基于因子分析的B2C電子商務(wù)客戶體驗(yàn)?zāi)：u(píng)價(jià)

郭 薇

（1.東華大學(xué) 旭日工商管理學(xué)院，上海 200051；2.上海建橋?qū)W院 商學(xué)院，上海 201306）

0 引言

互聯(lián)網(wǎng)的普及，讓網(wǎng)上購物變得簡(jiǎn)單、方便，綜合性的、垂直性的、專業(yè)性的B2C電子商務(wù)購物網(wǎng)站正不斷開拓市場(chǎng)，顧客覆蓋的面積越來越大。所以，為了更好地開拓市場(chǎng)，需要更深一步了解顧客需求，有利于B2C公司實(shí)現(xiàn)發(fā)展的目標(biāo)。本文在借鑒前人的研究基礎(chǔ)上，基于因子分析法構(gòu)建B2C電子商務(wù)客戶體驗(yàn)評(píng)價(jià)體系，基于模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)某公司的的客戶體驗(yàn)進(jìn)行實(shí)證分析評(píng)價(jià)，以期為B2C電子商務(wù)企業(yè)在改善客戶體驗(yàn)方面提供一定的參考。

1 評(píng)價(jià)體系建立

1.1 因子分析

本文采用問卷調(diào)查得到相關(guān)的數(shù)據(jù)，采用隨機(jī)調(diào)查方式總共發(fā)放300份調(diào)查表，去掉沒有填完整或者無效的問卷表，有效問卷總共240份。本文問卷調(diào)查主要包括兩個(gè)方面，第一部分是填寫被問卷者的個(gè)人詳細(xì)資料，第二部分是主要內(nèi)容，調(diào)查顧客對(duì)那些常用購物網(wǎng)站的詳細(xì)評(píng)估。

本文利用SPSS19.0統(tǒng)計(jì)軟件分析得到的數(shù)據(jù)，采用了22個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。Bartlett及KMO檢驗(yàn)結(jié)果表明，KMO值為0.923，x2=2.891E3，Sig=0.000，df=229，說明該因子分析法科學(xué)合理。根據(jù)分析結(jié)果知道前6個(gè)公因子的特征值都比1來得大，所以本文明確總共有6個(gè)公因子，所以得到相應(yīng)的方差累積貢獻(xiàn)率分別依次為14.252% 、27.988% 、42.513% 、53.7598% 、65.247% 、75.126%。

1.2 信度分析

為了檢驗(yàn)因子分子獲取的結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)上述數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析。分析結(jié)果表明，體系總Q系數(shù)為0.951，上述6個(gè)公因子的Alpha系數(shù)如下頁表2所示，說明因子分析結(jié)果是可靠的。

表1 初始指標(biāo)體系

1.3 評(píng)價(jià)體系有效性分析

（1）構(gòu)建效度

在進(jìn)一步分析之前，需要對(duì)構(gòu)建的指標(biāo)體系進(jìn)行評(píng)價(jià)，也就是效度分析。對(duì)于構(gòu)建效度分析得到的解釋變異量有74.502%，說明該模型的構(gòu)建效度好。

（2）內(nèi)容效度

本文為了研究更加合理，特地聘請(qǐng)了三位專家、三位電子商務(wù)專家、七位專業(yè)博士參加研究。專家學(xué)者對(duì)各分析指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)判，一致認(rèn)為選取的22個(gè)指標(biāo)是具有代表性的，研究?jī)?nèi)容的效度可以有科學(xué)性。

表2 因子荷載矩陣

（3）公因子命名

本文主要是研究每個(gè)公因子隸屬的實(shí)際意義，分別有信譽(yù)體驗(yàn)、安全保護(hù)體驗(yàn)、網(wǎng)站功能體驗(yàn)、網(wǎng)站設(shè)計(jì)體驗(yàn)、交易體驗(yàn)及完成體驗(yàn)6個(gè)公因子。這里解釋了每個(gè)公因子的含義，信譽(yù)體驗(yàn)指的是讓顧客通過使用網(wǎng)站后對(duì)于網(wǎng)站使用效果評(píng)價(jià)塑造起來的信任度；安全保護(hù)體驗(yàn)主要表示購物網(wǎng)站的防護(hù)等級(jí)，以及對(duì)與客戶相關(guān)數(shù)據(jù)及隱私的保護(hù)措施；網(wǎng)站功能體驗(yàn)主要表示購物網(wǎng)站導(dǎo)航的完善性、商品信息搜索的準(zhǔn)確性等網(wǎng)站功能；對(duì)于設(shè)計(jì)網(wǎng)站要求要具有人性化、多樣性等特點(diǎn)；交易體驗(yàn)主要表示購物網(wǎng)站所展示信息的有效性、精準(zhǔn)性，以及完成商品交易過程的便捷性；完成體驗(yàn)主要表示商品購買完成物流信息查詢、商品接收、商品售后等。

2 實(shí)證分析

基于模糊綜合方法對(duì)國內(nèi)某著名B2C網(wǎng)站進(jìn)行評(píng)價(jià)，分析其客戶體驗(yàn)。首先需要確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，采用層次分析法。

2.1 評(píng)價(jià)層次構(gòu)建

前面得到了6大類、22個(gè)具體指標(biāo)，根據(jù)層次分析法構(gòu)建評(píng)價(jià)模型，目標(biāo)層為B2C電子商務(wù)客戶體驗(yàn)，中間層為前面得到的6個(gè)公因子，指標(biāo)層為22個(gè)具體指標(biāo)。

2.2 模糊評(píng)價(jià)集的設(shè)置

建立指標(biāo)評(píng)價(jià)集V。本文模糊評(píng)價(jià)集主要說的是顧客利用相關(guān)購物網(wǎng)站消費(fèi)商品后產(chǎn)生的滿意程度，根據(jù)等級(jí)理論可以分類五個(gè)等級(jí)：V1、V2、V3、V4、V5。每個(gè)等級(jí)各自表示的是顧客對(duì)于網(wǎng)站不同級(jí)別的滿意程度，可以劃分為十分滿意、比較滿意、一般滿意、不滿意、十分不滿意，分別定量賦予分值1、0.8、0.6、0.4、0.2分。

2.3 指標(biāo)體系權(quán)重的確定

研究的B2C電子商務(wù)的顧客體驗(yàn)有很多因素影響，并且不同因素都有不一樣的影響程度，僅僅只憑經(jīng)驗(yàn)確定是不合理的。本文采用的是層次分析法評(píng)估每個(gè)影響因子的權(quán)重系數(shù)，根據(jù)影響因素的重要等級(jí)分為1—9，假如影響因子A和B的重要性比例為x，那么B與A的重要性比例就為1/x），對(duì)比矩陣由問卷調(diào)查數(shù)據(jù)確定。在調(diào)查問卷中，被調(diào)查者需要填寫基礎(chǔ)指標(biāo)和評(píng)價(jià)指標(biāo)兩個(gè)表格。根據(jù)表格1、表格2分析結(jié)果可以得到兩個(gè)指標(biāo)對(duì)比矩陣A1和評(píng)價(jià)對(duì)比矩陣（i=l，2，…，6），本文隨機(jī)抽取其中一位被調(diào)查者進(jìn)行分析，分析結(jié)果如表3至表9所示。

表3 指標(biāo)層對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)層的判斷矩陣和向量W1匯總

表4 指標(biāo)層A1—A3對(duì)M1的判斷矩陣和向量w1 2匯總

表5 指標(biāo)層A4—A7對(duì)M2的判斷矩陣和向量w2 2匯總

表6 指標(biāo)層A8—A11對(duì)M3的判斷矩陣和向量w3 2匯總

表7 指標(biāo)A12—A14對(duì)M4的判斷矩陣和向量w4 2匯總

表8 指標(biāo)C15—C18對(duì)M5的判斷矩陣和向量w5 2匯總

2

表9 指標(biāo)A19—A22對(duì)M6的兩兩判斷矩陣與相對(duì)權(quán)重向量w6

根據(jù)以上表格可以知道，CR的數(shù)值都小于0.1，說明這些矩陣每個(gè)因子之間都存在一定的關(guān)系。表明矩陣合理性。接著，利用特征值法計(jì)算得到評(píng)價(jià)指標(biāo)層和指標(biāo)層的權(quán)重向量。每個(gè)數(shù)值在評(píng)估之前都需要進(jìn)行矩陣的一致性檢驗(yàn)方可計(jì)算參數(shù)：

其中，n代表的是矩陣的參數(shù)數(shù)量；RI代表的是隨機(jī)一致性指標(biāo)平均值；λmax代表的是矩陣中最大特征根。

利用歸一化法矩陣的λmax對(duì)應(yīng)的特征向量，就可以估算受訪者一些相關(guān)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，最后可以計(jì)算得到各指標(biāo)對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重向量，用（i=l，2，…，6）表示，詳細(xì)分析結(jié)果如表10所示。

表10 客戶體驗(yàn)各層指標(biāo)權(quán)重計(jì)算結(jié)果匯總

2.4 綜合模糊評(píng)價(jià)

確定各個(gè)指標(biāo)權(quán)重后，需要借助上述的綜合評(píng)價(jià)集分析顧客體驗(yàn)網(wǎng)頁的感覺。這里需要幾個(gè)相關(guān)集合：Ui集合代表的是第i個(gè)根本指標(biāo)集，Uij集合代表的是Ui的子評(píng)價(jià)指標(biāo)集，Rj代表的是Uij的單因素評(píng)判矩陣，Bi代表的是某基礎(chǔ)指標(biāo)的綜合模糊評(píng)判向量，這些集合計(jì)算公式如下為：Bi=W3i×Rj。式中

針對(duì)每個(gè)子集Ui，從而求出相對(duì)應(yīng)集合Uij的Rj，然后根據(jù)上述公式估算Bi。然后依據(jù)前文給的等級(jí)賦值結(jié)果，求出Ui的值，可以根據(jù)下面公式估算：

利用下面公式加權(quán)平均可以求出顧客質(zhì)量評(píng)價(jià)值：

接著，以第一個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)為例進(jìn)行分析，說明計(jì)算過程，其他指標(biāo)計(jì)算過程相同。首先，專家評(píng)判給出評(píng)價(jià)矩陣N1：

可以計(jì)算得到模糊評(píng)定向量為B1=（0 0.3121 0.5236 0.1425 0），根據(jù)式(1)，本文求出的首個(gè)技術(shù)指標(biāo)綜合數(shù)值有0.6342，接著根據(jù)一樣的方法求出其他5個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)的綜合數(shù)值，依次為0.6241、0.6998、0.6335、0.8417、0.9578，參照式(2)，最終是可以求出顧客體驗(yàn)評(píng)分為0.7116。從得分上來看，客戶對(duì)該購物網(wǎng)站的體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)相對(duì)比較滿意，但還有繼續(xù)提高的空間。

3 總結(jié)

隨著B2C電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展，網(wǎng)上購物成為眾多客戶的選擇之一，在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中，如何改善客戶購物體驗(yàn)、提高客戶體驗(yàn)質(zhì)量，成為企業(yè)成功發(fā)展的關(guān)鍵因素之一。本文先是在引言部分介紹B2C電子商務(wù)發(fā)展的實(shí)際情況，然后借助模糊綜合評(píng)價(jià)法分析相關(guān)數(shù)據(jù)并進(jìn)行合理地實(shí)證分析，構(gòu)建了相關(guān)指標(biāo)體系，并分別求出各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，根據(jù)實(shí)例分析，構(gòu)建顧客評(píng)價(jià)公式分析顧客體驗(yàn)評(píng)價(jià)值達(dá)到0.7116，根據(jù)這個(gè)分析結(jié)果可以認(rèn)為公司的顧客對(duì)于網(wǎng)頁體感相當(dāng)滿意。本文數(shù)據(jù)主要是來源于問卷調(diào)查，并且相關(guān)數(shù)值都是經(jīng)過專家進(jìn)行分析，使得本文分析法更加科學(xué)、合理，更加具有參考意義。本文的研究為B2C電子商務(wù)企業(yè)提供了評(píng)估客戶體驗(yàn)新途徑，為企業(yè)吸引客戶、增強(qiáng)發(fā)展活力提供了一定的參考。

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