Løse servicerelaterte problemer og deres gjentagelse (forklart med diagram)

Løse servicerelaterte problemer og deres gjentagelse (forklart med diagram)!

Når et problem er forårsaket av kontrollerbare interne krefter, er det ingen unnskyldning for at den skal kunne gjenoppstå. Faktisk holder kundenes goodwill etter en feil i tjenesten avhengig av å holde løfter gjort til effekten "vi tar skritt for å sikre at det ikke skjer igjen". Med forebygging i tankene, la oss se kort på noen enkle, men kraftige, kvalitetsverktøy for å overvåke servicekvaliteten og bestemme årsaken til spesifikke problemer som opprører kunder.

flowcharting:

Når ledere forstår de underliggende prosessene bak serviceleveransen, er det lettere å identifisere potensielle feilpunkter som representerer svake koblinger i kjeden. Å vite hva som kan gå galt (og hvor) er et viktig første skritt i å forhindre tjenestekvalitetsproblemer.

Kontroll diagrammer:

Disse diagrammene gir en enkel metode for å vise ytelse over tid mot bestemte kvalitetskriterier. Siden de er visuelle, er trender lett identifisert. Figur 14.9 viser et flyselskaps ytelse på det viktige kriteriet om avganger på tid, noe som tyder på at dette problemet må behandles av ledelsen, siden ytelsen er uregelmessig og ikke særlig tilfredsstillende. Selvfølgelig er kontrollkort bare like gode som de dataene de er basert på.

Fiskekortet :

Årsak-og-effektanalyse anvender en teknikk som først ble utviklet av den japanske kvalitetseksperten Kaoru Ishikawa. Grupper av ledere og ansatte brainstorm alle mulige faktorer som kan føre til et bestemt problem. De resulterende faktorene blir deretter kategorisert i en av fem grupperinger - Utstyr, Manpower (eller People), Material, Procedures og Other - på et årsak og effektkart, populært kjent som et fiskekortdiagram på grunn av sin form. Denne teknikken har blitt brukt i mange år i industrien, og nylig i tjenester (Figur 14.10)

Pareto analyse:

Paretoanalyse (oppkalt etter den italienske økonomen som først utviklet den) søker å identifisere de viktigste årsakene til observerte resultater. Denne typen analyse ligger under den såkalte 80/20-regelen, fordi hvis det ofte oppdages at rundt 80% av verdien av en variabel (i dette tilfellet antall feil i tjenesten) bare utgjør 20% av årsaksvariabelen ( dvs. antall mulige årsaker).