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)
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。
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%。
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)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。
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。
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)。
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。
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
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。
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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