電子服務質量與顧客忠誠的關系研究

李鐵欣

[摘 要]隨著互聯網技術的迅速發展，網上購物與交易的趨勢已勢不可當，越來越多的企業加入了互聯網營銷的陣營，使競爭加劇。那么，在這種情形下，忠誠的顧客就成為了在線服務企業盈利的源泉。文章將運用理論和實證相結合的方法，基于前人研究成果的支撐，確定文章研究的電子服務質量的維度并建立與顧客忠誠的概念模型，再通過調查問卷的發放進行相關數據的搜集，建立電子服務質量及顧客忠誠之間關系的假設模型，對樣本數據進行回歸分析驗證假設，希望得出的結論為在線服務企業提升顧客忠誠提供科學合理的參考依據。

[關鍵詞]電子服務質量；實證分析；顧客忠誠

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.38.090

1 引 言

隨著近年來互聯網飛快的發展，電子服務已被眾人所熟知，逐漸深入人們的生活當中，所以人們通過在線平臺進行交易的過程中對服務質量的要求也越來越高。電子服務是存在于顧客與提供線上服務的企業之間的一種服務，與傳統服務不同之處是它沒有銷售人員，沒有傳統商品的有形要素，所有服務過程由顧客自主完成。那么高水平的電子服務質量就成為了電子平臺交易成功的一個關鍵因素。因此，越來越多的企業或個人開始關注傳統營銷到電子營銷的過渡，建立一個信息豐富的網站并提供的高質量的電子服務以吸引、滿足以及留住顧客。

顧客忠誠在企業的發展過程中具有關鍵性影響，絕大多數企業都意識到顧客忠誠對企業發展的重要性，著手致力于培養顧客忠誠，在帕累托的80/20定律中指出一個企業80%的利潤是通過20%的老顧客帶來的，所以顧客忠誠一直受到學術界的青睞，許多學者致力于找到提高顧客忠誠度的方法，更有效地設計市場策略以保證資源的合理配置，幫助企業獲得利潤的最大化。基于上述的研究背景，本文將對電子服務質量與顧客忠誠之間的關系展開進一步探究，并驗證電子服務質量究竟對顧客忠誠會產生何種作用。

2 研究假設與研究設計

2.1 電子服務質量維度的確定

本文以E-SERVQUAL和E-S-QUAL理論模型為基礎，并結合當前電子服務質量的發展，確定本文研究的電子服務質量的六個維度：易用性、隱私性、可靠性、反應性、補償性以及履行性。

2.2 概念模型的構建

本文以顧客滿意作為中介變量進行研究，并提出如下圖的關系模型。

本研究的概念模型圖

2.3 研究假設

研究假設是研究者對想要研究問題或變量之間關系進行的一種假想。根據本文研究目的，并結合前人的相關研究和2.2中構建的電子服務質量與顧客忠誠的概念模型，本文提出以下的研究假設。

（1）電子服務質量對顧客忠誠有直接正向相關關系，并且采用本文歸納的六大維度進行測量。具體假設見表1。

（2）電子服務質量對顧客忠誠有間接相關關系。本文假設電子服務質量以顧客滿意為中介變量會對顧客忠誠產生間接影響。具體假設見表2。

2.4 調查問卷的設計

2.4.1 變量的選取及測量

本研究設計的問卷題項根據實際進行了多次調整，最終將本次調查問卷分為兩個部分：第一部分是關于被調查者基本信息情況；第二部分內容是關于被調查者對電子服務質量及顧客忠誠的真實經歷的有關調查，問卷中的第二部分采用Likert五點量表測量工具，在測量題項方面借鑒了Zeithaml、Parasuraman&Malhotra的E-S-QUAL（在線服務質量）量表。

2.4.2 樣本選擇

（1）調查對象

對于多數大學生而言，可以說互聯網已經成為其校園生活中不可或缺的組成部分，越來越多的在校大學生開始選擇通過網絡來購買自己需要的物品，比如手機淘寶，網絡購物顯然成為一種時尚。總的來說，選擇在校大學生作為調查對象有三個優點：

第一，樣本比較集中，可以面對面的方式進行數據搜集，使得數據更加準確；

第二，大學生很快就會接觸社會，成為網絡購物的主力軍；

第三，在校大學生本身知識層次比較高，對于電子服務質量的理解會更加充分，可以保證數據的穩定性和可靠性。本研究同時對大學教師進行了相關調查，他們是具有高知識水平的群體，對事物往往具有獨到觀點，因此，他們的調查結果具有較強的說服力。

當然，只選擇在校大學生作為樣本會有局限性，缺乏代表性，因此本文會增添其他樣本來源，例如公司員工以及其他職業的人員。

（2）樣本容量

關于樣本數量的選擇，Gorsuch的研究成果證明樣本量的大小應保證測量問題與受訪者的比例要保持在 1∶5 以上，最好是達到 1∶10 以上，該觀點被普遍采用。本文的樣本容量定為360。

（3）問卷的發放情況

本次研究將于2016年5月10日起進行問卷發放，用一周的時間進行調查。具體安排如下：通過微信、QQ、E-mail等通信工具請同學、網友填寫并協助轉發擴散，用這種形式發放問卷360份，其中有效問卷為345份。

3 實證分析

3.1 描述性統計分析

參與調查的男女比例分別為36.81%和63.19%，女性參與調查的數量較多些。調查樣本的年齡主要分布在18～30歲這個區間內。該區間所占人群比例達到88.98%，其中18～24歲占72.17%，25～30歲則占16.81%。接受本次調查的樣本人群學歷主要分布在專科、本科、碩士及以上，共占比例96.52%，其中本科生參與調查的人數最多，占74.20%。

根據對問卷調查數據的整理和分析，本次調查樣本中有 87.83%的調查對象有“一年以上的網購經驗”，且其中網購經驗多于三年的占54.21%，說明大部分樣本人群具有較豐富的網購經驗，因此用該樣本來分析電子服務質量對顧客忠誠的影響具有較強的說服力。在“經常選擇的在線交易平臺”這一題項的調查中，有78.84%的調查對象選擇了淘寶網，京東和唯品會所占比例均很小，其他主要是一些小規模的交易網站。

3.2 信度分析

本文采用 Cronbach α系數法對問卷調查表進行了信度分析，在SPSS 結果報告中給出的Cronbach α系數估計值如表3所示。

由上表可知，本研究采用的六個維度的Cronbachs α系數分別為0.817、0.973、0.967、0.799、0.727、0.802、0.834和0.964，這六個維度的Cronbachs α系數都在0.7以上，因此，各測量變量的信度系數都達到了測量標準，表明了各測量變量的內部一致性良好。

3.3 效度分析

為了對樣本的結構效度進行較好的檢驗，本文將對調查問卷的測量題項進行驗證性因子分析，運用SPSS統計軟件對問卷中測量問項進行KMO和巴特萊特球體檢驗。

由表4可以得出，電子服務質量的六個維度及顧客滿意與顧客忠誠的KMO的值均大于0.7，符合作為因子的標準，同時顯著性為0.000，因此各測量題項符合要求，本文中調查問卷的各測量題項符合標準，有效性良好。

3.4 回歸分析

3.4.1 顧客忠誠對電子服務質量的回歸分析

為了驗證H1的假設，本文將電子服務質量作為自變量，顧客忠誠作為因量，運用SPSS對兩者進行線性回歸分析，得到的結果如下表5。

由表6可以不難看出，R 值等于 0.794，說明線性回歸關系較密切，R 方值等于0.630，模型擬合效果較好。在方差分析表與系數表中，概率 P 值均等于 0.000，小于0.05，所以該模型是有統計學意義的。由系數表得出顧客忠誠對電子服務質量的回歸方程：顧客忠誠=0.593+0.913×服務質量。因此，研究假設 H1 得以驗證。

3.4.2 顧客滿意對電子服務質量的回歸分析

為了驗證H2的假設，本文將電子服務質量作為自變量，顧客忠誠作為因變量，運用SPSS對兩者進行線性回歸分析，得到的結果如下表7。

由表8我們可以得出，R 值等于0.865，說明線性回歸關系較密切，R方值等于0.749，模型擬合效果較好。在方差分析表與系數表中，概率P值均等于 0.000，小于0.05，該模型是有統計學意義的。由系數a表得出顧客滿意對電子服務質量的回歸方程：顧客滿意=1.752+0.630×服務質量。因此，研究假設 H2得以驗證。

3.4.3 顧客忠誠對顧客滿意的回歸分析

為驗證H3的假設，將顧客滿意作為自變量，顧客忠誠作為因變量，運用SPSS對兩者進行線性回歸分析，得到的結果如下表9。

表10可以得出，R值等于 0.872，說明線性回歸關系較密切，R方值等于0.761，模型擬合效果較好。在方差分析表與系數表中，概率P值均等于0.001，小于0.05，該模型是有統計學意義的。由系數a表得出顧客忠誠對電子服務質量的回歸方程：顧客忠誠=0.228+0.823×顧客滿意。因此，電子服務質量直接影響顧客滿意，顧客滿意又直接影響顧客忠誠，所以電子服務質量通過顧客滿意的作用間接影響顧客忠誠，研究假設 H3 得以驗證。

通過上述對電子服務質量與顧客忠誠直接關系進行的回歸分析可以驗證電子服務質量及其六大維度對顧客忠誠都存在直接正向相關關系，同時通過放入的中介變量（顧客滿意）的作用也能間接影響著顧客忠誠。

4 結 論

通過上文中電子服務質量及其各維度對顧客忠誠的回歸分析以及對顧客滿意在電子服務質量與顧客忠誠之間的中介作用進行了驗證，結果表明電子服務質量對顧客忠誠既存在直接正向相關關系，又以顧客滿意為中介對顧客忠誠起著間接影響的作用。不難看出，履行性對顧客忠誠的影響程度最大，其次是補償性、反應性、易用性和隱私性，影響程度最小的是可靠性。

在線服務企業既可通過加強企業服務的履行性，采取針對性措施，以提高顧客忠誠；也可通過提升顧客滿意間接地提高顧客忠誠。

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