基于顧客視角的大型超市行業(yè)顧客滿(mǎn)意度研究

摘 要： 介紹了基于顧客視角的大型超市行業(yè)顧客滿(mǎn)意度研究方法，通過(guò)關(guān)鍵事件分析法確定顧客視角的超市顧客滿(mǎn)意度模型，利用主成分回歸分析方法確定模型內(nèi)有關(guān)指標(biāo)。并以天津某大型超市為例進(jìn)行實(shí)證研究，結(jié)果表明便利性對(duì)顧客滿(mǎn)意度影響最大，而超市形象的效用績(jī)效最高。

關(guān)鍵詞：顧客滿(mǎn)意度；顧客視角；大型超市行業(yè)

中圖分類(lèi)號(hào)：F287.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009－9107（2008）06－0072－05

隨著沃爾瑪、家樂(lè)福、麥德龍等零售巨頭登陸我國(guó)，超市業(yè)態(tài)的競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。顧客滿(mǎn)意度已經(jīng)成為衡量超市經(jīng)營(yíng)狀況的一個(gè)重要指標(biāo)。由于我國(guó)尚未建立國(guó)家顧客滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)體系，針對(duì)大型超市行業(yè)的顧客滿(mǎn)意度研究需要建立企業(yè)級(jí)別的評(píng)價(jià)模型。本文基于顧客視角來(lái)研究大型超市的顧客滿(mǎn)意度，使用關(guān)鍵事件分析法確定超市顧客滿(mǎn)意度模型，以天津某大型超市為研究對(duì)象，使用主成分回歸分析的方法確定顧客滿(mǎn)意度。

一、基于顧客視角的超市顧客滿(mǎn)意度模型

顧客滿(mǎn)意度是指顧客對(duì)企業(yè)所提供的產(chǎn)品或服務(wù)滿(mǎn)足其要求的程度。［1］但是評(píng)價(jià)顧客滿(mǎn)意度的視角可以是企業(yè)視角或者顧客視角。企業(yè)與顧客對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量的認(rèn)識(shí)是不同的。從企業(yè)視角出發(fā)，產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量意味著產(chǎn)品或服務(wù)特征對(duì)組織的規(guī)定與要求的符合程度；從顧客視角出發(fā)，產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量意味著達(dá)到或超過(guò)其期望的程度。后者更關(guān)注于顧客需求的滿(mǎn)足，體現(xiàn)了不同顧客會(huì)對(duì)同樣的產(chǎn)品感知到不同的質(zhì)量水平?；陬櫩鸵暯沁M(jìn)行顧客滿(mǎn)意度研究可以防止歪曲或者忽略某些對(duì)組織有重要影響因素的情況發(fā)生。

為了獲得顧客視角下的滿(mǎn)意度影響因素，需要深入地進(jìn)行定性研究，目的是識(shí)別出驅(qū)動(dòng)滿(mǎn)意度、忠誠(chéng)度的一系列屬性和效用。本文采用關(guān)鍵事件分析法作為建立顧客視角的定性研究技術(shù)

（一）關(guān)鍵事件分析法（the critical incident technique，CIT）

關(guān)鍵事件分析法是指在對(duì)研究對(duì)象的事件進(jìn)行分析時(shí)，把事件分成幾步，以便清楚地對(duì)事件進(jìn)行分析，通過(guò)匯集服務(wù)過(guò)程中的關(guān)鍵事件，即個(gè)人印象深刻、非常特別的事件，并將匯集事件分為滿(mǎn)意與不滿(mǎn)意兩方面，以?xún)?nèi)容分析或歸類(lèi)探求發(fā)生的原因與過(guò)程的研究方法。

關(guān)鍵事件分析法的主要步驟如下：（1）建立研究目標(biāo)；（2）開(kāi)展關(guān)鍵事件收集計(jì)劃；（3）關(guān)鍵事件收集；（4）關(guān)鍵事件分類(lèi)；（5）關(guān)鍵事件分析。使用該方法可以從受訪者處得到第一手描述性資料，有助于深入地了解其對(duì)于服務(wù)接觸的體驗(yàn)與反應(yīng)，而且不會(huì)因?yàn)檠芯空邆€(gè)人因素導(dǎo)致誤解歪曲原本的事實(shí)狀況，但因?yàn)樾枰馁M(fèi)大量的事件和成本才能取得受訪者的意見(jiàn)，因此受訪者的數(shù)目與范圍可能會(huì)受到限制而無(wú)法獲得大量的資料。

（二）模型建立過(guò)程——CIT方法的實(shí)施步驟

步驟一：初步了解。根據(jù)某大型超市已有的各種調(diào)研文件，調(diào)研人員通過(guò)與超市的主要管理人員訪談，對(duì)顧客視角有個(gè)大致的了解。準(zhǔn)備一份提綱，并確定幾個(gè)關(guān)鍵事件，作為深入訪談和重點(diǎn)觀察調(diào)查的參考指南和信息指導(dǎo)。

步驟二：各類(lèi)信息的調(diào)查。調(diào)研人員建立訪談?dòng)涗洷静才艑?shí)施訪談。訪談過(guò)程中，由該超市的外部顧客或顧客群列出一份清單，請(qǐng)顧客對(duì)所調(diào)查的產(chǎn)品或服務(wù)提出他們使用或消費(fèi)過(guò)程中感受到的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)。訪談時(shí)間每人不超過(guò)一小時(shí)并進(jìn)行詳細(xì)記錄，以便于分析。無(wú)論是滿(mǎn)意還是不滿(mǎn)意方面，每一個(gè)顧客所評(píng)價(jià)的某一關(guān)鍵事件都盡可能詳細(xì)， 從而可以深入了解某個(gè)環(huán)節(jié)的要求及存在的問(wèn)題。

步驟三：信息的處理。調(diào)研人員將訪談?dòng)涗浿刑峒暗膯?wèn)題進(jìn)行匯總歸類(lèi)，將評(píng)判的關(guān)鍵事件數(shù)據(jù)代碼轉(zhuǎn)換成屬性，這些屬性隨后再被進(jìn)一步分類(lèi)為效用（見(jiàn)圖1）。效用描述了顧客從屬性得到的概括和抽象的價(jià)值。CIT的優(yōu)勢(shì)在于通過(guò)顧客回憶這種簡(jiǎn)單而又有效的方式將顧客經(jīng)驗(yàn)中的詳細(xì)屬性反映出來(lái)。

步驟四：可靠性檢驗(yàn)。由于CIT涉及研究員對(duì)關(guān)鍵事件的主觀判斷與分類(lèi)，因此需要研究指標(biāo)在事件分類(lèi)中是否具有信度。本文采用Perreault Leigh提出的信度指數(shù)(reliability index)公式來(lái)檢驗(yàn)分類(lèi)過(guò)程的信度。如果可靠性差，可以追加訪談從而擴(kuò)大樣本容量重新分類(lèi)。另外調(diào)查研究的樣本很好地代表了目標(biāo)市場(chǎng)的人群，此時(shí)不必過(guò)多考慮統(tǒng)計(jì)上的有效性。

其中：Ir代表可靠度指數(shù)(reliability index)；F0代表彼此同意的事件數(shù)(the number of pairwise interjudge agreements)；N代表總體樣本數(shù)(total number of observations)；K代表分類(lèi)數(shù)(the number of classification categories)。

步驟五：結(jié)束。將經(jīng)過(guò)可靠性檢驗(yàn)的屬性與效用作為顧客視角模型的前端細(xì)節(jié)部分。

前面所述的這些屬性和效用都是全面顧客滿(mǎn)意的驅(qū)動(dòng)，加入顧客忠誠(chéng)作為顧客滿(mǎn)意帶來(lái)的可能效用結(jié)果，以完成視角模型。同時(shí)在顧客滿(mǎn)意與顧客忠誠(chéng)之間加入“顧客感性承諾”和“顧客理性承諾”兩個(gè)潛變量［2］，顧客感性承諾是顧客對(duì)商品或服務(wù)提供者的能力和可靠性的一種肯定，一種滿(mǎn)意，顧客與提供者之間維持一種關(guān)系的愿望，可能形成偏好，它是顧客感性層次的一種承諾；而顧客理性承諾是經(jīng)過(guò)顧客內(nèi)心評(píng)價(jià)的一種理性行為承諾。這兩個(gè)潛變量再分別由顧客再次購(gòu)買(mǎi)的可能性、顧客在該超市購(gòu)物的歸屬感、愉悅感和顧客光顧其他超市的可能性來(lái)衡量。 （三）超市顧客滿(mǎn)意度模型［3，4］

基于以上分析，由筆者與研究助理實(shí)地訪問(wèn)，隨機(jī)對(duì)50名顧客進(jìn)行調(diào)研，經(jīng)過(guò)CIT內(nèi)容講解和問(wèn)卷解釋后，進(jìn)行資料訪談和收集，扣除內(nèi)容不全及無(wú)效問(wèn)卷，得到42份有效問(wèn)卷。

本研究中彼此同意的事件數(shù)F0為34份，總樣本數(shù)N為42份，得本組彼此同意度F0/N為80.95%，又將關(guān)鍵事件分為7類(lèi)（K=7），經(jīng)計(jì)算得到本研究的信度指數(shù)為0.572，故可靠性較好。由CIT分析結(jié)果可構(gòu)建出大型超市行業(yè)的滿(mǎn)意度模型，見(jiàn)圖2。

（四）模型求解方法——主成分回歸分析（the principal components regression analysis，PCR）

本文采用主成分回歸分析方法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理［5］。主成分回歸分析方法是主成分分析與多元回歸分析的結(jié)合應(yīng)用，該法可消除回歸分析中出現(xiàn)的不合理符號(hào)，使所建回歸模型更符合實(shí)際情況。采用主成分回歸分折法建立Y關(guān)于X1，…，Xm之間回歸關(guān)系的具體步驟如下：

1.求自變量X1，…，Xm間的主成分Z1，…，Zp （p＜m）

2.Zj=Σmi=1lijXi j=1…p

3.由于各主成分間相關(guān)系數(shù)為0，此時(shí)可用最小二乘法建立Y關(guān)于主成分Z1，…，Zp的回歸方程：

在后面的應(yīng)用中，顧客視角的效用群作為建造PCR分析的理論或模型，應(yīng)用一系列主成分分析來(lái)估計(jì)效用、顧客滿(mǎn)意度和忠誠(chéng)度指數(shù)。然后，調(diào)查者在一系列回歸模型中應(yīng)用這些指數(shù)或潛在變量，預(yù)測(cè)出一條因果關(guān)系鏈。這種方法為數(shù)據(jù)分析提供了所需的理論并更具有診斷性。

二、基于某超市的顧客滿(mǎn)意度研究

（一）數(shù)據(jù)收集

在做CIT分析的大型超市賣(mài)場(chǎng)中，隨機(jī)選取完成購(gòu)物過(guò)程的顧客進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)不記名填寫(xiě)并當(dāng)場(chǎng)回收問(wèn)卷。問(wèn)卷內(nèi)容主要包括顧客個(gè)人信息調(diào)查和滿(mǎn)意度調(diào)查。其中，滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)調(diào)查基于從顧客視角預(yù)調(diào)查結(jié)果，對(duì)超市形象、所售商品、所提供的服務(wù)、便利性、購(gòu)物環(huán)境、價(jià)格、安全性、滿(mǎn)意度、忠誠(chéng)度等方面評(píng)價(jià)進(jìn)行調(diào)查。問(wèn)題回答的衡量方法上，以十分制的李克特綜合尺度（Likert）來(lái)衡量用戶(hù)對(duì)各項(xiàng)問(wèn)題的滿(mǎn)意程度及關(guān)注程度。總計(jì)發(fā)放問(wèn)卷200份，回收問(wèn)卷183份，回收率達(dá)到91.5%。其中無(wú)效問(wèn)卷26份，有效問(wèn)卷157份，有效回收率為78.5%。

（二）數(shù)據(jù)處理與分析

基于顧客視角的超市滿(mǎn)意度模型，采用主成分分析法來(lái)判定被分析的變量之間存在多少共性，分析各效用的屬性。主成分分析結(jié)果中第一主成分將作為潛在變量進(jìn)入下一步分析。

1.信度檢驗(yàn)。本文采用克朗巴哈 （Cronbach’s）信度系數(shù)法，檢驗(yàn)各主要變量的內(nèi)在一致性，簡(jiǎn)要衡量同組間指標(biāo)的相互關(guān)系，是否測(cè)量的是單一概念(idea)。Cronbach’s系數(shù)介于0到1之間， 值越大信度越高。根據(jù)Guielford的建議，信度系數(shù)若大于0.7表示信度相當(dāng)高；當(dāng)系數(shù)介于0.35到0.7之間時(shí)表示信度可以接受；若小于0.35則信度低。

從表1中可以看到，除了商品潛變量的Alpha系數(shù)（0.341<0.35）的信度稍低外，其余潛變量的Alpha系數(shù)均大于0.35，個(gè)別接近0.7，且總量表的Alpha系數(shù)達(dá)到0.601，表明可靠性比較高。

2.有效性檢驗(yàn)。本文使用巴利特（Bartlett）球體檢驗(yàn)法和 KMO（Kaiser Meyer Olkin）測(cè)量法。巴利特（Bartlett）球體檢驗(yàn)法，對(duì)潛變量進(jìn)行有效性檢驗(yàn)，其結(jié)果均在可接受范圍內(nèi)。

3.相關(guān)性檢驗(yàn)。本文使用Pearson分析對(duì)潛變量之間以及潛變量與顧客滿(mǎn)意度之間的相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)。

潛變量相關(guān)性檢驗(yàn)。在本文中，用于回歸的各獨(dú)立潛在變量應(yīng)是相對(duì)獨(dú)立的，以顧客視角作向?qū)r(shí)應(yīng)盡量減少交叉相關(guān)，以免得到錯(cuò)誤的、不可解釋甚至違背常理的回歸結(jié)果。各變量之間的相關(guān)程度以不超過(guò)0.7為佳，數(shù)值越小越好。

表2顯示了所選取得7個(gè)潛變量進(jìn)行Pearson相關(guān)性分析的結(jié)果。兩兩因素呈正相關(guān)，相關(guān)程度均不超過(guò)0.5，只有一對(duì)相關(guān)度達(dá)到0.621(<0.7)，這表明交叉相關(guān)不嚴(yán)重。

潛變量與獨(dú)立變量相關(guān)性檢驗(yàn)。表3中結(jié)果說(shuō)明，7個(gè)潛變量對(duì)顧客滿(mǎn)意度是呈正相關(guān)性的。接下來(lái)的研究以此7個(gè)方面為自變量，顧客滿(mǎn)意度為因變量，進(jìn)行多元回歸分析。

4.回歸模型及檢驗(yàn)。顧客滿(mǎn)意度模型：以影響顧客滿(mǎn)意度的7個(gè)潛在變量作為獨(dú)立變量，將顧客滿(mǎn)意度作為相關(guān)變量進(jìn)行PCR分析，其結(jié)果如表4和表5所示。

顧客滿(mǎn)意度PCR回歸分析結(jié)果顯示方程的R2為0.595，即滿(mǎn)意度的59.5％的變異是由X（自變量）引起的，調(diào)整后的R2為0.576。F統(tǒng)計(jì)值為31.27，該多元回歸方程顯著。

回歸結(jié)果表明，對(duì)顧客滿(mǎn)意度影響最大的效用是便利性，接下來(lái)是購(gòu)物環(huán)境、商品價(jià)格、服務(wù)質(zhì)量、安全性、超市形象。對(duì)顧客滿(mǎn)意度影響最小的是商品質(zhì)量，這并不表明商品質(zhì)量不重要，只是影響較小。PCR方法應(yīng)用于忠誠(chéng)度模型的過(guò)程從略。

三、調(diào)查結(jié)果分析

根據(jù)上述計(jì)算得到該超市的顧客滿(mǎn)意度模型如圖3所示。本文使用重要性－績(jī)效模型［5，6］對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行分析。

從圖4的顧客滿(mǎn)意度效用影響圖中可以看到，超市形象、商品和服務(wù)效用都集中在影響程度較低，績(jī)效水平較高的區(qū)域，這說(shuō)明該大型超市在這些效用方面做的已經(jīng)很好，屬于維持區(qū)域。購(gòu)物環(huán)境、安全性和價(jià)格效用主要集中在影響程度相對(duì)高，績(jī)效水平相對(duì)低的區(qū)域，也就是機(jī)會(huì)區(qū)域，超市可以利用這些效用挖掘出提升顧客滿(mǎn)意度的機(jī)會(huì)，甚至提高顧客忠誠(chéng)度。另外，比較明顯的是便利性效用，便利性對(duì)顧客滿(mǎn)意度具有很大影響（高影響，低績(jī)效水平），這是超市急需改進(jìn)，從而提高顧客滿(mǎn)意度的區(qū)域。［7］

根據(jù)效用中包含的各屬性的績(jī)效水平及影響程度繪制出每個(gè)效用影響圖。以便利性效用為例（圖5），可以發(fā)現(xiàn)超市店址、超市經(jīng)營(yíng)時(shí)間屬性處于績(jī)效水平較高、影響程度相對(duì)低的維持區(qū)域。理論上講，該區(qū)域內(nèi)屬性因素對(duì)超市影響作用不大，考慮到顧客分布因素，調(diào)查中74.5％的顧客來(lái)自超市所在城區(qū)，說(shuō)明超市店址的選擇事先就決定了主要顧客群，因此對(duì)便利性及滿(mǎn)意度的影響較?。唤Y(jié)賬等候時(shí)間及停車(chē)便利性處于績(jī)效水平低、影響程度相對(duì)高的修補(bǔ)區(qū)域，該區(qū)域內(nèi)的因素需要重點(diǎn)修補(bǔ)和改進(jìn)的。

四、結(jié)束語(yǔ)

本文基于顧客視角建立了一個(gè)大型超市的顧客滿(mǎn)意度評(píng)價(jià)模型，并且進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)，各效用指標(biāo)與顧客滿(mǎn)意度呈正相關(guān)關(guān)系，經(jīng)主成分回歸分析，得到對(duì)顧客滿(mǎn)意度影響最大的效用是便利性，對(duì)顧客滿(mǎn)意度影響最小的是商品質(zhì)量。其中效用績(jī)效水平得分最高的是超市形象，得分最低的是便利性。由于條件所限，本文研究存在調(diào)查樣本偏小的不足，在今后的研究中將加以改進(jìn)。

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