大學(xué)生對(duì)B2C電商平臺(tái)忠誠度的影響機(jī)理研究

高 潔，馮瑞明，趙 蕓

（1.運(yùn)城學(xué)院，山西 運(yùn)城 044000；2.山西財(cái)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，山西 太原 030031）

0 引言

隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來，電子商務(wù)激發(fā)了國內(nèi)市場(chǎng)活力，改變著經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式和消費(fèi)者的購物模式。國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)顯示：2015～2017年網(wǎng)上零售額年均增速水平高于30%。2017年全年電子商務(wù)交易達(dá)29.16億元，比2016年網(wǎng)上商品零售額增長(zhǎng)32.2%[1]。B2C作為最早產(chǎn)生的電商模式，以其高效的物流配送、雙向的信息溝通、多種交易方式等諸多優(yōu)勢(shì)對(duì)各行各業(yè)提供了強(qiáng)大的發(fā)展動(dòng)力。同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息最敏感、對(duì)新生事物接受最快、擅長(zhǎng)理性分析的大學(xué)生已成為網(wǎng)購市場(chǎng)發(fā)展的風(fēng)向標(biāo)和重要目標(biāo)客戶群體。教育部最新發(fā)布數(shù)據(jù)顯示2018年全國普通本?？萍耙陨蠈W(xué)歷的在校大學(xué)生人數(shù)為3 017.54萬[2]。因此，針對(duì)規(guī)模龐大、成長(zhǎng)潛力巨大的大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的影響機(jī)理進(jìn)行分析和研究，對(duì)B2C網(wǎng)購平臺(tái)保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和可持續(xù)發(fā)展具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文在對(duì)山西某高校大學(xué)生在B2C電商平臺(tái)網(wǎng)購情況實(shí)證調(diào)研的基礎(chǔ)上，以大學(xué)生網(wǎng)購滿意度作為中間變量，研究B2C電商平臺(tái)商品和服務(wù)對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的影響機(jī)理并提出相關(guān)建議。

1 文獻(xiàn)綜述

顧客忠誠由美國Oliver（1997）提出，是指顧客對(duì)其所偏愛的企業(yè)或品牌形成的信任、承諾、情感維系和情感依賴[3]。顧客忠誠度是顧客忠誠的量化指數(shù)，一般可運(yùn)用整體的顧客滿意度、重復(fù)購買的概率、推薦給他人的可能性這三個(gè)主要指標(biāo)來衡量。Moonkyu Lee（2000）提出電子忠誠的概念用于定義在電子商務(wù)業(yè)務(wù)中的顧客忠誠[4]。夏海燕（2012）通過對(duì)南京某高校大學(xué)生的問卷調(diào)查和訪談，從網(wǎng)購時(shí)間、金錢、原因、經(jīng)歷、商品及網(wǎng)站選擇進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)大學(xué)生網(wǎng)購中存在的問題，并從學(xué)校、大學(xué)生自身和政府3個(gè)角度提出針對(duì)性的建議[5]。沈晨晴（2016）將電商平臺(tái)服務(wù)從電商平臺(tái)效率、服務(wù)承諾、可靠性、可用性、關(guān)懷性、隱私安全、價(jià)格、外觀設(shè)計(jì)、服務(wù)補(bǔ)償9個(gè)角度展開分析其對(duì)客戶滿意度的影響[6]。劉宏、黃小剛（2004）在分析網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者群體的行為特征的基礎(chǔ)上，提出了網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者期望——實(shí)績(jī)模型，并建議對(duì)模型中的傳統(tǒng)指標(biāo)賦較小權(quán)重、網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)賦較大權(quán)重[7]。姜宏波、鄭婕等（2015）將客戶忠誠分為客戶態(tài)度忠誠和客戶行為忠誠，得出網(wǎng)站的服務(wù)價(jià)格、關(guān)懷性、設(shè)計(jì)和服務(wù)補(bǔ)償4個(gè)維度對(duì)顧客態(tài)度忠誠有顯著正向影響，同時(shí)網(wǎng)站的關(guān)懷性、價(jià)格、效率和服務(wù)補(bǔ)償4個(gè)維度對(duì)顧客行為忠誠有顯著的正向影響[8]。常亞平、劉艷陽等（2009）將網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量分為服務(wù)過程質(zhì)量、服務(wù)結(jié)果質(zhì)量和服務(wù)補(bǔ)救質(zhì)量，并以網(wǎng)絡(luò)顧客滿意度和網(wǎng)絡(luò)顧客信任度為中間變量，考察網(wǎng)站服務(wù)質(zhì)量對(duì)網(wǎng)站顧客忠誠度的影響，得出網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量的3個(gè)維度通過網(wǎng)絡(luò)顧客滿意正向影響網(wǎng)絡(luò)顧客忠誠，同時(shí)服務(wù)結(jié)果質(zhì)量來通過網(wǎng)絡(luò)顧客信任影響顧客忠誠[9]。謝佩洪、奚紅妹等（2011）將前人研究概括成7個(gè)維度的基礎(chǔ)上又加入價(jià)格水平、支付方式和物流配送3個(gè)維度，通過問卷調(diào)查獲取數(shù)據(jù)，并使用LISREL8.70建立結(jié)構(gòu)方程，得出對(duì)顧客滿意度的影響程度，其中響應(yīng)時(shí)間和易瀏覽性對(duì)顧客滿意度的影響不顯著[10]。

2 模型的構(gòu)建

2.1 研究模型

自變量B2C電商平臺(tái)商品服務(wù)是一個(gè)綜合概念，由商品（種類、質(zhì)量、價(jià)格）和服務(wù)（搜索效率、外觀設(shè)計(jì)、購買流程、物流配送、促銷活動(dòng)、支付方式、售后服務(wù)）2個(gè)維度10個(gè)問項(xiàng)組成。因變量大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度由重復(fù)購買、推薦給好友、適度的抬價(jià)忍受和優(yōu)先選擇4個(gè)問項(xiàng)組成。中間變量大學(xué)生網(wǎng)購滿意度由主觀感覺和客觀評(píng)價(jià)打分2個(gè)問項(xiàng)組成。圖1是B2C電商平臺(tái)商品服務(wù)對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度影響機(jī)制的研究模型。

2.2 相應(yīng)假設(shè)提出

B2C電商平臺(tái)商品分為商品和服務(wù)。不同維度的B2C電子商務(wù)平臺(tái)商品服務(wù)會(huì)對(duì)因變量大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度產(chǎn)生不同的影響，同時(shí)也會(huì)通過中間變量大學(xué)生網(wǎng)購滿意度對(duì)因變量大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度產(chǎn)生不同的影響，因此提出以下4個(gè)假設(shè)。

H1：商品和對(duì)客戶忠誠度產(chǎn)生顯著性的正影響。

H2：服務(wù)對(duì)客戶忠誠度產(chǎn)生顯著性的正影響。

H3：客戶滿意度在商品和對(duì)客戶忠誠度的影響關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用。

H4：客戶滿意度在服務(wù)對(duì)客戶忠誠度的影響關(guān)系中起正向調(diào)節(jié)作用。

圖1 B2C電商平臺(tái)商品服務(wù)對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度影響機(jī)制的研究模型

3 調(diào)查設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)收集

根據(jù)上文構(gòu)建的研究模型設(shè)計(jì)問卷的測(cè)量問項(xiàng)。問卷主要包括3個(gè)部分：第一部分是對(duì)此問卷調(diào)查的整體說明，包括調(diào)研者的身份、調(diào)研的目的和意義、回答要求、保密承諾和致謝。第二部分大學(xué)生網(wǎng)購的基本信息，包括性別、年齡、收入（含生活費(fèi)）、上網(wǎng)時(shí)間、網(wǎng)購頻率、金錢、原因、商品及網(wǎng)站選擇，提高問卷的信效度。第三部分為B2C電商平臺(tái)商品服務(wù)對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的影響機(jī)理分析的調(diào)查問項(xiàng)，所有問項(xiàng)都采用李克特量表進(jìn)行5級(jí)感知度分層，1分表示完全不同意，1～5分表示同意程度依次增加，5分表示完全同意。

本次調(diào)查是在山西某高校的130名專科生、本科生及研究生間采取網(wǎng)絡(luò)問卷和紙質(zhì)問卷并行方式進(jìn)行，共收回120份問卷，其中有效問卷為116份，問卷有效率為89.23%，滿足分析需求。本數(shù)據(jù)分析主要借助了SPSS軟件工具完成。

4 數(shù)據(jù)分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

問卷對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購的基本信息，包括性別、年齡、收入（含生活費(fèi)）、上網(wǎng)時(shí)間、網(wǎng)購頻率、網(wǎng)購金額比例、網(wǎng)站選擇的信息進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表1所示。數(shù)據(jù)顯示95.69%的大學(xué)生年齡不超過23歲；43.97%的大學(xué)生每月所有收入來源在1 200元及以下，只有19.83%的大學(xué)生在1 800以上；每天上網(wǎng)超過2個(gè)小時(shí)的大學(xué)生占76.72%，這表明超過四分之三的大學(xué)生可自由支配時(shí)間多用于上網(wǎng)；大學(xué)生網(wǎng)購的B2C平臺(tái)使用頻率最高的是京東、天貓和其他（如唯品會(huì)、小紅書、蘑菇街、國美、當(dāng)當(dāng)?shù)龋?，這表明京東商城數(shù)碼產(chǎn)品的優(yōu)勢(shì)特色迎合大學(xué)個(gè)性消費(fèi)特點(diǎn)，對(duì)其網(wǎng)購的拉動(dòng)作用明顯優(yōu)于其他B2C電商平臺(tái)。

4.2 信效度檢驗(yàn)

在使用軟件對(duì)問卷數(shù)據(jù)的整體內(nèi)部一致性進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，首先通過指標(biāo)Cronbach's Alpha值檢測(cè)總數(shù)據(jù)的信度，其次采用正交旋轉(zhuǎn)法對(duì)各維度進(jìn)行探索性因子分析，同時(shí)以特征值大于1為評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)確定因子個(gè)數(shù)并刪除因子負(fù)荷低于0.5和橫跨兩個(gè)因子的問項(xiàng)，再次通過KMO值和Bartlett球形檢驗(yàn)的概率P值來檢測(cè)總數(shù)居的效度，結(jié)果如表2所示。其中 Cronbach's Alpha值從0.708到0.825均大于0.7，KMO值從0.600到0.673均大于0.6，并且Bartlett球形檢驗(yàn)的概率P值均接近于0，說明調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)存在良好的內(nèi)部一致性，適合做進(jìn)一步分析。

4.3 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析主要是根據(jù)兩兩變量間的相關(guān)系數(shù)大小來判斷變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系?；谛判Ф葯z驗(yàn)分析結(jié)果，通過對(duì)B2C電商平臺(tái)商品、B2C電商平臺(tái)服務(wù)、網(wǎng)購滿意度和網(wǎng)購忠誠度求取算數(shù)平均值，繼而求解4個(gè)維度的相關(guān)系數(shù)矩陣，如表3所示。數(shù)據(jù)表明各變量之間兩兩顯著相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)都大于0.3，可進(jìn)一步進(jìn)行回歸分析。其中大學(xué)生網(wǎng)購滿意度和大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的相關(guān)系數(shù)最高，B2C電商平臺(tái)服務(wù)和大學(xué)生網(wǎng)購滿意度的相關(guān)系數(shù)、B2C電商平臺(tái)服務(wù)和大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的相關(guān)系數(shù)次之。

表1 樣本的描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2 樣本的Cronbach's Alpha值、KMO值和Bartlett球形檢驗(yàn)的概率P值

表3 相關(guān)性分析結(jié)果

4.4 層次回歸分析

基于上述分析結(jié)果，各個(gè)變量之間兩兩相關(guān)且顯著，因此可進(jìn)行回歸分析。首先對(duì)B2C電商平臺(tái)商品、B2C電商平臺(tái)服務(wù)、網(wǎng)購滿意度和網(wǎng)購忠誠度的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行中心化處理，其次求得中心化后的算數(shù)平均數(shù)，最后帶入回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)。

B2C電商平臺(tái)商品和服務(wù)分別對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的回歸分析結(jié)果見表4。模型1中，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Beta值為0.153，在P＜0.001的水平上顯著，且VIF＜3，說明不具有多重共線性，F(xiàn)值為2.739，在P=0.101＞0.05不顯著，由此不能說明B2C電商平臺(tái)產(chǎn)品對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的正影響，由此假設(shè)H1不成立。模型2中，標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)Beta值為0.508，在P＜0.001的水平上顯著，且VIF＜3，說明不具有多重共線性，F(xiàn)值為39.599，在P＜0.001的水平上顯著，說明B2C電商平臺(tái)服務(wù)對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的正影響。調(diào)整后R方為0.602，說明B2C電商平臺(tái)服務(wù)的代入，使得回歸模型對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度增加了25.1%的解釋力，由此假設(shè)H2成立。

因?yàn)榧僭O(shè)H1不成立，所以不再對(duì)假設(shè)H3進(jìn)行層次回歸分析檢驗(yàn)，僅對(duì)假設(shè)H4進(jìn)行層次回歸分析檢驗(yàn)，即加入以性別、年齡為控制變量、以大學(xué)生網(wǎng)購滿意度為中介變量后B2C電商平臺(tái)商品和服務(wù)分別對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的層次回歸分析，具體結(jié)果見表5和表6。

模型5中服務(wù)的Beta值為0.507，在P＜0.001的水平上顯著；模型4中服務(wù)的Beta值為0.519，在P＜0.001的水平上顯著；模型6中滿意度的Beta值為0.584，在P＜0.001的水平上顯著，說明存在中介效應(yīng)，假設(shè)H4成立。且模型4中服務(wù)的Beta值為0.205，在P＜0.001的水平上顯著，則說明中間變量滿意度起到不完全中介效應(yīng)。中介效應(yīng)占總效應(yīng)的比值為（0.519*0.584）/0.507=59.78%，而且中介效應(yīng)解釋了0.507-0.257=0.25即25%的方差變異。

表4 回歸分析結(jié)果

表5 層次回歸分析結(jié)果1

表6 層次回歸分析結(jié)果2

5 結(jié)論與啟示

通過因子分析和模型構(gòu)建研究了B2C電商平臺(tái)商品服務(wù)對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的影響機(jī)理，主要得出以下結(jié)論。（1）大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度與大學(xué)生網(wǎng)購滿意度高度正相關(guān)。因此要建立大學(xué)生對(duì)B2C電商平臺(tái)的忠誠度可以通過提高大學(xué)生對(duì)其平臺(tái)的滿意度開始。（2）B2C電商平臺(tái)服務(wù)對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購滿意度的相關(guān)系數(shù)，同時(shí)B2C電商平臺(tái)服務(wù)對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度高度正相關(guān)。所以B2C電商平臺(tái)通過增強(qiáng)其服務(wù)能力來提高大學(xué)生對(duì)其平臺(tái)的滿意度和忠誠度。（3）大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度與B2C電商平臺(tái)商品特性的相關(guān)性不高，無法得出B2C電商平臺(tái)產(chǎn)品對(duì)大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度的正影響。這是因?yàn)榇髮W(xué)生上網(wǎng)時(shí)間長(zhǎng)、獲取信息能力強(qiáng)，各B2C電商平臺(tái)競(jìng)爭(zhēng)激烈、商品信息全面透明、同質(zhì)化現(xiàn)象嚴(yán)重等原因所致。

研究結(jié)論與目前B2C電子商務(wù)的發(fā)展現(xiàn)狀、大學(xué)生網(wǎng)購現(xiàn)狀、大學(xué)生網(wǎng)購滿意度和網(wǎng)購忠誠度的現(xiàn)狀基本一致，為B2C電商平臺(tái)獲取大學(xué)生網(wǎng)購忠誠度提供了有效的理論依據(jù)。因此針對(duì)提高大學(xué)生網(wǎng)購滿意度和網(wǎng)購忠誠度，B2C電商平臺(tái)除了在商品方面做出基礎(chǔ)的努力外，更主要是突出加強(qiáng)其服務(wù)的輸出能力和效率，如搜索效率、外觀設(shè)計(jì)、購買流程、物流配送、促銷活動(dòng)、支付方式、售后服務(wù)等方面。（1）準(zhǔn)確進(jìn)行市場(chǎng)定位。B2C電商有綜合型、垂直型、服務(wù)型等多個(gè)種類。不同類型的B2C電商平臺(tái)應(yīng)采取不同的市場(chǎng)定位、目標(biāo)客戶群體定位和產(chǎn)品營銷策略。綜合型B2C電商平臺(tái)的商品應(yīng)種類多而全，采取薄利多銷的競(jìng)爭(zhēng)策略；垂直型和服務(wù)型B2C電商平臺(tái)應(yīng)采取差異化競(jìng)爭(zhēng)策略，積極為目標(biāo)客戶提供個(gè)性化定制化的服務(wù)。（2）增強(qiáng)網(wǎng)站服務(wù)功能。B2C電商平臺(tái)應(yīng)該通過對(duì)用戶友好外觀界面提高大學(xué)生網(wǎng)購的舒適度，通過優(yōu)化購物流程提高大學(xué)生網(wǎng)購的便利性，通過健全支付體系提高大學(xué)生網(wǎng)購的安全性，通過高效可視化的分揀備貨流程提高大學(xué)生網(wǎng)購的可視化和參與度，通過優(yōu)化搜索引擎提高大學(xué)生尋找目標(biāo)商品的準(zhǔn)確性和快捷性等。（3）提高物流服務(wù)水平。B2C電商平臺(tái)根據(jù)發(fā)展目標(biāo)和核心業(yè)務(wù)，積極探索適合自身的物流模式，除了外包給第三方物流外，還可以通過組建物流聯(lián)盟或建立自營物流等方式，提高平臺(tái)的發(fā)貨效率，降低物流配送時(shí)間，減少包裝破損等現(xiàn)象。