服务便利性对顾客满意度的影响研究

杨晓鹏

(潍坊学院经济管理学院，山东 潍坊261061)

随着我国商品经济的快速发展，超市已经成为我国零售业的典型代表。但随着超市规模的扩大和数量的增多，超市之间的竞争也越发激烈，在这种情况下，超市服务的便利性逐渐成为消费者选择购物超市的重要依据。然而，在国内外的研究当中，对服务便利性的研究尚处于初期阶段，相应的研究还比较匮乏。国外有关服务便利性的研究多集中在对满意度与忠诚度的影响方面；而国内对服务便利性的研究主要集中在对满意度、忠诚度和感知服务质量的影响等方面。而在现实当中，消费者对超市的信赖也是消费者选择超市的重要依据，而消费者的转换意图可以降低超市的竞争力。但在先行研究中，服务便利对信赖和转换意图的影响研究尚处于空白阶段。因此，论文以超市购物为背景，从消费者的角度去研究服务便利对信任和转换意图产生的影响关系，此外，还探讨消费者的信赖能否让服务便利性对转换意图所产生的负的影响力变小，信赖能否减少转换意图对顾客满意的影响。

一、文献综述

(一)服务便利性

便利性指的是能够节省顾客时间成本的产品或服务。通常顾客在消费的过程中会持续地耗费时间和精力，这时就需要商家提供服务的便利性来减少顾客在消费过程中所耗费的时间和精力。著名营销学者Berry把服务便利性定义为有助于消费者降低劳动的服务。他还指出服务便利性是由一个二维结构和五个种类构成的，二维结构是指消费者所感知到的时间维度和努力维度；五个种类是指决策便利、渠道便利、交易便利、收益便利和售后便利。Colwell等的研究中指出，服务便利性指的是顾客在消费的过程中，对自己所付出的时间和精力的感知程度。

(二)信任

信任指的是相信对方是诚实、可信赖、正直的。国外的很多学者将信任定义为在可能受到损害的条件下，对另一方行动的乐观期望。Singh的研究认为信任是维持良好关系的基础，是实现服务承诺的重要因素。也有很多学者认为信任是服务业成功的关键因素。当顾客的信任达到一定的程度时，顾客会变得更加主动和积极，即顾客会主动与企业进行合作，给企业提供相应的信息。此时零售服务企业就能很容易地获得顾客的信息，从而增强企业自身的创新能力，以提高企业的服务效率。

(三)转换意图

很多学者的研究认为顾客的转换意图指的是顾客在购买产品或服务后，由于诸多因素的影响，从而产生的由当前企业向其他企业转换的心理。Logue等的研究认为，转换意图指的是终止与目前交易商交易关系的程度，停止与目前供应商合作的可能性。Ernst和Young认为转换意图是指停止与目前供应商的合作，进而转换到与其他企业合作的心理倾向，它可以降低顾客对企业的满意程度，对企业而言是一种莫大的损失。Efrat等的研究中认为当顾客开始产生转换倾向时，就意味着供应商的服务质量有待于改善和提高。

(四)顾客满意度

顾客满意度的概念最早起源于欧美地区，Cardozo是最早研究顾客满意的学者，他认为顾客满意度指的是顾客消费之前和之后的感知心理差异。Anderson和Fornell根据先行研究成果，把顾客满意度定义为顾客对某种交易条件下对产品或服务的购买后的评价。Faircloth等的研究中认为顾客满意度是消费者在通过购买动作后的心理结果。Haward(2009)的研究认为顾客满意度是顾客消费开始前对产品和服务的心理期待与消费过程中所感知的价值之间的差异。

二、研究假设与研究模型

(一)服务便利性对信任的影响

很多的先行研究表明服务便利性中包含了顾客商品选择的多样性，商品的种类越多，顾客选择的便利性就会越大，这时顾客对服务提供者的信任程度就会增加。在Quelch和Klein(2004)的研究中发现线上商店的配送便利性(速度、质量等)会对顾客的信任、满意度和再使用意图产生积极的影响。Hunt(2008)认为线下店铺的设施(购物通道、购物车的位置等)、环境等因素对顾客的信任产生积极的影响。

假设1：服务便利性对顾客的信任产生正的影响。

(二)服务便利性对转换意图的影响

Bhattacherjee(2010)的研究中表明服务便利性对转换意图产生显著的负(负号)影响，即顾客感知到该商店的服务越是方便，顾客就越不会转移到其他商店去购物；满意度越高，转换费用就会越高，从而转换意图就会越低，这时的忠诚度就会越高。Lin(2010)的研究表明顾客的满意会增加顾客的转换费用，提高顾客的再访问意图，从而降低顾客的转换意图，在该研究中转换费用和顾客的再访问意图在满意度与转换意图之间起到了双重中介的效果。

假设2：服务便利性对转换意图产生负的影响。

(三)服务便利性对顾客满意度的影响

很多的先行研究表明，方便的服务可以有效地提高顾客所感知到的价值，也就是说顾客在购物的过程中所得到的方便越多，就越容易产生更高层次的满足感。Berry的研究表明如果顾客们能够在购买产品或获得服务的过程中轻而易举地得到方便或便利，那么这部分顾客在心理上会更容易得到满意，并且能够促使消费者再一次进行访问。

Choy认为服务供给者所提供的服务方便性能够影响顾客的满意度，例如，超市购物通道的便利，服务员的随叫随到和购物车的摆放等，这些因素都能够影响到顾客的购物满意程度。即购物通道越方便，服务员的态度越积极，顾客的满意程度就会越高。

假设3：服务便利性对顾客满意度产生正的影响。

(四)信任对顾客满意度的影响

Everard和Galletta(2006)的研究表明，顾客对于特定企业的信任程度可以有效地增加顾客对于特定企业产品或服务的信任感和满足感，同时也可以提高顾客对于产品质量和服务质量的忠诚度，从而形成对该企业的积极评价。在Mayer(1995)的研究中表明顾客对于大型超市产品、服务、环境和店员等的信任感越强，就越容易对整个大型超市的所有因素产生满足感，从而会积极地影响顾客的口碑和再访问意图。

假设4：信任对顾客满意度产生正的影响。

(五)转换意图对顾客满意度的影响

Oh和Yoon(2009)，Seo(2013)，Yoon&Sung和Lee(2009)等的研究都证实了满意度对转换意图有着负的影响关系，即满意度越高，转换意图就越低；满意度是转换意图的先行要因。Williamson(2009)的研究认为顾客转换意图的产生，必定会对满意度产生消极的影响，即当顾客想要转移到其他服务供应商上时，必定是因为对现供应商产生了不满。

假设5：转换意图对顾客满意度产生负的影响。

(六)信任的调节效果

Erdem和Swait(1998)，Faircloth，Capella和Alford(2001)的研究认为，消费者对于某种产品品牌的信任程度可以对消费者的忠诚度和店铺的转换意图产生影响，即当消费者对某种产品或者企业产生信任感时，消费者在购买产品或者服务的过程当中所感知到的危险程度就会减弱，这时就会提高该企业或者产品在消费者心目中的地位，从而增加消费者对企业的品牌形象，削弱消费者的转换意图。

Cronin&Brady和Hult(2000)以西餐厅的消费者为研究对象，研究了品牌信任与消费者满意度之间的关系。即消费者的信任感对消费者的行动性或者态度性满意度会产生积极的影响关系，当消费者对西餐厅产生信任感时，不仅会增加消费者的满意度，同时还会削弱消费者对其他西餐厅的访问欲望。

假设6：消费者的信任程度越高，服务便利性对转换意图所产生的负的影响力就会越小。

假设7：消费者的信任程度越高，转换意图对顾客满意度所产生的负的影响力就会越小。

根据本研究所设定的研究假设，研究模型如图1所示。

图1 研究模型

三、实证分析

(一)资料收集

研究通过电子邮件和问卷星微信连接的形式共向消费者发放了380份问卷，回收了350份，删除了不诚实回答或者有缺少值的问卷30份，最后共320份问卷用于统计分析。研究使用了SPSS23.0、Amos和Mplus统计分析软件进行了数据的分析。

(二)信度与效度分析

在检验假设之前，为了验证服务便利性、信任、转换意图和顾客满意度等变量的信度和效度，利用Cronbach's alpha系数来进行变量的信度检验，利用探索性因子分析来进行效度检验。分析结果如表1所示。服务便利性、信任、转换意图和顾客满意度4个变量的因子载荷量都在0.6以上，各个变量的Cronbach's alpha系数都在0.7以上。所以，研究中的因子具有很好的信度和效度。

表1 信度与效度的分

(三)验证性因子分析

在检验研究假设之前，需要先进行验证性因子分析，以便更严谨地检验测量量表的信度和效度。研究利用AMOS软件来对变量进行验证性因子分析，以分析变量量表的信度、收敛效度和区分效度，利用组合信度(composite reliability，CR)来检验变量之间的收敛效度，如果CR值大于0.7，那就表明本研究的测量量表具有很高的信度和收敛效度。采用因子载荷和平均提取方差(average variance extracted，AVE)来作为检验变量区分效度的指标。如果所有指标的因子载荷值都大于0.7，AVE值都大于0.5，那么就说明具有较好的区分效度。验证性因子分析的结果如表2所示，CR值、因子载荷量都大于0.7，AVE值都大于0.5，可见测量量表具有很好的信度、收敛效度和区分效度。

表2 验证性因子分析

(四)假设检验

论文利用Amos统计软件对结构方程模型进行假设检验，假设检验的结果如表3所示。在假设1～5中所有假设的P值都小于0.05，所以假设1～5都成立。结构方程模型中模型的拟合度指数GFI=0.890，CFI=0.884，RMR=0.048，NFI=0.901，CFI=0.934，TLI=0.830，说明模型与数据之间的拟合度较好。

表3 假设检验结果

具体的分析结果如下：服务便利性对信任有着积极显著的影响关系(路径系数=0.324，t值=2.733，P＜0.05)，服务便利性对转换意图有着显著的影响关系(路径系数=-0.271，t值=-2.212，P＜0.05)，服务便利性对顾客满意度产生积极的影响关系(路径系数=0.421，t值=3.383，P＜0.01)，信任对满意度有着积极显著的影响关系(路径系数=0.435，t值=3.906，P＜0.01)，转换意图对满意度有着显著的影响关系(路径系数=-0.232，t值=-2.176，P＜0.05)。

最后，利用Amos软件对信任的调节效果进行分析，利用Mplus软件对本研究的有调节的中介模型进行验证。有调节的中介模型(moderated mediation model)就是自变量X通过中介变量M对因变量Y产生影响时，这个中介过程(X→M→Y)受到调节变量的调节。目前在分析有调节的中介效应模型时，使用最多的方法就是乘积指标法，即把自变量和调节变量包括的所有指标进行一对一的相乘，然后用相乘的变量作为调节变量进行分析。然而，这种方法存在着很多的不足，即生成指标过多，容易给研究者造成困惑，乘积项是非正态分布，分析结果可能会产生很大的偏差等。所以，论文中使用了另一种方法，即LMS来对研究中有调节的中介效应进行分析。分析结果如表4所示。调节效果的路径系数为-0.156和-0.121，P值都小于0.05，相比之前的路径系数值有所变小，所以假设6与假设7成立。

表4 调节效应分析结果

基于LMS方法的有调节的中介效应分析是以结构方程模型的拟合度为前提条件的。首先，我们要判断不包含调节项的结构方程模型的拟合度是否可以接受。其次，我们要判断包含调节项的结构方程模型的拟合度是否比基准模型的拟合度更好。判断的方法有两种，一种是利用AIC值进行判断，如果AIC值变小或者不变，就证明模型有所改善；另一种方法是利用似然比检验法进行判断，即基准模型与有调节的中介模型之差-2LL值如果检验显著，那么就表示有调节的中介模型要优于基准模型，那么这时就可以对有调节的中介效应进行检验了。

首先，我们对不包含调节项的模型进行分析，分析结果为χ2=20.36，CFI=0.89，TLI=0.92，RMSEA=0.003，SRMR=0.017，表明基准模型拟合度良好。其次，对于包含调节项的模型进行分析，分析结果为AIC=32104.68，相较于基准模型的AIC值减少了7.32，所以有调节的中介模型相较于基准模型有所改善。对有调节的中介模型进行检验的结果如下所示：当调节效果的取值为均值以下的一个标准差时，中介效应为2.08，其置信区间为[1.36，2.53]，不包含0，中介效果显著。当调节效果的取值为均值时，中介效应为1.97，其置信区间为[1.22，2.14]，不包含0，中介效果显著。当调节效果的取值为均值以上的一个标准差时，中介效应为1.76，其置信区间为[1.08，2.04]，不包含0，中介效果显著；分析结果表明，中介效应随着调节效果的变化而产生变化，因此，本研究中的有调节的中介效应模型显著。

四、结论

首先，服务便利性对信任和顾客满意度有着积极、显著的影响，信任对顾客满意度也同样有着积极、显著的影响，而服务变量性对转换意图有着显著的负的影响关系，转换意图对满意度同样也有着显著的负的影响关系，这样的研究结果与Ernst和Young的研究结果相似。通过研究的结果我们可以发现，要想提高消费者的购物满意度，就必须要改善超市的服务便利性，增加消费者对超市的信任程度；而服务便利性的改善不仅可以提高顾客的满意度，还可以减少消费者去其他超市购物的转换意图。所以，超市要定期根据消费者的需求积极改善服务，让消费者能够感受到便利，这样才能增加消费者的访问率。

其次，一方面，消费者的信任程度能够让服务便利对转换意图所产生的负的影响力变小，也就是说，消费者对超市产品或者服务的信任程度越高，超市的服务便利性对转换意图所产生的负的影响力也就会越小，即信任程度越高，消费者的转换意图就会越弱；另一方面，消费者的信任程度能够让转换意图对满意度所产生的负的影响力变小，也就是说，信任程度越高，满意度就会越高。所以，企业要想增加客户的满意度，减少客户的转换意图，最重要的就是要通过各种手段来增加消费者对企业的信任程度。

最后，验证了有调节的中介效应模型。即服务便利性通过转换意图对顾客满意度产生影响的中介效应会随着信任这个调节效果的变化而产生变化。即随着信任程度的提高，服务便利性经过转换意图对顾客满意度所产生的中介效应会显著变弱，也就是说，随着消费者信任程度的增加，转换意图的中介效应会变得越来越小。

论文是关于服务便利性、信任、转换意图和顾客满意度之间关系的一次定量研究，同时也对有调节的中介模型进行了尝试性的分析，具有实践性意义和学术性意义。然而，本研究也存在一定的局限性，主要体现在变量的数量和数据的样本量太少，缺乏一定的说服力和代表性。在今后的研究当中不仅要考虑加入其他变量，使模型变得更加具有说服力，而且还需要增加样本的数量，使研究更加具有可信度和代表性。