汽车险理赔人员个人因素和人格特质与顾客满意度关系之...

汽車險理賠人員個人因素和人格特質與顧客滿意度關係之探討-以台灣某保險公司為例TheRelationshipbetweentheCustomers’SatisfactionandthepersonalfactorPersonalityTraitsofMotorInsuranceAdjusters.—ACaseofInsuranceCompanyinTaiwan郭雲如國泰產險公司理賠服務部摘要本研究探討汽車險理賠人員個人因素和人格特質與顧客滿意度之關係。交叉分析結果顯示，顧客滿意度與理賠人員的年齡、是否與父母同住、婚姻狀況、申請理賠經驗及喜好色彩有相關。羅吉斯迴歸分析結果顯示，年齡、申請理賠經驗、喜好色彩等個人因素對於理賠人員之顧客滿意度具預測能力。羅吉斯迴歸模型之整體辨識正確率為72.3%，其中，預測為不良理賠員，而實際為不良理賠員正確率94.4%，預測為優良理賠員，而實際為優良理賠員正確率61.9%。顧客滿意度「優良」的理賠人員之個人因素特徵為30歲以上、已婚、曾有申請理賠經驗、喜好亮色系色彩〔紅、橘、白、黃〕等者，而顧客滿意度「不良」的理賠人員之個人因素特徵為30歲以下、未婚、無申請理賠經驗、喜好暗色系色彩〔綠、藍、紫〕等者。關鍵字：汽車險、理賠人員、個人因素、人格特質、顧客滿意度。21.序言近年來隨著台灣國民經濟之快速發展，人民生活富裕；汽車購買力大幅提升，而汽、機車數量也隨之急遽增加（如表1所示）。伴隨著汽、機車數量之快速成長，汽車保險業務量成倍數擴展（如表2所示）。台灣產物保險總保費收入當中之一半來自汽車險，汽車保險業務的經營直接影響保險業者之利潤。表1台灣歷年人口數、汽車數及機車數項目別人口數(萬人)人口密度(人/平方公里)汽車數(萬輛)每千人汽車數(輛/千人)機車數(萬輛)每千人機車數(輛/千人)87年度2,187.1607541.82481050.448088年度2,203.4612534.72431093.249689年度2,221.6617558.62511139.651390年度2,234.0620571.82561170.452491年度2,245.3624590.92631,195.3532平均年成長率(%)0.70.72.21.53.32.6資料來源：台灣交通部統計處「交通統計月報」表2台灣歷年汽車保險簽單保費及賠款率年度承保簽單賠款率件數成長率%保費(百萬元)成長率%852,674,8862.3435,034-7.7471.64862,838,6576.1232,089-8.4159.72872,866,9151.0029,007-9.6058.26882,938,8084.0828,573-1.5058.08893,777,19926.5829,7984.2856.66904,039,3146.9428,978-2.7556.49資料來源：財團法人保險事業發展中心就產險商品而言，所謂服務品質競爭乃保險人之洽保及理賠服務均能滿足被保險人需求競爭，因時間及對象之不同而區分為兩種競爭，1.核保服務之競爭2.理賠服務之競3爭，在全球化與自由化的趨勢下，日本於1988年7月1日全面實施費率自由化，面對費率自由化衝擊，在其汽車險商品市場之行銷策略，外商公司乃以價格低廉做為訴求，而日本本國公司則以擴大補償範圍對抗，但相同的一點皆強調車險理賠服務的重要性。面對保費階段性自由化，理賠服務也將是未來台灣汽車險市場的競爭核心。保險屬於服務業之一種，保戶投保之目的在於獲得保險人之承諾，於保險事故發生後，第一線理賠人員之服務品質，是決定顧客滿意度(Customers’Satisfaction)的關鍵。故如何有效管理理賠人員，創造顧客對企業之滿意度，是車險經營首要之任務。然而，在各公司均十分重視與要求之下，為何相同的理賠作業流程制度及標準下，仍造成不少的顧客抱怨及申訴案件，為何不同理賠人員處理，有不同的滿意程度，是否因理賠人員之個人因素或人格特質所造成的呢？本研究之目的在於探討汽車險理賠人員個人因素和人格特質構面與顧客滿意度之關係。本文的其餘部分如下，第二節說明實證資料與研究方法，第三節為實證結果，第四節為結論。2.實證數據與研究方法2.1研究對象本研究以台灣C產險公司，在2002年有主管考評成績及保戶滿意度調查之理賠人員為研究對象，不包括其他無考評成績或保戶滿意度調查者之理賠人員，所得有效研究對象計92位理賠人員。（如表3所示）。表3問卷回收情形項目份數百分比（%）發出問卷數114100.00回收問卷數114100.00廢卷數〔無考評成績或保戶滿意度調查者〕2219.30有效問卷數9280.70資料來源：本研究整理42.2實證數據本研究以問卷作為資訊收集之工具，將問卷內容分為人格特質、個人背景資料及顧客滿意度調查資料等兩大部分。2.2.1人格特質及個人背景資料調查內容含受測者之年齡、婚姻、血型、學歷、科系、家庭背景、是否與父母同住、兄弟姊妹人數、出生排序、家庭每月平均所得、個人婚姻狀況、服務年資、宗教信仰、目前工作地區是否為成長或求學地區、本身是否曾有申請理賠、個人喜好色彩、人格特質構面……等資料。2.2.2顧客滿意度調查本研究將顧客區分為:一、外部顧客—保戶二、內部顧客—理賠主管外部顧客滿意度資料以C產險公司對保戶出險後，所寄送滿意度調查表作為資料來源。該產險公司對於保戶出險後所做的滿意度調查表回函中，採Likert五點尺度法按照「很滿意」、「滿意」、「普通」、「不滿意」、「很不滿意」五點尺度標示，由保戶來勾選，分析時針對這尺度分別給予1~5分，加權分數越高分數者越滿意，越低分數者越不滿意，每一位理賠人員均按月隨機抽樣，均取十份保戶滿意度回函調查表，並將這十份總得分作為理賠人員對外部顧客滿意度之得分數。內部顧客滿意度資料以C產險公司之內部理賠主管對所屬理賠人員所作之年度考評成績排序作為資料來源。內部顧客滿意度計分方式以Ｃ產險公司對理賠人員所做內部考評資料而得，考評採(A)受理件數、(B)結案件數、(C)處理速度(天數)等三構面加上主管個人主觀加減分數所構成排名成績，作為主管（內部顧客）滿意度評量。52.2.3顧客對理賠人員滿意度之衡量理賠人員分別依據保戶滿意度及主管考評分數，各百分之五十等量區分高低兩群。若保戶滿意度高且主管考評分數高即歸為「優良」之理賠員，若若保戶滿意度低且主管考評分數低則歸為「不良」之理賠員，其餘則歸為「一般」之理賠員，（如表4所示）。表4理賠人員分類表主管考評分數保戶滿意度高低高優良一般低一般不良資料來源：本研究整理為比較理賠人員人口統計變數和人格因素與顧客滿意度之間的關係，本研究僅選取顧客滿意度“優良與“不良”兩類型理賠人員之資料，作為後續之統計分析。2.3實證分析模型交叉分析：本研究以交叉分析，並以無母數卡方檢定驗證理賠人員是否會因上述個人因素而有所差異。羅吉斯(Logistic)迴歸模式：由於本研究將理賠人員區分為「優良」與「不良」兩類型理賠人員，因此二元羅吉斯迴歸模式將被用以檢測上述依變數預測理賠人員是否優良的機率。本研究採用逐步迴歸分析方法來估算羅吉斯迴歸模式中各個依變數的係數。3.實證結果3.1交叉分析結果本研究以理賠人員顧客滿意度針對年齡、婚姻、血型、學歷、科系、家庭背景、是否與父母同住、兄弟姊妹人數、出生排序、家庭每月平均所得、個人婚姻狀況、服務年6資、宗教信仰、目前工作地區為成長或求學地區、本身是否曾申請理賠、個人喜好色彩、人格特質構面等變項因素，作交叉比對分析，以無母數卡方檢定驗證是否理賠人員會因上述各種因素而有所差異，其中年齡、是否與父母同住、婚姻狀況、是否有申請理賠經驗、與色彩喜好是具顯著統計差異的變數。茲說明如下：3.1.1年齡本研究將理賠人員依年齡區分為(l)30歲以上(2)30歲以下兩組對理賠人員顧客滿意度之進行交叉分析，（如表5所示），其Pearson卡方P值為0.062，雖然大於0.05但是小於0.1，因此，我們可推論年齡對理賠人員之顧客滿意度具邊際顯著性差異。表5年齡與理賠人員顧客滿意度之交叉分析表理賠人員依顧客滿意度分組30歲以上30歲以下不良個數%2155.3888.9優良個數%1744.7111.13.1.2是否與父母同住：是否與父母同住對理賠人員的顧客滿意度是否有差異之交叉分析，其無母數統計檢定Pearson卡方P值為0.096，雖然大於0.05但是小於0.1，因此，我們可推論是否與父母同住對理賠人員之顧客滿意度具邊際顯著性差異。（如表6示）。表6是否與父母同住與理賠人員顧客滿意度之交叉分析表理賠人員依顧客滿意度分組與父母同住是否不良個數%2071.4947.4優良個數%828.61052.673.1.3婚姻狀況：婚姻狀況對理賠人員的顧客滿意度是否有差異之交叉分析，其無母數統計檢定Pearson卡方P值為0.0000.05，因此，我們可推論婚姻狀況對理賠人員之顧客滿意度具有顯著性差異，（如表7所示）。表7婚姻狀況與理賠人員顧客滿意度之交叉分析表理賠人員依顧客滿意度分組婚姻狀況已婚未婚不良個數%1341.916100優良個數%1858.1003.1.4是否有申請理賠經驗以是否有申請理賠經驗將理賠人員區分「有理賠經驗」與「無理賠經驗」兩組，再對理賠人員顧客滿意度之交叉分析，（如表8所示）。其無母數統計檢定之Pearson卡方P值為0.0460.05，因此，我們可推論是否申請理賠對理賠人員顧客滿意度具顯著性差異。表8是否有申請理賠經驗對理賠人員顧客滿意度之交叉分析理賠人員依顧客滿意度分組理賠人員無理賠經驗有理賠經驗不良個數%1184.61852.9優良個數%215.41947.183.1.5色彩喜好本研究將理賠人員對色彩喜好區分為(1).暗色系（綠、藍、紫）(2).亮色系（紅、橘、白、黃）再對理賠人員的顧客滿意度進行交叉分析。（如表9所示）其無母數統計檢定之Pearson卡方P值為0.0200.05，因此，我們可推論色彩喜好對理賠人員顧客滿意度具顯著性差異。表9色彩喜好與理賠人員之交叉分析表理賠人員依顧客滿意度分組暗色系亮色系不良個數%2670.3330.0優良個數%1129.7770.03.2羅吉斯迴歸分析結果經由前項個別交叉分析表得知年齡、婚姻、申請理賠經驗、喜好色彩等因素對於理賠人員之顧客滿意度具有顯著性的關係，因此本研究將這四項變數納入羅吉斯迴歸分析，透過向後逐步迴歸的方式進行分析，探討影響理賠人員之顧客滿意度的顯著因素，並預測羅吉斯迴歸模式對於理賠人員顧客滿意度的預測正確性。羅吉斯迴歸分析結果顯示「婚姻因素」對於理賠人員顧客滿意度之關係並不顯著性，僅「年齡」、「喜好色彩」和「申請理賠經驗」等因素對理賠人員顧客滿意度則具顯著性影響關係。表10羅吉斯向後逐步迴歸分析結果係數標準差.Wald卡方值自由度P值常數-2.119.9205.3091.021年齡分組-2.6411.3194.0071.045喜好色彩分組2.154.9724.9141.027申請理賠經驗分組1.972.9744.0931.0439由於上述羅吉斯迴歸分析結果中，「婚姻狀況」並不是顯著的影響因素，因此，本研究將婚姻、年齡、申請理賠經驗、喜好色彩等因素進行Pearson相關分析（如表11所示），其中「婚姻狀況」與「喜好色彩」和「申請理賠經驗」，有顯著之相關，因此「婚姻狀況」對於理賠人員顧客滿意度之影響關係，可能被「喜好色彩」和「申請理賠經驗」所取代。表11Pearson相關分析婚姻狀況申請理賠經驗分組喜好色彩分組年齡分組婚姻狀況1.000-.459**-.373**.221申請理賠經驗分組-.459**1.000.089.059喜好色彩分組-.373**.0891.000.011年齡分組.221.059.0111.000**在顯著水準為0.01時（雙尾），相關顯著對於上述羅吉斯迴歸分析之預測準確度，以確立個人因素對於影響理賠人員之顧客滿意度的正確性。（由表12）得知，在分割點為0.4的情況下，預測為不良理賠員，實際為不良理賠員的正確率94.4%，而預測為優良理賠員，實