生鮮電商消費者滿意度影響因素實證研究

陳范嬌

內容摘要：本文在Oliver期望-實績理論模型和全面顧客滿意理論的基礎上，根據購買前、購買中和購買后的購買流程構建生鮮電商消費者滿意度影響因素模型，對249個有效樣本數據進行了結構方程模型實證分析。并根據研究結論為生鮮電商未來良好發展提供了建議。

關鍵詞：生鮮電商 滿意度 結構方程模型 影響因素

引言

據中國互聯網信息中心發布《2014年中國網絡購物市場研究報告》數據顯示，截至2014年12月，我國網絡購物用戶規模達到3.61億，同比增長19.7%；我國網民使用網絡購物的比例從48.9%提升至55.7% 。網絡零售交易額為27898億元，同比增長49.7%。其中網購生鮮交易額增長最為迅速，2014年生鮮電商交易規模289.8億元，同比增長122.6%，2011-2014年三年的平均年增長率高達200.02%。在“互聯網+”的政策背景下 ，生鮮電商具有良好的發展空間和市場需求。如今網購行為越來越多的滲透到消費者的生活當中，加上我國食品安全問題一直備受關注，消費者希望能夠在網上便捷地購買到新鮮、安全的生鮮產品。在市場競爭日趨激烈的買方市場上，生鮮電商想要持續經營，就必須站在消費者立場上，了解消費者的主觀需求，提高服務價值，實施全面顧客滿意經營策略。

但目前學者們對消費者網購生鮮農產品的相關研究并不多。只有極少數學者對網購生鮮產品的消費者意愿進行了研究，還未有學者對網購生鮮后的消費者滿意度進行相關研究。因此，有必要構建理論模型來系統地解釋網購生鮮過程中消費者滿意度的形成過程及其影響因素，為企業合理分配資源，集中優勢去改善消費者關系和提高消費者滿意度提供指導，具有一定的理論和實踐指導意義。

本文基于Olive期望-實績理論模型和全面顧客滿意理論，構建生鮮電商消費者滿意度模型，調查分析消費者對生鮮電商的滿意度，并剖析影響滿意度的因素，以期為促進生鮮電商的良性發展提供指導建議。

基本理論及模型建立

（一）滿意度概念

1965年，Cardozo最早提出顧客滿意度概念，后續許多學者提出自己的見解，但至今未有統一的觀點，基本上是從范疇、過程和性質來探討顧客滿意概念。綜合前人觀點以及本研究目的，本研究中的滿意度概念以Oliver的期望-實績理論模型為基礎，采用累積交易觀點，認為滿意度是消費者基于多次對生鮮電商平臺的使用和購后體驗與購前預期進行對比后的一種整體性的評價。

（二）滿意度的驅動因素

與傳統實體店的顧客滿意度影響因素相比較，電子商務由于其自身的特點，消費者既是電商平臺的使用者，又是其消費者，具有雙重角色，故滿意度的驅動因素有許多不同。Kim Hye-Ran（2005）針對網絡購物的顧客滿意度制定了一套測量指標體系，該體系包括49個測量項和10個因素，具體指標有：送貨和售后服務、網站設計、購買結果和價格的吸引力、網站信息、顧客服務、過程的便利性、產品的吸引力、支付方式、產品信息、登錄的便利性。不同于Kim Hye-Ran，Oliver（1980）提出的期望-實績理論模型能夠更好地解釋網絡消費者的滿意度。Oliver認為，消費者在購買之前會根據過去的經歷、廣告宣傳等渠道，對產品或服務的實績情況形成最初的期望，在之后的購買和使用中真實地體驗感受到該產品或服務的實績水平，最后將實際感受到的實績水平與顧客最初期望的實績水平進行比較判斷。如果感知實績能夠滿足或超過最初期望，則消費者將會滿意；反之，消費者將可能會不滿意。Eighmey通過對營銷認知、娛樂價值、資訊價值、易于使用、信任度及互動性六個因素進行實證研究，結果顯示易于使用是影響網站滿意度最重要的因素。Szymznski， Hise（2000）對網購消費者的滿意度定義為消費者利用網絡在購物網站上消費后的體驗評價，并提出網購消費者滿意度的影響因素，有網站的架構、安全性、商品質量、服務水平、購物便捷性等方面。沙振權、王靜（2004）認為影響網絡購物中顧客價值的重要因素是購物體驗良好、網站購物操作方便、交易安全性高、網站賣家信用和商品真實可靠等。

（三）模型建立與假設

本文在Oliver期望-實績理論模型和全面顧客滿意理論的基礎上，結合前人研究成果和當前中國生鮮電商特點，研究消費者購買前產生的期望、購買中的網站功能和購買后商品質量、物流配送服務、售后服務對生鮮電商滿意度的影響作用以及滿意度對忠誠度的影響作用。依此構建生鮮電商消費者滿意度模型（見圖1）并提出以下假設：

H1：購前預期負向影響消費者滿意度。

H2：網站功能正向影響消費者滿意度。

H3：物流配送服務正向影響消費者滿意度。

H4：商品質量正向影響消費者滿意度。

H5：售后服務正向影響消費者滿意度。

H6：滿意度正向影響消費者忠誠度。

數據來源與描述性分析

（一）數據來源

本研究的調查對象是有網購生鮮農產品經驗的消費者，生鮮農產品包括水果、水產、肉類、新鮮蔬菜、冷藏即食品等。這些消費者具有上網習慣，對互聯網熟悉，所以采用紙質問卷和網絡電子問卷相結合的方式進行問卷調研，紙質問卷主要在南京市和上海市的大學、商業區和居民區發放，網絡問卷通過郵箱、社交軟件（如微信、QQ）、論壇和在線問卷平臺投放，為提高網絡問卷填寫的真實性，網絡問卷實行有償問卷。正式調研期間回收問卷共計357份，剔除無網購生鮮經驗、問卷數據不全等無效問卷，最終有效問卷249份，有效問卷率為69.7%。

（二）描述性分析

有效問卷結果數據顯示，249份有效問卷中男性117人，占總樣本的47%，女性132人，占總樣本的53%，女性消費者略多于男性；年齡特征方面，絕大多數集中18-25歲和26-30歲區間，兩者加起來占總樣本的71.9%，這些人接受新鮮事物快，網購經驗豐富；學歷方面，大專及以上學歷有216人，占總樣本的86.8%，說明網購生鮮的消費者大多受教育水平高，信息處理能力強，會通過互聯網尋求便利；職業特征方面，公司職員最多，共有136人，占總樣本的54.6%，學生有43人，占總樣本的17.3%，個體戶/自由職業者有45人，占總樣本的18.1%，基本上有83%的樣本是已畢業工作的人，這些人由于上班，時間有限，但又有采購生鮮食品來做飯的需求，消費水平高，所以他們是生鮮電商的主要消費者；個人月收入方面，月收入超過3000的有186人，占總樣本的74.7%，說明有網購生鮮農產品經驗的消費者具有一定的經濟來源；地區方面，主要集中于江蘇和上海，兩者加起來共有148人，占總樣本的59.4%，其次是北京、浙江、廣東、福建，由于生鮮電商目前主要在二線及以上城市開通運營，這些城市不僅物流發達，能夠滿足生鮮食品物流方面的要求，而且這些城市的消費者已經培養了良好的網購習慣。

實證分析

對潛在變量的測量在參考前人研究結論的基礎上，形成初步測量問項，之后針對生鮮電商網站特點和購買流程特點再增添若干測量變量。為了構建有效的測量指標，本文采用探索性調查研究初步檢驗所構建測量變量的合理性，通過預調研獲得50份樣本數據，將數據進行探索性因子分析剔除4個較不適合的測量變量，最終確定22個測量變量。

由于本研究涉及到的潛變量無法直接測量，測量變量較多還有因果關系復雜，采用一般多元回歸等傳統的計量方法效果不理想，所以采用結構方程模型，可以同時估計模型中的測量變量和潛變量，以及其影響路徑，是分析復雜數據的理想工具。

（一）信度檢驗

本文采用Cronbach`s Alpha系數對問卷數據的內部一致性進行判斷，運用SPSS 17.0軟件對購前預期、網站功能、物流配送服務、商品質量、售后服務、滿意度和忠誠度7個潛變量所對應的22個測量變量進行了信度分析。信度檢驗所得結果如表1所示，7個潛變量的Cronbach`s Alpha系數均大于0.7，信度檢驗通過，說明問卷測量量表數據具有良好的穩定性和內部一致性。

（二）效度檢驗

效度分為內容效度和結構效度。對于內容效度，本研究的測量變量選取具有一定依據，主要是在前人相關研究的基礎上進行改進和完善，故內容具有一定的有效性。對于結構效度，本文利用KMO檢驗和巴特利特球體檢驗來判定問卷數據是否適合做因子分析。KMO越接近1，說明變量間相關性越強，越適合做因子分析。

本文運用SPSS17.0軟件進行因子分析，結果如表1所示，除了物流配送服務的KMO值為0.692接近于0.7，其余6個潛在變量的KMO值都大于0.7，可以進行因子分析。Bartlett球形檢驗Sig.值均為0<0.1，因此應該拒絕零假設，認為潛在變量的測量變量之間存在顯著的相關性。效度檢驗通過，說明調研問卷的數據是真實和有效的。

（三）參數估計

本文運用AMOS 17.0，根據上述理論模型和問卷測量項目構建結構模型和測量模型，選用最大似然估計法來進行參數估計、假設檢驗和模型整體擬合性檢驗。

模型整體擬合性檢驗結果如表2所示，從表2中可看出，各項擬合度指數均達到了可接受程度，其中χ2 /df值為2.188小于3，效果理想；NFI值為0.912，TLI值為0.94，CFI值為0.95均高于0.9的理想水平，表明模型與數據擬合較好，各項測量變量均能夠較好地滿足擬合指數所設定的標準。

（四）假設檢驗

在結構方程模型假設檢驗判定標準中，判別回歸系數是否顯著不為0的標準是臨界比值（Critical Ratio，簡稱C.R.），當C.R.的絕對值大于等于1.96時，P值小于0.05，則認為該路徑系數在95%的置信水平下，與原假設有顯著性差異，即顯著不為0。若C.R.的絕對值小于1.96，P值大于0.05，則表明該路徑系數不顯著。

從表3結果顯示，生鮮電商消費者滿意度結構模型的假說驗證情況如下：

H1：購前預期對滿意度有負向影響。購前預期對滿意度的影響路徑回歸系數為-0.117，但是P值為0.291，沒有達到顯著性水平，所以H1不成立。本研究認為其可能原因在于：一是生鮮食品屬于日常消費品，消費者對此類產品已經非常熟悉，有可能其預期所購買的生鮮食品是新鮮的，但不會因為滿足了其購前預期而增加滿意度；二是由于生鮮食品具有易腐爛性、區域性、季節性和不標準化的特點，很難保證所有的生鮮食品到消費者手中都是一樣的質量，所以即使生鮮食品沒有完全滿足消費者預期，因有一定的心理準備，其滿意度也不會大受影響。三是目前生鮮電商尚在摸索發展階段，許多消費者抱著嘗試的心態網購生鮮食品，尚未有明確的預期。

H2：網站功能對滿意度有正向影響。網站功能對滿意度的影響路徑回歸系數為0.307，并且統計檢驗達到1%的顯著性水平，所以H2成立。說明網站功能界面是否清晰，操作流程是否簡單便捷，支付方式是否安全多樣，會顯著性影響消費者的滿意度。網站是消費者與生鮮電商之間的一個信息交流平臺，消費者發生購買行為前在網上的操作和瀏覽體驗不佳，很有可能會產生不滿意，也很難促進再次購買。

H3：物流配送服務對滿意度有正向影響。物流配送服務對滿意度的影響路徑回歸系數為0.081，P值為0.604，沒有達到顯著性水平，所以H3不成立。傳統觀念認為物流配送質量是生鮮電商的一個難點，也是一個重點，應該對滿意度影響非常大。本研究其沒有通過顯著性檢驗的可能原因在于：一是目前生鮮電商的發展路徑一般選擇先區域性運營來保證物流質量，故物流配送服務基本滿足消費者需求。當物流水平能夠基本保證后，消費者不會因為物流水平的提高而提高其滿意度，因為他們更關注商品質量本身，而不是附帶的物流價值。二是物流配送服務的成本如果過高，也會部分轉嫁到消費者身上，購買成本的增加也會弱化消費者的滿意度。總的來說，雖然物流配送服務對消費者的滿意度沒有顯著性影響，但根據經驗，物流配送服務也是需要重視的，如果物流配送服務無法保證消費者的基本要求，網購的便利性無法實現，將極可能會引起消費者的不滿意。

H4：商品質量對滿意度有正向影響。商品質量對滿意度的影響路徑回歸系數為0.367，并且統計檢驗達到1%的顯著性水平，所以H4成立。說明生鮮產品的質量和新鮮程度會直接顯著性影響到消費者的滿意度，所以消費者網購生鮮食品不僅希望享受到與傳統購買生鮮渠道不一樣的便利服務，生鮮食品實質性的質量也是非常重要的。

H5：售后服務對滿意度有正向影響。售后服務對滿意度的影響路徑回歸系數為0.392，統計檢驗達到1%的顯著性水平，是三個對滿意度有顯著性影響的潛變量中回歸系數最大的潛變量。由于生鮮食品有不易儲存、易腐爛等特點，消費者網購生鮮不能直接看到和摸到實物，其中有很多銷售流通環節具有不確定性的風險，如果售后服務有效率，反饋渠道多和提供的解決方案令消費者滿意，這樣會大大地增加消費者的滿意度和信心，不會因為一次的購買失敗經歷就不再網購生鮮了。

H6：滿意度對忠誠度有正向影響。滿意度對忠誠度的影響路徑回歸系數為0.955，統計檢驗達到1%的顯著性水平。說明網購生鮮消費者滿意度會顯著性地影響消費者忠誠度，如果消費者對一家生鮮電商上的購物體驗滿意，那么其很可能再次購買，并且會向周圍人推薦使用，形成口碑效應。口碑效應通過互聯網平臺會快速地提高生鮮電商的知名度，并有利于提高市場份額，所以，生鮮電商應該努力提升自己的服務水平和商品質量讓消費者滿意，進而提高他們的忠誠度，通過口碑效應擴大市場。

生鮮電商改善服務的相關建議

顧客滿意度和忠誠度是電商客戶管理的核心內容，Reichheld 和Schefter （2000）研究發現網絡零售的新用戶獲取成本比傳統零售多20%-40%，因此生鮮電商需要集中資源努力改善客戶關系以挽留現有客戶。本文的研究表明生鮮電商消費者滿意度顯著影響忠誠度；商品質量、網站功能和售后服務是影響滿意度的重要因素。對于生鮮電商應該如何改善與消費者關系進而增強消費者滿意度，提出如下建議：

（一）完善售后服務渠道并健全售后管理體系

本文實證結果顯示售后服務對滿意度的影響最大，售后服務主要包括售后渠道如客服熱線、退換貨處理流程和售后問題解決方案等。健全售后管理體系，簡化退換貨流程，提供一定的保證以增強消費者網購生鮮的信心。

（二）優化網站界面和功能

網站界面是消費者對電商平臺的第一印象，設計精良的用戶頁面能夠降低搜索成本和減少信息處理時間，易于使用有助于用戶網購習慣的培養；支付方式安全多樣；網站應有個性化服務功能，針對不同用戶安裝購買和搜索歷史匹配可能購買的商品等。

（三）嚴格控制生鮮農產品質量

由于生鮮農產品的質量是影響顧客滿意度的重要因素，因此生鮮電商應嚴格控制生鮮農產品質量，可以通過建立自己的生鮮農產品基地，或者通過加強與農戶的協作緊密程度等多種方式確保生鮮農產品的質量安全。此外，生鮮電商應保障物流服務功能，以保證生鮮農產品的新鮮度。生鮮電商只有通過提供符合質量安全、新鮮的生鮮農產品，才能滿足消費者的需求，形成忠實的客戶群，才能實現自身的發展。

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