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    移動預(yù)訂服務(wù)質(zhì)量與顧客驚喜研究

    2017-09-08 03:41:24彭紅霞董政寬
    湖北文理學院學報 2017年8期
    關(guān)鍵詞:效度信度服務(wù)質(zhì)量

    彭紅霞,董政寬

    (湖北大學 商學院,湖北 武漢 430062)

    移動預(yù)訂服務(wù)質(zhì)量與顧客驚喜研究

    彭紅霞,董政寬

    (湖北大學 商學院,湖北 武漢 430062)

    基于移動預(yù)訂環(huán)境、綜合服務(wù)質(zhì)量和電子服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)研究,運用文獻綜述法將移動預(yù)訂服務(wù)質(zhì)量歸納為安全性、效率性、美觀性、移動性和個性化5個維度,構(gòu)建了移動預(yù)訂服務(wù)質(zhì)量影響顧客驚喜的研究模型. 通過收集美團網(wǎng)上消費者的263份調(diào)查問卷,經(jīng)過信度、效度和結(jié)構(gòu)方程模型分析,得出移動預(yù)訂服務(wù)質(zhì)量5個維度中僅個性化對顧客驚喜有顯著的影響. 研究結(jié)果對于企業(yè)以個性化服務(wù)為切入點、為消費者制造驚喜提供參考.

    移動預(yù)訂;預(yù)訂服務(wù);服務(wù)質(zhì)量;顧客驚喜

    隨著4G移動通信技術(shù)的普及,手機已經(jīng)成為更加便捷的交易終端,越來越多的消費者通過智能手機的移動客戶端(app)或網(wǎng)站預(yù)訂酒店、機票、餐廳的座位以及其它產(chǎn)品或服務(wù),然后線下消費,即所謂“線上到線下(Online to Offline,O2O)模式”. 毫無疑問,移動預(yù)訂服務(wù)已經(jīng)成為移動電子商務(wù)領(lǐng)域的開拓者. 截止到2016年12月,在網(wǎng)上預(yù)訂過機票、酒店等其它產(chǎn)品或服務(wù)的人數(shù)達到了2.99億,較2015年底增長3967萬人,增長率為15.3%[1]. 可見移動預(yù)訂發(fā)展前景良好. 但是,移動預(yù)訂服務(wù)相比傳統(tǒng)服務(wù)也存在很多問題,如服務(wù)質(zhì)量、產(chǎn)品質(zhì)量不佳等,這些又是驅(qū)動顧客滿意的主要因素.很多企業(yè)認識到了這些問題,采取相關(guān)措施來提高服務(wù)和產(chǎn)品質(zhì)量,通過優(yōu)惠來吸引消費者,提高顧客滿意度. 但是,隨著顧客消費水平的提高,僅僅使顧客滿意是不夠的,能夠讓顧客驚喜才是企業(yè)長期營利的關(guān)鍵所在.

    根據(jù)魅力質(zhì)量理論,當某類產(chǎn)品或者某種服務(wù)的質(zhì)量能夠滿足顧客潛在的且是預(yù)期之外的需要時,這類質(zhì)量不僅能使顧客滿意,而且還能驅(qū)動顧客驚喜,使顧客成為企業(yè)的忠實用戶,愿意向他人推薦該產(chǎn)品或者服務(wù)[2]. 但是,國內(nèi)還沒有學者從服務(wù)質(zhì)量視角研究對顧客驚喜的影響. 因此,文章從服務(wù)質(zhì)量視角,采用問卷調(diào)查法收集數(shù)據(jù),以美團網(wǎng)的消費者為調(diào)查樣本,實證分析服務(wù)質(zhì)量能否驅(qū)動顧客驚喜,進一步探尋移動預(yù)訂環(huán)境下顧客驚喜的影響因素.

    1 文獻回顧

    1.1 顧客驚喜

    Plutchik[3]等最早在1980年從心理學角度提出了8種基本情緒,而“驚喜(delight)=愉快(joy)+驚訝(surprise)”,屬于復(fù)合情緒. Russell[4]把情緒分為4種類型:高興、輕松、厭惡、恐懼,驚喜則是高等強度的愉快情緒. Patterson[5]認為驚喜是顧客感知的經(jīng)歷、是愉快的并超越了滿意. Oliver[6]等提出了一個顧客驚喜形成與作用機理的理論模型(ORV模型)并進行了實證研究,表明顧客驚喜是令人驚訝的消費和期望不一致引發(fā)積極和喚起情緒形成的情緒結(jié)果. 陳樹公[7-8]率先在國內(nèi)闡述顧客驚喜理論之后,張躍先[9-10]等則用“顧客欣喜”來表達同一英文概念,以弱化驚訝而強調(diào)喜悅情緒.

    顧客驚喜這一概念提出后,國內(nèi)外諸多學者對影響顧客驚喜的因素進行了研究. Matzler[11]等基于Kano模型的三因素理論指出,服務(wù)魅力質(zhì)量可以使顧客驚喜. 由于魅力質(zhì)量比較抽象,研究者紛紛探索更加明確和易于應(yīng)用的顧客驚喜促成因素. Crotts[12]等在節(jié)日宴會環(huán)境下調(diào)查參會者的驚喜驅(qū)動因素,發(fā)現(xiàn)美食美酒的多樣性和質(zhì)量是驚喜的兩個主要驅(qū)動因素. Ma[13]等根據(jù)認知評價理論(CAT),通過調(diào)查主題公園的游客發(fā)現(xiàn)意外性、目標重要性、目標有趣性和目標一致性都與游客的驚喜密切相關(guān). 因此,當產(chǎn)品質(zhì)量或者服務(wù)質(zhì)量超出了消費者最初的期望時,就有可能產(chǎn)生驚喜.

    1.2 服務(wù)質(zhì)量

    隨著服務(wù)業(yè)的興起,服務(wù)質(zhì)量得到了諸多學者的研究. 相比產(chǎn)品質(zhì)量的有形性,服務(wù)質(zhì)量無法準確計量,只能憑消費者自己感知,所以評價一個服務(wù)的質(zhì)量充滿了困難. 但是,學者們嘗試提出了一些研究模型,努力將服務(wù)質(zhì)量進行量化測評.

    Gronroos[14]最早提出了感知服務(wù)質(zhì)量模型,將服務(wù)質(zhì)量分為功能質(zhì)量和技術(shù)質(zhì)量;功能質(zhì)量描述服務(wù)過程,技術(shù)質(zhì)量反應(yīng)服務(wù)結(jié)果. Parasuraman[15]等在Gronroos研究基礎(chǔ)上提出了感知服務(wù)質(zhì)量差距模型,并根據(jù)該模型提出了SERVQUAL量表,包括5個維度,分別是服務(wù)體驗的有形性、可靠性、響應(yīng)性、保證性和移情性. 該模型成為了學術(shù)界研究服務(wù)質(zhì)量的重要基礎(chǔ). 隨后,互聯(lián)網(wǎng)的興起給消費者和企業(yè)帶來了巨大的變化. 由于傳統(tǒng)服務(wù)多以人與人接觸為基礎(chǔ),而在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下,顧客則是通過網(wǎng)絡(luò)與商家進行交流;服務(wù)屬性、服務(wù)過程和績效評價等都與傳統(tǒng)服務(wù)存在不同,服務(wù)質(zhì)量的評價也存在差異. 對此,國內(nèi)外學者相繼開發(fā)的基于互聯(lián)網(wǎng)的電子服務(wù)質(zhì)量評價維度如表1所示.

    表1 國內(nèi)外學者關(guān)于電子服務(wù)質(zhì)量的研究

    2 研究模型與假設(shè)

    關(guān)于服務(wù)質(zhì)量和顧客驚喜的關(guān)系,國外學者Anabela[26]等通過對葡萄牙一家五星級酒店的水療顧客進行的實證調(diào)查,發(fā)現(xiàn)感知服務(wù)質(zhì)量對顧客驚喜有顯著的影響效果. 這一觀點,也得到了學者González[27]的研究論證. 但是,他們并沒有單獨研究服務(wù)質(zhì)量各維度與顧客驚喜之間的關(guān)系. 那么,在移動預(yù)訂環(huán)境下,服務(wù)質(zhì)量與顧客驚喜之間是否存在影響關(guān)系;如果存在影響關(guān)系,究竟哪一維度對顧客驚喜的影響最為重要. 文章擬對此進行必要的探究.

    圖1 顧客驚喜模型

    對于服務(wù)質(zhì)量維度,根據(jù)前文綜述結(jié)果,即分為安全性、效率性、美觀性、移動性和個性化,可提出如圖1所示的研究模型. 因此,提出以下假設(shè):H1 安全性正向影響顧客驚喜;H2 效率性正向影響顧客驚喜;H3 美觀性正向影響顧客驚喜;H4 移動性正向影響顧客驚喜;H5 個性化正向影響顧客驚喜.

    3 研究方法

    3.1 問卷設(shè)計

    文章研究假設(shè)所涉及模型的6個潛變量均有現(xiàn)成量表,只需根據(jù)移動預(yù)訂的特定服務(wù)場景適當調(diào)整語言即可. 由于美團網(wǎng)是國內(nèi)最大的預(yù)訂平臺之一,問卷設(shè)計中將特定場景設(shè)為美團網(wǎng). 移動預(yù)訂的服務(wù)質(zhì)量量表參考了表1中總結(jié)的研究成果,顧客驚喜量表綜合了Finn[28]和張躍先[10]等的測量方法.

    3.2 問卷預(yù)測試

    為確保問卷具有良好的信效度,并使問卷填寫者能實時聯(lián)系移動預(yù)訂消費經(jīng)歷,問卷以美團網(wǎng)app預(yù)訂為例,依據(jù)表2的研究變量測量量表,添加了性別、年齡、學歷、可自由支配收入等基本問題,設(shè)計成問卷,并在問卷星(www.sojump.com)上投放,進行小規(guī)模測試. 問卷采用李克特(Likert)五點尺度(1到5表示“很不同意”到“完全同意”). 通過2天征集,采用ip限制等措施防止一人多答,最后獲得80份答卷數(shù)據(jù). 隨后采用spss軟件對問卷進行數(shù)據(jù)分析. 信度分析結(jié)果YD1的CITC系數(shù)為0.446<0.5,且刪除后Cronbach’s Alpha值顯著增大,因此刪除YD1項,其它研究因子符合信度要求;效度分析根據(jù)保留在一個因子中負載大于0.5以上,在其他因子上的負載小于0.4,刪除在任何一個因子上的負載都不大于0.5的題項,刪除在多于一個因子上的負載大于0.4的題項的原則,刪除YD1、XL6、MG4、GX1、GX5,并對XL5問項進行修改.

    在完成小規(guī)模測試后,請同行、專家來審查問卷并進行修訂,重新設(shè)計問卷. 于2016年9月分別通過網(wǎng)上和現(xiàn)實發(fā)放進行問卷數(shù)據(jù)收集. 網(wǎng)上采用問卷星(www.sojump.com)網(wǎng)站進行在線發(fā)布,通過設(shè)置微信紅包等措施鼓勵大家認真填寫,并采用ip限制和設(shè)備限制等方法來防止一人多答;通過3天的收集,在網(wǎng)上獲得問卷143份. 同樣的問卷也在武漢某高校圖書館進行發(fā)放,2天內(nèi)獲得問卷120份. 隨后將問卷數(shù)據(jù)進行整理,剔除答題不符合統(tǒng)計要求的問卷29份,最終合格問卷263份. 將這些數(shù)據(jù)運用spss19軟件進行分析.

    表3 信度分析

    表4 驗證性因子分析

    潛變量名稱測度項標準化因子載荷平均方差提取量/AVE安全性AQ10.847???AQ20.865???AQ30.760???AQ40.812???AQ50.726???0.647效率性XL10.776???XL20.799???XL30.750???XL40.783???XL50.717???0.586美觀性MG10.772???MG20.793???MG30.754???0.598移動性YD10.772???YD20.708???0.549個性化GX10.745???GX20.752???GX30.777???GX40.724???0.562顧客驚喜CD10.741???CD20.738???CD30.775???0.565

    注: *** P<0.001, ** P<0.01,* P<0.05

    3.3 數(shù)據(jù)分析

    3.3.1 描述性統(tǒng)計分析

    表5 各測度項因子載荷表

    成分123456AQ10.852AQ20.835AQ30.838AQ40.842AQ50.765XL10.778XL20.849XL30.807XL40.709XL50.699MG10.771MG20.789MG30.773YD10.707YD20.659GX10.636GX20.705GX30.739GX40.758CD10.794CD20.732CD30.796注:因子負載小于0.4不顯示;提取方法為主成份;旋轉(zhuǎn)法為具有Kaiser標準化的正交旋轉(zhuǎn)法;旋轉(zhuǎn)在6次迭代后收斂.

    從表2中可以看出此次填寫問卷的大多是大學本科或?qū)?埔陨蠈W歷的學生,年齡集中在18歲至30歲. 這類群體是社會的新興力量,具備一定的專業(yè)知識素養(yǎng),樂于接受新鮮事物,是移動預(yù)訂的主要消費者. 因此,問卷數(shù)據(jù)具有一定的代表性.

    3.3.2 信度分析

    通過Cronbach’s α系數(shù)及組合信度(CR)來驗證理論模型中的各變量信度,以保證檢驗質(zhì)量. 采用spss19軟件分析,得到信度結(jié)果如表3所示,各變量測度項的Cronbach’s Alpha系數(shù)和CR均在0.7以上;各變量測度項校正后的項目總分相關(guān)系數(shù)(CITC)均大于0.5,各變量刪項信度低于不刪除的α值. 以上分析說明理論模型中各變量的量表的信度較好.

    3.3.3 效度分析

    變量的效度檢驗主要包括內(nèi)容效度、收斂效度和區(qū)別效度. “內(nèi)容效度”是指測度項能準確描述所要測量的內(nèi)容. 由于本研究所選用的量表均來自現(xiàn)有文獻,并通過了預(yù)測試,所以問卷具有良好的內(nèi)容效度. “收斂效度”是指用不同方法測量同一特征時結(jié)果應(yīng)該相似. 由表4驗證性因子分析的結(jié)果顯示各潛變量測度項上的標準化因子載荷大于0.70,而且在p<0.001水平上具有統(tǒng)計顯著性;各測度項平均方差提取量(AVE)大于0.50,即每個因子所提取的可以接受50%以上的方差,滿足最低要求. 因此,本研究理論模型中的6個變量都具有較高的收斂效度. 驗證性因子分析是指通過對諸多變量的相關(guān)性研究,從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計技術(shù). 目的在于濃縮數(shù)據(jù). 先用spss19軟件進行KMO 與Bartlett球體檢驗,結(jié)果顯示KMO值為0.910,大于0.7,Bartlett球體檢驗的P值達到顯著性要求,適合進行因子分析. 然后,運用主成分分析法,采用方差最大旋轉(zhuǎn),借助spss19軟件分析,結(jié)果如表5所示.

    表6 潛變量相關(guān)系數(shù)和AVE平方根

    “區(qū)別效度”是指用不同方法測量不同特征時,結(jié)果可區(qū)分. 通常采用的方法是比較各維度間完全標準化相關(guān)系數(shù)和AVE值平方根大小. 如果AVE值的平方根大于概念之間的相關(guān)系數(shù),且各測度項因子載荷有明顯的區(qū)分度,沒有交叉載荷現(xiàn)象發(fā)生,則表明模型中這些維度間具有較好區(qū)別效度. 由表5、表6數(shù)據(jù)顯示,研究模型中的5個變量之間具有較好的區(qū)別效度.

    表7 模型擬合度

    圖2 模型分析結(jié)果

    3.3.4 結(jié)構(gòu)模型分析

    在經(jīng)過信度和效度分析后,確認了問卷數(shù)據(jù)具有良好的信度和效度. 接下來利用AMOS18、極大似然法對結(jié)構(gòu)方程模型進行路徑分析和擬合檢驗,得出模型的擬合指標如表7所示,發(fā)現(xiàn)模型中大部分擬合指標達到了評價標準,其中GFI、NFI接近評價標準,表明模型擬合良好. 因此,圖2(***P<0.001、**P<0.01、*P<0.05,ns表示不顯著)中僅個性化對顧客驚喜影響的標準化路徑顯著,假設(shè)H5得到了支持,移動預(yù)訂服務(wù)質(zhì)量對顧客驚喜具有良好的解釋力度(R2=0.46).

    4 結(jié)論與展望

    4.1 研究結(jié)論

    該研究針對移動預(yù)訂服務(wù)環(huán)境構(gòu)建了一個服務(wù)質(zhì)量對顧客驚喜影響的研究模型,根據(jù)美團網(wǎng)上消費者問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進行實證分析. 結(jié)果顯示移動預(yù)訂服務(wù)質(zhì)量“個性化”維度對顧客驚喜有顯著正向影響作用;“安全性”“效率性”“美觀性”和“移動性”4個維度對顧客驚喜沒有顯著影響. 對于“安全性”維度,隨著當代科學技術(shù)的高度進步,企業(yè)都十分重視交易過程的安全性并充分運用最新技術(shù)作為安全性保障的強力支撐;否則,消費者會放棄交易意愿. 因此,“安全性”在Kano模型中屬于一維質(zhì)量,是企業(yè)應(yīng)該做好又必須做好的,對顧客驚喜沒有影響. 對于“效率性”和“美觀性”,能直接影響消費者的直觀體驗,通過提高應(yīng)用效率和界面美觀性會給消費者帶來滿意的體驗. 因此,“效率性”和“美觀性”屬于Kano模型中的基本質(zhì)量,對顧客滿意存在著正向影響,對顧客驚喜沒有直接影響. 對于“移動性”,顧客初次體驗的新鮮感可能會帶來偶爾驚喜,但是隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及,“移動性”司空見慣,移動預(yù)訂不再是稀有的預(yù)訂方式,難以讓顧客感受到驚喜. 因此,“移動性”屬于基本質(zhì)量,對顧客驚喜就不存在影響作用. 只有“個性化”是企業(yè)為顧客提供的特別定制的產(chǎn)品、服務(wù)和購物體驗,屬于魅力質(zhì)量,對顧客驚喜存在正向影響.

    文章通過文獻綜述將移動預(yù)訂服務(wù)質(zhì)量歸納為“安全性”“效率性”“美觀性”“移動性”“個性化”5個維度,進一步拓寬了移動電子商務(wù)服務(wù)質(zhì)量理論和顧客驚喜理論的相關(guān)研究. 對于服務(wù)質(zhì)量理論而言,現(xiàn)有研究更多的是將顧客滿意和顧客忠誠作為因變量,而本研究中卻將顧客驚喜作為服務(wù)質(zhì)量的因變量,進一步闡釋移動預(yù)訂服務(wù)質(zhì)量與傳統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量的不同之處. 顧客滿意與顧客驚喜之間也存在著緊密聯(lián)系,對于顧客驚喜影響因素而言,以往研究多是以期望不一致和需要為基礎(chǔ),本研究則創(chuàng)新性地構(gòu)建了移動預(yù)訂服務(wù)服務(wù)質(zhì)量與顧客驚喜的影響模型并進行了實證研究,發(fā)現(xiàn)“個性化”是顧客驚喜的主要驅(qū)動因素,而“安全性”“效率性”“美觀性”“移動性”對顧客驚喜均沒有顯著影響. 這表明隨著社會的發(fā)展進步,顧客的驚喜點在不斷地變化,也為識別魅力質(zhì)量提供了新的研究途徑.

    4.2 管理啟示

    基于服務(wù)質(zhì)量視角,文章研究揭示了在移動預(yù)訂環(huán)境下個性化服務(wù)對提高顧客驚喜的重要作用,對于互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的驚喜營銷策略有著重要的借鑒意義. 首先,顧客在購買產(chǎn)品或者服務(wù)時,最關(guān)心的是安全問題,包括信息安全和資金安全. 所以企業(yè)應(yīng)該努力提高安全保障. 其次,移動app的流暢性、易用性和美觀性,讓顧客悅目、易用,感受到了企業(yè)的誠意,驅(qū)動了顧客的滿意. 再次,企業(yè)在保障顧客隱私安全和體驗流暢性等前提下,可根據(jù)顧客的不同層次需求和喜好提供個性化的服務(wù),以示對顧客的尊重,使顧客有一種強烈的歸屬感,從而制造驚喜.

    4.3 研究展望

    對移動預(yù)訂的后續(xù)研究提出以下展望:1)結(jié)合顧客滿意和顧客忠誠理論,對移動預(yù)訂服務(wù)質(zhì)量的5個維度進行詳細深入地實證分析,尋找變量之間的深層內(nèi)在關(guān)系. 2)結(jié)合魅力質(zhì)量理論,從服務(wù)質(zhì)量各維度測度項中找出基本質(zhì)量、一元質(zhì)量和魅力質(zhì)量,分別基于顧客驚喜來構(gòu)建模型,從中找出最主要的服務(wù)魅力質(zhì)量. 3)進一步分析服務(wù)價格等變量的調(diào)節(jié)效應(yīng).

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    (責任編輯:陳 丹)

    Service Quality and Customer Delight in Mobile-Booking Environment

    PENG Hongxia, DONG Zhengkuan

    (Business School, Hubei University, Wuhan 430062, China)

    Aiming at the mobile-booking environment, this paper integrates the research of service quality and E-service quality, uses the literature review method to summarize the Service Quality in Mobile-Booking environment into five dimensions: security, efficiency, aesthetics,mobility and customization. Then it constructs a theoretical model for the impact of mobile-booking service quality on customer delight. Data were collected from a field survey of 263 Meituan consumers. Using the analysis of reliability,validity and structural equation model; it concludes that only Customization has a significant effect on customer delight in the five dimensions of the mobile-booking service quality. The results provide reference for the enterprise to create delight by customized services.

    mobile-booking; booking service; service quality; customer delight

    2017-02-28;

    2017-04-07

    國家社會科學基金(15BGL205);國家自然科學基金(71471071);教育部人文社科基金(12YJC630149);湖北省教育廳人文社科基金(14Y006)

    彭紅霞(1975— ),女,湖北武漢人,湖北大學商學院副教授; 董政寬(1994— ),男,湖北黃岡人,湖北大學商學院碩士研究生.

    F713.55

    A

    2095-4476(2017)08-0053-06

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