服務恢復中恢復主體的調節作用

楊瑩瑩 崔靈音 盧鵬

摘?要：本文旨在比較共情式道歉和補償式道歉這兩種不同道歉方式對服務恢復滿意度的影響，并考慮人類員工和基于AI的服務機器人這兩種服務主體對這種影響的調節作用。研究結果表明人類員工采用補償式道歉更能夠實現服務恢復滿意度，且寬恕意愿發揮了中介作用。然而，當使用服務機器人進行道歉時，兩種道歉方式對服務恢復滿意度的影響不顯著。

關鍵詞：服務失敗；道歉；服務機器人；恢復滿意度

中圖分類號：D9?????文獻標識碼：A??????doi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.12.063

0?引言

服務失敗后，恢復措施對消費者忠誠、滿意和抱怨有重要影響。道歉是一種常用的恢復策略，能緩解消費者不滿，改善消費者態度。道歉可分為共情式、補償式和承認式三種。共情式道歉表達對受冒犯者的理解或認同，補償式道歉提供有形的補償來修復關系。本研究比較了這兩種道歉方式對恢復滿意度的影響。隨著科技的發展，越來越多的企業引進了基于AI的服務機器人，考慮到消費者對服務機器人和人類員工的差異化反應，本文還探討了服務主體的調節作用。

1?文獻綜述與研究假設

1.1?道歉類型對服務恢復滿意度的影響

包含共情元素的道歉能提升服務恢復滿意度。但相關研究也顯示，包含金錢補償的道歉能提高服務恢復滿意度，金錢補償的道歉比免費的道歉更真誠和有效，76%的消費者更愿意選擇金錢補償。因此本研究預測，顧客認為物質性的補償比情感關心更實際可行。

H1：相較于包含共情元素的道歉，包含補償元素的道歉能更顯著地促使顧客表現出更高的寬恕意愿（H1a）和恢復滿意度（H1b）。

寬恕是一種人類情感，用以平衡受冒犯后的情緒，影響滿意度和再購意愿，寬恕是服務失敗的消極情緒和服務恢復的積極情緒交互作用的結果。員工通過承認、道歉和懺悔等方式，將消極情緒轉為積極情緒，減輕負面服務體驗，獲得消費者的寬恕。根據影響注入理論，積極的因素（如寬恕意愿）會影響恢復滿意度。因此本研究認為寬恕意愿是道歉方式影響恢復滿意度的心理機制。

H2：寬恕意愿在不同道歉方式（共情道歉和補償道歉）與恢復滿意度之間起到中介作用。

1.2?服務恢復主體對服務恢復滿意度的影響

現有研究表明人工智能在執行非情感社交類任務時具有有效性，但認為其缺乏情感的心靈知覺，主觀性任務會降低消費者對AI建議的遵從，當人工智能執行道歉任務時，消費者對于人工智能的期待是解決服務失敗的核心問題，而對機器人是否能提供情感理解或給予相應的補償期待不高。所以本文預測，服務機器人能削弱道歉方式對寬恕意愿和恢復滿意度的影響，即AI服務機器人無論執行共情道歉，還是補償道歉，對消費者的寬恕意愿和恢復滿意度影響不顯著。

H3：服務主體（人工客服和機器人客服）調節了不同道歉方式（共情道歉和補償道歉）與寬恕意愿之間的關系（H3a），調節了不同道歉方式與恢復滿意度之間的關系（H3b）以及寬恕意愿在不同道歉方式與恢復滿意度之間的中介強度（H3c）。

本研究將采用兩個基于情景設計的實驗來驗證上述三個假設。概念模型圖見圖1。

圖1?概念模型

2?研究方法

2.1?實驗一

2.1.1?預實驗

預實驗招募40名被試，女性占925%，男性占75%。隨機分為共情道歉組和補償道歉組。被試先閱讀一個網購發貨不符的服務失敗情境案例。再看顧客向客服的投訴電話內容，共情道歉中客服表達了：我非常能夠體會這次不愉快的體驗給您帶來了不滿的情緒；補償道歉中客服表達了：我將發放一張優惠券作為您這次不愉快的體驗的補償。然后，被試回答場景真實度的測量題（信度α=098）和兩個操縱題：“客服理解您情緒的程度？”和“客服給您物質補償了嗎？”

單樣本t檢驗的結果表明被試對情境材料有較高的真實感（M共情=642，t＞4（19）=16085，p=0000；M補償=607，t＞4（19）=13381，p=0000）。獨立樣本t檢驗表明共情道歉組比補償道歉組報告了更高的情緒理解（M共情=540，M補償=320，t（38）=6617，p=0000）。并且補償組均認為客服給予了物質補償，而共情均認為客服未給予物質補償。所以場景操縱成功。

2.1.2?正式實驗

正式實驗與預實驗相同，用見數平臺招募150名被試，女性占607%，男性占393%，隨機分兩組。先用Townsend和Sood的量表（α=086）測試被試情緒，再展示服務失敗和恢復場景。然后，被試回答真實度（α=072）、操縱題項、寬恕意愿（α=090）、恢復滿意度（α=095）和人口統計特征的測量題項。真實度和操縱題與預實驗一致，寬恕意愿用何美賢的量表，恢復滿意度用Huang和Ha的量表。題項用Likert7量表。

獨立樣本t檢驗顯示組間被試的情緒狀態（M共情=205，M補償=217，t（148）=-0859，p=0392）無顯著差異。單樣本t檢驗表明被試對情境材料有較高的真實感（M共情=651，t＞4（74）=46114，p=0000；M補償=659，t＞4（74）=42890，p=0000）。獨立樣本t檢驗表明共情道歉組比補償道歉組報告了更高的情緒理解（M共情=533，M補償=345，t（148）=11098，p=0000）。并且補償組均認為客服給予了物質補償，而共情均認為客服未給予物質補償。所以場景操縱成功。

單因素方差分析結果表明補償道歉組的寬恕意愿顯著高于共情道歉組（M共情=489，SD=129；M補償=572，SD=117；F（1，148）=17108，p＜0050，η2=0104），H1a得到驗證；補償道歉組的恢復滿意度同樣顯著高于共情道歉組（M共情491，SD=149；M補償=578，SD=136；F（1，148）=14023，p<0050，η2=0087），H1b得到驗證。接下來研究采用PROCESS-model4程序，Bootstrapping次數為5000來檢驗寬恕意愿在恢復方式與恢復滿意度之間的中介作用，在95%的置信區間下，中介效應不包含0（LLCI=04160，ULCI=12125），中介效應大小為08118，說明寬恕意愿的中介效應顯著，結果支持H2。最后將人口統計特征作為協變量進行檢驗，未發現存在顯著影響。

為了驗證當服務主體不同（人工客服和機器人客服）時的結果是否保持一致，我們進行了實驗二，將服務失敗情境的焦點放在了空乘人員在顧客的旅途中產生的服務失敗，并且采用了APP聊天作為投訴方式。

2.2?實驗二

2.2.1?預實驗

預實驗用見數平臺招募80名被試，女性占537%，男性占463%，隨機分為四組：機器人共情道歉組、機器人補償道歉組、人工共情道歉組和人工補償道歉組。被試先看一個飛機上空乘員服務失敗的情境案例。再看顧客向客服投訴的對話內容，共情道歉組中，人工客服和機器人客服均表達了：我將發放一張優惠券作為您這次不愉快的體驗的補償；補償道歉組中，人工客服和機器人客服均表達了：我將發放一張優惠券作為您這次不愉快的體驗的補償。然后，被試回答場景真實度題（α=072）和操縱題，包括“服務您的是機器人還是人工？”

單樣本t檢驗的結果表明，被試對情境材料有較高的真實感（M機共=645，t＞4（19）=24030，p=0000；M機補=630，t＞4（19）=23309，p=0000；M人共=658，t＞4（19）=24677，p=0000；M人補=643，t＞4（19）=20856，p=0000）。獨立樣本t檢驗表明共情道歉組比補償道歉組報告了更高的情緒理解（M共情=495，M補償=365，t（78）=5011，p=0000）。并且恢復主體的操縱全部正確，同時補償組均認為客服給予了物質補償，而共情組均認為客服未給予物質補償。所以場景操縱成功。

2.2.2?正式實驗

正式實驗與預實驗相同，用見數平臺招募220名被試，女性占664%，男性占336%，隨機分四組。先用量表（α=084）測試被試情緒，再展示服務失敗和恢復場景。然后，被試回答真實度（α=075）、操縱題項、寬恕意愿（α=088）、恢復滿意度（α=095）和人口統計特征的測量題項，題項根據實驗場景進行了適當的調整。

單因素方差分析顯示組間被試的情緒狀態（M機共=205，M機補=179，M人共=212，M人補=213，F（3，216）=2117，p=0099）無顯著差異。單樣本t檢驗的結果表明被試對情境材料有較高的真實感（M機共=628，t＞4（54）=23764，p=0000；M機補=632，t＞4（54）=30478，p=0000；M人共=629，t＞4（54）=31364，p=0000；M人補=650，t＞4（54）=37081，p=0000）。獨立樣本t檢驗表明共情道歉組比補償道歉組報告了更高的情緒理解（M共情=508，M補償=360，t（218）=10089，p=0000）。并且恢復主體的操縱全部正確，同時補償組均認為客服給予了物質補償，而共情組均認為客服未給予物質補償。所以場景操縱成功。

雙因素方差檢驗結果，恢復方式與服務主體對寬恕意愿的交互效應顯著（F（1，216）=5988，p=0015，η2=0027）。當機器人客服執行恢復任務時，恢復方式（共情道歉和補償道歉）對顧客的寬恕意愿沒有顯著影響（M機共=516，M機補=532，p=0470）；當人工客服執行恢復任務時，補償道歉對顧客寬恕意愿顯著高于共情道歉（M共情=486，M補償=580，p=0000）。所以H3a得到驗證支持。同樣雙因素方差檢驗結果，恢復方式與服務主體對恢復滿意度的交互效應顯著（F（1，216）=5763，p=0017，η2=0026）。當機器人客服執行恢復任務時，恢復方式（共情道歉VS補償道歉）對顧客的恢復滿意度沒有顯著影響（M機共=508，M機補=526，p=0513）；當人工客服執行恢復任務時，補償道歉時顧客恢復滿意度顯著高于共情道歉（M人共=475，M人補=585，p=0000）。所以H3b得到驗證支持。接下來研究采用PROCESS-model4程序，Bootstrapping次數為5000來檢驗寬恕意愿在恢復方式與恢復滿意度之間的中介作用，在95%的置信區間下，中介效應不包含0（LLCI=-02402，ULCI=-08790），且中介效應大小為05632，說明寬恕意愿的中介效應顯著，結果支持H2。接下來研究再采用Process-model8程序，同樣Bootstrapping次數為5000來檢驗服務主體對寬恕意愿的中介強度的調節作用，在95%的置信區間下，有調節的中介效應判定指數為07901，調節效應的結果不包含0（LLCI=01652，ULCI=14113），有調節的中介效應顯著。當機器人客服進行服務恢復時，寬恕意愿的中介效應大小為01654，置信區間包含0（LLCI=-02739，ULCI=06068），中介效應不顯著；當人工客服進行服務恢復時，寬恕意愿的中介效應大小為09554，置信區間不包含0（LLCI=05205，ULCI=14025），中介效應顯著，所以H3c得到驗證支持。最后，本研究將人口統計特征作為協變量進行雙因素協方差分析，未發現存在顯著影響。

3?總結與啟示

本研究表明補償道歉比共情道歉更能提高恢復滿意度，豐富了服務恢復的研究；驗證了寬恕意愿在中介恢復方式與恢復滿意度的關鍵性；同時考慮了服務主體對恢復滿意度的影響，檢驗了服務恢復主體的調節作用，發現人類員工補償道歉比共情道歉更有效，但AI服務機器人的兩種道歉無差異。

服務失敗后應采用恰當的服務恢復方式，彌補損失，提升滿意度。根據實證結果，服務失敗后，人類員工道歉應包含補償，AI服務機器人道歉，共情或補償均可。其次，AI服務機器人在服務恢復中有積極作用，若公司想要節省成本通過傳達共情來修復受損關系，應使用AI服務機器人來執行，但當公司采用包含補償元素的道歉來修復受損關系時，應采用人類員工進行，才能提高恢復滿意度。最后，寬恕意愿是恢復滿意度的前置心理機制，無論公司采取何種服務恢復方式，都應提高客戶的寬恕意愿，進而提高恢復滿意度。

本文用兩個不同情景的研究驗證假設，未來可在真實場景中重復實驗。并且本研究所有樣本均為中國消費者，未來可用不同國家的數據進行跨文化研究，擴大外部有效性。

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