2021年《中国数字经济发展白皮书》数据表明，我国2020年数字经济规模已超39万亿元，占国内生产总值的比重约为38.6%。数字经济带动了大数据、云计算及区块链等数字技术的迅速发展，也推动数字技术向传统产业全面渗透，加速各行业实现数字化转型。在此背景下，物流行业发展迅速，2021年全国快递服务企业累计完成快件量高达1083.0亿件，累计收入量突破10332.3亿元，其中，完成量增长近30%。数字经济创新物流产业运作模式，提高物流产业服务效率，而物流末端配送属于推动物流产业经济发展的配套性服务产业，其服务质量好坏、服务效率高低是决定产业发展状况的核心因素。
数字经济旨在利用数字技术和资源驱动产业经济发展，推动实体经济创新，实现产业转型升级。数字技术在物流领域的应用逐渐增多，智能快递柜、无人驾驶等技术的应用在提升物流智能化水平的同时也催生出许多问题。首先，数字技术在物流末端配送过程中实际融合较少，阻碍了物流产业升级转型；其次，客户对快递配送服务的投诉率较高，降低了服务质量和水平；最后，现有研究中缺乏合理、适用的评价指标，无法准确评价物流企业末端配送质量。物流末端配送是物流服务的最终环节，其效率和质量直接影响着物流服务水平。因此，发挥数字技术对物流企业末端配送环节的赋能作用，对物流产业服务效率、质量的提升十分重要。
基于此，本文引入SERVQUAL模型等作为理论基础，构建苏州物流企业末端配送服务质量评价指标体系，提出物流企业末端配送质量评价方法，即采用层次分析法(AHP)[1]，确定苏州物流企业末端配送服务质量评价指标的权重，对苏州物流企业末端配送服务质量进行评价，对各评价指标的优势和不足进行分析并提出对策建议，为数字技术赋能物流末端配送、相关物流行业和部门发展提供参考和建议。
SERVQUAL模型是由美国营销学家Valarie.A.Zeithaml、A.Parasuraman等学者提出的一种普遍用于服务质量评估的模型。该模型通过比较客户接受服务前的期望和接受服务后的实际感受间的差距来评价服务质量，又被称为“期望—感知”模型，即通过六个主要维度(有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性和交互性)衡量“感受和期望的差距”[2]。SERVQUAL模型以问卷调研数据为基础，让客户对接受服务前的期望和接受服务后的感受进行打分来评价服务质量，被广泛应用于相关领域。
本研究通过对苏州各大物流园区、知名物流企业、办公楼和社区进行实地走访、问卷调研，采访相关物流企业专业人士和行业专家学者，获得的数据分为两部分，第一部分是SERVQUAL模型各指标权重的数据来源，对苏州知名物流企业专业人士和行业专家学者进行调研，发放18份问卷，回收18份有效问卷，得到真实、客观的数据；第二部分是SERVQUAL模型的数据来源，通过对苏州各大物流园区、社区等进行实地走访、发放调研问卷，线上线下共发放300份问卷，回收287份有效问卷。
本研究基于真实数据资料，构建以SERVQUAL模型为基础的苏州物流企业末端配送服务质量评价指标体系。在评价指标体系中，根据研究将目标层分为有形性、可靠性、响应性、保证性、移情性、交互性六个维度(准则层)，准则层又可分为若干指标(指标层)，如表1所示。
本研究采用层次分析法(AHP)确定评价指标体系的指标权重。层次分析法将定性分析与定量分析相结合，对主观评价进行数据量化并得出相应指标权重。
将苏州物流企业末端配送服务质量评价分为三个层次：目标层为苏州物流企业末端配送服务质量评价指标，准则层为有形性、可靠性等6个维度，指标层为智能快递柜设备充足，配置无人配送机器人、无人机等无接触配送模式，驿站扫码设备状态较好等21个指标，根据以上要素建立层次结构模型[3]。
建立层次结构后，三个层次之间的关系已明确，对同一层次的各指标关于上一层次某准测的重要性进行对比，采用9级比例标尺(见表2)构建两两比较判断矩阵。
本研究共构建7个判断矩阵，苏州物流企业末端配送服务质量评价指标A、有形性判断矩阵B1、可靠性判断矩阵B2、响应性判断矩阵B3、保证性判断矩阵B4、移情性判断矩阵B5、交互性判断矩阵B6。
由于比较判断矩阵中相同准则的指标数较多，而且是由行业、企业专家学者设定，前后可能出现逻辑相悖的情况，因此要求判断矩阵满足一致性检验，采用一致性比例CR(CR=CI/RI)值进行一致性检验，计算步骤如下：
第一，计算一致性指标CI。
式(1)中：λmax是判断矩阵的最大特征值。
第二，从相关文献查阅得到检验比较矩阵一致性标准RI。
第三，计算一致性比例CR。当CR<0.1时，该判断矩阵符合一致性要求；若CR≥0.1，则该判断矩阵不符合一致性要求，存在不符合逻辑的问题，应对判断矩阵进行人工调整后重新分析。
表3为本文构造的7个判断矩阵的CR值。由表3可知，7个判断矩阵的CR值均小于0.1，满足一致性要求，符合逻辑一致性，可通过计算得出相应各判断矩阵的权重。
本研究将以苏州物流企业末端配送为研究对象，利用SERVQU——AL模型对服务质量进行综合评价，并根据结果提出改善服务的方向和对策，以提升客户满意度和物流服务效率。
首先，本研究对苏州各大物流园区、知名物流企业、办公楼和社区居民进行实地走访和问卷调查，通过线上线下相结合的方式共发放300份调研问卷，回收有效问卷287份，回收率为95.7%；其次，采用10分制对问卷中所调研问题进行评价，“10”表示非常满意，“1”表示非常不满；最后，通过数据分析后得出苏州物流企业末端配送服务的感知值、期望值及“感受和期望的差距”。差距若为负数，表示结果不如预期；差距若为正数，表示服务超过预期。苏州物流企业末端配送“感知—期望”值如表4所示。
从总体来看，期望值、感知值、感知和期望值间的差距的加权平均值分别为7.2125、4.8761、-2.3364，说明当前物流企业末端配送服务的客户满意度较低、配送效率低下。从权重来看，排名前3的指标分别是快递员、工作人员有能力帮助客户记录、解决取件过程中存在的问题并进行反馈C23、配送时快递员或工作人员主动联系客户告知配送时间C32和客户能通过相关App、短信等获取物流更新状态和取件码发现问题可及时联系快递员或工作人员C22，可见快递从业人员的综合服务能力培养和物流数据平台的建设至关重要。从“感知—期望”值数据来看，客户对物流企业末端配送服务质量指标的期望值大部分都高于7，表明客户希望在配送服务中得到优质、高效的服务[4]；而在感知值评价时，仅有智能快递柜、驿站取货流程简明易懂C12高于7，可见末端配送环节在设备使用、服务体验等方面还有很大提升空间。从落差值来看，差距最大的分别为根据不同类型的客户选择不同配送时间，配送前主动联系客户C53，使用智能快递柜、无人配送机器人、无人机等方式进行取货，客户感到放心C41和智能快递柜、驿站环境安全整洁、快递摆放有序C14，分别为-5.15、-4.18和-3.93，表明在这三个方面客户实际感受与期望间差距最大，有较大的优化空间。
其中，智能快递柜设备充足，配置无人配送机器人、无人机等无接触配送模式，驿站扫码设备状态较好C11，智能快递柜、驿站取货流程简明易懂C12，使用智能快递柜、无人配送机器人、无人机等方式进行取货，客户感到放心C41等的期望值均接近8，可见客户对于数字化、信息化手段在末端配送环节的运用存在期待而在感知值评价时，C11、C12分别为6.2474和7.1429，与期望值之间的差距不大，由此可知智能快递柜、无人配送等数字化手段的投放使用，对物流末端配送效率和客户满意度有所提升，C41感知值为3.7909，客户使用智能快递柜等取件时并不能完全感到安心，担心出现快速损毁、无法取件、信息泄露等问题，可以得出数字技术投入物流终端配送时仍有改善空间。各电商平台或公众号推送生活服务相关信息，方便客户满足日常需求C61的期望值仅为4.0592，由此可知大数据对客户的兴趣爱好定位不准，信息推送存在偏差，而C61的感知值为3.3589，客户对此类推送信息并无兴趣甚至会产生反感，说明数字信息化手段一定程度上提升了配送效率和客户满意度，但仍有优化空间。
在有形性B1、可靠性B2判断矩阵中，快递员有统一、整洁的服装C13，智能快递柜。驿站环境安全整洁、快递摆放有序C14，快递员、工作人员有能力帮助客户记录、解决取件过程中存在的问题并进行反馈C23等期望与感知值之间的落差较大，说明消费者对这两个方面均不满意，物流末端配送环节应强化管理，做好快递从业人员的招聘和培训工作，规范快递从业人员的衣着和言行，实施快递服务奖惩机制，持续提升服务意识和专业能力；此外，还应优化设施设备管理，保障设施设备正常运转，升级信息化和智能化程度，出现技术问题，工作人员要及时响应，营造有序、高效的自提环境[5]。
在响应性B3、保证性B4判断矩阵中，客户关于快递的投诉或问询能在24h内回复C33，使用智能快递柜、无人配送机器人、无人机等方式进行取货，客户感到放心C41等存在的落差较大，应持续优化现有信息服务供应链，通过与淘宝、菜鸟等电商平台深入合作，强化末端物流配送体系建设，使消费者及时掌握物流动向，畅通线上预约配送渠道，消费者可以自主预约配送或取件时间，提升客户满意度；升级无人机、无人配送车等智能配送方式，借助大数据同步更新社区居民配送信息，实时优化配送路径，保障路线、时效最佳；同时，还要优化问题处理机制，搭建客户和物流公司的沟通渠道，出现问题客服及时介入，针对客户需求提供完善的售后服务，弱化客户负面情绪，增强企业服务口碑。
在移情性B5、交互性B6判断矩阵中，各个指标的期望值和感知值间的落差均比较大，在移情性和交互性两方面重视度不足。物流企业应始终坚持客户第一、服务至上的原则，根据客户的特点提供差异化、个性化服务，为不同的客户提供合理的取货方式和取货时间，后台自动记录客户取货习惯，提供精准配送业务，有效增强客户黏性；同时，设计打造优质物流平台，如小程序、App等，并基于客户购买特征和购买偏好，精准推送客户感兴趣的相关产品和服务内容，为客户打造舒心的平台环境。
沪公网安备 31011202008041号
