基于聚類改進(jìn)KANO模型的B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素研究

金春華

[摘 要] B2C網(wǎng)站質(zhì)量極大的影響其顧客購買意愿和使用黏性，同時隨著市場競爭的日益激烈，對網(wǎng)站改善策略的思考也在不斷豐富與深入。對于B2C網(wǎng)站的質(zhì)量要素研究，國內(nèi)外學(xué)者主要基于網(wǎng)站的功能性質(zhì)量與服務(wù)性質(zhì)量兩類不同的出發(fā)點(diǎn)。文章將借鑒現(xiàn)有的研究成果，結(jié)合聚類改進(jìn)KANO模型探討不同重要度類別下的決策方式，基于滿意度，應(yīng)用6區(qū)域重要度滿意度的6-I-S模型，與I-S模型進(jìn)行比較，并作出B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素的歸類并提出相應(yīng)對策。

[關(guān)鍵詞] 精化KANO模型；改進(jìn)KANO模型；聚類分析；B2C網(wǎng)站質(zhì)量

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2017. 19. 061

[中圖分類號] F713.36 [文獻(xiàn)標(biāo)識碼] A [文章編號] 1673 - 0194（2017）19- 0146- 05

1 引 言

隨著我國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，基于互聯(lián)網(wǎng)平臺的電子商務(wù)網(wǎng)站得到了極大的發(fā)展，相關(guān)研究與應(yīng)用不斷深化，進(jìn)而帶動了整個產(chǎn)業(yè)的不斷進(jìn)步。網(wǎng)上購物消費(fèi)在帶給人們便捷的同時，也不斷挑戰(zhàn)傳統(tǒng)的銷售渠道，顯示出其強(qiáng)大的擴(kuò)張實(shí)力。目前，我國電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)主要細(xì)分為B2C、B2B、C2C、O2O等具體領(lǐng)域，在各領(lǐng)域內(nèi)，電商網(wǎng)站之間的競爭日趨激烈，尤其是B2C電商網(wǎng)站，與淘寶網(wǎng)的C2C低成本低門檻特點(diǎn)不同，網(wǎng)站本身及所代表的廠商往往各自都擁有相當(dāng)雄厚的資金與技術(shù)支撐，在各自的行業(yè)內(nèi)又都擁有相當(dāng)?shù)捏w量與用戶基礎(chǔ)，目前，大型B2C網(wǎng)站已經(jīng)基本在各自的領(lǐng)域內(nèi)占據(jù)了比較穩(wěn)定的市場份額，并進(jìn)一步向競爭對手施壓。

從市場增長上看，中國網(wǎng)絡(luò)零售B2C占比從2015年開始超越C2C，這說明中國網(wǎng)絡(luò)零售已逐步進(jìn)入規(guī)模化競爭的階段。未來網(wǎng)絡(luò)零售領(lǐng)域，B2C的占比還將進(jìn)一步得到提升，只在非標(biāo)品類上，仍會有一定數(shù)量的個人賣家繼續(xù)釋放活力。巨大的市場帶來巨大的關(guān)注，B2C網(wǎng)站的質(zhì)量將極大地決定其交易量，同時隨著市場競爭的日益激烈，相關(guān)方面的研究手段日趨成熟，研究方法日趨豐富。

本文主要通過聚類重要度改進(jìn)的精化KANO模型及6-I-S方法，實(shí)證研究B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素的評價指標(biāo)，并為網(wǎng)站進(jìn)行質(zhì)量改進(jìn)決策提供有價值的規(guī)劃方法和基本參考。

2 網(wǎng)站質(zhì)量要素

網(wǎng)站的質(zhì)量要素主要分為網(wǎng)站技術(shù)性質(zhì)量與網(wǎng)站服務(wù)性質(zhì)量兩大出發(fā)點(diǎn)。

技術(shù)出發(fā)類主要從網(wǎng)站提供者出發(fā)，借用了信息系統(tǒng)領(lǐng)域的相關(guān)指標(biāo)，并進(jìn)一步考慮網(wǎng)購的各個環(huán)節(jié)（如選購、下單、支付、配送等），將網(wǎng)站按照技術(shù)性，技術(shù)感知性，廣度外延三個層次不斷深化。技術(shù)性質(zhì)量研究方向的路徑是從基礎(chǔ)網(wǎng)站技術(shù)指標(biāo)及系統(tǒng)指標(biāo)入手，逐步延伸到囊括溝通的功能性，演化出信息質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量。具體研究上，較有代表性的是Barnes et al.（2003）提出的WebQual，從用戶的角度對網(wǎng)站質(zhì)量進(jìn)行了理解，其WebQual 4.0包括使用性、信息質(zhì)量、服務(wù)互動性三大維度。Huang（2013）又在上述指標(biāo)中增加了可用性與愉悅性，把將網(wǎng)站質(zhì)量的評價指標(biāo)擴(kuò)充至為五類。

學(xué)術(shù)界對網(wǎng)站的服務(wù)性質(zhì)量的衡量，目前成體系化的研究是Parasuraman et al.（2005）所提出的“E-S-QUAL”在線服務(wù)質(zhì)量量表及“E-RecS-QUAL”在線服務(wù)質(zhì)量補(bǔ)救量表，包括效率、系統(tǒng)可用性、執(zhí)行性、隱私性；響應(yīng)性、補(bǔ)償性、聯(lián)絡(luò)性，兩方面共計(jì)七大質(zhì)量特性。該類型的評價指標(biāo)主要以顧客需求與網(wǎng)站服務(wù)之間存在的缺口作為出發(fā)點(diǎn)，從顧客的感知入手，著重結(jié)合認(rèn)知質(zhì)量與實(shí)際質(zhì)量的差別進(jìn)行分析。這一方向的研究，力求從服務(wù)性出發(fā)，始終基于用戶服務(wù)的觀點(diǎn)來引出其余評判標(biāo)準(zhǔn)，從服務(wù)使用中的質(zhì)量，擴(kuò)展至服務(wù)提供前的期望質(zhì)量，與服務(wù)體驗(yàn)后并具有延時性的服務(wù)補(bǔ)救質(zhì)量。

綜上所述，評判B2C網(wǎng)站質(zhì)量的指標(biāo)應(yīng)是綜合性的，相對全面并且與時俱進(jìn)的，技術(shù)與服務(wù)兩個方向的研究各自不同卻又不斷趨近。所以應(yīng)當(dāng)以服務(wù)過程作為基礎(chǔ)，以有形或無形產(chǎn)品作為實(shí)現(xiàn)載體，以網(wǎng)站及其移動端作為實(shí)施媒介和具體介面。因此，本文結(jié)合上述兩種質(zhì)量要素劃分的思想，提出了較為具有綜合性的B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素指標(biāo)方案，包含四大類共計(jì)22項(xiàng)細(xì)分要素。如表1所示。

本文根據(jù)研究設(shè)計(jì)了五點(diǎn)Likert尺，并在第三方問卷平臺上實(shí)施本次調(diào)查，總計(jì)回收153份問卷，其中無效問卷11份，有效問卷為142份，總問卷有效率達(dá)到92.8%。為保證調(diào)查結(jié)果的可信度，采用克朗巴哈信度系數(shù)α進(jìn)行判斷，利用SPSS軟件對問卷信息進(jìn)行信度分析后，得出如下結(jié)果：總體具備質(zhì)量要素的α系數(shù)為0.827 ；總體不具備質(zhì)量要素時的α系數(shù)為0.849 ；質(zhì)量要素重要度評價的α系數(shù)為0.962 ；滿意度評價的α系數(shù)為0.903。通常在研究中，α系數(shù)達(dá)到0.7～0.8時表示可以認(rèn)為該量表具有相當(dāng)?shù)目尚哦?，達(dá)0.8～0.9時說明具有較高的可信度，由此可知本研究問卷調(diào)查可信度較高，22個指標(biāo)項(xiàng)的KMO為0.814，Bartlett球形檢驗(yàn)的卡方統(tǒng)計(jì)值的P=0.003，均滿足所需的判定條件，因此收集的數(shù)據(jù)能夠達(dá)到預(yù)期的研究目的。隨后對142份有效問卷的指標(biāo)項(xiàng)進(jìn)行了因子分析，所提取的4個主因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)為76.22%，能夠解釋因子差異，因而可以認(rèn)為表1中的質(zhì)量要素模型是正確的。

3 精化KANO模型與6-I-S模型

3.1 精化KANO模型

互聯(lián)網(wǎng)是一個高度強(qiáng)調(diào)客戶思維的領(lǐng)域，隨著基于用戶角度的思考不斷增多，新興電子商務(wù)對KANO模型的利用與發(fā)展也不斷推進(jìn)，許多學(xué)者陸續(xù)進(jìn)行了有價值的探索。

Shan，Zhang，Zhou（2011）研究了KANO模型在電子商務(wù)領(lǐng)域的具體應(yīng)用，陳梅梅（2016）研究了KANO模型的改進(jìn)方法及其對電子商務(wù)質(zhì)量要素的評價指導(dǎo)。Yang（2007）另辟蹊徑，將KANO重新定義分類成精化KANO模型，他認(rèn)為顧客感受的重要度在質(zhì)量要素劃分中具有相當(dāng)?shù)膮⒖純r值，應(yīng)當(dāng)按照其具備的重要性高低做出進(jìn)一步細(xì)分，讓企業(yè)得以對質(zhì)量要素進(jìn)行更深層次的討論分析，并最終做出決策。Yang提出的精化KANO歸類如表2所示。endprint

日常的生產(chǎn)經(jīng)營過程中，企業(yè)管理者往往會將大量的人力物力投入到會引發(fā)用戶不滿意的質(zhì)量特性上，以求盡快改進(jìn)，加速提升滿意度。但是，企業(yè)受成本的影響，一般不能在所有方面都同時下大力氣。

根據(jù)精化KANO模型，企業(yè)應(yīng)當(dāng)綜合重要度及用戶的認(rèn)知滿意度水平來衡量一個質(zhì)量特性的類型，從而對比出更具有改進(jìn)價值的重點(diǎn)方向。例如：如果存在用戶認(rèn)為重要的因素沒有被滿足，就會很快降低對產(chǎn)品的評價，造成不利影響，而企業(yè)就應(yīng)集中精力關(guān)注該問題，盡快做出調(diào)整，而有些不太重要卻往往被產(chǎn)品設(shè)計(jì)者投入了過多的成本，這也是不可取的。更進(jìn)一步，在時間維度上，KANO模型本身具有一種過渡性，呈現(xiàn)出魅力質(zhì)量退化為一維質(zhì)量，直至必要質(zhì)量，最終成為無差異質(zhì)量的過程，但是KANO本人及國外一些學(xué)者也強(qiáng)調(diào)過對于無差異質(zhì)量中可能存在的魅力質(zhì)量的關(guān)注。在精化KANO模型中，就充分考慮了這種可能，高重要度的無差異質(zhì)量被歸類為潛力質(zhì)量，這不失為一種新產(chǎn)品開發(fā)設(shè)計(jì)的依據(jù)。

3.2 6-I-S模型

精化KANO模型僅依據(jù)認(rèn)知重要度均值作為區(qū)分高重要度和低重要度的方法，莊洪興（2011）等在精化KANO模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合帕累托原理，應(yīng)用系統(tǒng)聚類分析法改進(jìn)了重要度分類。接著將質(zhì)量特性進(jìn)一步細(xì)分，提出了基于聚類分析的精化KANO模型應(yīng)用，并結(jié)合滿意度建立了6個區(qū)域的重要度-滿意度模型（6-I-S模型）。

聚類改進(jìn)中特別重要特性包括極富魅力，高附加值，關(guān)鍵特性；一般重要特性包括有魅力，中等附加值，必需特性，潛在特性；不重要特性有魅力稍遜，低附加值，必要特性，無用特性。并實(shí)證說明了二者結(jié)合應(yīng)用，能為企業(yè)進(jìn)行質(zhì)量的改進(jìn)提供更多有價值的信息。如表3所示。

根據(jù)上述質(zhì)量特性分類，可以將重要度維度劃分為3段，每一類根據(jù)不同的KANO質(zhì)量特性又有具體細(xì)分，其中，具備最高重要度的無差異特性歸類。本文認(rèn)為應(yīng)該歸類為重要潛在項(xiàng)，具有向新生魅力特性轉(zhuǎn)化的可能，企業(yè)可以進(jìn)行多方面分析后，開發(fā)相關(guān)功能。6-I-S模型是I-S模型的深化，將重要度分類的特性進(jìn)一步結(jié)合滿意度作區(qū)分，由此得到6個決策區(qū)域。

（1）卓越區(qū)域：質(zhì)量特性特別重要，用戶滿意其所感知的質(zhì)量。這是吸引用戶的重要手段，應(yīng)保持這類質(zhì)量特性的性能并不斷完善。

（2）急需改進(jìn)區(qū)域：質(zhì)量特性同樣特別重要，但是一般達(dá)不到用戶期望的水平，導(dǎo)致用戶滿意度相對低，企業(yè)應(yīng)當(dāng)投入資源關(guān)注這類特性，并立即采取改進(jìn)措施，提升對應(yīng)的滿意度。

（3）良好的區(qū)域：質(zhì)量特性重要度總體中等，同時用戶能夠接受當(dāng)前的服務(wù)，從而滿意度水平達(dá)到較高值，對于這類特性只需保持當(dāng)前質(zhì)量水平，做好質(zhì)量控制即可。

（4）需要改進(jìn)區(qū)域：這一類別重要度一般，但是用戶滿意度水平也相對偏低，企業(yè)應(yīng)當(dāng)采取相對經(jīng)濟(jì)的改進(jìn)措施，在一定程度上提高用戶滿意度，改善優(yōu)先度略遜與上一區(qū)域，應(yīng)當(dāng)分配相對較少的資金與人力成本。

（5）過剩的區(qū)域：用戶對這類不太重要的特性已經(jīng)很滿意了，現(xiàn)有的投入已經(jīng)過多，因此，企業(yè)不用再過于關(guān)注這類特性，以避免不必要的多余損耗。如果企業(yè)有降低成本的運(yùn)營需要，可考慮削減這類特性，適度的減少并不會對用戶滿意度有明顯的負(fù)面影響。

（6）暫不改進(jìn)區(qū)域：對于此區(qū)域中的質(zhì)量特性，用戶滿意度水平低，重要程度也很低。從企業(yè)方面來講，完全無需擔(dān)心此類特性的影響，因?yàn)槠鋵τ脩粼u估及認(rèn)知質(zhì)量的總體比重影響很微弱。

4 基于聚類改進(jìn)重要度KANO模型與6-I-S 模型的B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素研究

本研究以B2C網(wǎng)站使用者為調(diào)查對象，對KANO問卷做出的調(diào)查結(jié)果進(jìn)行重新分類。依據(jù)聚類改進(jìn)的精化KANO模型，采用系統(tǒng)聚類法，將質(zhì)量要素分為三類，結(jié)論見表4、圖1。

由表4及圖1可以看到，質(zhì)量特性1、2、7、8被歸類為“特別重要”，分別屬于“關(guān)鍵的”和“高附加值的”質(zhì)量特性，與精化KANO模型的I-S模型分類差異不大。

質(zhì)量特性3、5、13因重要度低而被歸類為“不太重要”。均為無差異要素，因而被定義為“無關(guān)的”質(zhì)量特性類別。與I-S模型分類結(jié)果一致。

精化KANO模型將要素4、6、10、11、12、16、22的特性與9、14、15、17、18、19、20、21區(qū)分成不同的兩類，但是由聚類改進(jìn)KANO模型，這些特性的差別十分有限，統(tǒng)一劃分為“一般重要”的質(zhì)量特性，這其中，“有魅力的”包括：4、9、14、16、17、18、21、22，“中附加值的”有10、11、19、20，“必需的”有6、12，而質(zhì)量特性15被定義為“潛力的”。

在精化KANO模型固有的分類方式下，不易對重要度及滿意度接近最高值與最低值的質(zhì)量要素，不利于進(jìn)一步區(qū)分并采取改善，例如，“商品信息全面有組織”、“易學(xué)易用”、“用戶習(xí)慣保留”和“品牌信用評級”這4個質(zhì)量要素都將歸類為“潛力質(zhì)量”，企業(yè)因此可能采取相同的重視程度及改善策略，但是在聚類精化KANO模型下，會對這4個特性做出區(qū)別，只有“品牌信用評級”才被列為真正的“潛在”項(xiàng)，而其余3中質(zhì)量特性則歸屬為“無關(guān)的”。企業(yè)顯然會對此提高重視程度，并安排差異化的改善方式和對策。

結(jié)合6-I-S模型可以看到，3、5、15被劃分到“暫不改進(jìn)”區(qū)，這與聚類改進(jìn)重要度模型一致。另外，質(zhì)量要素2“網(wǎng)站響應(yīng)速度”處在“急需改進(jìn)”區(qū)，這表明對受訪者來說，網(wǎng)站點(diǎn)擊刷新的響應(yīng)速度，已經(jīng)是越來越需要企業(yè)高度關(guān)注并解決的問題，這可能是來自日益增長的在線數(shù)據(jù)量對網(wǎng)站的數(shù)據(jù)處理能力的沖擊。質(zhì)量要素1、7、8處于“卓越區(qū)”這類質(zhì)量特性應(yīng)加以保持并持續(xù)改進(jìn)，要素4、6、9、10、14、17、19 屬于“良好區(qū)”，這些方面應(yīng)做好質(zhì)量控制以維持現(xiàn)有水準(zhǔn)，要素11、12、15、16、18、20、21、22處于“需要改進(jìn)區(qū)”，企業(yè)應(yīng)當(dāng)有針對性的投入，提升其用戶滿意度。endprint

5 結(jié) 語

本文以聚類改進(jìn)重要度的KANO模型及6-I-S模型為出發(fā)點(diǎn)，通過對B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素的研究發(fā)現(xiàn)：

（1）評價B2C網(wǎng)站的22項(xiàng)質(zhì)量要素，由聚類改進(jìn)后，按其重要度高中低與KANO質(zhì)量特性劃分可依次被歸納入極富魅力的、有魅力的、低魅力的、高附加值的、中附加值的、低附加值的、關(guān)鍵的、必需的、必要的，十二子類中。結(jié)合6-I-S模型，又分布于6種不同的區(qū)域中。

（2）現(xiàn)有的B2C網(wǎng)站，應(yīng)保持其網(wǎng)站可靠性，個人信息保護(hù)，支付安全等質(zhì)量要素的性能并不斷完善，優(yōu)先考慮對網(wǎng)站響應(yīng)速度做進(jìn)一步優(yōu)化和提高，對易學(xué)易用，用戶習(xí)慣保留，商品信息全面有組織等方面維持現(xiàn)狀即可，另外，如能投入一定的技術(shù)及資金改善退換貨方式速度，搜索引擎功能完整，品牌信用評級，訂單追蹤更改等方面，能夠進(jìn)一步提升用戶滿意程度和網(wǎng)站競爭力。

通過本文的研究，能夠更細(xì)致且明確的區(qū)分B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素的分類及策略，但從數(shù)據(jù)來源上，仍是基于調(diào)查數(shù)據(jù)的實(shí)證研究。后續(xù)如果能夠與企業(yè)合作，收集篩選以大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)來源，將更具有可信度及實(shí)用性，為B2C網(wǎng)站運(yùn)營改善決策提供科學(xué)依據(jù)和指導(dǎo)。

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