基于顧客滿意的零售企業服務補救策略研究*

李慶文

(1.四川大學 經濟學院，四川 成都 610064;2.廣西國際商務職業技術學院，廣西 南寧 530007)

一、問題的提出

一般而言，為了增加盈利，零售企業主要有兩種做法:一是不斷吸引新顧客，二是促使現有顧客重復購買。大量實踐表明，雖然吸引新的顧客非常重要，但其成本也很高。而且要使這些代價不菲的顧客成為真正帶來盈利的“現金牛”，往往需要很長時期的培養。有研究表明，如果顧客流失減少5%，公司利潤將會增加25%—85%［1］。由此可見，留住現有顧客對于零售企業來說是非常重要的，而提高顧客滿意度正是留住顧客的有效手段。如果零售企業不對經歷服務失誤的顧客采取合適的服務補救措施，顧客的不滿意就會產生，不滿意的顧客往往就會轉而光顧其他的零售企業。因此，對服務補救與顧客滿意的關系進行分析無疑具有理論意義和現實價值。

二、模型與假設

Hart等認為，對于服務企業而言，失誤是難免的［1］。即使是最出色的服務企業，加上極度的努力，也無法避免偶然的航班晚點、烤焦的牛排和遺失的郵件。面對服務失誤帶來的充滿怒氣的顧客，服務提供者的辯解或抵觸是很難起作用的，只有服務補救才是解決問題唯一的有效辦法。Berry實證研究表明服務失誤本身不一定就會導致顧客產生不滿情緒，顧客是否滿意往往取決于企業是否實施了合適的服務補救［2］。許多學者的實證研究表明，服務補救對顧客滿意度、顧客關系質量和顧客忠誠產生顯著影響。研究發現，只有高水平的服務補救才會帶來正面影響，而低水平的服務補救則會帶來負面影響，并使服務失誤情況變得更糟糕。因此，當服務失誤發生后，企業應該積極主動地向顧客實施合適的服務補救，以期提高顧客的滿意度。

同時良好的服務補救對于維護顧客關系、建立良好的企業形象以及鼓舞員工士氣等方面都產生積極影響［3］。Boshoff的研究發現，服務補救的投資回報率高于100%［4］。McCollough等研究指出，在零售業等服務行業，服務補救與回報存在直接的相關關系，服務補救的投入會獲得30%—150%的持續回報［5］。由此可見，顧客滿意會給零售企業帶來再次盈利的機會，提高顧客滿意度和提升零售企業形象及好的口碑有利于零售企業從激烈的競爭環境中脫穎而出。

不僅如此，有效的服務補救在提高顧客對所購產品或服務的感知質量方面同樣有著重要的影響，不僅可以提高顧客對零售企業能力的感知，還可以塑造出一個有利于企業的形象［6］。Boshoff也指出有效的服務補救將有助于在消費者心中塑造出“我們的服務是有保證的”服務形象，從而為消費者提供一個保護網，減小認知風險［4］。溫碧燕等通過對廣州白云機場航空公司乘客的抽樣調查，研究了消費者的情感對服務補救的影響以及服務補救質量與公平之間的關系［7］，梁威從關系、歸因和認知公平角度分析了消費者的態度和行為傾向［8］。薄湘平和周琴提出服務補救乃是零售企業重建顧客滿意不可或缺的手段［9］。除了情感補救和物質補救外，越來越多的零售企業開始重視忠誠補救，并把各種補救措施上升為提升與顧客的關系以及提高顧客滿意度的零售企業發展戰略。

綜合以上分析，本文基于服務補救與顧客滿意關系的研究概念模型。并提出如下假設:

H1情感補救、物質補救和忠誠補救對關系質量存在顯著的正向影響。

H2情感補救、物質補救和忠誠補救對顧客滿意存在顯著的正向影響。

H3關系質量對顧客滿意存在顯著的正向影響。

三、研究設計與方法

1.變量測量

依據上述概念模型，本文所涉及變量包括服務補救、關系質量和顧客滿意。這些變量都不能直接進行量化測定，因此，本文基于大量文獻分析并結合實地調研信息以及征集了多位專家的意見，最終依照量表形式進行了變量設置，并對數據進行Likert 6級量表打分法處理。根據Likert6級量表打分法的原則，數字1—6依次表示從非常不同意 (或不符合、少、低)向非常同意(或符合、多、高)過渡，選擇6級量表是為了避免過多的被試者選擇中性選項。數據處理過程中還引入了可能對顧客滿意產生較大影響的職業、學歷和居住地等三個變量作為控制變量。

2.數據收集

本文采取隨機抽樣的方式在廣西各地街頭進行問卷調查，共發放問卷260份，收回問卷248份，有效問卷230份，問卷有效率為93%。研究樣本概況如表1所示。

表1 樣本描述

3.初始結構方程模型設定

依據“服務補救與顧客滿意關系的概念模型”設定初始結構方程模型 (如圖1所示)。該模型通過設置 9個外生顯變量 (Q18—Q20、Q21—Q23、Q24—Q26)來對三個外生潛變量(情感補救、物質補救、忠誠補救)進行測量，設置8個內生顯變量 (Q27—Q30、Q31—Q34)來測度兩個內生潛變量 (顧客滿意、關系質量)。同時，由于數據運算過程中無法避免存在測量誤差，難以保證指標與模型高度擬合，為了充分準確地驗證概念模型，必須引入殘差變量表示容許模型適度存在誤差。因此，初始模型中還包括e1—e19共19個殘差變量，其中17個為顯變量的測量誤差變量，2個為潛變量的殘差變量，其路徑系數值默認為1。此外，服務補救的三個維度可能通過對關系質量的直接影響，進而間接作用于顧客滿意，據此，在圖1所示的初始結構方程模型中，擬設定10條初始假設路徑，分別表示為外生潛變量 (服務補救)各維度的相互影響，并對內生潛變量 (顧客滿意)產生直接影響，以及通過對內生潛變量 (關系質量)的直接影響，最終對內生潛變量 (顧客滿意)產生間接影響的關系。

圖1 基于概念模型的初始結構方程模型

4.數據分析

在進行AMOS分析之前，首先需要對樣本數據的合理性和有效性進行分析和檢驗，也就是要檢驗樣本容量、數據的分布狀態以及數據的信度與效度等方面是否符合分析要求。目前，雖然對使用SEM所需的最低樣本容量要求存在不同的看法，但一般認為樣本容量不應少于150，才適合使用極大似然法 (ML)對結構模型進行估計［10］。本次共收集到有效樣本數據230份，樣本容量達到了要求。為了測定數據是否可靠，本文采用Cronbach－α系數進行信度檢驗，檢驗結果如表2所示，表明所有變量的Cronbach－α系數值都大于李懷祖［10］所建議的0.7，說明樣本數據是一致、有效的。此外，采用SPSS17.0對樣本數據進行效度分析，KMO檢驗和巴特利球體檢驗的數值KMO=0.926，大于0.7，并且巴特利球體檢驗的 χ2統計值的顯著性概率為0.000(χ2=2 905.867)，另一方面，所有變量的載荷系數均大于0.5，表明效度較好。以上分析說明，信度和效度都達到了相關的要求，適合進行AMOS分析。

表2 Cronbach－α系數

5.模型評價和檢驗

采用AMOS7.0建模并進行運算，運算結果如表 3 所 示。本 文 選 取 χ2/df、GFI、CFI、RMSEA和SRMR這五個常用指標作為評價模型的擬合指數，并確定了擬合指數的參考判別標準，這些指標和參數是依據學者侯杰泰等［11］對相關文獻的總結與論述綜合而得。

表3 初始SEM模型的結果

從擬合結果來看，初始模型擬合的χ2值為264.662(自由度df=109)，從P=0.000＜0.05來看，χ2顯著，但χ2/df的值為2.428，在1—3之間且比較接近2，因此對χ2不顯著的要求可以忽略不計，說明模型的擬合效果較好;從其他的指標看，該初始模型的RMSEA值為0.079，在所建議的 0.050—0.080的可接受區間內;SRMR值為0.087，雖不符合0.050—0.080的參考值，但超出極小;GFI和 CFI的值分別為0.891和0.945，大于或非常接近0.900的參考值。從上述的擬合指數來看，初始模型與樣本數據的擬合效果較好，表明模型是基本可以接受的。另一方面，雖然在初始SEM模型中有相當一部分與路徑系數相應的C.R.值均大于1.960的參考值，即在5% 的水平上具有統計顯著性。但是，其中未達標的也有兩個，未達到結構方程模型擬合要求的路徑如下:

λ41(關系質量＜－－－情感補救):C.R.=1.381＜1.960，P=0.167＞0.050。

β52(顧客滿意＜－－－物質補救):C.R.= －0.286＜1.960，P=0.772＞0.050。

一般而言，極少有初始模型只經過一次運算就能夠擬合成功［11］，這種情況在產生模型的分析中更是常見，其原因主要有兩個:一是所構建的概念模型本身存在問題，二是源于調查問卷所獲得的數據可能造成偏差。在綜合考慮以上因素的基礎上，依據AMOS提供的修改指標MI以及AIC、BIC等模型適配指標的模型選擇原則，對模型進行多次調整，最后確定SEM模型，其結果如表4所示。

表4 最終SEM模型的運算結果

擬合結果表明，多次修正后的模型擬合的χ2值為510.022(自由度df=159)，雖然從P=0.000＜0.050來看，χ2顯著，但 χ2/df的值為3.208，小于5且很接近3，因此，對χ2不顯著的要求可以忽略不計，表明模型是可以接受的;該模型的RMSEA值為0.063，在所建議的可接受區間0.050－0.080內;SRMR值為0.068，小于0.080的參考值;GFI值和CFI的值分別為0.912和0.966，均大于0.900的參考值。經過模型修正后，所得到的結構方程模型中除了原來不顯著的路徑外，其他與路徑系數相應的所有C.R.值均大于1.960的參考值，即在P≤0.050的水平上具有統計顯著性，而且都比原來更顯著。修正后的模型χ2值為203.313，比原來下降了不少，AIC、BIC指標也分別從352.662和832.026降至295.313和453.465，都較原來有較大的下降，綜合以上各擬合指數以及 AIC、BIC指標的評判，對初始SEM模型進行多次修正后所得模型與數據擬合通過檢驗。

6.模型確定

通過對初始結構方程模型的調整與修正，本文最終形成的SEM模型及其估計值如圖2所示，其各項擬合指數和變量間的路徑關系均符合相應的判別標準，由此模型得以最終確定。

圖2 修正后的結構方程模型

四、結果分析與討論

根據修正后的SEM模型運算結果，考察基于初始理論概念模型設定的有關服務補救與顧客滿意關系的各項假設，可以得到以下結果。

第一，驗證結果表明:首先，情感補救和忠誠補救對顧客滿意有正向的直接影響。其次，物質補救和忠誠補救對關系質量有正向的影響，并通過對關系質量的促進與提高，進而對顧客滿意產生正向影響。雖然擬合良好的SEM分析結果基本驗證了初始概念模型設定的理論假設，但仍有部分研究假設并沒有得到數據的統計顯著性支持，主要表現在情感補救對關系質量作用方面，以及物質補救對顧客滿意的影響方面，對此需要依據研究理論和樣本特點對其做出進一步分析和解釋。

第二，情感補救對關系質量不存在顯著的正向影響，即關于零售企業對服務失誤實施情感補救對顧客與零售企業的關系質量的影響路徑的假設并沒有通過檢驗。分析其原因:主要是由于情感補救雖然是零售企業實施服務補救的行為特征要素之一，但同時也是其他行為特征要素即物質補救和忠誠補救的基礎和前提，當把情感補救、物質補救和忠誠補救并列研究其對顧客關系質量的作用時，這些特征要素之間的特殊關系使其對顧客與零售企業關系的作用被其他行為特征要素所分解和涵蓋，進而使其對關系質量獨立的影響和作用效果受到削弱，甚至不明顯。由此導致本文中情感補救對關系質量無顯著的正向影響。

第三，物質補救對顧客滿意不存在顯著的正向影響，即關于零售企業在服務失誤發生后實施物質補救對顧客滿意的影響路徑的假設沒有得到驗證。雖然大部分零售企業對服務失誤實行了物質補救措施，但由于種種原因，在具體實施補救過程中，更多的只是應付式的，沒有真正從顧客的角度看待服務失誤造成的影響，覺得給予物質補救就萬事大吉了。因此，零售企業的物質補救對顧客滿意的促進作用并不明顯。

五、結論與建議

第一，物質補救和忠誠補救通過影響關系質量進而影響顧客滿意的提升。在構建“服務補救—關系質量—顧客滿意”理論分析框架下，本文對服務補救影響顧客滿意、服務補救影響關系質量和關系質量影響顧客滿意等方面的假設進行了實證檢驗。研究發現，物質補救和忠誠補救有助于顧客關系質量的提高，而情感補救、忠誠補救和關系質量對顧客滿意的提高均有積極作用。即零售企業在發生服務失誤后，積極地為顧客提供所需的各種補救措施，使顧客的滿意得到極大的提高。由此，本文的理論分析框架從總體上得到了實證數據的支持，對揭示服務補救影響顧客滿意的作用機制具有較強的理論解釋能力。

第二，建立和完善多層次的服務補救制度。由于服務失誤多種多樣，顧客的心理也是復雜多變，因此，零售企業在顧客要求不斷提升的情況下，必須盡快建立起能適用市場的服務補救制度，同時，還必須根據經濟社會發展及人們消費水平普遍提高而產生新的需求的實際情況，及時對服務補救制度進行調整和完善，使情感補救、物質補救和忠誠補救合理搭配，做到與時俱進。

第三，進一步完善顧客關系管理制度。零售企業應主要從以下幾個途徑完善其顧客關系管理制度:一是牢固樹立“顧客至上”的經營理念，在日常運營中做到處處從顧客的利益出發，為顧客提供物美價廉的商品和舒適的購物環境。二是注意培養顧客的忠誠度，采取種種便民利民措施，為顧客滿意消費創造條件。

第四，加快實現顧客關系管理信息化。只有實施信息化的管理，才能對顧客情況有更全面、更深入的了解，才能真正做到個性化的服務，打造核心競爭力，從而建立起強大的競爭優勢。

第五，以顧客滿意作為零售企業一切工作的出發點和落腳點。顧客滿意是指顧客對產品或服務的實際感受超過他對產品和服務的預期。因此，為了提高顧客的滿意度，零售企業一要合理做好顧客關系管理，使顧客形成合理的預期。二要做好合理的定位，維護好企業在顧客心目中的形象，形成良好的企業與顧客互動關系，時刻關注顧客需求的變化，為顧客提供各種增值服務。總之，零售企業要把顧客滿意作為衡量工作好壞的重要標準，處處從顧客出發，事事為顧客著想，在不斷滿足顧客需求的同時實現自身的生存與發展。

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