一、定義(Define)
1、運用SIPOC分析對柜臺服務過程進行定義
SIPOC的含義依次為：
S-Suppliers，供應方；
I -Inputs，輸入；
P-Process，流程；
O-Outputs，輸出；
C-Customers，顧客。
分析的結果圖1所示：
由圖1可以看到，柜臺服務過程中，由于顧客提供了輸入信息等輸入元素，工作人員接受了工作系統開發方以及顧客提供的服務，故顧客和工作人員具有雙重身份--既是供應商，又是顧客，這反映了服務過程的特殊性。
2、運用質量特性樹(Requirements Tree)定義顧客需求
質量由顧客驅動，特別是服務質量，很大程度由顧客的感知與評價所決定。傾聽顧客的聲音((VOC： Voice of Customers)，滿足顧客的需求，是提高銀行柜臺服務質量的關鍵。根據調研結果，銀行柜臺服務的質量特性樹如圖2所示：
從上圖可以看出，銀行柜臺服務的質量取決于四個方面：及時性、安全性、準確性、便捷性。只有從這四個方面分別滿足了顧客的需求，才能到到顧客的滿意。然而，顧客的所有需求并不是同等重要的，比如上述的安全性和便捷性相比，安全性的重要性就要大得多。因此，我們需要進一步找出影響銀行柜臺服務質量的關鍵質量要素，即關鍵顧客需求，實現顧客滿意度的提高。
3、確定關鍵顧客需求和關鍵過程輸出變量
滿足關鍵顧客需求(Key Customer Requirements)將最大幅度地提高顧客對服務過程的評價。依據著名的“80/20規則”，項目小組用帕累托圖對影響顧客滿意度的因素作了分析，目的是為了識別出關鍵顧客需求，以其作為改進重點。
通過圖3我們可以明顯看到，盡管在銀行柜臺服務過程中引起顧客不滿的因素很多，但僅“及時性”一項即占了所有因素的50%。也就是說，即使顧客個人需求不同，卻都期望等待時間縮短。人類行為研究結果表明：等候超過10分鐘，情緒開始急躁；超過20分鐘，情緒表現厭煩；超過40分鐘，常因惱火而離去。可見，若要提高銀行柜臺的服務質量，該營業大廳的顧客等待時間應控制在20分鐘之內，否則顧客會產生厭煩情緒，降低滿意度。調研結果亦顯示，該營業廳顧客的平均顧客期望等待時間約為10分鐘，可忍受的最長等待時間約為20分鐘，而該銀行的實際等待時間常常在30～40分鐘左右。因此，可確定該銀行柜臺服務過程的關鍵顧客需求是“顧客等待時間縮短”：關鍵過程輸出變量(Key Process Output Variables)是“顧客等待時間”。
二、測量(Measure)
數據采集和實地調研工作在4月中旬至6月上旬的不同工作日以及工作日的不同工作時段展開。共實地采集了1641組樣本數據，其中有效樣本1494組，有效率為91%。天行健管理咨詢公司將由于特殊天氣造成顧客到達規律不符合日常情況的樣本數據視為無效。其采集數據的樣本記錄如下表所示：
根據有效樣本數據得到下列指標，用以度量現有工作績效：
·平均等待時間：15.09分鐘
·等待時間標準差：9.38分鐘
·平均空號率：19.37%
·平均到達率：0.904人/分鐘
·平均排隊長度：10.8369人
·平均服務窗口數：3.66383個
上述指標表明，顧客“等待時間控制在20分鐘之內”的需求未能得到滿足，且該銀行在這一需求上的服務質量水平僅約為1σ。
根據關鍵顧客需求，天行健管理咨詢公司提出了現階段的改進目標：將任一時間點的顧客等待時間控制在20分鐘以內；平均顧客等待時間縮短至10分鐘；等待時間標準差縮短至5分鐘，即達到2σ質量水平。
三、分析(Analyze)
1、確定關鍵輸入變量
是什么影響“顧客的等待時間”呢？經分析，顧客等待時間與兩類因素有關：
一是銀行相關因素；
二是顧客相關因素。
銀行相關因素包括服務時間、窗口數、柜臺服務流程等。由于服務時間由顧客需要的服務種類和數量決定；該營業大廳的工作窗口設置數量己飽和；同時，銀行內部已設有一套統一、規范的服務流程，故可將銀行相關因素視為外部因素，即現階段不可變因素。顧客相關因素包括排隊長度、顧客到達率等。由于銀行相關因素均為外部因素，若顧客到達突然呈現波峰，那么銀行現有的柜臺服務設施必然成為資源瓶頸，導致顧客等待時間延長。因此，可以認為“顧客到達率”是該銀行柜臺服務過程的關鍵輸入變量(Key Input Variable)。
①到達率“日規律”分析
對日不同時段的有效樣本數據進行到達率“日規律”分析。樣本數據通過了正態性和齊方差檢驗。對日不同時段顧客到達百分比的直觀分析見圖4，單因素方差分析結果參見表2、表3。
由表2和表3可見，9：00至11：00的顧客到達率最高，其次為15：00至17：00，而11：00至15：00的到達率最低，總體間有顯著差異。
②到達率“月規律”分析
對不同工作日同一時段的有效樣本進行到達率“月規律”分析。
樣本數據通過了正態性和齊方差檢驗。對月不同時間段顧客到達率的單因素方差分析結果見表4。由表4可見，上、中、下旬到達率總體并無顯著差異。
③客戶等待時間“月規律”分析
對關鍵輸出變量--客戶等待時間，做類似上述的“月規律”分析。由于方差分析有一個比較嚴格的前提條件：不同水平下，各總體均值服從方差相同的正態分布。而正態性檢驗結果拒絕了“樣本數據均服從正態分布”的假設，參見表5，在此情況下，方差分析不再適用。受季節、月份等因素的影響，上、中、下旬3個等待時間總體相互之間有關聯，故運用多相關樣本非參數檢驗進行分析，參見表6和表7。
由表5可見，上、中、下旬等待時間中旬均值最高，下旬均值最低；由表7可見，上、中旬兩總體之間有較為顯著的差異，下旬與上、中旬的差異均非常顯著.。
2、建立客戶等待時間的數學模型
設：
Y代表客戶等待時間(分鐘)；X1代表客戶到達時，在其之前的排隊人數；X2代表客戶等待期間，銀行對外服務的窗口數。多元線性回歸分析得到回歸模型為：
Y=13.15439+0.94794X1-2.2198X2
R Square的值為0.8285，故“客戶等待時間”大約83%的波動可由“排隊人數”和“服務窗口數”進行解釋。
3、識別浪費及相關性分析
根據有效樣本計算得出的該銀行平均空號率為19.37%，這意味著相當高的客戶離開率，給銀行帶來難以度量的損失。客戶提前離開，首先浪費客戶的時間和精力；其次，導致其他客戶過長預期等待時間也提前離開，形成惡性循環；再者，造成該銀行的業務流失和收入損失，以及客戶滿意度下降。造成這些浪費的表面現象是過高的客戶離開率，但更深層的原因是顧客等待時間過久。由表8可見，相關性分析結論為：空號率與等待時間有非常強的正相關性。可見，減少顧客等待時間是該銀行目前需要解決的關鍵問題。只有降低等待時間，滿足關鍵顧客需求，才能減少空號率帶來的浪費，提高柜臺服務質量，提升顧客滿意度。
四、改進(Improve)
經過以上分析，產生了2個可操作的改進方案。在它們的背后，減少顧客到達率的波動是主要思想。如果顧客到達率變得平穩，那么銀行的有限設施就不會成為柜臺服務過程的瓶頸，顧客等待時間也能得到控制。
1、公布顧客到達規律
顧客了解銀行的顧客到達規律，即可選擇客流較小的時段去辦理業務。對于銀行而言，也可減少客流波峰與波谷之間的差距。“平峰”的結果對銀行和顧客雙方都有利。銀行可采用多種途徑和媒體公布顧客到達規律，例如通過營業大廳內的電子屏幕，或者張貼告示。為了掌握其它月份或年份的規律，銀行必須記錄詳細的工作數據。完整、客觀的數據和事實對今后的問題改進大有幫助。
2、顯示“等待時間估值”
銀行排隊機電子屏幕上，可顯示等待時間估計值。等待時間估值能夠有效地幫助顧客做出判斷。顧客到達后，可利用等待時間處理其他的事宜，縮短顧客感知時間。若顧客留在銀行內等待，在預期等待時間內也不會產生較強烈的厭煩情緒。可以考慮在給出時間估計的同時，也顯示95%的上、下置信區間，從而讓顧客對等待時間有更客觀的認識。
五、控制(Control)
DMAIC最后一步“控制”的目的是固化六西格瑪項目帶來的成果，保持改進后的績效，不讓問題重現。在銀行柜臺服務質量改進項目中，改進方案己經提出，但是仍然需要通過“控制”，固化改進后的工作績效，檢驗過程能力，防止問題重現，保持長期穩定。
