所引用的Kano二維分類方式為分類之依據。由於不
33、同的受訪者對同一項品質要素的評定不見得相同，因此當越多受訪者填寫問卷時，對於同一項品質要素便有可能出現不同之看法。一般在處理要素的分類時，是以統計上相對多數來做歸類，亦即以最多人選擇的某一類別來認定為該要素。四、Kano滿意度計算:透過Kano的分類以及顧客的滿意度分析，可以將顧客的滿意度分為提昇滿意度以及消除不滿意度兩部份。Noriaki Kano (1984)認為，在衡量服務品質指標上若改善某品質要素，其不滿意部份的減除效果可以用一元品質的比例加上必須品質的比率，而滿意提高的效果可以用魅力品質的比例加上一元品質的比例，而Matzler and Hinterhuber(1998)，更發展出品
34、質改善的指標，如(1)、(2)所示：增加滿意指標 (A+O)/(A+O+M+I) (1)消除不滿指標 (O+M)/ (A+O+M+I) (2)其中A表示魅力品質，O表示一元品質，M表示必須品質，I表示無差異品質。五、模糊理論模糊(Fuzzy Sets)是由美國加州大學柏克萊分校的Zadeh教授(1965)所提出，主要是在是探討如何解決存在於真實世界中模糊現象的問題；如確定性、曖昧性、完整性、確性、隨機性、模糊性。模糊是以屬函(Membership Function)的概代表模糊集合，允許域中存在“非完全屬於和“非完全屬於等集合的情況。模糊集合顯然比傳統集合有於描述人語言中的集合概，它表現出測上
35、的準性及人語言的模糊性質。 本研究的FAHP法進行步驟如下：(1) 問題描述：層級分析的首要在於確立問題，即是決策者所訂定之目標。本研究欲利用FAHP法找出之最終目標即是線上服務品質因素權重評估，清楚了解目標之後，便可針對細部問題做進一步的探討與分析。(2) 建立層級架構：此部份即是以目標問題為根本，利用階層的方式分析各層面可能的影響要素有哪些。根據Saaty的建議，層級內的要素不宜過多，最好不要超過7個，超出的部份可以在分層解決，以免影響層級的一致性。(3) 建立模糊成對比較矩陣：根據步驟二所建立的層級架構，將問卷設計成因素間兩兩成對比較的形式，以獲取受訪者對於兩因子間相對權重的看法，再藉由
36、模糊語義(如表4及圖2)轉換成模糊成對比較矩陣(如式3)。設(3)其中，：專家在第i個因素下的第j評估指標所表達三角模糊數之左值：專家在第i個因素下的第j評估指標所表達三角模糊數之中值： 專家在第i個因素下的第j評估指標所表達三角模糊數之右值 表4 三角模糊語意表模糊數語意值=(1,1,1)一樣重要=(1,2,3)介於一樣重要與稍微重要之間=(2,3,4)稍微重要=(3,4,5)介於稍微重要與頗為重要之間=(4,5,6)頗為重要=(5,6,7)介於頗為重要與相當重要之間=(6,7,8)相當重要=(7,8,9)介於相當重要與極為重要之間=(8,9,9)極為重要 1x1 2 3 4 5 6 7 8
37、 9圖2 模糊語意變數示意圖(4) 模糊權重值計算：本研究係採用Buckley (1985)所提出之列向量幾合平均法，對三角模糊正倒值矩陣進行權重計算，如下所示(4)： (4) 其中 為矩陣中第i列第j欄的模糊數 Z為模糊數之列向量平均值 第i項因素之模糊權重(5) 模糊一致性檢定：由於FAHP問卷其原理是透過因素間兩兩比較的方式，以獲取受訪者對於兩因子間相對權重的看法。但是當因素過多時，受訪者便有可能填寫出不合理的比較，因此一致性檢定便是為了檢驗受訪者是否做出客觀且較準確的評估。Buckley (1985)認為，模糊矩陣之一致性檢定方法，可以根據Saaty (1980)所提出之傳統AHP法之
38、一致性檢定方法求得。AHP法的一致性檢定，係利用一致性指標(Consistency Index, C.I.)及一致性比率(Consistency Ratio, C.R.)來計算，而Saaty (1980)建議當時，為最佳可接受之誤差，若時，亦為可接受之誤差範圍。一致性指標定義之公式如下： , n為評估要素的個數 (5)而每個成對比較矩陣可依個數n來對應隨機指標值(Random Index, R.I.)。AHP一致性檢定之隨機指標表，由下表5所示： 表5 隨機指標表n123456789101112131415R.I.000.580.901.121.241.321.411.451.491.511.
39、481.561.571.59 資料來源：Saaty (1980) 一致性比率定義之公式如下：(6) (若C.R.0.2，表示矩陣具有一致性，即為可接受之矩陣)(6) 專家意見整合：本研究採用算數平均法作為專家意見之整合方法 (7)其中 ：專家a對於主準則i的次準則j之模糊評價 ：整合各專家意見後之模糊數(7) 層級串聯：將各層級模糊權重與其子準則下之模糊權重相乘以得到最終模糊評價值。(8) 解模糊化：解模糊化(Defuzzification)是將模糊數轉換為易理解之明確值的方法，本研究是透過重心法取得。透過計算模糊數的隸屬函數之幾何中心(重心)的方式，找出的重心即是模糊數的明確值。(9) 排序
40、：將各準則所得之最終分數予以優先排序以找出最值得投資之 方案，可提供為關鍵參考依據。六、品質機能展開法品質機能展開法(Quality Function Deployment；QFD)，早期源自於日本，1970年由赤尾洋二於日本三菱重工神戶造船廠研究品質改善後，提出品質機能改善和品質表的製作方法，此法才逐漸被大量使用於全面品質管理(TQM)。水野滋 & 赤尾洋二 (1987)對QFD 所下的定義為：形成品質之職能及業務，以目的引導手段的系，依步驟別展開至細部。其中所謂的品質是指顧客需求與顧客滿意，因為唯有確實解顧客需求才能使顧客滿意，達成顧客滿意後，才有品質可言；機能是指產品或服務在設計與製造上
41、的特點與規格；展開是指機能擬定的轉換程序。而赤尾洋二博士(2003)於近年將品質機能展開進一步地定義為：一套有系統的展開各產品品質與其對應的流程元素之間的關係之方法；可將顧客的需求轉換為替代的特性（品質特性），來確保完成品的設計品質。品質屋的製作(圖3)是品質機能展開的基礎，只要依照品質屋的製作方式進行，即可完成各階段的品質機能展開。品質表的製作過程可約略分為五個步驟，分述如下：圖3 品質屋展開圖步驟一：展開顧客需求進行QFD 時，最重要的就是瞭解顧客對產品的品質需求為何。本研究之顧客需求配置係採用Kano問卷所得之顧客滿意度重要性排序而來。步驟二：設定企劃品質決定企劃品質的觀點有二：第一是由
42、顧客來看，什麼是非常重要的；第二是進行本公司與其他公司的比較，哪一項目比其他公司較優良或較差劣。本研究欲探討之線上購物服務品質並無針對特定公司作為研究之對象，因此此階段本研究省略未做。步驟三：展開技術需求顧客需求要能夠實現，有賴於工程技術的支援，因此此階段係將顧客的需求轉變為相對應的技術需求品質特性。本研究透過整理文獻方式以及詢問相關領域專家後，共計歸納出九項技術需求。步驟四：評量顧客需求與品質要素的關係矩陣在此關係矩陣中，目的在於了解顧客需求與品質要素之間的相關性。其強度關係為表示強相關、表示中等相關以及表示弱相關。步驟五：評量品質要素優先順序經過步驟四完成顧客需求與品質要素關係矩陣的製作後
43、，便可計算出品質要素的絕對重要度，以利設計品質的進行。本研究採用獨立配點法，將強度關係符號轉換為實際值(為9, 為5，為1)，則各品質要素其絕對權重計算方式如下： (8) 其中 ：顧客需求個數 ：第i個顧客需求之權重 ：第i個顧客需求之權重與第j個品質要素之間的強度關係評比 ：第j個品質要素的絕對權重, .再以絕對權重之和，可計算出各品質要素的百分率權重，此即為品質要素的相對權重，其計算方式如下： (9)其中：品質要素個數：第j個品質要素之相對權重, .4.研究結果4.1 線上服務品質問卷之信效度分析本研究根據三星期的受測時間內之724份問卷，經由資料整理與篩選之後，將回答不完整(有些題目沒有
44、回答)、亂填(各題項的回答皆相同或有規律的重復)等情況，皆視為無效問卷。此部分刪除211份問卷，有效問卷513份，有效問卷回收率為70.9%。經由SPSS軟體分析後，由表得知本研究前測問卷整體構面以及各構面之值皆大於0.7，為相當具水準之信度。4.2 人口統計變數分析本節將針對Kano二維品質有效問卷的回答者進行人口統計變數分析，分析的類別將以性別、年齡、職業、教育程度、收入狀況為主。在性別的分佈上，女性佔了六成五的比例，較男性的三成五多了許多，基本上與蕃薯藤2004及2005年所進行的網路調查報告比例相似。且根據其報告指出，近三年來台灣女性上網人口逐漸穩定佔多數，女性商品交易日益增加，代表未
45、來幾年女性上網購物人次還會逐漸升高(番薯藤2005網路使用調查(2005)、番薯藤2006網路使用調查(2006)。在年齡的分佈上，本研究的Kano問卷樣本主要是以35歲以下的消費者為主，佔了近九成的比例。而填答者的職業分佈，有超過一半的填答者是學生(大學生及研究生)的身分，如此一來也可合理解釋填答者年齡偏低的原因。關於填答者的學歷分佈，有近六成的填答者學歷在大專以上，顯示出本研究問卷填答者具有高學歷的特性。關於填答者平均每月的線上購物頻率方面，有超過八成的填答者每月平均至少有過一次以上的線上購物行為，顯示出大部分的填答者應具有判斷網站服務品質好壞的能力。 由上述的人口統計變數資料分析看來，本
46、研究所回收的Kano問卷，大多是35歲以下的年輕族群，以女性為主並大多熟悉網路使用環境。且大多數的填答者對於線上購物皆具有一定的認知，為一合適樣本。再者，由及本研究所欲探討之主題來看(係以一般民眾認為心目中理想之線上購物網站需具備哪些服務品質要素)，不論該問卷填答者是否曾經有過線上購物之經驗，基於消費者、或是未來的消費者的立場，都符合填答本研究前測及Kano問卷題項的資格。此外，蕃薯藤於2005年網路調查結果顯示，在6373份有效問卷中有50.3%的受訪者年齡在30歲以下；56.5%具有大專以上學歷以及26.2%的受訪者職業為學生或其他，本研究人口統計數據相之比較亦大致相符。4.2.1 因素分析本研究在進行八次的因素分析後，得到滿足上述條件之題項，如下表6所示。表6 線上服務品質題項第八次因素分析最後結果題項因素負荷量q27.836.130.154.020.153.074q26
