Palveluattribuutit kilpailukyvyn avaintekijänä

Palveluiden ominaisuuksien eli attribuuttien arviointi on noussut keskeiseksi menetelmäksi palvelukehityksessä. Oikeiden attribuuttien tunnistaminen ja priorisointi auttaa yrityksiä parantamaan palveluidensa laatua ja asiakastyytyväisyyttä kohdennetusti. Tässä artikkelissa tarkastellaan palveluattribuuttien arviointiin käytettyjä menetelmiä ja niiden hyödyntämistä liiketoiminnan kehittämisessä.

Kirjoittaja: Sami Heikkinen

Kilpailu palvelumarkkinoilla on kiristynyt, ja yritysten on jatkuvasti etsittävä keinoja erottautua kilpailijoistaan. Palveluattribuuttien arviointi tarjoaa yrityksille mahdollisuuden tunnistaa ne palvelun ominaisuudet, joita asiakkaat pitävät tärkeinä ja joihin kannattaa panostaa kehitysresursseja. Arviointi ei kuitenkaan ole yksiselitteistä, sillä asiakkaiden mieltymykset ovat usein subjektiivisia ja epämääräisiä, minkä vuoksi tarvitaan monipuolisia menetelmiä niiden kartoittamiseen. Tämä on yksi näkökulmista, joihin LABin Kasvun ja kaupallistamisen tutkimusryhmä kiinnittää huomionsa.

Palveluattribuuttien arviointimenetelmät

Tärkeys-suorituskykyanalyysi (IPA, Importance-Performance Analysis) on yksi perinteisimmistä palveluattribuuttien arviointimenetelmistä. Menetelmä on kehittynyt vuosien saatossa, ja nykyään sitä on tehostettu esimerkiksi sumealla logiikalla ja neuroverkkojen avulla, mikä mahdollistaa ihmisten subjektiivisten havaintojen tarkemman tulkinnan (Deng & Pei 2009). Tällainen edistynyt IPA-menetelmä auttaa palveluntarjoajia tunnistamaan kriittiset palveluattribuutit tehokkaammin.

Toinen merkittävä lähestymistapa on marginaalihyötyyn perustuva menetelmä, jossa lasketaan attribuutin suorituskyvyn marginaalihyöty. Tämä tarjoaa tarkemman strategian palvelun laadun parantamiseksi, kun voidaan keskittyä attribuutteihin, joiden parantamisella on suurin vaikutus kokonaistyytyväisyyteen (Pan ym. 2023). Vastaavasti Roy ja Mukherjee (2017) ovat esitelleet ”Excellence Grid” -työkalun, jonka avulla voidaan tunnistaa palvelun erinomaisuuteen vaikuttavat attribuutit.

Ramanathan ja Ramanathan (2011) ovat puolestaan soveltaneet regressiomalleja hotellien palvelulaadun attribuuttien luokitteluun ja niiden vaikutukseen asiakasuskollisuuteen. Heidän tutkimuksensa vahvistaa, kuinka tärkeää on tunnistaa erityisesti ne attribuutit, jotka vaikuttavat asiakkaiden paluuhalukkuuteen.

Digitalisoitumisen myötä verkkoarvioiden analyysi on noussut tärkeäksi menetelmäksi. Jäsentämättömän tekstidatan louhinta verkkoarvioista auttaa tunnistamaan keskeisiä palveluattribuutteja mielipideanalyysin avulla, mikä auttaa palveluntarjoajia keskittymään attribuutteihin, jotka merkittävästi vaikuttavat kuluttajien tyytyväisyyteen (Zhang & Xu 2024).

Visuaalinen houkuttelevuus ja luotettavuus arviointikohteina

Erityisen mielenkiintoisia tutkimuskohteita ovat visuaalinen houkuttelevuus ja luotettavuus. Lindgaard kumppaneineen (2006) tutki, kuinka nopeasti käyttäjät muodostavat mielikuvan verkkosivuston visuaalisesta houkuttelevuudesta. He havaitsivat, että käyttäjät muodostavat johdonmukaisen vaikutelman verkkosivuston visuaalisesta houkuttelevuudesta jopa 50 millisekunnin (1/20 sekunnin) altistuksen perusteella.

Albert tutkimusryhmineen (2009) laajensi tutkimusta selvittääkseen, voivatko käyttäjät muodostaa nopeasti mielipiteen myös verkkosivustojen luotettavuudesta. Tutkimuksessa käytettiin 50 kuvakaappausta suosituista rahoitus- ja terveydenhuollon verkkosivustoista. Osallistujia pyydettiin arvioimaan luottamuksensa sivustoon asteikolla 1-9 nähtyään sivua vain 50 millisekunnin ajan. Tutkijat havaitsivat merkittävän korrelaation kahdessa eri arviointikerrassa, mikä osoittaa, että ensiarviot luotettavuudesta ovat johdonmukaisia.

Pengnate ja Sarathy (2017) manipuloivat neljän verkkosivuston suunnittelua kahden ulottuvuuden mukaan: korkea tai matala visuaalinen houkuttelevuus ja korkea tai matala käytön helppous. He havaitsivat, että koettu visuaalinen houkuttelevuus vaikutti merkittävästi koettuun käytön helppouteen, ja että visuaalisella houkuttelevuudella oli huomattavasti voimakkaampi vaikutus luottamukseen kuin koetulla käytön helppoudella.

Luotettavuuden ymmärtämiseksi Fogg kumppaneineen (2001) käytti 51-kohtaista kyselyä arvioidakseen verkkosivuston uskottavuutta. He havaitsivat, että vastaukset jakautuivat seitsemään luokkaan: todellisuuden tuntu, käytön helppous, asiantuntemus, luotettavuus, räätälöinti, kaupalliset vaikutukset ja amatöörimäisyys.

Muut menetelmät

Julkisen liikenteen palveluissa kriittisten tapahtumien (CI, Critical Incidents) esiintyminen vaikuttaa merkittävästi käyttäjien tyytyväisyyteen. Näiden tapahtumien tunnistaminen ja käsittely voi parantaa palvelun laatua ja käyttäjien uskollisuutta (Allen ym. 2018). Kriittisellä tapahtumalla tarkoitetaan esimerkiksi tilannetta, jossa kaikki ei suju suunnitelmien mukaan, kuten myöhästyminen tai peruuntuminen.

Kansei-tekniikka ja Servqual-Kano-mallit ovat menetelmiä, jotka yhdistävät palveluattribuuttien emotionaaliset ja toiminnalliset näkökohdat, mahdollistaen kokonaisvaltaisen palvelun laadun arvioinnin ja parannusten priorisoinnin (Liu ym. 2024; Dewi 2019). Näiden menetelmien etuna on, että ne ottavat huomioon sekä asiakkaiden rationaaliset että tunnepitoiset arviot palvelusta.

Palveluattribuuttien arvioinnin merkitys liiketoiminnalle

Palveluattribuuttien arviointi mahdollistaa yrityksen rajallisten resurssien kohdentamisen tehokkaasti niihin osa-alueisiin, jotka todella vaikuttavat asiakastyytyväisyyteen ja -uskollisuuteen. Madhavan kumppaneineen (2023) korostaa, että on tärkeää ymmärtää, miten käyttäjät määrittävät arvon suhteessa palvelun laatuun, ja ehdottaa, että sekä attribuutteihin että ulottuvuuksiin keskittyminen on olennaista perusteellista arviointia varten.

Palveluattribuuttien jatkuva arviointi ja kehittäminen on noussut yhä tärkeämmäksi kilpailutekijäksi palvelualoilla. Yritykset, jotka osaavat tunnistaa asiakkaiden arvostamat attribuutit ja kehittää niitä määrätietoisesti, saavuttavat merkittävää kilpailuetua. LAB-ammattikorkeakoulun asiantuntijat auttavat yrityksiä tunnistamaan ja kehittämään kriittisiä palveluattribuutteja palvelukokemuksen parantamiseksi.

Lähteet

Albert, W., Gribbons, W. & Almadas, J. 2009. Pre-conscious assessment of trust: A case study of financial and health care web sites. Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 53 (6), 449–453.

Allen, J., Eboli, L., Mazzulla, G. & Ortúzar, J. 2018. Effect of critical incidents on public transport satisfaction and loyalty: an Ordinal Probit SEM-MIMIC approach. Transportation. Vol. 47, 827–863.

Deng, W. & Pei, W. 2009. Fuzzy neural based importance-performance analysis for determining critical service attributes. Expert Systems with Applications. 36 (2), 3774–3784.

Dewi, S. 2019. Service quality assessment using Servqual and Kano models. Jurnal Teknik Industri. 20 (1), 94–104.

Fogg, B. J., Marshall, J., Laraki, O., Osipovich, A., Varma, C., Fang, N., Paul, J., Rangnekar, A., Shon, J., Swani, P. & Treinen, M. 2001. What makes Web sites credible? A report on a large quantitative study. Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems. Vol. 3, 61–68.

Lindgaard, G., Fernandes, G., Dudek, C. & Brown, J. 2006. Attention web designers: You have 50 milliseconds to make a good first impression! Behaviour & Information Technology. 25 (2), 115–126.

Liu, Y., Ren, X., Ji, F., Liang, C. & Wu, J. 2024. A Kansei engineering–based decision-making method for offline medical service quality evaluation with multidimensional attributes. Socio-Economic Planning Sciences. Vol. 96.

Madhavan, N., White, G. & Jones, P. 2023. Identifying the value of a clinical information system during the covid-19 pandemic. Technovation. Vol. 120, 102446.

Pan, M., Li, N., Law, R., Huang, X., Wong, I., Zhang, B. & Li, L. 2023. Service attribute prioritization based on the marginal utility of attribute performance. International Journal of Hospitality Management. Vol. 114.

Pengnate, S. & Sarathy, R. 2017. An experimental investigation of the influence of website emotional design features on trust in unfamiliar online vendors. Computers in Human Behavior. Vol. 67, 49–60.

Ramanathan, U. & Ramanathan, R. 2011. Guests’ perceptions on factors influencing customer loyalty. International Journal of Contemporary Hospitality Management. 23 (1), 7–25.

Roy, S. & Mukherjee, I. 2017. The excellence grid – a tool to identify attributes that drive service excellence. International Journal of Quality & Reliability Management. 34 (8), 1209–1228.

Zhang, C. & Xu, Z. 2024. Gaining insights for service improvement through unstructured text from online reviews. Journal of Retailing and Consumer Services. Vol. 80.

Kirjoittaja

Sami Heikkinen, FM, KTM, opettaa LAB-ammattikorkeakoulussa palveluiden kehittämistä ja pyrkii kehittämään palvelukokemuksia tieteellisen tiedon pohjalta.

Artikkelikuva: https://www.pexels.com/fi-fi/kuva/nappaimisto-avain-lahikuva-39389/ (Pexels Licence)