B2C网上商城客户忠诚度影响因素的实证研究

曾 玲，欧阳文萍

(湖南网络工程职业学院商贸旅游系，湖南长沙 410004)

一、前言

按照 Kalakota＆whinstone［1］的划分，电子商务主要经营模式有B2B、B2C、C2C和C2B四种。B2C是指企业通过计算机接口直接面对消费者进行网上调研、网上零售，为客户提供在线咨询、产品驱动软件下载等服务。网上商城是B2C电子商务的一种重要应用形式。网上商城在互联网的支持下，能够突破时空限制，更能加强与客户的互动，方便客户24小时自助选购商品。中国当前发展较好的B2C商城有当当网、京东商城、麦考林、乐蜂网、聚美优品、凡客诚品、唯品会等。

根据艾瑞咨询2012年的数据显示，B2C交易出现了重大突破:B2C交易额893.5亿元，占网络购物市场比例首超30%。就月平均覆盖人数而言，京东商城以月平均6717的覆盖人数独占鳌头。亚马逊(中国)以月平均3433的人次排名第二。凡客诚品、当当网、1号店、苏宁易购、易迅网、唯品网、库巴网等紧随其后。

在网上商城受到高度关注的同时，关于京东商城、苏宁、国美、当当网上价格战的新闻也一直不绝于耳，以低价换流量，以价格争市场已经成为现阶段电子商务市场的突出特征。2012年8月14日开启的发生在京东、苏宁和国美之间的价格战就是典型。

到底什么样的B2C网上商城能够让客户忠诚，一直是大家争论不休的问题。本文的研究目的在于通过问卷调查，统计分析出让客户满意、信任以至于忠诚的原因，希望对当前B2C商城的运营者有所启示。

二、相关文献回顾

著名营销学者 Oliver(1999)［2］认为:客户忠诚是客户对特定产品或者服务的偏好在未来一段时间之内继续消费的一种深度承诺。Dick and Basu［3］根据他们的研究，将客户忠诚细分为不忠诚、虚假忠诚、潜在忠诚和持续忠诚四大类。Jones和Sasser(1995)［4］将客户忠诚分为三类:再次消费意愿、主要行为和次要行为。

Olive认为客户满意对客户忠诚有较大的影响，并提出了期望不一致理论。Ying Jin(2009)认为客户满意度的提升对企业的发展有重要意义，能够为企业创造更高的利润;客户满意度的提升会使得客户再次购买的意愿增强。

Luhmann(1979)等则认为客户信任对客户忠诚至关重要。Hoffman和 Novak(1996)［5］曾表示很多客户最终放弃在网站上面购买主要是出于对网上交易安全性的考虑。邵兵家，孟宪强(2005)［6］通过网上调查的方式进行实证研究之后，发现网站对客户信任的影响程度较大的三个因素是:商家对客户个人信息的保护程度、安全支付手段的运用、企业的品牌知名度的大小。庞川(2010)［7］等人认为技术因素、商业因素、环境因素、个人因素对网络信任有着深远的影响。

而还有些学者则认为转换成本对客户忠诚有重要意义，转换成本越高，客户越忠诚，反之亦然。Klemperer(1987)［8］认为转移成本可以分为交易成本和学习成本两种不同形式。

虽然很多专家学者从不同的角度出发，对客户忠诚的影响因素有很多高明的见解，但是针对B2C网上商城的论述较少，且网上商城的变化是日新月异的，本文试图通过实证阐述当前B2C网上商城客户忠诚度的影响因素。

三、B2C电子商务平台客户忠诚模型的实证研究设计

(一)B2C客户忠诚影响因素模型的构建

在以往的研究中，众多学者也提出了客户忠诚的影响因素模型，但是由于受本人的知识水平的限制，仅选取客户满意、客户信任和转移成本作为影响客户忠诚的因素进行实证研究。具体模型如图1所示:

(二)各变量子维度以及假设提出

1.客户满意的子维度以及与客户忠诚的关系假设

客户满意包含商家产品、客户服务、配送质量三个因子，与客户忠诚的关系假设是:

图1 B2C客户忠诚影响因素模型

H1:B2C网上商城客户满意度越高，网络客户忠诚越明显。

对于网络客户满意的各子维度，本研究提出以下衍生假设:

H1.1:网络商家提供的产品质量越好，网络客户越满意。

H1.2:网络商家的客户服务水平越高，网络客户越满意。

H1.3:网络商家的配送质量越好，网络客户越满意。

2.客户信任的子维度以及与客户忠诚的关系假设

客户信任包含商家声誉、网站质量、隐私保护三个因子，与客户忠诚的关系假设是:

H1:网络客户对B2C网上商城越信任，则对商城越忠诚。

对于网络信任的各子维度，本研究提出以下衍生假设:

H2.1:网络商家的声誉越好，客户越信任。

H2.2:网络商家的网站质量越高，客户对企业越信任。

H2.3:网络商家的隐私保护工作做得越好，客户对企业越信任。

3.转换成本和网上客户忠诚的关系假设

H3:客户转换成本越高，网络客户的忠诚度

(三)问卷设计

本问卷分为两部分，在第一部分共设计了7个题目，主要是对问卷对象的背景进行了解，比如了解被试的性别、年龄、职业、网购年限、网购商品、经常网购的B2C网站等，结果主要是用于进行描述性分析。

第二部分是对B2C网购客户忠诚度的影响因素进行调查。问卷采用目前学者使用较多的5级李克特量表的形式进行。问卷由6个模块36个问题组成，分别对涉及到的因子进行测量。

(四)问卷前测

问卷初步制定之后，采用了探索性因子分析对初始问卷中的问卷项的合理性进行验证、修正，筛选变量的测量问项，确定量表的基本构成与问项，生成本研究的正式问卷。在问卷前测阶段共发放问卷40份，回收的有效问卷有37份，有效回收率为92.5%。

按照邱皓政(2000)提出的准则，需要删除的问项有3项，主要是由于这些问卷项的因子载荷量都小于0.5，没有代表性，所以要从在量表中将这些问卷项目去除。

四、实证分析

在本次正式问卷过程中，发放问卷200份，回收的有效问卷为185份(有6份问卷没有返回，有9份问卷填写无效)，问卷有效率为92.5%。

(一)描述性分析

本研究样本从性别上看，这次调研中女性购物者的比例占到了55.92%，男性购物者的比例是44.08%，男女比例基本持平;大专以上的被试占到了99.92%，说明大专以上学历者参与购物的热情较高;年龄在18-35岁之间的被试占到了96.78%，说明网上购物在年轻群体中较为受欢迎;网购一年以上经验者占到了79.2%，说明这次的被试网购经验相对丰富，使得他们更能理解这次问卷涉及到的方方面面。因此，问卷的可靠性相对会比较高。

(二)信度分析

表1 网络客户忠诚信度系数

由表1所示，问卷整体的Cronbach＇s Alpha为0.812，按照学术界的定论，整份问卷具有非常高的整体信度，即:这个问卷整体上拥有较好的一致性。而客户服务、商家声誉、网站质量等变量的信度也大于0.8，说明这些变量也具有较好的信度。

(三)效度分析

根据专家学者的观点，如果KMO值大于0.5时，同时Bartlett检验显著性水平的概率小于0.01，做因子分析才有意义。根据这个准则，样本中因子的KMO值都大于0.5说明各题项间并非独立，因此可以进行因子分析，问卷的整体结构是合理的。

(四)假设检验

1.相关分析

首先进行客户服务、商家产品、客户满意的相关分析，分析结果如表2所示:

表2 相关性分析结果统计表

可见，客户服务、商家产品、配送质量与客户满意的相关系数分别是0.336、0.32、0.271，并且它们全都是在0.01水平下显著正相关，因此可以认为提出的假设Hl.1、H1.2、H1.3己初步通过验证。

用同样的方法，可得出商家声誉、网站质量、隐私保护与客户信任的相关系数分别是0.161、0.185、0.297，而且都是在0.01水平下显著正相关，所以可以说H2.1、H2.2、H2.3假设己初步通过验证。最后，做客户满意、客户信任、转换成本与客户忠诚的相关分析，可以依次得出他们的相关系数分别是0.297、0.366、0.422，可以说，H1、H2、H3 也初步通过了验证。

2.回归分析

客户满意的回归分析——本次研究采用“删除回归法”做客户满意的回归分析，回归系数如表3所示:

表3 客户满意的回归系数表

在客户满意的回归方程中，客户服务和商家产品的回归系数分别为0.407和0.263，方程的回归常数为1.431，因此我们可以得到客户满意的回归方程如下:CS=1.431+0.407MG+0.263CC。方程中CS、MG、CC分别代表客户满意、商家产品、客户服务。可见:商家产品的回归系数为0.407大于客户服务的回归系数0.263，而配送质量被删除出了回归方程。可见:配送质量(LG)没有在回归方程中，说明配送质量(LG)这个因子对客户满意的影响并不十分明显，因此假设H1.3配送质量(LQ)对客户满意有正向影响作用并不成立。商家产品(MG)的回归系数是0.407，商家服务(CC)的回归系数是0.263，说明商家产品因子比商家服务因子对客户满意的影响显著。为了验证回归方程是否有效，依次采取R检验、t检验、F检验。在R检验中，客户服务、商家产品与客户满意的复相关系数分别是0.419和0.491;在t检验中，商家产品、客户服务的t值分别为4.692、3.968，同时显著性水平 p＜0.01，这就说明商家产品、客户服务的回归系数检验结果是显著的;在F检验中，F值为38.959，同时显著性水平p＜0.01，因此，认为回归方程整体通过显著性检验。

客户信任的回归分析——同样采取“删除回归”的方法做客户信任的回归分析，结果显示:网站质量、隐私保护的回归系数分别为0.260和0.225，方程的回归常数为1.207，因此我们可以得到客户信任的回归方程如下:CT=1.207+0.260WQ+0.225PP。方程中CT、WQ、PP分别代表客户信任、网站质量、隐私保护。网站质量的回归系数为0.2，隐私保护的的回归系数0.225。商家声誉则被“删除”出了回归方程。商家声誉(BR)没有出现在客户信任回归方程中，表示商家声誉(BR)对客户信任的影响并不十分明显，因此假设H2.1商家声誉(BR)对客户满意有正向影响作用并不成立。网站质量(WQ)的回归系数是0.260，隐私保护(PP)的回归系数是0.225，说明网站质量因子比隐私保护因子对客户信任的影响显著。在R检验中，网站质量、隐私保护与客户信任的复相关系数是0.427、0.460，两项复相关系数基本达到了要求，可以认为拟合优度是合格的。在t检验中，网站质量、隐私保护的t值分别为3.706、3.635，同时显著性水平 p＜0.01，这就说明网站质量、隐私保护的回归系数检验结果是显著的。在F检验中，F值为16.221，同时显著性水平p＜0.01，因此可以认为方程的自变量(隐私保护、网站质量)和因变量(客户信任)的线性关系是显著的。所以，回归方程整体通过显著性检验。

客户忠诚的回归分析——本研究用一般回归方法做客户忠诚的回归分析，客户忠诚的回归方程是:CL=3.727+0.202CT+0.305SC+0.378CS。方程中CL代表因变量客户忠诚，CT、SC、CS分别代表自变量客户信任、转换成本、客户满意。客户信任的回归系数是0.202，转换成本的回归系数是0.305，客户满意的回归系数是0.378。说明客户满意因子对客户忠诚的影响最为显著。在R检验中，客户满意、客户信任、转换成本与客户忠诚的复相关系数是0.436，可认为拟合优度是合格的。在t检验中，客户信任、转换成本、客户满意的t值分别是1.749、3.613、5.445，同时显著性水平p＜0.01，这就说明客户信任、转换成本、客户满意的回归系数检验结果是显著的，这三个因子均通过了t值检验。在F检验中，F值为14.191，同时显著性水平p＜0.01，因此可以认为方程的自变量(客户满意、客户信任、转换成本)和因变量(客户忠诚)的线性关系是显著的，所以回归方程整体通过显著性检验。

综上所述，假设 H1、H1.1、H1.2、H2、H2.2、H2.3、H3经过验证均成立。即:客户满意、客户信任、转换成本越高，客户忠诚越明显;商家产品的质量越好、客户服务水平越高，客户越容易满意;网站质量越好、隐私保护越全面，客户对商家越信任;假设H1.3、H2.1经过验证不成立，分别说明配送质量对客户满意影响作用不显著、商家声誉对客户信任的影响作用不显著。

(五)模型修正

在“删除回归”过程中，配送质量、商家声誉分别被删除出客户满意、客户信任，于是将模型修改如图2所示。说明:客户满意、客户信任、转换成本是影响客户忠诚的三个重要因素，其中客户满意深受客户服务、商家产品的影响，客户信任深受网站质量、隐私保护的影响。尽管影响客户忠诚的因素很多，但由于笔者认知能力、研究经验、分析水平的制约，并没有对这些因素进行一一探讨，但可作为今后研究的一个方向，做进一步探讨。

五、对B2C网上商城的经营建议

(一)提供让客户满意的商品

由实证分析可见:对客户满意影响最大的因子是商家产品。可从以下几个方面提高商家产品的质量:

1.巧妙使用PS等图片处理软件，尽量保持实物与描述一致

图2 修正后的模型

在使用PS等专业的图片处理软件时，一定要从“还原商品”的角度出发，而不是刻意美化商品、遮掉商品的瑕疵。采用对比拍照，可使客户更加直观地了解商品的尺寸，如:要描述红枣的尺寸，妨在旁边放一枚一元大小的硬币，让客户更加清楚枣子的大小，消除客户对商品过高的期望。

2.定制合适的价格

为了避免价格欺诈之嫌，商家应该通过网络搜索，了解该款产品在其他B2C网上商城的报价，定制出合适的价格。为了避免同一厂家生产的同一款商品线上线下销售价格不一致的情况，可以生产一些专供网络销售的产品，既可以扩大厂家的销售量，也不会使得网上的低价对线下实体店销售产生冲击，遭到线下批发商、零售商的集体抵制。

(二)通过客户对网站的“第一印象”获取客户信任

本研究发现，网站质量因子对客户信任影响最大。主要可从以下几个方面入手提高网站质量:

1.优化网页设计

为了保证网站的质量，则需要优化网页设计，弄清楚页面间的层次关系，使得客户在浏览网页的时候，能够自由进出，还要尽量避免出现“网页无法显示”的尴尬;在网页中设置“搜索框”，方便客户选择关键词自助搜索;在页面里面提供“热门关键词”供客户参考、选择、点击;在客户浏览的页面，根据客户的搜索特点，适当展示“推荐商品”的页面，供客户参考。

2.及时更新数据库

客户在B2C网上商城网上购物的时候，最不愿看到的事情就是拍到商品之后被告之:所拍商品缺货。如果客户在点击发现缺货的时候，就不免会认为商家大肆宣传的“低价风暴”无非是吸引眼球的噱头。京东商城、当当网都遭遇过这样的指责。为了避免出现这种情况，要运用先进的信息技术，使得产、销、存的数据得到及时更新。如果遇到商品缺货，应该即时补货，如果没有办法补货，则先将商品下架处理。

随着网上购物的普及，网络消费者越来越精明，B2C网上商城的竞争压力固然也会越来越大，但只要用心经营，做出自己的特色，不断摸索客户透露出来的信息，为他们提供个性化的服务，就一定会赢得客户的青睐。

［1］Kalakota，R. ＆Whinston，A.B.A frontiers of electronic commerce［M］.Reading，Mass，Addison-Wesley，1996

［2］Oliver.Whence consumer loyalty［J］.Jounral of Marketing，1999，(53):33-44

［3］Dick＆Basu.Customer Loyalty:Toward an integrated conceptual Framework［J］.Journal of the Academy of Macketing Science.1994，22(2):99-113

［4］Jones ＆ Sasser.Why Satisfied Customers Defect［J］.Harvard Business Review.，1995，(11):267-275

［5］Hoffman，D.L.＆ Novak，T P.Marketing in Hypermedia Computer-Mediated Environments:Conceptual Foundations［J］.Journal of Marketing.1996，18(7):50-65

［6］邵兵家，孟宪强.中国B2C电子商务中的消费者信任影响因素的实证研究［J］.科技进步与对策，2005(7)

［7］庞川，薛华成.对B2C环境下影响消费者信任因素的实证研究［J］.合肥工业大学学报(自然科学版)，2004，27(2):158-162

［8］Klemperer P D.Markets with Consumer Switching Costs［J］.Quarterly Journal of Economics.1987，102(2):375-394