B2C網(wǎng)上商城客戶忠誠(chéng)度影響因素的實(shí)證研究

曾 玲，歐陽文萍

(湖南網(wǎng)絡(luò)工程職業(yè)學(xué)院商貿(mào)旅游系，湖南長(zhǎng)沙 410004)

一、前言

按照 Kalakota＆whinstone［1］的劃分，電子商務(wù)主要經(jīng)營(yíng)模式有B2B、B2C、C2C和C2B四種。B2C是指企業(yè)通過計(jì)算機(jī)接口直接面對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行網(wǎng)上調(diào)研、網(wǎng)上零售，為客戶提供在線咨詢、產(chǎn)品驅(qū)動(dòng)軟件下載等服務(wù)。網(wǎng)上商城是B2C電子商務(wù)的一種重要應(yīng)用形式。網(wǎng)上商城在互聯(lián)網(wǎng)的支持下，能夠突破時(shí)空限制，更能加強(qiáng)與客戶的互動(dòng)，方便客戶24小時(shí)自助選購(gòu)商品。中國(guó)當(dāng)前發(fā)展較好的B2C商城有當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、京東商城、麥考林、樂蜂網(wǎng)、聚美優(yōu)品、凡客誠(chéng)品、唯品會(huì)等。

根據(jù)艾瑞咨詢2012年的數(shù)據(jù)顯示，B2C交易出現(xiàn)了重大突破:B2C交易額893.5億元，占網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物市場(chǎng)比例首超30%。就月平均覆蓋人數(shù)而言，京東商城以月平均6717的覆蓋人數(shù)獨(dú)占鰲頭。亞馬遜(中國(guó))以月平均3433的人次排名第二。凡客誠(chéng)品、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)、1號(hào)店、蘇寧易購(gòu)、易迅網(wǎng)、唯品網(wǎng)、庫(kù)巴網(wǎng)等緊隨其后。

在網(wǎng)上商城受到高度關(guān)注的同時(shí)，關(guān)于京東商城、蘇寧、國(guó)美、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)上價(jià)格戰(zhàn)的新聞也一直不絕于耳，以低價(jià)換流量，以價(jià)格爭(zhēng)市場(chǎng)已經(jīng)成為現(xiàn)階段電子商務(wù)市場(chǎng)的突出特征。2012年8月14日開啟的發(fā)生在京東、蘇寧和國(guó)美之間的價(jià)格戰(zhàn)就是典型。

到底什么樣的B2C網(wǎng)上商城能夠讓客戶忠誠(chéng)，一直是大家爭(zhēng)論不休的問題。本文的研究目的在于通過問卷調(diào)查，統(tǒng)計(jì)分析出讓客戶滿意、信任以至于忠誠(chéng)的原因，希望對(duì)當(dāng)前B2C商城的運(yùn)營(yíng)者有所啟示。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

著名營(yíng)銷學(xué)者 Oliver(1999)［2］認(rèn)為:客戶忠誠(chéng)是客戶對(duì)特定產(chǎn)品或者服務(wù)的偏好在未來一段時(shí)間之內(nèi)繼續(xù)消費(fèi)的一種深度承諾。Dick and Basu［3］根據(jù)他們的研究，將客戶忠誠(chéng)細(xì)分為不忠誠(chéng)、虛假忠誠(chéng)、潛在忠誠(chéng)和持續(xù)忠誠(chéng)四大類。Jones和Sasser(1995)［4］將客戶忠誠(chéng)分為三類:再次消費(fèi)意愿、主要行為和次要行為。

Olive認(rèn)為客戶滿意對(duì)客戶忠誠(chéng)有較大的影響，并提出了期望不一致理論。Ying Jin(2009)認(rèn)為客戶滿意度的提升對(duì)企業(yè)的發(fā)展有重要意義，能夠?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)造更高的利潤(rùn);客戶滿意度的提升會(huì)使得客戶再次購(gòu)買的意愿增強(qiáng)。

Luhmann(1979)等則認(rèn)為客戶信任對(duì)客戶忠誠(chéng)至關(guān)重要。Hoffman和 Novak(1996)［5］曾表示很多客戶最終放棄在網(wǎng)站上面購(gòu)買主要是出于對(duì)網(wǎng)上交易安全性的考慮。邵兵家，孟憲強(qiáng)(2005)［6］通過網(wǎng)上調(diào)查的方式進(jìn)行實(shí)證研究之后，發(fā)現(xiàn)網(wǎng)站對(duì)客戶信任的影響程度較大的三個(gè)因素是:商家對(duì)客戶個(gè)人信息的保護(hù)程度、安全支付手段的運(yùn)用、企業(yè)的品牌知名度的大小。龐川(2010)［7］等人認(rèn)為技術(shù)因素、商業(yè)因素、環(huán)境因素、個(gè)人因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)信任有著深遠(yuǎn)的影響。

而還有些學(xué)者則認(rèn)為轉(zhuǎn)換成本對(duì)客戶忠誠(chéng)有重要意義，轉(zhuǎn)換成本越高，客戶越忠誠(chéng)，反之亦然。Klemperer(1987)［8］認(rèn)為轉(zhuǎn)移成本可以分為交易成本和學(xué)習(xí)成本兩種不同形式。

雖然很多專家學(xué)者從不同的角度出發(fā)，對(duì)客戶忠誠(chéng)的影響因素有很多高明的見解，但是針對(duì)B2C網(wǎng)上商城的論述較少，且網(wǎng)上商城的變化是日新月異的，本文試圖通過實(shí)證闡述當(dāng)前B2C網(wǎng)上商城客戶忠誠(chéng)度的影響因素。

三、B2C電子商務(wù)平臺(tái)客戶忠誠(chéng)模型的實(shí)證研究設(shè)計(jì)

(一)B2C客戶忠誠(chéng)影響因素模型的構(gòu)建

在以往的研究中，眾多學(xué)者也提出了客戶忠誠(chéng)的影響因素模型，但是由于受本人的知識(shí)水平的限制，僅選取客戶滿意、客戶信任和轉(zhuǎn)移成本作為影響客戶忠誠(chéng)的因素進(jìn)行實(shí)證研究。具體模型如圖1所示:

(二)各變量子維度以及假設(shè)提出

1.客戶滿意的子維度以及與客戶忠誠(chéng)的關(guān)系假設(shè)

客戶滿意包含商家產(chǎn)品、客戶服務(wù)、配送質(zhì)量三個(gè)因子，與客戶忠誠(chéng)的關(guān)系假設(shè)是:

圖1 B2C客戶忠誠(chéng)影響因素模型

H1:B2C網(wǎng)上商城客戶滿意度越高，網(wǎng)絡(luò)客戶忠誠(chéng)越明顯。

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)客戶滿意的各子維度，本研究提出以下衍生假設(shè):

H1.1:網(wǎng)絡(luò)商家提供的產(chǎn)品質(zhì)量越好，網(wǎng)絡(luò)客戶越滿意。

H1.2:網(wǎng)絡(luò)商家的客戶服務(wù)水平越高，網(wǎng)絡(luò)客戶越滿意。

H1.3:網(wǎng)絡(luò)商家的配送質(zhì)量越好，網(wǎng)絡(luò)客戶越滿意。

2.客戶信任的子維度以及與客戶忠誠(chéng)的關(guān)系假設(shè)

客戶信任包含商家聲譽(yù)、網(wǎng)站質(zhì)量、隱私保護(hù)三個(gè)因子，與客戶忠誠(chéng)的關(guān)系假設(shè)是:

H1:網(wǎng)絡(luò)客戶對(duì)B2C網(wǎng)上商城越信任，則對(duì)商城越忠誠(chéng)。

對(duì)于網(wǎng)絡(luò)信任的各子維度，本研究提出以下衍生假設(shè):

H2.1:網(wǎng)絡(luò)商家的聲譽(yù)越好，客戶越信任。

H2.2:網(wǎng)絡(luò)商家的網(wǎng)站質(zhì)量越高，客戶對(duì)企業(yè)越信任。

H2.3:網(wǎng)絡(luò)商家的隱私保護(hù)工作做得越好，客戶對(duì)企業(yè)越信任。

3.轉(zhuǎn)換成本和網(wǎng)上客戶忠誠(chéng)的關(guān)系假設(shè)

H3:客戶轉(zhuǎn)換成本越高，網(wǎng)絡(luò)客戶的忠誠(chéng)度

(三)問卷設(shè)計(jì)

本問卷分為兩部分，在第一部分共設(shè)計(jì)了7個(gè)題目，主要是對(duì)問卷對(duì)象的背景進(jìn)行了解，比如了解被試的性別、年齡、職業(yè)、網(wǎng)購(gòu)年限、網(wǎng)購(gòu)商品、經(jīng)常網(wǎng)購(gòu)的B2C網(wǎng)站等，結(jié)果主要是用于進(jìn)行描述性分析。

第二部分是對(duì)B2C網(wǎng)購(gòu)客戶忠誠(chéng)度的影響因素進(jìn)行調(diào)查。問卷采用目前學(xué)者使用較多的5級(jí)李克特量表的形式進(jìn)行。問卷由6個(gè)模塊36個(gè)問題組成，分別對(duì)涉及到的因子進(jìn)行測(cè)量。

(四)問卷前測(cè)

問卷初步制定之后，采用了探索性因子分析對(duì)初始問卷中的問卷項(xiàng)的合理性進(jìn)行驗(yàn)證、修正，篩選變量的測(cè)量問項(xiàng)，確定量表的基本構(gòu)成與問項(xiàng)，生成本研究的正式問卷。在問卷前測(cè)階段共發(fā)放問卷40份，回收的有效問卷有37份，有效回收率為92.5%。

按照邱皓政(2000)提出的準(zhǔn)則，需要?jiǎng)h除的問項(xiàng)有3項(xiàng)，主要是由于這些問卷項(xiàng)的因子載荷量都小于0.5，沒有代表性，所以要從在量表中將這些問卷項(xiàng)目去除。

四、實(shí)證分析

在本次正式問卷過程中，發(fā)放問卷200份，回收的有效問卷為185份(有6份問卷沒有返回，有9份問卷填寫無效)，問卷有效率為92.5%。

(一)描述性分析

本研究樣本從性別上看，這次調(diào)研中女性購(gòu)物者的比例占到了55.92%，男性購(gòu)物者的比例是44.08%，男女比例基本持平;大專以上的被試占到了99.92%，說明大專以上學(xué)歷者參與購(gòu)物的熱情較高;年齡在18-35歲之間的被試占到了96.78%，說明網(wǎng)上購(gòu)物在年輕群體中較為受歡迎;網(wǎng)購(gòu)一年以上經(jīng)驗(yàn)者占到了79.2%，說明這次的被試網(wǎng)購(gòu)經(jīng)驗(yàn)相對(duì)豐富，使得他們更能理解這次問卷涉及到的方方面面。因此，問卷的可靠性相對(duì)會(huì)比較高。

(二)信度分析

表1 網(wǎng)絡(luò)客戶忠誠(chéng)信度系數(shù)

由表1所示，問卷整體的Cronbach＇s Alpha為0.812，按照學(xué)術(shù)界的定論，整份問卷具有非常高的整體信度，即:這個(gè)問卷整體上擁有較好的一致性。而客戶服務(wù)、商家聲譽(yù)、網(wǎng)站質(zhì)量等變量的信度也大于0.8，說明這些變量也具有較好的信度。

(三)效度分析

根據(jù)專家學(xué)者的觀點(diǎn)，如果KMO值大于0.5時(shí)，同時(shí)Bartlett檢驗(yàn)顯著性水平的概率小于0.01，做因子分析才有意義。根據(jù)這個(gè)準(zhǔn)則，樣本中因子的KMO值都大于0.5說明各題項(xiàng)間并非獨(dú)立，因此可以進(jìn)行因子分析，問卷的整體結(jié)構(gòu)是合理的。

(四)假設(shè)檢驗(yàn)

1.相關(guān)分析

首先進(jìn)行客戶服務(wù)、商家產(chǎn)品、客戶滿意的相關(guān)分析，分析結(jié)果如表2所示:

表2 相關(guān)性分析結(jié)果統(tǒng)計(jì)表

可見，客戶服務(wù)、商家產(chǎn)品、配送質(zhì)量與客戶滿意的相關(guān)系數(shù)分別是0.336、0.32、0.271，并且它們?nèi)际窃?.01水平下顯著正相關(guān)，因此可以認(rèn)為提出的假設(shè)Hl.1、H1.2、H1.3己初步通過驗(yàn)證。

用同樣的方法，可得出商家聲譽(yù)、網(wǎng)站質(zhì)量、隱私保護(hù)與客戶信任的相關(guān)系數(shù)分別是0.161、0.185、0.297，而且都是在0.01水平下顯著正相關(guān)，所以可以說H2.1、H2.2、H2.3假設(shè)己初步通過驗(yàn)證。最后，做客戶滿意、客戶信任、轉(zhuǎn)換成本與客戶忠誠(chéng)的相關(guān)分析，可以依次得出他們的相關(guān)系數(shù)分別是0.297、0.366、0.422，可以說，H1、H2、H3 也初步通過了驗(yàn)證。

2.回歸分析

客戶滿意的回歸分析——本次研究采用“刪除回歸法”做客戶滿意的回歸分析，回歸系數(shù)如表3所示:

表3 客戶滿意的回歸系數(shù)表

在客戶滿意的回歸方程中，客戶服務(wù)和商家產(chǎn)品的回歸系數(shù)分別為0.407和0.263，方程的回歸常數(shù)為1.431，因此我們可以得到客戶滿意的回歸方程如下:CS=1.431+0.407MG+0.263CC。方程中CS、MG、CC分別代表客戶滿意、商家產(chǎn)品、客戶服務(wù)?？梢?商家產(chǎn)品的回歸系數(shù)為0.407大于客戶服務(wù)的回歸系數(shù)0.263，而配送質(zhì)量被刪除出了回歸方程?？梢?配送質(zhì)量(LG)沒有在回歸方程中，說明配送質(zhì)量(LG)這個(gè)因子對(duì)客戶滿意的影響并不十分明顯，因此假設(shè)H1.3配送質(zhì)量(LQ)對(duì)客戶滿意有正向影響作用并不成立。商家產(chǎn)品(MG)的回歸系數(shù)是0.407，商家服務(wù)(CC)的回歸系數(shù)是0.263，說明商家產(chǎn)品因子比商家服務(wù)因子對(duì)客戶滿意的影響顯著。為了驗(yàn)證回歸方程是否有效，依次采取R檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)。在R檢驗(yàn)中，客戶服務(wù)、商家產(chǎn)品與客戶滿意的復(fù)相關(guān)系數(shù)分別是0.419和0.491;在t檢驗(yàn)中，商家產(chǎn)品、客戶服務(wù)的t值分別為4.692、3.968，同時(shí)顯著性水平 p＜0.01，這就說明商家產(chǎn)品、客戶服務(wù)的回歸系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果是顯著的;在F檢驗(yàn)中，F(xiàn)值為38.959，同時(shí)顯著性水平p＜0.01，因此，認(rèn)為回歸方程整體通過顯著性檢驗(yàn)。

客戶信任的回歸分析——同樣采取“刪除回歸”的方法做客戶信任的回歸分析，結(jié)果顯示:網(wǎng)站質(zhì)量、隱私保護(hù)的回歸系數(shù)分別為0.260和0.225，方程的回歸常數(shù)為1.207，因此我們可以得到客戶信任的回歸方程如下:CT=1.207+0.260WQ+0.225PP。方程中CT、WQ、PP分別代表客戶信任、網(wǎng)站質(zhì)量、隱私保護(hù)。網(wǎng)站質(zhì)量的回歸系數(shù)為0.2，隱私保護(hù)的的回歸系數(shù)0.225。商家聲譽(yù)則被“刪除”出了回歸方程。商家聲譽(yù)(BR)沒有出現(xiàn)在客戶信任回歸方程中，表示商家聲譽(yù)(BR)對(duì)客戶信任的影響并不十分明顯，因此假設(shè)H2.1商家聲譽(yù)(BR)對(duì)客戶滿意有正向影響作用并不成立。網(wǎng)站質(zhì)量(WQ)的回歸系數(shù)是0.260，隱私保護(hù)(PP)的回歸系數(shù)是0.225，說明網(wǎng)站質(zhì)量因子比隱私保護(hù)因子對(duì)客戶信任的影響顯著。在R檢驗(yàn)中，網(wǎng)站質(zhì)量、隱私保護(hù)與客戶信任的復(fù)相關(guān)系數(shù)是0.427、0.460，兩項(xiàng)復(fù)相關(guān)系數(shù)基本達(dá)到了要求，可以認(rèn)為擬合優(yōu)度是合格的。在t檢驗(yàn)中，網(wǎng)站質(zhì)量、隱私保護(hù)的t值分別為3.706、3.635，同時(shí)顯著性水平 p＜0.01，這就說明網(wǎng)站質(zhì)量、隱私保護(hù)的回歸系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果是顯著的。在F檢驗(yàn)中，F(xiàn)值為16.221，同時(shí)顯著性水平p＜0.01，因此可以認(rèn)為方程的自變量(隱私保護(hù)、網(wǎng)站質(zhì)量)和因變量(客戶信任)的線性關(guān)系是顯著的。所以，回歸方程整體通過顯著性檢驗(yàn)。

客戶忠誠(chéng)的回歸分析——本研究用一般回歸方法做客戶忠誠(chéng)的回歸分析，客戶忠誠(chéng)的回歸方程是:CL=3.727+0.202CT+0.305SC+0.378CS。方程中CL代表因變量客戶忠誠(chéng)，CT、SC、CS分別代表自變量客戶信任、轉(zhuǎn)換成本、客戶滿意?？蛻粜湃蔚幕貧w系數(shù)是0.202，轉(zhuǎn)換成本的回歸系數(shù)是0.305，客戶滿意的回歸系數(shù)是0.378。說明客戶滿意因子對(duì)客戶忠誠(chéng)的影響最為顯著。在R檢驗(yàn)中，客戶滿意、客戶信任、轉(zhuǎn)換成本與客戶忠誠(chéng)的復(fù)相關(guān)系數(shù)是0.436，可認(rèn)為擬合優(yōu)度是合格的。在t檢驗(yàn)中，客戶信任、轉(zhuǎn)換成本、客戶滿意的t值分別是1.749、3.613、5.445，同時(shí)顯著性水平p＜0.01，這就說明客戶信任、轉(zhuǎn)換成本、客戶滿意的回歸系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果是顯著的，這三個(gè)因子均通過了t值檢驗(yàn)。在F檢驗(yàn)中，F(xiàn)值為14.191，同時(shí)顯著性水平p＜0.01，因此可以認(rèn)為方程的自變量(客戶滿意、客戶信任、轉(zhuǎn)換成本)和因變量(客戶忠誠(chéng))的線性關(guān)系是顯著的，所以回歸方程整體通過顯著性檢驗(yàn)。

綜上所述，假設(shè) H1、H1.1、H1.2、H2、H2.2、H2.3、H3經(jīng)過驗(yàn)證均成立。即:客戶滿意、客戶信任、轉(zhuǎn)換成本越高，客戶忠誠(chéng)越明顯;商家產(chǎn)品的質(zhì)量越好、客戶服務(wù)水平越高，客戶越容易滿意;網(wǎng)站質(zhì)量越好、隱私保護(hù)越全面，客戶對(duì)商家越信任;假設(shè)H1.3、H2.1經(jīng)過驗(yàn)證不成立，分別說明配送質(zhì)量對(duì)客戶滿意影響作用不顯著、商家聲譽(yù)對(duì)客戶信任的影響作用不顯著。

(五)模型修正

在“刪除回歸”過程中，配送質(zhì)量、商家聲譽(yù)分別被刪除出客戶滿意、客戶信任，于是將模型修改如圖2所示。說明:客戶滿意、客戶信任、轉(zhuǎn)換成本是影響客戶忠誠(chéng)的三個(gè)重要因素，其中客戶滿意深受客戶服務(wù)、商家產(chǎn)品的影響，客戶信任深受網(wǎng)站質(zhì)量、隱私保護(hù)的影響。盡管影響客戶忠誠(chéng)的因素很多，但由于筆者認(rèn)知能力、研究經(jīng)驗(yàn)、分析水平的制約，并沒有對(duì)這些因素進(jìn)行一一探討，但可作為今后研究的一個(gè)方向，做進(jìn)一步探討。

五、對(duì)B2C網(wǎng)上商城的經(jīng)營(yíng)建議

(一)提供讓客戶滿意的商品

由實(shí)證分析可見:對(duì)客戶滿意影響最大的因子是商家產(chǎn)品?？蓮囊韵聨讉€(gè)方面提高商家產(chǎn)品的質(zhì)量:

1.巧妙使用PS等圖片處理軟件，盡量保持實(shí)物與描述一致

圖2 修正后的模型

在使用PS等專業(yè)的圖片處理軟件時(shí)，一定要從“還原商品”的角度出發(fā)，而不是刻意美化商品、遮掉商品的瑕疵。采用對(duì)比拍照，可使客戶更加直觀地了解商品的尺寸，如:要描述紅棗的尺寸，妨在旁邊放一枚一元大小的硬幣，讓客戶更加清楚棗子的大小，消除客戶對(duì)商品過高的期望。

2.定制合適的價(jià)格

為了避免價(jià)格欺詐之嫌，商家應(yīng)該通過網(wǎng)絡(luò)搜索，了解該款產(chǎn)品在其他B2C網(wǎng)上商城的報(bào)價(jià)，定制出合適的價(jià)格。為了避免同一廠家生產(chǎn)的同一款商品線上線下銷售價(jià)格不一致的情況，可以生產(chǎn)一些專供網(wǎng)絡(luò)銷售的產(chǎn)品，既可以擴(kuò)大廠家的銷售量，也不會(huì)使得網(wǎng)上的低價(jià)對(duì)線下實(shí)體店銷售產(chǎn)生沖擊，遭到線下批發(fā)商、零售商的集體抵制。

(二)通過客戶對(duì)網(wǎng)站的“第一印象”獲取客戶信任

本研究發(fā)現(xiàn)，網(wǎng)站質(zhì)量因子對(duì)客戶信任影響最大。主要可從以下幾個(gè)方面入手提高網(wǎng)站質(zhì)量:

1.優(yōu)化網(wǎng)頁設(shè)計(jì)

為了保證網(wǎng)站的質(zhì)量，則需要優(yōu)化網(wǎng)頁設(shè)計(jì)，弄清楚頁面間的層次關(guān)系，使得客戶在瀏覽網(wǎng)頁的時(shí)候，能夠自由進(jìn)出，還要盡量避免出現(xiàn)“網(wǎng)頁無法顯示”的尷尬;在網(wǎng)頁中設(shè)置“搜索框”，方便客戶選擇關(guān)鍵詞自助搜索;在頁面里面提供“熱門關(guān)鍵詞”供客戶參考、選擇、點(diǎn)擊;在客戶瀏覽的頁面，根據(jù)客戶的搜索特點(diǎn)，適當(dāng)展示“推薦商品”的頁面，供客戶參考。

2.及時(shí)更新數(shù)據(jù)庫(kù)

客戶在B2C網(wǎng)上商城網(wǎng)上購(gòu)物的時(shí)候，最不愿看到的事情就是拍到商品之后被告之:所拍商品缺貨。如果客戶在點(diǎn)擊發(fā)現(xiàn)缺貨的時(shí)候，就不免會(huì)認(rèn)為商家大肆宣傳的“低價(jià)風(fēng)暴”無非是吸引眼球的噱頭。京東商城、當(dāng)當(dāng)網(wǎng)都遭遇過這樣的指責(zé)。為了避免出現(xiàn)這種情況，要運(yùn)用先進(jìn)的信息技術(shù)，使得產(chǎn)、銷、存的數(shù)據(jù)得到及時(shí)更新。如果遇到商品缺貨，應(yīng)該即時(shí)補(bǔ)貨，如果沒有辦法補(bǔ)貨，則先將商品下架處理。

隨著網(wǎng)上購(gòu)物的普及，網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者越來越精明，B2C網(wǎng)上商城的競(jìng)爭(zhēng)壓力固然也會(huì)越來越大，但只要用心經(jīng)營(yíng)，做出自己的特色，不斷摸索客戶透露出來的信息，為他們提供個(gè)性化的服務(wù)，就一定會(huì)贏得客戶的青睞。

［1］Kalakota，R. ＆Whinston，A.B.A frontiers of electronic commerce［M］.Reading，Mass，Addison-Wesley，1996

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