消费者感知体验价值提升在O2O电子贸易下的应用

刘晓东+周湘贞

内容摘要：O2O电子贸易逐步取代B2C、C2C贸易模式成为网络商务的主流形式，但现有O2O电子贸易下的消费者感知体验价值偏低。本文分析了消费者感知体验价值组成维度，设置问卷采用Liket7量表设定30个选项和7个公共参量，完成O2O电子贸易下的消费者体验价值状况调研，实现顾客满意状况分析，并采用SPSS18.0测试O2O电子贸易方式下的消费者体验价值参量，给出信度、效度、KMO和Bartlett球体下的参量和回归解析，基于研究结果给出O2O电子贸易的消费者感知体验价值提升的具体策略。

关键词：O2O电子贸易 感知体验 Liket7量表 SPSS18.0 信度 效度

O2O电子贸易下的消费者体验价值状况调研

自2010年团购贸易模式发起之后，以团购为主的O2O电子贸易方式逐步融入大众生活。O2O电子贸易迅速发展，电商行业以及销售行业均不断完善O2O方案，完成虚拟和现实的衔接。

和传统的B2C、C2C贸易方式对比，O2O电子贸易方式更加强化顾客的现实消费感受，现实消费感受对消费者体验有直接作用。B2C、C2C电子贸易模式选取现实商户+网络交易系统+支付系统+物流方式；O2O电子贸易则采用现实商户+网络系统+支付系统的方式，成为其消费者体验价值的特殊属性。

O2O电子贸易仍然有各种使消费者体验价值较低的状况，使得消费者的满意度和忠诚度较低。赵钟丽（2016）把电子贸易方式下的消费者满意程度划分为数据检索满意程度、网络贸易满意程度、现实感受满意程度以及购物维权满意程度四类指标，并给出消费者体验价值的好坏对消费者满意度的作用，O2O电子贸易由于网络数据量大而增加了搜索难度。此外，由于O2O销售者诚信度、网络交易安全和维权状况并不完备，使得消费者体验价值小于预期值，出现消费者满意度较低的状况。

本文设计O2O电子贸易方式下的消费者满意程度调研问卷，并采用SPSS18.0对获取信息完成解析，统计结果解析能够反馈O2O电子贸易方式下消费者满意状况以及体验价值水准。调查问卷采用Liket7量表设定30个选项和7个级别设置问题答案，完成顾客满意状况分析（1为彻底不认同、2为不赞同、3为稍表不同意、4为可以、5为同意、6为较同意、7为深表同意）。本文采用邮件发送问卷方式，并根据主观和客观课题的完善程度进行评分和获取费用等级挂钩，用以保障获取信息的可信度和完备性。共发放300份调研问卷，针对25岁到35岁年龄段群体，回收282份有效问卷。

由表1结果可知：O2O电子贸易消费者满意程度分布在3到6之间，占据整体的58.87%；O2O电子贸易中消费者满意程度较低，因而可见消费者体验价值较低。

O2O电子贸易方式下消费者体验价值提升因素方案解析

（一）信息获取与数据统计解析

调查问卷选项主要包含三个模块：受访者基本数据，包含受访者性别、年龄、学历和月均开销；受访者判别选项，主要分析受访者是否满足研究目标；调研问卷主体模块，该部分充分分析文献并结合调研需要设定问题选项。如表2所示。

本文采用数据解析方法从所获取信息的特点着手解析信息分布特点，采用信息统计方案研究受调研目标的信息分布状况，通过SPSS18.0完成信息统计解析后得到样本信息的月均开销和每月进行O2O电子贸易数目等数据特点，如表3所示。表3分析可得：样本中的女性群体的比重约为男性的两倍，女性顾客群体更善于接纳新型消费模式，因而在O2O网络设计时可以针对女性顾客特点做相应调整。从学历角度而言，硕士层次以下进行O2O消费的群体较多，而以本科及以下群体为主，结合样本25到35岁的年龄段特点，硕士和本科及以下群体正融入社会逐步形成成熟的消费群体。而月均消费额度项说明可支配收益较低的顾客更偏向于参与O2O电子贸易，原因在于O2O网络贸易能获取更多实惠。

（二）信度和效度解析

信度解析。信度解析即为可靠性解析，其针对相同目标采用同种方式不断测试，对照重复测试值中间一致性层级。本文选取的问卷信度指标为Cronbachs a参量，即信度参量指标。该参量的大小体现是否具备可重复性和先后数据的一致性，可以展现所设计调查问卷的逻辑关联。常用的Cronbachs a参量在0和1中间变动，数值越高则问卷信度越高。通过SPSS18.0获取可靠性统筹Cronbachs a参量为0.823，若结果高于0.68则说明调研问卷内部逻辑关联严密，可靠程度和信度水平都很高，本文采用30个问项参量度量O2O电子贸易下的消费者感知体验价值提升很科学，如表4所示。

效度解析。效度解析即针对调研问卷完成有效性解析，该指标展现测试方案下获取调研目标对应特征结果。效度解析即将各个选项视为一个参量，对调研值全部问项完成参量解析，获取具有代表性问项，并针对各个问项负荷完成分类，证明调研问卷的效度指标。当各问卷效度参量高于0.6则效度指标较优，表5给出了部分问项的效度指标。

（三）KMO和Bartlett球体下的参量解析

KMO和Bartlett因子可行性解析。本文完成参量解析前首先对样本信息实现KMO结果样本测算以及Bartlett球体校验。若KMO结果高于0.9则樣本信息非常适合实现参量解析；KMO结果在0.8和0.9之间则可以完成参量解析；KMO结果在0.7和0.8之间则一般可以完成参量解析；KMO结果在0.6和0.7之间则勉强适合完成参量解析；KMO结果在0.5和0.6之间不大适合完成参量解析；KMO结果低于0.5不适合完成参量解析。Bartlett球体校验结果说明，统计结果显著概率结果在0和0.001之间，采用KMO样本测算和Bartlett校验值表明本文样本信息可以完成参量解析，如表6所示。

参量获取。参量获取中主要选取主成分解析模式和旋转因子方案。如表7给出，30个参量被提取为七个高于1的公共参量，其结果分别为：5.231、2.923、2.313、1.921、1.609、1.193以及1.102，采用累积方差策略得到的七个公共参量的整体方差结果为80.102%，即七个公共参量包含了80.102%的数据，因而七个公共参量能够展现样本的大量信息。依据参量特征结果来说，本文完成回归解析，并校验O2O电子贸易方式下的消费者体验价值解释整体方差。

参量命名。采用最大方差方案对参量载荷阵列完成旋转，利用整合后的旋转阵列实现因子得分解析，将各个成分所包括的参量完成归类。表8给出整合之后的旋转阵列，为便于解析，把载荷低于0.5的结果都忽略掉，依照参量旋转阵列的信息获取量表中选项和主成分解析方法整合的七个公共参量之间的关联。

依照调研问卷中各个选项的定义，本文给出主成分解析过程中七个公共参量的解释命名。公共参量1：商品或服务质量和优惠区间；公共参量2：实体店面商品或服务资源种类丰富；公共参量3：网络平台便捷特点；公共参量4：顾客数据安全特点；公共参量5：支付便利特点；公共参量6：网络宣传精准特点；公共参量7：服务质量。

综合表7和表8的各个参量对整体方差贡献效率结果不同，并且依据贡献率差别结果划分为T5、T3、T1、T7、T6、T4、T2，结果分别为23.92%，14.38%、11.25%、9.23%、7.69%、5.83%和5.32%。通过整合之后的旋转量表可得各个标准针对各个参量的作用层级也存在差别：在T1中价位优惠效果显著；在T2中可供选择的商品种类丰富；在T3中商品和服务数据详细；在T4中客户数据安全系数强；在T5中交易便捷特点显著；在T6中价位真实性显著；在T7中售后服务优质。具体如表9所示

（四）参量相关度解析

本文选取Person解析方案，通过SPSS18.0完成商品或服务质量和优惠区间、实体店面商品或服务资源种类、网络平台便捷特点、顾客数据安全特点、支付便利特点、网络宣传精准特点、服务质量和O2O电子贸易方式下消费者体验价值关联状态。并且采用双尾校验方案对相关参量完成假定校验，结果如表10所示。

表10中七个公共参量均和O2O电子贸易消费者体验价值存在各种程度的正关联。从解析值而言，各个参量和消费者体验价值关联存在差别，消费者体验感知和商品或服务质量与优惠区间的关联程度最大为0.452，其它因子的关联程度分别为：实体店面商品或服务资源种类丰富为0.312、网络平台便捷特点为0.253、顾客数据安全特点为0.372、支付便利特点为0.231、网络宣传精准特点为0.219、服务质量为0.381。

（五）回归解析

本文选取多元线性回归方案实现因变量和自变量的关联解析，即确定各个参量和因变量中间的数量关联，本文构建了多元线性解析模式如下：

（1）

式中的Y为因参量，T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7表述自变量，B0表述回归常数，B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7表述回归参量，E为随机偏差。Y为O2O电子贸易模式下的消费者体验价值，T1为商品或服务质量和优惠区间，T2为实体店面商品或服务资源种类丰富，T3为网络平台便捷特点，T4为顾客数据安全特点，T5为支付便利特点，T6网络宣传精准特点，T7为服务质量。

表11为采用SPSS18.0测算样本数据的回归参量，七个公共参量非标准系数分别是0.398、0.387、0.187、0.162、0.125、0.109、0.293，七个公共参量标准系数分别是0.375、0.352、0.091、0.153、0.152、0.167、0.089，回归解析的过程中，权重结果越大则因参量的贡献越大。表11中结果可知，商品或服务质量和优惠区间对消费者体验价值作用明显。

表中的R和Sig结果都源于七个自變参量Sig处理后的结果，其回归参量在10%下则通过回归校验。如表12所示，在多元线性回归模式中，选取判别参量以及回归标准差值校验拟合状态，并选取F值获取回归模型特点，表中得到回归参量R为0.791，R2为0.623，调节之后的R2为0.621。模型拟合程度校验中系数越和1接近表明其拟合状态越好，本文结果为0.621则其拟合状态较好。

根据计算，得到F值为123.215，说明模型拟合状态较优，由于F校验Sig结果为0.001低于0.1，在1%置信标准下通过了F校验，说明整个模型中因变量和自变量为线性关联，本文根据计算得到多元线性回归参量。

Y=0.352+0.398T1+0.387T2+0.187T3+0.162T4+0.125T5+ 0.109T6+0.293T7 （2）

采用SPSS18.0对七个参量完成多元化回归解析，能够得到O2O电子贸易模式下消费者体验价值重要级别，从各个参量对消费者体验价值显著水平重要程度由高到低依次为商品或服务质量和优惠区间、实体店面商品或服务资源种类丰富、服务质量、网络平台便捷特点、顾客数据安全特点、支付便利特点、网络宣传精准特点。

O2O电子贸易的消费者感知体验价值提升策略

保障商品质量和服务满意度。一是根据消费者需要进购商品。销售者首先进行市场研究选取适合网络顾客消费的产品进行网络宣传，保障拥有充足的货源以及服务接待容量，让顾客消费不会拥堵以及资源提供不足状况发生。二是构建标准的质量保证系统。O2O电子贸易需要搭建严格的质量监管系统，由于电子贸易的不断发展，O2O电子贸易给顾客带来便利和风险，政府应加速电子贸易体制监管和投诉体系，不断控制风险。网络公司应建立质量分析体系完备消费者投诉处理平台，避免商品质量引发的消费者情绪。三是提升实体店面消费者体验满意度。O2O电子贸易和B2C、C2C差别在于O2O更加注重消费者现实体验，销售者可为消费者提供智能化的消费感知。

发掘CRM和O2O电子贸易的融合点。O2O电子贸易可采用CRM解析和整合消费者数据，并且整合商品价格数据、网络运营数据以及使用者评判数据，将信息、解析结果和店家互联，并保障消费者能够入网识别。商业需要顾客资源，采用CRM搭建销售平台便于消费者预览、交易、给出感知偏好、售后评判等信息，并研究消费者买入习惯，设计在适当场合下给消费者提供产品数据，提升消费者感知价值。

提升支付便利。完善全方位支付体系，便于消费者和商户的数据维护，保障资金及时入账，节约对账时间，采用银行卡支付模式，搭建有效的Pos支付体系、一卡通消费、软件消费、等设施便于消费者随时随处进行交易。

保障消费者支付安全。采用网络防火墙防御各种危险袭击，搭建检验非法入侵的平台，监测电子贸易系统设置是否科学，检验存在的漏洞以及不法攻击行动。采用虚拟专网VPN模式搭建特殊化加密的通信策略，在各个企业的内部构建专有通信线路。搭建防御病毒体系，增强电脑系统和网络的病毒防护，营造使消费者信赖的O2O电子商务贸易环境，减弱消费者的体验危机。

参考文献：

1.余思琴，王明宇，刘淑贞.O2O模式对移动电子商务带来的机遇与挑战探析[J].中国商贸，2013，9（9）

2.毛平，陶玲，戴建华.基于消费者特质的冲动性网购行为影响因素实证研究[J].商业经济研究，2016，11（3）

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5.龚艳萍，苏中跃.社交网络环境下品牌粉丝营销策略分析[J].商业经济研究，2016，11（2）