基于因子分析的B2C電子商務客戶體驗模糊評價

郭 薇

（1.東華大學 旭日工商管理學院，上海 200051；2.上海建橋學院 商學院，上海 201306）

0 引言

互聯網的普及，讓網上購物變得簡單、方便，綜合性的、垂直性的、專業性的B2C電子商務購物網站正不斷開拓市場，顧客覆蓋的面積越來越大。所以，為了更好地開拓市場，需要更深一步了解顧客需求，有利于B2C公司實現發展的目標。本文在借鑒前人的研究基礎上，基于因子分析法構建B2C電子商務客戶體驗評價體系，基于模糊綜合評價法對某公司的的客戶體驗進行實證分析評價，以期為B2C電子商務企業在改善客戶體驗方面提供一定的參考。

1 評價體系建立

1.1 因子分析

本文采用問卷調查得到相關的數據，采用隨機調查方式總共發放300份調查表，去掉沒有填完整或者無效的問卷表，有效問卷總共240份。本文問卷調查主要包括兩個方面，第一部分是填寫被問卷者的個人詳細資料，第二部分是主要內容，調查顧客對那些常用購物網站的詳細評估。

本文利用SPSS19.0統計軟件分析得到的數據，采用了22個評價指標，評價指標體系如表1所示。Bartlett及KMO檢驗結果表明，KMO值為0.923，x2=2.891E3，Sig=0.000，df=229，說明該因子分析法科學合理。根據分析結果知道前6個公因子的特征值都比1來得大，所以本文明確總共有6個公因子，所以得到相應的方差累積貢獻率分別依次為14.252% 、27.988% 、42.513% 、53.7598% 、65.247% 、75.126%。

1.2 信度分析

為了檢驗因子分子獲取的結果的準確性，對上述數據進行信度分析。分析結果表明，體系總Q系數為0.951，上述6個公因子的Alpha系數如下頁表2所示，說明因子分析結果是可靠的。

表1 初始指標體系

1.3 評價體系有效性分析

（1）構建效度

在進一步分析之前，需要對構建的指標體系進行評價，也就是效度分析。對于構建效度分析得到的解釋變異量有74.502%，說明該模型的構建效度好。

（2）內容效度

本文為了研究更加合理，特地聘請了三位專家、三位電子商務專家、七位專業博士參加研究。專家學者對各分析指標進行了評判，一致認為選取的22個指標是具有代表性的，研究內容的效度可以有科學性。

表2 因子荷載矩陣

（3）公因子命名

本文主要是研究每個公因子隸屬的實際意義，分別有信譽體驗、安全保護體驗、網站功能體驗、網站設計體驗、交易體驗及完成體驗6個公因子。這里解釋了每個公因子的含義，信譽體驗指的是讓顧客通過使用網站后對于網站使用效果評價塑造起來的信任度；安全保護體驗主要表示購物網站的防護等級，以及對與客戶相關數據及隱私的保護措施；網站功能體驗主要表示購物網站導航的完善性、商品信息搜索的準確性等網站功能；對于設計網站要求要具有人性化、多樣性等特點；交易體驗主要表示購物網站所展示信息的有效性、精準性，以及完成商品交易過程的便捷性；完成體驗主要表示商品購買完成物流信息查詢、商品接收、商品售后等。

2 實證分析

基于模糊綜合方法對國內某著名B2C網站進行評價，分析其客戶體驗。首先需要確定各個指標的權重系數，采用層次分析法。

2.1 評價層次構建

前面得到了6大類、22個具體指標，根據層次分析法構建評價模型，目標層為B2C電子商務客戶體驗，中間層為前面得到的6個公因子，指標層為22個具體指標。

2.2 模糊評價集的設置

建立指標評價集V。本文模糊評價集主要說的是顧客利用相關購物網站消費商品后產生的滿意程度，根據等級理論可以分類五個等級：V1、V2、V3、V4、V5。每個等級各自表示的是顧客對于網站不同級別的滿意程度，可以劃分為十分滿意、比較滿意、一般滿意、不滿意、十分不滿意，分別定量賦予分值1、0.8、0.6、0.4、0.2分。

2.3 指標體系權重的確定

研究的B2C電子商務的顧客體驗有很多因素影響，并且不同因素都有不一樣的影響程度，僅僅只憑經驗確定是不合理的。本文采用的是層次分析法評估每個影響因子的權重系數，根據影響因素的重要等級分為1—9，假如影響因子A和B的重要性比例為x，那么B與A的重要性比例就為1/x），對比矩陣由問卷調查數據確定。在調查問卷中，被調查者需要填寫基礎指標和評價指標兩個表格。根據表格1、表格2分析結果可以得到兩個指標對比矩陣A1和評價對比矩陣（i=l，2，…，6），本文隨機抽取其中一位被調查者進行分析，分析結果如表3至表9所示。

表3 指標層對評價指標層的判斷矩陣和向量W1匯總

表4 指標層A1—A3對M1的判斷矩陣和向量w1 2匯總

表5 指標層A4—A7對M2的判斷矩陣和向量w2 2匯總

表6 指標層A8—A11對M3的判斷矩陣和向量w3 2匯總

表7 指標A12—A14對M4的判斷矩陣和向量w4 2匯總

表8 指標C15—C18對M5的判斷矩陣和向量w5 2匯總

2

表9 指標A19—A22對M6的兩兩判斷矩陣與相對權重向量w6

根據以上表格可以知道，CR的數值都小于0.1，說明這些矩陣每個因子之間都存在一定的關系。表明矩陣合理性。接著，利用特征值法計算得到評價指標層和指標層的權重向量。每個數值在評估之前都需要進行矩陣的一致性檢驗方可計算參數：

其中，n代表的是矩陣的參數數量；RI代表的是隨機一致性指標平均值；λmax代表的是矩陣中最大特征根。

利用歸一化法矩陣的λmax對應的特征向量，就可以估算受訪者一些相關指標的權重系數，最后可以計算得到各指標對目標層的權重向量，用（i=l，2，…，6）表示，詳細分析結果如表10所示。

表10 客戶體驗各層指標權重計算結果匯總

2.4 綜合模糊評價

確定各個指標權重后，需要借助上述的綜合評價集分析顧客體驗網頁的感覺。這里需要幾個相關集合：Ui集合代表的是第i個根本指標集，Uij集合代表的是Ui的子評價指標集，Rj代表的是Uij的單因素評判矩陣，Bi代表的是某基礎指標的綜合模糊評判向量，這些集合計算公式如下為：Bi=W3i×Rj。式中

針對每個子集Ui，從而求出相對應集合Uij的Rj，然后根據上述公式估算Bi。然后依據前文給的等級賦值結果，求出Ui的值，可以根據下面公式估算：

利用下面公式加權平均可以求出顧客質量評價值：

接著，以第一個基礎指標為例進行分析，說明計算過程，其他指標計算過程相同。首先，專家評判給出評價矩陣N1：

可以計算得到模糊評定向量為B1=（0 0.3121 0.5236 0.1425 0），根據式(1)，本文求出的首個技術指標綜合數值有0.6342，接著根據一樣的方法求出其他5個基礎指標的綜合數值，依次為0.6241、0.6998、0.6335、0.8417、0.9578，參照式(2)，最終是可以求出顧客體驗評分為0.7116。從得分上來看，客戶對該購物網站的體驗經濟相對比較滿意，但還有繼續提高的空間。

3 總結

隨著B2C電子商務的蓬勃發展，網上購物成為眾多客戶的選擇之一，在激烈的市場競爭中，如何改善客戶購物體驗、提高客戶體驗質量，成為企業成功發展的關鍵因素之一。本文先是在引言部分介紹B2C電子商務發展的實際情況，然后借助模糊綜合評價法分析相關數據并進行合理地實證分析，構建了相關指標體系，并分別求出各個指標的權重，根據實例分析，構建顧客評價公式分析顧客體驗評價值達到0.7116，根據這個分析結果可以認為公司的顧客對于網頁體感相當滿意。本文數據主要是來源于問卷調查，并且相關數值都是經過專家進行分析，使得本文分析法更加科學、合理，更加具有參考意義。本文的研究為B2C電子商務企業提供了評估客戶體驗新途徑，為企業吸引客戶、增強發展活力提供了一定的參考。

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