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    基于態(tài)度和行為的銀行客戶忠誠(chéng)度分析

    2014-10-17 02:38:24李偉龍高齊圣
    金融理論探索 2014年6期
    關(guān)鍵詞:聯(lián)立方程態(tài)度商業(yè)銀行

    李偉龍,高齊圣

    (青島大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東 青島 266071)

    一、引言

    隨著我國(guó)金融業(yè)開(kāi)放程度的不斷加深,外國(guó)銀行紛紛進(jìn)駐中國(guó)市場(chǎng),對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行構(gòu)成巨大威脅。如果我國(guó)商業(yè)銀行不主動(dòng)采取應(yīng)對(duì)措施,勢(shì)必會(huì)造成大批客戶流失,從而導(dǎo)致銀行利潤(rùn)下降,影響銀行的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。因此,我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)該轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)理念,積極為客戶提供高質(zhì)量的服務(wù),努力滿足客戶的個(gè)性化需求,在不斷開(kāi)發(fā)新客戶的同時(shí),盡量挽留住老客戶,實(shí)施高效的客戶關(guān)系管理戰(zhàn)略,從而贏得客戶對(duì)銀行的滿意和忠誠(chéng),提高商業(yè)銀行的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

    客戶忠誠(chéng)已經(jīng)成為國(guó)際、國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行關(guān)注的焦點(diǎn),國(guó)內(nèi)外已有大量的學(xué)者對(duì)客戶忠誠(chéng)的定義、分析方法以及測(cè)量模型進(jìn)行了深入研究。本文旨在從態(tài)度和行為兩個(gè)維度研究我國(guó)商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度。由于研究客戶忠誠(chéng)度涉及諸多因素,因此多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)中的相關(guān)模型被廣泛應(yīng)用到此類研究中。相關(guān)模型是一種多維度簡(jiǎn)化技術(shù),可以消除多個(gè)因素之間的多重共線性,其中最為常用的是因子分析和主成分分析[1]。通過(guò)調(diào)查分析,我們得到了影響客戶忠誠(chéng)度的若干因素,然后通過(guò)因子分析提取少數(shù)公共因子,以商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)為因變量,建立聯(lián)立方程模型,分析影響商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度的各個(gè)因素間的真實(shí)關(guān)系,旨在為商業(yè)銀行管理者制定科學(xué)的客戶關(guān)系管理策略及提高客戶忠誠(chéng)度方面提供科學(xué)合理的依據(jù)。

    二、文獻(xiàn)回顧

    對(duì)于客戶忠誠(chéng)的研究,學(xué)術(shù)界主要有客戶態(tài)度忠誠(chéng)論、客戶行為忠誠(chéng)論以及客戶忠誠(chéng)綜合論三種理論觀點(diǎn)。隨著研究的不斷深入,如今學(xué)者更偏向于客戶忠誠(chéng)綜合論。Richard Oliver(1999)綜合前人觀點(diǎn),認(rèn)為客戶忠誠(chéng)是客戶對(duì)自己偏愛(ài)的產(chǎn)品有著強(qiáng)烈的購(gòu)買(mǎi)意愿,并且不受環(huán)境變化的影響始終堅(jiān)持購(gòu)買(mǎi)所鐘愛(ài)產(chǎn)品的行為[2]。陸娟(2005)認(rèn)為,顧客忠誠(chéng)應(yīng)該是行為忠誠(chéng)和態(tài)度忠誠(chéng)的綜合反映,不僅要表現(xiàn)為高頻率的重復(fù)購(gòu)買(mǎi)行為,而且還要有對(duì)偏愛(ài)產(chǎn)品積極態(tài)度取向的態(tài)度忠誠(chéng)[3]。鄒鵬等(2008)以錢(qián)包份額作為測(cè)量客戶行為忠誠(chéng)的指標(biāo),從態(tài)度和行為兩個(gè)維度測(cè)量了內(nèi)地信用卡客戶忠誠(chéng)度,結(jié)果顯示基于兩個(gè)維度的客戶忠誠(chéng)度模型擬合要優(yōu)于單一維度的客戶忠誠(chéng)度模型[4]。李惠璠等(2012)通過(guò)建立顧客忠誠(chéng)的結(jié)構(gòu)方程模型得出,態(tài)度忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)之間顯著正相關(guān),并且指出顧客態(tài)度忠誠(chéng)是行為忠誠(chéng)的直接影響因素[5]。這些研究成果都顯示客戶忠誠(chéng)度應(yīng)當(dāng)分別從態(tài)度忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)兩個(gè)方面進(jìn)行研究,這樣更有助于商業(yè)銀行區(qū)分客戶行為的差異性,有針對(duì)性地進(jìn)行客戶關(guān)系管理。

    三、客戶忠誠(chéng)度模型

    (一)借用因子分析提取潛在變量

    因子分析主要是利用降維的思想,在損失很少信息的前提下,由研究原始變量之間依賴關(guān)系出發(fā),把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為幾個(gè)不相關(guān)綜合因子的多元統(tǒng)計(jì)方法,被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。本文在研究商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度時(shí),找出了若干影響因素,由于各因素之間本質(zhì)上的聯(lián)系,它們之間在很大程度上可能存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系,即多重共線性問(wèn)題。在這種情況下,如果直接利用普通最小二乘法(OLS)對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì),可能會(huì)使參數(shù)估計(jì)值偏離真值,從而導(dǎo)致模型無(wú)效。因子分析常被用來(lái)解決多重共線性問(wèn)題,是一種多變量簡(jiǎn)化技術(shù),可以在損失信息極少的情況下提取出少數(shù)關(guān)鍵因子,從而合理避開(kāi)變量間的多重共線性問(wèn)題。其實(shí),這些關(guān)鍵變量是客觀存在的,但卻無(wú)法通過(guò)觀測(cè)直接得到,往往通過(guò)一些可以直接測(cè)量的變量來(lái)間接反映這些潛在變量。通過(guò)因子分析,就可將這些變量間的潛在結(jié)構(gòu)推導(dǎo)出來(lái)。如式(1)所示:

    式(1)即為直接觀測(cè)變量與所提取潛在變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系方程。其中,X是直接觀測(cè)變量構(gòu)成的向量,ξ是提取出的潛在變量構(gòu)成的向量(潛在變量個(gè)數(shù)的確定一般以公共因子累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)80%為準(zhǔn)則),Λx是X與ξ之間的關(guān)系矩陣,實(shí)質(zhì)是因子分析中X在ξ上的因子載荷矩陣,δ是X的觀測(cè)誤差。

    為了保證X與δ的獨(dú)立性,式(1)還需要滿足E(X|ξ)=ΛXξ,根據(jù)式(1)可推導(dǎo)出:

    式(2)同時(shí)也需要滿足 E(ξ|X)=ΛξX。其中,Λξ是ξ與X之間的多元回歸系數(shù)矩陣,實(shí)質(zhì)是Λx的逆矩陣,是因子分析中的因子得分矩陣,ε是回歸殘差,反映了ξ未被解釋的部分,且ξ與ε不相關(guān)。采用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS18.0進(jìn)行分析,就可得出Λx、Λξ,從而可以用直接觀測(cè)變量把潛在變量表示出來(lái)。

    (二)建立聯(lián)立方程模型

    1.模型的建立

    本文研究以商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)度和行為忠誠(chéng)度為因變量,通過(guò)查閱文獻(xiàn)獲悉,態(tài)度忠誠(chéng)與行為忠誠(chéng)之間有一定的相關(guān)關(guān)系。陸娟、鄒鵬、李惠璠等人都通過(guò)深入研究認(rèn)為態(tài)度忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)之間是正相關(guān)關(guān)系[3]-[5],態(tài)度忠誠(chéng)是行為忠誠(chéng)的必要條件。因此,僅僅通過(guò)構(gòu)建單一的方程并不能準(zhǔn)確表達(dá)出所有自變量與因變量之間的關(guān)系,因?yàn)閼B(tài)度忠誠(chéng)既要作為方程中的因變量,又要在行為忠誠(chéng)方程中充當(dāng)自變量。所以,這里需要構(gòu)建一個(gè)聯(lián)立方程模型,這樣才能把整個(gè)實(shí)際關(guān)系準(zhǔn)確地描述出來(lái)[6]。

    假設(shè)客戶態(tài)度忠誠(chéng)度為η1,行為忠誠(chéng)度為η2,其影響因素為提取出的各個(gè)潛在變量,分別記為ξ1,ξ2,…,ξn,并且 η2還受到 η1的影響。建立聯(lián)立方程模型得:

    其中,β1i,β2i(1<i<n)表示ξ1,ξ2,…,ξn對(duì)η1,η2的影響大小,ε1,ε2表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

    2.模型參數(shù)估計(jì)

    在實(shí)際的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)聯(lián)立方程模型中,恰好識(shí)別的方程很少出現(xiàn),一般情況下方程都是過(guò)度識(shí)別的,這種情況下,方程不能用普通最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì),而二階段最小二乘法是解決這種問(wèn)題的最普遍方法,它不僅可以對(duì)恰好識(shí)別方程進(jìn)行估計(jì),而且還可以對(duì)過(guò)度識(shí)別方程進(jìn)行估計(jì)。在已建立的模型中,η1作為解釋變量出現(xiàn)在η2的方程中,導(dǎo)致η1可能與隨機(jī)干擾項(xiàng)ε1相關(guān)。在同一個(gè)模型中,隨機(jī)干擾項(xiàng) ε1,ε2也可能相關(guān)。因此,η1可能與 ε2相關(guān),如果直接用普通最小二乘法可能會(huì)導(dǎo)致參數(shù)的有偏估計(jì)量。在實(shí)際估計(jì)中,我們往往首先用最小二乘法估計(jì) η1,得到1這個(gè)確定的值,然后用1代替 η1,再用最小二乘法估計(jì)η2。因?yàn)?是所有前定變量的函數(shù),由此保證了1與ε2的不相關(guān)性,進(jìn)而保證了參數(shù)與模型的準(zhǔn)確性。

    四、實(shí)證研究

    (一)變量設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集

    通過(guò)調(diào)查研究,把影響商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度的諸多因素歸結(jié)為15個(gè)方面,分別是:銀行內(nèi)部環(huán)境X1、銀行交通便利程度X2、銀行員工服務(wù)態(tài)度X3、銀行員工辦事效率X4、銀行員工業(yè)務(wù)知識(shí)全面性X5、銀行員工耐心程度X6、銀行產(chǎn)品收益X7、銀行產(chǎn)品安全性X8、銀行產(chǎn)品種類多樣化X9、銀行信譽(yù)度X10、銀行處理客戶投訴及時(shí)準(zhǔn)確性X11、銀行對(duì)客戶的隱私保密工作X12、銀行對(duì)客戶提供緊急措施X13、改換銀行是否支付額外費(fèi)用X14、改換銀行是否蒙受巨大損失X15。此外,設(shè)定兩個(gè)內(nèi)生因變量:客戶態(tài)度忠誠(chéng) η1、客戶行為忠誠(chéng) η2。

    通過(guò)向青島市多家商業(yè)銀行發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷收集樣本數(shù)據(jù),共發(fā)放問(wèn)卷140份,收回有效問(wèn)卷119份,有效問(wèn)卷回收率為85%,利用李克特五級(jí)量表處理問(wèn)卷,得到分析數(shù)據(jù)。

    (二)提取潛在變量

    1.數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

    通過(guò)檢驗(yàn),影響商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度的15個(gè)自變量之間存在多重共線性,不適合直接進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析理論,對(duì)調(diào)查問(wèn)卷中包含的變量數(shù)據(jù)進(jìn)行巴特利特球形檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)[7],結(jié)果見(jiàn)表1。表1中概率P值接近于0,KMO值為0.837>0.8,說(shuō)明變量數(shù)據(jù)非常適合做因子分析。

    表1 KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

    2.提取因子

    運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS18.0,按照公共因子累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)80%的準(zhǔn)則[7],提取出5個(gè)公因子,累積方差貢獻(xiàn)率為82.87%,提取的公因子情況如表2所示。表2中的數(shù)據(jù)能夠直觀地表現(xiàn)出提取的潛在變量是由哪些觀測(cè)變量提供主要信息。

    (三)建立聯(lián)立方程模型

    以商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)為因變量,以提取的五個(gè)潛在變量 ξ1、ξ2、ξ3、ξ4、ξ5為自變量,建立聯(lián)立方程模型如下:

    表2 因子載荷陣a

    利用二階段最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得:

    通過(guò)結(jié)構(gòu)圖更能形象直觀地表示聯(lián)立方程模型中各變量之間的關(guān)系,如圖1所示。

    圖1 結(jié)構(gòu)圖

    (四)模型評(píng)價(jià)

    表3和表4分別是商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)方程的方差分析表和參數(shù)估計(jì)表,由表中數(shù)據(jù)可以看出,模型擬合是良好的,參數(shù)估計(jì)值都是統(tǒng)計(jì)顯著的。因此,建立的回歸模型是合適的。

    表3 商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)方程方差分析表

    表4 商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)方程參數(shù)檢驗(yàn)表

    表5和表6分別是商業(yè)銀行客戶行為忠誠(chéng)方程的方差分析表和參數(shù)估計(jì)表,由表中數(shù)據(jù)可以看出,模型擬合是非常好的,參數(shù)估計(jì)值都是統(tǒng)計(jì)顯著的。因此,建立的回歸模型是非常合適的。

    表5 商業(yè)銀行客戶行為忠誠(chéng)方程方差分析表

    表6 商業(yè)銀行客戶行為忠誠(chéng)方程參數(shù)檢驗(yàn)表

    五、結(jié)論與對(duì)策

    通過(guò)建立商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度聯(lián)立方程模型,分別從態(tài)度和行為兩個(gè)維度對(duì)忠誠(chéng)度進(jìn)行了研究,并得到以下結(jié)論:

    首先,商業(yè)銀行的硬件設(shè)施、員工素質(zhì)、產(chǎn)品特征以及客戶信任對(duì)客戶態(tài)度忠誠(chéng)都有顯著正影響。說(shuō)明商業(yè)銀行環(huán)境越好、工作人員服務(wù)越周到、產(chǎn)品特性越符合客戶需求以及客戶對(duì)銀行信任度越高,客戶越容易在態(tài)度上和情感上忠誠(chéng)于銀行。其中員工素質(zhì)對(duì)客戶態(tài)度忠誠(chéng)影響最大,說(shuō)明客戶最關(guān)注的是銀行工作人員綜合素質(zhì)。

    其次,客戶的轉(zhuǎn)換成本、客戶態(tài)度忠誠(chéng)對(duì)客戶行為忠誠(chéng)都有顯著正影響。說(shuō)明客戶轉(zhuǎn)換成本越高、客戶在態(tài)度上越傾向于銀行,客戶越容易形成行為上的忠誠(chéng)。其中態(tài)度忠誠(chéng)對(duì)行為忠誠(chéng)影響最大,說(shuō)明態(tài)度忠誠(chéng)是行為忠誠(chéng)的最直接因素,其他因素都是通過(guò)態(tài)度忠誠(chéng)來(lái)間接影響行為忠誠(chéng)。

    通過(guò)分析可得,商業(yè)銀行管理者在制定客戶管理關(guān)系戰(zhàn)略時(shí),應(yīng)注意以下方面:第一,不斷提高銀行營(yíng)業(yè)環(huán)境,注重提升工作人員的綜合素質(zhì),有針對(duì)性地為客戶提供個(gè)性化產(chǎn)品服務(wù);第二,積極塑造良好的形象,培養(yǎng)客戶對(duì)銀行的高度信任;第三,加強(qiáng)與客戶的溝通聯(lián)系,促進(jìn)感情,讓客戶在情感上和態(tài)度上依賴于銀行服務(wù),進(jìn)而把客戶對(duì)銀行情感上的依賴轉(zhuǎn)化成其轉(zhuǎn)換成本障礙,最終贏得客戶的忠誠(chéng),保證銀行的長(zhǎng)遠(yuǎn)健康發(fā)展。

    [1](美)德里克·艾倫,特尼魯·拉奧.客戶滿意度數(shù)據(jù)分析[M].陶峻,李惠,等譯.大連:東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社,2005.

    [2]Oliver,Richard L.Whence Consumer Loyalty[J].Journal of Marketing,1999(63):33-34.

    [3]陸娟.服務(wù)忠誠(chéng)驅(qū)動(dòng)因素與驅(qū)動(dòng)機(jī)理——基于國(guó)內(nèi)外相關(guān)理論和實(shí)證研究的系統(tǒng)分析[J].管理世界,2005(6):107-114.

    [4]鄒鵬,郝媛媛.基于態(tài)度和錢(qián)包份額兩維度的客戶忠誠(chéng)度測(cè)量模型[J].管理世界,2008,21(3):58-66.

    [5]李惠璠,羅海成,姚唐.企業(yè)形象對(duì)顧客態(tài)度忠誠(chéng)與行為忠誠(chéng)的影響模型——來(lái)自零售銀行業(yè)的證據(jù)[J].管理評(píng)論,2012,24(6):88-97.

    [6]耿金花,高齊圣.基于聯(lián)立方程的社區(qū)滿意度模型[J].系統(tǒng)工程,2007,25(3):111-114.

    [7]李素紅,陳立文.基于因子分析法的房地產(chǎn)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J].河北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2011,40(6):101-106.

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