模糊逻辑在汽车4S企业售后服务绩效考核中的应用研究

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摘要:该文选取能反映汽车4S企业售后服务部门前台SA工作情况的13项指标对该岗位进行综合评价。因模糊性指标的存在,运用了模糊综合评判和加权模糊逻辑推理的原理,提出了面向SA绩效考核的模糊逻辑评价方法,使对员工业务水平的评价更加科学、全面、公正。

关键词:加权模糊逻辑推理;模糊综合评判;汽车4s企业;绩效考核;综合评价

中图分类号:TP18文献标识码:A文章编号:1009-3044(2010)22-6375-03

Application Research of Fuzzy Logic on Performance Evaluation in After-sales Service Department of Automotive 4S Enterprise

LU Yun1, WANG Xue-ming2

(1.College of Humanities, Guizhou University, Guiyang 550025, China; 2.College of Computer Science and Information,Guizhou University, Guiyang 550025, China)

Abstract: This paper synthetically evaluated the SA’s professional level in after sale service department of the automotive 4S enterprise by representative 13 indices.Because of the existence of fuzzy indices,this paper employed fuzzy comprehensive evaluation and weighted fuzzy logic inference,and put forward a evaluation method based on fuzzy logic for SA’s performance appraisal,which make the evaluation of personnel’s professional level more scientific,comprehensive and fair.

Key words: weighted fuzzy logic inference; fuzzy comprehensive evaluation; automotive 4S enterprises; performance appraisal; comprehensive evaluation

售后服务是一个汽车4S企业经营和实现可持续发展的一个重要环节,良好的售后服务是4S企业实现利润的最前线,售后工作的质量会直接影响到该品牌销售的情况。对于4S企业来说,“售货在于售后”应该是永远的宗旨,只有售前就秉承这样的理念,才能给消费者以始终的信任感,进而提升品牌的形象。正是由于售后服务对于4S企业不可替代的重要性,售后服务的绩效考核工作就成为了汽车4S企业工作的重中之重。

如何对售后服务人员的工作进行优化管理,以获取更高的效率和客户满意度呢?普通的考核方法存在很多问题,例如,指标集中常常会出现一些模糊词或程度副词,如“客户是否满意”、“工作努力程度”等等,令考核者很难给出精确的评分。

本文提出了一个用于汽车售后服务部门绩效考核的综合评价方法,一方面运用模糊综合评判法的优势对模糊指标进行定量化,帮助考核者减轻考核过程中评分时的困扰,尤其是在考评指标特征不突出的情形下;另一方面加入了加权模糊逻辑推理,便于售后服务部门收集和分析员工的历史业绩。

1 理论基础

1.1 特尔斐法

采用问卷调查和咨询的方式,对贵阳某4S企业售后服务部门绩效考核方案的制定专家进行了调查.调查过程严格遵守特尔斐法,是专家们在互不见面的情况下对某一项指标的重要性程度进行“很重要”、“重要”、“一般”、“不重要”几个等级的评价,然后将评价问卷整理并通过公式1、公式2求出各指标的权重值平均值和权重值与权重值平均数的偏差。再将权重值平均值反馈给专家,接着进行第二轮意见咨询,以确定专家们对这个权重值平均值同意和不同意的程度。

每一指标权重值的平均数:

M(Wi)=1/n∑Wij (1)

其中,M为权重值的平均数;i为第i项指标;Wi为第i项指标的权重值;M(Wi)为第i项指标权重值的平均数。Wij为第j个专家对第i项指标给出的权重值。

每一专家给出的权重值与权重值平均数的偏差:

ij= Wij -M(Wi)(2)

其中,ij表示与权重值平均数的偏差。[4]

1.2 加权模糊推理法

在加权模糊逻辑推理法中,将每一推理规则表示成下列子句形式:

1)Pi(i=1,2,…,n)是前提,是一个模糊量。对每个Pi都赋一个“真度”T(Pi),0≤T(Pi)≤1,表示该前提为“真”的可信度。

2)Wi表示各前提的重要性即权值,Wi≥0,且Wi-1(i=1,2,…,n)。

3)*为普通乘号,表示“推出”,CF为规则的可信因子,表示该规则为真的可信度,0≤CF≤1,P为结论,是一个模糊量。

应用规则进行推理,结果是推出结论P为真的可信度即真度T(P),

T(P)=CF*[Wi* T(Pi)](3)

若存在多条规则推出相同结论,则表示成:

利用公式1分别计算出各条规则所推结论的真度为Ti(P)(i=1,2,…,m)。[3,7-8]

2 建立模糊评价模型

2.1 确定设置评价指标的原则

1) 评价指标应能够体现售后服务部门绩效考评的任务、目的和要求;

2) 定量指标与定性指标相结合。对于那些能够通过统计或计算的指标,应尽可能采取定量方法得出精确、肯定的分析,而对那些难以定量表示的指标,则应作较详细的定性说明,以便对考核作出全面客观的评价。

3) 过程评价与结果评价相结合。过程评价主要是指对各项考核指标的评价。企业售后服务是由一系列活动所组成的过程,且服务过程与结果的关系是复杂的,所以,在评价后期,可结合评价结果,通过逆向评判法,对过程评价做适当补充。

2.2 评价指标的内容

售后服务工作具有相当的复杂性,在对贵阳某4S企业进行一系列访谈后了解到,售后服务项目主要包含:1) 新车交车后续业务;2) 装饰接待;3) 维修接待:①检查、保养,②故障维修,③维修交车成果展示;4) 保险服务:①车保办理,②续保班里,③定损,④理赔;5) 业务技能培训及考核;6) 其它:①预约、②回访、③客户档案信息管理、④投诉处理。

根据上述服务项目,选取了该部门前台SA(Service Advisor服务顾问)的绩效考核作为评价模型,如图1。

“财务层面”及“内部学习”均为定量考核内容。其中,“财务层面”可通过计算得出达成率(每月制定的工作目标完成百分率)。其中,“当月台次”及“当月产值”这两项指标是每月由企业根据前月情况制定出下月目标台次及产值。考核中,不及目标的按百分比计算;超过目标的,每台次在目标基础上增加千分之一个点。“当月台次”占“财务层面”总分的30%(“财务层面”总分以1计算,“当月台次”即为0.3),若该月目标台次是200台/人,则每台次占“财务层面”总分的1.5‰(即0.0015)。若员工A的当月完成台次为250台,超出目标的50台按每台次2.5‰计算,并加在基础满分上,即员工A当月台次考核分数为0.425。

内部学习的考核指标分为技能培训考勤和最终的培训考试成绩。若当月培训10次,全勤得分为0.4,缺席1次扣除0.04分;培训考试成绩以100分计,得满分者“技能考核”指标即得0.60分,成绩为90分者,“技能考核”指标即得0.54分,以此类推。

客户层面和内部流程的考核是本文的主要内容。客户层面主要以客户满意度为衡量标准。客户满意度是模糊量,内部工作完成情况亦难以量化,因此需要对该两项进行模糊推理。

2.3 评价因素集及权重系数的确定

根据上面的考核内容,我们采用特尔斐法,设计了调查表格,对该4S企业推荐的专家进行了咨询调查,将表格数据统计并计算得出每一指标的权重值。见表1:

表1 售后服务部前台SA绩效考核评价指标体系

2.4 评语集的建立

一般来说,便于能在评语集中选取一个中间等级,评语等级数m取奇数较为合理,m取3稍显粗略,m取7、9又过于繁琐,因此我们选取m=5,得到评语集{优,良,中,差,劣}。

2.5 综合评价

2.5.1 财务层面

某月公司制定的目标台次为200台/人,目标产值为30万/人,目标装饰产值为2.5万/人,则SA甲“财务层面”工作完成情况如表2。

2.5.2 客户层面

根据客户对SA服务的满意度情况来进行指标可信度的统计。例如,SA甲在新车交车服务后请客户进行满意度调查,对其服务进行优、良、中、差、劣五个等级的评价,月末对SA甲的个考核指标分别进行统计得出:“新车交车后续”P1满意度为“优”的占总数的78%,“良”为14%,“中”为5%,“差”为3%,“劣”为0%。即T优(P1)=0.78,T良(P1)=0.14,T中(P1)=0.05,T差(P1)=0.03,T劣(P1)=0。其余指标及其评语等级可信度见表3。

根据公式3,SA甲客户满意度(P)各指标评分计算如下:

T优(P)=CF*[W1* T优(P1)+…+ W5* T优(P5)] =1*(0.15*0.78+0.20*0.89+0.20*0.36+0.15*0.55+0.30*0.37)=0.5605

T良(P)= CF*[W1* T良(P1)+…+ W5* T良(P5)] =1*(0.15*0.14+0.20*0.07+0.20*0.42+0.15*0.40+0.30*0.31)=0.2720

以下计算省略:T中(P)=0.0800,T差(P)=0.0495,T劣(P)=0.0380

根据各评语等级,设定评分段及组中值如表4所示。

满意度(P)得分:0.5605*0.95+0.2720*0.85+0.0800*0.75+0.0495*0.65+0.0380*0.30=0.8673

故“客户层面”得分:0.8673*0.40=0.3469

2.5.3 内部流程

“内部流程”指标及其评语等级可信度见表5所示。

根据公式3,SA甲“内部流程”(P')各指标评分计算如下:

T优(P')=CF*[ W1' *T优(P1')+…+ W5'* T优(P5')] =1*(0.30*0.87+0.70*0.65)=0.716

以下计算省略:T良(P')=0.116,T中(P')=0.075,T差(P')=0.044,T劣(P')=0.049.

根据表4,计算出“内部流程”(P')得分:0.20*(0.716*0.95+0.116*0.85+0.075*0.75+0.044*0.65+0.049*0.30)=0.1757

2.5.4 内部学习

SA甲“内部学习”情况如表6所示。

“业务技能培训”得分:0.40*3/4=0.30

“技能考核”得分:0.60*(79+91+92+87)/4/100=0.5235

因此,SA甲该月绩效考核总分为:

0.3045+0.3469+0.1757+0.0524=0.8795

经检验和对比,该考核结果能真实和科学地反映员工的工作情况。

3 结论

随着汽车4S企业的不断发展,售后服务工作也日趋繁杂,如何更加科学、公正地考核员工的业务水平,尤其是如何处理考核指标中模糊因素的问题逐渐引起了管理人员的关注。本文通过特尔斐法对行业相关专家进行调查,得到了13个考核指标的权重,通过加权模糊推理法对选取指标进行计算,得到各评语等级真度,从而得到各员工绩效考核分数。本文采取了基于加权模糊逻辑推理的综合评价方法,考虑了所有因素的影响,并保留了单因素评价的全部信息,其评价科学、全面、公正,能定量显示出每位员工所得的实际评价分数,有利于员工之间的良性竞争,互相取长补短,不断提高公司整体业务水平。下一步研究将针对评语等级最终处理的有效性进行改善,使评价结果更加合理。

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