經過使用電子郵件、微信公眾號、紙質問卷等方法獲取數據信息。這次調查問卷一共發出310份,收回304份,清除不合格問卷35份,有效問卷284份,有效回收率為91.6%。其中調查對象中包括男性人數126人,女性人數包括158人,明顯可以看出女性購物比男性多。21歲至34歲的人群在總人群中占87.5%,網購人群趨向于年輕化。高中和專科共同在總樣本中約占51.3%,這和他們部分人結婚早、生育早存在直接關系。每月平均網購次數保持在3次至5次占總樣本人數的42.3%,5次至7次占總樣本的19.34%,由此可見,當前有很多人都在網上頻繁購物。
在“新零售”模式下,顧客認知價值維度方面的影響因素可以分為五個部分,前五部分的特征值>1,同時積累方差貢獻率高達72.34%,如此一來提煉出的成分具有很強的代表性。為了能夠詳細表明各個成分的構成,可以從顧客認知價值維度方面的因子荷載展開方差最大化旋轉提煉公因子。經過詳細分析能夠得知網絡購物顧客認知價值維度方面的重要影響因素,如:服務價值、情感價值、知識與信息價值、貨幣價值以及便利和效率價值等。
相關性分析主要是深入探究統計變量間有關關系的一種經常使用的統計分析手段。經過對顧客熱值價值的各個維度和網購顧客忠誠度間的有關性進行深入分析得知,情感價值對顧客忠誠度產生的影響系數為0.971,貨幣價值對顧客忠誠度產生的影響系數為0.959,便利和效率價值對顧客忠誠度產生的影響系數為0.942,服務價值對顧客忠誠度產生的影響系數為0.815,知識與信息價值對顧客忠誠度產生的影響系數為0.953,在自變量中的服務價值和顧客忠誠度保持從0.05水平存在明顯相關的關系,知識與信息價值、貨幣價值、情感價值分別與顧客忠誠度從0.01水平上存在明顯相關的關系。
從回歸分析方面來看,把貨幣價值、服務價值、知識與信息價值、情感價值以及便利和效率價值五個因素當作自變量,顧客忠誠度當作因變量。經過使用回歸方程對總體變量中的67.32%進行了解釋。由于五個因子變量的F統計出的簡言之明顯低于0.01,因此認為這個模型的整體回歸分析具有明顯的效果。在回歸系數中,模型的解釋變量t檢驗中檢驗了情感價值、便利和效率價值、服務價值、貨幣價值、知識和信息價值五個自變量,由此可以看出其顯著性概率低于0.05。根據研究結果可以得知,“新零售”背景下,在顧客認知價值維度中的情感價值、便利和效率價值、貨幣價值、服務價值、知識與信息價值等自變量對顧客忠誠度產生了有利的影響。然而,情感價值因素對顧客忠誠度產生的影響最大,是0.971,然后是貨幣價值為0.959,接著是知識與信息價值,為0.953,再次是便利和效率價值,為0.942,最后是服務價值,為0.815。
第一,在“新零售”背景下,需要高度重視對客服售前、售中以及售后的相關培訓,充分了解顧客的觀點與想法,使顧客認為自己得到高度重視,同時還需要關心顧客忠誠度,為其提供優惠,比如在節假日可以為其發送祝福短信或者是生日時免費贈送小禮物,為顧客提供更加興奮、愉悅的消費體驗,增強對“新零售”模式的認知價值,顧客的認知價值與顧客忠誠度呈正相關關系,如果顧客的認知價值越高,就會提升顧客的忠誠度。
第二,在“新零售”背景下,需要合理的定位產品或者是服務定價,如果對產品或者是服務描述和實際一致性的程度越高,就會提升網上支付服務的水平與快遞公司的服務水平,同時還會提高對顧客個人信息的保密性,在一定程度上還會提升顧客的忠誠度。