英语原文共 10 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
附录A 译文
消费者对铁路运输服务的满意度：7Ps营销组合的应用
摘 要
铁路运输（RT）是一个国家主要交通网络中不可分割的一部分，发挥着至关重要的作用。然而，由于航空业和其他运输方式的优势，RT占总运输量的份额逐渐下降，使RT企业面临着各种困难。消费者的满意度是商业组织生存的基本因素之一，为了提供相应的产品和服务，RT公司必须了解他们的客户需求，找出消费者对公司所提供的服务和产品的满意程度。本研究的目的是在越南铁路运输的背景当中，评估每个因素对旅客和货运人关于铁路快线服务满意度的影响。本研究运用7Ps营销组合（Product, Price, Place, Promotion, People, Process and Physical evidence）来分析客户满意度水平，并通过SPSS软件对收集到的数据进行多元回归分析，了解营销组合要素与消费者满意度的关系。本文的研究结果将有助于指导RT运营商制定营销策略，客户将通过增强与RT服务相关的核心产品和增强产品的知识而受益，也希望本研究能作为RT管理者提升竞争力的参考资料。
简介
交通运输是每个城市、地区、国家乃至世界存续和社会经济发展的重要组成部分，它在帮助货物快速、及时分配和流通方面发挥着重要作用；又同时满足了人们的旅游需求。铁路运输从诞生至今，一直都作为全国主要交通网络不可分割的一部分发挥着至关重要的作用，但目前由于其他运输方式的竞争优势条件增加，铁路运输企业正面临着挑战和困难。铁路运输企业应当找到必要的措施来吸引更多的客户，以此来克服铁路运输市场的挑战。客户满意度便是在市场中脱颖而出的一个重要因素，并被相关学者认为是一个关键的绩效指标（Mostaghel, 2006），它是一个用来衡量产品和服务如何满足或超过顾客期望的商业术语。市场营销是公司为与顾客建立关系并使顾客满意而进行的所有活动，其理论已被广泛应用于包括运输部门在内的各类商业服务部门。市场营销研究的科学有助于铁路运输企业了解客户和运输市场，良好的营销是铁路运输企业在运输市场中生存和发展的条件。
市场营销和RT领域的研究早已并不新颖，Vargo和Lusch（2004）对服务营销的起源、实践和营销策略进行了全面的评估和分析。他们强调了市场营销的重要性，得出企业应该不仅仅关注商品制造本身；Laisi（2010）评估了俄罗斯铁路货运市场的特性，考察了市场壁垒的问题和积极因素，认为俄罗斯铁路货运市场的国家特性主要与个人关系有关；Beck（2011）对11家铁路公司进行了实证分析，研究结果决定了该市场是否存在市场进入壁垒。根据市场营销理论，客户满意度及其维护直接关系到投资回报、销售利润、市场份额的增长和成本的降低，且服务营销作用于顾客满意度的有效方面包括产品、地点、过程、人员、促销、实物证据和价格等。本研究的变量为影响服务营销的相同因素，而利用这些因素可以有效地使消费、顾客满意度、选择权和服务质量最大化。因此，本研究旨在调查越南铁路运输中的每一个7P营销组合是否可以影响RT客户的满意度。
本文尝试在越南铁路运输的背景下研究客户满意度，并通过研究诸如包括价格、地点、促销、产品、人员、流程管理和实物资产的多个因素，寻找对提高客户RT服务满意度最具影响力的因素。
7Ps市场营销组合
营销组合是指组织用来从其不同的目标市场获取反馈的一系列营销工，包括组织为影响需求量而采取的措施。4Ps （Product, Price, Place and Promotion）模型通常用于制造业的有形产品；而服务行业一般使用7Ps方法来满足客户的需求：产品、价格、地点、促销、人员、物理设施和流程（Ivy, 2008）。服务业产品具有无形性、异质性、不可分离性和易逝性等具体特征（Agu et al, 2017； Jin amp; Suh, 2005）。4Ps包括四个要素（传统营销组合要素），即产品、价格、促销和地点，因为每个要素的任何变化都应该与其他要素兼容，因而产生了营销组合 （Mullins et al, 2012）。在进行产品销售时，公司必须确定客户需求，然后开发具适应需求的产品以满足他们的期望。其次，定价是服务营销中的一个突出因素（Wood amp; Pierson, 2006）。定价的范围包括标价、折扣、免税额、付款条件和信贷条件。由此可见，定价对顾客动机有显著的影响，促销更是被定义为与广告、个人销售和公共关系处理有关系的多个方面。（见图1）
Fig. 1. Elements in7Ps model
为了提高品牌的知名度，需要开展推广活动，并与现有和潜在的利益相关者及公众进行沟通（Duncan, 2005）。地点（分销）被定义为多个相互依赖的组织，这些组织参与了消费者消费产品的过程，产品应该在正确的地点、时间，以正确的数量保持存储、库存和分销成本在一个合理的水平。另外，研究发现分销强度或效率与品牌偏好、忠诚和惠赠之间存在正相关关系（Kim amp; Hyun, 2011；Tolba, 2011），人们往往认为服务需要不同类型的营销组合（boom amp; Bitner, 1982）。因此，在增加人员、实物资产和流程三个要素之后，最终形成7p市场营销组合 （Rafiq amp; Ahmed, 1995）。对于7Ps组合来说，员工或员工的质量、技能和态度在一定程度上塑造了客户的决策（Agu amp; Ogbuji, 2008）。RT企业的员工包括司机、客服、运营、安保、搬运员，以及会计人员、审计人员；服务过程是指提供产品或服务的过程，而提供产品或服务的人的行为对顾客满意度至关重要，产品或服务对消费者的吸引力可以通过提供及时、快速和准确无误的服务来改进（Agu amp; Ogbuji, 2008）；物证包括整合到服务过程中的实物因素，使其有形和可衡量。综上，由于服务特征的相似性，7Ps模型可以应用于RT服务。
方法论
提出模型
模型开发包括以下步骤：
——模型假设：
P1：RT服务的多样性越多，客户越容易选择，客户满意度越高。
P2：价格和运价越有竞争力，客户的满意度就越高。
P3：票种的可获得性、签订合同的方便性、付款的方便性提高了客户的满意度。
P4：顾客越容易接触到折扣方案、促销活动、广告，满意度就越高。
P5：服务人员越好，顾客越满意。
P6：服务流程越规范，顾客越满意。
P7：物证越好满意度越高。
——测量量表：
采用定性量表，从0到10依次递增，0表示顾客“非常不满意”，10表示顾客“非常满意”。
——数据分析
包括Cronbachrsquo;s系数Alpha检验；多元回归法；方差分析。
——模型的适用性：
根据使用RT服务的顾客意见调查结果，采用7Ps服务营销模型分析顾客满意度，通过问卷调查结果来评估客户的满意度。
数据收集
从2018年5月到2019年6月，共进行了两项调查，以收集乘客和供应商的信息和意见。乘客问卷由三部分组成：第一部分包括年龄、性别、使用RT服务频率等人口统计学信息；第二部分包括使用RT服务的满意度。第二部分有27个题项。这些问题是按照Likert表的10分制提出的，从0（非常不满意）到10（非常满意）。第三部分提供开放式问题，要求乘客填写他们的个人意见和建议。同样，供应商的问卷由三部分组成，第二部分包括26个问题项。纸质问卷通过手工的方式分发给每一位受访者，在30分钟内完成。在乘客调查中，共发放了200份问卷，剔除不完整和无效的问卷后，有196份问卷用于数据分析；在供应商调查中，我们发放了150份问卷，回收有效问卷145份。
乘客满意度模型
为了确定乘客满意度（PS），基于RT服务营销的7个变量，本研究提出了一个分析7个因素与乘客整体满意度之间关系的模型，其特征系数为?pi（i=0hellip;7）。具体细节如表1所示：
Table 1. Items on the passengersrsquo; satisfaction level
Table 2. Results of the Cronbachrsquo;s alpha test for the passengers
Table 3. Results of Cronbachrsquo;s alpha test for items
由表2可知，所有Cronbachrsquo;s alpha系数＞0.6，说明问卷是可靠的（Nunnally amp; Bernstein, 1994）。修正的项目-总相关性显示每个项目与整体问卷分数相关，若相关性小于0.30表明该项目可能不属于量表。在表3中所有校正项目-总相关性＞ 0.30，表明相应项目与整体量表的相关性非常好。
Table 4. Passengersrsquo; satisfaction statistics
采用多元回归分析方法，调查旅客对铁路运输服务的满意度。在分析中，PP1、PP2、PP3、PP4、PP5、PP6、PP7为自变量；乘客满意度（PS）为因变量。多重回归方程为：
其中，?pi（i=0hellip;7） 是系数，每个独立变量对应一个。方程中包括常数，从而系数是非标准化的。本研究采用SPSS 20.0版本进行数据分析，分析结果如表5所示。
Table 5. Multiple regression results of the analysis on passengersrsquo; satisfaction
Table 6. Results of ANOVA test for the passengersrsquo; satisfaction model
Sig＜5%时，所有回归系数?（i= 0hellip;7）均具有统计学意义。F值为29.348，Sig.=0.000＜5%（方差分析检验）；R2=0.522（R2检验）表明，该模型对数据拟合良好，能解释52.2%的方差。回归方程为：
??=minus;0.355 0.157??1 0.185??2 0.188??3 0.08??4 0.171??5 0.091??6 0.143??7
可以得出Place（PP3）和Price（PP2）是影响乘客满意度的最主要因素。
3.4 货主满意度模型
为了确定货主的满意度（OS），基于RT服务营销的7个变量，本研究提出了分析7个因素与货主整体满意度之间关系的模型，其特征系数为?（i=0hellip;7）。
Table 6. Items on the freight ownersrsquo; satisfaction level
为了考察7Ps要素对货主满意度水平的影响，将7个预测因子（自变量）OP1、OP2、OP3、OP4、OP5、OP6和OP7分成26个观察变量。由表7可知，所有Cronbachrsquo;s alpha系数＞0.6，说明该问卷是可靠的。修正的项目-总相关性显示每个项目与整体问卷分数相关，相关性小于0.30表明该项目可能不属于量表。在表8中，所有校正项目-总相关＞0.30，表明相应项目与整体量表的相关性非常好。
Table 7. Results of the Cronbachrsquo;s alpha test for the freight owner
Table 8. Results of Cronbachrsquo;s alpha test for all predictors
Table 9. Freight ownersrsquo; satisfaction statistics
为了预测货主对RT服务的满意度，采用了多元回归分析方法。在分析当中，OP1、OP2、OP3、OP4、OP5、OP6、OP7为自变量；乘客满意度（OS）为因变量。多重回归方程为：
其中，?oi（i=0hellip;7） 是系数，每个独立变量对应一个。方程中包括常数，从而系数是非标准化的。本研究采用SPSS 20.0版本进行数据分析，分析结果如表10所示。
Table 10 Multiple regression results of the analysis on freight ownersrsquo; satisfaction
Table 11 Results of ANOVA test for the freight ownersrsquo; satisfaction model
Sig＜5%时，所有回归系数?（i= 0hellip;7）均具有统计学意义。F值为70.197，Sig.=0.00＜5%（方差分析检验）；R2=0.781（R2检验）表明，该模型对数据拟合良好，能解释52.2%的方差。回归方程为：
??=0.197 0.147??1 0.168??2 0.166??3 0.08??4 0.140??5 0.147??6 0.134??7
由上述回归方程可知，价格（OP2）和地点（OP3）对货主满意度的影响最大。
讨论和建议
研究结果揭示了主要自变量（营
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[589190]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
