Это исследование, озаглавленное «Методология оценки качества обслуживания и конкурентного позиционирования гостиничных предприятий», проводится с целью разработки и применения методологии конкурентного позиционирования гостиничных предприятий с учетом удовлетворенности клиентов как ключевой индикатор.
В ходе исследования использовались вопросники, модифицированная модель SERVQUAL, экспертный метод Кендалла и модели Border, что позволило собрать информацию по девяти исследуемым отелям, достигнув в качестве основных результатов: Разработка методологии определения основные проблемы, которые влияют на качество услуг в исследуемых гостиничных объектах, предложение программы улучшения для каждого объекта различных сетей, что позволяет повысить удовлетворенность клиентов и стандарты качества услуг и позиционирование 9 исследуемых отелей в своих сетях, что позволяет сравнивать их с ведущими отелями
Введение
Туризм включает в себя мероприятия, которые люди выполняют во время своих поездок и находятся в местах, отличных от их обычного окружения, в течение последовательного периода менее одного года, из-за отдыха, бизнеса и других причин. Это явление широкой экспансии со значительными экономическими и социальными последствиями для всего мира. По данным Всемирной туристической организации (ЮНВТО), в этом обширном секторе мировой экономики занято более 74 миллионов человек, и каждый год в нем участвует около 600 миллионов человек.
Туризм в настоящее время является одной из отраслей экономики, которая обеспечивает большую часть доходов и выгод, поэтому можно прогнозировать, что в ближайшие годы его значение возрастет по сравнению с другими отраслями. В последние десятилетия он превратился из почти незначительной деятельности в реальную область, оказав большое влияние на платежный баланс, местные инвестиции и оборудование, улучшение транспорта, создание рабочих мест, что является одним из самые большие социальные влияния в секторе.
В развитии туристической деятельности качество имеет жизненно важное значение, так как потребности и требования человечества постоянно растут, с более требовательными клиентами и в мире большой конкуренции необходимо стараться быть лучшим в лучшее, чтобы выжить, и это не достигается, если это не путем мониторинга качества каждой из услуг, предоставляемых в туристических объектах.
Любая система управления качеством зависит от инструментов, применяемых для получения информации о состоянии работы системы качества. Инструменты измерения позволяют лучше понять объект анализа, по которому необходимо принять определенные решения, сделать прогнозы относительно его развития, измерить уровень, достигнутый осуществляемой деятельностью, и выявить определенную проблему.
Одна из больших трудностей, существующих в секторе туристического бизнеса, заключается в определении конкурентного позиционирования предприятий, принадлежащих к одной или нескольким цепочкам, с использованием удовлетворенности клиентов и качества услуг в качестве показателя выпуска.
Методология конкурентного позиционирования гостиничных предприятий.
Шаг 1. Диагноз Сводка
Сводка трудностей, диагностированных в организациях, составлена как из предыдущего диагноза, так и из технического диагноза. Модифицированная модель SERVQUAL используется с семью зазорами и применяется к 9 отелям двух разных сетей. Диагностируемые проблемы довольно распространены на уровне сети и даже между отелями. В целом, это можно обобщить следующим образом: слабая ориентация на клиента, отсутствие приверженности руководства качеству обслуживания, отсутствие системы управления качеством и, следовательно, относительно высокие затраты на качество, в основном затраты на отказ.
Шаг 2. Краткое изложение программы улучшения
Из основных недостатков, выявленных в диагнозе, составляется краткое изложение мер, предложенных для программы улучшения каждой сети и отелей той же категории; с целью, чтобы они были реализованы и требовали от каждого субъекта соблюдения.
Шаг 3. Определение показателей ввода и вывода.
Его главная цель - внедрить инструменты, которые облегчают применение программы улучшения в диагностируемых объектах, для чего используются модели границ с целью составления рейтинга, который направляет эталонный отель для каждого объекта; применение методов сравнительного анализа, основанных на выявленных недостатках и используемых переменных.
Для определения переменных, которые будут использоваться для ввода и вывода, используются следующие экономические и сервисные показатели, используемые в сфере гостеприимства, в том числе:
Прибыль до налогообложения, Прибыль после налогообложения, Продажи, Общие расходы, Туристы / дни, Среднее пребывание, Удовлетворенность клиентов,% занятости, Количество номеров и количество физических туристов.
Для определения показателей, которые будут использоваться, было отобрано 9 экспертов по управлению гостиницей, причем все из них более 10 лет были связаны с деятельностью, применяя метод Кендалла, и получали коэффициент согласования 0,85 (что указывает на то, что проведенное исследование было действительным), оставаясь в качестве показателей. Результат: прибыль до уплаты налогов, продажи, общие затраты, удовлетворенность клиентов и количество номеров.
Впоследствии было решено использовать в качестве входных переменных: количество комнат и общие затраты на качество, а в качестве выходных: удовлетворенность клиентов и объем продаж. Показатель общих затрат заменяется общими затратами на качество, которые были определены в каждой из изученных организаций. Прибыль до налогообложения используется в качестве основного элемента проверки при сравнении анализа ранжирования эффективности с использованием четырех переменных с ранжированием, подготовленным для измерения эффективности управления качеством, в котором используются только две переменные (затраты качество как вход и удовлетворенность потребителя как выход).
Таблица № 1. Индикаторы ввода и вывода обеих цепей.
|
юридические лица |
Качество Стоимость |
Количество комнат |
Продажи ($) |
Удовлетворенность клиентов |
|
H1 |
235871 |
147 |
823300 |
-0,313 |
|
H2 |
403920 |
254 |
2019 600 |
0,190 |
|
H3 |
283912 |
103 |
1822400 |
0,200 |
|
H4 |
757423 |
173 |
2494400 |
0,090 |
|
H5 |
848874 |
366 |
3264900 |
-0,127 |
|
H6 |
854360 |
273 |
3286100 |
0,141 |
|
H7 |
233038 |
78 |
896300 |
0,141 |
|
H8 |
448452 |
264 |
1401400 |
0,290 |
|
H9 |
240128 |
121 |
950000 |
0,010 |
Шаг 4. Определение периода для оценки, размера выборки и ориентации выборки.
Исследование проведено на основе выборки, проведенной в отелях различных сетей, в которую входят клиенты, которые посещали их с февраля по апрель 2003 года. Выборка рассчитывается на основе количества посещенных посетителей. полюс в тот период. Мы работаем с ошибкой 4%, чтобы иметь возможность получить убедительные и подробные результаты для каждого сегмента рынка, реальная ошибка составила 3,7% из-за того, что было проведено больше опросов, чем ожидалось. Мы работаем с уровнем достоверности 95% и значениями P = Q = 0,5, что дает такую же вероятность существования довольного клиента, как и неудовлетворенного. Согласно этим данным, выборочная величина 1193 получена, и 1196 фактически сделаны. Квоты определены Паретто,использование в качестве экономического эффекта закупок, совершаемых каждой страной-эмитентом.
Таблица № 2. Лист коммерческих исследований.
Шаг 5. Применение моделей Border.
Оценка эффективности в управлении качеством диагностируемых цепей осуществляется посредством применения пограничных моделей. Действительно трудно измерить эффективность с использованием изолированных показателей и даже с коэффициентами, особенно в отношении качества, из-за отсутствия культуры, а также отсутствия записей и записей и ненадежности инструментов, используемых для оценки удовлетворенности клиентов., Граничные модели позволяют анализировать эффективность нескольких однородных единиц (отелей), известных как DMU, с помощью предопределенных переменных, которые могут быть входными (входными) и другими выходными (выходными); в то же время они указывают единицы измерения, которые могут быть взяты в качестве контрольного показателя в отношении индекса эффективности.
В этом случае используются модели DEA, которые характеризуются определением выпуклых эмпирических границ производства. Предположение о выпуклости моделей DEA основано на том факте, что, если две единицы могут производить выходные данные из потребления входных данных, также возможно достичь выполнимой единицы, установив линейные веса или комбинации между ними.
Эта модель является одной из наиболее широко используемых и известных, и ее применение решено, поскольку она обладает большей способностью различать, чем модель FDH, при работе с несколькими DMU, в этом случае она работает только с 9 устройствами.
Расстояние до границы моделей DEA может быть рассчитано радиально и не радиально, независимо от ориентации на входе или на выходе или не ориентированных. Радиальная модель означает, что уменьшение входов или увеличение выходов одинаково для всех элементов. Напротив, не радиальные модели рассчитывают конкретные коэффициенты уменьшения для каждого входа или увеличивают коэффициенты для каждого выхода. В любом случае, глобальный индекс эффективности является средним из этих коэффициентов уменьшения или увеличения, соответственно, и может быть взвешен в случае нерадиальных моделей.
В следующей таблице показан общий рейтинг двух цепочек.
Таблица № 3. Ранжирование для обеих цепей с использованием неориентированной радиальной модели.
|
DMU |
множество |
Стоит {I} {V} |
# Привычка. {I} {V} |
Продажи {O} {V} |
Удовлетворение {O} {V} |
Бенчмаркинг |
|
H1 |
29,55% |
235871 |
147 |
823300 |
-0,313 |
3 (0,59) |
|
H2 |
12,43% |
403920 |
254 |
2019 600 |
0,190 |
3 (1,25) |
|
H3 |
-23,49% |
283912 |
103 |
1822400 |
0,200 |
8 |
|
H4 |
10,20% |
757423 |
173 |
2494400 |
0,090 |
3 (1,51) |
|
H5 |
25,06% |
848874 |
366 |
3264900 |
-0,127 |
3 (2,24) |
|
H6 |
19,03% |
854360 |
273 |
3286100 |
0,141 |
3 (2,15) |
|
H7 |
3,58% |
233038 |
78 |
896300 |
0,141 |
3 (0,73) |
|
H8 |
4,28% |
448452 |
264 |
1401400 |
0,290 |
3 (1,51) |
|
H9 |
23,74% |
240128 |
121 |
950000 |
0,010 |
3 (0,65) |
Анализируя результаты 9-значного DMU, можно увидеть, что существует только одна эффективная единица, а именно H3, это можно определить с помощью Score, поскольку именно этот отель достигает наименьшего значения для этого показателя, доминируя над остальными DMU, Другими словами, эталонный отель для программы улучшения остается H3 для обеих сетей.
Таблица № 4. Радиальная модель, ориентированная на входы.
|
DMU |
множество |
Стоит {I} {V} |
# Привычка. {I} {V} |
Продажи {O} {V} |
Удовлетворение {O} {V} |
Бенчмаркинг |
|
H1 |
54,38% |
235871 |
147 |
823300 |
-0,313 |
3 (0,45) |
|
H2 |
77,90% |
403920 |
254 |
2019 600 |
0,190 |
3 (1.11) |
|
H3 |
161,40% |
283912 |
103 |
1822400 |
0,200 |
8 |
|
H4 |
81,49% |
757423 |
173 |
2494400 |
0,090 |
3 (1,37) |
|
H5 |
59,92% |
848874 |
366 |
3264900 |
-0,127 |
3 (1,79) |
|
H6 |
68,03% |
854360 |
273 |
3286100 |
0,141 |
3 (1,80) |
|
H7 |
93,10% |
233038 |
78 |
896300 |
0,141 |
3 (0,70) |
|
H8 |
91,80% |
448452 |
264 |
1401400 |
0,290 |
3 (1,45) |
|
H9 |
61,63% |
240128 |
121 |
950000 |
0,010 |
3 (0,52) |
Таблица № 5. Радиальная модель, ориентированная на выходы.
|
DMU |
Гол |
Стоимость {I} {V} |
# Привычка. {I} {V} |
продажа {O} {V} |
удовлетворение {O} {V} |
Ориентиры |
|
H1 |
183,90% |
235871 |
147 |
823300 |
-0,313 |
3 (0,83) |
|
H2 |
128,38% |
403920 |
254 |
2019 600 |
0,190 |
3 (1,42) |
|
H3 |
61,96% |
283912 |
103 |
1822400 |
0,200 |
8 |
|
H4 |
122,71% |
757423 |
173 |
2494400 |
0,090 |
3 (1,68) |
|
H5 |
166,89% |
848874 |
366 |
3264900 |
-0,127 |
3 (2,99) |
|
H6 |
146,99% |
854360 |
273 |
3286100 |
0,141 |
3 (2,65) |
|
H7 |
107,42% |
233038 |
78 |
896300 |
0,141 |
3 (0,76) |
|
H8 |
108,93% |
448452 |
264 |
1401400 |
0,290 |
3 (1,58) |
|
H9 |
162,25% |
240128 |
121 |
950000 |
0,010 |
3 (0,85) |
Таблица № 6. Аддитивная модель не ориентирована.
|
DMU |
Гол |
Стоимость {I} {V} |
# привычка {I} {V} |
продажа {O} {V} |
удовлетворение {O} {V} |
Ориентиры |
|
H1 |
690 792,00 |
235871 |
147 |
823300 |
-0,313 |
3 (0,83) |
|
H2 |
573 225,75 |
403920 |
254 |
2019 600 |
0,190 |
3 (1,42) |
|
H3 |
0,00 |
283912 |
103 |
1822400 |
0,200 |
8 |
|
H4 |
847085,62 |
757423 |
173 |
2494400 |
0,090 |
3 (1,68) |
|
H5 |
2183987,90 |
848874 |
366 |
3264900 |
-0,127 |
3 (2,99) |
|
H6 |
1,646,000.43 |
854360 |
273 |
3286100 |
0,141 |
3 (2,65) |
|
H7 |
501,806.59 |
233038 |
78 |
896300 |
0,141 |
3 (0,76) |
|
H8 |
1,477,265.55 |
448452 |
264 |
1401400 |
0,290 |
3 (1,58) |
|
H9 |
591 389,35 |
240128 |
121 |
950000 |
0,010 |
3 (0,85) |
Таблица № 7. Вводно-ориентированная аддитивная модель.
|
DMU |
Гол |
Стоимость {I} {V} |
# привычка {I} {V} |
продажа {O} {V} |
удовлетворение {O} {V} |
Ориентиры |
|
H1 |
107,709.42 |
235871 |
147 |
823300 |
-0,313 |
3 (0,45) |
|
H2 |
89 426,04 |
403920 |
254 |
2019 600 |
0,190 |
3 (1.11) |
|
H3 |
0,00 |
283912 |
103 |
1822400 |
0,200 |
8 |
|
H4 |
368 852,03 |
757423 |
173 |
2494400 |
0,090 |
3 (1,37) |
|
H5 |
340 416,16 |
848874 |
366 |
3264900 |
-0,127 |
3 (1,79) |
|
H6 |
34,250.21 |
854360 |
273 |
3286100 |
0,141 |
3 (1,80) |
|
H7 |
32,885.43 |
233038 |
78 |
896300 |
0,141 |
3 (0,70) |
|
H8 |
36,894.25 |
448452 |
264 |
1401400 |
0,290 |
3 (1,45) |
|
H9 |
92,194.65 |
240128 |
121 |
950000 |
0,010 |
3 (0,52) |
Таблица № 8. Ориентированная на выход аддитивная модель.
|
DMU |
Гол |
Стоимость {I} {V} |
# привычка. {I} {V} |
продажа {O} {V} |
удовлетворение {O} {V} |
Ориентиры |
|
H1 |
690 730,57 |
235871 |
147 |
823300 |
-0,313 |
3 (0,83) |
|
H2 |
573 118,29 |
403920 |
254 |
2019 600 |
0,190 |
3 (1,42) |
|
H3 |
0,00 |
283912 |
103 |
1822400 |
0,200 |
8 |
|
H4 |
566 524,52 |
757423 |
173 |
2494400 |
0,090 |
3 (1,68) |
|
H5 |
2183929,86 |
848874 |
366 |
3264900 |
-0,127 |
3 (2,99) |
|
H6 |
1544 145.05 |
854360 |
273 |
3286100 |
0,141 |
3 (2,65) |
|
H7 |
483,769.91 |
233038 |
78 |
896300 |
0,141 |
3 (0,76) |
|
H8 |
1477 164,25 |
448452 |
264 |
1401400 |
0,290 |
3 (1,58) |
|
H9 |
591 355,46 |
240128 |
121 |
950000 |
0,010 |
3 (0,85) |
Шаг 6. Измерение эффективности с использованием фирменных показателей управления качеством.
Для оценки эффективности управления качеством в различных DMU применяются модели DEA, использующие общие затраты на качество в качестве входных данных и удовлетворенность клиентов в качестве выходных данных. Это может обеспечить меру затрат, которые организации должны понести для достижения удовлетворенности клиентов.
Этот анализ очень важен, потому что подчеркивается, что удовлетворенность клиентов или воспринимаемое качество являются определяющим фактором для конкурентоспособности компаний и, следовательно, для выгод, получаемых организацией. Некоторые исследования проверили это предположение, как те, что были сделаны PIMS, но менеджеры на самом деле не осознали эту взаимосвязь.
Действительно, качественных результатов следует ожидать в среднесрочной и долгосрочной перспективе, а не в краткосрочной.
Таблицы 9 и 10 показывают эти результаты ниже.
Таблица № 9. Ранжирование по удовлетворенности клиентов, неориентированная радиальная модель.
| DMU |
Гол% |
Стоимость {I} {V} | Всего {O} {V} | Тан. {O} {V} | FIAB. {O} {V} | Capac {O} {V} | Безопасный {O} {V} | Empa {O} {V} | БМК |
|
H1 |
100 |
235871 |
-0,31 |
-0,29 |
-0,25 |
-0,280 |
-0,419 |
-0,316 |
|
|
H2 |
9,75 |
403920 |
0,192 |
0,179 |
0,148 |
0,200 |
0,224 |
0,206 |
3 (1,28) |
|
H3 |
-12,65 |
283912 |
0,200 |
0,153 |
0,156 |
0,206 |
0,296 |
0,192 |
5 |
|
H4 |
58,15 |
757423 |
0,090 |
0,108 |
0,050 |
0,083 |
0,107 |
0,100 |
3 (1.12) |
|
H5 |
100 |
848874 |
-0,12 |
-0,12 |
-0,15 |
-0,143 |
-0,132 |
-0,083 |
|
|
H6 |
44,46 |
854360 |
0,141 |
0,177 |
0,113 |
0,131 |
0,151 |
0,133 |
3 (1,67) |
|
H7 |
2,01 |
233038 |
0,141 |
0,096 |
0,123 |
0,155 |
0,189 |
0,145 |
3 (0,80) |
|
H8 |
-4,22 |
448452 |
0,29 |
0,24 |
0,24 |
0,31 |
0,34 |
0,33 |
один |
|
H9 |
46,53 |
240128 |
0.012 |
-0,05 |
-0,07 |
0,049 |
0,083 |
0,061 |
8 (0,10) |
Согласно достигнутым результатам, есть два эффективных отеля: во-первых, отель H3 и, в меньшей степени, отель H8, это можно подтвердить результатами достигнутых результатов, которые являются наименьшими из зарегистрированных в таблице. Отель H3 доминирует над 5 DMU: Отель H2, H4, H6, H7 и H9; Отель H8 доминирует только в отеле H9. В этом случае в DMU преобладают два отеля, H3 и H8, но с более высоким приоритетом, чем в H3, поскольку он имеет более высокое значение лямбды, которое является эталонной интенсивностью.
Отели H5 и H1 представляют максимальную оценку, которая составляет 100%, что говорит нам о том, что в модели с неориентированным радиалом DMU абсолютно неэффективны, то есть они далеки от границы эффективности. Ниже приведено сравнение в таблице № 10 ранжирования эффективности с использованием четырех переменных, причем ранжирование подготовлено для измерения эффективности в управлении качеством, в котором используются только две переменные (затраты на качество как исходные данные и удовлетворенность). клиент в качестве вывода).
Таблица № 10. Сравнение между полезностью, результатами, количеством комнат и сравнительным анализом.
|
DMU |
Гол |
Доход до налогообложения |
Количество комнат |
Бенчмаркинг |
|
H1 |
100% |
-383800 |
147 |
|
|
H2 |
9,75% |
65600 |
254 |
3 (1,28) |
|
H3 |
-12,65% |
29600 |
103 |
5 |
|
H4 |
58,15% |
196800 |
173 |
3 (1.12) |
|
H5 |
100% |
233600 |
366 |
|
|
H6 |
44,46% |
338400 |
273 |
3 (1,67) |
|
H7 |
2,01% |
108 600 |
78 |
3 (0,80) |
|
H8 |
-4,22% |
2004500 |
264 |
один |
|
H9 |
46,53% |
706100 |
121 |
3 (0,30) 8 (0,10) |
Более общий анализ может прояснить достигнутые результаты. Если качество включено в результаты, полученные в окончательном рейтинге обеих цепочек, которые показывают эффективность управления качеством каждого из DMU, можно увидеть, что существует соответствие между уровнем прибыли и местами, достигнутыми в рейтинге. которые определяют эффективность каждого отеля.
Эффективные или ведущие отели получают прибыль до вычета налогов в размере 29 600 в H3 и 200 400 в H8, в большей степени в H8, потому что в нем больше номеров. Однако отель H1, один из самых неэффективных и имеющий оценку 100%, несет убытки. Еще один из отелей с самым высоким рейтингом - это H5, который обслуживает коммунальные услуги стоимостью 233,6 MP с 366 номерами; и по сравнению с отелем H6, он получает больше полезности (338,4 MP) с 93 меньшим количеством номеров. Именно по этой причине его место в рейтинге более благоприятное и имеет более низкий балл.
Проведенный анализ подтверждает решение использовать неориентированную модальность, поскольку учитывает как вход, так и выход. Это не исключает использование Ориентированных моделей для последующего анализа, когда трудности, которые влияют на управление эффективностью в каждой организации, фактически определены, либо из-за избыточного потребления ресурсов, либо из-за трудностей производства.
Использование этих моделей является допустимым и может быть очень полезным для руководства программой усовершенствования, но правильный выбор входных и выходных переменных, а также ориентация моделей имеют решающее значение. Потому что сложно определить общую эффективность организации, используя очень специфические показатели или коэффициенты и без общего анализа, который достигается путем применения этих граничных моделей. Следует также иметь в виду, что в большинстве проанализированных DMU нет сертифицированного учета, что может привести к ошибочной оценке затрат и даже полезности. Именно по этой причине решено использовать в качестве входных данных определенные и расчетные затраты на качество в каждом отеле и количество номеров одного и того же.Единицы в каждой цепи были диагностированы, и было подготовлено резюме трудностей для каждого из них. А также предложение по программе улучшения для решения этих трудностей. Но очень полезно иметь возможность определять эталонные DMU как внутри одной цепочки, так и между ними, это значительно облегчит реализацию программы улучшения.
Несмотря на эти преимущества граничных моделей, признается, что полученные результаты должны быть тщательно проанализированы с использованием различных подходов, включая сравнение их с показателями или экономическими показателями, которые были достигнуты за этот период, а также с объективными и практическими условиями, с которыми он работает. каждая установка. Например, ведущим или эталонным отелем для обеих сетей оказался H3, работающий с очень специфическим сегментом рынка, его сервисная система предназначена только для этого рынка, чего не происходит с остальными отелями, которые работают с несколькими рынками одновременно, Эта разница значительна и должна быть принята во внимание.
Выводы
1. При анализе рейтинга обеих сетей удалось определить, что отель H3 является лидером и единственным эффективным. При анализе эффективности, особенно в управлении качеством для обеих цепочек, можно было указать, что существует 2 эффективных DMU и что они доминируют над остальными; а также его порядок на основе полученных баллов.
2. Соответствие между рейтингами, которые оценивают общую эффективность организации (с 4 переменными), и рейтингом, который оценивает эффективность в управлении качеством (который включает только 2 переменные), подтверждается корреляцией и результатами коэффициента Кендалла.
3. Эффективность результатов ранжирования можно проверить путем сравнения с реальными экономическими показателями, полученными субъектами, в частности с прибылью до налогообложения, которая подтверждает достигнутые результаты.
Библиография
1. Качество и управление качеством. Доступно по адресу: www.gestiopolis.com/dirgp/adm/calidad.htm Доступ к: январь 2003
2. Клири А. Общее качество как конкурентная стратегия, применяемая к сервисной компании. Доступно по адресу: http. www.monografias.com, доступ: январь 2003 г.
3. Эспарргоза, А. Тотальные системы качества и затраты на качество. Доступно по адресу: http. www.monografias.com, доступ: декабрь 2002
4. Джуран Дж. Анализ и планирование качества. Mc Graw Hill. 1997.
5. Качество и управление качеством. Доступно по адресу: www.gestiopolis.com/dirgp/adm/calidad.htm Доступ к: январь 2003
6. Peñalver, P et все. Методология оценки качества в сфере гостеприимства и конкурентного позиционирования. Дипломная работа. Июль 2003 г.
Скачать оригинальный файл
