ปัจจัยที่ส่งผลต่อความพึงพอใจในงานบริการด้านวิศวกรรม กรณีศึกษา บริษัท มิตซูบิชิ อีเล็คทริค แฟคทอรี่ ออโตแมนชั่น (ประเทศไทย) จำกัด

Abstract

การวิจัยครั้งนี้เป็นการวิจัยเชิงปริมาณที่มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาปัจจัยที่ส่งผลต่อความพึงพอใจความพึงพอใจในงานบริการด้านวิศวกรรม เพื่อวัดคุณภาพในการให้บริการด้านวิศวกรรม และเพื่อเปรียบเทียบความคาดหวังที่มีต่อการบริการกับคุณภาพงานบริการที่ได้รับระหว่างสาขาของบริษัท มิตซูบิชิ อีเล็คทริค แฟคทอรี่ ออโตแมนชั่น (ประเทศไทย) จำกัด โดยใช้ตัวแปร 5 ตัวแปร จากตัวแบบ SERVQUAL (Service Quality Model) ได้แก่ การสร้างความมั่นใจด้านบริการ (Assurance) ความเป็นรูปธรรมของบริการ (Tangibles) ความน่าเชื่อถือของการบริการ (Reliability) การตอบสนองต่อลูกค้า (Responsiveness) และการเอาใจใส่ลูกค้า (Empathy) ในการศึกษาครั้งนี้ จะทำการศึกษาระดับคุณภาพบริการตามความคาดหวังและคุณภาพบริการของบริษัทได้รับจากการใช้บริการทางวิศวกรรม โดยนำเอาตัวแปรอิสระที่ได้มาวัดระดับความพึงพอใจในงานบริการด้านวิศวกรรม ซึ่งเป็นตัวแปรตามที่ต้องการศึกษาในการวิจัยครั้งนี้โดยใช้แบบสอบถามเป็นเครื่องมือในการเก็บรวบรวมข้อมูลจากบริษัทที่ใช้บริการทั้งหมดจำนวน 669 บริษัท ได้แก่ สำนักงานใหญ่และสาขาบ่อวิน ที่มารับบริการกับบริษัท มิตซูบิชิ อีเล็คทริค แฟคทอรี่ ออโตแมนชั่น (ประเทศไทย) จำกัด ทั้ง 2 แห่ง โดยมีการสุ่มตัวอย่างแบบโควต้า (Quata Sampling) ให้สัดส่วนการเก็บข้อมูลจากจำนวนผู้มารับบริการในแต่ละสาขา ผู้ตอบแบบสอบถามที่ใช้บริการสาขาสำนักงานใหญ่จำนวน 193 บริษัท และสาขาสำนักงานบ่อวินจำนวน 39 บริษัท มีกลุ่มตัวอย่างจำนวน 232 บริษัท สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ การหาค่าความถี่ การหาค่าเฉลี่ย การหาค่าส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน Pair T-Test และ Multiple Linear Regressions ผลการวิเคราะห์การเปรียบเทียบความคาดหวังกับคุณภาพการบริการที่ได้รับ โดยใช้ Pair T-Test กล่าวคือ ทุกด้านมีระดับความหวังรวมก่อนได้รับบริการและระดับคุณภาพรวมหลังจากที่ได้รับบริการมีค่าไม่แตกต่างกัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ผลการวิเคราะห์การเปรียบเทียบคุณภาพการบริการที่ได้รับระหว่างสาขาสำนักงานใหญ่และสาขาบ่อวิน โดยใช้ Pair T-Test พบว่า ระดับคุณภาพการให้บริการรวมที่ต่างสาขา ให้บริการมีคุณภาพที่ไม่แตกต่างกัน ที่ระดับนัยสำคัญ 0.05 ผลการทดสอบสมมติฐานการวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณ โดยใช้ Multiple Linear Regressions พบว่า ตัวแปรอิสระที่มีความสัมพันธ์ในเชิงบวกต่อ ความพึงพอใจในงานบริการด้านวิศวกรรมกรณีศึกษา บริษัท มิตซูบิชิ อีเล็คทริค แฟคทอรี่ ออโตแมนชั่น (ประเทศไทย) จำกัด ได้แก่ ความมั่นใจของการบริการ (X1) ความเอาใจใส่ต่อผู้รับบริการ (X2) ลักษณะสิ่งที่จับต้องได้ของการบริการ (X3) ความน่าเชื่อถือของการบริการ (X4) การตอบสนองต่อผู้รับบริการ (X4) โดยตัวแปรทั้ง 5 ตัวสามารถนำมาพยากรณ์ความพึงพอใจในงานบริการด้านวิศวกรรมกรณีศึกษา บริษัท มิตซูบิชิ อีเล็คทริค แฟคทอรี่ ออโตแมนชั่น (ประเทศไทย) จำกัด โดยปัจจัยทั้ง 5 ด้านมีความสัมพันธ์ความพึงพอใจในงานบริการด้านวิศวกรรมกรณีศึกษา บริษัท มิตซูบิชิ อีเล็คทริค แฟคทอรี่ ออโตแมนชั่น (ประเทศไทย) จำกัด ในระดับสูงโดยมี ค่าสัมประสิทธ์สหสัมพันธ์พหุคูณเป็น 0.80 และสามารถร่วมกันพยากรณ์ความพึงพอใจในงานบริการด้านวิศวกรรมกรณีศึกษา บริษัท มิตซูบิชิ อีเล็คทริค แฟคทอรี่ ออโตแมนชั่น (ประเทศไทย) จำกัด ได้ร้อยละ 80.8 อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติที่ระดับ 0.05 โดยมีความคลาดเคลื่อนมาตรฐานในการพยากรณ์เท่ากับ + 0.49 กับเขียนเป็นสมการเชิงพยากรณ์ได้ดังนี้คือ ความพึงพอใจรวม (Y) เท่ากับ Y = 0. 215 + 0.148 (X1) + 0.062 (X2) + 0.026 (X3) + 0.097 (X4) + 0.615 (X5)

This research was a quantitative research aiming at studying factors that affect satisfaction on engineering services in order to measure the quality of engineering services and to compare expectations for the services and the quality of services provided by the branch offices of Mitsubishi Electric Factory Automation (Thailand) Co., Ltd. The five variables from SERVQUAL (Service Quality Model) were used including assurance, tangibles, reliability, responsiveness, and empathy. In this study, it investigated levels of the quality of services based on expectations and the quality of engineering services provided by the company. The independent variables were used to measure satisfaction levels on the engineering services, and the variables were required for this study.The questionnaire was used as a tool to collect data from 669 companies using the services, namely, headquarter and Bo Win Branch Office. They utilized the services at Mitsubishi Electric Factory Automation (Thailand) Company Limited. The quota sampling was applied to collect data from a number of clients at each branch. The total number of respondents were 232 companies that were divided into 193 companies who used the service of headquarter and 39 ones who used the service at Bo Win Branch Office.The statistics used in data analysis include frequency, average, SD, Pair T-Test, One Way ANOVA, and Multiple Linear Regressions.From the comparative analysis on expectation and the quality of service received by using the Pair T-Test, it is found that all aspects had the levels of total expectation before the service and of the total quality after the service were not significantly different at the significant level 0.05. The results of the comparative analysis of the quality of services received from the headquarter and Bo Win Branch Office by using the Pair T-Test found that when considering the variables in the five dimensions consisting of assurance, empathy, tangibles, reliability, and responsiveness, the level of the service quality was not different at the significant level 0.05. The results of the hypothesis test of multiple regression analysis by applying Multiple Linear Regressions disclosed that the independent variables, which were positively correlated with satisfaction with the engineering service for the case study of Mitsubishi Electric Factory Automation (Thailand) Co., Ltd., include confidence of service (X1), client care (X2), tangibles (X3), service reliability (X4), and responsiveness to clients (X5). The five variables can be applied to forecast satisfaction in the engineering services for the case study of Mitsubishi Electric Factory Automation (Thailand) Co., Ltd. The five factors have the relationship with satisfaction on the engineering service at the high level with the correlation coefficient at 0.80 and can forecast satisfaction on the engineering service at 80.8% with a significant statistics at 0.05. The predictive standard deviation is equal to +0.49. It can be shown in the predictive equation as follows: Total satisfaction (Y) is equal to Y = 0.215 + 0.148 (X1) + 0.062 (X2) + 0.026 (X3) + 0.097 (X4) + 0.615