基于DMAIC的商业银行服务质量改进研究
董长明 高齐圣
摘 要：服务质量是影响商业银行竞争的关键因素。基于六西格玛的DMAIC理论，同时结合银行服务业实施六西格玛管理的案例，对六西格玛项目进行了系统的研究分析；利用层次分析法和因子分析统计工具构建了客户需求与银行内部措施之间的关系，得出：员工素养、服务安全、定价机制等是影响商业银行服务质量的关键因素。
关 键 词：六西格玛管理；商业银行；服务质量改进
中图分类号： F830.4 文献标识码：A 文章编号：1006-3544（2014）01-0036-04
一、引言
六西格玛（6σ） ① 管理借用了西格玛的统计学概念，要求在一百万次操作中，失误不多于3.4次，即99.99966%的合格率。 六西格玛管理以顾客需求为始，以满足顾客为终，通过对生产流程的持续改进和优化，最大限度地消除误差、节约资源、降本增效，是一种精细化管理方法。20世纪90年代，六西格玛管理开始应用于服务业，并在全球范围内得到推广。花旗银行、美洲银行、美林银行等大型金融业集团先后实施六西格玛管理，其成效显著。
六西格玛管理包括两套方法体系，即改进模型DMAIC和设计模型DFSS。 本文将六西格玛管理的DMAIC模型引入到银行的服务质量改进过程中。首先在参考文献与专家打分的基础上运用层次分析法确定顾客需求权重系数，明确顾客需求的相对大小；其次在市场调查顾客满意度基础上，运用因子分析工具将顾客需求转化为银行的内部技术措施，得出少数影响因素；最后结合六西格玛管理的要求，科学地确定银行服务质量改进的重点。
二、六西格玛DMAIC模型
六西格玛管理重视顾客需求， 强调从顾客立场考虑问题， 其基本内涵是提高顾客满意度和服务质量。DMAIC是六西格玛管理的改进模型， 应用于已有流程中存在问题的改进 [1] 。该模型通过倾听顾客之声（VOC），在注重数据的基础上，改进流程和管理，实现六西格玛管理。DMAIC分为5个阶段，即界定、测量、分析、改进和控制 [2] 。其基本原理和方法见表1。
三、六西格玛DMAIC模型的应用
（一）界定阶段
1. 确定顾客之声（VOC）。测量顾客需求是服务质量管理的关键。顾客需求测量表（SERVQUAL）被广泛用于各行业的服务质量研究并取得了很好的效果 [3] 。本文考虑到银行服务的特殊性，在文献阅读、专家咨询的基础上，引入安全性维度和收益性维度，建立了七个维度一级客户指标的顾客需求测量体系。结合银行服务业的实际，将每个一级客户指标继续进行细分，最后将客户需求划分为25个二级需求指标。
2. 明确指标相对重要度。 为了寻找关键质量特性，本文采用专家打分法和层次分析法，提高了准确程度。层次分析法 [4] （AHP）常用来从顾客之声（VOC）中寻找关键质量特性（CTQ），确定影响客户满意度的关键因素；对需求指标的相对重要性，专家采用五级评分，1表示重要程度相当，3表示重要，5表示极为重要，2、4为可取的中间值，加权平均后构造出判断矩阵。 层次分析法下的最大特征值和随机一致性比率CR都由MATLAB软件得出，CR均小于0.1，通过一致性检验，表明判断矩阵具有满意的一致性； 顾客需求指标的权重系数和二级顾客的权重指标如表2所示， 其中二级权重系数值是由二级顾客需求指标比重乘以相应的一级权重系数计算得来的。从表2可以看出顾客需求的相对重要程度。
（二）问题测量阶段
该阶段关键在于数据的收集，本文选取山东青岛的工商银行零售业务客户为目标客户群。根据改进的servqual量表设计调查问卷， 共发放问卷160份，收回有效问卷148份，有效问卷回收率为92.5%。
（三）分析阶段
因子分析常用在分析阶段，分析影响CTQ水平的原因，并确定关键的少数影响因素。在该阶段，本文通过因子分析这一工具确定银行服务质量的关键影响因素。
1. 数据处理与检验。在进行因子分析之前，我们通常要对原始变量数据采用Z-score法进行无量纲化处理， 但由于本文是采用统计软件SPSS 19.0进行分析， 因此整个标准化过程是由SPSS软件来完成的。在定义阶段，已经得出顾客需求指标的权重，在参考专家意见的基础上，去掉权重值小于0.04的指标，确定使用员工业务熟练操作迅速X1、提供准确服务X2、窗口设置合理等候时间短X3、贷款及时发放X4、员工热情积极回应顾客咨询X5、耐心高效处理客户投诉X6、员工能够为客户保密X7、存放资金安全X8、系统技术先进X9、网上交易安全X10、产品定价合理、费用透明X11客户优惠较多X12、理财产品收益较好X13这13个指标来评价商业银行的服务质量。相应的巴特利特球度检验KMO检验结果见表3。由表3可知，概率P值接近于0，同时，KMO值为0.672>0.6，因此变量数据适合做因子分析。
2. 提取因子。 运用SPSS 19.0软件的因子分析功能，按特征值大于1的标准，采用主成分分析法来提取因子，得到的变量相关系数矩阵的特征值和方差贡献率及其累积贡献率，如表4所示。从表4可以看出，13个指标分别在对应的某个因子有较高的因子载荷量， 即5个因子可以明显地由下面一些指标来解释； 前5个成分的特征值分别为3.58、2.219、1.87、1.555和1.185， 同时累积的方差贡献率是80.07%。一般情况，累积的方差贡献率在75%以上，就意味着这五个因子包含原始指标数据的绝大部分信息可以代表原始变量。
3. 因子命名。 我们采用方差最大化的方法对因子载荷矩阵进行正交旋转，经过旋转后的因子载荷矩阵如表5所示。为了使因子之间的实际含义更加明确，本文从银行的技术措施角度对因子进行命名。员工积极回应顾客咨询X5、耐心高效处理顾客投诉X6、员工能够为客户保密X7在第一个因子上有较大载荷，即因子1可以由指标X5、X6、X7来说明，主要解释了员工的职业素质，可以命名为员工素养因子。产品定价合理费用透明X11、客户优惠较多X12、理财产品收益较好X13在第二个因子上有较大的载荷，即因子2可以由指标X11、X12、X13来说明，主要解释了银行的定价费用问题，可以命名为定价机制因子。存放资金安全X8、系统技术先进X9、网上交易安全X10在第三个因子上有较大的载荷，即因子3可以由指标X8、X9、X10来说明，主要解释了资金安全性问题，可以命名为服务安全因子。员工业务熟练操作迅速X1、提供准确服务X2在第四个因子上有较大的载荷，即因子4可以由指标X1、X2来说明，主要解释了员工的业务能力，可以命名为员工业务能力因子。窗口设置合理等候时间短X3、 贷款及时发放X4在第五个因子上有较大的载荷，即因子5可以由指标X3、X4来说明，主要解释了银行的业务流程问题，可以命名为业务流程因子。
4. 银行服务质量综合满意度评价。 在上述因子分析过程中，利用回归法计算因子得分信息（因观测量多，省略因子得分表）相应的因子得分模型：
F1=-0.096X1-0.061X2-0.006X3-0.078X4+
0.414X5+0.371X6+0.345X7+0.185X8-0.076X9-
0.114X10-0.006X11+0.003X12-0.032X13
F2=-0.075X1-0.028X2-0.063X3+0.021X4-
0.013X5-0.023X7-0.012X8+0.057X9-
0.031X10+0.35X11+0.415X12+0.282X13
F3=0.015X1+0.016X2-0.021X3+0.008X4+
0.009X5-0.016X6-0.073X7+0.351X8+0.434X9+
0.426X10-0.028X11+0.062X12-0.006X13
F4=0.556X1+0.510X2-0.019X3-0.007X4+
0.155X5-0.025X6-0.021X7-0.151X8-0.026X9+
0.18910-0.025X11-0.073X12-0.074X13
F5=-0.007X1-0.017X2+0.552X3+0.556X4-
0.017X5-0.033X6-0.046X7-0.12X8+0.003X9-
0.01X10-0.020X11-0.07X12+0.033X13
综合得分：
F=（18.776%F1+18.443%F2+15.452%F3+14.503%F4+12.905F5+）/80.07%
=0.063X1+0.072X2+0.066X3+0.076X4+
0.065X5+0.074X6+0.05X7+0.079X8+0.074X9+
0.081X10+0.066X11+0.084X12+0.071X13
上述模型中的系数能够反映该指标对综合满意度的影响程度， 但由于因子得分是SPSS通过数据标准化计算的， 因此上述系数不能够得出客户的实际满意度评分。为了获得受访者的实际满意度，可利用综合得分模型的系数确定实际权重 [5] ，即Xi的实际权重=Ci /■Ci（Ci为综合因子得分模型中Xi的系数）。
经计算，实际权重如下：X1（0.068）、X2（0.078）、X3（0.071）、X4（0.083）、X5（0.071）、X6（0.080）、X7（0.055）、X8（0.086）、X9（0.081）、X10（0.088）、X11（0.072）、X12（0.091）、X13（0.077），将原始评分代入以实际权重为系数的方程， 即可得到各个受访者的综合满意度得分， 取平均值后， 综合满意度得分为3.60。从得分上看，该行服务质量处中上游水平，意味着大部分顾客比较认同该行的服务质量，但仍有改进的空间。从因子方差贡献率角度看，员工素养因子、定价机制因子、服务安全因子、员工业务能力因子、业务流程因子方差贡献率逐渐下降，对顾客满意度评价影响度依次下降， 其改进的重要程度也依次降低。
（四）改进阶段
改进阶段在分析阶段的基础上， 发挥工商银行员工实施六西格玛的主动性，集思广益，提出有针对性的整改措施，寻求最佳解决方案。根据分析阶段得出的员工素养因子、定价机制因子、服务安全因子、员工业务能力因子、业务流程因子，提出以下银行内部措施，并得到银行员工一致认可。具体措施见表6。
（五）控制阶段
控制阶段是最后一个阶段， 主要工作是规范化各种机制、规则。在该阶段，重点是修正和规范整个流程，让改进措施长期化、制度化，并列入工商银行的日常管理，纳入绩效考核标准。
服务业实施六西格玛在控制阶段比较特殊，由于顾客满意度是不断变化的， 一次测量只说明顾客在某一段时间内的满意状态， 而且测量信息并不充分。因此，不能满足一次调查后而形成的考核标准，要注意客户的反馈， 不断进行测量和监视客户满意并对客户要求做出及时调整， 针对每次出现的关键因素进行灵活调整。 银行可以用控制图的形式表现不同时期的顾客满意度， 并得出顾客满意度的动态信息。这对于银行及时发现顾客需求、提出改进措施会有很大帮助。
通过银行服务系统的回访得知，在上述改进措施实施后，工商银行的服务效率和客户满意度明显提高，银行竞争力增强。如果工商银行继续实施六西格玛管理，始终以顾客需求和满意为导向，坚持以顾客需求来提升服务质量，相信该行客户满意度还将会有更大程度的提高。
四、结语
服务质量高低影响客户对银行的选择， 全面提高服务质量工作是当前商业银行的中心工作。 商业银行应积极聆听顾客声音， 持续动态地进行客户需求调研，这样才能及时满足客户需求，在激烈竞争中处于主动地位。 通过运用六西格玛管理可以将顾客需求体现在服务质量改进过程中， 即将客户认为较为重要的需求转化为银行内部技术措施。 这些技术措施是改进服务质量的关键，银行在今后的产品、服务设计和开发中，应从改进这些技术措施出发，更好地满足客户需求，提高顾客满意度。
参考文献：
[1]桂云苗，朱金福. 服务业实施六西格玛管理的模式研究[J]. 商业研究，2005（23）：12-40.
[2]何桢，岳刚，王丽林. 六西格玛管理及其实施[J]. 数理统计与管理，2007（6）：149- 155.
[3]Parasuraman，Berry All，Zeithmal VA. Servqual：A Multiple-Item Scale for measuring consumer Perceptions of Service Quality[J]. Journal of Retailing，spring，1988，64（1）：12-40.
[4]何瑛，白瑞花. 基于AHP的电信运营企业战略绩效模糊综合评价[J]. 经济与管理研究，2011（10）：86-92.
[5]王王君，殷林森. 因子分析法在汽车行业上市公司综合评价中的应用[J]. 价值工程，2011（5）：124-126.
（责任编辑、校对：李丹）
4. 银行服务质量综合满意度评价。 在上述因子分析过程中，利用回归法计算因子得分信息（因观测量多，省略因子得分表）相应的因子得分模型：
F1=-0.096X1-0.061X2-0.006X3-0.078X4+
0.414X5+0.371X6+0.345X7+0.185X8-0.076X9-
0.114X10-0.006X11+0.003X12-0.032X13
F2=-0.075X1-0.028X2-0.063X3+0.021X4-
0.013X5-0.023X7-0.012X8+0.057X9-
0.031X10+0.35X11+0.415X12+0.282X13
F3=0.015X1+0.016X2-0.021X3+0.008X4+
0.009X5-0.016X6-0.073X7+0.351X8+0.434X9+
0.426X10-0.028X11+0.062X12-0.006X13
F4=0.556X1+0.510X2-0.019X3-0.007X4+
0.155X5-0.025X6-0.021X7-0.151X8-0.026X9+
0.18910-0.025X11-0.073X12-0.074X13
F5=-0.007X1-0.017X2+0.552X3+0.556X4-
0.017X5-0.033X6-0.046X7-0.12X8+0.003X9-
0.01X10-0.020X11-0.07X12+0.033X13
综合得分：
F=（18.776%F1+18.443%F2+15.452%F3+14.503%F4+12.905F5+）/80.07%
=0.063X1+0.072X2+0.066X3+0.076X4+
0.065X5+0.074X6+0.05X7+0.079X8+0.074X9+
0.081X10+0.066X11+0.084X12+0.071X13
上述模型中的系数能够反映该指标对综合满意度的影响程度， 但由于因子得分是SPSS通过数据标准化计算的， 因此上述系数不能够得出客户的实际满意度评分。为了获得受访者的实际满意度，可利用综合得分模型的系数确定实际权重 [5] ，即Xi的实际权重=Ci /■Ci（Ci为综合因子得分模型中Xi的系数）。
经计算，实际权重如下：X1（0.068）、X2（0.078）、X3（0.071）、X4（0.083）、X5（0.071）、X6（0.080）、X7（0.055）、X8（0.086）、X9（0.081）、X10（0.088）、X11（0.072）、X12（0.091）、X13（0.077），将原始评分代入以实际权重为系数的方程， 即可得到各个受访者的综合满意度得分， 取平均值后， 综合满意度得分为3.60。从得分上看，该行服务质量处中上游水平，意味着大部分顾客比较认同该行的服务质量，但仍有改进的空间。从因子方差贡献率角度看，员工素养因子、定价机制因子、服务安全因子、员工业务能力因子、业务流程因子方差贡献率逐渐下降，对顾客满意度评价影响度依次下降， 其改进的重要程度也依次降低。
（四）改进阶段
改进阶段在分析阶段的基础上， 发挥工商银行员工实施六西格玛的主动性，集思广益，提出有针对性的整改措施，寻求最佳解决方案。根据分析阶段得出的员工素养因子、定价机制因子、服务安全因子、员工业务能力因子、业务流程因子，提出以下银行内部措施，并得到银行员工一致认可。具体措施见表6。
（五）控制阶段
控制阶段是最后一个阶段， 主要工作是规范化各种机制、规则。在该阶段，重点是修正和规范整个流程，让改进措施长期化、制度化，并列入工商银行的日常管理，纳入绩效考核标准。
服务业实施六西格玛在控制阶段比较特殊，由于顾客满意度是不断变化的， 一次测量只说明顾客在某一段时间内的满意状态， 而且测量信息并不充分。因此，不能满足一次调查后而形成的考核标准，要注意客户的反馈， 不断进行测量和监视客户满意并对客户要求做出及时调整， 针对每次出现的关键因素进行灵活调整。 银行可以用控制图的形式表现不同时期的顾客满意度， 并得出顾客满意度的动态信息。这对于银行及时发现顾客需求、提出改进措施会有很大帮助。
通过银行服务系统的回访得知，在上述改进措施实施后，工商银行的服务效率和客户满意度明显提高，银行竞争力增强。如果工商银行继续实施六西格玛管理，始终以顾客需求和满意为导向，坚持以顾客需求来提升服务质量，相信该行客户满意度还将会有更大程度的提高。
四、结语
服务质量高低影响客户对银行的选择， 全面提高服务质量工作是当前商业银行的中心工作。 商业银行应积极聆听顾客声音， 持续动态地进行客户需求调研，这样才能及时满足客户需求，在激烈竞争中处于主动地位。 通过运用六西格玛管理可以将顾客需求体现在服务质量改进过程中， 即将客户认为较为重要的需求转化为银行内部技术措施。 这些技术措施是改进服务质量的关键，银行在今后的产品、服务设计和开发中，应从改进这些技术措施出发，更好地满足客户需求，提高顾客满意度。
参考文献：
[1]桂云苗，朱金福. 服务业实施六西格玛管理的模式研究[J]. 商业研究，2005（23）：12-40.
[2]何桢，岳刚，王丽林. 六西格玛管理及其实施[J]. 数理统计与管理，2007（6）：149- 155.
[3]Parasuraman，Berry All，Zeithmal VA. Servqual：A Multiple-Item Scale for measuring consumer Perceptions of Service Quality[J]. Journal of Retailing，spring，1988，64（1）：12-40.
[4]何瑛，白瑞花. 基于AHP的电信运营企业战略绩效模糊综合评价[J]. 经济与管理研究，2011（10）：86-92.
[5]王王君，殷林森. 因子分析法在汽车行业上市公司综合评价中的应用[J]. 价值工程，2011（5）：124-126.
（责任编辑、校对：李丹）
4. 银行服务质量综合满意度评价。 在上述因子分析过程中，利用回归法计算因子得分信息（因观测量多，省略因子得分表）相应的因子得分模型：
F1=-0.096X1-0.061X2-0.006X3-0.078X4+
0.414X5+0.371X6+0.345X7+0.185X8-0.076X9-
0.114X10-0.006X11+0.003X12-0.032X13
F2=-0.075X1-0.028X2-0.063X3+0.021X4-
0.013X5-0.023X7-0.012X8+0.057X9-
0.031X10+0.35X11+0.415X12+0.282X13
F3=0.015X1+0.016X2-0.021X3+0.008X4+
0.009X5-0.016X6-0.073X7+0.351X8+0.434X9+
0.426X10-0.028X11+0.062X12-0.006X13
F4=0.556X1+0.510X2-0.019X3-0.007X4+
0.155X5-0.025X6-0.021X7-0.151X8-0.026X9+
0.18910-0.025X11-0.073X12-0.074X13
F5=-0.007X1-0.017X2+0.552X3+0.556X4-
0.017X5-0.033X6-0.046X7-0.12X8+0.003X9-
0.01X10-0.020X11-0.07X12+0.033X13
综合得分：
F=（18.776%F1+18.443%F2+15.452%F3+14.503%F4+12.905F5+）/80.07%
=0.063X1+0.072X2+0.066X3+0.076X4+
0.065X5+0.074X6+0.05X7+0.079X8+0.074X9+
0.081X10+0.066X11+0.084X12+0.071X13
上述模型中的系数能够反映该指标对综合满意度的影响程度， 但由于因子得分是SPSS通过数据标准化计算的， 因此上述系数不能够得出客户的实际满意度评分。为了获得受访者的实际满意度，可利用综合得分模型的系数确定实际权重 [5] ，即Xi的实际权重=Ci /■Ci（Ci为综合因子得分模型中Xi的系数）。
经计算，实际权重如下：X1（0.068）、X2（0.078）、X3（0.071）、X4（0.083）、X5（0.071）、X6（0.080）、X7（0.055）、X8（0.086）、X9（0.081）、X10（0.088）、X11（0.072）、X12（0.091）、X13（0.077），将原始评分代入以实际权重为系数的方程， 即可得到各个受访者的综合满意度得分， 取平均值后， 综合满意度得分为3.60。从得分上看，该行服务质量处中上游水平，意味着大部分顾客比较认同该行的服务质量，但仍有改进的空间。从因子方差贡献率角度看，员工素养因子、定价机制因子、服务安全因子、员工业务能力因子、业务流程因子方差贡献率逐渐下降，对顾客满意度评价影响度依次下降， 其改进的重要程度也依次降低。
（四）改进阶段
改进阶段在分析阶段的基础上， 发挥工商银行员工实施六西格玛的主动性，集思广益，提出有针对性的整改措施，寻求最佳解决方案。根据分析阶段得出的员工素养因子、定价机制因子、服务安全因子、员工业务能力因子、业务流程因子，提出以下银行内部措施，并得到银行员工一致认可。具体措施见表6。
（五）控制阶段
控制阶段是最后一个阶段， 主要工作是规范化各种机制、规则。在该阶段，重点是修正和规范整个流程，让改进措施长期化、制度化，并列入工商银行的日常管理，纳入绩效考核标准。
服务业实施六西格玛在控制阶段比较特殊，由于顾客满意度是不断变化的， 一次测量只说明顾客在某一段时间内的满意状态， 而且测量信息并不充分。因此，不能满足一次调查后而形成的考核标准，要注意客户的反馈， 不断进行测量和监视客户满意并对客户要求做出及时调整， 针对每次出现的关键因素进行灵活调整。 银行可以用控制图的形式表现不同时期的顾客满意度， 并得出顾客满意度的动态信息。这对于银行及时发现顾客需求、提出改进措施会有很大帮助。
通过银行服务系统的回访得知，在上述改进措施实施后，工商银行的服务效率和客户满意度明显提高，银行竞争力增强。如果工商银行继续实施六西格玛管理，始终以顾客需求和满意为导向，坚持以顾客需求来提升服务质量，相信该行客户满意度还将会有更大程度的提高。
四、结语
服务质量高低影响客户对银行的选择， 全面提高服务质量工作是当前商业银行的中心工作。 商业银行应积极聆听顾客声音， 持续动态地进行客户需求调研，这样才能及时满足客户需求，在激烈竞争中处于主动地位。 通过运用六西格玛管理可以将顾客需求体现在服务质量改进过程中， 即将客户认为较为重要的需求转化为银行内部技术措施。 这些技术措施是改进服务质量的关键，银行在今后的产品、服务设计和开发中，应从改进这些技术措施出发，更好地满足客户需求，提高顾客满意度。
参考文献：
[1]桂云苗，朱金福. 服务业实施六西格玛管理的模式研究[J]. 商业研究，2005（23）：12-40.
[2]何桢，岳刚，王丽林. 六西格玛管理及其实施[J]. 数理统计与管理，2007（6）：149- 155.
[3]Parasuraman，Berry All，Zeithmal VA. Servqual：A Multiple-Item Scale for measuring consumer Perceptions of Service Quality[J]. Journal of Retailing，spring，1988，64（1）：12-40.
[4]何瑛，白瑞花. 基于AHP的电信运营企业战略绩效模糊综合评价[J]. 经济与管理研究，2011（10）：86-92.
[5]王王君，殷林森. 因子分析法在汽车行业上市公司综合评价中的应用[J]. 价值工程，2011（5）：124-126.
（责任编辑、校对：李丹）
