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    基于卡諾模型的B2C電子商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量要素研究

    2018-04-09 05:10:54華,高
    中國流通經(jīng)濟 2018年4期
    關(guān)鍵詞:要素維度問卷

    金 春 華,高 俊 山

    (1.北京科技大學(xué)東凌經(jīng)濟管理學(xué)院,北京市100083;2.北京信息科技大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院,北京市100192)

    一、引言

    隨著消費者網(wǎng)上購物熱情的日益攀升,產(chǎn)品品質(zhì)及服務(wù)水平逐步成為網(wǎng)絡(luò)購物行業(yè)的重要推動力,商家對消費者(B2C)市場憑此優(yōu)勢得到快速發(fā)展,成為我國最活躍的電子商務(wù)模式。艾瑞咨詢(iResearch)發(fā)布的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示,中國網(wǎng)絡(luò)購物市場中B2C市場交易規(guī)模在2017年快速擴大,達到3.6萬億元,占整個中國網(wǎng)絡(luò)購物市場交易規(guī)模的60%,比2015年增長了4.8個百分點;從增速來看,2017年B2C網(wǎng)絡(luò)購物市場增長40.9%,遠超消費者對消費者(C2C)市場15.7%的增速[1]。在網(wǎng)購總量不斷上升的環(huán)境下,B2C電子商務(wù)市場的競爭也日趨激烈,這就要求電子商務(wù)企業(yè)為消費者提供更愉悅、更有吸引力的客戶體驗。在消費者網(wǎng)購的一系列體驗中,B2C網(wǎng)站質(zhì)量直接影響著用戶的瀏覽及購買體驗,如果網(wǎng)站質(zhì)量不佳,顧客就會在瀏覽網(wǎng)站的過程中放棄購物,甚至因為沒有良好的顧客體驗從此不再到此網(wǎng)站進行購物。尤其是在“互聯(lián)網(wǎng)+”不斷滲透的背景下,企業(yè)、客戶、競爭者之間的距離逐步縮小,市場透明度持續(xù)提高,B2C網(wǎng)站的質(zhì)量對用戶的瀏覽及購買意愿產(chǎn)生了更為直接的影響。因此,篩選出符合消費者需求的B2C電子商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量要素,采用合理的質(zhì)量改進策略進行持續(xù)的優(yōu)化與改進,是提高顧客下單率、提升消費者滿意度的重要路徑。

    本研究以B2C網(wǎng)站質(zhì)量為研究出發(fā)點,結(jié)合該類網(wǎng)站對用戶需求及滿意度高度關(guān)注的特性,充分吸收卡諾(Kano)模型在用戶需求分類及質(zhì)量改進策略上的優(yōu)勢,構(gòu)建評價B2C網(wǎng)站質(zhì)量的指標(biāo)體系。通過實證研究,在傳統(tǒng)Kano質(zhì)量要素的理論及其歸類方法的基礎(chǔ)上,結(jié)合混合類Kano模型、改進Kano模型、滿意—不滿意(Better-Worse)指數(shù)等方法,確定B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素的改進優(yōu)先順序,并提出相應(yīng)的改善對策。

    二、相關(guān)研究綜述

    (一)B2C電子商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量評價

    B2C網(wǎng)站質(zhì)量是由多個維度的要素組成的,但是由于其比較復(fù)雜,到目前為止,對于網(wǎng)站質(zhì)量到底由哪些要素組成,學(xué)術(shù)界仍然不斷地在進行爭論,暫時還沒有一個明確的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。從總體上看,對于B2C網(wǎng)站質(zhì)量的評價主要有三個不同的視角:技術(shù)視角、服務(wù)視角和用戶感知視角。

    偏重技術(shù)視角的模型來自于技術(shù)接受理論(TAM)及質(zhì)量機能展開(QFD)方法的結(jié)合。巴爾內(nèi)斯和維德根(Barnes&Vidgen)[2]采用質(zhì)量機能展開的方法,提出了可用性、信息、服務(wù)互動三維度的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量(WebQual)評價模型;洛亞科諾(Loiacono)等[3]基于技術(shù)接受理論,更加偏重于網(wǎng)站的技術(shù)功能性與具體內(nèi)容的信息性,提出了包含有用性、易用性、娛樂性、關(guān)系互補四個維度的WebQualTM評價模型。

    偏重服務(wù)視角的模型則是建立在帕拉休拉曼(Parasuraman)等的服務(wù)質(zhì)量評價(SERVQUAL)模型之上的。凱納姆(Kaynam)等[4]提出的包含目的與內(nèi)容、易接近性、導(dǎo)航性、設(shè)計與展示、響應(yīng)、服務(wù)支持和個性化七個維度的電子商務(wù)質(zhì)量(EQUAL)評價模型;帕拉休拉曼(Parasuraman)等[5]通過對亞馬遜等大型購物網(wǎng)站進行研究,提出了包含利用效率、系統(tǒng)可用性等硬性指標(biāo)與隱私性、完成性等軟性指標(biāo)的E-S-QUAL評價模型。

    偏重感知視角的模型強調(diào)關(guān)注顧客的感知,從顧客的角度出發(fā)分析網(wǎng)站質(zhì)量。柳(Yoo)等[6]從心理學(xué)研究的角度出發(fā),開發(fā)了網(wǎng)站質(zhì)量(SITEQUAL)量表,涵蓋易用性、設(shè)計美感、處理速度和安全性四個維度共9個要素來衡量網(wǎng)站質(zhì)量;阿拉德瓦尼(Aladwani)等[7]提出了準(zhǔn)確的內(nèi)容、高質(zhì)量的信息、網(wǎng)站設(shè)計美觀、網(wǎng)站適應(yīng)技術(shù)能力強這四個維度,衡量了網(wǎng)站對用戶要求的滿足程度與網(wǎng)站自身的卓越性,并命名為感知網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量(Perceived Web Quality)量表。

    從總體上看來,雖然各種B2C網(wǎng)站質(zhì)量評價模型有著不同的維度,其領(lǐng)域與范疇也比較廣泛,但網(wǎng)站質(zhì)量維度上的重合也越來越明顯,從技術(shù)、服務(wù)、感知這三種視角表現(xiàn)出了綜合的趨勢。

    (二)Kano模型

    受心理學(xué)家赫茨伯格(Herzberg)的雙因素理論啟發(fā),日本學(xué)者狩野紀(jì)昭(Noriaki Kano)[8]將其引用到質(zhì)量管理領(lǐng)域,假設(shè)質(zhì)量是二維的情境下,提出“必備質(zhì)量—魅力質(zhì)量”理論和Kano模型。改進的Kano模型創(chuàng)造性地區(qū)分了魅力質(zhì)量、一維質(zhì)量、必備屬性、無差異質(zhì)量、逆向質(zhì)量五種質(zhì)量要素類型。

    魅力質(zhì)量(Attractive)是指不提供此類質(zhì)量要素的需求時,用戶滿意度不會下降;提供此類質(zhì)量要素的需求時,用戶滿意度會大幅度提升。一維質(zhì)量(One-dimensional)是指用戶滿意度會隨著此類質(zhì)量要素需求的增加而呈線性式上升。必備屬性(Must-be)是指區(qū)別于用戶的意想不到的魅力屬性,此類質(zhì)量屬性是用戶必須具備的,當(dāng)不能夠滿足用戶的需求時,用戶滿意度會大幅度下降,但即使優(yōu)化用戶的需求,用戶的滿意度也不會隨著需求的增多而改變。無差異質(zhì)量(Indifferent)是指即使?jié)M足或者不能滿足此類質(zhì)量屬性的需求,用戶滿意度也不會上升或者下降。由于用戶滿意度不隨此類質(zhì)量屬性的改變而改變,用戶不必在意此類質(zhì)量屬性。逆向質(zhì)量(Reverse)是指此類質(zhì)量屬性是用戶不需要的,當(dāng)滿足此類質(zhì)量屬性時,用戶滿意度會大幅度下降;但當(dāng)不滿足此類質(zhì)量屬性時,用戶會感到滿意。

    傳統(tǒng)的Kano模型質(zhì)量要素歸類方法,是通過問卷調(diào)查獲得每一個受訪者對各質(zhì)量要素的類別鑒定結(jié)果,而最終該要素類別歸屬的判斷是以統(tǒng)計上“相對多數(shù)”來進行歸類的,亦即以最多人選擇的某一類別來認(rèn)定為該要素的類別。但在此種相對多數(shù)的原則下,會面臨在兩種類別的人數(shù)差距不大或者人數(shù)相等時,如何進行質(zhì)量類別的歸類問題。根據(jù)李(Lee)等[9]的研究,劃分類別不確定的質(zhì)量要素,可以建立混合類的概念。判斷混合分類的標(biāo)準(zhǔn)應(yīng)當(dāng)有兩項指標(biāo),分別為TS(Total Strength)和CS(Category Strength)值,只有在指標(biāo)TS≥60%、指標(biāo)CS≤6%同時滿足的情況下,該問項才可以被歸類為混合類。其中:

    其中,A表示魅力質(zhì)量,O表示一維質(zhì)量,M表示必備質(zhì)量,I表示無差異質(zhì)量,R表示逆向質(zhì)量,Q表示問題質(zhì)量。

    傳統(tǒng)Kano模型,在沒有考慮其他類別中數(shù)據(jù)分布作用的前提下,僅通過識別獲得基于最大數(shù)目的類別來確認(rèn)質(zhì)量要素的類別。伯杰(Berger)等人[10]提出了Better-Worse指數(shù)法,通過計算滿意度和不滿意度兩種指標(biāo)系數(shù),衡量某質(zhì)量要素對顧客滿意度(Better)或顧客不滿意度(Worse)的影響程度,其計算公式如下:

    傳統(tǒng)Kano模型在各質(zhì)量要素歸類后,并未就相應(yīng)改進策略的優(yōu)先順序做出說明,這不利于該方法的實際運用,而楊(Yang)[11]提出的改良Kano模型,正是這一問題的有效解決辦法。他重新界定了模型中的質(zhì)量屬性,創(chuàng)新性地將重要度評價引入到傳統(tǒng)的Kano模型中,將魅力質(zhì)量分為高魅力質(zhì)量和低魅力質(zhì)量,一維質(zhì)量分為高附加值質(zhì)量、低附加值質(zhì)量,必備屬性分為至關(guān)重要的質(zhì)量、需要的質(zhì)量,無差異質(zhì)量分為潛在質(zhì)量、無關(guān)質(zhì)量。

    Kano模型一經(jīng)推出,便受到了國內(nèi)外學(xué)者的重視。在發(fā)展逐漸成熟的電子商務(wù)研究領(lǐng)域,也有相關(guān)學(xué)者對其進行研究。例如,國內(nèi)高潔等[12]就利用Kano模型對公眾需求進行歸類,通過對政府電子信息服務(wù)進行實證分析,探究包含基本需求、拓展需求、潛在需求和無關(guān)需求在內(nèi)的質(zhì)量評價指標(biāo),并提出改進策略中需求的先后順序,基于公眾需求視角來提高政府服務(wù)質(zhì)量。陳梅梅等[13]改良了傳統(tǒng)的Kano模型,將聚類隸屬度判定法引進細(xì)分化屬性歸類法中,基于非線性屬性的系數(shù)調(diào)整計算每個指標(biāo)的隸屬度,探索出影響B(tài)2C網(wǎng)上購物顧客滿意度的影響因素。馬欣[14]利用Kano模型,從服務(wù)和技術(shù)兩個維度進行研究,建立一個修正性的新興媒體條件下G2B型和G2C型電子政務(wù)的滿意度評價模型,通過模型的實證分析對提升電子政務(wù)滿意度提出建設(shè)性意見。國外也有不少學(xué)者對電子商務(wù)進行研究,其中最具代表性的是桑莫瑞(Sumeyra)等對網(wǎng)絡(luò)商店的研究,通過建立E-S-QUAL量表,研究影響網(wǎng)絡(luò)商店質(zhì)量要素維度,得出一維質(zhì)量屬性的結(jié)論,并探究了質(zhì)量因素的重要性[15]。

    對比電子商務(wù)領(lǐng)域其他的評價方法,如網(wǎng)站跟蹤統(tǒng)計、軟件實施測試、基于日志的數(shù)據(jù)挖掘方法[16]、基于二元語義信息處理的綜合評價方法[17]、基于主客觀權(quán)重集成的評價方法[18]、基于信息構(gòu)建的網(wǎng)站評價方法[19]等。Kano模型主要是從顧客的差異性需求出發(fā),對企業(yè)如何提高顧客滿意度提出建設(shè)性建議,所以在對用戶滿意度進行研究時,作為定性分析的Kano模型更能切合研究的使用度。衡量顧客滿意度的指標(biāo)不是唯一的,最具代表性的是績效指標(biāo),通過Kano模型對用戶指標(biāo)歸類,探究影響用戶滿意度的因素,為企業(yè)提供不同類型顧客的需求,并且基于Kano模型的研究更能做到前饋控制,操作起來簡單易行。

    國內(nèi)外學(xué)者已經(jīng)對電子商務(wù)的網(wǎng)站質(zhì)量進行了大量的研究,建立了相關(guān)的理論體系,尤其是國內(nèi)學(xué)者通過學(xué)習(xí)與研究國外理論后,設(shè)計了適合國內(nèi)情況的指標(biāo)體系。但總體來說,國內(nèi)有關(guān)研究還相對薄弱,結(jié)合目前的研究現(xiàn)狀,本文基于Kano模型對B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素進行研究,旨在發(fā)現(xiàn)當(dāng)前B2C市場競爭環(huán)境下,用戶對B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素的需求特征及其評價結(jié)果。

    三、實證研究

    (一)Kano調(diào)查問卷設(shè)計與調(diào)查數(shù)據(jù)收集

    1.Kano調(diào)查問卷設(shè)計

    在借鑒當(dāng)前電子商務(wù)網(wǎng)站質(zhì)量評價模型的基礎(chǔ)上,充分考慮當(dāng)前我國B2C市場的環(huán)境,提出包括便利可靠、隱私安全、界面美觀、社交互動和個性化推薦五個維度的評價模型,針對五個維度初始設(shè)計了34個指標(biāo)問項。通過專家訪談的方式,進一步進行了針對性的優(yōu)化調(diào)整,刪除不合適或重復(fù)性的問項,并最終對指標(biāo)的提問形式進行修正后形成具有31個指標(biāo)的初試問卷。隨后進行前測,選擇了65位網(wǎng)購經(jīng)驗豐富的在校大學(xué)生為受測者,透過項目分析、信效度分析,刪除部分不具鑒別力的題項后,最終保留了27個問項作為調(diào)查問卷的指標(biāo)項,完成了B2C網(wǎng)站質(zhì)量評價問卷。具體內(nèi)容參見表1。參考狩野紀(jì)昭開發(fā)的二維結(jié)構(gòu)型用戶問卷,結(jié)合李克特5級標(biāo)度法對問卷進行設(shè)計。對于問卷的題項設(shè)計采用正反對立面的提問方式,例如:如果正面設(shè)置某項服務(wù),則反面設(shè)置缺失該項服務(wù)。問題中的選項依據(jù)李克特5級標(biāo)度法設(shè)置成“我很不喜歡”“勉強接受”“無所謂”“理所當(dāng)然”“我很喜歡”。

    表1 調(diào)查問卷題項

    一般情況下,受用戶對該質(zhì)量要素重要性判斷的影響,網(wǎng)站質(zhì)量要素對用戶滿意度的作用有差異,所以當(dāng)基于Kano模型對質(zhì)量要素屬性歸類時,楊(Yang)提出同時對相應(yīng)質(zhì)量要素的重要程度進行用戶調(diào)查,以加深對質(zhì)量要素特征的理解。故對問卷中的27個問項都設(shè)計了重要度的調(diào)查,調(diào)查依據(jù)李克特5級量度將重要度問項設(shè)置成:“1”表示“非常不重要”,“2”表示“不太重要”,“3”表示“一般重要”,“4”表示“比較重要”,“5”表示“非常重要”。

    2.調(diào)查數(shù)據(jù)的收集與處理

    本研究選擇了天貓、京東、唯品會、蘇寧易購、國美在線、1號店、亞馬遜中國、當(dāng)當(dāng)、聚美優(yōu)品等市場占有率位居前十的B2C電商作為調(diào)查對象,在選擇受訪消費者時,充分考慮了網(wǎng)絡(luò)消費經(jīng)驗及各大B2C網(wǎng)站的使用均衡度。通過與北京市的5個快遞自提點合作,采取在線問卷的方式進行調(diào)查,總計回收572份問卷,其中有效問卷504份,無效問卷68份,總有效率88.11%。調(diào)查對象的基本情況統(tǒng)計參見表2。

    表2 調(diào)查對象基本情況統(tǒng)計

    根據(jù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),Kano問卷及重要度問卷均具有較高的可靠性:重要度問卷的克隆巴哈(Cronbach)α系數(shù)值為 0.923,Kano問卷整體的Cronbach α系數(shù)為0.937。說明兩份問卷均具有較高的信度。

    (二)B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素的Kano分類結(jié)果

    根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù),首先對每份問卷按照質(zhì)量要素的評價表匯總要素歸類,然后根據(jù)傳統(tǒng)Kano模型的要素分類方法進行分類。針對劃分類別不確定的質(zhì)量要素,采用李(Lee)等人的方法進行混合類要素的分類。接著,利用伯杰(Berger)等人提出的Better-Worse指數(shù)法,計算各要素的Better系數(shù)和Worse系數(shù)。最后在統(tǒng)計各要素重要度均值的基礎(chǔ)上,利用Yang提出的改良Kano模型,對要素進一步進行細(xì)化。計算與匯總的結(jié)果參見表3和表4。

    在表3中,A、O、M、I、R、Q欄的數(shù)據(jù)分別表示該項服務(wù)質(zhì)量要素在魅力質(zhì)量(A)、一維質(zhì)量(O)、必備質(zhì)量(M)、無差異質(zhì)量(I)、逆向質(zhì)量(R)和問題質(zhì)量(Q)中所占的比率,數(shù)據(jù)加和是1。其中問題質(zhì)量(Q)指顧客的回答自相矛盾。傳統(tǒng)Kano模型取頻率最大值作為質(zhì)量要素的歸屬類別,表4列出了依此劃分的各個質(zhì)量要素的Kano類型歸屬和加入混合類的要素分類。

    表3 B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素的Kano分類結(jié)果

    表4 B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素的Kano分類結(jié)果匯總

    從表4中可以看出,傳統(tǒng)Kano模型下,屬于魅力質(zhì)量(A)的有問項13、14、15、16、24,屬于一維特性(O)的有問項1、2、3、4、5、6、9、10、11、12、20、22、23,屬于必備屬性(M)的是問項8,屬于無差異質(zhì)量(I)的有問項17、18、19、21、25、26、27。而問項7“網(wǎng)站移動端信息同步性好,數(shù)據(jù)更新及時”既可以歸類為一維質(zhì)量也可以歸類為無差異質(zhì)量。加入混合類的分類后,問項1、4、7、8、10、12、15、16、19、為混合類要素。

    改進Kano模型下質(zhì)量要素的分類情況:高魅力質(zhì)量要素有問項16和24,低魅力質(zhì)量要素有問項13、14、15;高附加值質(zhì)量要素有問項1、2、3、4、5、6、7、9、10、11、12、20、22、23;關(guān)鍵質(zhì)量要素有問項8;無關(guān)質(zhì)量要素有問項17、18、19、21、25、26以及27。

    四、調(diào)查結(jié)果分析

    以上分類中,魅力質(zhì)量要素作為區(qū)別于競爭對手的重要因素,通常也是用戶的潛在需求,當(dāng)質(zhì)量要素水平超過業(yè)界平均值之后,魅力質(zhì)量要素更能對顧客產(chǎn)生較大的影響,吸引客戶的注意力,提高顧客的忠誠度,進而形成一定的競爭優(yōu)勢。尤其是其中的高魅力質(zhì)量要素對顧客具有很大的吸引力,更能培養(yǎng)顧客忠誠,充分保證此質(zhì)量要素的需求,有利于提高用戶的滿意度。相較于高魅力質(zhì)量要素的影響,低魅力質(zhì)量的影響效果不是很明顯,雖然也能吸引用戶注意力和建立顧客忠誠,但此時應(yīng)該在考慮成本的基礎(chǔ)上確定該類質(zhì)量要素的水平。用戶對B2C網(wǎng)站質(zhì)量特性的顯性期望通常代表一維質(zhì)量,由于這些質(zhì)量要素間接表明了B2C的競爭能力,所以電商企業(yè)如果想超過競爭對手,就應(yīng)該著重于質(zhì)量要素水平的提升。其中,高附加值質(zhì)量要素對用戶而言貢獻很大,能在很大程度上提高用戶的滿意度。本研究中所有的一維質(zhì)量都屬于高附加值的一維質(zhì)量要素,具體有14項;低附加值質(zhì)量要素對用戶而言有較少的貢獻,本次調(diào)研中沒有出現(xiàn)。

    更進一步,可以利用Better-Worse指數(shù)四象限圖,對相關(guān)質(zhì)量要素提出管理策略。利用Berger等人提出的Better-Worse這兩個指標(biāo),可以獲取任意質(zhì)量要素在用戶滿意方面的作用,及缺少后造成用戶不滿意的嚴(yán)重程度。為了方便進一步探討,利用四象限圖表示這27個質(zhì)量要素的分布情形。象限圖以Worse值的絕對值為橫軸,以Better值為縱軸,以兩指標(biāo)的平均值為原點交叉,如圖1所示。具體各象限的要素分布如表4所示。

    第一象限的特點是Better高、Worse高,說明無論對于提升用戶的滿意度還是防止用戶的不滿意情況,這些要素都值得重視。落在第一象限的B2C網(wǎng)站質(zhì)量要素有6個,見表 4 中第 3、5、6、12、22、23項,這些要素都屬于高附加值質(zhì)量要素,其中第3、5、6項屬于便利可靠維度,第12項屬于隱私安全維度,第22項和第23項屬于社交響應(yīng)中客戶服務(wù)的要素。這反映出用戶最關(guān)注和重視的還是B2C網(wǎng)站購物的便利性、安全性和時效性。對于這些質(zhì)量要素需要高度重視,在資金和技術(shù)有限的情況下,應(yīng)該優(yōu)先提升這些質(zhì)量要素。

    第二象限的特點是Better低、Worse高,表明雖然不能很大程度地提高顧客滿意度,但可以有效地防止用戶不滿意的情況。由表1中第1、2、4、8、9、10、11、20項可知,落在第二象限的服務(wù)質(zhì)量要素有8個,這些要素屬于高附加值質(zhì)量要素和關(guān)鍵質(zhì)量要素,這些要素主要集中在隱私安全和便利可靠兩個維度。電商企業(yè)應(yīng)保證這8個要素的質(zhì)量水平,從而防止用戶產(chǎn)生不滿意的感知。

    第三象限的特點是Better低、Worse低,說明這些要素不能提升用戶的滿意度,對防止用戶不滿意貢獻不大。由表1中第 7、17、18、21、25、26、27項可知,落在第三象限的7個要素,除了混合類要素7之外,均為無關(guān)質(zhì)量要素,這些質(zhì)量要素集中在社交響應(yīng)和個性化兩個維度。這表明用戶間互動及個性化的質(zhì)量特性相對得不到受訪用戶的肯定及重視。

    第四象限的特點是Better高、Worse低,表明這些要素能夠大幅度提高用戶的滿意度,但無法防止用戶的不滿意。由表1中第13、14、15、16、19、24項可知,落在第四象限的6個要素,除了混合類要素19之外,其他要素都屬于魅力質(zhì)量要素和高附加值質(zhì)量要素,這些要素中,很大一部分集中在界面美觀這一維度。這表明用戶對頁面美觀性和商品呈現(xiàn)的視覺觀感要素有相對較高的追求。

    圖1  Better-Worse指數(shù)四象限圖

    表4  Better-Worse指數(shù)四象限圖的質(zhì)量要素分布

    五、結(jié)論與建議

    基于上述當(dāng)前市場環(huán)境下提升B2C網(wǎng)站質(zhì)量的相關(guān)要素,提出相應(yīng)的改進建議如下:

    (一)不斷提高網(wǎng)站保護用戶隱私及維護交易安全的能力

    對于B2C電子商務(wù)網(wǎng)站來說,用戶的隱私安全性需要永遠是第一重要的,改善優(yōu)先級最高,特別是隨著技術(shù)的發(fā)展,保障網(wǎng)站的安全性對電商企業(yè)是一個極大的挑戰(zhàn)。目前電商網(wǎng)站中沒有配置或者剛剛配置安全團隊,也有大規(guī)模的B2C電商平臺雖然配有專業(yè)的團隊,但由于業(yè)務(wù)繁雜、對安全的重視度不夠,造成安全漏洞依然存在,并對平臺造成一定的影響。電商平臺除了技術(shù)上持續(xù)增加安全方面的投入外,也應(yīng)利用網(wǎng)站對用戶進行安全防范意識教育,提升消費者的安全意識,從而保證網(wǎng)購中的安全性。

    (二)進一步關(guān)注便利性和時效性,提升網(wǎng)站與用戶之間的溝通、交流、互動體驗

    網(wǎng)站客服的回應(yīng)與訂單處理,是用戶普遍重視的問題,也直接關(guān)系到用戶的體驗。通常情況下,網(wǎng)購用戶仍然更傾向于與人工客服溝通,這樣解決問題往往更加直接有效,處理也更加迅速,因此如何豐富與用戶的溝通方式、在網(wǎng)站設(shè)計上遵從用戶習(xí)慣、有效提升溝通效率、保證用戶的便利性與時效性,是B2C網(wǎng)站亟待研究與解決的問題。

    (三)基于用戶間互動及個性化的質(zhì)量特性對用戶進行有效引導(dǎo)

    相對于其他質(zhì)量特性,用戶對基于用戶間互動及個性化的質(zhì)量特性不夠重視,這反映出目前B2C網(wǎng)站用戶在追求個性化方面的特殊需要還有待開發(fā),用戶總體還是習(xí)慣于依據(jù)自己的喜好,自主挑選匹配需求的商品,因此,如何在用戶個性化推薦上做到少而精,引導(dǎo)用戶對這一特性進行關(guān)注,還需要進一步改善。根據(jù)前面的分析,總體上,基于用戶間互動及個性化的質(zhì)量特性對用戶滿意度的影響較小,故在資金和技術(shù)有限的情況下,可以對這類要素的投入進行適度調(diào)整。

    (四)網(wǎng)站界面應(yīng)追求整體美感與協(xié)調(diào)性,以增強用戶瀏覽舒適度

    從調(diào)查結(jié)果分析來看,用戶追求頁面美觀性、商品呈現(xiàn)的視覺效果和網(wǎng)站整體布局的和諧性。用戶不需要繁雜的內(nèi)容和眼花繚亂的展現(xiàn)形式,而喜歡符合人類視覺傳達及內(nèi)容把握的整體效果。從目前情況看,各大B2C網(wǎng)站對視覺效果的過度投入,容易給用戶造成過度的視覺沖擊甚至審美疲勞。因此,對這些質(zhì)量要素要采取積極的管理策略,在美觀性上努力實現(xiàn)整體頁面的和諧,提升視覺感受的舒適度,從而提高用戶滿意度。

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