Problemstellung und Lernziele

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Minna Böhler
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1 Servicequalität II

2 Problemstellung und Lernziele Mit welchen statistischen Methoden kann die Servicequalität analysiert werden? Nach dieser Veranstaltung sollten Sie in der Lage sein, Methoden der statistischen Prozesskontrolle anzuwenden Pläne zur Wiedergewinnung unzufriedener Kunden entwickeln zu können

3 Statistische Prozesskontrolle 1. Festlegung der Messgröße 2. Datenkollektion zur Ermittlung von Mittelwert und Varianz 3. Festlegung des Stichprobenumfangs und der Kontrollgrenzen (i.d.r. +/- 3σ) 4. Graphische Darstellung der Stichprobenmittel im Zeitablauf (Control Chart) 5. Feststellung, ob der Prozess unter Kontrolle ist oder nicht 6. Korrekturmaßnahmen (falls nötig) 7. Periodische Überprüfung und Datenanpassung

4 Control Charts für Variable Voraussetzung: Qualitätsdimension ist kardinal skaliert Beispiel: Eine Info-Hotline eines Unternehmens möchte den selbst gesetzten Qualitätsstandard ihres Services kontrollieren. Hierzu werden die Wartezeiten (reine Wartezeit + Selbstselektion über Tasteneingabe) in der Schleife ausgewertet, die nicht mehr als 5 Minuten betragen sollen. Es werden 10 Stichproben entnommen mit jeweils 5 Beobachtungen. Für jede Stichprobe werden Mittelwert und Spannweite (höchster niedrigster Wert) ermittelt.

5 Wartezeiten (in min) Beobachtung (Wartezeit in min) Stichprobe k x R

6 Control Chart: Symbole µ = Mittelwert σ X X = Standardabweichung = Mittelwert einer Stichprobe = Mittelwert aller Stichproben R = Spannweite (range) einer Stichprobe R = Mittelwert der Spannweiten aller Stichproben

7 Control Charts X - Chart R - Chart Zeigt, ob der Prozess hinsichtlich seiner Mittelwerte unter Kontrolle ist Zeigt, ob der Prozess hinsichtlich seiner Schwankungen unter Kontrolle ist

8 X - Chart Kontrollgrenzen bei bekannter Standardabweichung: Obere Kontrollgrenze UCL = X + 3 σ n Untere Kontrollgrenze LCL = X 3 σ n

9 X - Chart Kontrollgrenzen bei unbekannter Standardabweichung: Obere Kontrollgrenze UCL = X + A2 R Untere Kontrollgrenze LCL = X A2 R

10 R - Chart Kontrollgrenzen: Obere Kontrollgrenze UCL = D 4 R Untere Kontrollgrenze LCL = D 3 R

11 n A 2 D 3 D 4 2 1,88 0 3,27 3 1,02 0 2,57 4 0,73 0 2,28 5 0,58 0 2,11 6 0,48 0 2,00 7 0,42 0,08 1,92 8 0,37 0,14 1,86 9 0,34 0,18 1, ,31 0,22 1,78 Quelle: Grant E.L. (1988): Statistical Quality Control, 6. Aufl.

12 n A 2 D 3 D ,29 0,26 1, ,27 0,28 1, ,25 0,31 1, ,24 0,33 1, ,22 0,35 1, ,21 0,36 1, ,20 0,38 1, ,19 0,39 1, ,19 0,40 1, ,18 0,41 1,59 Quelle: Grant E.L. (1988): Statistical Quality Control, 6. Aufl.

13 Beispiel Wartezeit Mittelwert aller Stichproben: 50,09 X = = 5, Mittelwert der Spannweiten: 1,15 R = = 0,115 10

14 Ermittlung der Kontrollgrenzen Standardabweichung ist nicht bekannt Obere Kontrollgrenze für X : UCL = X + A2R = 5, (0,58)(0,115) = 5, 08 Untere Kontrollgrenze für X : LCL = X A2 R = 5,009 (0,58)(0,115) = 4,94

15 Beispiel Wartezeit UCL = Mean x = = LCL = Stichprobennummer

16 Ermittlung der Kontrollgrenzen Obere Kontrollgrenze für R: UCL = D4 R = (2,11)(0,115) = 0, 243 Untere Kontrollgrenze für R: LCL = DR 3 = (0)(0,115) = 0

17 Beispiel Wartezeit UCL = Range R = LCL = Stichprobennummer

18 Ergebnisse Die Werte für X liegen innerhalb der Kontrollgrenzen Die Spannweiten der Stichproben liegen innerhalb der Kontrollgrenzen

19 Control Charts für Attribute Voraussetzungen: Qualitätsdimension ist nominal skaliert (ja/nein, gut/schlecht) Es liegen mehrere Stichproben mit mehreren Beobachtungen vor Beispiel: Kundenbeschwerden in einem 5- Sterne-Hotel Während der letzten 10 Monate wurde der Anteil der Kundenbeschwerden stichprobenartig überprüft

20 P-Chart P = Gesamtzahl der Beschwerden Gesamtzahl aller Beobachtungen n j = Stichprobenumfang der j-ten j Stichprobe UCL j ( Obergrenze) = p + 3 p(1 n j p) LCL j ( Untergrenze) = p 3 p(1 n j p)

21 Beispiel: Kundenbeschwerden Beispiel: Kundenbeschwerden j 0,1 10 Oktober 0, September 0,12 12 August 0, Juli 0,1 10 Juni 0, Mai 0,08 8 April 0,1 10 März 0, Februar 0,08 8 Januar Anteil #Beschwerden n j Stichprobe

22 Berechnung von P: Beispiel: Kundenbeschwerden # Beschwerden j 91 P: p = = = 0, 1 n 925 Berechnung der Kontrollgrenzen: j j n j =150: UCL = (0,1)(0,9) 0,1 + 3 = 150 0,17 (0,1)(0,9) LCL = 0,1 3 = 150 0,03 n j =: UCL = (0,1)(0,9) 0,1 + 3 = 0,19 LCL = (0,1)(0,9) 0,1 3 = 0,01 n j =75: UCL = (0,1)(0,9) 0,1 + 3 = 75 0,20 LCL = (0,1)(0,9) 0,1 3 = 75 0,00 n j =50: UCL = (0,1)(0,9) 0,1 + 3 = 50 0,23 (0,1)(0,9) LCL = 0,1 3 = 0,03 LCL = 50 0

23 Beispiel: Kundenbeschwerden Beispiel: Kundenbeschwerden p = 91/925 = 0, Summe 0,19 0,01 0, ,23 0,00 0, ,19 0,01 0, ,17 0,03 0, ,19 0,01 0, ,20 0,00 0, ,19 0,01 0, ,19 0,01 0, ,23 0,00 0, ,19 0,01 0, UCL LCL Anteil #Beschwerden n j Stichprobe

24 Hotelbeispiel Im Oktober wurde das Hotelpersonal speziell geschult, um die Servicequalität zu erhöhen Zudem wurden Poka-Yoke und Taguchi- Methoden eingeführt Im November und Dezember wurde jeweils eine Stichprobe von 150 beobachtet Die Anteil der Beschwerden lag im November bei 0,02 und im Dezember bei 0,01 Waren die Maßnahmen erfolgreich?

25 P-Control Chart für Anteil der pünktlichen Flüge Percentage of flights on time expected Lower Control Limit

26 Unzufriedenheit öffentlich Reaktion Regressansprüche direkt an das Unternehmen Kunde ist unzufrieden Rechtsweg Beschwerde an Verbände, Regierung, etc. privat Kaufboykott Keine Reaktion Mundpropaganda

27 Unzufriedene Kunden Nur 4% aller unzufriedenen Kunden melden sich beim Unternehmen. Von den restlichen 96% haben 25% ernsthafte Probleme Die 4% bleiben eher loyal als die 96% 60% (95%) der unzufriedenen Kunden bleiben loyal, wenn ihre Probleme (schnell) gelöst werden Unzufriedene Kunden sprechen mit 10 bis 20 Menschen über ihre Probleme

28 Anzahl der Leute, die informiert werden, in Abhängigkeit der Unzufriedenheit Slight diss Annoyed Very annoyed Ext annoyed Abs furious

29 Wie gewinnt man unzufriedene Kunden zurück (Service Recovery)? Unbedingte Servicegarantien Vorteile: Klare Standards (z.b. FedEx) Signalwirkung (Geld-zurück-Garantie) Garantiert Kundenfeedback Entschuldigungsschreiben

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