網購促銷季消費者滿意度研究

徐大伍

（安徽機電職業技術學院 經貿管理系，安徽 蕪湖245000）

網購促銷季消費者滿意度研究

徐大伍

（安徽機電職業技術學院 經貿管理系，安徽 蕪湖245000）

隨著互聯網的快速發展，“雙十一”已經成為消費者的網絡購物節。研究影響網購促銷季消費者滿意度的各個因素，在此基礎上構建網購促銷季顧客滿意度的影響因素模型，并通過實證分析的方法驗證所建模型。結果表明：網購促銷季顧客滿意度與售后服務、物流快遞、促銷方式、產品價格、網絡購物安全、電商誠信度影響顯著，與第三方支付、交易平臺關系影響不顯著。

網購促銷季；服務質量；顧客滿意；

一、引 言

2014年11月12日凌晨，阿里巴巴宣布前一天的交易額突破571億元，“雙十一”狂歡節創造了中國網購奇跡。其中阿里移動端成交額達到243億，是2013年移動交易額的4.54倍，占到當年總成交額的42.6%，創下了電商平臺單日成交的新高。在交易額不斷飚升的同時，出現的問題也層出不窮。零售電商平臺方面主要有網絡詐騙、假冒偽劣產品過多、退換問題、服務不周、賬戶安全等；網絡團購平臺方面主要有價格欺詐、團購時間、快遞費用、團購返券、售后服務不完善等。目前有關消費者滿意度的研究成果對于指導企業有一定的參考價值，但是在幫助網購促銷季實現顧客網購滿意度的提高方面仍然存在不足。由于這種新型的電子商務購物模式發展時間比較短，國內外尚未形成電子商務顧客滿意度測評的標準模型，研究顧客群體不一致，每個企業的企業文化和經營特點各有差異，加之之前的研究所針對的中國當今經濟環境與歷史情境有較大差異，因此為了提高網購促銷季的顧客網購滿意度，有必要進一步對當前大型電子商務企業的顧客進行調查研究，明確影響顧客在網購促銷季滿意度的關鍵因素和企業所應改善之處。

二、研究設計

（一）研究假設

根據網上購物的特點以及網購促銷季自身的特點，在建立網購促銷季網絡購物滿意度測評假設模型之前，提出3個假設：（1）促銷形式、產品價格、交易平臺、物流快遞、售后服務、網絡購物安全、第三方支付以及電商誠信度對網絡購物感知服務質量有顯著的正向影響；（2）促銷形式、產品價格、交易平臺、物流快遞、售后服務、網絡購物安全、第三方支付以及電商誠信度對促銷季網上購物滿意度有顯著的正向影響；（3）促銷季網絡購物感知服務質量對網購促銷季顧客網上購物滿意度有直接影響。

（二）研究模型

基于以上假設，提出以促銷季網購的8個維度為自變量，以促銷季網絡購物感知服務質量為中間變量，以促銷季網絡顧客滿意度為因變量建立理論模型，如圖1所示。

圖1 理論模型

（三）問卷設計

問卷設計共包括兩部分。第一部分為被調查者的基本信息，包括被調查者的性別、年齡、消費水平、網購年齡。第二部分為調查的主題內容，包括消費者在促銷季購物過程中的促銷形式、產品價格、交易平臺、物流快遞、售后服務、網絡購物安全、第三方支付以及電商誠信度、促銷季網絡購物感知服務質量、網上購物滿意度等變量的測量。

三、實證分析

（一）樣本統計

以紙質形式進行發放，共發放318份，收回310份，問卷整體回收率97.48%。其中有15份為無效問卷，剩余共計獲得295份問卷，有效回收率為92.76%。學者Gorsueh(1953)認為受試者與題項比例應高于5∶1，樣本數盡量大才能確保因素分析結果的可靠性。樣本具體分布如表1所示。

表1 樣本特征分布表

（二）信度和效度檢驗

1.信度檢驗

為確保問卷具有高度的可靠性與一致性，采用相當普遍的Cronbacha一致性系數來測定問卷的信度。采用SPSS20.0統計軟件中菜單Analyze功能，在Scale欄中選擇 Reliability Analysis，選擇模式為Alpha，用信度分析的方法對試驗中各個要素進行判斷，從而計算出一致性系數值。

表2 克朗巴哈信度系數計算結果

由表2可知，Cronbachα系數為0.851，大于0.7，表示量表27題內部的一致性較好。

2.效度檢驗

采用因子分析法中的主成分分析法檢驗問卷的結構效度。通過對KMO值及Bartlett檢驗，對促銷季網絡購物感知質量的各個變量進行因子分析，[1]642-646如表3所示。

表3 KMO和Bartlett檢驗

從表3結果可以得出：KMO取樣適當性統計量值為0.791，已達到有價值的標準；Bartlett球體檢驗值為1280.536，自由度為365，Sig=0.000<0.005，說明各變量之間存在較高的相關性，可以運用因子分析法進行結構效度測量。

3.因子分析

因子分析，即根據相關比較密切的幾個變量歸在同一類中，每一類變量就成為一個因子，用其中較少的因子去描述因素之間的聯系，從而提供大量的原始信息。通過使用該方法可以便捷地找出影響促銷季網絡購物感知服務質量的原因，還可以找出這些原因所占的比重。[2]65-71

根據KMO以及Bartlett球體檢驗結果，說明樣本適合作因子分析。通過碎石圖、總方差解釋和主成分分析法抽取，觀測變量中可提取的8個公因子。將8個公因子包含的指標排序為售后服務、物流快遞、促銷方式、產品價格、網絡購物安全、電商誠信度。

4.相關分析

首先檢驗變量之間的相關分析，分析結果如表4所示。

表4 研究變量的Pearson相關系數分析結果統計

用同樣的方法可得出促銷季網絡購物感知服務質量、促銷季網絡顧客滿意度的相關分析，從而得出相應系數分別為0.799、0.806，并且都是在0.01水平下顯著正相關，因此原始的假設得到了驗證。

5.回歸分析

回歸分析是一種應用非常廣泛的統計分析方法，通常用來分析事物之間的統計關系。它主要側重于考察變量之間的變化規律，并通過回歸方程的形式來描述和反映，以便于研究人員準確把握變量受其他一個或多個變量影響的程度，從而為控制和預測等提供依據。[3]245-260

在線性回歸分析中，一般需要進行回歸方程的擬合優度檢驗、回歸系數的顯著性檢驗和解釋變量的多重共線性檢驗。回歸系數如表5所示。

表5 網絡顧客滿意的回歸系數表

在網絡顧客滿意的回歸方程中，促銷季網絡購物感知服務質量的回歸系數為0.358，因此可以得到顧客滿意的回歸方程為CS=1.727+0.358CP。方程中CS代表因變量顧客滿意，CP代表自變量顧客感知。在t檢驗中，顧客滿意、顧客感知的t值分別是4.762、3.692，同時顯著性水平p<0.01，這就說明顧客感知、顧客滿意的回歸系數檢驗結果是顯著的，這兩個因子均通過了t值檢驗。所以回歸方程整體通過顯著性檢驗。

[1]雷婷,李存林.B2C電子商務交易平臺顧客感知價值、顧客滿意與顧客忠誠關系的實證研究[J].商務營銷，2012，33(6).

[2]常亞平，朱東紅，張金隆.影響消費者重復網上購物行為因素的實證研究——基于電子商務環境和網絡商店因素的數據分析[J].市場營銷，2009（4）.

[3]薛薇.SPSS統計分析方法及應用[M].北京：電子工業出版社，2004.

責任編輯：吳 夜

The Study of Customer Satisfaction in the Promotion Season of Online Purchasing

Xu Dawu
(Department of Economy and Trading Management,Anhui Vocational and Technical College of Electromechanical Engineering,Wuhu245000,China)

With the rapid development of the Internet,Double 11 has become an online purchasing festival.This paper discusses the factors influencing customer satisfaction in the promotion season of online purchasing.Furthermore,on the basis of the discussion,a model of the influencing factors is constructed and tested through empirical analysis.It turns out that after sales service,logistics and express,promotion strategies,the price of products,the safety of online purchasing and the credibility of e-businesses have a positive correlation with customer satisfaction.On the contrary,there is a negative correlation between third-party payment,trading platform and customer satisfaction.

promotion season of online purchasing;service quality;customer satisfaction

F722.9

：A

：1672-447X（2016）06-0034-03

2016-09-10

2015年安徽高校省級人文社會科學重點研究項目（SK2015A617）

徐大伍（1975—），江蘇建湖人，安徽機電職業技術學院經貿管理系講師，研究方向為市場營銷。