O2O模式下顾客满意度影响因素研究

沈蕾　刘娜

摘要：随着生活服务类团购网站“倒闭潮”、“并购潮”的接踵出现，一些学者对生活服务类O2O全渠道模式开始持谨慎的态度。本文以传统零售服装企业为例归纳总结影响O2O全渠道模式顾客满意度的系列因素，并用心理计量法探索O2O全渠道模式顾客满意度的理论构念。结果显示，O2O全渠道模式顾客满意度作为合并型高阶构念在理论和数据拟合上得到了较好的支持；线上满意度和线下满意度对于O2O全渠道模式顾客满意度具有较强的影响作用，相比而言，线上满意度的影响作用更为显著，其中，网页设计和物流对于线上满意度的影响作用较大，其次是产品质量保证和网站客服服务，而线下满意度中影响系数最高的是产品吸引力。

关键词：传统零售服装企业；O2O模式；影响因素；多维高阶构念；顾客满意度

中图分类号：F8314文献标识码：A

一、引言

自从2011年亚历克斯·兰佩尔（Fitzgerald，2012）提出O2O，即通过互联网的线上商业服务把线上的消费者带到线下的实体商店进行消费，在线上完成商品和服务的支付，再到线下去提货并享受服务，O2O全渠道模式就被应用在各行各业，尤其是一些生活服务领域，如餐饮、旅游、酒店等团购网站的兴起。但目前发展情况令人担忧，嘀嗒团、千品网先后倒闭，糯米归于百度旗下，满座被苏宁并购，美团和大众点评合并成“新美团”。为了抵御传统零售业的“寒冬”，也为了抓住网购市场的机遇，传统零售服装企业也开始了O2O全渠道模式的探索，美邦开启“生活体验店+美邦APP”的模式，绫致时装则采取“私人定制”模式（李薇薇，2014），这些行动只是O2O全渠道模式的一些探索，对业绩还未起到明显拉动作用。而顾客的重复购买、交叉购买是建立在顾客满意基础上的，沈蕾（2008）指出，对于企业绩效而言，影响作用最大的是顾客满意度，而对于顾客满意度影响最大的是顾客对产品或者服务的感知质量。因此，探索O2O全渠道模式下顾客满意度显得尤为重要。

二、文献回顾

顾客满意是顾客购买到产品或服务后与原本对其的预期进行对比而产生的一种整体感知（Fornell，1992）。

有关顾客满意度影响因素的研究已相当成熟。Handy（1975）将顾客对产品各项属性的满意度作为自变量，整体满意度作为因变量，便于了解产品各属性的相对重要性。日本学者（持本志行，1985）认为顾客满意由三部分构成，一是与商品有关的要素；二是与印象有关的要素；三是与服务有关的要素。Lee（1999）研究指出网络消费者的满意度由企业的物流支持、顾客服务、商品的价格吸引力和网站前端各项服务内容的优劣构成。Hise（2000）证实便利性、商品信息、网站设计和财务安全是影响网络零售顾客满意度的主要因素，其中便利性对顾客满意度的影响作用最大，其次是网站设计。朱瑞庭（2004）从功能性属性和情感性属性两方面研究购物环境满意度。李洁晶（2008）继承ACSI和ECSI的核心概念和架构，构建同天大型综合超市顾客满意度评价指标体系，将感知质量的测度进一步细化为“感知商品”和“感知服务”两部分。陈伟央（2009）以优衣库的官方旗舰店为例对沪杭在校大学生问卷调查，研究发现，购买便利、安全性这两个因素对顾客满意度没有显著的正向影响，而网站设计、商品属性、物流配送都对顾客满意度有显著正向影响。程焕焕（2014）构建B2C模式下网购顾客满意度测评模型，以天猫商城为例，用层次分析法和模糊定价法得到，满意度分值由高到低依次为：感知便利、感知价格、感知质量、售后服务、在线服务、感知安全和物流配送。刘金（2014）进行了服装行业O2O全渠道模式下行为机理研究，探索了信任、系统质量、信息质量对线上满意度的影响，环境质量和服务质量对线下满意度的影响以及线上满意度和线下满意度对顾客忠诚的交互影响。

通过文献回顾可以看出，关于顾客满意度影响因素的研究，在网络购物崛起之前，大多数学者针对传统零售企业（即线下）的顾客满意影响因素进行了探索，以经典的顾客满意度模型（SCSB、ACSI、ECSI）为理论基础，结合研究对象特点构建了相关行业、企业的各种顾客满意度模型。随着网络购物行为的兴起，学者又开始进行网络购物（即线上）顾客满意度影响因素的研究，除了传统的影响因素外，线上还要考虑顾客对相关的配套设施（如网络支付安全性、物流服务等）的满意程度。关于服装零售顾客满意度的研究，是在顾客满意度影响因素研究成果基础上，结合服装企业特点进行的。

近年来，一些国内学者（Zhijian Yang，2015）也开始了O2O全渠道模式顾客满意度研究，但是相对来说文献资料比较缺乏，而且是对O2O全渠道模式目前存在的问题及未来发展方向进行一些定性描述，或是一些生活服务类（餐饮团购、酒店团购等）O2O进行满意度探索，针对商品类O2O全渠道模式的顾客满意度影响因素研究较少。目前传统零售服装企业面临的严峻困境决定，实体店必须“嫁接互联网”进行转型才能实现进一步发展，因此关于传统零售服装企业O2O全渠道模式顾客满意度研究就显得尤为重要。

三、理论模型的建立

（一）研究框架的构建

已有的电商模式，B2C、B2B以及C2C主要是采用在线支付，由物流公司作为支撑，提供送货上门服务；而O2O全渠道模式在传统零售服装企业的应用指的是企业不仅拥有线下实体店，同时也有线上平台（官网、天猫旗舰店或APP等），能够给顾客提供双重的购物体验，并不同于具有低折扣的临时性促销性质的团购模式。既然O2O涉及两个“O”，那么研究O2O全渠道模式顾客满意度的影响因素就需要从线上线下两个方面同时入手。在前人研究成果上，本研究归纳网页设计（Goode，2007）、产品质量保证、网站客服服务、网站个性化服务（查金祥，2006）、物流为影响线上满意度的因素、实体店环境质量（Meuter，2000）、实体店服务质量、产品吸引力（Hye-Ran Kim，2004）为影响线下满意度的影响因素，构建研究框架如图1所示。

（二）模型的建立

由于之前并没有学者明确定义顾客满意度是潜因子型多维构念还是合并型多维构念，为了探索O2O全渠道模式顾客满意度的理论构念，本研究建立潜因子模型（如图2）及合并模型（如图3所示）。通过进行数据的拟合，确定O2O全渠道模式顾客满意度的构成，从而为之后的研究做充分准备。

（三）问卷设计与回收

问卷的设计主要包括两部分：第一部分包含了甄别问题，调查对象的基本情况：性别、年龄、学历、月收入以及购买衣服的频率和购买的服装品牌；第二部分包含了研究模型中所有变量的测度题项，这些测量项均采用李克特5点量表来进行打分，调查对象的选择从1到5，其中“1”表示非常不同意，“5”表示非常同意，所有变量都采用三个及以上的测量项进行调查。通过在上海龙之梦购物广场随机发放纸质问卷和问卷星平台发放电子问卷，历时4周时间，共回收电子问卷174份，纸质问卷72份，共246份答卷，剔除无效问卷（即只通过单一渠道购买），有效问卷剩186份，总的问卷有效率为756%。

四、数据分析与模型验证

总体样本中女性占5753%，男性占4247%，基本各占一半，女性偏多；20-40岁之间的约为7258%，约占被调査者总体人数的3/4；在学历结构的调查中，大学本科占比3333%，硕士研究生占比4301%，这两项超过调查者的一半以上；对收入结构的调查中，2 000元以下和6 000以上的较多，分别占比3011%和4032%；对于购买频率来说，多数人集中在每季度一次到每月一次之间，比较符合正常人对于服装类商品的需求。另外，根据问卷的关于购买的服装品牌进行汇总发现，男装品牌主要有NIKE、杰克琼斯、GAP、优衣库、劲霸男装等，女装主要有优衣库、美邦、ONLY、VERO MODA、GAP、歌莉娅、太平鸟等。

（一）信度和效度分析

信度检验是对问卷数据可靠性与否的检验，是指釆用同样的方法对同一对象进行重复测量时所得出的结果具有一致性的程度。问卷的效度检验主要是对问卷有效性的检验，就是检验调查问卷题项能否真实准确反映本文提出的所有构念。

本研究用AMOS 210做验证性因子分析检验本问卷题项的聚合效度和区分效度。从表1可以看出，本研究的变量中，单个构念的Cronbachs信度系数都超过了07，并且问卷的总体信度高达0935，显示出较好的可靠性。由此可知，测量量表具有良好的稳定性和内部一致性，量表整体信度较好。各个构念测度项的平均萃取方差AVE都大于05，表明样本的聚合效度良好。另外，所有的标准负载值均在06以上，并且都在 0001 水平上显著。所有构念的AVE值均大于与其他构念相关系数最大值的平方，由此可以得出结论，该测量模型的区别效度良好。

（二）模型拟合检验

本研究的潜因子模型（模型1）和合并模型（模型2）通过统计软件AMOS210运行后，结果如表2所示。从表中数据可以看出，合并模型的各个指数比潜因子拟合得更好，所有的指数值都达到了指标的临界值。虽然有些指标没有达到理想值，SRMR的值为0053，RMSEA的值为0063，这两个值均超过了005临界值，不过还处于005-008尚可接受的范围。因此，可以认为O2O全渠道模式顾客满意度作为合并型多维构念与观测数据的拟合程度较好，并通过了拟合度检验。即O2O全渠道模式顾客满意度是一个合并型三阶构念，是由线上满意度和线下满意度两个二阶构念构成，而线上满意度是由网页设计、产品质量保证、网站客服服务、网站个性化服务和物流这五个一阶构念构成，线下满意度是由实体店环境质量、实体店服务质量和产品吸引力三个一阶构念构成的。

（三）模型标准化路径分析

为了分析O2O模式下顾客总体满意度各维度、指标的权重，本文采用AMOS 210软件对模型进行了标准化路径分析，数值越大，影响力度越大，即更为重要，根据标准化路径分析图编制表3。

由标准化路径分析结果可知，O2O全渠道模式顾客满意度由线上满意度和线下满意度两个二阶构念构成，影响系数分别为0472和0423，且线上满意度的影响作用大于线下。

线上满意度是由五个维度构成，影响作用最大的是网页设计，影响系数为0404。其次为物流，影响系数为0393，与网页设计的重要性不相伯仲。再次是产品质量保证和网站客服服务，影响系数分别为0352和0205，而网站个性化服务的影响作用甚微，仅为0063。

关于影响顾客线上满意度的五个维度，根据指标的因子载荷也能够看出，哪些测量指标更能准确反映这些不可测量的构念的内涵，网页设计中最重要的是购物乐趣和网页吸引力，因子载荷分别为0806和0803；物流中配送费用合理最为重要，因子载荷高达0831，其次是及时更新物流信息及配送时间可接受，因子载荷分别为0786和0667；产品质量保证中，顾客最看重的是服装与广告宣传一致以及与预期一致，因子载荷分别为0813和0801；网站客服服务中最重要的是客服能够及时帮助顾客解决购物过程中出现的问题，因子载荷为0826，其次是客服愿意并且已经做回应的准备，因子载荷为0789，客服回应迅速的因子载荷为0761；网站个性化服务中量身定做衣服最重要，因子载荷为0809。

线下满意度是由三个维度构成，影响作用最大的是产品吸引力，影响系数为0508，其次是实体店环境质量和实体店服务质量，影响系数分别为0319和0301，后两者差别不是很大，但是可以明显看出产品吸引力的影响作用几乎等于其余两个因素的相加。

产品吸引力中，顾客最看重服装的独特性，因子载荷为0834；其次为服装品类丰富及更新较快，因子载荷分别为0814和0799。实体店环境质量中，最重要的是店内干净整洁，布局合理，因子载荷为0822；其次是购物氛围好及设施健全也很重要，因子载荷分别为0780和0761。实体店服务质量中，最重要的是导购的专业能力强及态度热情，因子载荷分别为0836和0820；其次是服务积极主动和处理退换货、投诉等及时有效，因子载荷为0788和0698。

五、政策建议

线上满意度对O2O全渠道模式顾客满意度的影响作用高于线下，表明对于传统零售服装企业而言，顾客的整体满意程度更加依赖于对线上平台的满意，这也是本研究的创新发现，对于传统零售服装企业来说，意义重大。网页设计、物流、产品质量保证、网站客服服务和网站个性化服务构成了线上满意度五个维度，其中网页设计和物流这两个维度影响作用最大。实体店环境质量、服务环境质量和产品吸引力构成了线下满意度，其中最重要的是产品吸引力。

基于以上结果，本研究从三个方面对传统零售服装企业给予政策建议。第一，在选择对象上，企业可以更加倾向于女性市场，兼顾男性市场；针对20-40岁之间，具有本科及以上学历的，具备一定消费能力的学生和上班一族的顾客进行需求挖掘。第二，以提高线上满意度为切入点，提高O2O全渠道模式顾客满意度；按照网页设计、物流、产品质量保证、网站客服服务的先后顺序提升顾客线上满意度；按照产品吸引力、实体店环境质量、实体店服务质量的先后顺序提升顾客线下满意度。第三，适时地将顾客从一个“O”引入另一个“O”。在线下，通过门店的广告宣传、扫描二维码关注有优惠等活动将顾客引流到线上；在线上，以及时更新最新商品、发放电子优惠券、搜索最近店铺等方式吸引顾客前往线下进行试穿及购买。并在店内完善与支付体系相配套的基础设施，如平板电脑、WiFi等。

探索O2O全渠道模式顾客满意度是具有长远意义的，对于传统零售服装企业来说，“实体店+互联网”的O2O全渠道模式是未来发展的必然之路，如何充分利用互联网与实体店进行融合，提升顾客满意度，实现企业利润最大化，是值得学者进行探索的，希望企业结合自身优势，摒弃盲目的跟风和复制，走出一条独特的O2O全渠道之路。

参考文献：

[1]李薇薇.服装零售O2O裂变[J].商界评论，2014（7）.

[2]沈蕾.中国市场服装品牌价值研究[M].北京：清华大学出版社，2008.

[3]持本志行.顾客满意战略与运用[M].北京：中国生产力出版社，1985.

[4]朱瑞庭，许林峰.商店形象的理论、模型及评估[J].商业经济与管理，2004（2）.

[5]李洁晶.同天大型综合超市顾客满意度测评研究[D].武汉：中国地质大学，2008.

[6]陈伟央.B2C服装网络营销顾客满意度影响因素研究——基于优衣库官方旗舰店的实证研究[D].杭州：浙江理工大学，2010.

[7]程焕焕.B2C模式下网络顾客满意度测评研究[D].济南：山东财经大学，2014.

[8]刘金.服装行业电子商务O2O行为机理研究[D].武汉：武汉纺织大学，2014.

[9]查金祥，王立生.网络购物顾客满意度影响因素的实证研究[J].管理科学，2006（1）.

[10]M. Fitzgerald. O2O：O2 for local business Online[EB/OL].[2012].http：//www.onlineeconomy.org/tag/online-to-offline.

[11]Richard N，Cardozo. An Experimental Study of Customer Effort，Expectation and Satisfaction[J].Journal of Marketing Research，1965，2（3）：244-249.

[12]Claes Fomell，A National Customer Satisfaction Barometer： The Swedish Experience[J].The Journal of Marketing，1992，56（1）：6-21.

[13]Hunt HK. Conceptualization and measurement of consumer satisfaction and dissatisfaction[M].Marketing Science Institute，1977.

[14]Lee MKO. A Comprehensive Model of Internet Consumer Satisfaction[D].City University of HongKong，1999.

[15]David M.S zymanski，Richard T.Hise. E-satisfaction An Initial Examination[J].Journal of Retailing，2000，76（3）：309-322.

[16]Ji，SW，Sun，XY，Liu，D.Research on core competitiveness of Chinese retail industry based on O2O[M].Springer-Verlag Berlin Heidelberg，2014.

[17]Goode，M. M.H. and L.C. Harris. Online behavior all intentions： an empirical investigation of an tecedents and moderators[J].European Journal of Marke-ting，2007，5（41）：512-536.

[18]Meuter ML，Ostrom AL，Roundtree RI，etal. Self-service technologies： understanding customer satisfaction with technology-based servicemen counters[J]. Journal of Marketing，2000，64（3）：50-64.

[19]Kim Hye-Ran，Developing and index of online customer satisfaction[J].Journal of Financial Services Marketing，2005（10）：49-64.

Abstract：As life service group website “failures”， “M&A tide”， some scholars begin to take cautious attitude for O2O full channel mode of life service group. The study takes traditional retail clothing enterprise as a example， summarizes a series of factors that affect customer satisfaction and builds a theoretical construct of the O2O channel model of customer satisfaction by psychometric method. The results show that as the combined type higher order constructs， O2O full-channel model of customer satisfaction is supported both in the theory and data fitting； customer satisfaction of O2O full-channel model is influenced in both online and offline. In contrast， the influence of online satisfaction is more significant， where web design and logistics have greater influence on online satisfaction， followed by product quality assurance and customer service website， while the product attraction has the highest coefficient in offline satisfaction.

Key words：traditional retail clothing enterprise； O2O mode； influence factors； dimensional higher-order construct； customer satisfaction

（责任编辑：李江）