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在校大學生網購行為滿意度影響因素實證研究

發布時間:2017-09-09 17:28

   1 引言
  CNNIC最新發布的第39次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》的數據顯示,截止2016年12月,我國網民規模達7.31億,普及率達到53.2%,網民規模相當于歐洲人口總量。艾瑞咨詢最新數據顯示,2016年我國網絡購物市場交易規模為4.7萬億元,占社會消費品零售總額的14.2%,平均每100元的消費中有約14元來自線上。而在校大學生更是網購的主力軍。雖然網購市場發展勢頭良好,但商家也不能忽視對消費者網購滿意度的關注。及時掌握網購過程中影響消費者滿意度的因素,進而有針對性的采取改進措施,對提高電商企業的核心競爭力至關重要。
  2 理論依據
  美國心理學家弗雷德里克·赫茨伯格于20世紀50年代后期,對2000多名白領的工作狀態進行了研究,提出了著名的雙因素理論。
  雙因素理論指出引起人們滿意和不滿意的所有因素中可以分為兩大類,也就是激勵因素和保健因素。激勵因素能夠使人們感到滿意,如果商家在激勵因素方面做得不足,引起的后果是沒有引起消費者的滿意,而不會引起消費者的不滿。而如果商家在保健因素方面做得不好,結果會引起消費者的不滿;如果做得好并不會給消費者帶來滿意的體驗,只是不會給消費者帶來不滿,但商家卻不能不重視保健因素。
  日本學者Noriaki Kano的研究表明,顧客對一項商品或服務的品質感受不是一維結構,而是二維結構。在卡諾模型中,橫坐標表示的是顧客對某一品質的需求程度,縱坐標表示的是顧客的滿意程度,此坐標系可以反映出顧客的滿意程度和顧客對某一品質的需求程度的關系。
  本文的研究過程結合了雙因素理論和KANO模型,在其他學者研究的基礎上通過實證的方法來分析影響在校大學生網購滿意度的因素。
  3 研究模型
  國內外學者對網購環境中影響顧客滿意度的因素從不同角度進行了研究,并取得了一定的研究成果。付非、韓濤(2015)等采用實證的方法,針對天貓醫藥館分析了影響網購醫藥商品滿意度的因素,得出影響顧客滿意度的主要因素是網站設計、網購成本和服務與物流。陳范嬌(2016)在全面顧客滿意理論和Oliver 期望-實績理論模型的基礎上,構建了生鮮電商消費者滿意度研究模型,得出產品質量、售后服務和網站界面與功能對顧客滿意度影響較大。Rose(2011)在分析了120篇網購相關文章的基礎上進行綜述,提出了在線體驗模型;將影響用戶體驗的因素分為感知易用性、感知有利性、感知有用性、感知控制、信息過程、感知風險、信任、技能和享受9大維度。在其他學者研究的基礎上,本文建立了如圖1所示的模型,該模型分析了網站設計、商品價值、便利性、物流配送、網站形象、個性化服務、網站安全性、互動性等八大類因素對在校大學生網購行為滿意度的影響。
  根據模型中各項指標的完成程度對消費者心理產生的影響,可以將網購行為滿意度的影響因素分為以下五類,如表1所示。
  將KANO模型和雙因素理論運用到網購環境下顧客滿意度的分析,可以把顧客關注的要素分為“激勵要素”、“半激勵要素”、“保健要素”、“無關緊要的要素”、“反向要素”五大類。在消費者網購過程中,如果企業提高與激勵要素相關的指標水平,將會大幅提高消費者的滿意度,如果企業在這些指標中存在不足,只是不會提高消費者的購物滿意度,而不會引起不滿,如表中的第三類因素。保健要素是與消費者不滿情緒密切相關的因素,如果企業在這些指標上存在不足,必然會引起消費者的不滿,如表中的第二類因素。半激勵要素同時含有與顧客滿意和與顧客不滿相關的指標,企業應重視這部分指標,如果處理得好則可以提高顧客滿意度;如果處理不好則會導致顧客不滿,如表中第一類因素。而無關緊要的要素是那些無論企業做與不做都不會對顧客滿意度產生影響的指標;事實上,這類指標并非真正的無關緊要,而是由于不同消費者的感知不同,或暫時不需要,如表中的第四類要素。反向要素往往與個人的興趣偏好或宗教信仰有關,這類要素指的是相關指標充足時卻引起不滿,不充足反而沒有引起不滿意,這類指標屬于個別現象,如表中的第五類要素。
  4 問卷設計與數據收集
  4.1 問卷設計
  問卷主要由三部分組成,第一部分是被調查者的基本信息,用于了解被調查者是否是本研究的對象。第二部分是受訪者在某一具體的購物網站購物時的切身感受,屬于消費者的感知價值。第三部分是受訪者根據自己的購物經歷,確定各指標的重要性,屬于消費者的期望價值。問卷各指標如表2所示。
  4.2 數據收集
  數據的收集主要是通過問卷調查來進行的。本次調查在武漢、上海、鄭州、西安等城市的知名高校中隨機發放問卷120份,回收106份,剔除填寫錯誤的問卷和不經常網購的問卷10份,共得到實際有效問卷96份。
  5 變量滿意度指標和重要性指標分析
  5.1 變量滿意度指數分析
  問卷的第二部分是受訪者的感知價值,不同消費者對同一指標服務水平的感受往往不同,因此可以根據李克特5級量表進行加權平均,進行量化分析。公式如下所示:
  n 是指標個數;k是滿意度等級;Si是第i項指標的滿意度;Pj是滿意度為j時所對應的數值;Qij是顧客對第i項指標選擇第j項滿意程度的百分比。例如,網站頁面布局的滿意度指數(P1),如表3所示。表2中所有指標得分結果如表4所示。
    5.2 變量重要性指數分析
  調查問卷的第三部分是受訪者的期望價值,不同消費者對同一指標重要性的感受程度往往不同,因此可以根據李克特5級量表進行加權平均,進行量化分析。公式如下所示:
  N是指標個數;k為等級數;Vi是第i項指標的重要程度;Pj是滿意度為j時所對應的數值;Qij指顧客對第i項指標選擇第j項重要程度的百分比。根據受訪者在問卷上的填寫情況,計算出的結果如下表6所示。
  例如,網站頁面布局的重要性指數(P1)計算如下表5所示。
  6 模型定量分析
  根據以上各項指標的期望價值和感知價值的大小,來繪制期望/感知價值矩陣圖,如圖2所示。
  由以上得出的分數值可知,S=3.126,V=3.583,總平均得分P=3.355,通過比較各項指標的得分數值可以看出P1,P2,P5,P6,P13的滿意度得分數值高于平均值;P2,P5,P6,P9,P13,P14,P15,P17的重要性得分數值高于平均值。在期望/感知價值矩陣中,添加一條45度線,可以得到A、B、C、D、E、F六大區間。
  從圖2中可以看出,A、B、D三塊區域位于45度斜線的上方,這些區域的期望價值大于感知價值,說明商家在這些相關指標上做的不能滿足顧客的期望,商家應加強A、B、D相關指標的服務,提升消費者的滿意度。E、F、C這些區域位于45度線的下方,說明感知價值大于期望價值。
  其中,D區域和E區域的感知價值和期望價值均較低,D區域位于45度線以上,說明期望價值高于感知價值,從分析的結果中可以看出,符合D區的指標是P1、P3、P4、P11,這些指標相當于模型中的半激勵要素,雖然消費者對這些指標的期望價值不高,但商家如果做得不好會影響顧客的滿意度。E區域中感知價值高于期望價值,雖然顧客的感知價值不高,但商家做的已經超出了消費者的期望,相當于模型中的無關緊要要素。F區的感知價值很高但是期望價值較低,符合F區域的調查指標是P18,消費者對這一指標的期望價值較低,但實際感受到的感知價值卻較高,說明網絡的便利性的確能給消費者提供多種反饋的渠道。F區域相當于模型中的激勵要素。A區域中,消費者的期望價值很高,但實際感受到的價值卻比較低,符合A區域特征的指標是P7、P8、P9、P10、P12、P15、P16、P17;這些指標相當于模型中的保健因素,商家如果不能滿足消費者的這些要求,將會導致不滿。B和C區域中的期望價值和感知價值都較高,是顧客十分重視的因素,相當于模型中的半激勵要素;符合B區域特征的指標有P2、P5、P6、P14,B區域中的指標期望價值高于感知價值,說明商家目前做到的還不能達到消費者的期望值,需要提升。C區域中感知價值和期望價值都較高,但感知價值大于期望價值,說明商家能夠滿足消費者的高要求,需要進一步保持,爭取使更多的指標達到C區域。目前受調查的指標中只有P13這一指標符合。模型中的反向要素和個人的宗教信仰、個人癖好密切相關,屬于個別現象,不具有一定的代表性,商家不需要過多關注。
  7 結語
  消費者整體期望值偏高,商家服務滯后。在調查的18項指標中,消費者期望價值的平均得分是3.583,其中退換貨方便、商品信息如實描述、物流配送速度3項指標的期望值得分超過了4.0,說明消費者在網購過程中對這3項指標有著很高的期望。而現實情況是物流配送受第三方物流公司的服務限制,并且物流配送的過程中存在著一些不確定因素(比如遇到雨雪天氣、自然災害等)。商家應重視消費者期望值較高的這些指標,采取切實可行的措施提高消費者的滿意度。
  商家應準確定義自己產品或服務的雙因素。在傳統的營銷方式下,商家是根據自己的營銷感受來定義產品的激勵因素和保健因素的,但這種定義是商家的單方向定義,不一定是消費者意愿的真實表達。而雙因素理論要求商家必須合理準確的確定哪些因素是激勵因素,哪些因素是保健因素,從而才能有針對性的采取措施,提高顧客的滿意度。
  參考文獻
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