基于order probit模型的電商平臺消費滿意度分析

夏 曼（廣西職業技術學院 南寧 530226）

理論分析

（一）消費者滿意度

Cardozo于1965年對消費者滿意度進行了研究，他的研究首次將消費者滿意度的相關概念引入營銷學，Cardozo認為提高消費者滿意度會增加消費者再次購買商品的幾率，提高消費者對產品的信任度。國內外對消費者滿意度的定義有多種說法，至今沒有統一的定義，但其中最有代表性的是由Oliver于1980年提出的“消費者滿意度是消費者在消費產品或服務過程中，將實際體驗與預期相比較后產生的一種感知，實際超過預期，則消費者滿意，否則不滿意”。在諸多影響消費者滿意度的因素研究中，當前研究大都以傳統零售渠道為焦點，國內外大多數學者認為顧客滿意度對企業的發展有著極為重要的影響，并提出了顧客滿意度評價體系，包含商品、服務、環境、形象、時間、宣傳等方面。

（二）電商平臺消費者滿意度

目前，對線上交易與顧客滿意度兩者間關系的研究還處于基礎階段。相關專家和學者對線上顧客滿意度的影響因素與評價體系的建立各說紛紜。1999年，Lee提出了在線消費者滿意度為整體性概念這一觀點，并建立了網絡顧客滿意度體系，他的研究成果表明企業層面的后勤支持、對顧客的服務水平以及在產品層面的商品價格、質量、產品尖端性和網站設計等因素，對線上消費者滿意度有著非常大的影響。2000年，Szymanski&Hise提出了“E-satisfaction”的概念并由此建立了線上顧客滿意度模型，他的研究小組通過對線上交易的研究，得出了影響電商顧客滿意度的四大主要因素，即線上購物的便利性、網站設計、商品種類的豐富性與描述、支付安全，隨后通過對這四個影響因素的深刻分析后，他認為影響顧客滿意度的首要因素是網上購物的便利性，其次是網站的設計。國內專家王海萍于2008年通過參考營銷學與電子商務等相關領域的研究成果，提出了以在線質量、便利性、吸引力以及支付與售后服務為變量，測量線上顧客滿意度的指數理論模型。總結以上國內外專家的研究成果，可以得出目前影響線上顧客滿意度的主要因素有四個方面，即在線質量、便利性、吸引力、服務，而每個影響因素又有更細的子影響因素，如圖1所示。

研究設計

（一）模型假設及符號說明

下文將基于order probit模型進行電商平臺的消費滿意度分析，首先進行模型假設。由于研究對象為天貓商城的網店，因此一是假設本文對天貓商城網店的取樣能夠符合研究的隨機性要求；二是假設文章所抽取的天貓商城網店的相關數據能夠滿足真實性和客觀性的要求；三是假設所抽取的相同綜合評價級別的天貓商城網店樣本能夠滿足一定的相似性要求。文中相關符號的含義解釋如下：dij指抽取的天貓商城網店Xi與Xj之間的距離；Dij指類Gi與類Gj之間的距離；B代表據測試目標準則層的判別矩陣；Ci（i=1，2，3，4，5，6，7）指的是第i個準則下決策層的判別矩陣；Y指模型下對天貓商城店鋪的綜合分數評價結果。

圖1 網絡顧客滿意度模型

（二）模型建立

由于本文選取了天貓商城不同店鋪進行消費滿意度的評價和分析，因此為了能夠綜合考慮不同店鋪的評價，本文采用order probit回歸模型進行模型構建。order probit模型是統計學科中廣泛應用于處理有序多分類屬性數據的統計分析方法，本文根據天貓商城的不同網店實際情況建立了order probit回歸模型，以分析各個店鋪的影響因素和分級結果。具體模型如式（1）所示：

表1 天貓商城評價指標

在該模型中，Φ-1表示標準正態分布的分布函數的反函數，Pk（k=1，2，3，…，m-1）指的是響應變量Y取第k種

?

表3 決策層總權值排序

表4 回歸系數統計

表5 回歸截距項

圖2 天貓商城網店的綜合評價層次分析

表2 準則層權值排序狀態的概率，p1+p2+…pm=1；αk（k=1，2，3，…，m-1）指的是截距項，βi（i=1，2，…，n）指的是該模型的回歸系數，其中x1，x2，…，xn指的是影響狀態屬性的各個因子。

（三）樣本選擇和數據處理

樣本選擇。本文以天貓商城為例研究電商平臺的消費滿意度，基于上文分析的網絡顧客滿意度模型，結合天貓商城實際情況構建評價因素。因為天貓商城的每項店鋪評分都是綜合性的，因此各項因素對于上文所述的在線質量因素、便利性因素、吸引力因素和服務因素是交叉體現的。一是動態評分，主要包括描述相符、服務態度、物流服務等；二是客訴情況，主要涉及糾紛、退款速度、退款自主完結率等；三是消費者保障服務，主要包括正品保障、提供發票和七天退換等；四是店鋪保障金，是為了保障消費者權益要求店鋪交納的金額；五是開店時長，統計的是店鋪的開張時長；六是店鋪業務主營率，店鋪主營率數值越高，表示其比行業平均水平越高。例如天貓商城的三項動態評分，即描述相符、服務態度、物流服務，既能體現在線質量因素，也能體現便利性因素和服務因素。

對于樣本的選擇，首先從天貓商城隨機抽取不同行業的店鋪作為研究分析的樣本，分別對它們進行動態評分、客訴情況、消費者保障服務、賣家保障金、開店時長、業務主營率等6個因素共12個指標的統計。其次，采用聚類分析的方法對具有一定相似性的相同評價級別的店鋪進行初步分類，并建立層級分析體系，其中將初步分類得出的聚類類別作為決策層，而以動態評分等六大因素作為準則層，得出不同類別的綜合權重排序。最后對所抽取的樣本店鋪進行綜合評價分級。

為了使評價結果更能反映出天貓商城的實際情況，考慮到數據的可獲性，本文構建以下評價指標，如表1所示。賣家保障金、開店時長主要體現在線質量因素；動態評分主要體現便利性因素；業務主營率主要體現吸引力因素；客訴情況、消費者保障服務主要體現服務因素。

樣本處理。為了保證回歸結果并使模型更具適用性，本文首先對樣本初步聚類和基于層次分析進行綜合評價，由于天貓隨機抽取的店鋪中各店鋪情況差異較大，進行初步聚類能夠將店鋪進行分類，從而在評價中更有針對性。

第一，初步聚類。聚類分析法是一種較為普遍的統計分析方法，指的是按照某一標準對研究對象或樣本的特征進行歸類的一種分析方法，在某一組聚類中，數據對象具有最高的相似度，而不同組的聚類間具有較大的差異性。本文通過系統聚類進行天貓商城店鋪樣本的初步分類，首先將各個樣本單獨看作一個聚類，并規定每個樣本之間存在距離dij，然后根據距離選擇合適的一對合并成為新的聚類，根據新聚類和其他聚類之間的距離Dij進行滿足距離條件的合并，一直循環合并直至合并為同一聚類。本文通過SPSS19.0數據分析軟件，分別導入所抽取的天貓商城店鋪樣本的相關數據，進行初步的聚類分析。

第二，基于層次分析的綜合評價。層次分析法是一種普遍應用于定性問題定量分析的一種多準則決策分法，指的是通過將復雜問題的不同要素劃分為相互聯系的有序層次，按照同一層次元素重要性的相互比較進行定量描述，并計算不同層次元素的相對重要性次序的權值，最后通過所有層次的總排序計算并排序所有元素的相對權重，得出綜合評價的排序。以下將利用天貓商城網店的綜合評價作為目標層，而以網店的動態評分、客訴情況、消費者保障服務、賣家保障金、開店時長、業務主營率六大因素作為準則層，其中上節聚類得出的類別作為決策層，得出如圖2所示的綜合評價層次分析圖。其中，最上層店鋪的綜合分級評價是目標層，中間的六大因素是準則層，最下面的第一類、第二類、第三類、第四類、第五類是決策層，因此還需要對準則層和決策層進行分析和比較，對比結果賦予權值，因而可以得出準則層的判別矩陣B和決策層的判別矩陣Ci（i=1，2，3，4，5，6，7）。根據Matlab編程計算，可以得出準則層和決策層權值排序如表2、表3所示。

根據計算和分析，首先得出準則層判別矩陣和決策層判別矩陣的一致性檢驗結果分別為Cro=0.0136，Cr=0.0176，都小于0.1，因此可以得出該模型構造的判別矩陣符合客觀性和科學性的要求。其次得出決策層總權值排序分別是第二類、第五類、第一類、第四類、第三類，因此權值由小到大的Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五個評定級分別為第二類、第五類、第一類、第四類、第三類這五個聚類，因此得到了樣本店鋪的綜合分級評價結果。

（四）變量設計

通過對樣本的處理能夠得到店鋪分類、各指標和類別的權重值，因此將Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ五個評定級別可以作為模型響應量Y的五種狀態屬性，分為標記作0、1、2、3、4，而天貓商城店鋪的動態評分、客訴情況、消費者保障服務、賣家保障金、開店時長、業務主營率六大因素下的12個子因素作為解釋變量。但是由于當前變量較多，不利于模型的計算和分析，因此通過因子分析降維將這12個子因素歸納為服務因子、保障因子、售后因子、退款率因子、主營率因子五個因子作為解釋變量。

實證分析

本文將繼續使用SPSS19.0進行相關數據統計分析，得出各個回歸系數及相應的統計量，結果如表4和表5所示。可以得出天貓商城網店的綜合分級評價影響因素的order probit的回歸模型如下：

從而可以得出，響應變量Y取第k種狀態的概率為：

由以上的回歸方程及order probit回歸模型分析檢驗結果得出，在電商平臺店鋪中綜合分及評價影響的關鍵因素依次為保障因子、退款率因子、服務因子，這些因素與消費者選擇某一網店時首先考慮的因素是基本一致的；售后因子和主營率因子是相對比較不重要的因素，從顧客評價電商平臺店鋪中也可以發現這兩個因素也是消費者不太關注的因素，因此影響不大。

結論

隨著電子商務的飛速發展，越來越多的消費者選擇在電商平臺進行購物，消費者的地位由被動轉為主動，因此需要更加關注消費者。消費者滿意度是購物活動再進行的基礎，不僅會影響當前消費，也會對其他消費者購買活動造成影響。從一定程度上說，消費者滿意的程度越高，消費者對商家的忠誠度也越高。因此，消費滿意度的提高是一個企業贏得顧客、占領和擴大市場、提高效益的重要條件。電商企業更加需要重視消費者及其需求，不斷提高顧客的滿意度，包括服務質量、產品質量、售后服務等。本文基于運用order probit模型對電商平臺消費滿意度進行評價，可以幫助電子商務企業識別影響顧客滿意的因素，以期為我國電商平臺消費滿意度的評價提供參考與借鑒。

參考文獻：

1.王芹，畢杰，喬立娟.基于Probit模型分析的農業信息滿意度及影響因素研究[J].北方園藝，2015（7）

2.劉佳，于濤.電子商務顧客滿意度模型研究[J].軟件工程，2010（12）

3.曹美婷.電商發展模式探析[J].管理觀察，2015（34）

4.羅文斌，徐飛雄，張彤.基于Probit模型的城市旅游游客滿意度影響因素實證研究[C].中國旅游科學年會，2013

5.李克燕.網絡時代下消費者行為與營銷策略研究[J].商業經濟研究，2016（23）