蘋果實體店客戶服務的效用等級評價分析

本文在閱讀有關客戶服務的效用等級文獻基礎上，對問卷所得數據構建蘋果實體店客戶服務的效用等級的有序Probit模型，并對模型的有效性進行了檢驗。根據分析結果，得出顯著影響蘋果實體店客戶服務效用的因素為：友好度、個人關注、產品信息完備性和結賬效率，最后，提出了一些改進意見。

一、緒論

蘋果不僅僅是全球最大的手機生產商之一，同時也是全球最有價值的品牌之一。2015年，蘋果公司在中國的市場銷量已經超過美國本土，其凈銷售額高達2430億美元，受到廣泛關注。蘋果的銷量持續火爆有非常多的客觀因素，例如矚目性的科技創新。但時常被人忽視的一個因素，就是來自蘋果實體店體系的推動。蘋果在全球擁有450家以上的零售店，僅在中國，人流日訪客在100萬人次以上的蘋果零售店就超過21家。蘋果重視實體店零售銷量，并根據銷量重組零售體系，促進改革，專注于提升顧客效用等級，從而提升零售店的銷售能力。那么，蘋果實體店哪些方面的服務，會影響實體店客戶效用？基于這樣的問題，擬通過定序回歸模型，結合微觀經濟學理論進行研究。

二、實證分析

（一）影響因素提出

蘋果創造了一種屬于自己的店內購物體驗，從很大程度上來說是非常成功的，蘋果的實體店體驗簡單、動態、而且客戶也毫無壓力，感覺和在線商店一模一樣。每一家蘋果實體店內都有數百個電子設備產品，蘋果實體店的一站式購買產品、一站式產品信息方便快捷，所有的一切都可以在店內搞定。

根據以上分析，本文提出六個蘋果實體店客戶服務方面的影響因素，Friendly-Welcoming ，Timely-Assistance ，Personal-Attention，Knowledgeable，Clear-Purchase-Process和Efficient-Checkout，均假設對滿意度（效用）有相關關系。通過問卷調查的方式獲取相關數據進行實證分析。

（二）模型構建

由于本文是對蘋果實體店客戶服務的效用等級評價，而效用本身是主觀的，不可觀測的變量，如果直接將效用等級與影響它的因素做普通線性回歸，將帶來較大的問題，因為左邊是一個離散性的定序指標，而右邊是一個取值為任意的量。為此前輩們想出了一個極為巧妙的方法，因變量效用等級U，是消費者表達出來的明確的產品偏好，本文表達出來的是對蘋果實體店客戶某些方面的服務的偏好。假設用Z（滿意度的打分）來表達這種效用等級，那么，可以想象在當Z的取值比較高的時候，明確表達出的效用等級U就會比較高。相反，當Z的取值比較低的時候，明確表達出來的效用等級U就會比較低。我們可以假設

，其中，c1，c2，c3，c4，是閾值。根據滿意度的打分可知c1=2，c2=4，c3=6，c4=8

因為變量Z是可以視為一個連續變量，因此完全可以對其假設做一個普通線性回歸模型即：Z=，我們假設誤差項服從均值為0，方差為1的標準正態分布。以U=2為例，于是可以計算出U的各個取值的概率，結果如下：P（U=2|X）=P（c1）=P（c1c2）=（ c2） （標準正態分布的分布函數用（x）表示），其他的可以此類推得到。基于以上理論可以建立有序Probit模型。

本文通過問卷調查所搜集的303個樣本數據的因變量是滿意度的打分，它并不是用滿意度的幾個等級來表示的，因此我們可以把滿意度打分視為連續型變量。另外，我們所關心的不是打分，而是滿意程度的等級，比如“非常不滿意1”，“不滿意2”，“一般3”，“滿意4”，“非常滿意5”。根據效用的定義，效用是消費者消費某種商品所獲得的滿足程度，在序數效用論前提下，效用是不可計量的，只能排序，也就是說效用是一個定序變量，于是我們把滿足程度等級轉化為效用。設定閾值，把打分在0～2視為非常不滿意1，效用等級為1，打分在3～4視為不滿意2，效用等級為2，打分在5～6視為一般3，效用等級為3，打分在7～8視為滿意4，效用等級為4，打分在9～10視為非常滿意5，效用等級為5；效用等級越高越好。基于序數效用論，建立因變量為效用等級的定序變量的有序Probit模型。

下表3-1是定序回歸分析結果：

根據上表3-1可知：所建立的效用等級模型為：

我們知道t值越大，越容易拒絕原假設，由于樣本量n=303>>45，t分布的臨界值與正態分布很接近，所以在顯著性水平下，只要t統計量值大于1.96，我們就認為變量系數是顯著的，從表1可以看出除了變量Timely-Assistance （TA）和Clear-Purchase-Process（ CPP）極不顯著外，其他都比較顯著。這說明因素Timely-Assistance （TA）和Clear-Purchase-Process（ CPP）的單位變化量對效用等級的貢獻，在概率意義下，相對于其他因素很小。

該模型它的實際評價效果如下表3-2所示：

由前面的定義及表3-2可知：效用等級為1，2的都是對產品iPhone不滿意的，模型局部正確率達71.43%；效用等級為3，對產品iPhone滿意程度為一般，模型局部正確率達78.38%，效用等級為4，5的都是對產品iPhone滿意的，模型局部正確率達82..86%。模型整體預測正確率率約達到82%，這說明所建立的效用等級評價模型是有效的。

（三）模型評價

本文所采用的有序Probit模型，對整體效用等級評價的準確率較高，但是對于局部的評價正確率相對較低，比如：效用等級為1和2的都表示不滿意的范疇，效用等級為4和5的都表示滿意的范疇，而模型對此相似程度的評價敏感度較低。為了獲得更為精準的效用等級評價，可以采用結構方程，層次分析等方法，還可以增加一些影響效用等級的因素，得到更為完善的模型。

三、結論與建議

（一）結論

蘋果產品中，iphone的滿意度最高，且不同顧客對其評價標準差較小，imac的滿意度最低，且不同顧客對其評價參差不齊。

從整體上看，對蘋果系列滿意度的打分與友好的歡迎程度打分和個人注意力的打分都成正比例關系。這兩個因素在5分以下所對應的滿意度打分也是很低。從部分上看，iPhone的累積打分都是最高的，其次是Accessory，ipod的累積滿意度打分是最低的。

在所構建的效用定序模型中，Personal-Attention，Knowledgeable這2個因素對蘋果系列產品的效用模型的影響因素最大，而Timely-Assistance、Clear-Purchase-Process這二個因素幾乎對模型不產生影響，可剔出模型。

（二）建議

1.提高線下服務質量，創新盈利模式

手機進入智能化形態，對實體店的需求比以前更高，互聯網宣傳了手機的基本常識，消費者需要親身體驗、比較不同手機的不同功能。因此蘋果線下實體門店不應該僅僅是賣手機，更需要提供差異化服務，彌補線上銷售的短板。

2.注重消費者個人需求，提高消費者忠誠度

隨著市場經濟的發展，如今的市場已經變為買方市場，因此蘋果實體店要盡量去滿足消費者的潛在需求，滿足消費者追求個性的心理，要將消費者對產品外觀、功能的基本需求與人性內心的需求相結合，去贏得顧客更加顯著、持久的忠誠度。

3.透明產品信息，提升客戶體驗

大多數消費者由于知識結構和知識水平的限制或者功能性文盲會導致消費者不能正確解讀從手機市場獲得的信息。因此蘋果實體店進一步的讓顧客可輕松的看到并體驗到全部產品，可供用戶體驗的各種demo應用。同時實體店內應擺放好一個清楚地標簽，上面都對應產品具體的信息。實際上，用戶體驗可以驅動商業創新，并可以提升客戶忠誠度，吸引回頭客。（作者單位為上海大學經濟學院）