家政O2O企业服务质量指标体系构建与评价分析结果

(一)基于网络评论的指标提取

1.网络点评内容分析

网络评论反映了顾客实际感知的服务质量，并且其数据量大，无形中使得调查研究的范围得到显著的扩充，增加研究结果的普遍性与适应性。本文广泛收集了大众点评网内，北京、上海、广州、天津、西安、武汉、南京、成都、郑州、重庆、厦门、深圳、沈阳地区家政O2O企业的10 363条评价(共计550 686字，文本内容见附件)，这些企业的业务范围包括居室保洁、收纳、家庭护理、家电清洁、维修等。采用基于ictclas中文分词算法的Rwordseg工具，对评论进行分词处理，统计评论高频出现的词语，对分词统计结果进行分析，选取体现服务质量维度的词语，关联相似语义，提取用户观点，即顾客所关注的体现家政O2O行业服务质量的因素，构建出初始服务质量评价指标。网络评论分析示例如表10.28所示。

表10.28　网络评论分析示例

2.初始指标的确定

基于ictclas中文分词算法的Rwordseg工具的处理，我们最终统计分析提取了9个一级指标和38个二级指标，将其作为家政O2O企业服务质量评价的初始指标，如表10.29所示。

表10.29　初始评价指标

(二)问卷调查与信度分析

1.问卷的设计与实施

我们将初始遴选的38个指标作为测项，设计5级里克特量表，在问卷星设计问卷并在各类群体中进行发放，意在了解各类人群对于影响家政服务质量评价的各个指标的重要程度的看法，以确定家政O2O企业服务质量评价指标体系。本次调研共计填写252人次，筛选后的有效问卷240份，问卷有效率为95.2%。(问卷见附录)

从被调查对象的性别分布看，男性占40.48%，女性占59.52%，分布合理，如图10.34所示。从被调查对象的年龄分布看，18～25岁的占54.76%，26～30岁的占21.43%，31～40岁的占13.1%，41～50岁的占10.71%，其中18～40岁的人群占到调查对象总样本的89.29%，是家政行业消费的主导人群，与实际相符，调查样本年龄比例合理，如图10.35所示。从调查对象的学历层次看，高中/中专、大专、本科和研究生学历分别占到9.52%、5.95%、50%和29.76%，大专及以上学历总体比例占到绝大多数，样本采集学历分布合理。从调查对象的职业分布看，全日制学生、机关或事业单位人员、企业职员和自营/自由职业者分别占到34.09%、18.19%、30.67%，从事其他职业的人员占17.05%，调查样本各类人员分布均匀。从调查对象使用家政O2O的频率看，使用1～3次、3～5次、5～8次、8次以上的比例分别为47.22%、27.78%、13.89%和11.11%，表明调查样本具有代表性。

图10.34　问卷调查对象性别比例

图10.35　问卷调查对象年龄段比例图

2.信度分析

本文采用常用的Cronbach'sα信度系数对调查问卷进行信度分析。α系数评价的是测量对象中各项目得分间的一致性，属于内在一致性系数，α系数越高表明问卷的信度越高。α系数的取值区间为[0，1]，根据大多数学者的观点，任何测量或量表的α系数如果在0.9以上，则该测量或量表的信度很好；α系数在0.8以上，则测量或量表的信度较好，可以接受；α系数在大于0.7而小于0.8，则测量或量表应该进行较大的修订，仍然还有价值；α系数低于0.7，则测量或量表信度非常差，要重新设计。本研究的样本数据采用SPSS 21.0软件进行信度检验，结果显示，问卷的Cronbach'sα系数为0.976，信度系数值可以接受，问卷的信度很好，如表10.30所示。

表10.30　问卷调查结果的可靠性统计量

(三)评价指标体系的构建

1.因子分析与计算

(1)KMO检验以及球形检验。

我们对于调查问卷收集的数据，首先运用SPSS21.0软件进行了探索性因子分析，因子提取采用主成分分析法，基于特征值大于1的Kaiser准则和方差解释比例的Scree检测，采用正交旋转来确定一级因子数量。调查样本KMO值为0.874，并通过Bartlett's检验(p＜0.001)，表明数据具备因子分析的条件。各测量项目的共同度均在0.5以上，说明问卷具有较高的结构效度，如表10.31所示。

表10.31　KMO和Bartlett的检验

(2)探索性因子分析。(www.xing528.com)

通过SPSS21.0主成分分析得到，选取的38个二级指标可归结为6个一级指标。这6个一级指标的方差解释率累积达79.410%。第一个因子载荷的是“家政服务App或网站预约”，方差解释率为33.231%；第二个因子载荷的是“家政服务的服务内容”，方差解释率为17.376%；第三个因子载荷的是“顾客投诉和企业反馈”，方差解释率为10.504%；第四个因子载荷的是“家政服务人员初识性”，方差解释率为7.940%；第五个因子载荷的是“家政服务人员的服务技能”，方差解释率为6.442%；第六个因子载荷的是“家政服务人员的服务能力”，方差解释率为3.917%，如表10.32所示。成分转换矩阵如表10.33所示。

表10.32　解释的总方差

续表

提取方法:主成分分析。

表10.33　成分转换矩阵

提取方法:主成分。旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。

2.指标体系的确定

最终确定的基于顾客网络点评和问卷调查的家政O2O企业顾客服务质量评价指标体系如表10.34所示，包括家政服务App或网站预约、服务内容、投诉和反馈、服务人员初识性、服务技能、服务能力6个一级指标及其下32个二级隶属指标，如表10.34所示。

表10.34　家政O2O企业顾客服务质量评价指标体系

续表

(四)要素对比分析

家政服务行业正处在快速发展时期，而家政O2O又是一个新型的市场，家政已成为服务业中一个规模较大并极具发展潜力的领域。家政服务行业的发展急需与标准化工作结合，用标准化手段提升行业优势，引导这一“阳光产业”朝着规范化、标准化方向发展。目前社会对于家政O2O还没有一个统一的标准，且家政O2O的发展也存在着诸多问题。

对于O2O来说，线上预约的便捷性(比如预约便于操作和理解、预约流程方便快捷、提供多种预约方式、可以指定服务人员等)、支付的多样性、服务项目的展示(比如服务项目明码标价，价格合理、能提供差异化的会员服务、能提供服务人员身份证明和工作合同、推出团购、优惠服务等)客户投诉处理反馈机制都很重要；同样线下的客户体验更为重要，具体包括服务人员的服务态度、专业素质、服务流程的标准化、齐备的服务工具、能够按时按量完成订单等这些都应该提升到行业标准之上。只有这样才能给客户带来绝佳的服务体验，在顾客中形成良好口碑。

我们都知道家政O2O的核心就是阿姨资源问题，很多经验丰富的阿姨可能没有很高的学历，有的普通话也不是很标准，但是只要阿姨经验丰富、为人热情同样可以给客户带来好的服务体验。所以我们认为对于阿姨的学历、普通话的标准程度可以降到行业标准之下。现在有很多企业在某一领域做得出色以后会开始进行扩张，目前的大部分家政O2O企业也都可以提供多种类型的服务，包括个人服务和企业服务。能够提供全面的服务类型固然很好，但要把所有的服务都做到最好并不容易，在某一种服务上做深做精也可以成为企业的特色，所以本文认为企业提供全面的服务类型也可以降到行业标准之下。关于对客户进行回访的问题，在现代社会中，很多人对于回访是带有一定的抵触心理的，有的甚至会感到厌烦。在家政O2O目前的发展阶段来看，客户回访这一要素可以取消，节省出来的人力物力可以投入客户投诉处理机制中，以保证具有完善的投诉渠道、客服人员沟通解决问题能力强、能够快速解决投诉问题，提升顾客体验。

(五)家政O2O行业的未来发展

随着我国居民收入的不断增长，消费观念的升级和社会老龄化的到来，家政服务市场日益扩大。尤其在互联网技术推动下，越来越多传统家政公司正在加速互联网+转型。可以预见，未来O2O家政服务业增速将高于整个家政服务市场平均增长速度。

据商务部公布的统计数据显示截至2015年年底，我国家政行业从业人员已达2 441万人，全年增长20%并且增长趋势向上。家政市场的规模也在快速增长，仅用两年时间就从2013年的9 270亿元增长到了2015年的15 647亿元，两年间复合增长率达到30%。

家政O2O行业在不改变服务场景的同时利用互联网与线下的结合提升效率减少资源浪费，能够很好地产生价值，实现消费者、从业者与互联网公司三方的共赢。在这一平台的帮助下，保洁阿姨不再只能服务于一家公司或一两家熟悉的家庭。取消了“坐班制”的保洁阿姨们可以依据平台上的需求信息得到多份工作。由上述行业产值与从业人员数据可以推算，2015年每位保洁阿姨能够创造约6.4万元的价值，这与其人均年收入所差不大。而一旦通过在线平台获得每天三到四单工作，可预测人均产值将会为现在的两到三倍达到15万元左右，而人均收入如果增加到8万元，约有7万元的附加价值将会产生，降低的家政费用与家政平台的健康盈利将会惠及三方。

当前，80后、90后已成为社会消费的主力军，他们懂得享受生活，并严重依赖于移动互联网，依赖于第三方服务平台为其甄选服务信息，家政O2O正好迎合他们的家政服务需求。家政O2O在短短兴起的三年时间里，已形成多种不同商业模式，在不同城市都有不少家政企业从多个角度切入家政O2O市场并进行深度挖掘。其中，垂直类家政O2O以阿姨为核心，阿姨的服务质量成为企业扩张的核心竞争力。此外，还有主打类“滴滴”的横向发展模式，例如云家政，其在庞大的实体门店认证及36万阿姨资源前提下，实现覆盖区域的快速扩张。

家庭是一个社会最基本的组成单位，吃、穿、住、行、用等日常开销每天都在进行。与其他行业相比，家政服务是进入家庭消费的绝佳入口。大多数发达国家家政服务已经形成产业，有一套完善的流程，预示着家政行业未来巨大的潜力，也提示着目前国内家政行业的不足，给了我们更多优化空间。其实现今家政行业的市场潜力还有很大，基于家政平台的地域局限性，未来家政行业一定是多种模式共存、百花齐放的发展状态。