在线消费顾客满意影响因素的分类研究

宁连举，闫春晓，肖海弘

（1.北京邮电大学 经济管理学院，北京 100876；2.巴黎HEC商学院 管理学院，法国 巴黎 78350）

随着计算机和互联网技术的快速发展，电子商务作为一种新型的运营模式，被越来越多的商家采用，其应用领域的扩张在很大程度上刺激了在线消费的成长。顾客满意是企业经营效益的决定性因素，也是决定企业成败的关键。较低的顾客满意度水平势必会影响顾客的购买意愿，从而会影响到商家的整体收益。目前对在线消费顾客满意度的研究集中于构建在线消费顾客满意度评价体系，或是研究在线消费顾客满意度与顾客忠诚度之间的关系[1]。本文借助于现有的文献和顾客需求模型，参照国内主流在线消费平台，界定九个影响在线消费顾客满意度的因素；在双因素理论的基础上，把影响在线消费顾客满意度的因素划分成四类并确定各类因素的作用（分类描述）和统计学上的特征；运用统计学方法，分析这些因素在顾客满意和不满意两个水平下的不同贡献，把上述的九个因素，按照其统计特征归到这四类里面，得出结论并给出管理学上的启示。

一、文献综述

1.在线消费顾客满意影响因素的研究综述

区别于传统的消费环境，在线消费中顾客满意影响因素的研究加入了互联网因素的影响。Lee（2001）通过对在线消费顾客满意度影响因素的研究，把影响顾客满意的因素分为四类：商品服务、顾客服务、后勤服务和网站服务[2]。Srinivasan、Anderson ＆ Ponnavolu（2002）等通过实证研究发现影响在线消费顾客忠诚的八个因素，分别是：方便、培训、个性化、关怀、接触性互动、虚拟社区、选择性和网站的特点[3]。Szymanski ＆Hise（2000）认为顾客在线消费体验的全过程影响了顾客的满意程度，包括平台的设计、平台方便性、个人财产的安全性等会对在线消费顾客的满意程度产生较大的影响[4]。Sang Yong Kim ＆Young Jun Lim等通过实证研究发现顾客选择某网站进行在线消费时主要考虑网站的可靠性、娱乐性、便利性等因素，这些因素进而影响到在线消费顾客的满意程度[5]。

查金祥和王立生（2006）建立了电子商务平台顾客期望和服务质量影响在线消费顾客满意度的关系模型，认为影响在线消费顾客满意度的主要因素有在线消费平台的安全性、产品的性价比和产品质量特色等[6]。孟繁荣等指出影响在线消费顾客满意度的主要因素有：产品质量可靠性、消费平台安全性、平台服务丰富性、购物流程便利性等[7]。

2.双因素理论在顾客满意影响因素方面应用的研究综述

克里斯蒂·格鲁诺斯（Christian Gronroos）将服务提供者所提供的服务质量分为“保健因素”和“促进因素”。“保健因素”是指对于特定服务来说的必备因素，但是该类因素的提升对于顾客满意度的改善来说并无太大帮助。即保健因素对顾客满意度的边际效用是递减的。相反，“促进因素”则是那些与顾客感知存在正相关关系的因素，即服务质量提高，顾客感知同时提高，“促进因素”对顾客满意度的边际效用是递增的[8]。倪慧珏（2002）认为，根据激励—保健理论，想要提高顾客满意度，商家须合理定义其所提供的产品或服务的激励、保健因素，这是商家与顾客建立一种稳定的、长期互动关系的出发点[9]。钱敏、余猛（2004）以双因素理论为理论基础，提出了影响顾客满意度的保健因素和激励因素，他们认为要区分影响顾客满意度的保健因素和激励因素应以顾客的期望为临界点[10]。马力、齐善鸿（2005）也曾借鉴激励—保健理论，结合企业实践，从服务关系定位、服务系统层面剖析等方面提出了基于激励—保健理论的顾客满意服务系统设计的原则与方法[11]。

二、研究设计

虽然目前在线消费顾客满意度的研究已经有不少成果，但是其大多集中于构建顾客满意评价体系，或是研究顾客满意度与顾客忠诚度之间的联系，而未对各种因素进行细致归类的分析。本文在前人研究的基础上，引用双因素理论，将各种影响顾客满意度的因素分成决定因素、积极因素、消极因素和中立因素四类，解释了在顾客高满意度／低满意度的水平下不同因素的不同影响程度。运用回归分析按照影响因素的具体统计特征将其归类，区分了不同因素的重要程度和企业的应对措施。

1.在线消费顾客满意影响因素的界定

网络顾客产生购买行为是为了满足其需求。从其产生购物意向并登录网站开始，到订单提交直至物流配送至顾客手中，是一个相对标准化的流程。本文结合马斯洛的需求理论和Noriaki Kano的顾客需求模型（必备需求、单项需求、吸引需求），将在线消费顾客的需求结构分为以下三个部分：品质需求、过程需求和外延需求。品质需求即消费者的最低需求标准，通常是消费者想要获得的物品或服务；过程需求是消费者为实现目的所经历的流程，其需求的满足程度也会影响消费者的整体满意程度；外延需求独立于品质需求和过程需求之外，该类需求的满足程度可能会影响消费者的整体满意度。

文章以顾客的需求结构为基础，结合网络消费的特点并参照国内主流在线消费平台（京东商城）的顾客满意调查问卷，扩展出了在线消费中九个可能会影响顾客满意的服务属性作为顾客满意影响因素，见表1。

表1 由顾客需求结构衍生的顾客满意的影响因素

2.在线消费顾客满意影响因素类别划分

Cadotte ＆ Turgeon（1988）在研究饭店服务质量时提出消费者有四种态度倾向，分别是：决定因素、满意因素、不满意因素和中立因素[12]。Usha Ramanathan ＆ Ramakrishnan Ramanathan（2011）将影响消费者忠诚的因素划分为五个类别：决定因素、期望因素、满意因素、不满意因素和中立因素[13]。本文结合Cadotte、Turgeon、Usha Ramanathan等人的研究，并基于双因素理论和在线消费网络环境的特点，将影响在线消费顾客满意水平的因素划分为四类：决定因素、积极因素、消极因素和中立因素。其中积极因素和消极因素分别相当于双因素理论的激励因素和保健因素。

随后，本文将对顾客满意水平的影响因素在不同的满意程度下分别进行回归分析，依据统计特征将不同的影响因素分类。研究的结果可以直观地阐述不同类别的影响因素对顾客满意水平的影响，同时也可依据结果对企业提出合理化建议。四类因素的分类标准和统计标准见表2。

表2 顾客满意因素的分类标准及统计特征

3.研究方案设计

表2中所提到的表现是指顾客对某一项服务属性的满意度的打分，在设计调查问卷时，采用李克特（Likert）七级量表作为问卷衡量工具，每一项因素的考察由2～4个题项来完成，受访者根据自己的某次在线购物的亲身经历及感受来对这些题项进行逐一打分，然后取某一因素所包含题项得分的均值作为该因素的得分。受访者在最后还要为这次购物经历的满意程度打一个总分。

本文对这些统计数据用哈特兰基础的分类方法作回归分析。第一次运行一个所有变量参与的回归，将顾客满意度（总分）作为因变量，影响顾客满意的因素（各因素得分）作为自变量，以验证是否所有变量对在线消费顾客满意都有显著影响；然后，我们按照某一项因素的分值进行扩展排序，取该项因素得分均值，分值低于均值的部分作为低表现分组，自变量、因变量不变，作一次多元回归；另一部分得分高于均值的，作为高表现分组，进行一次多元回归。所有服务项都如此作回归（共计18次多元回归）后，得出每一项服务的得分在其高／低表现下的回归显著性，分析结果并得出结论。

三、实证分析

本文的数据来源是问卷调查，调查对象包括学生、教师、企事业单位员工等，涉及人员年龄分布在18～35岁，共回收有效问卷318份。数据的描述性统计见表3。

表3 描述统计量

第一项代表的因素是产品质量，测量变量包括：产品的品质、可靠性和耐用程度。

第二项代表的因素是产品信息，测量变量包括：产品自身信息及顾客评论的详实程度。

第三项代表的因素是产品种类，测量变量包括：产品种类是否齐全、产品特色及多样性。

第四项代表的因素是购物过程，测量变量包括：商品导航、分类、购物流程等是否清晰。

第五项代表的因素是平台建设，测量变量包括：网站界面设计是否美观、功能是否完备。

第六项代表的因素是支付手段，测量变量包括：支付过程的便捷性、安全性、多样性。

第七项代表的因素是物流配送，测量变量包括：配送方式多样性、货物收取便利性、发货速度、包裹完整性 。

第八项代表的因素是售后服务，测量变量包括：售后服务的及时性、服务人员的态度及服务质量。

第九项代表的因素是折扣促销，测量变量包括：网站的让利、打折、促销等优惠活动的开展情况。

第十项即为消费者对本次购物总体验所给出的满意度得分。

本文将数据录入SPSS 19.0，将九项因素的得分作为自变量，将受访者最后打的满意度总分作为因变量，进行一次多元的线性回归分析，结果见表4。

表4 所有样本参与回归的结果

通过回归分析可以发现，其中一、二、四、五、七、八项在p≤0.01的水平下显著回归；三、六、九项在p≤0.05的水平下显著回归。

然后，我们按照某一项因素打分的均值将样本分成两组：对某一项因素的得分进行扩展排序，该项得分在均值以下的样本作为低表现组，该项得分在均值以上的样本作为高表现组。对于这两组数据，我们仍以各部分受访者满意度总分作为因变量，其他因素作为自变量，分别进行回归分析。

例如，按照第一项因素的分值将其分成A、B两组：由于第一项的总体均值是4.7547，我们按照第一项的得分对所有变量进行扩展排序，第一项分值低于均值4.7547的样本作为A组即低表现组，第一项分值高于或等于4.7547的样本作为B组，即高表现组；以A组的受访者最后得分为因变量，其余项作为自变量，进行回归分析；再用相同方法对B组进行分析，结果见表5、表6。

表5 样本按第一项得分分组后回归的结果（A组）

从表5、表6可以看到，第一项即产品质量，无论在其差的表现或好的表现下都与顾客的总体满意得分具有显著回归性（显著性系数：0.002＊＊和0.021＊），这说明，第一项服务的质量，将直接影响到顾客的总体满意程度。与此类似，我们用相同的方法对其他八项因素进行同样的处理。汇总后的结果见表7。

表6 样本按第一项得分分组后回归的结果（B组）

表7 全体样本分组后的回归显著系数

由表7分析结果可以得出：第一、第七项因素在其高表现和低表现下都显著；第二、第三、第四、第五项因素在其低表现下不显著，在其高表现下显著；第六、第八项因素在其低表现下显著，在其高表现下不显著；第九项因素，在其高表现和低表现下都不显著。

四、结 论

基于对以上所有自变量因素的分组回归分析和上文提到的因素分类依据，本文将上述的九类影响顾客满意度的因素进行如下归类：属于决定因素的有产品质量、物流配送；属于积极因素的有产品信息、购物过程、平台建设、产品种类；属于消极因素的有支付手段、售后服务；属于中立因素的有折扣促销。

这里值得关注的是，第九项“折扣促销”，该因素在以全部数据作回归分析时显著，但在分组后，该因素在高表现组和低表现组中都不显著，出现这种情况的原因可能是在分组后，样本分布发生了变化，组内有些变量的解释度增强，导致另一些变量的解释度相对被削弱，造成了用于区分的变量解释性降低，进而不显著。

从实际情况来看，电子商务环境下商品的价格透明度较高，折扣促销等方面的优惠可能会使消费者产生冲动购买行为，但是对其满意度的影响贡献较小，本文的实证调研结果也证实了 “折扣促销”因素属于中立因素。

对于其他三类因素，笔者认为：

产品的质量，毋庸置疑是消费者考虑的最主要的方面，这一点不仅体现在传统购物方式上，同时也体现在在线消费上，产品质量的好坏将直接导致消费者对此次消费满意与否；消费者在进行网络消费时，除了商品质量之外，物流配送的速度及包裹完整性等也成为消费者格外关注的方面。这一区别于传统消费的环节也是决定消费者满意与否的决定因素，特别是在团购盛行的当下，商品本身价格低、差异小且大多是简易的临时性消费品，物流配送作为中间环节更显得尤为重要，这将直接影响到顾客的体验从而影响顾客的总体满意度。以上这两项作为决定因素应被企业格外重视，企业除了要把好产品的质量关之外，在选择第三方物流或建立自己的物流时也需格外注意这方面的管理，这将成为电子商务环境下企业成败的关键。

对于产品种类等积极因素来讲，相对较差的表现也不会引起明显的顾客不满，不太可能是顾客投诉的因素，但是好的表现却能很明显地提高交易网站对顾客的吸引力从而提高顾客的总体满意程度。因此企业还是要将积极因素的表现持续地进行提高，加强产品信息及顾客评论的可靠性，扩大顾客选购范围，加强网站功能的多样化建设，争取做到“众口可调”，这对企业绩效的提高将会是一个很大的助力。

对于支付手段、售后服务这两项消极因素来说，企业需要格外注意。这两项因素一般被消费者认为是在线交易平台必不可缺少的服务和功能，支付手段的匮乏和隐患、售后服务的延迟和低效会大大影响顾客对此次消费以及对企业整体的满意程度；相反这两项的相对较高的表现则不会被顾客特别地注意到。因此企业在处理这两项服务内容时要将其保持在一个相对较高的水平即可，不必费太多精力进行服务质量的提升，但是要时刻提防服务质量的下降，并须备有相应的应急预案以应对出现的服务质量下滑。

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