蘋果實體店客戶服務(wù)的效用等級評價分析

本文在閱讀有關(guān)客戶服務(wù)的效用等級文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，對問卷所得數(shù)據(jù)構(gòu)建蘋果實體店客戶服務(wù)的效用等級的有序Probit模型，并對模型的有效性進(jìn)行了檢驗。根據(jù)分析結(jié)果，得出顯著影響蘋果實體店客戶服務(wù)效用的因素為：友好度、個人關(guān)注、產(chǎn)品信息完備性和結(jié)賬效率，最后，提出了一些改進(jìn)意見。

一、緒論

蘋果不僅僅是全球最大的手機(jī)生產(chǎn)商之一，同時也是全球最有價值的品牌之一。2015年，蘋果公司在中國的市場銷量已經(jīng)超過美國本土，其凈銷售額高達(dá)2430億美元，受到廣泛關(guān)注。蘋果的銷量持續(xù)火爆有非常多的客觀因素，例如矚目性的科技創(chuàng)新。但時常被人忽視的一個因素，就是來自蘋果實體店體系的推動。蘋果在全球擁有450家以上的零售店，僅在中國，人流日訪客在100萬人次以上的蘋果零售店就超過21家。蘋果重視實體店零售銷量，并根據(jù)銷量重組零售體系，促進(jìn)改革，專注于提升顧客效用等級，從而提升零售店的銷售能力。那么，蘋果實體店哪些方面的服務(wù)，會影響實體店客戶效用？基于這樣的問題，擬通過定序回歸模型，結(jié)合微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)理論進(jìn)行研究。

二、實證分析

（一）影響因素提出

蘋果創(chuàng)造了一種屬于自己的店內(nèi)購物體驗，從很大程度上來說是非常成功的，蘋果的實體店體驗簡單、動態(tài)、而且客戶也毫無壓力，感覺和在線商店一模一樣。每一家蘋果實體店內(nèi)都有數(shù)百個電子設(shè)備產(chǎn)品，蘋果實體店的一站式購買產(chǎn)品、一站式產(chǎn)品信息方便快捷，所有的一切都可以在店內(nèi)搞定。

根據(jù)以上分析，本文提出六個蘋果實體店客戶服務(wù)方面的影響因素，F(xiàn)riendly-Welcoming ，Timely-Assistance ，Personal-Attention，Knowledgeable，Clear-Purchase-Process和Efficient-Checkout，均假設(shè)對滿意度（效用）有相關(guān)關(guān)系。通過問卷調(diào)查的方式獲取相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析。

（二）模型構(gòu)建

由于本文是對蘋果實體店客戶服務(wù)的效用等級評價，而效用本身是主觀的，不可觀測的變量，如果直接將效用等級與影響它的因素做普通線性回歸，將帶來較大的問題，因為左邊是一個離散性的定序指標(biāo)，而右邊是一個取值為任意的量。為此前輩們想出了一個極為巧妙的方法，因變量效用等級U，是消費者表達(dá)出來的明確的產(chǎn)品偏好，本文表達(dá)出來的是對蘋果實體店客戶某些方面的服務(wù)的偏好。假設(shè)用Z（滿意度的打分）來表達(dá)這種效用等級，那么，可以想象在當(dāng)Z的取值比較高的時候，明確表達(dá)出的效用等級U就會比較高。相反，當(dāng)Z的取值比較低的時候，明確表達(dá)出來的效用等級U就會比較低。我們可以假設(shè)

，其中，c1，c2，c3，c4，是閾值。根據(jù)滿意度的打分可知c1=2，c2=4，c3=6，c4=8

因為變量Z是可以視為一個連續(xù)變量，因此完全可以對其假設(shè)做一個普通線性回歸模型即：Z=，我們假設(shè)誤差項服從均值為0，方差為1的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。以U=2為例，于是可以計算出U的各個取值的概率，結(jié)果如下：P（U=2|X）=P（c1）=P（c1c2）=（ c2） （標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的分布函數(shù)用（x）表示），其他的可以此類推得到。基于以上理論可以建立有序Probit模型。

本文通過問卷調(diào)查所搜集的303個樣本數(shù)據(jù)的因變量是滿意度的打分，它并不是用滿意度的幾個等級來表示的，因此我們可以把滿意度打分視為連續(xù)型變量。另外，我們所關(guān)心的不是打分，而是滿意程度的等級，比如“非常不滿意1”，“不滿意2”，“一般3”，“滿意4”，“非常滿意5”。根據(jù)效用的定義，效用是消費者消費某種商品所獲得的滿足程度，在序數(shù)效用論前提下，效用是不可計量的，只能排序，也就是說效用是一個定序變量，于是我們把滿足程度等級轉(zhuǎn)化為效用。設(shè)定閾值，把打分在0～2視為非常不滿意1，效用等級為1，打分在3～4視為不滿意2，效用等級為2，打分在5～6視為一般3，效用等級為3，打分在7～8視為滿意4，效用等級為4，打分在9～10視為非常滿意5，效用等級為5；效用等級越高越好。基于序數(shù)效用論，建立因變量為效用等級的定序變量的有序Probit模型。

下表3-1是定序回歸分析結(jié)果：

根據(jù)上表3-1可知：所建立的效用等級模型為：

我們知道t值越大，越容易拒絕原假設(shè)，由于樣本量n=303>>45，t分布的臨界值與正態(tài)分布很接近，所以在顯著性水平下，只要t統(tǒng)計量值大于1.96，我們就認(rèn)為變量系數(shù)是顯著的，從表1可以看出除了變量Timely-Assistance （TA）和Clear-Purchase-Process（ CPP）極不顯著外，其他都比較顯著。這說明因素Timely-Assistance （TA）和Clear-Purchase-Process（ CPP）的單位變化量對效用等級的貢獻(xiàn)，在概率意義下，相對于其他因素很小。

該模型它的實際評價效果如下表3-2所示：

由前面的定義及表3-2可知：效用等級為1，2的都是對產(chǎn)品iPhone不滿意的，模型局部正確率達(dá)71.43%；效用等級為3，對產(chǎn)品iPhone滿意程度為一般，模型局部正確率達(dá)78.38%，效用等級為4，5的都是對產(chǎn)品iPhone滿意的，模型局部正確率達(dá)82..86%。模型整體預(yù)測正確率率約達(dá)到82%，這說明所建立的效用等級評價模型是有效的。

（三）模型評價

本文所采用的有序Probit模型，對整體效用等級評價的準(zhǔn)確率較高，但是對于局部的評價正確率相對較低，比如：效用等級為1和2的都表示不滿意的范疇，效用等級為4和5的都表示滿意的范疇，而模型對此相似程度的評價敏感度較低。為了獲得更為精準(zhǔn)的效用等級評價，可以采用結(jié)構(gòu)方程，層次分析等方法，還可以增加一些影響效用等級的因素，得到更為完善的模型。

三、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

蘋果產(chǎn)品中，iphone的滿意度最高，且不同顧客對其評價標(biāo)準(zhǔn)差較小，imac的滿意度最低，且不同顧客對其評價參差不齊。

從整體上看，對蘋果系列滿意度的打分與友好的歡迎程度打分和個人注意力的打分都成正比例關(guān)系。這兩個因素在5分以下所對應(yīng)的滿意度打分也是很低。從部分上看，iPhone的累積打分都是最高的，其次是Accessory，ipod的累積滿意度打分是最低的。

在所構(gòu)建的效用定序模型中，Personal-Attention，Knowledgeable這2個因素對蘋果系列產(chǎn)品的效用模型的影響因素最大，而Timely-Assistance、Clear-Purchase-Process這二個因素幾乎對模型不產(chǎn)生影響，可剔出模型。

（二）建議

1.提高線下服務(wù)質(zhì)量，創(chuàng)新盈利模式

手機(jī)進(jìn)入智能化形態(tài)，對實體店的需求比以前更高，互聯(lián)網(wǎng)宣傳了手機(jī)的基本常識，消費者需要親身體驗、比較不同手機(jī)的不同功能。因此蘋果線下實體門店不應(yīng)該僅僅是賣手機(jī)，更需要提供差異化服務(wù)，彌補(bǔ)線上銷售的短板。

2.注重消費者個人需求，提高消費者忠誠度

隨著市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，如今的市場已經(jīng)變?yōu)橘I方市場，因此蘋果實體店要盡量去滿足消費者的潛在需求，滿足消費者追求個性的心理，要將消費者對產(chǎn)品外觀、功能的基本需求與人性內(nèi)心的需求相結(jié)合，去贏得顧客更加顯著、持久的忠誠度。

3.透明產(chǎn)品信息，提升客戶體驗

大多數(shù)消費者由于知識結(jié)構(gòu)和知識水平的限制或者功能性文盲會導(dǎo)致消費者不能正確解讀從手機(jī)市場獲得的信息。因此蘋果實體店進(jìn)一步的讓顧客可輕松的看到并體驗到全部產(chǎn)品，可供用戶體驗的各種demo應(yīng)用。同時實體店內(nèi)應(yīng)擺放好一個清楚地標(biāo)簽，上面都對應(yīng)產(chǎn)品具體的信息。實際上，用戶體驗可以驅(qū)動商業(yè)創(chuàng)新，并可以提升客戶忠誠度，吸引回頭客。（作者單位為上海大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院）