基于因子分析的菜鳥驛站顧客滿意度研究

斯燕 海峰

摘 要：隨著物流快遞業務的迅猛發展，菜鳥驛站對社區及高校的不斷滲入，極大地提高電商物流的效率。為深入研究菜鳥驛站顧客滿意度的相關影響因素，為相關市場策略提供參考依據，本文基于因子分析理論開發了菜鳥驛站顧客滿意度量表。先通過文獻回顧、焦點小組和開放式討論等形成問卷初始條目池，基于最大差異抽樣抽取了50位被調研者進行量表的預測試，并形成了量表初稿。再通過方便抽樣抽取了320名對象進行信效度檢驗，結果表明問卷信效度良好，可作為相關研究的評價工具。

關鍵詞：因子分析? 菜鳥驛站? 顧客滿意度? 信度效度

中圖分類號：F719 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2020）10（a）--03

在互聯網飛速發展的時代，電商行業借助互聯網的春風綻放出勃勃生機。2008年至今，電子商務進入爆發式增長階段，有效地帶動了制造業、物流快遞、移動支付、互聯網等產業的發展。網絡經濟的飛速發展表現在以下三個方面：（1）網民規模持續增長，截至2017年12月，我國網民普及率高達55.8%，規模達到7.72億，超過亞洲和全球的平均水平[1]。（2）網絡購物用戶快速增長。2017年，我國網絡購物用戶規模達到5.33億人次，較2016年增長14.3%，占網民總體的69.1%。（3）電子商務規模持續擴大。據國家統計局電子商務交易平臺調查顯示，2017年全國電子商務交易額達29.16萬億，同比增長11.7%[2]。

2013年5月菜鳥網絡成立，股東有阿里巴巴、銀泰、復星、富春投資、順豐和三通一達等。2014年8月“天貓服務站”與“阿里巴巴服務站”正式升級為“菜鳥驛站”。作為菜鳥網絡五大戰略方向之一，其面向社區和校園建立高效的物流服務平臺，為網購用戶提供包裹代收服務，致力于為消費者提供多元化的最后一公里服務。2018年7月11日，國家郵政局發布的《2017年快遞市場監管報告》顯示[3]，2017年中國快遞業務量達到400.7億件，同比增長28%，約占據世界份額的40%，連續4年穩居世界第一。2017年快遞業務量達87.8億件，對全球快遞增長貢獻率超過50%。

電子商務的飛速發展給物流行業帶來了巨大的機遇和挑戰。機遇在于電子商務相關需求已成為其業務的主要來源，促進其不斷快速發展，帶動了菜鳥網絡的營業額不斷上漲。但物流相關投訴案件也頻繁發生。較差的服務逐漸降低了顧客對于特定物流服務的信任，物流滿意度甚至決定了整個網絡購物的發展。

作為電子商務的重要一環，對菜鳥驛站的相關研究逐漸受到重視，包括配送模式、網絡優化、發展策略等。但菜鳥驛站顧客滿意度的相關研究尚未出現，填補相關研究空白具有較高意義。本研究旨在編制具有良好信度和效度的菜鳥驛站顧客滿意度量表，為物流企業滿意度相關研究提供評價工具。

國內外學者針對不同行業的滿意度均作了相關研究。如Tijana Radojevic等（2018）通過客戶評價考察商務旅行與酒店服務滿意度之間的關系[4]。還有通過建立數據分析模型得出分析結果進而探討行業的趨勢或對策，如Mohsen Farhadloo等（2016）通過互聯網收集了大量關于產品和服務的顧客評價文本資料，從而進行情感分析，再基于貝葉斯方法對客戶整體滿意度進行建模研究[5]。Mohammed Ismail El-Adly（2018）采用結構方程模型研究了在酒店背景下通過顧客感知價值的自我滿足、美學、價格、聲望、交易、享樂和品質七個維度對顧客滿意度和忠誠度的影響[6]。付鴻彥等（2018）針對403家上市制造業公司采用最小二乘法進行了實證調查，結果顯示戰略型企業社會責任與客戶滿意度，以及企業財務績效之間存在相關性，其中客戶滿意度起到中介作用[7]。

Rao S等（2011）在電商環境下建立e-LSQ模型研究了物流服務質量及服務價格對客戶滿意度、忠誠度的影響[8]。Ltifi Moez等（2015）以顧客愉悅為中介變量，研究商品零售業中物流服務質量對顧客滿意度的影響[9]。王成等（2015）通過問卷調查的方式進行了校園快遞滿意度研究，分析并發現校園快遞服務的癥結，提出服務優化的建議和方案[10]。同年夏彩云（2015）對快遞物流企業滿意度的影響因素進行了研究，但顧客滿意度維度只有兩個條目[11]。因此，對顧客滿意度不同維度進行系統回顧、發展和驗證亟待開展。

1 研究方法

1.1 文獻回顧

本研究通過中國知網、萬方、Web of Science、谷歌學術等中英資源庫，以滿意度、物流為主題詞進行了文獻檢索，以物流行業為研究對象，按照客戶服務（Customer Service，CS）、服務質量（Service Quality，SQ）、服務安全（Service Security，SC）、行為忠誠（Behavior Loyalty，BL）等維度構建整理了菜鳥驛站顧客滿意度評價所用條目。

1.2 開放式討論

本文選擇無錫科技職業學院菜鳥驛站、食堂和圖書館門口5個人流量比較密集的地點，按照菜鳥驛站使用頻次高中低分別招募了10名小組成員。每位小組成員充分列舉影響自己菜鳥驛站使用滿意度的可能因素，與文獻回顧整理形成的條目，按照客戶服務、服務質量、服務安全、行為忠誠四個維度進行分類匯總，形成條目池。

1.3 焦點小組

邀請統計學2名、物流管理學2名、心理學2名共6名專家，對所有條目進行重要性評價，以1～5分評分。分別表示“不重要”“比較不重要”“一般”“比較重要”和“非常重要”。選擇平均分數大于3的條目予以保留。同時專家就條目語言表達的簡潔性、內容的準確性、條目之間的邏輯關系是否緊密等問題展開了討論修改，形成了菜鳥驛站顧客滿意度量表初稿。

1.4 統計分析

因子分析又稱為因素分析，是采用降維的方式通過尋找到對原始變量解釋度高的公共因子，用少數幾個因子去描述許多指標或因素之間的聯系，即將相關比較密切的幾個變量歸于同一類中，每一類變量就成為一個因子，以較少的幾個因子反映原資料的大部分信息。

在進行因子分析前，需要先選擇少數樣本數進行預試分析，以了解問卷設置是否合理。通過預試分析可以刪除未達顯著的題目。依據Lois Oksenberg等在《New Strategies for Pretesting Survey Questions》文中曾提及預試樣本數在25～75個為宜[12]，所以本文選擇了50個樣本，運用SPSS24.0軟件針對2018年調查數據進行預試分析，形成第一版量表。

2 研究結果

2.1 條目確定

以無錫科技職業學院的師生為調研對象，通過文獻回顧和開放式討論，匯總現有研究中滿意度相關條目和開放式討論所列舉條目，共得到了條目18條。經焦點小組討論18個條目全入選菜鳥驛站客戶滿意度量表初稿。根據研究假設，針對菜鳥驛站顧客滿意度的客戶服務、服務質量、服務安全、忠誠四個維度進行了條目歸納（見表1）。18個條目均為選擇題，采用了李克特（Likert）七級量表1～7分進行衡量，依次分別為“非常不滿意”“比較不滿意”“不滿意”、“一般”“比較滿意”“滿意”“非常滿意”。

2.2 項目分析

如表2所示，針對客戶服務維度8個條目的項目分析結果均顯著（t>1.96，P<0.001），說明客戶服務維度各條目鑒別力良好，提示8個條目都要保留。同理，服務質量、服務安全、忠誠度三個維度的各個條目也進行了項目分析，結果表明：量表初稿的條目均應予以保留。

2.3 因子分析

有相關研究指出，因子分析樣本數與觀察變量數的比例至少為10∶1至15∶1。因此，本研究發放了320份調查問卷，實際回收298份，回收率為93.1%。通過數據雙錄入核查后進行了探索性因子分析，進一步確認量表維度和條目的有效性。再針對調查結果進行信度、收斂效度和區別效度檢驗。當因素個數不明，維度名稱也未知時，大多數用于問卷開發，應采用探索式因子分析。

驗證式因子分析是由研究者根據專業理論和經驗提出若干個假設的公共因子，再根據樣本數據檢驗模型的合理性并估計有關參數，本問卷已事先設定四個維度，因此宜采用驗證性因子分析。驗證式因子分析結果表明，KMO取樣適切性量數為0.959，說明非常適合進行因子分析。巴特利特球形度檢驗P<0.001。Hair認為減少40%以內的訊息是可以接受的。分析后成分矩陣中每道題目的因子載荷量均大于0.5，總方差解釋能力中累計訊息損失約為27%，均在合理范圍內，因此保留全部條目。

2.4 信度、收斂效度和區別效度分析

首先，通過一致性檢驗對四個維度進行信度分析;其次將維度的所有題目取平均值用來代表該維度作為后續分析的條目進行相關分析。收斂效度主要參考平均變異數抽取量（Average Variance Extracted， AVE），表示維度對題目的平均解釋能力;最后將AVE的開根號值與其他維度值比較進行區別效度分析。如表3所示，描述性統計量總共有298個樣本，各維度Cronbach's ɑ均大于0.7，平均方差萃取量均大于0.5，符合Hair建議的信度大于0.7，AVE值大于0.5的標準，代表維度具有信度和收斂效度[13]。AVE值基本大于其他維度，說明各維度間區別效度良好。

3 結語

目前國內外均有學者對物流行業滿意度進行研究，但快遞行業滿意度量表尚未有明確標準。本次調研基于因子分析法，以無錫科技學院菜鳥驛站為研究對象，開發了菜鳥驛站顧客滿意度量表。量表的客戶服務、服務質量、服務信任、行為忠誠四個維度信效度良好，為快遞行業顧客滿意度提供了有價值的理論參考與應用。

參考文獻

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