Modele pomiaru jakości usług w zastosowaniach

Pełen tekst

(1)Zeszyty Naukowe nr. 800. Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie. 2009. Jadwiga Stobiecka Katedra Analizy Rynku i Badań Marketingowych. Modele pomiaru jakości usług w zastosowaniach 1. Wprowadzenie W marketingu usług znaczące miejsce zajmuje pomiar jakości. Największy wkład w rozwój tematyki dotyczącej jakości usług wnieśli badacze związani z tzw. szkołą nordycką, utożsamianą z nazwiskami C. Grönroosa i E.Gummessona, oraz amerykańską szkołą biznesu, której przedstawicielami są przede wszystkim A. Parasuraman, V.A. Zeithaml i L.L. Berry. Prace wymienionych autorów skierowały uwagę na jakość jako główny temat marketingu usług i zachęciły innych badaczy do podjęcia badań w tym obszarze. Na możliwości pomiaru jakości usług zwrócili uwagę A. Parasuraman, V.A. Zaithaml i L.L. Berry1. Wysunęli oni tezę, że jakość usług jest funkcją różnicy pomiędzy oczekiwaniami klientów a poziomem wykonania usługi. Opublikowany przez nich model koncepcyjny obejmował pięć luk (rozbieżności), które mogą stanowić główny czynnik niepozwalający firmie na dostarczanie usług wysokiej jakości2. W kolejnych latach autorzy ci skupili uwagę na opracowaniu metody, która umożliwiałaby pomiar piątej luki, stanowiącej rozbieżność pomiędzy usługą oczekiwaną a otrzymaną. Za przyczynę występowania tej luki uznali oni pozostałe cztery rozbieżności. Pierwsza wersja modelu SERVQUAL, opublikowana w 1988 r., bazowała na dziesięciu wymiarach. W dalszych badaniach, z powodu silnej korelacji między wymiarami, autorzy zredukowali ich liczbę do pięciu, znanych pod nazwą RATER (R – reliability – solidność/niezawodność; A – assurance – pewność/gwarancja; T – tangibles –materialne elementy usługi; A. Parasuraman, V.A. Zeithaml, L.L. Berry, A Conceptual Model of Service Quality and Its Implications for Future Research, „Journal of Marketing” 1985, nr 3, s. 44. 2 J. Otto, Marketing relacji. Koncepcja i zastosowanie, C.H. Beck, Warszawa 2001, s. 142. 1.

(2) Jadwiga Stobiecka. 6. E – empathy – empatia; R – responsiveness – zdolność reagowania), reprezentowanych przez 22 stwierdzenia wyrażone w skali Likerta3. Opracowanie modelu SERVQUAL poprzedziły szeroko zakrojone badania o charakterze aplikacyjnym. Wymienieni autorzy starali się postępować zgodnie z sugestią G.A. Churchilla Jr.4 dotyczącą zasad opracowywania miar konstruktów marketingowych. Sposób postępowania obejmował osiem kroków, począwszy od określenia dziedziny, której ma dotyczyć konstrukt będący przedmiotem pomiaru, poprzez ocenę wiarygodności uzyskanych danych, aż do ustanowienia norm. Prace prowadzone były w dwóch etapach, z których pierwszy obejmował badania o charakterze jakościowym (wywiady grupowe), a drugi – o charakterze ilościowym (badania ankietowe). Uzyskane rezultaty wskazywały na to, że stworzony instrument pomiarowy jest nie tylko wiarygodny, ale także wydaje się mieć uniwersalne zastosowanie. Tak też był rekomendowany. Dalsze zastosowania ujawniły jego mankamenty. Uwagi krytyczne wysuwane obecnie wobec modelu SERVQUAL są dość liczne. Są to zarzuty zarówno o charakterze teoretycznym (np. zastrzeżenia paradygmatyczne, obiekcje wobec modelu różnicowego, orientacja na proces, a pomijanie wyników doświadczanej usługi, niestabilność wymiarów), jak i operacyjnym (definicja i rola oczekiwań, kompozycja elementów, momenty prawdy, biegunowość pozycji skali złożonej, punkty skali i ich opis, podwójna administracja kwestionariuszy, wyodrębniona wariancja)5. Mając na uwadze te zastrzeżenia, można oczekiwać, że zarówno badacze, jak i użytkownicy metody powinni wykazywać z jednej strony dużą ostrożność, stosując ją, a z drugiej powinni poszukiwać innych rozwiązań o lepszych własnościach psychometrycznych. W pracy podjęto próbę integracji prezentowanych w literaturze wyników badań na temat pomiaru jakości usług w celu Dokładny opis metody SERVQUAL podano m.in. w pracy: R. Karaszewski, TQM teoria i praktyka, Dom Organizatora TNOIK, Toruń 2001. 4 G.A. Churchill, Jr., A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs, „Journal of Marketing Research” 1979, nr 1. 5 Uwagi krytyczne dotyczące modelu SERVQUAL zostały zebrane i opublikowane w pracy: F. Buttle, SERVQUAL: Review, Critique, Research Agenda, „European Journal of Marketing” 1996, nr 1. Podstawowe zastrzeżenia do modelu SERVQUAL i dyskusje z jego twórcami prześledzić można także w: T. Grapentine, The History and Future of Service Quality Assessment, „Marketing Research” 1998, nr 4. W odpowiedzi na formułowane zarzuty Zeithaml, Berry i Parasuraman dokonali szeregu modyfikacji swojego modelu, jednak nawet te zmiany nie pozwalają na traktowanie modelu SERVQUAL jako rozwiązania uniwersalnego (zob.: A. Parasuraman, L.L. Berry, V.A. Zeithaml, Perceived Service Quality as a Customer-based Performance Measure: An Empirical Examination of Organizational Barriers using an Extended Service Quality Model, „Human Resource Management” 1991, nr 3; tychże, Refinement and Reassessment of the SERVQUAL Scale, „Journal of Retailing” 1991, nr 4; tychże, The Nature and Determinants of Customer Expectation of Service, „Journal of Academy of Marketing Science” 1993, nr 1). 3.

(3) Modele pomiaru jakości usług w zastosowaniach. 7. oceny wpływu modelu SERVQUAL na rozwiązania przyjmowane przez innych autorów. Przeprowadzono również analizę sposobów doboru próby stosowanych w tego typu badaniach. 2. Modele jakości usług i ich wzajemne powiązania W związku z licznymi zastrzeżeniami wysuwanymi pod adresem modelu SERVQUAL wielu badaczy zaproponowało inne modele. Graficzne ujęcie powiązań pomiędzy najczęściej wymienianymi w literaturze modelami jakości usług, zaproponowane przez N. Setha, S.G. Deshmukha i P. Vrata6, przedstawiono na rys. 1. Poniżej grafu umieszczono legendę, która pokazuje kolejność publikacji tych modeli. Do modeli pomiarowych autorzy zaliczyli 16 z 19 prezentowanych modeli. Warto zwrócić uwagę na fakt, że znalazł się tu także model Grönroosa, oznaczony symbolem SQ1, pomimo że jego twórca zaliczył go do modeli koncepcyjnych7. Trzy modele określono jako koncepcyjne. Oznaczono je symbolami: – SQ3: Atrybutywny model jakości usług Haywood-Farmera, – SQ4: Syntetyczny model jakości usług Brogowicza i in., – SQ8: Model ustawień IT Berkleya i Gupty. Analiza powiązań pomiędzy modelami pozwala zauważyć, że stanowią one dwie odrębne grupy. Do jednej należą modele ogólne (górny graf), a do drugiej – modele dotyczące specyficznego obszaru zastosowań, w tym przypadku jest to technologia informacji. W rzeczywistości takich specyficznych dziedzin można wyróżnić znacznie więcej. Modelami dostosowanymi do kontekstu są np. DINSERV8, EC-SERVQUAL9, E-S-QUAL10, INDSERV11, INTSERVQUAL12, 6 N. Seth, S.G. Deshmukh, P. Vrat, Service Quality Models: A Review, „International Journal of Quality & Reliability Management” 2005, nr 9. 7 Jak podkreśla sam Grönroos, opracowując model jakości usług, nigdy nie sądził, że będzie on czymś innym niż model koncepcyjny, stanowiący pomoc dla praktyków pragnących zrozumieć elementy zaspokajania potrzeb w kontekście usług; zob. C. Grönroos, The Perceived Service Quality Concept – A Mistake?, „Managing Service Quality” 2001, nr 3. 8 B.T. Engelland, C.D. Hopkins, D.A. Larson, Market Mavenship as an Influencer of Service Quality Evaluation, „Journal of Marketing Theory and Practice” 2001, nr 4. 9 Y.-S. Wang, T.-I. Tang, Assessing Customer Perceptions of Website Service Quality in Digital Marketing Environments, „Journal of End User Computing” 2003, nr 3. 10 A. Parasuraman, V.A. Zeithaml, A. Malhotra, E-S-QUAL. A Multiple Item Scale for Assessing Electronic Service Quality, „Journal of Service Research” 2005, nr 3. 11 S. Gounaris, Measuring Service Quality in b2b Services: An Evaluation of the SERVQUAL Scale vis-à-vis the INDSERV Scale, „Journal of Services Marketing” 2005, nr 6. 12 F.A. Frost, M. Kumar, INTSERVQUAL: An Internal Adaptation of the GAP Model in a Large Service Organization, „Journal of Services Marketing” 2000, nr 5..

(4) Jadwiga Stobiecka. 8. SQ1 SQ4 SQ2. SQ11 SQ3 SQ 5. SQ10. SQ14. SQ13. SQ7. SQ12. SQ15. SQ6. Propozycje dotyczące obszaru IT SQ16 SQ8. SQ9. SQ17. SQ18. SQ19. Legenda Symbol modelu Q1 Q2. Rok publikacji C. Grönroos 1984 A. Parasuraman 1985, i inni 1988 J. Haywood-Farmer 1988 A.A. Brogowicz i inni 1990 J.J. Cronin i S.A. Taylor 1992 J. Mattsson 1992 Autor. Angielska nazwa modelu Technical and functional quality model GAP model/SERVQUAL. Q11. G. Philip i S.A. Hazlett. 1997. Q12. J.C. Sweeney i inni. 1997. Q13. H. Oh. 1999. Q14 Q15. P.A. Dabholkar i inni F.A. Frost i M. Kumar A.C. Soteriou i Y. Stavrinides A.J. Broderick i S. Vachirapornpuk F.X. Zhu i inni J. Santos. 2000 2000. Attribute service quality model Synthesized model of service quality Performance only model SERVPERF Ideal value model of service quality Evaluated performance and normed quality model EP IT alignment model Attribute and overall affect model Model of perceived service quality and satisfaction PCP attribute model Retail service quality and perceived value model Service quality, customer value and customer satisfaction model Antecedents and mediator model Internal service quality model. 2000. Internal service quality DEA model. Q3 Q4 Q5 Q6 Q7. K.R. Teas. 1993. Q8 Q9. B.J. Berkley i A. Gupta P.A. Dabholkar. 1994 1996. Q10 R.A. Spreng i R.D. Mackoy 1996. Q16 Q17 Q18 Q19. 2002. Internet banking model. 2002 2003. IT-based model Model of e-service quality. Rys. 1. Powiązania pomiędzy modelami jakości usług Źródło: opracowano na podstawie: N. Seth, S.G. Deshmukh, P. Vrat, Service Quality Models: A Review, „International Journal of Quality & Reliability Management” 2005, nr 9, s. 934..

(5) Modele pomiaru jakości usług w zastosowaniach. 9. LibQual13 oraz model SURVEYQUAL14. Po wyłączeniu z analizy modeli koncepcyjnych (w tym także modelu Grönroosa) okazuje się, że wszystkie pozostałe modele pomiarowe zostały wyprowadzone z modelu SERVQUAL. Z tego powodu założony cel badań postanowiono zrealizować, poddając analizie te publikacje, w których autorzy omawiali ten właśnie model. Ponieważ jest on bardzo często wymieniany w różnych publikacjach, wielokrotnie niedotyczących pomiaru jakości, przeanalizowano jedynie te pozycje, w których nazwa SERVQUAL pojawiła się w tytule publikacji lub w abstrakcie. Badaniami objęto publikacje anglojęzyczne, dostępne w bazach danych Emerald i ProQuest, które ukazały się od chwili opublikowania modelu SERVQUAL w 1988 r. do marca 2007 r. Po wyeliminowaniu powtarzających się pozycji oraz tych, w których nazwa modelu została w abstrakcie tylko wspomniana (17 publikacji), do badań przyjęto 249 pozycji literaturowych15. 3. Cechy charakterystyczne modeli stosowanych w praktyce Na podstawie sporządzonego zestawienia czasopism, w których ukazały się wymienione teksty, można stwierdzić, że ok. 73% publikacji na temat modelu SERVQUAL i modeli pochodnych zamieszczono w 29% czasopism. Można się spodziewać, że w przyszłości główne dyskusje w języku angielskim na temat modeli pomiaru jakości prowadzone będą w czasopismach: „Managing Service Quality” (17,7% opublikowanych pozycji), „Journal of Services Marketing” (8,8% pozycji), „International Journal of Health Care Quality Assurance” (6,8%) oraz „International Journal of Quality & Reliability Management” (6,8%). Model SERVQUAL oraz modele pochodne są stosowane w kontekstach różnych usług (tabela 1). Największym zainteresowaniem cieszą się one w służbie zdrowia, bankowości i edukacji. Z tych dziedzin pochodzi w sumie ok. 40% publikacji. Według deklaracji autorów SERVQUAL został zastosowany bez modyfikacji w 40,9% przypadków, a zmodyfikowanych wersji dotyczyło 53,5% publikacji, co pokazano w tabeli 2. Co drugie zastosowanie jest więc wersją przystosowaną do kontekstu.. 13 LibQUAL+: Preliminary Results from 2002, C. Cook, F. Heath, B. Thompson, D. Webster, „Performance Measurement and Metrics” 2003, nr 1. 14 M. Hoxley, Measuring UK Construction Professional Service Quality: The What, How, When and Who, „International Journal of Quality & Reliability Management” 2000, nr 4/5. 15 Sporządzony wykaz literatury zamieszczono w aneksie do pracy: J. Stobiecka, Nieokreśloność oczekiwań w modelach jakości usług, opracowanie cząstkowe w badaniach statutowych na temat: „Analiza ryzyka w badaniach rynkowych i marketingowych”, Grant nr 44/KARiBM/1/07/S/405, praca niepublikowana..

(6) Jadwiga Stobiecka. 10. Tabela 1. Tematyka artykułów poddanych analizie Rodzaj usługi Służba zdrowia Bankowość Szkolnictwo wyższe/edukacja Komunikacja wewnętrzna firmy Usługi dla ludności o szerokim zasięgu (np. linie lotnicze) Usługi dla firm (b2b) Hotelarstwo Gastronomia Usługi dla ludności o zasięgu lokalnym oraz usługi publiczne Handel detaliczny i hurtowy Turystyka, wypoczynek, zagospodarowanie czasu wolnego Usługi informacyjne, systemy informacyjne Strony WWW, handel przez Internet Usługi pozostałe Artykuły teoretyczne, dyskusyjne i poglądowe Razem. Liczba artykułów 45 27 27 14 14 13 13 11 10 10 9 9 8 12 27 249. Procent 18,2 10,9 10,9 5,6 5,6 5,3 5,3 4,3 4,0 4,0 3,6 3,6 3,2 4,9 10,5 100,0. Źródło: opracowanie własne.. Tabela 2. Model pomiarowy zastosowany w publikacjach objętych analizą Zastosowany model pomiarowy SERVQUAL SERVQUAL modyfikowany SERVQUAL plus inne metody Metoda oryginalna Razem. Liczba pozycji literatury 94 123 9 4 230. Procent 40,9 53,5 3,9 1,5 100,0. Źródło: opracowanie własne.. O ogromnym wpływie modelu SERVQUAL na metodologię pomiaru jakości usług mogą świadczyć m.in. następujące fakty: – w 47,1% publikacji, w których podano liczbę pozycji (rys. 2), zastosowano w badaniach od 21 do 25 pozycji (stwierdzeń), przy czym w 38,3% były to 22 pozycje; – w 80,3% artykułów, w których podano typ skali (rys. 3), była to skala Likerta, a kolejne 13,6% badaczy określiło zastosowaną przez siebie skalę jako „typu Likerta” (np. zdecydowanie nie, …, zdecydowanie tak)16; Można odnieść wrażenie, że wielu badaczy nie wie, kiedy skalę należy uznać za skalę Likerta, a kiedy nie. Skale typu np. atrybut jest: „ całkowicie nieważny, … , niezbędny” lub „nie16.

(7) Modele pomiaru jakości usług w zastosowaniach. 11. 100 90 80 Liczba obserwacji. 70 60 50 40 30 20 10 0. 5. 15 25 35 45 55 Liczba pozycji skali złożonej. 65. Rys. 2. Liczba pozycji skali złożonej zastosowanych w modelu Źródło: opracowanie własne. 180. Liczba obserwacji. 160 140 120 100 80 60 40 20 0. Likerta Semantyczna Rangowa Skala ocen Formatu Likerta Pozycyjna Ważności. Nazwa skali podana przez autorów. Rys. 3. Typ skali zastosowanej w publikacjach poddanych analizie Źródło: opracowanie własne.. – spośród publikacji, w których podano liczbę stopni skali, 66,9% stanowiły przypadki użycia skali 7‑stopniowej (rys. 4); istotny, … , bardzo ważny” są uznawane za skale Likerta i stosowane powszechnie do oceny ważności atrybutów..

(8) Jadwiga Stobiecka. 12. 120. Liczba obserwacji. 100 80 60 40 20 0. 4. 5. 6 7 8 9 Liczba stopni skali. 10. Rys. 4. Liczba stopni skali zastosowana w publikacjach poddanych analizie Źródło: opracowanie własne.. – w 50% prac, w których podano liczbę przyjętych wymiarów, uwzględniono ostatecznie pięć wymiarów (rys. 5)17. 140. Liczba obserwacji. 120 100 80 60 40 20 0. 1. 3. 5. 7 9 11 Liczba wymiarów. 13. Rys. 5. Liczba wymiarów przyjęta ostatecznie w publikacjach poddanych analizie Źródło: opracowanie własne. 17 W tych sytuacjach autorzy najczęściej przyjmowali model SERVQUAL, traktując go jako narzędzie o sprawdzonej wiarygodności, lub przyjmowali pięć wymiarów w badaniach własnych, ponieważ tak czynili inni badacze..

(9) Modele pomiaru jakości usług w zastosowaniach. 13. Warto nadmienić, że w przypadku gdy autorzy podjęli próbę wyodrębnienia wymiarów, poszczególne wymiary składają się z innej liczby pozycji, niż zakładali to autorzy modelu SERVQUAL. Czasem są im nadawane inne nazwy, a czasem badacze pozostają przy określeniach ustalonych dla modelu SERVQUAL, pomimo faktu, że na dany wymiar składają się zupełnie inne pozycje. W 104 przypadkach badano wiarygodność skali (głównie jej rzetelność), przy czym w 56 przypadkach podano jedynie współczynniki alfa Cronbacha. W kolejnych osiemnastu autorzy starali się ocenić poza rzetelnością, także trafność pomiaru. W jednym przypadku zastosowano metodę wielu cech-wielu metod. Pełne wyniki badania wiarygodności (zarówno rzetelności, jak i różnych rodzajów trafności) zamieszczono tylko w jednej publikacji. W 92 publikacjach uwzględniono zmienne zewnętrze (zwykle jedną). Były to najczęściej: jakość (jakość ogólna), satysfakcja, ocena ogólna, skłonność do rekomendacji, intencje zakupu/zachowań. Warto nadmienić, że wiarygodności zmiennych zewnętrznych nie ustalano. W 105 przypadkach badano ważność poszczególnych pozycji lub tylko wymiarów. Zidentyfikowano 18 różnych sposobów określania współczynników ważności. W odniesieniu do wielu publikacji trudno jest ustalić, co właściwie badano. Pomimo wprowadzenia rozróżnienia na model SERVQUAL (bazujący na analizie luk) oraz SERVPERF (uwzględniający jedynie postrzeganie), wielu autorów wydaje się tej różnicy nie dostrzegać. Rysunki 2–5 pokazują, że pomimo licznych zastrzeżeń formułowanych od początku lat 90. XX w. pod adresem modelu SERVQUAL, nadal ma on bardzo duży wpływ na metodologię przyjmowaną przez innych autorów w badaniu jakości usług. Jest to o tyle istotne, że model ten jest stosowany również w badaniach satysfakcji. Zastosowanie analizy czynnikowej przez twórców modelu SERVQUAL zaowocowało wykorzystaniem tej techniki także przez innych badaczy. Wydają się oni jednak zapominać o jej ograniczeniach. Źródłem danych dla analizy czynnikowej są niemal wyłącznie wskaźniki w postaci ocen natężenia cech prezentowane respondentom w kwestionariuszach. Dane te zależą od zastosowanej terminologii i poglądów osoby badanej. Można mieć wątpliwości, czy 22 stwierdzenia pozwalają ująć całe bogactwo języka i oferowanych konsumentom usług. Wydaje się, że bezpieczniej byłoby przyjąć, że analiza czynnikowa może stanowić jedynie punkt wyjścia, a nie punkt końcowy poszukiwań badawczych – tym bardziej że uzyskane wyniki w dużym stopniu zależą od próby. Jest to o tyle istotne, że z modelu SERVQUAL korzystają także badacze wykorzystujący zaawansowane techniki statystyczne, takie jak np. analiza regresji, analiza czynnikowa konfirmacyjna, modele strukturalne, analiza skupisk czy sieci neuronowe. Podej-.

(10) 14. Jadwiga Stobiecka. mują oni próby nie tylko opisu, ale i wyjaśnienia występujących prawidłowości, wykorzystując instrument pomiarowy, w stosunku do którego wysunięto szereg uwag krytycznych. Zastrzeżenia te są uzasadnione. Wystarczy wspomnieć np. o wynikach, które uzyskali D. Camilleri i M. Chaker18 czy L.-J.J. Hwang, A. Eves i T. Desombre19. Badania pierwszego zespołu ujawniły fakt, że jakość usług świadczonych przez szpital prywatny oceniona została przez pacjentów paradoksalnie niżej niż jakość usług świadczonych przez szpital publiczny (powszechna opinia była odmienna). Na taki wynik miały wpływ bardzo wysokie oczekiwania nabywcy wobec usługodawcy prywatnego, co kolejny raz potwierdza fakt, że nie ma podstaw do włączania oczekiwań klientów do modeli oceny jakości. Druga grupa badaczy udowodniła, że ocena jakości posiłków w szpitalu zależała od apetytu klientów, co z kolei wskazuje na konieczność włączania w sposób przemyślany zmiennych zewnętrznych. 4. Stosowany dobór próby i organizacja badań Techniki doboru próby obejmują dwie szerokie kategorie metod losowych (probabilistycznych – probability sample) i nielosowych (nieprobabilistycznych – nonprobability sample). W przypadku prób losowych każdy element populacji ma znane, niezerowe prawdopodobieństwo włączenia do próbki. W przypadku metod nielosowych nie ma możliwości oszacowania takiego prawdopodobieństwa. Dobór prób nielosowych związany jest zawsze z interwencją badacza lub osób pracujących w terenie. Nie oznacza to jednak, że próby nielosowe nie mogą być dobrym przybliżeniem populacji. Jak podkreśla M. Szreder20, „przy wyborze którejś z technik nieprobabilistycznych należy być świadomym, że co prawda możliwe jest na podstawie takich prób uogólnianie wniosków na całą populację, ale nie można tego czynić, stosując metody wnioskowania statystycznego. Wszystkie metody wnioskowania statystycznego – estymacja i weryfikacja hipotez – są oparte na założeniu, że próba będąca źródłem informacji o populacji jest próbą losową. Jeżeli założenie to nie może być spełnione, należy zrezygnować nie tylko ze statystycznych metod określania wartości szacowanych parametrów w populacji, ale także z formuł służących do szacowania precyzji wnioskowania oraz wielkości błędów losowych”. W modelach pomiaru jakości usług nie tyle chodzi o wyznaczenie granic dokładności szacunków, co raczej o uzyskanie wglądu w tę problematykę. Są 18 D. Camilleri, M. Chaker, Comparing Public and Private Hospital Care Service Quality, „International Journal of Health Care Quality Assurance” 1998, nr 4, s. 290–299. 19 L.-J.J. Hwang, A. Eves, T. Desombre, Gap Analysis of Patient Meal Service Perceptions, „International Journal of Health Care Quality Assurance” 2003, nr 3, s. 143–153. 20 M. Szreder, Metody i techniki sondażowych badań opinii, PWE, Warszawa 2004, s. 46..

(11) Modele pomiaru jakości usług w zastosowaniach. 15. to zwykle projekty o charakterze eksploracyjnym. W większości przypadków trudno zapewnić reprezentatywność próby, ponieważ brak jest operatów losowania, a niekiedy trudno ustalić, kto powinien być informatorem. Z tego powodu autorzy bardzo często korzystają z informacji spoza próby21. Dodatkową trudność stanowi fakt, że kwestionariusze ankiet są dość długie i wymagają koncentracji uwagi ze strony respondenta, a czasem też dwukrotnej administracji kwestionariuszy. Z tego powodu bardzo ważne jest właściwe nadzorowanie prowadzonych badań i ograniczanie błędów niezwiązanych z doborem próby. Kluczowe znaczenie w projektowaniu badań ma błąd łączny. W toku analizy ujawniono, że dobory losowe próby w studiach skoncentrowanych na modelach pomiaru jakości usług należą do rzadkości. Są one częściej stosowane w tych firmach, które mają dostęp do operatu losowania (banki, placówki służby zdrowia, szkolnictwo). Najczęściej wykorzystywanym sposobem doboru są próby celowe lub wygodne, bardzo rzadko kwotowe. W tabeli 3 zamieszczono statystyki opisowe dotyczące liczebności próby z uwzględnieniem kwestionariuszy wysłanych, kwestionariuszy prawidłowo wypełnionych (kwestionariusze przyjęte do badań) oraz wskaźnika odpowiedzi. W próbach dobranych losowo poważnym problemem jest niski wskaźnik odpowiedzi. Na prześledzenie zależność pomiędzy liczbą kwestionariuszy wysłanych a wskaźnikiem odpowiedzi pozwala rys. 6 (by rysunek był bardziej czytelny, pominięto na nim osiem przypadków nietypowych – prób o bardzo dużej liczebności). Prawa jego strona pokazuje, że w przypadku dużej liczebności próby (powyżej 1000 wysłanych kwestionariuszy) badacz może liczyć na wskaźnik odpowiedzi rzędu 15–25%22. Najwyższy wskaźnik uzyskują badacze, którzy decydują się na bezpośredni kontakt z respondentem obejmujący moment zarówno przekazania kwestionariusza, jak i jego odbioru. Ma to miejsce w sytuacji, gdy próba nie jest zbyt liczna. Możliwa jest wówczas także kontrola instrumentu pomiarowego pod kątem prawidłowości jego wypełnienia.. 21 Zob. M. Szreder, Znaczenie informacji spoza próby w badaniach ankietowych, „Marketing i Rynek” 2005, nr 4, s. 20–24. 22 W przypadku przekazywania kwestionariuszy z wykorzystaniem poczty tradycyjnej lub poczty elektronicznej należy się liczyć ze znacznie niższym wskaźnikiem odpowiedzi, nawet rzędu 5–10%. Zob. np.: Applying SERVQUAL to Websites: An Exploratory Study, J. van Iwaarden, T. van der Wiele, L. Ball, R. Millen, „International Journal of Quality & Reliability Management” 2003, nr 8; F.A. Carvalho de, V.F. Leite, Attribute Importance in Service Quality: An Empirical Test of the PBZ Conjecture in Brazil, „International Journal of Service Industry Management” 1999, nr 5; The Dimensions that Construct the Evaluation of Service Quality in Academic Libraries, H. Nagata, Y. Satoh, S. Gerrard, P. Kytömäki, „Performance Measurement and Metrics” 2004, nr 2..

(12) Jadwiga Stobiecka. 16. Tabela 3. Statystyki opisowe dla liczebności prób zastosowanych w publikacjach poddanych analizie Kwestionariusze wysłane 2102 478 300 15 148 732. Kategoria Średnia Mediana Modalna Minimum Maksimum. Kwestionariusze przyjęte do badań 737 212 200 10 78 863. Wskaźnik odpowiedzi (w %) 51,4 51,3 84,0 4,9 100,0. Źródło: opracowanie własne.. Wskaźnik odpowiedzi (w %). 120 100 80 60 40 20 0. 0. 200. 400. 600. 800. 1000. 1200. 1400. 1600. 1800. 2000. 2200. 2400. 2600. Liczba kwestionariuszy rozprowadzonych. Rys. 6. Zależność pomiędzy liczbą kwestionariuszy wysłanych a liczbą kwestionariuszy zwróconych Źródło: opracowanie własne.. Fakt, że 40,0% publikacji (tabela 1) dotyczy służby zdrowia, bankowości i szkolnictwa wyższego, ma niewątpliwie związek z dostępnością informatorów. Specyficzną grupę respondentów stanowią studenci. Badania z ich udziałem są dość częstą praktyką. W publikacjach prezentujących badania z udziałem studentów ten fakt powinien być wskazywany jako ograniczenie prowadzonych badań23, a często tak nie jest. 23 Tak postąpili np.: M. Cao, Q. Zhang, J. Seyde, B2C e-commerce Web Site Quality: An Empirical Examination, „Industrial Management & Data Systems” 2005, nr 5; P.Y.K. Kwan, P.W.K. Ng, Quality Indicators in Higher Education – Comparing Hong Kong and China’s Students, „Managerial Auditing Journal” 1999, nr 1/2..

(13) Modele pomiaru jakości usług w zastosowaniach. 17. 5. Podsumowanie Przeprowadzona analiza 249 pozycji literaturowych dotyczących pomiaru jakości usług ujawniła, że pomimo wielu zastrzeżeń co do modelu SERVQUAL jego modyfikacje ograniczają się najczęściej do przystosowania poszczególnych stwierdzeń wyrażonych w skali Likerta do kontekstu. Biorąc pod uwagę całe kontinuum usług, można mieć wątpliwości, czy kilkanaście, a nawet kilkadziesiąt stwierdzeń wyrażonych w jakiejkolwiek skali obejmuje swym zakresem całe bogactwo cech tych usług. Czynnikiem, który ma wpływ na popularność modelu SERVQUAL, jest możliwość identyfikacji obszarów, które wymagają w firmie poprawy. Według danych literaturowych model oparty tylko na postrzeganiu (z pominięciem trudnych do zdefiniowania oczekiwań) ma lepsze własności psychometryczne, jednak bez koncepcji luk SERVQUAL nie ma już takiej wartości diagnostycznej. W związku z powyższym istnieje potrzeba opracowania rozwiązań modelowych, w oparciu o odmienne niż w modelu SERVQUAL założenia teoretyczne. Celowe wydaje się skupienie uwagi na tym właśnie obszarze dociekań naukowych. Jak słusznie zauważył R.K. Teas, „teoria powinna służyć do uzasadniania miary, a nie miara do uzasadniania teorii”24. Kolejne propozycje modeli prezentowane w literaturze, a bazujące na modelu SERVQUAL, w tym zakresie niczego nowego nie wnoszą. Pierwotnym zamierzeniem autorki było przeprowadzenie próby integracji wyników uzyskanych z wykorzystaniem modeli pomiaru jakości usług za pomocą procedury metaanalizy. Taka analiza jest sensowna wtedy, gdy wiarygodność stosowanych instrumentów pomiarowych można jednoznacznie ocenić. Warunek ten dla analizowanych danych nie jest spełniony. Integracja wielu rozproszonych wyników badań dotyczących modeli pomiaru jakości dostarcza wielu cennych informacji, ale raczej o charakterze jakościowym, a nie ilościowym. Może ona stanowić bardzo dobre źródło doświadczeń badawczych. Pozwala także na identyfikację autorów rzetelnie przeprowadzonych studiów badawczych. W przypadku rzeczywistego zainteresowania daną problematyką pożądane byłoby nawiązywanie bezpośrednich kontaktów z takimi badaczami celem wymiany doświadczeń. Publikacje czasopiśmiennicze, ze względu na ograniczoną objętość artykułów, takiej możliwości nie dają. Oceniając poprawność formalną i merytoryczną modeli poddanych analizie, można stwierdzić, że stosowanie ich bez wcześniejszej oceny tak rzetelności, jak i trafności (przy każdym kolejnym zastosowaniu) jest mało bezpieczne dla firm. R.K. Teas, Expectations as a Comparison Standard in Measuring Service Quality: An Assessment of a Reassessment, „Journal of Marketing” 1994, nr 1, s. 133. 24.

(14) 18. Jadwiga Stobiecka. Literatura Applying SERVQUAL to Websites: An Exploratory Study, J. van Iwaarden, T. van der Wiele, L. Ball, R. Millen, „International Journal of Quality & Reliability Management” 2003, nr 8. Buttle F., SERVQUAL: Review, Critique, Research Agenda, „European Journal of Marketing” 1996, nr 1. Camilleri D., Chaker M., Comparing Public and Private Hospital Care Service Quality, „International Journal of Health Care Quality Assurance” 1998, nr 4. Cao M., Zhang Q., Seyde J., B2C e-commerce Web Site Quality: An Empirical Examination, „Industrial Management & Data Systems” 2005, nr 5. Carvalho F.A. de, Leite V.F., Attribute Importance in Service Quality: An Empirical Test of the PBZ Conjecture in Brazil, „International Journal of Service Industry Management” 1999, nr 5. Churchill G.A., Jr., A Paradigm for Developing Better Measures of Marketing Constructs, „Journal of Marketing Research” 1979, nr 1. Engelland B.T., Hopkins C.D., Larson D.A., Market Mavenship as an Influencer of Service Quality Evaluation, „Journal of Marketing Theory and Practice” 2001, nr 4. Frost F.A., Kumar M., INTSERVQUAL: An Internal Adaptation of the GAP Model in a Large Service Organization, „Journal of Services Marketing” 2000, nr 5. Gounaris S., Measuring Service Quality in b2b Services: An Evaluation of the SERVQUAL Scale vis-à-vis the INDSERV Scale, „Journal of Services Marketing” 2005, nr 6. Grapentine T., The History and Future of Service Quality Assessment, „Marketing Research” 1998, nr 4. Grönroos C., The Perceived Service Quality Concept – A Mistake?, „Managing Service Quality” 2001, nr 3. Hoxley M., Measuring UK Construction Professional Service Quality: The What, How, When and Who, „International Journal of Quality & Reliability Management” 2000, nr 4/5. Hwang L.-J.J., Eves A., Desombre T., Gap Analysis of Patient Meal Service Perceptions, „International Journal of Health Care Quality Assurance” 2003, nr 3. Karaszewski R., TQM teoria i praktyka, Dom Organizatora TNOIK, Toruń 2001. Kwan P.Y.K., Ng P.W.K., Quality Indicators in Higher Education – Comparing Hong Kong and China’s Students, „Managerial Auditing Journal” 1999, nr 1/2. LibQUAL+: Preliminary Results from 2002, C. Cook, F. Heath, B. Thompson, D. Webster, „Performance Measurement and Metrics” 2003, nr 1. Parasuraman A., Berry L.L., Zeithaml V.A., Perceived Service Quality as a Customer-based Performance Measure: An Empirical Examination of Organizational Barriers using an Extended Service Quality Model, „Human Resource Management” 1991, nr 3. Parasuraman A., Berry L.L., Zeithaml V.A., Refinement and Reassessment of the SERVQUAL Scale, „Journal of Retailing” 1991, nr 4. Parasuraman A., Zeithaml V.A., Berry L.L., A Conceptual Model of Service Quality and Its Implications for Future Research, „Journal of Marketing” 1985, nr 3..

(15) Modele pomiaru jakości usług w zastosowaniach. 19. Parasuraman A., Zeithaml V.A., Malhotra A., E-S-QUAL. A Multiple Item Scale for Assessing Electronic Service Quality, „Journal of Service Research” 2005, nr 3. Seth N., Deshmukh S.G., Vrat P., Service Quality Models: A Review, „International Journal of Quality & Reliability Management” 2005, nr 9. Stobiecka J., Nieokreśloność oczekiwań w modelach jakości usług, opracowanie cząstkowe w badaniach statutowych na temat: „Analiza ryzyka w badaniach rynkowych i marketingowych”, Grant nr 44/KARiBM/1/07/S/405, praca niepublikowana. Szreder M., Metody i techniki sondażowych badań opinii, PWE, Warszawa 2004. Szreder M., Znaczenie informacji spoza próby w badaniach ankietowych, „Marketing i Rynek” 2005, nr 4. Teas R.K., Expectations as a Comparison Standard in Measuring Service Quality: An Assessment of a Reassessment, „Journal of Marketing” 1994, nr 1. The Dimensions that Construct the Evaluation of Service Quality in Academic Libraries, H. Nagata, Y. Satoh, S. Gerrard, P. Kytömäki, „Performance Measurement and Metrics” 2004, nr 2. Wang Y.-S., Tang T.-I., Assessing Customer Perceptions of Website Service Quality in Digital Marketing Environments, „Journal of End User Computing” 2003, nr 3. Zeithaml V.A., Berry L.L., Parasuraman A., The Nature and Determinants of Customer Expectation of Service, „Journal of Academy of Marketing Science” 1993, nr 1. Models for Measuring the Quality of Services in Applications In this article, the author focuses on models for measuring the quality of services, in particular the SERVQUAL model and its derivatives. On the basis of 249 publications available in the Emerald and ProQuest databases (published in English), the author analyses the impact of the SERVQUAL model on the solutions adopted by other researchers. The author focuses on the applied measurement models, the types of scales and their number of levels, the number of dimensions, the method for assessing the credibility of scales, and the external variables used. She also assesses the methods of selecting the samples. Due to the inconsistent results obtained by various authors, it was not possible to analyse the relationships present. Assessing the appropriateness of the analysed models in formal and substantive terms, the author found that to apply such models without a prior assessment as to their reliability and accuracy (at each successive application) is not a safe approach for companies. The author emphasises the need to develop model solutions based on theoretical assumptions other than those of SERVQUAL..

(16)