生鮮電商線上線下顧客體驗(yàn)對顧客忠誠度的影響

綦方中?陳依娜 陳心怡

摘 要：基于新零售場景的生鮮電商將線上平臺和線下實(shí)體店通過互聯(lián)網(wǎng)、供應(yīng)鏈有機(jī)整合，為顧客帶來了便捷和多樣化的顧客體驗(yàn)?；趹?zhàn)略體驗(yàn)?zāi)K、情境體驗(yàn)理論和“刺激-反應(yīng)”理論模型，將感官、服務(wù)、關(guān)聯(lián)、智能四個體驗(yàn)維度應(yīng)用到線上和線下兩個層面同時研究，四個維度在線上的體驗(yàn)具體為審美體驗(yàn)、線上服務(wù)體驗(yàn)、虛擬社區(qū)體驗(yàn)和可追溯信息體驗(yàn)，在線下為環(huán)境體驗(yàn)、線下服務(wù)人員體驗(yàn)、社群體驗(yàn)和人機(jī)交互體驗(yàn)。研究實(shí)證分析了顧客體驗(yàn)與忠誠度之間的關(guān)系，借助SPSS工具分析發(fā)現(xiàn)，除了線下服務(wù)人員體驗(yàn)，其他因素均能顯著影響顧客忠誠度。同時為中國生鮮電商在改善顧客體驗(yàn)和提高顧客忠誠度方面提供了有益的建議和積極的發(fā)展方向。

關(guān)鍵詞：生鮮電商;刺激-反應(yīng)理論;顧客體驗(yàn);顧客忠誠度

引言：生鮮電商從2005年萌芽以來借助國內(nèi)電商的發(fā)展勢頭獲得了快速發(fā)展。隨著供應(yīng)鏈技術(shù)的發(fā)展以及線上線下融合的新零售模式的應(yīng)用，生鮮電商在2012年-2018年獲得快速發(fā)展，吸引了阿里巴巴、京東等電商巨頭入局。從2019年開始，生鮮電商似乎又進(jìn)入了瓶頸期，在投入了大量基礎(chǔ)建設(shè)和消費(fèi)者教育成本后，如何提高客戶黏性并形成持續(xù)的增長成為國內(nèi)生鮮電商面臨的重要問題。受新冠疫情影響，2020年生鮮電商迎來了爆發(fā)式增長，一季度活躍用戶較同期增長65.7%，用戶習(xí)慣進(jìn)一步培養(yǎng)。然而，隨著新冠疫情等外在影響力的減少，生鮮電商公司如何利用好新冠疫情帶來的用戶增長紅利，通過提升用戶體驗(yàn)來提高顧客忠誠度，從而減少客戶流失并保持穩(wěn)定增長成為企業(yè)管理者面臨的重要問題。

在這個數(shù)字化經(jīng)濟(jì)和體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)疊加的時代，顧客十分重視體驗(yàn)感，特別是智能體驗(yàn)。雖然學(xué)術(shù)界對于顧客體驗(yàn)和顧客忠誠度的研究已有較長的歷史，但是對于生鮮電商的研究還不夠全面，目前越來越多的學(xué)者在研究新零售模式下的生鮮電商時都將線上和線下融合起來分析，龐靜茹從服務(wù)質(zhì)量評價入手，探究了提高新零售生鮮電商用戶黏性的途徑。何景師和顏漢軍（2018）認(rèn)為網(wǎng)站體驗(yàn)、物流配送體驗(yàn)、線下實(shí)體店體驗(yàn)、社區(qū)互動體驗(yàn)對基于線上線下融合的生鮮電商品牌認(rèn)同有正向影響。孫永波等（2019）將消費(fèi)者在生鮮電商平臺購買過程中的人機(jī)互動和技術(shù)互動結(jié)合起來，將服務(wù)接觸歸為口碑接觸、技術(shù)接觸、人員接觸和產(chǎn)品接觸四個角度，并研究其對消費(fèi)者重復(fù)購買意愿的影響。但是目前的研究緯度仍不夠具體，且缺乏在同一情形下，相同緯度在線上與線下模式中的體驗(yàn)對顧客忠誠度的影響。

盒馬鮮生作為新零售生鮮電商的領(lǐng)軍者在國內(nèi)獲得了極大的成功，并且同時存在線上與線下體驗(yàn)。因此以盒馬鮮生作為實(shí)證背景，通過探索線上和線下在相同維度下的客戶體驗(yàn)，來解釋顧客對生鮮電商的忠誠度，并給予生鮮電商管理者有針對性的管理意見，使得外在推動力消失的情況下，生鮮電商也可以通過提高顧客體驗(yàn)來減少顧客流失，并持續(xù)有一批忠實(shí)的顧客群體來保持生鮮電商的增長勢頭。

一、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

1.顧客體驗(yàn)

Pine and Gilmore（1998）強(qiáng)調(diào)體驗(yàn)是發(fā)自內(nèi)心的美好感覺，因此體驗(yàn)與產(chǎn)品和服務(wù)密不可分。顧客在消費(fèi)過程中，不僅會受到源于產(chǎn)品和服務(wù)的功能性利益的影響，還會受到情感性利益的影響，二者共同作用形成顧客體驗(yàn)。由此可見，體驗(yàn)是消費(fèi)者對企業(yè)提供的服務(wù)和產(chǎn)品的主觀感受和反應(yīng)。

體驗(yàn)營銷之父Schmitt（1999）提出的戰(zhàn)略體驗(yàn)?zāi)K認(rèn)為，體驗(yàn)是一系列營銷設(shè)計(jì)刺激后顧客響應(yīng)的結(jié)果。Toffler根據(jù)不同的情況將顧客體驗(yàn)分為兩種類型：間接體驗(yàn)和直接體驗(yàn)。目前，對于顧客體驗(yàn)理論的看法多種多樣，主要涉及的理論包括體驗(yàn)情境理論和戰(zhàn)略體驗(yàn)?zāi)K。對于顧客體驗(yàn)的具體維度劃分主要借鑒戰(zhàn)略體驗(yàn)?zāi)K理論。通過閱讀和分析大量文獻(xiàn)，結(jié)合所研究的生鮮電商行業(yè)，選擇了顧客更關(guān)注的三個維度：感官體驗(yàn)、服務(wù)體驗(yàn)和關(guān)聯(lián)體驗(yàn)。此外，現(xiàn)代科技的發(fā)展給傳統(tǒng)的生活和消費(fèi)觀念帶來了巨大的改變。新零售生鮮電商將傳統(tǒng)生鮮產(chǎn)品流通模式從生產(chǎn)到售后的全環(huán)節(jié)貫通，其中智能設(shè)備發(fā)揮了巨大的作用和價值，因此在經(jīng)典的理論基礎(chǔ)上，引入了智能體驗(yàn)，增加了更具有現(xiàn)代特征的體驗(yàn)?zāi)Ｐ?，為?jīng)典體驗(yàn)理論做了擴(kuò)展和衍生。

2.顧客忠誠

Copeland（1923）首先引入了忠誠于企業(yè)的概念。通過對顧客忠誠度相關(guān)文獻(xiàn)的整理和分析，可以發(fā)現(xiàn)學(xué)者們對顧客品牌忠誠度的維度有不同的看法，主要涉及行為忠誠度和態(tài)度忠誠度。

行為忠誠度根據(jù)顧客的行為特征定義顧客品牌忠誠度。具體表現(xiàn)是連續(xù)的重復(fù)購買行為、高頻購買行為、僅購買特定品牌的商品和積極向他人推薦的行為。但是，這種類型的顧客忠誠度忽略了顧客行為背后的心理和情感因素，無法判斷忠誠度的真假。態(tài)度忠誠度是根據(jù)顧客的態(tài)度特征來衡量顧客忠誠度的，表現(xiàn)在消費(fèi)者對特定品牌的偏好保持不變，對品牌產(chǎn)生歸屬感或積極情緒。這種類型的顧客忠誠度忽略了行為特征的作用，而行為忠誠度是企業(yè)利潤的直接來源。由于個人態(tài)度強(qiáng)烈影響他們的行為，因此行為忠誠和態(tài)度忠誠是相互關(guān)聯(lián)和相互依存的。真正的顧客忠誠度是由顧客的行為和基于自身內(nèi)部因素的積極態(tài)度取向組成的。因此，研究結(jié)合了行為和態(tài)度忠誠，采用整體忠誠視角。

3.顧客體驗(yàn)影響顧客忠誠度

顧客體驗(yàn)是顧客忠誠的重要驅(qū)動因素，這一觀點(diǎn)在學(xué)術(shù)界得到廣泛認(rèn)同。Sumino和Harada（2004）研究發(fā)現(xiàn)，顧客體驗(yàn)可以直接影響顧客忠誠度。Hsu和Tsou（2011）使用Schmitt（1999）的體驗(yàn)維度劃分驗(yàn)證了顧客體驗(yàn)和顧客忠誠度之間存在很強(qiáng)的相關(guān)性。史達(dá)（2009）在互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站的研究中發(fā)現(xiàn)，在虛擬經(jīng)濟(jì)中顧客體驗(yàn)仍然是影響顧客忠誠度的重要因素（例如，網(wǎng)站體驗(yàn)和審美體驗(yàn)）。這表明無論是線上還是線下，優(yōu)質(zhì)的顧客體驗(yàn)都可以直接促進(jìn)顧客忠誠度的形成。Oliver（1980）根據(jù)顧客對產(chǎn)品和服務(wù)的體驗(yàn)形成的評估，累積形成總體顧客滿意，將顧客滿意度和顧客參與度作為中間變量來研究顧客體驗(yàn)和顧客忠誠度之間的關(guān)系。此外，優(yōu)質(zhì)的顧客體驗(yàn)還可以提升顧客信任度或改善顧客購物態(tài)度等從而間接提高顧客忠誠度?？傊?，盡管從對象和目的的具體研究得出的結(jié)論不同，但影響忠誠度的體驗(yàn)?zāi)Ｐ鸵训玫綇V泛應(yīng)用和驗(yàn)證。

現(xiàn)有文獻(xiàn)表明，關(guān)于顧客體驗(yàn)和顧客忠誠度的研究主要集中在餐飲業(yè)、零售業(yè)、休閑娛樂業(yè)、銀行業(yè)、旅游業(yè)和酒店業(yè)。但對于生鮮電商行業(yè)的研究還在起步階段，并且很少有研究從線上與線下相同維度來分析顧客體驗(yàn)對顧客忠誠度的影響。因此研究生鮮電商顧客體驗(yàn)對于顧客忠誠度的影響可以擴(kuò)展顧客體驗(yàn)理論與顧客忠誠的應(yīng)用行業(yè)，彌補(bǔ)這一研究差距。從線上與線下相同維度分析則可以擴(kuò)展生鮮電商的營銷思路并提供新的發(fā)展的方向。

二、研究模型設(shè)計(jì)與研究假設(shè)

1.研究模型

在“刺激-反應(yīng)”模型的基礎(chǔ)上，分別對顧客線上、線下體驗(yàn)和顧客忠誠度進(jìn)行維度劃分，構(gòu)建線上、線下顧客體驗(yàn)和顧客忠誠度行為研究模型。研究聚焦了不同維度的體驗(yàn)對整體顧客忠誠度的影響。研究線上、線下顧客體驗(yàn)是否會影響顧客忠誠度時，選擇探究八個維度的體驗(yàn)對顧客忠誠度的影響狀況。因此構(gòu)建的具體模型如圖 1所示。

2.假設(shè)的提出

基于前文文獻(xiàn)研究，提出以下假設(shè)：

線上體驗(yàn)，H1：滿意的審美體驗(yàn)對顧客忠誠度有積極影響;H2：優(yōu)質(zhì)的線上服務(wù)體驗(yàn)對顧客忠誠度有積極影響;H3：滿意的虛擬社區(qū)感體驗(yàn)對顧客忠誠度有積極影響;H4：滿意的可追溯信息體驗(yàn)對顧客忠誠度有積極影響。

線下體驗(yàn)，H5：滿意的環(huán)境體驗(yàn)對顧客忠誠度有積極影響;H6：優(yōu)質(zhì)的線下服務(wù)人員體驗(yàn)對顧客忠誠度有積極影響;H7：滿意的社群體驗(yàn)對顧客忠誠度有積極影響;H8：滿意的人機(jī)交互體驗(yàn)滿意對顧客忠誠度有積極影響。

三、實(shí)證研究

1.問卷調(diào)查情況統(tǒng)計(jì)

問卷要求受訪者根據(jù)李克特（Likert）評分的7分制回答，程度從“非常不同意”到“非常同意”（1 =非常不同意到7 =非常同意）。問卷量表分為顧客體驗(yàn)和顧客忠誠度問項(xiàng)。調(diào)查針對盒馬鮮生的顧客進(jìn)行隨機(jī)問卷調(diào)查。數(shù)據(jù)收集于2020年4月20日至2020年5月1日，通過“問卷之星”線上平臺進(jìn)行。問卷調(diào)查總共收到298份答復(fù)，在消除標(biāo)準(zhǔn)方法偏差之后，共有266個有效問卷，有效率為89.2%，符合要求。其中，有172份與線上消費(fèi)相關(guān)的問卷和242份與線下消費(fèi)相關(guān)的問卷。以下的分析分別從線上、線下兩種情景開展。

2.實(shí)證分析

（1） 樣本的描述性分析

研究樣本統(tǒng)計(jì)情況顯示，女性樣本為185份，占比69.5%，男性樣本為81份，占比30.5%，年齡主要集中在18歲-35歲，占78.9%。受教育程度主要集中在本科及以上學(xué)歷，占78.6%。職業(yè)主要以公司職員為主，占54.9%。收入水平主要集中在2000元-8000元。受訪者網(wǎng)購體驗(yàn)?zāi)挲g主要集中在5年-10年?；谝陨戏治霭l(fā)現(xiàn)，樣本主要集中于二線城市18歲-35歲的中產(chǎn)女性，這類顧客群體不僅擁有本科以上學(xué)歷，而且有5年-10年的網(wǎng)絡(luò)購物體驗(yàn)。這和盒馬鮮生CEO侯毅曾公布的目標(biāo)客戶群較為契合，能夠較好反映真實(shí)情況。

（2） 信度分析

表1為線上、線下各變量信度分析結(jié)果。各個變量的Cronbachs值都大于0.8，說明結(jié)果可靠，數(shù)據(jù)具有良好的可信度。

（3） 效度分析

線上因子分析的KMO為0.914，線下因子分析的KMO為0.920，皆大于閾值0.5，變量之間存在相關(guān)性且相關(guān)矩陣中具有共同因子，符合要求;線上線下的Barlett的檢驗(yàn)都為0.000<0.5，表明數(shù)據(jù)有相關(guān)性，適合進(jìn)行因子分析。

研究采用主成分因子分析和最大方差法，旋轉(zhuǎn)載荷后對顧客體驗(yàn)量表和顧客忠誠度量表進(jìn)行分析，線上共提取五個主因子，總方差解釋為73.022%>60%;線下共提取五個主因子，總方差解釋為73.274%>60%，線上、線下提項(xiàng)的因子載荷值均高于 0.5。這表明量表所測量的線上、線下各個體驗(yàn)和忠誠度這一維度之間具有較高合理性。

（4） 相關(guān)分析

從表 2相關(guān)性分析結(jié)果可見，線上體驗(yàn)的四個維度之間的皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)中，虛擬社區(qū)感體驗(yàn)與線上服務(wù)體驗(yàn)之間的Pearson系數(shù)為0.275，其余的皮爾遜（Pearson）相關(guān)系數(shù)都大于0.5，且Pearson系數(shù)全部為正數(shù);線下因變量和自變量的皮爾遜相關(guān)系數(shù)介于0.273和0.735之間，均為Sig.<0.01，這意味著線上、線下顧客體驗(yàn)與顧客忠誠度都顯著正相關(guān)。

（5） 回歸分析

①線上體驗(yàn)對顧客忠誠度之間的回歸分析

由表3分析結(jié)果可得，線性回歸模型的R2=61.8%，即忠誠度的 61.8%的原因是由于線上四個體驗(yàn)維度所致。從ANOVA檢驗(yàn)看，線上四個維度體驗(yàn)的系數(shù)分別為：可追溯信息

體驗(yàn)（β=0.354>0，p=0.000<0.05）、審美體驗(yàn)（β=0.169>0，p=0.01<0.05）、虛擬社區(qū)感知體驗(yàn)（β=0.196>0，p=0.000<0.05）、線上服務(wù)體驗(yàn)（β=0.218，p=0.002<0.05），P 值小于 0.05 即說明通過 F 檢驗(yàn)，模型有意義。最后變量之間得出以下回歸方程：線上體驗(yàn)：忠誠度=0.367+0.354*可追溯信息體驗(yàn)體驗(yàn)+0.169*審美體驗(yàn)+0.196*虛擬社區(qū)感體驗(yàn)+0.218*線上服務(wù)體驗(yàn)。

②線下體驗(yàn)與顧客忠誠度之間的回歸分析

由表4分析結(jié)果可得線性回歸模型的擬合度良好，線下體驗(yàn)的R平方值為52.6%，即忠誠度的 52.6%的原因是由于線上體驗(yàn)感所致，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量的p值均為0.000，小于0.05，這意味著該模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義根據(jù)F 檢驗(yàn)（ANOVA 檢驗(yàn)）可見人機(jī)交互體驗(yàn)可以顯著正向影響忠誠度（β=0.427>0，P<0.05）;線下社群體驗(yàn)可以顯著正向影響忠誠度（β=0.189>0，P<0.05）;環(huán)境體驗(yàn)可以顯著正向影響忠誠度（β=0.22>0，P<0.05），但在進(jìn)行回歸分析時，模型刪除了服務(wù)人員體驗(yàn)，表明線下服務(wù)人員體驗(yàn)對顧客忠誠沒有顯著的線性關(guān)系。最后變量之間得出以下回歸方程：線下體驗(yàn)：忠誠度=0.857+0.22*環(huán)境體驗(yàn)+0.189*社區(qū)感體驗(yàn)+0.427*人機(jī)交互體驗(yàn)。

3.實(shí)證分析結(jié)果

（1） 假設(shè)結(jié)果分析

假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果?；谝陨辖y(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)，對模型的假設(shè)驗(yàn)證結(jié)果進(jìn)行匯總。見下表5。

（2） 研究結(jié)論

在線上體驗(yàn)的維度中，可追溯信息體驗(yàn)的系數(shù)最高，這與已有的研究結(jié)果一致，Barcellos，J.O.J.，et al.（2012）研究調(diào)查發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者認(rèn)為可追溯的信息很重要，可以被用作差異化工具。因此，建立完善的溯源信息，對于提高客戶重復(fù)購買和忠誠度具有重要作用。其次，線上服務(wù)體驗(yàn)的影響作用也很顯著，這意味著改善線上服務(wù)人員體驗(yàn)可以促進(jìn)顧客回購和推薦行為。根據(jù)前人的研究表明，在電子商務(wù)的背景下，物流服務(wù)和售后服務(wù)對顧客忠誠度具有的強(qiáng)大積極影響。因此，如何提高物流服務(wù)水平和售后服務(wù)能力是未來新興電子商務(wù)的重點(diǎn)。另外，虛擬社群體驗(yàn)和審美體驗(yàn)對提高顧客忠誠度也有顯著作用。

在線下體驗(yàn)的緯度中，人機(jī)交互體驗(yàn)對于顧客忠誠的影響程度最高。引入人機(jī)交互體驗(yàn)不僅是未來生鮮電商的一個突破口，也是大勢所趨。此外，線下社群也能提升顧客忠誠度。意外的是，研究發(fā)現(xiàn)單獨(dú)線下服務(wù)人員體驗(yàn)對顧客忠誠度有顯著影響，但與其他維度放在一起時，顯著性則不明顯。這可能與這幾點(diǎn)有關(guān)：①智能設(shè)備降低了服務(wù)人員的作用;②疫情防控期間消費(fèi)者有意識減少與人接觸;③其他體驗(yàn)因素的相對影響更大;從而導(dǎo)致線下人員服務(wù)體驗(yàn)對于顧客忠誠的影響不顯著。

通過研究得出，智能體驗(yàn)、關(guān)聯(lián)體驗(yàn)、感官體驗(yàn)都能同時從線上和線下提升顧客忠誠度?？傮w來看，智能體驗(yàn)在線上和線下的影響系數(shù)都最高，且線上和線下的智能體驗(yàn)存在一定的交叉與融合，比如通過二維碼和電子標(biāo)簽將線上的可追溯信息引入線下場景，借助手機(jī)等設(shè)備可快速查詢溯源信息，最大化發(fā)揮了智能體驗(yàn)的價值。關(guān)聯(lián)體驗(yàn)也是重要的影響緯度，且研究發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)體驗(yàn)在線上和線下對顧客的影響系數(shù)比較接近。但是感官體驗(yàn)在線下和線上的影響力存在一定差異，相對來說環(huán)境體驗(yàn)在線下的影響系數(shù)更高。最后需要說明的是，服務(wù)體驗(yàn)維度僅在線上服務(wù)體驗(yàn)對顧客忠誠度有影響，因此服務(wù)體驗(yàn)的影響程度相對最低。

四、研究貢獻(xiàn)及建議

1.研究貢獻(xiàn)

近年來，中國生鮮電商行業(yè)具有巨大的增長潛力，但在管理方面仍然存在許多問題，提升顧客體驗(yàn)對生鮮電商非常重要，因此顧客體驗(yàn)對顧客忠誠度具有重要的研究價值。

研究的兩個貢獻(xiàn)集中在理論和實(shí)踐兩方面。理論方面，最大創(chuàng)新是將情景體驗(yàn)與戰(zhàn)略體驗(yàn)?zāi)K相結(jié)合，并將其應(yīng)用于生鮮電商行業(yè)。以往的研究通常只考慮線上或線下的情況，即使同時考慮這兩種情況，也沒有分析具體是哪些維度的顧客體驗(yàn)會影響顧客忠誠。研究表明，在同一維度的影響因素下，線上和線下體驗(yàn)對顧客忠誠度的影響是不同的。隨著中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和技術(shù)的進(jìn)步，體驗(yàn)在不斷變化，人們重視的顧客體驗(yàn)與以往的研究大不相同，尤其是在生鮮電商行業(yè)。

實(shí)踐方面，為生鮮電商企業(yè)及其管理者提供了一些啟示。通過樣本概況分析，總結(jié)了盒馬鮮生的用戶畫像，不同的消費(fèi)者對不同體驗(yàn)維度的敏感度不同。數(shù)據(jù)分析表明，智能體驗(yàn)、關(guān)聯(lián)體驗(yàn)、感官體驗(yàn)?zāi)芡瑫r在線上、線下增強(qiáng)顧客忠誠度，但同一緯度在線上和線下的影響程度也并非一致。

2.建議與展望

智能體驗(yàn)維度的增強(qiáng)，可以從智能設(shè)備和科技體驗(yàn)入手，挖掘線上、線下的融合點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)線上、線下購物和消費(fèi)體驗(yàn)的自由切換。借助智能設(shè)備和工具提升服務(wù)效率和質(zhì)量，利用創(chuàng)新手段滿足用戶爽點(diǎn)，提升用戶忠誠度。比如可以借鑒淘寶的商品詳情頁，借助VR、視頻等智能技術(shù)，將商品360度地展示到線上平臺，在傳統(tǒng)的圖片展示之外，給消費(fèi)者帶來立體、全方位的視覺體驗(yàn)。

關(guān)聯(lián)體驗(yàn)層面，通過趣味主題活動提高用戶參與度與活躍度，為有相同愛好的消費(fèi)者提供交流與互動平臺，培養(yǎng)消費(fèi)者參與感與歸屬感，使社群成為維護(hù)消費(fèi)者黏性的紐帶。另外管理者還可以考慮借鑒社區(qū)團(tuán)購等形式，有利于提高社群用戶的活躍和轉(zhuǎn)化。

感官體驗(yàn)的提升，可以從線上提高頁面設(shè)計(jì)，線下則從裝修設(shè)計(jì)和店面維護(hù)入手，給顧客帶來舒適、整潔、衛(wèi)生的體驗(yàn)。

研究對象僅限于盒馬鮮生及其消費(fèi)者，且分布主要集中在一、二線城市。因此，未來的研究可以選擇更全面的研究對象，以更好地反映生鮮電商的顧客體驗(yàn)。其次，研究主要參考戰(zhàn)略體驗(yàn)?zāi)K來劃分維度，但還有其他影響顧客體驗(yàn)的要素未考慮到，例如功利體驗(yàn)、享樂體驗(yàn)、教育體驗(yàn)和逃逸體驗(yàn)。未來可以朝這個方向進(jìn)行進(jìn)一步研究，以建立更科學(xué)合理的理論模型。最后，研究視角是中國生鮮電商。盡管它具有重要的研究價值，但缺乏全球視野，未來的研究可以從西方的角度出發(fā)，為西方的生鮮電商行業(yè)提供理論支持。

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作者簡介：綦方中（1969- ），男，山東青島人，副教授，研究方向：物流與供應(yīng)鏈管理、商務(wù)智能與分析等;陳依娜（1992- ），女，浙江紹興人，浙江工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院，碩士研究生，研究方向：物流工程與管理;陳心怡（1996- ），女，浙江紹興人，碩士研究生，紹興中等專業(yè)學(xué)校，研究方向：物流工程與管理