服務補救對客戶負面行為意圖影響之研究

張 欣

(鄭州工程技術學院 國際教育學院， 河南 鄭州 450044)

一、引言

在互聯網虛擬化經濟發展過程中，企業服務體系是否完善愈來愈受到人們的關注，原因在于人們網購消費質量意識的不斷提高，B2C領域在整個社會經濟發展中的地位越來越至關重要，這也體現了事物發展的客觀規律。在線購買行為發生時，買賣雙方不是面對面溝通的，這種特殊的交易方式最大的弊端就是一旦出現服務無效，客戶就會覺得還不如在實體店購買得放心，心理無形之中就產生恐慌，初步判斷自己已經上當受騙，無形的心理壓力嚴重影響自身的情緒，絲毫感受不到被企業公平對待，客戶的購后行為意圖和滿意感也會受到影響。本研究以中國最大的互聯網購物平臺“天貓”為例，選擇青年網絡購物群體為研究對象，探討網絡商城如何實施服務補救以及補救成效是否會影響客戶行為意圖，以感知服務不公平與客戶負面情緒為中介變項，以服務無效歸因與感知企業社會責任為調節變項，歸納出下列研究問題：a) 服務補救是否會影響客戶負面口碑及品牌轉換？b) 服務無效歸因是否會影響客戶感知服務不公平及負面情緒？c) 感知企業社會責任是否會弱化客戶負面口碑及品牌轉換？

二、文獻綜述

1.服務補救

Bell和Zemke(1987)[1]提出服務補救是企業轉變客戶不良體驗(比如客戶埋怨)的一種行為變化；Gronroos (1988)[2]指出服務補救的目的在于創建一種良性的交易關聯，實施成效的好壞是最重要的。Tax和Brown(1998)[3]告訴我們服務補救是一個企業主動發現問題、分析問題、解決問題的管理過程，當中企業要實時、確切地預測并處理好服務無效問題。國內學者韋福祥(2002)[4]闡釋這種管理過程是一種即時性、主動性的反饋，直接影響客戶是否對補救措施滿意、對企業品牌仍然支持，這種補救行為也是一整套能動長效服務質量提升機制。本研究依據Gronroos (1988)[2]和Gronroos (2006)[5]將服務補救內涵定義為企業面對客戶遭受服務無效后所采取的應對措施解決此類問題，以最大可能挽回顧客的過程。

2.服務無效歸因

Smith和Bolton (1998)[6]提出企業如果沒有提供給客戶心理預期的產品或服務，不愉悅的采買情感就會充斥客戶內心，產生原因歸于企業；Adrian (1998)[7]闡述服務無效讓客戶感覺背離自己的初衷，客戶認定企業的服務不合格；Fisk、Grove和Stephen (2001)[8]指出只要沒能提供客戶預期的產品或服務，原因就是企業服務無效；Parasuraman (1991)[9]也提出了類似的觀點，企業不能滿足客戶希冀的接受水平，或是客戶等待和請求時間過長都屬于服務無效。本研究依據劉永芳(1998)[10]將服務無效歸因定義為客戶對服務無效的發生經過內部認知、思考和推理對信息加工處理，找出無效問題發生的原因的一種過程。

3.感知服務不公平

謝禮珊和龔金紅(2008)[11]指出企業服務不公平是一種經濟利益不平衡的體現，也是一種社交關系上的不平等表現。這種不公平會深深傷害客戶的自尊心，影響其對企業的情感歸屬和行為歸屬；同時，他們的內心深處很容易爆發埋怨情緒。本研究據此將感知服務不公平定義為客戶在購物過程中體驗到自尊心受到傷害，經濟利益受到損失，對企業喪失信心、沒有歸屬感。

4.客戶負面情緒

網絡零售企業的服務補救與客戶情緒變化之間存在影響關系，雙方買賣行為屬于高互動性，從開始接洽到最后的交易完成都是在線進行的。因此，客服人員往往與客戶存在語言的頻繁交互，十分吻合情感感化產生的社會情境，客戶內心很容易形成正負兩方面情緒。本研究借鑒Westbrook和Oliver (1991)[12]將客戶負面情緒定義為客戶在使用或消費某種產品或服務之后的體驗不是很愉悅，導致內心深處誘發出消極情緒的一種反應。

5.感知企業社會責任

本研究依據何俊(2011)[13]將企業社會責任定義為在追求自身利益的同時，企業對周邊利益相關者負有一定的義務以及對社會、人民的利益需承擔一定的社會發展責任。

6.客戶負面行為意圖

本研究將客戶負面行為意圖分成兩個構面加以研究——負面口碑與品牌轉換。本研究依據陳書林和梁世安(2006)[14]將負面口碑定義為客戶經歷了不滿意的購買體驗，將自身遭受的事情告訴其他好友，勸導其不要再購買或使用此商家提供的產品或服務。本研究依據李東進、張成虎和李研(2015)[15]將品牌轉換定義為客戶遭受服務無效后內心產生負面情緒，不再相信原始商家，另選其他商家或品牌的過程。

三、研究方法與設計

本研究認為發生服務無效后，在客戶負面情緒與感知服務不公平之中介效果下，服務補救對客戶負面行為意圖有影響；服務無效歸因對服務補救與客戶負面情緒或感知服務不公平之間的關系具有調節效應；感知企業社會責任對客戶負面情緒或感知服務不公平與客戶負面行為意圖的兩個維度負面口碑和品牌轉換兩兩之間有調節效果。基此，本研究特提出研究框架，如圖1所示。

圖1 研究框架

本研究的母體選擇是中國廣東省珠江三角洲伶仃洋沿岸的粵港澳大灣區H學院的大一至大四本科生共計15000人。本研究屬于探測性調查，大學生作為網購的年輕消費群體，又是網購的主力軍，每一個被調查個體都是同質的，又考慮到時間、成本與便利性等因素，本研究采取便利抽樣法(Convenience Sampling)。本研究懇請H學院本科教師協助在每個年級任意抽取兩個班級的本科生，每個班級本科生人數為85人，四個年級共計680人；教師利用每個班級上課前的十分鐘時間，將網絡調查問卷鏈接發送到該班級學生微信群或QQ群中，供學生們作答。回收問卷后，剔除漏答、無效回答、選項回答明顯與題項表述不契合或選項一致的問卷后，使用軟件工具SPSS 22.0中的可靠性分析(Reliability Analysis) 進行分析的CronbachAlpha值確定了問卷的可信度。

本研究收集數據的工具為電子版調查問卷，基于充分考慮本研究所建構的研究框架及作出的研究假設，電子版調查問卷最終涵蓋八大部分內容。第一部分包含受訪者年齡、性別、年級等基本信息；第二至第八部分是關于服務補救、服務無效歸因、感知企業社會責任、客戶負面情緒、感知服務不公平、負面口碑及品牌轉換的分量表，各個量表的測量都是采用Likert 5點評分法：“非常同意-5；同意-4；沒意見-3；不同意-2；非常不同意-1”。

四、研究結果分析

本研究以粵港澳大灣區H學院的大一至大四本科生作為受測對象進行問卷發放調查，共發出問卷680份，收回680份，剔除無效問卷39份，收回有效問卷641份，有效回收率約94%。利用SPSS 22.0軟件進行數據分析，主要分為八個層面進行分析，分別為描述性統計分析、整體適配度、信度分析、效度分析、相關分析、回歸分析、中介效果檢驗、調節效果檢驗。

1.描述性統計分析

本研究對調查問卷樣本進行了基本資料分析，通過均值、標準差、方差、偏差、峰度來判別樣本的集中趨勢、離散趨勢以及分布情況。吳明隆(2011)[16]指出峰度和偏度的絕對值小于3，則說明觀測變量近似服從正態分布。從表1中可知，各研究變量的峰度和偏度絕對值均小于3，屬于服從正態分布，適合繼續進行其他分析。

表1 各研究變量描述性統計分析匯總表

2.相關分析

本研究分析選用Pearson相關系數法就服務補救、服務無效歸因、感知服務不公平、客戶負面情緒、感知企業社會責任、負面口碑及品牌轉換諸多變量間存在的關聯及相關程度等作出檢驗，從而使得之后假設檢驗工作的開展有著可靠的依據，如表2所示。

表2 各研究變量間相關性分析匯總表

服務補救與感知服務不公平、服務無效歸因、客戶負面情緒、感知企業社會責任、負面口碑與品牌轉換均呈現顯著性且負向高度相關，相關系數分別為-0.538、-0.498、-0.512、-0.430、-0.424、-0.352，至于因果關系，需進一步作后續分析。

3.信度分析

為確保電子版問卷中各題項在其所屬構面測量之結果具有高度一致性，本研究以Cronbach(1951)[17]提出的Cronbach’sα系數作為問卷信度的評量標準，判斷信度準則為:Cronbach’sα小于0.35為低信度；Cronbach’sα在0.35與0.70之間為中信度；Cronbach’sα大于0.7為高信度。本研究各變量信度均大于0.7(參見表3)，為高信度。

表3 各研究變量信度分析匯總表

4.整體適配度

整體適配度是評價整個量表的模式和可觀察性適配程度的指標。Hair、Anderson和Tatham等(1998)[18]指出整體適配度的衡量指標可以分為三個部分：絕對適配度、增值適配度和簡約適配度，如表4所示。

由表4可知，RMR值大于0且小于0.05，說明各變量之研究數據呈現相關數據矩陣。通常情況下，模型適配度擬合指標非常多，很難做到所有指標都符合判斷標準。一般情況下，只要依據幾個常見指標進行擬合度判斷即可，比如卡方自由度比、GFI、RMSEA、RMR、CFI、NFI等。因此，根據上表結論可知，卡方自由度比、RMSEA、RMR和CFI這4個指標呈現理想狀態，NFI和GFI這2個指標呈現出接近標準值，則說明本研究之理論構想與驗證性因子分析最終結果呈現出一致性，具有良好的因子結構模型適配度，對于研究所選用的量表題項之驗證結果均在可接受范圍內。

表4 整體適配度指標分析匯總表

5.效度分析

本研究之電子版問卷中的各題項是經過文獻探討整理以及采用先前相關主題學者研發出來的成熟量表之題項匯整而來，因此本研究之問卷各題項符合內容效度之要求。此外，本研究分析題項共計27個，分析有效樣本量641，超出分析項數量的10倍，樣本量適中。因此，本研究之效度分析是采用嚴謹的驗證性因子分析 (CFA) 對這7個變量以及27個分析項進行收斂效度、區別效度進行評估。收斂效度主要通過驗證性因子分析的組合信度 (CompositeReliability,CR)和平均變異數萃取量 (AverageVarianceExtracted,AVE) 來實現衡量，收斂效度之分析結果如下表5所示。

表5 收斂效度分析匯總表

通常情況下，AVE值大于0.5且CR值大于0.6表示收斂效度較高。由表5可知，7個因子對應的AVE值均超過0.5，且CR值均超過0.6，說明數據具有良好的收斂效度。

區別效度主要通過驗證性因子分析的AVE方法對區別效度進行評估。Fornell和Larcker(1981)[19]認為應依據相關矩陣中對角線數值應大于兩兩構面間系數，作為判別區別效度的一般標準。區別效度之分析結果如表6所示。

表6 區別效度分析匯總表

如果AVE數值的平方根值可以表示因子的聚合性，如果因子聚合性較強，則說明具有區別效度；如果某因子的AVE平方根值大于該因子與其他因子的相關系數，并且所有因子均呈現這樣的結果，則說明具有良好的區別效度，也就是說AVE平方根值的最小值大于所有相關系數的最大值。由表6可知，7個因子分別對應的AVE平方根值最小為0.702，大于因子間相關系數的最大值0.691，則說明此問卷具有良好的區別效度。

6.回歸分析

相關分析只能說明各變量間是否存在關系以及關系是否顯著，還不能確定變量間的具體關系，也就是說需要利用回歸分析說明各變量間是否存在因果關系。本研究將分步驟驗證服務補救、感知服務不公平、客戶負面情緒、負面口碑、品牌轉換各變量間的直接影響效果。

由表7可知，服務補救的回歸系數值為-0.524 (t=-10.770,p=0.000),R2值為0.271，AdjR2值為0.258，則說明服務補救對客戶負面情緒產生顯著的負向影響；服務補救的回歸系數值為-0.535 (t=-11.348,p=0.000),R2值為0.316，AdjR2值為0.303，則說明服務補救對感知服務不公平產生顯著的負向影響；服務補救的回歸系數值為-0.182 (t=-8.373,p=0.000),R2值為0.195，AdjR2值為0.180，則說明服務補救對負面口碑產生顯著的負向影響；服務補救的回歸系數值為-0.081 (t=-6.823,p=0.000),R2值為0.142，AdjR2值為0.127，則說明服務補救對品牌轉換產生顯著的負向影響；感知服務不公平的回歸系數值為0.512 (t=11.401,p=0.000),R2值為0.302，AdjR2值為0.289，則說明感知服務不公平對負面口碑產生顯著的正向影響；客戶負面情緒的回歸系數值為0.522 (t=12.353,p=0.000),R2值為0.334，AdjR2值為0.322，則說明客戶負面情緒對品牌轉換產生顯著的正向影響；感知服務不公平的回歸系數值為0.702 (t=17.144,p=0.000),R2值為0.482，AdjR2值為0.472，則說明感知服務不公平對客戶負面情緒產生顯著的正向影響。

表7 各研究變量間回歸與中介分析匯總表

7.中介效果檢驗

依據Baron和Kenny(1986)[20]之建議，利用SPSS 22.0軟件以層級回歸分析驗證中介效果時，中介效果存在的條件為:(1)自變量與中介變量分別與依變量間存在顯著關系；(2)自變量與中介變量間存在顯著關系；(3)置入中介變量后，自變量與依變量間的關系應較未置入中介變量時變弱。

由表8可知，在置入中介變量(感知服務不公平)之后，自變量(服務補救)對依變量(負面口碑)仍然存在顯著影響，標準因子負荷量由原來的-0.182 (p<0.001)下降到-0.404 (p<0.001),符合Baron和Kenny(1986)之第三條建議，證明部分中介效果存在，感知服務不公平在服務補救與負面口碑的關系中具有中介作用；在置入中介變量(客戶負面情緒)之后，自變量(服務補救)對依變量(品牌轉換)不存在顯著影響，標準因子負荷量由原來的-0.081(p<0.01)下降到-0.333(p<0.001),符合Baron和Kenny(1986) 之第三條建議，證明部分中介效果存在，客戶負面情緒在服務補救與品牌轉換的關系中具有中介作用。

表8 各研究變量間中介效果分析匯總表

8.調節效果檢驗

依據Baron和Kenny(1986) 之建議，若自變量X與依變量Y之間的關系為變量H的函數，則說明變量H就是其調節變量，即變量H對自變量X與依變量Y之間的關系產生調節影響。調節變量可以用于定性或定量研究中，對自變量與依變量之間的關系方向(正向或負向)、強弱關系產生影響。在統計學中，檢驗變量的調節效應也就是檢驗調節變量與自變量的交互效應是否顯著。

由表9可知，服務補救與服務無效歸因的交互項呈現出顯著性，標準因子負荷量為0.063,則說明服務補救對感知服務不公平影響時，調節變量(服務無效歸因)在不同水平時，影響幅度具有顯著性差異，且為正向影響；服務補救與服務無效歸因的交互項呈現出顯著性，標準因子負荷量為0.038,則說明服務補救對客戶負面情緒影響時，調節變量(服務無效歸因)在不同水平時，影響幅度具有顯著性差異，且為正向影響；客戶負面情緒與感知企業社會責任的交互項呈現出顯著性，標準因子負荷量為-0.204,則說明客戶負面情緒對品牌轉換影響時，調節變量(感知企業社會責任)在不同水平時，影響幅度具有顯著性差異，且為負向影響；感知服務不公平與感知企業社會責任的交互項呈現出顯著性，標準因子負荷量為-0.127,則說明感知服務不公平對負面口碑影響時，調節變量(感知企業社會責任)在不同水平時，影響幅度具有顯著性差異，且為負向影響。

表9 各研究變量間調節效果分析匯總表

五、結論與建議

1.研究結論

本研究提出服務補救、感知服務不公平、客戶負面情緒、服務無效歸因、感知企業社會責任、負面口碑及品牌轉換之間的維系假設，旨在探討網購平臺的服務補救對客戶負面行為意圖之影響。通過一系列的實證分析，驗證假設并分析得出結論：服務補救負向影響客戶負面情緒、客戶感知服務不公平、客戶負面口碑以及品牌轉換；感知服務不公平正向影響負面口碑；客戶負面情緒正向影響品牌轉換；服務無效歸因正向調節服務補救與感知服務不公平間的關系以及服務補救與客戶負面情緒間的關系；感知企業社會責任負向調節客戶負面情緒與品牌轉換間的關系以及感知服務不公平與負面口碑間的關系；感知服務不公平正向影響客戶負面情緒并在服務補救與負面口碑間的關系中具有中介作用；客戶負面情緒在服務補救與品牌轉換間的關系中具有中介作用。

2.研究建議

本研究通過具體的實證分析發現，服務補救對客戶負面情緒、感知服務不公平、負面口碑和品牌轉換均具有顯著性影響；感知服務不公平對負面口碑、客戶負面情緒均具有顯著性影響；客戶負面情緒對品牌轉換具有顯著性影響；感知企業社會責任對服務補救與負面口碑之間的關系具有負向調節作用；服務補救通過感知服務不公平的中介作用影響負面口碑；服務補救通過客戶負面情緒的中介作用影響品牌轉換。綜合上述研究結果，在負面口碑與品牌轉換的減弱上，企業應該從服務補救、感知服務不公平、客戶負面情緒以及感知企業社會責任這幾個方面提高最大效能。基此，本研究提出以下幾點管理建議：(1)切實做好有效的服務補救措施；(2)避免客戶受到不公平對待；(3)減少客戶負面情緒產生；(4)提升企業社會責任。