1 引言 在电子商务迅猛发展和“互联网+”时代的大背景下，社会对物流能力的要求日益提高，物流服务质量及其失误补救会对顾客的再购买意愿产生正向影响，提升物流服务质量对第三方物流企业而言至关重要。从顾客视角出发，感知第三方物流服务质量绩效与重要性，运用系统化方法确定第三方物流服务质量要素的优先级别，进而确定提升物流服务质量决策规则的研究相对匮乏。本文整合了模糊Kano模型和IPA分析，对第三方物流服务质量要素进行分类，通过IPA分析满意度与重要度指标，确定各服务质量要素的优先级和相应策略，提出了基于模糊Kano模型与IPA分析的第三方物流服务质量提升决策方法。 2 研究综述 Kano等(1984)认为顾客的主观感受和服务的客观绩效是衡量质量认知的两个维度，这两个维度间有一种非线性关系，由此提出Kano模型；Berger等(1993)为弥补Kano模型分类准则过于主观的缺陷，设计出满意与不满意指标来衡量顾客对服务质量的平均感知水平，提出了改进型的Kano模型；Yang等(2005)在Berger等研究的基础上，将重要度和满意度维度整合入Kano模型，将Kano模型的分类扩展为8种；Lee等(2009)基于顾客可能对服务质量概念心理模糊的考虑，提出模糊Kano模型的设计概念；白涛等(2011)采用模糊Kano模型进行顾客需求分类以弥补传统Kano模型需求分类处理能力缺乏的缺陷；孟文等(2014)提出了基于模糊Kano模型的服务要素分类方法，并探究了不同置信水平下的分类情况准确度。 IPA分析法是由Martilla等(1977)提出设计了一种用于评价产品/服务质量要素重要程度和改进工作顺序分析方法；Deng等(2007)提出了改进的IPA法，有效地降低了因用户自述重要性导致的偏差；谭远玲等(2011)针对服务质量要素重要度间相互关系可能会对决策结果造成影响这一局限，提出改进的IPA分析法，通过网络层次分析法确定服务质量要素的重要度及其提升决策优先级。 Chen等(2011)指出将Kano模型与IPA分析相结合以实现电子商务领域服务质量要素的分类；孟庆良等(2012)提出一种分析型Kano模型设计方法，通过整合Kano模型与IPA分析构建Kano模型决策矩阵；夏明学等(2015)将Kano模型与IPA分析相结合用于研究农村公路服务质量之中，提出改进后的IPA法以消除调查过程中重要性评价容易受满意度评价影响的缺陷。 3 整合模糊Kano模型与IPA分析的物流服务质量决策方法 Kano模型将服务质量要素分为基本型质量要素(M)、期望型质量要素(O)、魅力型质量要素(A)、逆向型质量要素(R)及无差异质量要素(I)，其分类标准是统计所有顾客对于某项服务正向及负向问题综合选择的频次。 传统Kano模型对某项质量要素分类的方式过于武断，顾客只能就正向问题和负向问题各做一个选择，但由于顾客在评分时可能对某项正向或负向问题的概念界限模糊，其满意度的心理界限也是模糊而非单一的，因此本文采用模糊Kano模型，其与传统Kano模型最大的区别就在于允许顾客在进行每个服务质量要素正负向问题的题项选择时，可以模糊赋值，赋值区间为[0，1]，每行要素赋值总和为1即可。
对于被归入无差异质量要素(I)的物流服务质量要素，企业一般并不关心，不在质量提升决策范围内。对于剩下三类质量要素，其改善优先级顺序应该是基本型质量要素(M)＞期望型质量要素(O)＞魅力型质量要素(A)。 将IPA分析中重要度与绩效表现的衡量维度纳入模糊Kano模型的各个服务质量要素中，其中衡量绩效表现的标准为顾客满意度，可得针对每个服务质量要素的顾客感知重要度与满意度分析矩阵，由此可知同一服务质量要素在处于四个不同象限时的不同决策规则。其中横轴代表顾客感知重要度，纵轴代表顾客感知满意度。
图1 IPA分析矩阵图 位于象限Ⅰ的各项服务质量要素的顾客感知重要度和满意度相对较高，其决策策略类型应为继续保持；位于象限Ⅱ的服务质量要素顾客感知重要度不高，满意度很高，这是企业过度关心的表现，其决策策略类型也应该是继续保持绩效，但优先级应低于象限Ⅰ，因此对于同一服务质量要素而言，象限Ⅰ＞象限Ⅱ；位于象限Ⅲ的服务质量要素顾客感知重要度和满意度都不高，其绩效表现需要有所提升，但因重要度不高而优先级较低；位于象限Ⅳ中的服务质量要素顾客感知满意度不高，而重要度很高，其决策策略类型应该是优先关注和提升，由此象限Ⅳ＞象限Ⅲ。
