IPA分析法 Importance-Performance Analysis

最近还蛮常遇到有关IPA的分析，那今天在此针对IPA的内容与操作过程做个介绍。

IPA分析就如标题所示，全名叫作重要-表现分析法，研究的议题总是围绕在服务品质上打转，然后去搜集受访者（顾客、消费者…等受到服务的人）对于某项服务的重视程度与感受程度，因此「重要」有时候会以「期望」、「重视」表示，而「表现」有时候则会以「感受」、「满意」取代之，无论使用何种名词，这类分析所使用的量表都是一个对等量表，也就是说「重要」与「表现」是用一模一样的题目去测量受访者的反应（如下图）。

IPA主要的内容是先个别计算所有题项的「重要」与「表现」的平均数，接著以题项的「重要」与「表现」平均数绘製到二维的平面座标上，最后以该题项的相对位置，去描述此题项的表现情形，以提供研究者（如业者、服务单位）在改善服务品质上，一个优先顺序的重要资讯。

通常呢, 一般研究会以「重要度」作为X轴（也就是横轴），以「表现度」作为Y轴（也就是纵轴），接著以分割中点（通常以全部题项的平均数，因此会以一个平均重要度，与一个平均表现度）让座标平面形成四大象限，最后以四大象限各自定义。

  • 第一象限（A）：表示重要程度与表现程度皆高，要点落在此象限的属性应该继续保持（keep up the good work）
  • 第二象限（B）：表示重要程度低而表现程度高，落在此象限内的属性为供给过度（possible overkill）
  • 第三象限（C）：表示重要程度与表现程度接低，落在此象限内的属性改进优先级较低（low priority）
  • 第四象限（D）：表示重要程度高但表现程度低，落在此象限内的属性为供给者应加强改善的重点（concentrate here）

I：继续保持

放置在该象限中的属性具有很高的重要性和高性能。它表明客户重视与他们消费的服务相关的属性。此外，客户也对属性如何增强服务交付感到满意。因此，必须保持和利用这种属性，以实现其作为潜在竞争优势的最大利益。在这一点上，维持最佳资源水平以满足其最大利益是很重要的。

II ：供给过度

落入该象限的属性重要性低但性能高。它表明该属性已成功执行，但不幸的是被客户视为无关紧要。在这一点上，重新定义为此类属性分配更多资源的需求很重要。也许减少资源分配并将努力重新部署到需要立即采取行动的其他属性更有益。

III：低优先级

位于该象限的属性重要性低且性能低。它表明该属性表现不佳，但不需要采取进一步措施，因为在消费它的客户眼中，它对改善服务没有任何作用。因此，无需对分配的工作或资源进行任何更改。在属性上花费的任何额外努力和资源都将是徒劳的，因为该属性对消耗的服务的影响最小。

IV：专注于此

位于该象限的属性具有很高的重要性，但性能较低。它表明了关键性能不足，即重要性属性无法满足客户。为了确保向客户提供良好的服务质量，这种属性应该成为首先要获得的优先事项。这种情况需要立即采取行动并分配额外的资源。如果不能立即实现，它可能成为潜在降低竞争力水平的主要弱点。

一、操作

（1）针对各题项，以描述性分析计算各题重要与表现的平均数

  1. 点选分析→叙述性统计→叙述性统计

  2. 将重要与表现所有题项选入要分析的变项中，接著点确定

（2）将所得到各题重要与表现的平均数，输入到新的SPSS资料

将叙述统计报表中的各题重要度与表现度平均数，整理到新的SPSS资料当中。

（3）以新的SPSS资料，跑出整体重要度与表现度的平均数

  1. 点选分析→叙述性统计→叙述性统计

  2. 将重要度与表现度拉到变项选单内，计算出整体重要度与表现度的平均数

  3. 分析结果得知重要度的平均数为4.3678、表现度的平均数为4.0734

（4）利用图形製作的散布图执行IPA

  1. 点选图形→传统图形→散布图

  2. 选择简单散布图→按下定义

  3. 将期望（重要）丢到X轴，实际感受（表现）丢到Y轴

（5）设定分割中点以形成四大象限

  1. 双击点选图形or对图形按右键→SPSS图形物件→开启

  2. 点选新增垂直线

  3. 将期望的平均数4.3678输入到设定点→套用

  4. 点选新增水平线

  5. 将实际感受的平均数4.0734输入到设定点→套用

（6）设定物件的格式，让图形更为美观

  1. 对图形裡的任一物件以左键点选→右键→选择属性视窗，即可开始变更设定

二、结果

当题数一多的时候，研究者应该会发现图中的点与标记很容易交错在一起，若想要清楚各点座落的位置，可适时的搭配一些方法，譬如说搭配SPSS裡重新编码的IF条件，或是用Excel裡的IF条件，以各题项重要度与表现度与整体平均值做比较，来达到分类的结果。

第一象限（A）：第9、10、13、16、25、28、29、30、35题

第二象限（B）：第5、11、14、15、22、23、24、26、27、31、32、33题

第三象限（C）：第4、17、18、19、20、21、34题

第四象限（D）：第1、2、3、7、8、12题

Martilla 和 James 开发的重要性-性能分析（IPA） (introduced in 1977) 的四个象限 IPA 分析法示意图

常见问题

重要度跟表現的平均數要如何跑出來?

只要在原始資料（以受訪者為對象的資料）中用描述統計跑出來即可。

一開始的問卷設計就要分別問重要度跟表現度兩種題目,如果一開始就沒有區分重要度跟表現度兩種題目，即無法作IPA。

2023-03-05 22:34 by admin 154   0  

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