基于KANO模型的網絡購物商業模式滿意度測評

蔡壽松，顧曉敏

（東華大學 旭日工商管理學院，上海 200051）

0 引言

中國互聯網絡信息中心（CNNIC）于2014年4月發布的《2013年中國網絡購物市場研究報告》指出，截止2013年底，網購用戶相較于網民的滲透率高達48.9%。可見，網絡用戶是極具龐大的一群消費群體，他們的追求個性化和多樣化，購物時不僅僅關注商品的價格，更多會考慮購物帶給他們的附加價值及服務品質。因此越來越多的網絡商家開始轉向以顧客需求及利益最大化為經營目標，顧客滿意與否決定他們的成敗。顧客滿意既是顧客再次購買的基礎，也是影響他人購買的因素。顧客滿意度越高，回頭客就越多，對商家的忠誠度也就越高。對網絡商家來說，確保顧客滿意是其樹立形象、傳播良好口碑、贏得顧客，提高效率的關鍵，而如何提升其滿意度，成為網絡商家最為關心的問題。

本文以上海地區的大學生為研究對象，利用問卷和實地調研得到的數據，運用KANO模型，分析better-worse系數值，對消費者網絡購物滿意度展開了深入研究，解決了以下問題：（1）哪些因素是維持消費者對網絡商家有較高滿意度的基礎；（2）哪些因素能促使消費者成為忠誠顧客；（3）哪些因素是迅速提升消費者滿意度的關鍵；（4）哪些因素是迅速降低不滿意的關鍵。本文研究結論能夠為網絡商家營銷決策提供科學依據，對深入開展網絡消費行為研究具有導向作用。

1 KANO模型的構建及相關算法

1.1 KANO模型

KANO模型是日本學者狩野紀昭提出來的，他指出該模型包含五個層次上的顧客需求：魅力因素、一維因素、必備因素、無差異因素、反向因素，具體如圖1所示。

圖1 KANO模型

（1）魅力因素：是一種完全出乎顧客意料的屬性或品質。如果提供此功能，顧客會感到驚喜，滿意度也隨之大大增加，但如果不提供此功能，顧客滿意度也不會隨之降低。

（2）一維因素（期望因素）：顧客滿意度隨該功能是否提供而成線性變化，即提供則顧客滿意度就會提高，反之則降低。

（3）必備因素：是指顧客認為該產品必須具備的屬性，即不提供時，會大大削弱顧客的滿意度，而當優化了此類功能，顧客的滿意度并沒有相應的提高。

（4）無差異因素：是指顧客認為無關緊要的功能。這些功能存在與否，都不會影響顧客滿意度。

（5）反向因素：是指顧客認為一定不需要的屬性。因為顧客沒有此類需求，提供后，滿意度反而會大大降低。

1.2 滿意度評價指標屬性分類

根據涉及的KANO問卷，設置KANO評價表，表1是KANO評價表，其中，A表示魅力因素、O表示一維因素、M表示必備因素、I表示無差異因素、Q表示存在問題的回答。

表1 KANO評價表

關于滿意度評價指標的分類方法，很多學者通過界定閥值及傳統頻數統計的方法進行顧客需求屬性的歸類，但不論閥值取值多少，其分類結果不僅相同，而且還與傳統按照頻數的多少分類的結果一致，并且傳統方法具有當KANO類別的歸屬度之間極為接近甚至相等時，將無法提供明晰的屬性類別的缺陷。而本文通過計算better-worse系數，不僅克服了該缺陷，而且還可以獲得某項因素對增加滿意度或減少不滿意的影響程度。

參照Berger C等人(1993)對KANO模型的進一步研究，可以得到增加滿意和減少不滿的指標公式，分別用better及worse表示。其中，better值表示提供某服務，顧客的滿意度會提升，且值越大，滿意度上升的越快；worse值表示不提供某項服務，顧客的滿意度就會降低，且值越大，滿意度下降的速度越快。

圖2 Better-Worse系數分析散點圖

根據所有指標的better-worse系數值，構建其散點圖，并將散點圖劃分成四個象限，如圖2所示。在第一象限中，better與worse值都較高，落入此象限中的評價指標稱之為一維因素（期望因素）；在第二象限中，better值較高，worse值較低，落入此象限的評價指標稱之為魅力因素；第三象限是better和worse值都較低，第四象限better值較低，而worse值較高的情況，落入這兩個象限的指教分別稱之為無差異因素和必備因素。

2 滿意度評價指標的構建

通過文獻回顧可知，文化、家庭等外部環境因素及以往的網購經驗、消費者人口特征等消費者內在因素都是不可控的，而價格、網站設計等市場因素都是企業可控的。企業只有找到這些可控因素中的關鍵因素，才能更好地掌握消費者的消費動向，提高滿意度。因此，本文研究主要依據可控的市場營銷因素，再基于營銷學的4P理論和4C理論，綜合前人研究成果，總結得到以下24個網絡購物影響因素，具體見表2所示。

表2 網絡購物影響因素匯總

3 實證分析

3.1 KANO模型問卷的設計

問卷的設計分為兩部分：顧客基本信息及對滿意度指標的評價。根據KANO模型理論，對24個網絡購物滿意度評價指標分別設置正反問題，如表3所示，并將每個問題在滿意度方面分為喜歡、理所當然、無所謂、可以忍受、不喜歡5個等級，根據李克特量表設計原則，這5個程度副詞在具體量化分析中對應得分分別為5、4、3、2、1。

表3 KANO模型問卷問題設計形式

3.2 問卷的回收

本次問卷調查采用在線調研和人工實地發放問卷兩種形式。在線調研是通過問卷星平臺提供的問卷回收功能，利用各種社會網絡平臺、即時通訊工具等分享問卷鏈接，共收回問卷116份；在上海四所高校進行了實地發放問卷，每所學校發放100份，共400份，收回400份。兩種調研形式共收回問卷516份，經處理剔除不完整及無效問卷后，有效問卷為489份，有效率為94.77%。

3.3 實證結果分析

由圖3可知這24個評價指標歸屬的類別，具體如下：

經常性商品促銷活動(X6)、優惠力度大(X7)、支付方式多樣化(X19)、可提供個性化服務(X24)等4個評價指標落入了第二象限，屬于魅力因素（A）。可見，“滿100元減20元”、“買兩件打八折”等各種促銷和優惠政策；貨到付款、網上第三方支付（支付寶）等多種支付方式以及根據顧客

搜索的信息為其提供精準推薦成為提升顧客滿意度與忠誠度，贏得回頭客的關鍵。

一維因素（O）包括商品評價高（X1)、商品信息介紹詳盡(X2)、商品價格低(X5)、支付安全(X10)、個人隱私保護(X11)、發貨速度快(X12)、售后服務有保障(X14)、商家信譽好(X15)、客服態度好(X16)、送貨人態度好(X17)、包裝完好(X18)、商品銷量大(X4)等12個評價指標。一維因素即為顧客期望需求，如果這12個要素全部都到滿足于顧客，那么其滿意度會大大增加，反之，迅速下降。因此，一維因素即競爭因素，如果網絡商家想要在競爭中立于不敗之地，就必須滿足顧客這12個期望型需求。

圖3 better-worse散點圖

必備因素（M）包括商品種類豐富(X3)、網頁設計美觀(X13)、網站結構和導航清晰(X20)、網頁信息呈現速度快(X21)、配送信息查詢方便(X22)、購物流程簡單(X23)等6個指標。這些指標的better值較低，而worse值較高，說明若網絡商家提供此功能，顧客的滿意度不會增加，若不提供，他們的滿意度會大幅度降低，即落入第四象限的指標為顧客最基本的需求，網絡商家首先應該全力以赴地滿足顧客此類需求。

商家聯系方式多(X8)、賣家有線下實體店(X9)落入了第三象限，屬于無差異因素（I），better及worse值都較低，說明無論提供或不提供這些功能，顧客的滿意度都不會改變，話句話說，顧客并不在意此類功能。這說明商家聯系方式的多少及有無線下實體店并不影響顧客的滿意度。

表4 評價指標的better值及worse值

另外，根據表四評價指標的better及worse值可知，優惠力度大(X7)、發貨速度快(X12)、商家信譽好(X15)的better值較大，分別為0.76、0.76、0.82，這說明如果網絡商家要迅速提升顧客的滿意度，就必須在這三方面多下功夫；商品信息介紹詳盡(X2)、支付安全(X10)、個人隱私保護(X11)、售后服務有保障(X14)的worse值較大，均不小于0.8，這說明若網絡商家不提供這四個方面中的任何一個，顧客的不滿意度就會迅速增加。

4 結論

本文通過實證調研，以大學生這一消費群體為例，對網絡購物滿意度展開了深入研究。基于KANO模型，通過分析better-worse系數值對滿意度評價指標進行分類。由分類結果可知，雖然網上的商品價格比實體店價格低，這也是消費者選擇網上購物最直接的理由，但一味的降低價格已不再是提升其滿意度的關鍵，較大的優惠力度、較快的發貨速度、良好的信譽才是迅速提升消費者網絡購物滿意度的關鍵，并且商品信息介紹詳盡、支付安全、保護顧客隱私及售后服務有保障是迅速降低其不滿意的關鍵。

從實際應用的角度上看，結合本文實證結果，網絡商家應該首先全力以赴的滿足消費者最基本的需求；之后應盡力滿足消費者的期望型需求，提高其競爭力；最后，在實現期望型需求后，通過向消費者提供額外的服務或功能，比如本文實證結果得到的經常性商品促銷活動、提高優惠力度、個性化的推薦等，使其商品和服務在優于競爭對手的同時兼具差異化，強化印象，提升忠誠度。可見，基本需求和期望型需求是提升滿意度的基石，魅力型需求則是促使滿意度提升的催化劑。

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