虛擬券商制度下的客戶忠誠度：理論分析與實證檢驗

孔偉成,李 琪,李國芳

(1.西安交通大學經濟與金融學院,陜西 西安 710061;2.同濟大學浙江學院,浙江 嘉興 314000)

一、引 言

隨著證券市場由賣方市場轉向買方市場,券商間的競爭日益加劇,券商為了爭奪有限的客戶資源,在經營理念、交易方式、交易制度和服務手段等方面展開了諸多創新,力圖從 “坐商”向 “行商”轉變,這就給虛擬券商提供了巨大的合法的生存空間。虛擬券商主要是指具有證券從業資格的、為合規券商提供相關業務支持的個人或企業。從理論上來說,虛擬券商可以為合規券商的合法業務提供所有的中介服務,但本文僅限于證券的網上交易部分 (其他的業務我們將另文分析)。

在證券市場中,由于虛擬券商自身并不直接進入證券市場交易,通過證券經紀的方式擁有自己的客戶網,并定期從傳統券商提取部分手續費作為報酬,在這樣的運行方式下,如何增強自身的競爭力、提高顧客的忠誠度,已成為虛擬券商迫在眉睫的難題。

二、相關理論分析

(一)虛擬券商的客戶忠誠度及其影響因素

相比傳統行業而言,虛擬券商通過網絡開展證券業務,主要有網絡經紀業務和網絡理財業務。廣義的虛擬券商業務還包括建立在此基礎上的個人資產管理等其他金融增值服務,這些業務的優勢在于它可以通過網絡向每個投資者提供完全個性化的投資理財服務。根據Smith(2001)的說法,網絡顧客忠誠與傳統的顧客忠誠不論是基于線上還是線下,其本質都是相同的,而顧客忠誠能否成功地轉變為網絡顧客忠誠,其關鍵在于能否恰當地使用數字工具與消費者建構持續性的關系。據此,我們可以將虛擬券商客戶的忠誠度定義為：在受到環境影響或營銷手法可能引發潛在的轉換行為下,網絡證券投資客戶能保持對虛擬券商的商品或服務所存在的感覺、承諾和偏好,并對其他的競爭者具有免疫力,且愿意繼續與虛擬券商維持一定的關系,其延伸的相關行為表現為減少搜尋努力、推薦給他人、提供正面口碑甚至愿意支付較高的價格等。

在傳統行業中,影響顧客忠誠度的因素主要有顧客滿意、關系信任和轉換成本。在網絡環境下客戶忠誠度影響因素的研究方面,Srinivasan、Anderson&Ponnavolu(2002)提出定制化、接觸互動性、培養、關懷、虛擬社群、選擇性、便利性等因素會影響網絡客戶忠誠度。Luam和Lin(2003)探討網絡顧客忠誠度的驅動因素,主要考察了網絡信任、網絡滿意度、消費者感知服務質量等對消費者承諾和忠誠的影響。目前,只有少數研究涉及虛擬券商的網上交易模式給顧客忠誠度帶來的影響,如彭焱和夏新平 (2005)研究了網上交易的有形性、可靠性、響應性、保證性、關懷性、信息質量、易用性與顧客滿意度的關系。

綜合國內外的相關研究,我們可以將我國虛擬券商客戶忠誠度的影響因素歸納為轉換成本、品牌、信息、線下服務、網絡技術以及傭金。其中,轉換成本又可以劃分為沉沒成本、關系成本和替代者的吸引力,線下服務主要指虛擬券商員工對投訴問題、顧客咨詢的處理對待,信息質量包括了所提供信息的及時性、廣泛性和深度性,網絡技術包括了網絡連接的可靠性、安全性、易用性、交互性、隱私性等。

(二)虛擬券商客戶忠誠度的驅動模型構建

在分析和總結前人研究成果的基礎上,本文提出了如圖1所示的虛擬券商客戶忠誠驅動模型。模型中的各因素的涵義如下：

1.品牌。主要指虛擬券商的品牌及代理合規券商的品牌,良好的品牌形象有助于降低顧客的交易風險,同時還能滿足顧客在獲得產品功能之外的社會和心理需求,從而影響其選擇和偏好,建立對品牌的忠誠。

2.傭金。證券交易傭金是指委托買賣成交后,按實際成交額的一定比例向券商交納的費用。對于虛擬券商而言,傭金也是虛擬券商代理委托買賣成交后,從傳統券商處按比例獲得的傭金分成收入。

3.線下服務。在證券業,虛擬券商能否及時響應網絡證券顧客的要求、提供多樣化和個性化的服務、提供完善的業務咨詢、對顧客的投訴及時處理等都會影響網絡證券顧客的忠誠。從廣義范圍來說,信息、網絡技術均屬于券商提供的服務,但為了突出本文研究的重點,特意將信息、網絡技術從廣義服務中剝離出來。為此,本文分析的服務質量均為線下服務。

4.轉換成本。根據前人的研究成果,本文將轉換成本分為沉沒成本、關系成本和替代者吸引力等三個部分。顧客轉移意味著放棄原來的虛擬券商,因此顧客原先花費的時間、精力以及經濟上的一切投入都會付諸東流,形成沉沒成本。關系成本是離開原來的虛擬券商而不得不放棄的與原券商的良好關系及優質服務或優惠價格。替代者吸引力是指顧客感知到別的虛擬券商能提供價廉、便利和齊全的服務項目或較高的利潤回報,他們就可能終止現有關系而接受別的虛擬券商的服務。

5.信息。證券市場是高度信息化的市場,由于證券投資者之間存在著知識和信息的不均勻分布、利益的沖突、價值觀的差異等,加上信息成本的存在,使得信息不對稱的發生成為必然。對投資者來說,不同的虛擬券商提供給他們的信息各不相同,信息來源的渠道、信息交流內容的豐富性和準確性等因素都從不同程度上影響客戶對虛擬券商的重新選擇。

圖1 虛擬券商客戶忠誠度的驅動模型

6.網絡技術。在網絡經濟時代,網絡技術對虛擬券商的顧客忠誠度影響主要表現在安全性、連接速度、隱私性、可靠性、軟件易用性、軟件界面設計和軟件個性化服務等七個方面。

三、研究假設與實證檢驗分析

(一)研究假設

根據上文的理論模型,本文提出以下九個理論假設來探討虛擬券商客戶忠誠度。

H1：網絡技術 (軟件界面、軟件易用性、軟件個性化服務、軟件交易時間、軟件安全性、軟件隱私性、軟件連接速度)對虛擬券商的客戶忠誠有直接的顯著性影響。

H2：網絡技術的七個評價緯度在作用于網絡技術時有顯著性差異。

H3：線下服務對虛擬券商客戶忠誠有直接的顯著性影響。

H4：轉換成本對虛擬券商客戶忠誠度有直接的顯著性影響。

H5：信息對虛擬券商客戶忠誠度有直接的顯著性影響。

H6：傭金對虛擬券商客戶忠誠度有直接的顯著性影響。

H7：品牌對虛擬券商客戶忠誠度有直接的顯著性影響。

H8：虛擬券商客戶忠誠度的六個影響因素在作用于網絡顧客時有顯著性差異。

H9：人口統計變量對虛擬券商客戶忠誠度有顯著影響。

由于本文的研究目的是驗證客戶忠誠度驅動模型的有效性,因此采用因果型的分析方法來檢驗轉換成本、傭金、品牌、網絡技術、線下服務等與虛擬券商客戶忠誠度之間的相關性。

(二)研究方案設計

1.研究對象。本文研究樣本主要選取了 “杭州沃賦管理咨詢有限公司”的客戶作為調查對象。“杭州沃賦管理咨詢有限公司”自2004年6月開始試營運,于2005年年底正式注冊成立,是一家專門從事企業和個人財務顧問服務的專業公司,也是國內少有的采用虛擬券商模式組建的證券經紀類公司。

2.調查方法與問卷設計。在數據信息的獲取方面,本文選用了網絡問卷調查的方式。在問卷的設計中,本研究的量表設計采用標準化的心理測量程序,參考Likert5統計模型,將顧客評價結果分為5個級別,并對每個級別賦予相應的分值,以獲得顧客對各個指標的評價度,同時采用了對稱量表形式。調查共收回問卷230份,其中有效問卷202份。通過將樣本中的性別、年齡的分布狀況與中國網上股票交易用戶的總體數據的相應特征比較①數據來源于中國證監會的網上交易統計數據。,證實其與證監會的用戶數據具有較強的一致性,從而證明了樣本數據的代表性。

3.研究方法。在分析工具方面,本文根據研究的目的與假設,選用統計軟件SPSS15.0對收集到的數據進行實證和探索性分析,采用的分析方法主要包括信度分析、獨立樣本T檢驗、單因素方差分析、皮爾遜相關分析和回歸分析。本文將采用Pearson簡單相關系數的分析方法進行相關研究,以測得各變量間線性關系程度的強弱。對于回歸分析,本文通過樣本數據建立回歸方程,并對其進行擬合優度檢驗、方程的顯著性檢驗、系數顯著性檢驗等統計檢驗。

(三)實證檢驗結果分析

1.信度分析

在量表的信度分析方面,本文采用Cronbach's a值來檢測量表內部所有項目間的一致性①Guiford(1965)提出,Cronbach's a值大于0.7屬于高信度,0.7-0.35屬于尚可,低于0.35則應拒絕使用該量表。。研究結果表明,除了信息這一因素的a系數略小于0.7,其他因素的a系數均大于0.7,達到高信度水平(見表1所示)。

表1 各因素信度指標

2.人口統計變量對客戶忠誠度的差異分析

本研究采用獨立樣本T檢驗和單因素方差分析來考察個人統計變量對虛擬券商客戶忠誠度的影響狀況,分析檢驗性別、受教育程度、職業等對虛擬券商客戶忠誠度是否存在顯著差異。

由輸出結果來看,在人口統計變量情況下,顧客忠誠在等方差假設下,Sig.均遠大于0.05,可以認為顧客忠誠在這些統計變量下各自方差相等,能進行單因素方差分析 (見表2所示)。在分析結果中,只有教育程度的Sig.=0.001＜0.05,拒絕零假設,我們則認為在控制變量的不同水平下各總體均值有顯著差異,即不同教育程度對顧客忠誠度有顯著性差異。而其他統計變量對顧客忠誠度均無顯著性差異,所以假設H 8不成立。

表2 人口統計變量對顧客忠誠度的單因素方差分析

3.虛擬券商客戶忠誠度影響因素的相關性分析

使用皮爾遜相關性檢驗,分別對品牌、傭金、網絡技術、轉換成本、線下服務、信息等與顧客忠誠度之間的相關性進行分析 (見表3所示)。結果顯示,網絡技術與客戶忠誠度存在高度的正相關 (r=0.708;p＜0.01),線下服務與客戶忠誠度存在中等的正相關 (r=0.586;p＜0.01),轉換成本與客戶忠誠度存在緊密的正相關 (r=0.695;p＜0.01),信息與客戶忠誠度存在中等偏上的正相關 (r=0.631;p＜0.01),傭金與客戶忠誠度存在中等的正相關 (r=0.612;p＜0.01),品牌與客戶忠誠度存在高度的正相關 (r=0.712;p＜0.01),因此本文的其他假設均成立。

表3 各因素與顧客忠誠度間的相關性分析

4.虛擬券商客戶忠誠度的回歸分析

通過標準的多元回歸分析可得,品牌、傭金、轉換成本、信息和網絡技術等5個變量回歸系數的顯著性均小于0.05,故保留。而線下服務的回歸系數的顯著性為0.378＞0.05,則說明該自變量與因變量之間不存在顯著的線性關系,應予以剔除。因此,本文建立的虛擬券商的顧客忠誠度的最終回歸方程是：顧客忠誠=0.315*傭金+0.284*品牌+0.224*網絡技術+0.152*轉換成本+0.122*信息。

從Beta系數的大小來看,最大的Beta系數為傭金 (0.315),這意味著該變量對因變量 (即顧客忠誠度)的解釋具有較強的貢獻。而品牌、網絡技術、轉換成本和信息的Beta值逐漸變小 (分別為0.284、0.224、0.152和0.122),這表明4個解釋變量對因變量的解釋貢獻逐漸減弱。

表4 多元回歸結果

四、結論與啟示

本文以虛擬券商客戶為研究對象,就傭金、品牌、轉換成本、網絡技術等對虛擬券商顧客忠誠度的影響機制進行了理論分析和實證檢驗。研究結論總體上與規范分析的結論相一致,即品牌、傭金、網絡技術、轉換成本、信息等與虛擬券商客戶忠誠度呈正相關關系。根據模型驗證的結果,本文提出的研究假設驗證結果可匯總為圖2所示：

圖2 研究模型檢驗結果匯總

針對本文的研究結果,虛擬券商的管理者應認識到決定客戶忠誠的關鍵因素以及怎樣更加精確地對這些因素進行評估。唯有如此,虛擬券商才能有針對性地制定相應策略,有效地提高客戶的忠誠度。在虛擬券商客戶日益增多、券商間的競爭日趨激烈的背景下,盡管傭金相對重要程度最大,但國家目前對最低傭金有一定的限制,所以虛擬券商應努力增加客戶的附加值,提高自身的品牌競爭力,提高評價網絡技術的七個緯度,合理升降轉換成本,為客戶提供個性化的信息咨詢服務,提高信息質量,實行差異化的營銷策略,以提高客戶的忠誠度。

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