农产品电商平台的顾客忠诚度影响因素研究
2018-11-12柏建成陈胜伟
葛 靖,柏建成,陈胜伟
(盐城师范学院,江苏盐城224007)
一、引言
随着互联网的飞速发展,网络购物环境完善与普及,网购模式也在飞速的发展。但伴随着网络使用越来成熟,人们逐渐发现了网购的弊端,互联网虽然提供了便利性,但是消费者却无法获得产品或服务的购物体验,因此消费者容易出现经常性的变换虚拟商店,寻找最佳的产品或服务。
电商平台的经营模式在改变,但是顾客忠诚度对于电商平台的重要意义仍未改变,从产品竞争转变为顾客群体的竞争,拥有大量的顾客群体,就有大份额的市场,电商平台才能赢得巨大的市场利润,培养忠诚的顾客群体,对电商平台有着重大意义。
二、农产品电商顾客忠诚度影响因素评价模型构建
本文通过对模型的研究分析,总结出网络顾客忠诚度的四个主要影响因素:网络技术、服务质量、顾客感知价值和替代选择性。网络忠诚度影响因素模型指标体系的构成分为二级指标,其中“网络忠诚度”为评价目标;顾客忠诚度影响因素评价模型中的“网络技术、顾客感知价值、服务质量及替代选择性”四要素作为一级指标;根据网络营销的特点,可以将这四个要素进行展开,设计成具体的二级指标,然后组建成调查问卷上的题目。如表1所示。
三、网络营销下顾客忠诚度的实证分析
(一)调查问卷设计以及样本分析
1.调查问卷设计
本文的调查问卷题目是根据忠诚度指标体系来确定。问卷的设计和数据的调查是分析网络顾客忠诚度影响因素的重要环节,一级指标评定结果的准确性很大程度上由问卷设计来决定。
表1 指标体系构成
2.调查对象分析
本研究主要调查年龄分布在20岁至50岁的男女群体、并且收入较高、乐于接受新事物、受过良好教育的群体,这些群体当中基本都有农产品电商平台的购物经验,这样可以确保调查样本的信息资料可靠,方便问卷的数据分析。通过分析,被调查者中女性所照比例为55.7%,男性所占比为45.3%,被调查者多为30岁以下(包含30岁)的年轻人(表3),其中专科学历和本科学历为研究主体,占比分别为28.6%和48.6%。
(二)指标检验分析
为确保模型的科学性,需对问卷进行信度与效度分析。如果要让问卷的可信度较高,克朗巴哈系数必须大于0.7。效度分析是指测量问卷的有效度,如果问卷提取的平方差在0.5以上,则问卷有足够的有效度,问卷常用的是因子分析的方法。
1.信度分析
表2 信度系数分析
表3 可靠性统计
从表2可以看出个变量的值都高于0.7,总表的值为0.898,说明各变量之间的内部一致性较好,本文研究的调查问卷具有高度的可靠性,能够真切地反映网络顾客忠诚度的影响因素。
2.效度分析
表4KMO和巴特利特检验
从表4可以看出,KMO值等于0.741,高于0.5,说明该问卷分析得出的数据适合进行因子分析。巴特利特球形度检验的显著性为0.000,低于0.01,说明所分析的数据之间具有一定的相关性。
3.回归分析
本文采用多元回归分析来计算各因子对网络顾客忠诚度的影响程度。本研究中,将网络忠诚度设为因变量,四个因素设为自变量,进行多元回归分析。由表5可以看出,调整的判定系数0.914接近1,因此认为拟合度较高。
表5 问卷拟合度检验
从表6可以看出,“显著性水平0.05明显高于回归方程的显著性检验的概率P值”。由此可以得出网络忠诚度与四个因素之间线性关系显著,回归模型的建立是合适的。
表6 回归分析结果
由表7可以看出,因子B1、B2、B3与网络忠诚度之间均存在显著的相关关系,而且3个因素对网络忠诚度的影响为正向影响,所以为正相关关系;B4对网络忠诚度的影响为负向影响,所以存在负相关关系;用Y表示网络忠诚度,用X1、X2、X3和X4表示4个影响因素,网络忠诚度的表达式应为:Y=0.012X1+0.130X2+0.159X3-0.083X4+2.684。
表7 问卷回归分析结果
(三)网络顾客忠诚度结果分析
本研究通过对农产品电商平台客户的调研,运用多元回归分析法对调查问卷数据进行分析,得出网络技术、顾客感知价值、服务质量与替代选择性四个因素均对客户忠诚度有着显著性的影响。
其中服务质量因素对网络忠诚度的影响最为明显。从四个因素影响程度可以看出,网络环境下服务质量对于顾客的要求来说是处于第一位的;其次顾客对自我认知也是非常重要的,顾客感知价值对忠诚度有着重要的影响,顾客感知价值越高,就会表现越忠诚;相反则越不忠诚;当产品或服务的替代吸引力较小时,顾客才会表现得越忠诚;最后,网站技术是核心,具备完善的网络技术,才会为客户提供完善、安心的购物流程,网络技术越完善,顾客体验越完美,顾客忠诚度才会越高。