網絡環境下顧客忠誠的形成機制研究

陳文晶，張紅娜， 萬 巖，時 勘

(1.北京郵電大學經濟管理學院， 北京 100876; 2.中國科學院研究生院管理學院， 北京 100190)

網絡環境下顧客忠誠的形成機制研究

陳文晶1，張紅娜1， 萬 巖1，時 勘2

(1.北京郵電大學經濟管理學院， 北京 100876; 2.中國科學院研究生院管理學院， 北京 100190)

顧客忠誠的驅動因素等靜態分析已非常豐富，但尚缺乏顧客忠誠度形成過程的動態研究。本文以二次網絡購物作為研究背景，通過前后兩次配對取樣，探討顧客忠誠度的形成機制。第一次取樣獲得493份有效問卷，三個月后再次取樣，獲得有效配對數據383對。研究結果發現，單次顧客滿意度與單次顧客忠誠度的關系與以往研究的結論一致，具有正向顯著影響；在時間動態效應下，再購顧客滿意度對顧客忠誠的形成具有完全中介作用；更重要的結論是，基于二次購物的體驗，顧客滿意度對顧客忠誠的形成具有遞推式影響，并可追溯到第一次購物體驗的滿意度，以此為基礎構建顧客忠誠的形成機制模型。

顧客忠誠度；再購顧客滿意度；中介效應；形成機制模型

1 引言

在現代經營觀念指導下，人們越來越深刻地認識到客戶不再是被獵取的對象，而是得到了特殊的對待與培養，即視為企業的資源！以此，明智的企業越來越重視客戶關系管理(CRM)，眾多學者對衡量CRM的“四度”標準，即客戶的滿意度、忠誠度、依存度和貢獻度之間的相互關系進行了多方位的研究[1]。而滿意度與忠誠度關系研究作為CRM“四度”標準中最為基礎的研究一直備受學者關注。

忠誠的顧客是企業取得競爭優勢的源泉,是企業發展的重要保障，如何培養和維護顧客忠誠已經成為企業持續發展的關鍵問題[2]，厘清顧客忠誠的形成機制也成為眾多學者的研究關注點。總覽針對顧客忠誠度的形成機制研究，大致可以分為兩個方向：(1)從驅動因素、調節因素入手，探討顧客忠誠的形成路徑，即構建顧客忠誠模型，屬靜態研究；(2)依據顧客關系生命周期理論，將顧客忠誠分為多個階段，分別探討每個階段顧客忠誠的驅動因素及影響路徑，構建多階段顧客忠誠模型[3]，屬動態研究。

靜態研究中，傳統顧客忠誠的驅動因素主要為顧客價值、顧客信任、服務質量、轉換成本和顧客滿意。著名的價值-滿意雙驅動模型表明顧客滿意和顧客價值共同作用能夠使顧客產生忠誠[4]。網絡購物環境下，多數學者研究結合傳統顧客忠誠驅動因素和網絡購物環境來探討網購顧客忠誠模型。Luarn和Lin[5]在探討網購忠誠形成驅動因素中得出網購顧客信任、顧客滿意和顧客感知價值對網購顧客忠誠有直接影響。Harris和Goode[6]提出網購服務質量影響感知價值、顧客信任和顧客滿意，感知質量影響顧客信任進而影響顧客滿意，同時三者共同作用于網購顧客忠誠。經過上述總結不難發現不管是傳統購物還是網絡購物，顧客滿意度是顧客形成過程中一個極其重要的影響因素。

動態研究領域，Olive[7]定義四個層次忠誠度，即認知、情感、意向和行為忠誠，程度依次加深，并分析認為每層次忠誠為滿意度的函數，使忠誠度由低層次向高層次演變，顧客忠誠所代表的承諾將產生持續影響。韓經綸等[8]認為由于受到隨機因素的影響顧客滿意度與顧客忠誠的關系處于動態變化中。Murali，Kristin等[9]從滿意度的強度方面探討了顧客滿意與忠誠的關系，利用不確定性和幅度參數模型，驗證了顧客擁有強烈滿意度相較于弱滿意度，其滿意度更容易轉換為忠誠度。

圖1 四層次忠誠度形成機制

綜上可見不論是靜態還是動態研究，顧客滿意度均是顧客忠誠形成過程中不可缺省的關鍵因素。

筆者認為，再購行為的發生是忠誠形成的前提條件，顧客忠誠的形成過程將受到時間效應的顯著影響。因此，與以往學者的單一靜態的顧客忠誠形成研究不同，本文基于時間動態效應分析顧客忠誠的形成，選取顧客滿意度為關鍵驅動因素，將嚴格篩選配對后的前后兩期消費者購買數據作為實證數據源，經過前后期數據比對，模型假設驗證，最終構建顧客忠誠形成的動態機制模型。

2 研究假設

2.1 顧客滿意對顧客忠誠形成的靜態作用形式分析

在聚焦于顧客滿意度與顧客忠誠度具體作用形式研究中，LaBarbera 和Mazursky[10]則認為顧客滿意水平對顧客重購具有很強的影響力。隨后Anderson和Sullivan[11]通過對瑞典顧客滿意度的調查研究中發現顧客滿意與顧客忠誠高度相關，此后對網購滿意度研究中進一步研究得出網購顧客滿意度對網購顧客忠誠度有顯著的正向影響[12]。而在張新安、田澎等[13]以國內某大型城市中心位置的中檔飯店作為實證研究對象的研究中，得出顧客滿意度與顧客忠誠度之間沒有直接聯系的結論。但多數現有研究都是建立在顧客滿意度與顧客忠誠度存在顯性或隱性的線性關系的假設之上[14]，本文由此提出假設：

H1： 顧客滿意度對存在顧客忠誠度正向影響關系。

H1a：t期顧客滿意度對t期顧客忠誠度有正向影響。

H1b：t+1期顧客滿意度與t+1期顧客忠誠度存在正向影響關系。

2.2 顧客滿意對顧客忠誠形成的動態作用形式分析

顧客形成具有持續性[7]。通過對文獻的梳理，本文認為，在重復購買行為發生后，顧客忠誠具有延續性即t+1期顧客忠誠度會受到t期顧客忠誠度程度影響(H2a)(由于本文研究主題為顧客忠誠的形成過程，因此僅探討顧客忠誠的持續性)。Evanschitzky和Ramaseshan[15]在顧客忠誠的研究理論分析指出顧客滿意能夠激勵顧客發生再購行為。再購過程中的滿意度刺激顧客忠誠進一步提升，與此同時顧客的忠誠心理具有持續的影響力將對顧客忠誠產生促進作用。本文認為，在消費者購買決策中，顧客受到滿意度和忠誠度的影響，能夠從心理上降低再購成本，減小對不利因素的感知，更容易產生相對高水平的滿意度，提升忠誠度，這種循環影響促成顧客忠誠的形成。因此本文提出t期顧客忠誠會影響到t+1期顧客產生高水平滿意度(H2b)。結合H1a，H2a以及H2b來看，t+1期顧客滿意對顧客忠誠形成具有明顯的中介作用，即顧客忠誠形成的時間動態效應顯著。根據H1a，H2a以及H2b提出H2c。

H2a：t期顧客忠誠度與t+1期顧客忠誠度存在正向影響關系。

H2b：t期顧客忠誠與t+1期顧客滿意度存在正向影響關系。

H2c：t+1期顧客滿意度對顧客忠誠度的形成具有中介作用。

2.3 顧客忠誠度的形成機制模型探討

Oliver在其顧客忠誠度四層次理論中，提出隨著滿意度的積累，低層次忠誠會向高層次忠誠演變，即高層次忠誠受滿意度和低層次忠誠的影響[7]。國內學者陳明亮從考察期、形成期和穩定期三個階段分析了顧客忠誠的形成，他認為在滿意度產生再購行為，隨著再購行為發生又會產生一些列滿意，促使在不同時期形成不同層次忠誠度[16]。由此可見，顧客滿意度會引起顧客一些列再購行為，進而使顧客忠誠產生由低層次到高層次的進化(見圖1)。但Oliver和陳明亮的研究聚焦于忠誠層次間的內部演變，但并沒有分析不同期滿意度對忠誠形成影響的時間效應，且僅基于理論分析層面，缺乏實證。本文認為時間效應下顧客滿意度是顧客忠誠度形成機制至關重要的因素，應納入到形成路徑中，同時網絡購物的出現，為本文取樣提供了方便。本文將基于假設1組和假設2組欲探討顧客忠誠度的形成機制模型。

3 研究設計

3.1 數據來源

大學生對于新事物的接受和適應能力具有顯著特征，Yoo和Donthu[17]研究表明大學生群體代表了最活躍的在線購物者，因此本文以大學生為調查對象，通過現場調查和電子郵件方式發放問卷，分為兩階段對北京郵電大學和中國科學院研究生院在校生進行問卷追蹤調查。第一階段，共發放隨機問卷600份，通過廢卷處理，共回收有效問卷493份，回收率為82.2%。網絡購物的分析中兩階段實證研究的時間間隔一般為4周至24周，平均采用3個月[18]，為此本研究在三個月后開始第二階段調查。根據第一次取樣的被試信息，通過電子郵件再次發放問卷493份，回收437份，回收率為88.6%。由于問卷采用隨機自愿填寫方式，在第二階段問卷回收過程中發現第一階段被試所留聯系方式不明，郵件地址錯誤而導致無法進行二次調查的有的33份，經過兩次發送郵件催促依舊未在指定時間內(兩周)回復的23份。將回收的437份問卷與第一階段問卷進行嚴格匹配處理，最終獲得383份兩階段調查對象信息完全配對的問卷。針對問卷的信度效度指標等采用493份有效數據進行分析，針對變量之間的關系，采用383份前后兩次的匹配的數據進行分析。

3.2 變量測量

調研問卷中對網購顧客滿意度和顧客忠誠度的測量項目均采用7級LIKERT量表，即7分為非常同意，依次程度遞減，1分為非常不同意。

(1)網購顧客忠誠度測量

顧客忠誠度測度主要參照Oliver的四個層次忠誠度理論以及Anderson[11]和Parasuraman[19]等的研究成果，從認知、態度、情感和行為四個層面[7]，在初始題項的基礎上，結合網絡環境特點對測度題項進行改編，最終形成6道測度項，例如：“即使價格有所提高我也愿意在這家網店購買”。第一階段493份問卷的顧客忠誠度效度分析中，Cronbach’s Alpha系數為0.902。驗證性因子分析結果為Chi-square/df=4.3，GFI=0.901，AGFI=0.85，NFI=0.911，CFI=0.930，RMSEA=0.077，表明忠誠度測度題項設計合理。

(2)網購顧客滿意度測量

顧客滿意度測度題項編寫主要參考國外學者Mickinney[20]、Kim，Stoel[21]以及Parasuraman[19]等和國內學者徐冬磊[22]的研究成果，從網站設計、產品/服務、交易安全、物流服務、客服五個方面共5道題，例如：“網站頁面布局方便瀏覽”、“我相信在購買過程中我的隱私是受到保護的”。利用第一階段493份問卷的顧客滿意度數據進行效度分析，Cronbach’s Alpha系數為0.906。驗證性因子分析結果為Chi-square/df=4.1，GFI=0.89，AGFI=0.903，NFI=0.95，CFI=0.961，RMSEA=0.08，顧客滿意度量表設計合理。

4 數據分析與結果

本文利用SPSS16.0對數據進行分析。采用平均算法計算得出顧客滿意度和顧客忠誠度得分。

4.1 顧客滿意度對顧客忠誠度影響分析

一次購買會產生當期的顧客滿意度和顧客忠誠度，通過回歸分析數據(見表1)可知當期顧客滿意度對當期顧忠誠度有積極的正向影響(βt=0.503，βt+1=0.744)，即H1a和H1b成立。但影響系數并不相同，△R2也不同(0.301:0.588)，t+1期滿意度對顧客忠誠度的影響比t期滿意度影響更加顯著。換句話說，在顧客忠誠形成過程中，隨著購買次數的增加，滿意度對忠誠度的影響愈加明顯。

4.2 顧客滿意度在顧客忠誠度形成過程中的中介效應分析

為了清晰檢驗顧客滿意在顧客忠誠形成過程中的中介效應，本文遵循溫忠麟中介檢驗程序來構建中介效應分析過程[23](見圖2)。表2中，t+1期顧客滿意度與t期顧客忠誠度、t+1期顧客忠誠度之間的相關都非常顯著，切均呈顯著正向影響關系，滿足分析顧客滿意度對顧客忠誠度的中介效應檢驗條件。

第一步檢驗自變量到因變量的回歸系數c。表3中，回歸模型1分析表明t期顧客忠誠度對t+1顧客忠誠度的正向作用顯著(C=0.387，P<0.001)，H2a成立；第二步檢驗自變量到中介變量

表1 顧客滿意度對顧客忠誠度影響分析表

注：*表示P<0.05，**表示P<0.01，***表示P<0.001；CSt表示t期顧客滿意度；CSt+1表示t+1期顧客滿意度；CLt表示t期顧客忠誠度；CLt+1表示t+1期顧客忠誠度。

圖2 顧客滿意度對顧客忠誠度的中介效應模型圖

變量MSDCLtCSt+1CLt4711023CSt+1460409040394??CLt+1515807090327??0736??

注：*表示P<0.05，**表示P<0.01，***表示P<0.001，N=383。

的回歸系數a和中介變量到因變量的回歸系數b。模型2、3驗證得t期顧客忠誠度對t+1期顧客滿意度具有顯著正向影響(a=0.405，P<0.001)，t+1期顧客滿意度對t+1期顧客忠誠度具有顯著正向影響(b=0.744，P<0.001)。第三步如果a、b都顯著，則檢驗間接效應系數c’，如果a、b之一不顯著，進行Sobel檢驗，計算z值。由于a、b均顯著，因此檢驗間接效應系數c’，模型4將CSt+1引入到CLt和CLt+1中時， t期顧客忠誠與t+1期顧客忠誠的系數不再顯著(C=0.387，P<0.001變化為C’=0.101，P=0.203>0.05)因此CSt+1對CLt和CLt+1之間的關系的中介效應顯著，中介效應估計值a*b=0.301，占總效應的比例為(a*b)/c=77.8%，即顧客滿意度對顧客忠誠度的形成具有完全中介作用，而非調節作用，H2b不成立。

4.3 顧客忠誠度形成機制探討

基于重復購買下，一般認為顧客忠誠不僅會受到當期顧客滿意度影響，同樣與前一期顧客忠誠度和前一期顧客滿意度有關。然而通過數據分析發現，在t+1期時，CLt、CSt+1、CSt中，僅有CSt+1對CLt+1為顯著正相關，依據假設2b成立得出的結論，本文進一步分析CSt+1的影響后得出CLt對CSt+1具有顯著正影響，而CLt與CSt具有顯著正影響(見表4)。可見，t+1期顧 客忠誠雖受t期忠誠度和滿意度正向影響，但顧客滿意度的貢獻作用更顯著，即t+1期購買后顧客忠誠度是否有所提升顯著受限于t+1期購買滿意度如何，而心智中已存在的忠誠度無法產生顯著的持續性作用。突破以往研究，本文得出前期忠誠度是當期滿意程度的一個關鍵驅動因素，即t+1期顧客滿意度并非只取決于t+1期購買行為認知，t期忠誠已為t+1期滿意度“埋下伏筆”。可見，顧客忠誠的持續性在重復購買過程中會發生偏轉，即t期忠誠度并非直接持續影響t+1期忠誠度，而是將其持續性轉移到對t+1期滿意度的影響，通過t+1期滿意度而對t+1期忠誠度產生顯著影響。可認為以顧客滿意度為驅動因素，在時間動態效應下，顧客忠誠度形成過程呈現出遞推屬性 (見圖3)。

本文得出t+1期顧客忠誠度形成機制模型為：

CLt+1=K11CSt+1+K12CLt+K13CSt+ε

CSt+1=K21CLt+K22CSt+ε

CLt=K31CSt+ε……

模型迭代后，即CLt+1=(K11K21K31+K11K22+K12K31+K13)CSt+ε，我們將模型進一步推廣至第

表3 顧客滿意度中介效應檢驗

注：*表示P<0.05，**表示P<0.01，***表示P<0.001，N=383.

一次購物的滿意度CS1，獲得模型為CLn=f(CS1)+ε，其中CLn為購買n次時的忠誠度，即某時點的忠誠度可追溯到第一次購買的滿意度，并存在一定的函數關系f(CS1)。

表4 顧客忠誠度形成機制分析

注：*表示P<0.05，**表示P<0.01，***表示P<0.001，N=383。

4.4 討論

通過上述理論與實證分析，本文所提假設驗證結果如表5：

本文以網絡購物為背景，從時間動態效應視角出發，進行兩期消費者購買數據信息的收集。通過嚴格配對篩選，即篩選出3個月后在同家網店發生再購行為且個人信息匹配的樣本個體，構成本文實證研究樣本，共383人，則得到有效配對數據383對。本文利用383對前后兩期數據，經過當期數據比對和前后兩期數據比對，驗證得出顧客滿意度對顧客忠誠度具有顯著正向影響，顧客滿意度在顧客忠誠度形成過程中起中介作用，且具有遞推式影響。

首先，本文驗證了在當次交易中，CSt對CLt具有顯著正向影響作用(β=0.503)，CSt+1對CLt+1同樣具有顯著正向影響作用(β=0.744)，即顧客所感受到的滿意度會直接影響顧客忠誠度，具有顯著的正向影響關系(H1a與H1b成立)。Oliver認為滿意度與忠誠度之間的復雜關系形式，在滿意度的極端點，忠誠度反應確實也更加極端[7]。從兩期的回歸系數對比來看，二者并不相同，而且βt<βt+1，顧客滿意度對顧客忠誠度正向影響程度很可能會隨著重購次數的增加而加強。在網絡環境下，消費者不能夠直接接觸消費品或接受服務，消費更加容易通過當期交易產生的滿意度來決定其是否會再購，從而影響到顧客忠誠的培養。隨著顧客重購次數增加，網店更應該重視顧客的持續滿意，因為一次交易給顧客所帶來的不滿也會導致十分嚴重的后果。

隨后本文對顧客滿意在顧客忠誠形成過程中的作用形式進行分析。目前有些學者利用當期數據(即僅用單期數據)分析認為顧客滿意度具有調節作用，強調不同滿意度水平會影響滿意度-再購過程[21]。Oliver認為顧客忠誠是長期顧客滿意的結果，即使前期顧客已經擁有較高忠誠度，同時，利用兩期對比數據支持了假設H2a的成立，可知顧客忠誠具有一定的“記憶性”。但在這種“記憶”關系中引入顧客滿意度后發現，CLt和CLt+1之間的相關性不再顯著，顧客滿意度顯現出完全中介作用(H2c成立)。即當期的顧客滿意度將完全中介前期的顧客忠誠影響，而不是多數研究的調節機制。

顧客忠誠度是購買經驗最直接的表現形式，即基于以往顧客忠誠，會對未來的顧客忠誠產生影響。在計劃行為理論中，Ajzen等[14]研究發現，人的行為并不是百分百地出于自愿，而是處在某種控制之下，

圖3 顧客忠誠形成機制模型

假設結論H1a：t期顧客滿意度對t期顧客忠誠度有正向影響成立H1b：t+1期顧客滿意度與t+1期顧客忠誠度存在正向影響關系成立H2a：t期顧客忠誠度與t+1期顧客忠誠度存在正向影響關系成立H2b：t期顧客忠誠度與t+1期顧客滿意度存在正向影響關系成立H2c：t+1期顧客滿意度對顧客忠誠度的形成具有中介作用成立模型探討：基于二次購物的體驗，顧客滿意度對顧客忠誠的形成具有遞推式影響；某時點的忠誠度可追溯到第一次購買體驗的滿意度，并存在一定的函數關系f(CS1)。

所有可能影響行為的因素都是經由行為意向來間接影響行為的表現[24]。而行為意向受到三項相關因素的影響，其一是源自于個人本身的 “態度”(Attitude)；其二是源自于外在的“主觀規范”，即會影響個人采取某項特定行為的“主觀規范”(Subjective Norm)；最后是源自于“知覺行為控制”(Perceived Behavioral Control)。而在一定程度上來看，顧客忠誠度的“知覺行為控制”因素，可能是第一次滿意，或者是累計滿意的結果。本文基于二次購物的體驗，通過383對兩期配對數據得出，顧客滿意度對顧客忠誠的形成具有遞推式影響，即t期滿意度正向影響t期忠誠度，t期忠誠度正向影響t+1期滿意度，t+1期滿意度正向影響t+1期顧客忠誠，且t+1期滿意度受t期忠誠度顯著正向影響。經模型推廣后，n期顧客忠誠度為第一期顧客滿意度的函數，即使發生t次再購，第一次顧客滿意度也會對顧客忠誠度產生影響，正如管理學、組織行為學涉及到的“首因效應”一樣，顧客滿意度對顧客的忠誠具有一種“持續性”影響力。

5 結語

本文證實了顧客滿意在顧客忠誠形成過程中的關鍵中介作用，與以往單次的研究中調節變量的結論有所不同，采用遞推的方式構建了顧客忠誠形成的理論模型，在理論上為探討顧客忠誠的形成機制提供了一種更為嚴謹的研究思路，為電子商務實踐提供理論依據和實踐指導。在未來的研究中，可以細分不同維度和不同水平的顧客忠誠，結合電子商務的技術發展和產品分類和品牌以及顧客口碑等，深入探討顧客滿意度與顧客忠誠關系。

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The Research on Formation Mechanism of Customer Loyalty under the Shopping Online

CHEN Wen-jing1， ZHANG Hong-na1， WAN Yan1, SHI Kan2

(1. Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;2. Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China)

The static studies on main factors of customer loyalty have been very rich, however it is lack of the dynamic research on the formation process of customer loyalty based on the dynamic effects of time. Under the background of online repurchase, It is found that the dynamic formation mechanism of customer loyalty through the data analysis of 383 paired samples. The first time 493 valid questionnaires are obtained; the second time 383 paired-matched questionnaires after 3 months are got. It reveals that a single phase satisfaction has positive effect on loyalty; Under the dynamic effects of time, the role of re-purchase customer satisfaction acting in the formation process of loyalty is significant mediator; Based on the second shopping experience, the more important conclusion is that satisfaction on customer loyalty’s form has a recursive impact, especially the first satisfaction experience; then the formation mechanism model of customer loyalty is built on satisfaction, and it provides a new angle for customer loyalty study.

customer loyalty; customer satisfaction of repurchase; mediator; formation mechanism

2013-10-25；

2014-03-21

國家973重大資助項目(2010CB731406)；國家自然科學基金資助項目(71471019)；教育部人文社會科學研究基金項目(BYJA630084)

陳文晶(1978-)，女(漢族)，福建人，北京郵電大學經濟管理學院副教授，博士，研究方向：組織行為學、消費者行為學.

1003-207(2015)07-0127-07

10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2015.07.016

C93

A