全面质量管理在酒店管理中的应用

全面质量管理在酒店管理中的应用

第一章 什么是全面质量管理

一、全面质量管理的背景知识

全面质量管理全称Total Quality Management，简称为TQM。但是早在上世纪80年代，美国国会就创立了“鲍烈治国家优质奖”(“MalcolmBaldrige

National Quality Award”)，美国国会创立该奖项是为了纪念美国前商务部长鲍烈治。因为他不遗余力地推动品质管理，后来在一次意外中身亡，所以这个奖项就以他的名字命名。

在短短的几年里，鲍烈治国家优质奖已经成为美国颁发给企业的最高荣誉的奖项。在第一届和第二届中，该奖项的得主都为制造业。从第三届开始，服务业企业也在逐渐被认可(如1990年的Federal Express联邦快递、1992年的Ritz-Carlton 酒店集团)。目前全球最大的酒店管理集团—洲际酒店管理集团正在大力推广全面质量管理。

二、全面质量管理的概念

什么是全面质量管理?

简而言之就是在高层管理的领导和参与下，通过全体员工上下一心、群策群力，以具竞争力的成本，提供高素质且不断改进的产品及服务，在客户中建立优质及物有所值的良好声誉。

全面质量管理需要建立一个能持续不断改进的体系，通过科学的数据分析，改善工作流程，从而提高客户满意度和企业利润率。

第二章 全面质量管理的基本知识

第一节 花与根的关系及分解树

一、花与根的关系

如果你是电影院的老板，你最在乎的是什么?你每个月最关心哪些数据指标?相信大家第一个想到的是月收入、利润、上座率等数字。

再假设，如果你是顾客，在地段和票价相同的情况下，在选择电影院的时候，你会考虑哪些因素?答案可能就会是周边的配套、环境的舒适度和清洁度、座位的舒适度、工作人员的服务等等。 大家会明显地发现，老板和顾客在考虑问题的时候，角度是完全不同的。同样，在酒店里，老总们最关心的也是收入、成本、利润、住房率等指标，而往往会忽略客房的清洁度、Check-in的速度、员工的知识、客房的维护等方面的内容。

二、分解树原理

一个酒店的生意的好坏、收入利润的高低根源在于客户对酒店的满意度。

生意的好坏和收入利润的高低只是能看得见的花，而客户满意度是无形中起根本作用的根。全面质量管理就是帮助酒店人针对花的健康表象来分析根的健康实质，从而为花明天更灿烂的开放打好基础、做好准备。

第二节 数据的类型及应用

一、数据分析

小王为了将BMI指数从28降到22，开始了射箭锻炼。经过一段时间的训练以后，我们拿小王某一天的100支箭的成绩做一个统计。可能大多数的数值会集中在3环到7环，峰值在5环，1环以下和正中靶心都比较少，那我们就会形成这么一个正态分布图。

二、数据特性

从正态分布图中我们可以看出数据的两个特性。

1、有效性，也就是平均成绩。小王在训练初期(我们用蓝色曲线表示)，平均成绩可能只有3-4环，现在达到了6-7环左右，这说明他的平均成绩在提高。在这个例子中，有效性就是越靠右越好，也就是数值越大越好。

2、一致性。小王在训练初期10环几乎没有，甚至偶尔还会脱靶。数据量比较分散，所以曲线是比较矮矮胖胖的。现在虽然也并没有射到10环，但2环以下的已经很少了，基本上能集中在4-8环，说明他射击水平的稳定性在提高。数据量比较集中，所以曲线就是比较高高瘦瘦的。

那这个射箭的例子和酒店有什么关系呢?

在酒店，有很多的服务流程可以通过数据进行量化。如客人check-in的时间、room-service的完成速度等。

◆check-in中的有效性与一致性

客人check-in的时间，它的有效性就是越靠左越好，也就是数值的平均值越小越好。假如某酒店的现平均数值为120秒，可以通过改善流程，将目标设定在100秒或者是90秒。但是光有有效性的提高还不行，同时还要关注一致性，也就是每个员工的操作都要尽量保证统一的规范。如果出现某些熟练员工能够平均达到60、70秒，而非熟练员工平均需要2分钟，就是员工的培训和练习的原因，而不是流程的原因。

三、全面质量管理在酒店中的作用

全面质量管理的方法是为了帮助酒店人通过分解树的方法找出问题的根本从而进行流程的改善，并不是在电视机坏了，没有图像的时候用手临时拍拍作为解决的方法，更不是在发生火灾后到处去找没有过期的灭火器。而是通过科学的仪表找出电视机出现问题的原因;通过制度的制定和实施、员工的有效培训来预防火灾的发生以及确保在发生火灾时能够快速找到没有过期的灭火器。

全面质量管理的适用面非常广，包括制造业、服务业等。它不仅让企业进入了一个以制度和流程为保障的良性循环状态，而且也使这种改变变得更加持久。

酒店通过全面质量管理的推行，确保在同一个岗位上让每一个员工，无论任何个体差异都能达到酒店的标准，从而提高酒店的服务质量和客人满意度，让酒店利润这朵花能越开越茂盛。

第三章 全面质量管理的具体步骤及实行方法

第一步 项目选择

全面质量管理中项目选择很重要，在选择项目的时候，要遵循以下几个原则：

一、项目不能过大

项目不能过大，否则这朵花的根会很大很多，数据的变量因素会太复杂，最终会难以找到真正的问题症结所在。

例如前面讲的身体健康指数，如果拿BMI立项，它的可变因素太多，涉及面也会太广：既要考虑身高和体重;体重下面又要考虑饮食、运动、作息习惯、遗传等。为了方便分析，可以选择饮食作为花进行分解，细分成饮食时间、饮食结构、烹饪方法等。

在酒店里面可以选择客房维护、check-in速度、客人常问问题等项目，而不能选择整个客户总体满意度作为项目。

二、必须包含可变量

项目必须包含可变量，通过流程的改善或者人的因素的变化，可以知道哪些可变量很小的内容不适合作为全面质量管理的立项。 比如在BMI里，成年人的身高和体重的.遗传，这两项的可变因素很小，所以它们不适合作为TQM的立项。同理，酒店TQM的立项就不适合选择硬件含量很大的项目。比如大厅的外观吸引程度、客房的宽敞程度等。

三、要有合适的项目团队

在立项后，要找到合适的项目团队，人数5-7名为宜。由于很多项目是跨部门的流程，比如check-in的速度，涉及到客房部放房、预定部信息准确、前台员工操作等方面。所以这个项目组必须包括5-7名这三个部门的工作人员，组长则可以由主要部门前厅部经理担当。总经理的角色也很重要，整个项目团队需要得到总经理的大力支持，建议由总经理来主持每个项目的启动会议。

第二步 建立数据收集系统

一、数据收集系统

在立项之后，我们就要根据该项目的流程建立一个科学的数据收集系统。这个系统的关键就是要针对流程中可能出现的问题提出假设，再对所有假设的变量进行量化测量。就像我们因为发烧打喷嚏去医院，医生在看见发烧打喷嚏这朵“花”的时候，是不能通过臆断来确定你是感冒、肺炎还是SARS，这些都只是假设。医生必须要通过各种化验的数据结果来确定病人的病因，这就是数据收集系统。

二、量化数据分析

在对流程做出假设的时候，大家可以运用头脑风暴的方法，发动群众的力量对所有的可能性都要做出假设，然后进行量化数据分析。

金老师的《服务接触点是赢取客户的关键》课程有一个例子：

曾经有一个EMBA专题研究——“谁赶跑了你的顾客”。研究人员选择了北京8家美容院作为研究的对象，最后分析出来的结果令人非常吃惊。

首先，他们对“顾客出走”进行了一般性的分析，得出顾客不再光顾一家美容院的五个原因：

①顾客离开了这个商圈(包括死亡、搬迁、出国等因素);

②顾客形成了其它爱好(不再对美容护肤感兴趣);

③被竞争对手的优点吸引(对面新开那家不错哦!);

④对产品不满意(你的产品那么普通呢?还卖那么贵!); ⑤对你的美容院中的某个人的行为感到不爽(冷漠、不礼貌、做派古怪等)。

在调查之前，由于竞争加剧，以为价格和产品可能是“顾客出走”的主要因素。后来，根据样本的统计，结果却出人意料：第五项：“对你的美容院中的某个人的行为感到不爽(冷漠、不礼貌、做派古怪等)”竟然占了总数的68%!

这个例子就是说明数据收集的重要性。如果我们只是拍脑袋想想，自作聪明的认为是价格和产品的问题，这样往往会事倍功半，甚至会有反作用。

三、设计合理的调查表

1、客人常问问题项目调查表

在客人常问问题这个项目里面，我们必须从两方面进行调查。一是客人角度，二是员工角度。

从客人角度，可以在所有的客房里面放上这么一份表格，请客人帮助找员工欠缺的地方：是知识本身?还是语言表达问题?还是身体语言问题?(附表FAQ客房问卷)员工角度，可以了解客人经常问哪些问题。(附表员工FAQ收集表)

然后将表格放到各个对客部门，包括前厅、餐饮、客房、保安等部门，由每个员工一起进行数据收集。

2、客房维护项目调查表

在客房维护的项目中，要科学地设计这么一份表格(附表客房维护调查表)，包括了客房中所有项目，比如电视上的问题，要详细到每一个细节点，是图像不清晰?声音不好?还是频道丢失?同时，再根据酒店的实际情况给每个项目加上相应的权重，这样就能进行后面的量化分析了。

第三步 数据收集与分析

数据收集是一项很繁重的任务，需要有很好的企业执行力做保障。

在数据收集过程中，关键是要注意数据量的积累和数据的代表性。

一、数据量的积累

首先数据量的积累很重要，只要有了相当的数据积累，就会非常明显地体现出“二八原则”。

什么是“二八原则”呢? “二八原则”涉及范围很广。最初起源是市场经济领域，有“二八定律”、企业管理的“二八法则”。

举例：

星巴克的忠诚客户都知道星巴克里有一句非常经典的话：

我不在办公室，就在星巴克，我不在星巴克，就在去星巴克的路上。

星巴克做过一个详细的数据统计：发现80%的销售额就源自20%的忠诚顾客。

很多其他企业也会发现80%的总产量来自20%的产品种类;20%的客户为企业带来80%的利润。在社会上，80%的财富集中在20%的人手中;甚至在生活中，80%的电话是来自20%的朋友!当然有时候不是严格的“二八原则”，也可能是“三七原则”。

当然这些都是需要有相当的数据积累的，否则会看不出数据的集中度和差异度。

◆客人常问问题项目量的积累

在做客人常问问题的项目时是有要求的：至少要收集3000个/次的问题。这时，才会发现哪些30%的问题占了客人常问的70%的比例。

吴峥老师以前做这个项目统计的时候，当数据量达到3000个的时候，会发现客人问餐厅的位置会有两三百个，问火车站怎么去可能会有四五十个，问某个不是很有名的商店会有两三个。这时候差异度会体现在完全不同的数量级上，差异度会非常大，数据会高度集中。画成正态分布图的话，就是高高瘦瘦的。

相反，如果数据量只有100个的话，可能问餐厅的位置有七八个，可能问火车站怎么去会有三四个，问某个不是很有名的商店仍然会有一两个。这时候，差异度就体现得不大，因此，在问题的挑选上就会很难取舍。