自上個世紀九十年代以來，隨著服務業規模的擴大、服務領域的拓寬和服務業態的創新，以金融、物流、商貿、旅游、廣告和會展等為代表的現代服務業發展迅速，增勢強勁，成為中國經濟新的增長點。這種趨勢在沿海經濟城市中尤為明顯。以上海市為例，歷史數據顯示，上海市1990至2000年服務業增加值年均增速達到13.8%，占全市生產總值的比重由31.9%提高到50.6%，每年提高近2個百分點。據不完全統計，2006年1到11月，僅上海市184家重點生產性服務企業就完成了營業收入1248.1億元，同比增長37.7%;實現了利潤83億元，同比增長149.9%，利潤增幅大幅超過營業收入的同期增幅。最新統計數據更是令人欣喜地顯示，2007年上海的第三產業占全市生產總值比重提高到了51.6%，高于第二產業的47.6%，達到近年來的最高水平。
與此同時，市場競爭也日趨升溫。在近乎白熱化的市場競爭中，客戶滿意度和忠誠度成為服務型企業關注的焦點。擁有穩定的客戶群是企業贏得效益、在競爭中立于不敗之地的保障。企業提供的服務質量與自身的管理水平在滿足客戶需求、吸引更多客戶方面起著決定性的作用。怎樣才能在激烈的競爭中保持不敗呢?縱觀英美、日本等服務業發展比較成熟的社會，諸如HSBC匯豐銀行、Marriott萬豪國際酒店等一個個在不同服務行業聲名顯赫的跨國公司的成功經驗，不難發現有一個共同的特征：基于數據分析對服務過程進行嚴格的定量控制。而在數據分析的過程中，對專業質量管理統計分析軟件的應用也成為多數著名服務企業的共同選擇。目前全球公認的最著名的統計學軟件供應商是美國的SAS公司，其專門針對質量管理、流程優化和產品設計開發的桌面統計分析軟件JMP就是一款非常專業的產品，其一直以突出的可視化效果、強大的分析能力和卓越的易用性蜚聲業界，本文的比較也基于JMP軟件的分析進行。
有人說，服務行業的產品是無形的，服務過程的目標是動態的，服務過程的工作流程又是不斷演變的，因此對服務過程的監控缺乏量化的標準，很難像制造行業那樣駕輕就熟地應用統計分析方法。事實果真如此嗎?從兩類典型代表對服務標準表達的對比中(傳統的服務標準： 1.及時送貨 2.對待病員要熱情 3.產品簡單易用而且不需要特殊的技術和培訓;現代的服務標準： 1.在收到客戶訂單的36小時內把貨送到 2.在病員在就診座位坐下的5秒鐘內抬頭面向病員說您好 3.任何健康的成年人用不超過3分鐘的時間閱讀完說明書后就能在10分鐘內安裝好產品，需要的工具僅僅是扳手和螺絲刀)，不難感受到深刻理解業務流程的前提下，“及時送貨”、“服務熱情”和“簡單易用”等抽象籠統的概念完全可以通過數字化的方式清晰明了地展現在我們面前，使我們的質量管理有據可循。
在進一步測量獲取流程運作的實際數據之后，就可以對服務質量進行評估和改善了。當然，對于各行業的持續改善人員來說，具體的數據分析工作可以借助統計分析軟件JMP快速高效地完成，不需要投入過多的精力和資源。下面以一家酒店的客戶服務管理工作為例，說明這一理念的實踐應用。
背景介紹：XX酒店是一家頗具規模的國際酒店集團，僅在中國上海就同時擁有三家五星級的酒店。通過第三方咨詢公司的研究報告，中國地區的管理層已經意識到客人的回頭率與他對酒店的第一印象密切正相關，而從客人在前臺登記起到其行李被送達到客房的服務時間長短是與影響客人第一印象的重要因素之一。那么，目前公司內部不同營業點的表現如何呢?為此,公司先花了一周時間在上海地區的三家酒店進行了現場抽樣調查……
當我們收集到相關的數據后，可以用一幅合適的統計圖形觀察一下總體狀況。如果得到的結果與圖一所示類似(橙色代表來自hotel1的抽樣數據，藍色代表來自hotel2的抽樣數據，棕色代表來自hotel3的抽樣數據)，顯然說明hotel1、hotel2和hotel3三家酒店在這方面的服務水平非常接近，平均服務時間均為8.7分鐘左右，僅存在一些隨機波動，沒有明顯的優劣之分。
相反地，如果得到的結果與圖二所示類似，顯然說明三家酒店在這方面的服務水平有明顯的差異。具體來說，hotel3的服務水平最好，其平均服務時間僅約為3.0分鐘;hotel2的服務水平其次，其平均服務時間約為8.7分鐘;hotel1的服務水平最差，其平均服務時間竟約為14.0分鐘。
然而在現實工作中我們往往無法那么幸運地得到以上兩種顯而易見的情形，很有可能得到的結果與圖三所示類似。三家酒店的服務水平確實存在差異，但由于差異程度介于前兩種情形之間，收集到的數據又僅僅是抽樣結果，無法分辨差異究竟主要由三家酒店的組間差異構成，還是由抽樣隨機誤差所致。
這時候，統計分析工具就有了用武之地。通過方差分析(ANOVA，全稱是Analysis Of Variation)，所有具有不同經歷、可能持不同觀點的人都會在一個客觀科學的分析平臺上得到一個共同的結論。其中的分析過程主要是遵循如表二所示的方差分析表的思路，根據最后計算所的P值=0.0006,小于默認的臨界值0.05,使我們有較大的把握判定：三家酒店在這方面的服務水平存在明顯的差異。
喜歡刨根問底的人不滿足現有的結果，此時他們常常還會再追問一個問題：“明顯的差異”是指三家酒店的服務水平明顯各不相同呢，還是指某一家酒店的服務水平明顯不同于另外兩家類似的酒店呢?如果是第二種情況，究竟是哪一家明顯不同于哪兩家呢?
從統計學理論上講，這屬于高級方差分析中“多重比較(Multiple Comparisons)”的范疇,它涉及的數學推導比一般的方差分析原理更為復雜。筆者此處不想從晦澀難懂的理論角度多做闡述，而是通過一種新穎的可視化方式——比較環圖，向大家生動形象地介紹多重比較的實際應用。如圖四所示，在方差分析中，每一個子組的數據分布都可以用一個環形表示，當兩個環形相交的交角大于90度時，表明兩個子組不存在顯著的差異;當兩個環形相交的交角等于90度時，表明兩個子組是否存在顯著的差異處于邊緣狀態，類似于假設檢驗中的P值=0.05;當兩個環形相交的交角小于90度，甚至沒有相交部分時，表明兩個子組存在顯著的差異。
根據這個原理，我們可以對圖三中的數據進行進一步的分析，得到的結果如圖五所示。在比較環圖中，代表hotel1的環形與另外兩個環形脫離，且呈鮮艷的紅色，代表hotel2和hotel3的兩個環形有相當于部分面積交錯在一起，呈暗淡的灰色，說明 hotel2和hotel3的服務水平沒有明顯的區別，但它們與hotel1的服務水平存在著明顯的差異。這樣一來，我們從現有數據中提煉出來的信息含量就更多了。這對于中國地區的管理層來說，有著更實際的意義：hotel1的服務水平明顯落后于hotel2和hotel3，最需要引起關注和改進。
服務行業的質量提升涉及方方面面，量化指標是改進工作中的基礎組成部分，對服務時限的控制又是其中的重要一環，因為在業內人士中流傳著一句諺語：遲到的服務就像是雨過送傘。養成以客戶為導向、以數據分析為手段的理念對我們尋找影響服務過程質量的關鍵因素來說意義深遠。而借助JMP這樣專業質量管理統計分析軟件，我們可以打開了精細化管理的大門，使我們可以輕松自信地應對服務業的激烈競爭。
