非生鲜品类O2O服务质量对顾客满意度影响研究

王一敏 杨林岩

(西安交通大学 管理学院，陕西 西安 710049)

0 引 言

O2O(Online To Offline，也称在线离线/线上到线下)，是指将线下的商务活动与互联网结合，使互联网成为交易的前台。这种线上网络平台与线下实体店有效结合的创新模式，得到市场和消费者的支持和认可[1]34-35，该模式最大限度地利用离线和在线资源，实现双赢[2]35-36。O2O这一新兴经济形态作为企业差异化竞争战略，运营的成功与否关系着企业在未来市场竞争中的成败。各大电子商务平台和传统零售企业纷纷开始布局商超O2O的战略和经营，线上平台开始进行线下布局，线下企业开始朝着线上延伸。依托日益普及的智能终端和互联网，电子商务平台和实体商超企业都更加注重对顾客的开发，顾客购物满意度也就成为企业关注的重点。顾客满意度受到顾客在网上购物和线下接受服务时服务质量的影响，加强线上线下服务质量的联动配合成为提升新零售模式顾客满意度的重要途径。本文在已有研究的基础上，分析影响非生鲜品类O2O服务质量的因素，力求从根源上找出提升服务质量的方法，全面提升服务质量，使顾客有良好的购物体验，进而推动O2O模式的良性发展。

1 相关文献综述

1.1 服务质量

用户满意度受服务质量的影响，只有提升服务质量才能提高用户满意度。服务质量是用户对服务或产品优越性的整体评价[3]173-187，在线零售顾客满意不仅受网站设计、网络互动等线上因素影响，也受线下实体店的消费过程、线下物流以及线上线下的整合感知等因素的影响[4]。

1.2 顾客满意度

顾客满意度概念起源于消费心理学，从Cardozo[5]244-249首次将顾客满意的概念引入市场营销到Churchill,Surprenant[6]491-504将顾客满意视为顾客比较预期结果的报酬与投入成本后的评价，至今经历了多次变化，本文将顾客满意度定义为基于消费经验与买卖双方互动完成交易全过程后顾客给出的总体性评价。由于非生鲜品类所提供的产品来源于各大品牌厂商的标准化产品，产品质量比较稳定，因而只讨论服务业的顾客满意度。Williams[7]422-438和Cronin[8]55-68等研究证实了顾客感知质量的影响要小于顾客满意对消费行为的影响，表明消费行为意向受感知质量和顾客满意的影响。

1.3 服务质量维度对顾客满意度的影响

1.3.1 社会交换理论下的服务质量与顾客满意度

社会交换理论以经济交易原则为基础，综合功利主义古典经济学的交换思想，并吸收文化人类学、社会传统和行为心理学(霍曼斯)的交换思想理论。在O2O服务过程中，电子商务平台、实体商家与顾客产生交易服务交换、社会交换的消费体验和购物体验的培养，服务质量能够为企业带来潜在的战略收益。本研究中线上线下服务质量对顾客满意度的影响可看作是O2O电子商务平台、实体商家协调配合与O2O顾客的交换，且这种线上、线下服务质量与O2O顾客满意度均基于个体的感知，O2O顾客感知的服务质量本身是对顾客满意度的重要驱动因素。

1.3.2 基于用户体验的服务质量各维度与顾客满意度

O2O作为体验经济的一种新兴模式，需要以用户体验的全面研究为支撑。该领域的研究关注点也从传统的可用性设计转向交互过程中，包括认知、期望、动机等的用户心理和包括情绪、喜好等情感因素的用户体验全面研究。ISO国际标准化组织对此的定义为：用户体验是指用户在期望使用或使用一项服务、系统或产品时的反应与感知[9]。狭义的用户体验只关注用户在实际使用过程中的个人体验[10]55-66。可见，消费者的体验是主观的且注重实际应用的过程。下面所提出的影响顾客满意度的服务质量各维度是以用户为中心，涵盖电子商务O2O交易，包括售前、售中、售后服务全过程的从线上到线下基础服务因素。

1.3.3 O2O服务质量维度

范秀成[11]8-23提出的“扩展的服务交互模型”和“顾客感知服务质量模型”是以定性分析的方式提出服务交互过程和交互质量在人际关系层面的模型。在服务过程中，顾客对服务过程的评价受到顾客之间交互作用的影响。在总结相关理论和商业实践经验后，本文依据测量传统服务性行业的SERVPERF量表和用于测量B2C网上交易情况的E-S-QUAL量表的因子，构建属于O2O非生鲜品类这一细分市场的特定情境下的服务质量评价维度，以实证方式研究O2O服务质量维度对顾客满意度的影响。Ruyter K de,Wetzels M[12]83-88在测量传统实体零售业动态感知服务质量中的应用中获得了较理想的结果。选取的这两种量表符合O2O的特点，但由于研究服务线上线下联动的整合，所以，量表的维度还需修正。按照 SERVQUAL 量表的论述，服务质量被分解为可靠性、响应性、保证性、情感性和可感知性五个维度。服务质量五维度的结构会依行业不同而不同，SERVPERF模型仅用顾客对服务的实际感知来衡量服务质量的高低，只考虑实际绩效，用实际感知绩效指标代替服务期望和感知服务之间的差距来判定服务质量，摒弃了差异分析的方法，缺少对顾客隐私性的研究。由于顾客主观形成各种期望，差异分析方法比较繁琐，所以，本文采用单项量表来解释整体服务质量的更多变差，力求在实证方面更加可靠。

1.3.4 O2O服务质量维度对顾客满意度的影响

近年来， 学者们针对O2O服务质量对顾客满意度影响的研究大致可以分为三类：第一类， 在研究中只把服务质量作为一个因子， 采用平台声誉、感知成本、感知风险、顾客期望、感知质量、感知价值来评价所有商业类型的O2O顾客满意[13]46-48。这类研究过于宽泛， 不能有针对性地指导商业实践， 其中有些研究只着重于较为主观性的顾客期望对满意度的影响[14]58-60， 而O2O线上服务质量又对顾客满意度有较大影响， 只采用有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性这五个传统维度，忽视了O2O模式线上服务差异性过大而受到学界的质疑。第二类，研究中简单的套用SERVPERF模型的维度质量的特点，不能完全涵盖该模式服务过程。第三类，在研究中，单纯将服务质量的维度分为人机交互和人际交互，或是将其区分为线上顾客满意度和线下顾客满意度[15]148-153,[16]138-144。这样的研究维度不仅在概念上不够抽象和内涵上有所重复，更突出的问题是没有认识到O2O是线上线下全过程中的服务联动与资源整合。为此，在已有研究的基础上，本文提出符合商超O2O特点的服务质量维度对顾客满意度的影响模型，在保证相关维度抽象性和全面性的前提下对传统服务质量维度进行调整和增加，同时，注重线上线下联动中的O2O服务全过程。

O2O模式下的服务更加注重顾客的主观体验过程，顾客接受服务的方式和其在服务生产和服务消费过程中的体验影响了顾客感知的服务质量，O2O中的生鲜品类虽属于“流量品类”，是高频次高黏性的品类，但由于其产品质量在实际研究中有很多不可控的因素，加上对物流方式和水平的要求不同，为了研究O2O最基本的服务质量和顾客满意度提升方法，下面只限于研究非生鲜品类的O2O现状，以发现基础服务中的问题和解决途径，研究针对O2O非生鲜品类的服务质量和顾客满意度提出模型，探索这一情境下用户感知的服务质量的相关因素对顾客满意度的影响作用。

2 研究假设

Parasuramn A,Zeithaml V等[17]12-40在顾客对服务5个维度的感知与期望之间差距的基础上创建了一种量化评价感知服务质量的Servqual方法。由于PZB未考虑文化和地区的不同因素对服务质量的影响，研究局限于美国个别行业的服务质量维度。学者们大多认可服务质量的多维性，但对其应包含多少维度以及具体的维度特性仍有不同看法。对于不同的文化背景、社会条件和服务内容，服务质量的维度可能增加也可能减少。目前针对O2O模式下服务质量各维度对顾客满意度影响的研究还较少，对服务质量的各维度进行调整后，在中国O2O模式的情境下对O2O顾客满意度的影响进行探索。随着顾客网络购物经验的增加和网络安全问题的出现，用户更加重视对个人信息和支付安全的保护，因而增加了E-S-QUAL量表中私密性这一维度来测量O2O服务质量。以上是在结合O2O自身特点的基础上对该量表进行的修正，以探索适合影响这类细分市场服务质量的测量变量。

根据以上分析，针对O2O中非生鲜品类服务质量的各维度对顾客满意度的影响进行研究，并参照范秀成[1]8-23的方法对服务行业构建模型，研究在中国情景下非生鲜品类O2O服务质量六维度对O2O顾客满意度的影响，提出以下假设：

假设H1：线上系统的履行性与顾客满意度之间存在正相关关系

假设H2：线上系统的私密性与顾客满意度之间存在正相关关系

假设H3：线上线下的可靠性与顾客满意度之间存在正相关关系

假设H4：线上线下的反应性与顾客满意度之间存在正相关关系

假设H5：线上线下的情感性与顾客满意度之间存在正相关关系

假设H6：线下系统的可感知性与顾客满意度之间存在正相关关系

相关研究表明，服务质量是影响满意度的重要因素[18]85-126。服务质量研究依赖于特定的情境，下面提出的服务质量六维度对顾客满意度的影响更加注重O2O中线上线下服务的联动与协调。并借助传统服务手段为客户提供的线下服务传递效率和产品质量是顾客重点考虑的因素。对于线上服务，顾客重点关注服务质量、信息质量和系统质量。在传统零售业服务质量研究中，服务质量对顾客的满意度有正向影响作用。本文提出零售业O2O服务质量与顾客满意度研究模型，见图1。

3 研究设计和数据收集

本研究采用问卷调查方法，对收集到的数据进行Spss和Amos分析以检验模型。

3.1 研究对象的选择

本文选择电子商务公司与实体店铺合作的移动APP购物网站——京东到家作为研究对象。为避免顾客与网站之前的交互经验对其行为的影响，选取顾客首次使用该网站时感知到的服务质量和满意度，向初次使用“京东到家”平台购物的顾客发放调查问卷。京东到家是互联网企业与商超实体店铺联合打造的O2O生活服务平台。该网站依托京东物流体系和物流管理优势、同时基于共享经济整合实体商超各类O2O生活类目。“京东到家”是从线上的购物订单服务到线下向消费者提供超市产品的配送，并基于京东物流2小时内快速送达的订购商品的生活服务一体化应用平台。其线下和线上所提供的服务中商品库存状况、商品品质、开店系统的信息维护管理方式、地理位置流量整合状况和能力、服务硬件设施和人员数量都是同一情境中的因素。京东作为实体门店的合作伙伴提供O2O的基础物流服务、基础订单服务是一个统一系统及解决方案提供商。

图1 零售业O2O服务质量与顾客满意度研究模型

笔者在该平台组建初期便开始收集研究数据，以保证收集到足够多的数据来研究顾客初次使用时感知的服务质量和满意度。

3.2 变量的测量与问卷设计

本文设计零售业O2O服务质量与顾客满意度研究模型涉及7个变量，分别是线上系统的履行性、线上系统的私密性、线上线下的可靠性、线上线下的反应性、线上线下的情感性、线下系统的可感知性和O2O顾客满意度。研究中的测量项目全部来自于已有的相关文献。为了保证变量测量的信度和效度，保证翻译的准确无误，本文对英文题项采用翻译一回译(translation-/back-translation)的方法[19]7-43。经过预调查，同时，对部分题项进行了剔除和修改，然后采用5点Likert量表法对相关变量进行测度。最终将调查问卷设成三个部分：第一部分为个人基本信息，包括顾客性别、最高学历、平均月收入、生活是否忙碌和使用该移动端购物是否缓解了时间压力、通常使用移动端APP购物及移动端购物频率。第二部分为顾客感知的服务质量调查，共有26道问题。第三部分是顾客满意度调查，共有4个问题。变量的测量项目见表1。

3.3 研究过程

本研究对某实体店铺首次与京东到家平台合作进行购物的顾客进行了问卷调查，平台选择首次访问该移动购物网站的顾客作为研究对象。大部分顾客通过移动端购买了非生鲜品类的商品。共收到623份问卷，剔除14份明显有偏差的问卷，最终得到有效问卷609份。

3.4 研究样本

研究样本中，男性206，女性403人，最高学历为本科及以上的为383人，占总人数的62.8%，大专学历为195人、高中学历为31人。受访顾客平均月收入分为两档， 两档的人数大致相当， 其中，月收入2 000～3 500元的为295人、 3 500～4 500元的为316人。样本顾客中，337人在家中购物、工作中休息时间购物208人、外出聚会时购物67人。样本顾客中使用该移动端购物频率分别为：每周1次336人，占总数55.1%；每月1～2次275人，占总数45.1%，可见，本研究的调查对象普遍对网上购物比较熟悉，因此，能够对购物网站做出评价。受访顾客感觉自己的工作和生活忙碌并且使用该购物方式后缓解了生活中时间压力的为438人，占总人数的71.8%，大部分顾客符合该商场O2O平台所针对的忙碌的都市人群的目标客户定位。

表1 变量的测量项目

4 实证分析

采用两步法研究方法验证模型的有效性，第一，验证测量模型中相关变量的信度和效度；第二，运用Amos验证结构模型的有效性。在两步法研究的基础上，利用Spss19.0版软件对收集到的数据进行分析。

在测度模型中，通常用Cronbachα值、均值和方差来评估变量的信度，采用Cronbachα信度系数法检验测量模型信度。当Cronbachα值大于0.7时，可以确定量表的信度较高。为此，通过Spss19.0软件对609个样本进行可靠性检验，从而得到各个变量的Cronbachα值，见表2所示。

从表2可知，各个变量的测量信度均在0.637～0.787之间，通过了信度检验，其中，4个变量的值都在0.7以上，表明测量问卷的稳定性比较高。

表2 各个变量的Cronbach α值

实证研究通过聚合效度和区分效度两个维度测量模型的效度，下面采用探索性因子分析法进行效度检验。第一，进行KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)样本测度检验和Bartlett球形检验，以确定样本是否适合做因子分析。检验结果表明KMO值为0.762，Bartlett球形检验Chi-Square统计量的值小于0.01，表明差异极显著，说明样本适合做因子分析；第二，利用Spss19.0软件对样本进行因子分析，并采用方差最大法旋转因子载荷矩阵，旋转成份矩阵见表3。

由表3可知，在因子分析中，共有大于1的7个因子特征值被提取出来，累计解释方差为53.219%。同时，所有题项在某一相关因子上的因子载荷都超过了0.6，且只在该相关因子上达到0.6以上的载荷值。研究结果表明，测量模型具有良好的聚合效度和区分效度，通过了效度检验。

5 结构模型分析

下面采用Amos软件对概念模型进行结构方程模型分析，同时，将人口统计变量(参与者的收入、学历、每周平均上网时间、每月平均的网络购物次数)作为控制变量加入到模型中进行分析，结果发现：四个控制变量对再次使用意向都没有显著的影响。研究模型的路径分析结果见图2。

表3 旋转成份矩阵a

续表3：

变量题项成份1234567OOS R10.148-0.0020.6370.0240.0480.1280.083OOS R20.100-0.0180.663-0.0310.0280.1040.034线上线下的可靠性OOS R3-0.0060.0110.650-0.0310.098-0.191-0.040OOS R40.089-0.0180.7080.1250.044-0.055-0.002OOS R5-0.0090.0850.6390.037-0.0120.0780.053OOR10.156-0.0350.148-0.0020.0760.7810.025线上线下的反应性OOR20.0980.062-0.0720.0540.0500.787-0.095OOR30.144-0.0330.0210.093-0.0270.7390.032OOE10.0070.0770.1020.715-0.0850.132-0.035线上线下的情感性OOE20.0150.018-0.0350.7520.0020.0000.047OOE30.0650.008-0.0140.7120.0740.037-0.004OOE40.1070.1090.0730.6730.001-0.013-0.085OT10.0670.7130.0120.184-0.018-0.0100.014OT2-0.0150.749-0.023-0.0450.0090.0040.049线下系统的可感知性OT3-0.0510.7200.067-0.030-0.006-0.012-0.094OT4-0.0260.7260.0960.0890.0560.029-0.013OT50.0820.691-0.0800.0420.054-0.0120.007OOS Q10.0440.1090.0670.0580.6400.1220.054O2O顾客满意度OOS Q20.0780.0270.0560.0380.772-0.0910.036OOS Q30.011-0.0960.0260.0150.734-0.0460.066OOS Q40.0440.0480.037-0.1010.6000.091-0.092累计解释方差=53.219%

图2 研究模型的路径分析结果

模型的拟合度见表4。该模型的值均符合结构方程的建议值，表明模型拟合较好。

表4 模型的拟合度

研究模型中的样本数量为609个，超过了400，因此选取大样本量的模型比较有代表的数值。其中，RMSEA愈小愈好，通常小于0.08为可接受范围；卡方自由度(CMIN/DF)愈小，表示假设模型与观察数据愈适配，卡方自由度之比越大，表示适配度愈差，通常小于3较好。本研究模型中的数值为2.304，符合数值标准的要求，说明模型与观察数据比较适配。简约适配度指数，PCFI、PNFI越大越好，通常要大于0.5以上为可接受水平，本模型分别达到了0.783和0.705，表明模型适配度较高。GFI的值越大越好，通常大于0.9以上为可接受水平，模型中的数值为0.903，符合标准。增值适配度指数CFI的数值越大越好，通常大于0.9以上为可接受水平，本研究中模型值为1.000，说明模型拟合度较好。

结果显示，模型中的6个假设都得到支持。每个变量和分项提问的路径分析显示P值大部分达到了非常显著的水平，每个影响O2O顾客满意度变量的分项提问P值都达到了三颗星，表明这些测量变量的问卷内容与模型配适度较高，表明对顾客在O2O购物过程中感知到的服务质量的问卷内容效度得到了保证，可以在这类研究情境中使用。其中，线上系统的履行性和可靠性对顾客满意度的影响最为显著，O2O模式下由于移动购物端线上提供的SKU(品类)数目较为丰富和全面，这在方便消费者快捷购物的同时，也为销售方带来了库存动态管理的困难与挑战，因此线上系统的履行性和线上系统的可靠性成为影响顾客满意度的重要因素。由此可见，线上系统的私密性、线上线下的情感性、线上线下的反应性和线下系统的可感知性影响了顾客满意度。

6 研究结论

商超O2O作为一种新型零售业态，在促进零售贸易增长和方便人们消费，培养新的消费习惯等方面发挥着日益重要的作用。在实际运营中，企业因经验不足不能及时发现影响其服务质量和顾客满意度的具体问题，导致顾客体验不佳，使消费者难以形成消费习惯。顾客不满意的焦点主要集中于产品库存缺货，订购后难以快速发货，付款安全与购物隐私等方面，这些问题是交易过程中比较基础性的服务质量问题。

本文分析O2O非生鲜品类的情境模式下顾客感知服务质量的六个维度，将人机交互引入服务质量评价中，着重于对交互质量的研究。采用单项量表将研究聚焦于顾客感知服务质量的测量上，克服了在同一时刻对顾客的期望和感知绩效同时进行测量的不科学性，避免了重复计算期望现象。由于每个顾客对服务的评价标准不同，因此仅从绩效的角度对服务质量进行评价，弱化期望在服务质量评价中的作用，使研究更加简洁明了且有针对性。研究结论如下：

(1)顾客在使用O2O移动购物端进行购物至完成出货配送售后的整个购物过程中，由于提供商品的技术质量的标准化和实体门店售后服务的水平较高，影响顾客满意度的因素集中于售前和发货、配送环节，企业售前和配货的服务质量对于提升顾客满意度至关重要。

(2)线上系统的履行性和线上系统的可靠性对O2O顾客满意度的影响较大。在线上系统的履行性这一维度中，顾客向网站提交订单后能否快速准确发货成为考验企业库存管理能力的重要因素。在运营过程中需要保持线上线下商品库存和物流的实时同步更新，才能保证O2O购物过程中库存的准确性和及时性。

(3)线上系统的可靠性反映出提升顾客满意度既需要成熟的电子商务平台的网站设计，更需要从人际交互角度提升服务质量和顾客满意度。在商业实践中，应加强服务人员的O2O流程培训和提升服务素养，在移动端的设计中，提高页面信息的简洁性和搜索商品功能的便捷性，从而既可以提升顾客购物过程中的满意度，又可以培养顾客购物习惯并增加企业业绩。

(4)线上系统的私密性、线上线下的反应性、线上线下的情感性、线下系统的可感知性四个维度中，线上系统的私密性成为影响顾客满意度的主要因素。由于顾客已有实体店铺的购物经验，可感知性这一在传统C2C和B2C模式中较为关注的因素在O2O模式中并未起到非常重要的作用，反应性和情感性也没有对顾客满意度产生重要的影响，因此，企业在追求商业效应的最大化时，需要注重对顾客隐私的保护。提升顾客满意度，对私密性的保护措施未来将成为独特的竞争优势。