O2O模式下服裝網絡定制顧客忠誠度研究

李 露, 謝 紅, 曹蕊超

(上海工程技術大學 服裝學院, 上海 201620)

研究與技術

O2O模式下服裝網絡定制顧客忠誠度研究

李 露, 謝 紅, 曹蕊超

(上海工程技術大學 服裝學院, 上海 201620)

通過對具有一定經濟基礎的網上購物族和有過定制經歷的人群進行調研，研究基于O2O電子商務模式下服裝網絡定制的顧客忠誠度。根據構建顧客忠誠度的結構方程模型觀念架構圖對客戶潛在定制需求進行挖掘。首先利用SPSS對調研數據進行統計分析，然后采用AMOS軟件對顧客忠誠度模型進行驗證，最后得出結論：1)網上定制服務信息宣傳對顧客滿意度有較強的正面影響；2)線下所實施的面對面的定制服務，是增強顧客定制滿意度的主要因素；3)顧客參與定制過程，更易激發客戶定制好奇心，增強定制體驗快感，促使客戶在網上預約定制消費行為。

O2O; 顧客忠誠度; 結構方程模型; 定制需求; 服裝

隨著人們生活節奏加快、消費欣賞品位上升，消費者購買服裝的重點逐步轉向“快時尚定制”。傳統服裝定制耗時耗力，與社會快速發展大趨勢背道而馳。借助于電子商務日新月異的發展，網絡定制應運而生，既彌補傳統定制耗時耗力的弊端，又滿足消費者個性化的需求。網絡定制存在事物虛擬化的缺陷，導致消費者即使選擇網上定制服裝，卻無法通過網絡對定制服裝進行全面追蹤了解。本文將O2O電子商務模式運用于服裝定制企業，將消費者從線上牽引至線下消費。站在商家角度，網絡為商家積聚大量定制客戶，節約線下為消費者服務的勞動力成本，并可將一部分節省的成本轉移到消費者身上，以此吸引更多消費者在網上預約消費。站在消費者角度，提前預約消費行為，商家派人上門服務既省時省錢，自己又能參與對定制服的設計及追蹤，大大增強客戶對商家的信任感和依賴感。

客戶忠誠是指消費者在進行購買決策時，多次表現出來的對某個企業產品和品牌有偏向性購買行為。客戶忠誠的小幅度增加會導致利潤的大幅度增長，因此促使新客戶加大定制行為，快速轉變為忠誠客戶，對企業發展至關重要。本文基于O2O(online to offline)[1-4]電子商務模式，主要針對服裝網絡定制消費者的定制行為心理進行研究，挖掘消費者網絡定制深層次消費需求，最終將消費者轉化為商家的忠實客戶。

為了探討O2O電子商務模式對消費者網絡定制行為的影響，本文主要研究以下兩個方面：1)結合服裝商品和網絡定制的特點，提取度量O2O模式下消費者網絡定制行為的影響因素，并建立基于O2O模式下針對影響服裝消費者忠誠度的研究假設及研究模型；2)利用SPSS[5]及AMOS[6-7]對調研數據進行實證研究及數據分析。

1 研究假設和研究模型的建立

網絡定制客戶忠誠度與傳統顧客忠誠的本質一致，學者Reichheld等[8]認為網絡顧客忠誠是指顧客對網上企業、商品、服務及網站品牌的忠誠。Oliver[9]研究表明，顧客滿意度是顧客忠誠度形成的一個必要步驟。Dina Ribbink等[10]則認為顧客信任及滿意度是影響顧客忠誠度的主要因素。國內多數學者研究表明，網絡顧客忠誠的影響因素來自諸多方面，如網站環境、網站服務、消費體驗、網購經驗、顧客信任等。基于對上述文獻研究分析，結合O2O電子商務模式特點，利用Amos繪制O2O定制客戶顧客忠誠度的SEM(structural equation modeling)觀念架構圖[7]，本文研究模型觀念架構及研究假設如圖1所示(圖中“+”表示假設兩變量之間的因果關系為正相關)。

圖1 網絡定制客戶顧客忠誠度觀念架構Fig.1 Concept framework of network customization customer loyalty

H1：顧客滿意度對顧客忠誠度正相關。

H2：線上服務對顧客滿意度正相關。

H3：線上服務對顧客忠誠度正相關。

H4：線下服務對顧客滿意度正相關。

H5：線下服務對顧客忠誠度正相關。

2 實證研究與樣本數據分析

2.1 調研問卷設計及變量度量分析

本文研究的重點是如何誘使消費者在基于O2O模式的服裝網絡定制網站上預約消費行為，因此對消費者定制需求進行全面調研。依據上述假設及引用相關文獻為依據進行設置，將線上服務和線下服務作為外因潛在變量，顧客滿意度和顧客忠誠度作為內因潛在變量。理論模型觀察變量分別為網站環境、網站服務、服裝設計、體型測量、取貨方式、售后服務、定制體驗、定制經驗、推薦介紹、重復定制等。據各觀察變量的說明共設計40個題項。利用Amos數據分析中發現，使用變量的測量量尺最好是連續量尺，當問卷采用Likert量表法時，最好使用6或7點量尺，以減少數據過度偏態的現象[6]，因此該問卷采用Likert 7點量表設計。1分表示“完全不同意”，2分表示“不同意”，3分表示“基本不同意”，4分表示“無所謂”，5分表示“有點同意”，6分表示“基本同意”，7分表示“完全同意”。為了保證問卷的可讀性及信度和效度，問卷設計之初，選取一部分在校研究電子商務的研究生和一些從事服裝網絡定制工作的人員對問卷進行預測試，將問卷題項最終刪減為30個，加上5個有關調研客戶基本屬性的題項，問卷題項共計35個。

理論模型涉及的10個觀察變量分別對應相應的幾個量表，各觀察變量的度量項目[11]如表1所示。30個度量項目對10個變量的荷載系數基本都保證在0.65以上，大于0.5，表明量表具有良好的收斂效度。

表1 觀察變量的度量項目

2.2 樣本收集

問卷采取線上及線下兩種調研方式，主要針對具有一定經濟基礎的網上購物族和有過定制經歷的人群進行調研。調研歷時一個月，累計發放問卷937份，回收有效問卷為658份，回收率達70.2%，總體上保證SEM方法大樣本需求。調研對象中，男性為293人，占44.5%；女性為365人，占55.5%；31～45歲的被訪者占64.3%；大專以上學歷占87.4%；月收入在5000元以上的被訪者占69.1%。42.4%的調研者表示選擇定制的原因是由于定制服裝獨特的設計感。

2.3 樣本數據分析

2.3.1 量表信度及效度分析

采用SPSS 19.0對樣本數據進行可靠性分析，通過Cronbach Alpha系數來測量量表信度。一般來說，Alpha系數高于0.7，則說明該量表屬于高信度，樣本數據可靠性較高[5-6]。本文數據分析顯示各變量的Alpha系數均高于0.87，最低Alpha系數為0.878，最高為0.891，說明該組數據信度屬于高信度，見表2。

表2 樣本變量信度分析結果

通過主成分分析法對調研問卷進行因子分析，并用方差最大法進行因子旋轉，對數據進行KMO樣本測試和Bartlett球體檢驗。結果顯示KMO取值為0.926，表明該數據可以進行因子分析，Bartlett球體檢驗Sig.值為0.000，說明數據來自正態分布總體。

2.3.2 假設檢驗及模型修正

調研數據經過信度與效度檢驗后，采用結構方程模型進行路徑分析，以檢驗前文所提出的研究假設。數據進行SEM分析之前，Amos計算出每一個觀測值遠離群體中心的Mahalanobis d-squared距離，通常P2值小于0.05時，表示該觀察值可能為異常值。本文對P2值低于0.05的個案，進行逐個釋放排查，實屬異常值的個案直接刪除。利用Amos繪制顧客忠誠度SEM模型如圖2所示。

圖2 顧客忠誠度SEM模型Fig.2 SEM model of Customer loyalty

模型估計采用極大似然估計法(ML法，maximum likelihood estimation)，模型擬合過程中發現，線上定制服務對顧客忠誠度以及線下定制服務對顧客忠誠度之間回歸系數分別為0.03和0.01，呈現弱相關關系，假設路徑H3和H5未獲得支持，刪除路徑H3和H5，初步修正模型。為了使假設模型獲得較佳的適配度，模型修正還參考了報表中提供的修正指標值釋放某些假定。表3為模型修正指數結果。

表3 模型修正指數結果

從表3可以看出，“測量”殘差項e4與“設計”殘差項e3；“取貨”殘差項e5與“測量”殘差項e4兩兩之間均存在一定的共變關系。其主要原因在于“設計”“測量”“取貨”三者之間，均存在一定的交叉重合部分，如：“設計”模式中的上門設計就包含了體型測量這一項服務，兩者之間有一定的交叉重合部分，因此存在一定的聯系，而當消費者選擇“實體店取貨時”，消費者會進行“試衣修正”過程，此處又對消費者體型進行一次“復檢”，因此兩者之間也存在一定的關聯度。當建立“測量”殘差項e4與“設計”殘差項e3相關關系時，卡方值可以減少22.758；建立“取貨”殘差項e5與“測量”殘差項e4相關關系時，卡方值可以減少9.133。依照修正指標，將誤差變量e3與e4、e4與e5設定二者間的共變關系，降低卡方值。修正模型擬合結果如圖3所示，SEM整體模型適配度統計量如表4所示。

圖3 SEM修正模型擬合Fig.3 Modified model fitting of SEM表4 結構方程擬合指標Tab.4 Fitting index of structural equation

擬合指標數值P0.508χ228.177df29.000χ2/df0.972RMSEA0.000NFI0.979RFI0.967IFI1.001TLI1.001CFI1.000AGFI0.961GFI0.980

由表4顯示路徑分析模型圖的自由度為29，整體模型適配度的卡方值為28.177，顯著性概率值P為0.508>0.05，未達顯著水平，接受虛無假設；卡方自由度比(χ2/df)為0.972，遠小于3，效果良好；AGFI、GFI、NFI、CFI的值均在0.95以上，RMSEA值=0.000<0.05，各擬合指標均保證在可接受范圍之內，表示假設模型的適配度佳，假設結構模型與測量樣本的擬合度較好。

由圖3結構方程修正模型擬合數據顯示，各變量間的回歸方程為：

直接影響：顧客忠誠度=1.08(顧客滿意度)

間接影響：顧客忠誠度=0.33×1.08(線上服務)+0.59×1.08(線下服務)

=0.356 4(線上服務)+0.637 2(線下服務)

總影響：顧客忠誠度=0.356 4(線上服務)+0.637 2(線下服務)+1.08(顧客滿意度)

依據上述回歸方程所示，三個因素對顧客忠誠度的影響程度從大到小依次為：顧客滿意度、線下服務、線上服務，其標準化回歸系數分別為：1.08、0.637 2、0.356 4，且均未達0.05的顯著水平。因此，對于O2O模式下服裝網絡定制顧客忠誠度來講，顧客滿意度的提升對顧客忠誠度顯得至關重要，而企業采取線上線下聯合為消費者提供服務的方式對于增強顧客滿意度有著明顯作用。另外，服裝定制分屬體驗性服務行業，消費者實際感官享受更能增強消費者對企業或產品的滿意度，因此相比起線上服務，線下服務的實行對顧客滿意度的影響程度更為大些。當然，這也與傳統服裝定制對社會大眾歷來已久的心理暗示影響有關。

3 結 語

結合O2O模式電子商務的特點，主要從線上、線下定制服務及客戶行為三方面來研究服裝消費者網絡定制顧客忠誠度的影響因素。通過上述數據分析研究得出，線上線下服務均與顧客滿意度之間正相關，且線下服務是增強顧客滿意度的主要因素；顧客滿意度對顧客忠誠度顯著正相關，正好符合前文所述各學者對顧客滿意度及忠誠度之間的研究結論。模型擬合結果顯示，在O2O模式下的服裝網絡定制網站，線上服務信息是直接促使消費者產生好感的最直接途徑，消費者根據網站所發布的一系列誘人的定制服務(如專業免費維修、免費上門測量體型、免費試衣修正、老客戶特惠)廣告，直接刺激了消費者定制欲望。線下消費者則最注重售后及定制服取貨方式，表明客戶希望在方便快捷地收到服裝的同時，商家還對定制服提供一系列售后保證。另外消費者結合自身的定制經驗及體驗對網絡定制滿意度進行整體感受，從而加強對網絡定制的忠誠度。

基于上述研究，建議服裝網絡定制商家在網站發布定制服務信息時，需站在與顧客互惠角度來思考問題。顧客在網上預約自己的定制行為后，商家在線下應及時派專員上門為客戶測量體型及獲取客戶對定制服要求，另外保證每件定制服至少一次的專業免費維修和試衣修正機會。考慮到消費者取貨、試衣及返修等方面便捷性問題，商家可以在顧客小區(或離顧客居住地不遠處)設置小型服裝收發中間站，顧客可以直接在“收發站”取貨或返廠維修。在消費者做出定制決策行為之前，盡可能地利用網絡信息技術讓消費者體驗定制快感，例如采用三維虛擬試衣展示、定制動畫流程展示、時尚走秀精選視頻展示等方式激發顧客定制好奇心，從而增強客戶網上預約定制行為積極性。

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Research on Customer Loyalty of Network Customized Clothing under O2O Mode

LI Lu , XIE Hong, CAO Ruichao

(Fashion College, Shanghai University of Engineering Science, Shanghai 201620, China)

This papers researches customer loyalty of network customized clothing under O2O e-commerce mode through surveying the on-line shopping fans with certain economic foundation and customization experience. This paper excavates customers’ potential customization demand in accordance with framework of structural equation mode of customer loyalty. Firstly, SPSS is used for statistic analysis of the data; then, AMOS software is adopted to verify customer loyalty model; finally, the following conclusions are drawn: 1)information dissemination of online customization services has strong positive influence on customer satisfaction; 2)face-to-face customized service implemented offline is a major factor enhancing customers’ customization satisfaction; 3)customers’ participation in customization process can more easily trigger their curiosity for customization, enhance customization experience and promote them to appoint customization consumption behaviors.

O2O; customer loyalty; structural equation model; customization demand; clothing

doi.org/10.3969/j.issn.1001-7003.2015.01.008

2014-07-17;

2014-10-27

中國紡織聯合會紡織之光基金會項目(2012)；浙江省重點科技創新團隊項目(2011R50004)

李露(1989-)，女，碩士研究生，研究方向為服裝數字化設計與制造。通信作者：謝紅，教授，Xiehong99618@126.com。

TS941.1; F713.52

A

1001-7003(2015)01-0042-05 引用頁碼: 011107