新零售中智能客服對(duì)顧客滿意度的影響分析

唐欽蕓　錢大可　李文雙　占艷芳　高錦瑤

【摘 要】 隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，在新零售中智能客服成為了解決企業(yè)服務(wù)數(shù)量暴漲問(wèn)題的關(guān)鍵，智能客服極大程度地影響著顧客滿意度。本研究采用問(wèn)卷調(diào)查的方法進(jìn)行調(diào)研，運(yùn)用描述統(tǒng)計(jì)初步分析顧客對(duì)智能客服滿意度的影響因素，構(gòu)建滿意度模型，利用相關(guān)性分析與回歸分析對(duì)顧客滿意度影響因素進(jìn)行研究，尋找智能客服影響顧客滿意度的相關(guān)因素。

【關(guān)鍵詞】 智能客服 新零售 顧客滿意度

2018年中國(guó)人工智能市場(chǎng)規(guī)模已達(dá)到238.2億元，并且隨著購(gòu)物的增加，顧客對(duì)于服務(wù)質(zhì)量的要求越來(lái)越高，企業(yè)為滿足顧客需求，在服務(wù)方面逐漸走智能客服代替人工客服的趨勢(shì)，然而智能客服應(yīng)用剛起步，人工智能發(fā)展有待完善，必然存在一些影響顧客購(gòu)物滿意度的相關(guān)因素。

本文擬從顧客滿意度影響因素視角出發(fā)，深入了解新零售下智能客服對(duì)顧客滿意度的各影響因素的相關(guān)信息。在前人研究基礎(chǔ)上，建立了智能客服顧客滿意度模型，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法來(lái)驗(yàn)證模型假設(shè)是否成立，從而探索新零售中智能客服對(duì)顧客滿意度的有效影響因素，提升智能客服服務(wù)水平，為新零售下的電商平臺(tái)提供相應(yīng)參考。

1.理論模型與研究假設(shè)

1.1.基本概念

新零售是以消費(fèi)者體驗(yàn)為中心的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的泛零售形態(tài)，企業(yè)以互聯(lián)網(wǎng)為依托，通過(guò)運(yùn)用大數(shù)據(jù)等各種技術(shù)，將線上線下以及物流打通，重塑零售業(yè)態(tài)的新形式。智能客服智能客服是指通過(guò)各種線上渠道以及多種線下渠道，為用戶隨時(shí)隨地提供觸手可及的智能服務(wù)。顧客滿意度是衡量目標(biāo)顧客消費(fèi)某種產(chǎn)品和服務(wù)后感到滿足的心理體驗(yàn)，是企業(yè)對(duì)自身提供的產(chǎn)品或服務(wù)進(jìn)行評(píng)估與改良的重要指標(biāo)，不僅能提升企業(yè)在行業(yè)內(nèi)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，亦能改善企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益。

1.2.理論模型

ACSI模型表示總體滿意度被置于一個(gè)相互影響相互關(guān)聯(lián)的因果互動(dòng)系統(tǒng)中，該模型是由多個(gè)結(jié)構(gòu)變量構(gòu)成的因果關(guān)系模型，顧客滿意度是其最終所求的目標(biāo)變量。本文在ACSI模型的研究基礎(chǔ)上，結(jié)合智能客服的各類特性，將智能客服回復(fù)問(wèn)題的速度、準(zhǔn)確性、易于理解性歸結(jié)為影響顧客滿意度的感知價(jià)值維度;將智能客服是否能夠提供合適產(chǎn)品搭配與優(yōu)惠購(gòu)買方式歸結(jié)為影響顧客滿意度的顧客預(yù)期維度;將智能客服犯錯(cuò)迅速致歉彌補(bǔ)與對(duì)語(yǔ)義理解程度歸結(jié)為影響顧客滿意度的顧客抱怨維度;將智能客服是否能主動(dòng)提醒產(chǎn)品特性與主動(dòng)咨詢顧客需求歸結(jié)為影響顧客滿意度的顧客忠誠(chéng)維度。又結(jié)合消費(fèi)者在消費(fèi)服務(wù)或產(chǎn)品時(shí)的體驗(yàn)，引起的對(duì)各方面的滿意度變化構(gòu)建了如圖1所示的基于智能客服的顧客滿意度模型。

通過(guò)驗(yàn)證研究假設(shè)H1-H4來(lái)證實(shí)變量之間的影響關(guān)系，試圖從智能客服的以上四個(gè)方面與顧客滿意橫向?qū)哟沃g的關(guān)系來(lái)找到促使和提高顧客滿意的思路和方法。

1.3.研究假設(shè)

在上述基于智能客服的顧客滿意度模型的基礎(chǔ)上，本文將智能客服感知價(jià)值、顧客預(yù)期、顧客抱怨、顧客忠誠(chéng)作為原因變量，顧客滿意度作為結(jié)果變量提出四個(gè)假設(shè)，具體如下：

（1）假設(shè)H1：感知價(jià)值與顧客滿意度正相關(guān);

（2）假設(shè)H2：顧客預(yù)期與顧客滿意度正相關(guān);

（3）假設(shè)H3：顧客抱怨與顧客滿意度正相關(guān);

（4）假設(shè)H4：顧客忠誠(chéng)與顧客滿意度正相關(guān)。

2.研究設(shè)計(jì)

2.1.研究思路與方法

本文研究思路是依據(jù)設(shè)計(jì)的基于智能客服的顧客滿意度模型設(shè)計(jì)李克特量表問(wèn)卷，并進(jìn)行發(fā)放，并對(duì)搜集的有效數(shù)據(jù)運(yùn)用數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)本文的原因變量與結(jié)果變量之間的關(guān)系進(jìn)行假設(shè)驗(yàn)證。主要采取了描述性分析、相關(guān)性分析與回歸分析的數(shù)據(jù)分析方法。

2.2.指標(biāo)設(shè)計(jì)

本文問(wèn)卷設(shè)計(jì)時(shí)結(jié)合消費(fèi)者自身的特點(diǎn)將問(wèn)卷基本信息指標(biāo)分為性別（男、女）、年齡（18歲及以下、19歲-25歲、26歲-35歲、36歲-50歲、51歲及以上）、學(xué)歷（大專及以下、本科、碩士研究生及以上）、就業(yè)（已工作、未工作）四個(gè)方面。智能客服各原因變量及二級(jí)細(xì)分子變量指標(biāo)見(jiàn)表1所示。

3.數(shù)據(jù)分析與模型檢驗(yàn)

本次問(wèn)卷調(diào)查為網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷調(diào)查，共發(fā)出776份問(wèn)卷，收回776份問(wèn)卷，問(wèn)卷回收率為100%;其中有效問(wèn)卷有699份，問(wèn)卷有效率為90.07%。

3.1.信度效度檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)問(wèn)卷中的問(wèn)題能否有效地解釋變量，需要做信度和效度分析。本項(xiàng)目采用Alpha信度系數(shù)法對(duì)項(xiàng)目?jī)?nèi)在信度進(jìn)行分析，使用因子分析法對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行效度檢驗(yàn)，之后根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果提取出相應(yīng)的因子來(lái)做對(duì)應(yīng)的相關(guān)性分析和回歸分析。

3.1.1.信度分析

信度分析主要考察一組評(píng)價(jià)項(xiàng)目是否測(cè)量一個(gè)概念，這些項(xiàng)目之間是否存在較高的內(nèi)在一致性。一致性越高，評(píng)價(jià)項(xiàng)目的可靠性就越強(qiáng)。本項(xiàng)目采用Alpha信度系數(shù)法對(duì)項(xiàng)目的內(nèi)在信度進(jìn)行分析，當(dāng)信度系數(shù)>0.7時(shí)，問(wèn)卷具有一定的可信度，當(dāng)問(wèn)卷的信度系數(shù)>0.8時(shí)便具有較好的信度。

經(jīng)過(guò)Alpha信度系數(shù)法監(jiān)測(cè)得出，各維度指標(biāo)的CronbachsAlpha系數(shù)大部分大于0.8，因變量CronbachsAlpha系數(shù)為0.819>0.8，表明調(diào)查問(wèn)卷可靠性非常好。總體信度系數(shù)值為0.912，大于0.9，因而說(shuō)明研究數(shù)據(jù)信度質(zhì)量很高。

3.1.2.效度分析

效度即有效性，指測(cè)量工具或手段能夠準(zhǔn)確測(cè)出所需測(cè)量的事物的程度。效度分析采用因子分析法完成，一般認(rèn)為因子分析之前會(huì)進(jìn)行KMO與Bartlett檢驗(yàn)，當(dāng)KMO值大于0.5時(shí)認(rèn)為可進(jìn)行因子分析。

經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)，本問(wèn)卷巴特球形值為3562.774，總體KMO的值為0.942>0.5，可以進(jìn)行因子分析。同時(shí)，也意味著數(shù)據(jù)具有較好的效度。另外，w5個(gè)因子的方差解釋率值分別是18.500%，16.401%，14.251%，13.152%，12.784%，旋轉(zhuǎn)后累積方差解釋率為75.087%>50%，意味著研究項(xiàng)的信息量可以有效的提取出來(lái)。最后，結(jié)合因子載荷系數(shù)，確認(rèn)因子（維度）和研究項(xiàng)對(duì)應(yīng)關(guān)系，若與預(yù)期相符，則說(shuō)明具有效度。此處因子載荷系數(shù)絕對(duì)值大于0.4，即說(shuō)明選項(xiàng)和因子有對(duì)應(yīng)關(guān)系。

3.2.樣本描述統(tǒng)計(jì)分析

分析本次調(diào)研搜集的776份有效問(wèn)卷數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)九成多民眾對(duì)智能客服有過(guò)接觸，其中26歲-35歲年齡段人群對(duì)智能客服知曉程度最高，但是總體智能客服使用頻率較低，而“答案不是我想要的”是使用者放棄智能客服服務(wù)的主要原因。

在被調(diào)查者對(duì)智能客服的滿意度分析研究中，根據(jù)智能客服對(duì)顧客滿意度量表的影響因素，將五個(gè)等級(jí)假設(shè)性賦值，計(jì)算每項(xiàng)服務(wù)角度的滿意度平均得分來(lái)評(píng)判智能客服服務(wù)質(zhì)量，分?jǐn)?shù)越高，顧客對(duì)智能客服的滿意度越高。

經(jīng)分析得到，在回復(fù)問(wèn)題速度方面智能客服的平均分?jǐn)?shù)最高，達(dá)到了3.43分，這是智能客服相對(duì)于人工客服最主要的優(yōu)勢(shì)所在;主動(dòng)程度、彌補(bǔ)錯(cuò)誤道歉情況、對(duì)語(yǔ)義理解程度、答案的易于理解性此類因素顧客滿意度在3分左右，處于一般水平;回復(fù)準(zhǔn)確性、回復(fù)答案的滿意度以及主動(dòng)提醒產(chǎn)品特性方面滿意度較低，未達(dá)到3分，說(shuō)明智能客服在回復(fù)答案的質(zhì)量方面處于劣勢(shì)。綜上，智能客服的服務(wù)質(zhì)量方面還存在較大的欠缺，回復(fù)的答案質(zhì)量有待提高。

3.3.相關(guān)回歸分析

3.3.1.相關(guān)性分析

相關(guān)分析（correlationanalysis）是用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)指標(biāo)描述研究變量間某種依存關(guān)系和變化趨勢(shì)，實(shí)際運(yùn)用中有多種方法，本文研究感知價(jià)值、顧客預(yù)期、顧客抱怨、顧客忠誠(chéng)和顧客滿意度變量相關(guān)分析的時(shí)，選擇Pcarson相關(guān)分析法。具體結(jié)果如表2所示：

從上表可以看出，四個(gè)維度與顧客滿意度的相關(guān)系數(shù)分別為0.767、0.724、0.740、0.787，相關(guān)系數(shù)均大于0，說(shuō)明各自變量與因變量之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系，均呈現(xiàn)出顯著性，表明四個(gè)維度對(duì)顧客滿意度起到正向的相關(guān)作用。

3.3.2.回歸分析

回歸分析是基于收集到的數(shù)據(jù)找到變量間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法，上述分析只簡(jiǎn)單的反映出四個(gè)維度與顧客滿意度之間的相關(guān)關(guān)系和程度，并不能提供因果關(guān)系證明和具體的影響幅度。為了更好地反映問(wèn)題的本質(zhì)，我們將采用回歸分析法來(lái)探討是否存在顯著影響，結(jié)果如下：

從表3可以看出，感知價(jià)值的回歸系數(shù)值為0.760（t=27.249，P=0.000<0.01），意味著感知價(jià)值會(huì)對(duì)顧客滿意度產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。

顧客滿意度=0.679+0.760*感官體驗(yàn)

假設(shè)H1成立。

可以看出，回歸系數(shù)值為0.607（t=24.446，P=0.000<0.01），意味著顧客預(yù)期會(huì)對(duì)顧客滿意度有顯著的正向影響關(guān)系。

顧客滿意度=1.104+0.100*顧客預(yù)期

假設(shè)H2成立。

從表5可以看出，顧客抱怨的回歸系數(shù)值為0.644（t=19.570，P=0.000<0.01），意味著顧客抱怨對(duì)顧客滿意度有顯著的正向影響關(guān)系。

顧客滿意度=1.253+0.115*顧客抱怨

假設(shè)H3成立。

可以看出，回歸系數(shù)值為0.668（t=21.427，P=0.000<0.01），意味著顧客忠誠(chéng)會(huì)對(duì)顧客滿意度產(chǎn)生顯著的正向影響關(guān)系。

顧客滿意度=1.105+0.668*顧客忠誠(chéng)

假設(shè)H4成立。

3.4.研究小結(jié)

研究結(jié)果主要反映了以下三個(gè)方面：

第一，本文驗(yàn)證了最初的假設(shè)——顧客在使用智能客服的過(guò)程中，“感知價(jià)值”、“顧客預(yù)期”、“顧客抱怨”、“顧客忠誠(chéng)”這四個(gè)維度對(duì)顧客滿意度是有影響的，并探討了各維度對(duì)因變量“顧客滿意度的影響關(guān)系”度對(duì)顧客滿意度的影響關(guān)系。因此，本文驗(yàn)證結(jié)果支持假設(shè)H1、H2、H3、H4。至此，研究結(jié)果驗(yàn)證了新零售下智能客服的顧客滿意度影響因素模型，為電商領(lǐng)域“提高顧客滿意度”這一目標(biāo)指明了明確的方向。

第二，這四個(gè)維度對(duì)顧客滿意度的影響程度是各不相同的，并且由各組數(shù)據(jù)綜合分析可以得出，“顧客忠誠(chéng)”對(duì)顧客滿意度的影響相對(duì)較大。這一結(jié)論，可供各電商企業(yè)平臺(tái)參考與應(yīng)用。

第三，本文在處理消費(fèi)者自身特點(diǎn)要素的數(shù)據(jù)時(shí)，通過(guò)方差分析還可驗(yàn)證出部分消費(fèi)者的自身特點(diǎn)對(duì)顧客滿意度有一定的影響，同樣也值得各新零售企業(yè)對(duì)這些消費(fèi)者自身特點(diǎn)及時(shí)關(guān)注，并運(yùn)用在營(yíng)銷測(cè)策略上。

4.結(jié)論

本文從顧客的視角出發(fā)，驗(yàn)證了新零售中智能客服對(duì)顧客滿意度的影響因素模型假設(shè)是成立的，并且通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法驗(yàn)證了它們之間的關(guān)系，從理論上為新零售企業(yè)指出了增加顧客黏性的關(guān)鍵因素。

為了簡(jiǎn)便研究，本文在關(guān)系模型的假定、問(wèn)卷調(diào)查的設(shè)計(jì)和發(fā)放以及數(shù)據(jù)處理等方面作了相應(yīng)的簡(jiǎn)化處理，并且這些地方還需要進(jìn)一步完善。隨著互聯(lián)網(wǎng)革命浪潮進(jìn)一步高漲，新零售下各種營(yíng)銷模式也會(huì)成為學(xué)術(shù)界感興趣的焦點(diǎn)問(wèn)題，這些都有待后期再次深入探索。至此，研究結(jié)果驗(yàn)證了新零售下智能客服的顧客滿意度影響因素模型，為電商領(lǐng)域“提高顧客滿意度”這一目標(biāo)指明了明確的方向。

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基金項(xiàng)目：本文系2019年嘉興學(xué)院國(guó)家級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃（項(xiàng)目編號(hào)：201910354035）

作者簡(jiǎn)介：唐欽蕓，女，四川自貢人，出生于2000年，漢族，嘉興學(xué)院市場(chǎng)營(yíng)銷學(xué)專業(yè)，本科在讀。

錢大可，男，浙江桐鄉(xiāng)人，出生于1975年，研究方向?yàn)殡娮由虅?wù)，信息管理，博士，副教授。