虚拟券商制度下的客户忠诚度：理论分析与实证检验

孔伟成,李 琪,李国芳

(1.西安交通大学经济与金融学院,陕西 西安 710061;2.同济大学浙江学院,浙江 嘉兴 314000)

一、引 言

随着证券市场由卖方市场转向买方市场,券商间的竞争日益加剧,券商为了争夺有限的客户资源,在经营理念、交易方式、交易制度和服务手段等方面展开了诸多创新,力图从 “坐商”向 “行商”转变,这就给虚拟券商提供了巨大的合法的生存空间。虚拟券商主要是指具有证券从业资格的、为合规券商提供相关业务支持的个人或企业。从理论上来说,虚拟券商可以为合规券商的合法业务提供所有的中介服务,但本文仅限于证券的网上交易部分 (其他的业务我们将另文分析)。

在证券市场中,由于虚拟券商自身并不直接进入证券市场交易,通过证券经纪的方式拥有自己的客户网,并定期从传统券商提取部分手续费作为报酬,在这样的运行方式下,如何增强自身的竞争力、提高顾客的忠诚度,已成为虚拟券商迫在眉睫的难题。

二、相关理论分析

(一)虚拟券商的客户忠诚度及其影响因素

相比传统行业而言,虚拟券商通过网络开展证券业务,主要有网络经纪业务和网络理财业务。广义的虚拟券商业务还包括建立在此基础上的个人资产管理等其他金融增值服务,这些业务的优势在于它可以通过网络向每个投资者提供完全个性化的投资理财服务。根据Smith(2001)的说法,网络顾客忠诚与传统的顾客忠诚不论是基于线上还是线下,其本质都是相同的,而顾客忠诚能否成功地转变为网络顾客忠诚,其关键在于能否恰当地使用数字工具与消费者建构持续性的关系。据此,我们可以将虚拟券商客户的忠诚度定义为：在受到环境影响或营销手法可能引发潜在的转换行为下,网络证券投资客户能保持对虚拟券商的商品或服务所存在的感觉、承诺和偏好,并对其他的竞争者具有免疫力,且愿意继续与虚拟券商维持一定的关系,其延伸的相关行为表现为减少搜寻努力、推荐给他人、提供正面口碑甚至愿意支付较高的价格等。

在传统行业中,影响顾客忠诚度的因素主要有顾客满意、关系信任和转换成本。在网络环境下客户忠诚度影响因素的研究方面,Srinivasan、Anderson&Ponnavolu(2002)提出定制化、接触互动性、培养、关怀、虚拟社群、选择性、便利性等因素会影响网络客户忠诚度。Luam和Lin(2003)探讨网络顾客忠诚度的驱动因素,主要考察了网络信任、网络满意度、消费者感知服务质量等对消费者承诺和忠诚的影响。目前,只有少数研究涉及虚拟券商的网上交易模式给顾客忠诚度带来的影响,如彭焱和夏新平 (2005)研究了网上交易的有形性、可靠性、响应性、保证性、关怀性、信息质量、易用性与顾客满意度的关系。

综合国内外的相关研究,我们可以将我国虚拟券商客户忠诚度的影响因素归纳为转换成本、品牌、信息、线下服务、网络技术以及佣金。其中,转换成本又可以划分为沉没成本、关系成本和替代者的吸引力,线下服务主要指虚拟券商员工对投诉问题、顾客咨询的处理对待,信息质量包括了所提供信息的及时性、广泛性和深度性,网络技术包括了网络连接的可靠性、安全性、易用性、交互性、隐私性等。

(二)虚拟券商客户忠诚度的驱动模型构建

在分析和总结前人研究成果的基础上,本文提出了如图1所示的虚拟券商客户忠诚驱动模型。模型中的各因素的涵义如下：

1.品牌。主要指虚拟券商的品牌及代理合规券商的品牌,良好的品牌形象有助于降低顾客的交易风险,同时还能满足顾客在获得产品功能之外的社会和心理需求,从而影响其选择和偏好,建立对品牌的忠诚。

2.佣金。证券交易佣金是指委托买卖成交后,按实际成交额的一定比例向券商交纳的费用。对于虚拟券商而言,佣金也是虚拟券商代理委托买卖成交后,从传统券商处按比例获得的佣金分成收入。

3.线下服务。在证券业,虚拟券商能否及时响应网络证券顾客的要求、提供多样化和个性化的服务、提供完善的业务咨询、对顾客的投诉及时处理等都会影响网络证券顾客的忠诚。从广义范围来说,信息、网络技术均属于券商提供的服务,但为了突出本文研究的重点,特意将信息、网络技术从广义服务中剥离出来。为此,本文分析的服务质量均为线下服务。

4.转换成本。根据前人的研究成果,本文将转换成本分为沉没成本、关系成本和替代者吸引力等三个部分。顾客转移意味着放弃原来的虚拟券商,因此顾客原先花费的时间、精力以及经济上的一切投入都会付诸东流,形成沉没成本。关系成本是离开原来的虚拟券商而不得不放弃的与原券商的良好关系及优质服务或优惠价格。替代者吸引力是指顾客感知到别的虚拟券商能提供价廉、便利和齐全的服务项目或较高的利润回报,他们就可能终止现有关系而接受别的虚拟券商的服务。

5.信息。证券市场是高度信息化的市场,由于证券投资者之间存在着知识和信息的不均匀分布、利益的冲突、价值观的差异等,加上信息成本的存在,使得信息不对称的发生成为必然。对投资者来说,不同的虚拟券商提供给他们的信息各不相同,信息来源的渠道、信息交流内容的丰富性和准确性等因素都从不同程度上影响客户对虚拟券商的重新选择。

图1 虚拟券商客户忠诚度的驱动模型

6.网络技术。在网络经济时代,网络技术对虚拟券商的顾客忠诚度影响主要表现在安全性、连接速度、隐私性、可靠性、软件易用性、软件界面设计和软件个性化服务等七个方面。

三、研究假设与实证检验分析

(一)研究假设

根据上文的理论模型,本文提出以下九个理论假设来探讨虚拟券商客户忠诚度。

H1：网络技术 (软件界面、软件易用性、软件个性化服务、软件交易时间、软件安全性、软件隐私性、软件连接速度)对虚拟券商的客户忠诚有直接的显著性影响。

H2：网络技术的七个评价纬度在作用于网络技术时有显著性差异。

H3：线下服务对虚拟券商客户忠诚有直接的显著性影响。

H4：转换成本对虚拟券商客户忠诚度有直接的显著性影响。

H5：信息对虚拟券商客户忠诚度有直接的显著性影响。

H6：佣金对虚拟券商客户忠诚度有直接的显著性影响。

H7：品牌对虚拟券商客户忠诚度有直接的显著性影响。

H8：虚拟券商客户忠诚度的六个影响因素在作用于网络顾客时有显著性差异。

H9：人口统计变量对虚拟券商客户忠诚度有显著影响。

由于本文的研究目的是验证客户忠诚度驱动模型的有效性,因此采用因果型的分析方法来检验转换成本、佣金、品牌、网络技术、线下服务等与虚拟券商客户忠诚度之间的相关性。

(二)研究方案设计

1.研究对象。本文研究样本主要选取了 “杭州沃赋管理咨询有限公司”的客户作为调查对象。“杭州沃赋管理咨询有限公司”自2004年6月开始试营运,于2005年年底正式注册成立,是一家专门从事企业和个人财务顾问服务的专业公司,也是国内少有的采用虚拟券商模式组建的证券经纪类公司。

2.调查方法与问卷设计。在数据信息的获取方面,本文选用了网络问卷调查的方式。在问卷的设计中,本研究的量表设计采用标准化的心理测量程序,参考Likert5统计模型,将顾客评价结果分为5个级别,并对每个级别赋予相应的分值,以获得顾客对各个指标的评价度,同时采用了对称量表形式。调查共收回问卷230份,其中有效问卷202份。通过将样本中的性别、年龄的分布状况与中国网上股票交易用户的总体数据的相应特征比较①数据来源于中国证监会的网上交易统计数据。,证实其与证监会的用户数据具有较强的一致性,从而证明了样本数据的代表性。

3.研究方法。在分析工具方面,本文根据研究的目的与假设,选用统计软件SPSS15.0对收集到的数据进行实证和探索性分析,采用的分析方法主要包括信度分析、独立样本T检验、单因素方差分析、皮尔逊相关分析和回归分析。本文将采用Pearson简单相关系数的分析方法进行相关研究,以测得各变量间线性关系程度的强弱。对于回归分析,本文通过样本数据建立回归方程,并对其进行拟合优度检验、方程的显著性检验、系数显著性检验等统计检验。

(三)实证检验结果分析

1.信度分析

在量表的信度分析方面,本文采用Cronbach's a值来检测量表内部所有项目间的一致性①Guiford(1965)提出,Cronbach's a值大于0.7属于高信度,0.7-0.35属于尚可,低于0.35则应拒绝使用该量表。。研究结果表明,除了信息这一因素的a系数略小于0.7,其他因素的a系数均大于0.7,达到高信度水平(见表1所示)。

表1 各因素信度指标

2.人口统计变量对客户忠诚度的差异分析

本研究采用独立样本T检验和单因素方差分析来考察个人统计变量对虚拟券商客户忠诚度的影响状况,分析检验性别、受教育程度、职业等对虚拟券商客户忠诚度是否存在显著差异。

由输出结果来看,在人口统计变量情况下,顾客忠诚在等方差假设下,Sig.均远大于0.05,可以认为顾客忠诚在这些统计变量下各自方差相等,能进行单因素方差分析 (见表2所示)。在分析结果中,只有教育程度的Sig.=0.001＜0.05,拒绝零假设,我们则认为在控制变量的不同水平下各总体均值有显著差异,即不同教育程度对顾客忠诚度有显著性差异。而其他统计变量对顾客忠诚度均无显著性差异,所以假设H 8不成立。

表2 人口统计变量对顾客忠诚度的单因素方差分析

3.虚拟券商客户忠诚度影响因素的相关性分析

使用皮尔逊相关性检验,分别对品牌、佣金、网络技术、转换成本、线下服务、信息等与顾客忠诚度之间的相关性进行分析 (见表3所示)。结果显示,网络技术与客户忠诚度存在高度的正相关 (r=0.708;p＜0.01),线下服务与客户忠诚度存在中等的正相关 (r=0.586;p＜0.01),转换成本与客户忠诚度存在紧密的正相关 (r=0.695;p＜0.01),信息与客户忠诚度存在中等偏上的正相关 (r=0.631;p＜0.01),佣金与客户忠诚度存在中等的正相关 (r=0.612;p＜0.01),品牌与客户忠诚度存在高度的正相关 (r=0.712;p＜0.01),因此本文的其他假设均成立。

表3 各因素与顾客忠诚度间的相关性分析

4.虚拟券商客户忠诚度的回归分析

通过标准的多元回归分析可得,品牌、佣金、转换成本、信息和网络技术等5个变量回归系数的显著性均小于0.05,故保留。而线下服务的回归系数的显著性为0.378＞0.05,则说明该自变量与因变量之间不存在显著的线性关系,应予以剔除。因此,本文建立的虚拟券商的顾客忠诚度的最终回归方程是：顾客忠诚=0.315*佣金+0.284*品牌+0.224*网络技术+0.152*转换成本+0.122*信息。

从Beta系数的大小来看,最大的Beta系数为佣金 (0.315),这意味着该变量对因变量 (即顾客忠诚度)的解释具有较强的贡献。而品牌、网络技术、转换成本和信息的Beta值逐渐变小 (分别为0.284、0.224、0.152和0.122),这表明4个解释变量对因变量的解释贡献逐渐减弱。

表4 多元回归结果

四、结论与启示

本文以虚拟券商客户为研究对象,就佣金、品牌、转换成本、网络技术等对虚拟券商顾客忠诚度的影响机制进行了理论分析和实证检验。研究结论总体上与规范分析的结论相一致,即品牌、佣金、网络技术、转换成本、信息等与虚拟券商客户忠诚度呈正相关关系。根据模型验证的结果,本文提出的研究假设验证结果可汇总为图2所示：

图2 研究模型检验结果汇总

针对本文的研究结果,虚拟券商的管理者应认识到决定客户忠诚的关键因素以及怎样更加精确地对这些因素进行评估。唯有如此,虚拟券商才能有针对性地制定相应策略,有效地提高客户的忠诚度。在虚拟券商客户日益增多、券商间的竞争日趋激烈的背景下,尽管佣金相对重要程度最大,但国家目前对最低佣金有一定的限制,所以虚拟券商应努力增加客户的附加值,提高自身的品牌竞争力,提高评价网络技术的七个纬度,合理升降转换成本,为客户提供个性化的信息咨询服务,提高信息质量,实行差异化的营销策略,以提高客户的忠诚度。

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