感知服务质量与用户忠诚——基于关系型虚拟社区的研究

2013-08-29 05:58易法敏卢翠琴
中国科技论坛 2013年6期
关键词:虚拟社区服务质量显著性

易法敏,卢翠琴

(华南农业大学经济管理学院,广东 广州 510642)

近年来,人们对个人社会关系网络化转移的 需求日显突出,以满足人们社交需求的关系型虚拟社区迅速崛起,发展成为虚拟社区的最重要形式之一。在 Facebook、Myspace、Twitter、人人网、QQ朋友网、新浪微博等关系型虚拟社区中,社区成员不再隐瞒自己的真实身份,他们通过进一步互动,分享自己的生活经历。用户的隐私信息,如身份、职业、学历、兴趣爱好、浏览习惯、交往对象等都可以被收集,并通过数据采集技术而作为营销目标对象。然而,在吸引了庞大的注册用户后,如何促进用户忠诚,成为各大社区经营者所面临的问题。

1 文献回顾

关系型虚拟社区可分为基于虚拟关系 (兴趣、爱好、相似的背景、分享情感经验和信息)和基于现实关系 (血缘、地缘、业缘)两种关系类型,基于现实关系建立的成员关系要比基于虚拟关系建立的成员关系紧密[1]。早期用户关系形态是以虚拟为主的虚拟社区,具有成员身份匿名、成员流动快、社区用户粘性和忠诚度低等缺陷;而以现实真实关系为基础的新型关系型虚拟社区,一方面秉承了传统虚拟社区无地域限制、无时间限制、自愿进退社区的成员资格等特点,另一方面吸收了真实社区角色固定真实、社区成员流动少、社区结构稳定和社会功能丰富等优点。基于电脑媒介沟通的虚拟社区不可能成为“真正”的社区和成熟的社区[2],而将这两种方法结合起来的社区是更加有效的。关系型虚拟社区的兴起将虚拟社区转向真实化,正是虚拟社区走向成熟的发展趋势。

关系型虚拟社区提供的是电子纯服务,在评价感知服务质量方面,国内外对纯服务领域的研究较少[3]。传统SERVQUAL服务质量评估模型已不能满足新型的多样化电子服务环境。针对不同电子服务环境,国内外学者构建了不同评估维度的电子服务质量评估模型 (E-SERVQUAL模型)。Farnaz Beheshti Zavarehd从高效可靠的服务、实现性、安全性/信任、网站视觉、响应性、易用性六个方面评估网上银行的服务质量[4]。Wen-Chih Chiou、Chin-Chao Lin、Chyuan Perng梳理了1995—2006年这12年间评估电子服务质量方面的相关研究文献[5],将每一项研究所提出的影响因子归纳入Park and Gretzel所建议的12个统一因素中[6],研究频率分别为:易用性 (94%)、信息质量(88%)、响应性 (66%)、视觉外观 (64%)、安全/隐 私 (60%)、互 动 性 (53%)、信 任(43%)、实现性 (43%)、个性化 (35%)、广告/说服性 (29%)、有趣性 (22%)、技术融合(11%)。在评估虚拟社区服务质量方面,Ying-Feng Kuo在SERVQUAL量表的基础上,提炼出五个关键维度:广告邮件管理,客户服务管理,在线质量和信息安全,网页设计及内容,额外的功能和服务[7]。提供不同服务内容的网站,其感知服务质量评价维度是不同的;而即使是同类型服务网站,在不同国家文化背景下,其测量维度也是有差异的[4]。因此,研究中国互联网环境下,提供新型社交服务的关系型虚拟社区用户感知服务质量影响因素,具有实践意义。

感知服务质量是驱动用户忠诚的前置因素。Wang,Hsiao和Shieh在对咨询业进行研究时发现,服务质量对顾客忠诚具有积极而显著的正向作用[8]。感知服务质量评价越高,顾客在购物环境下最终做出购买产品行为的可能性越大[9]。感知服务质量与用户忠诚之间还存在感知价值和用户满意两个中介影响因子。王凤艳、艾时钟和厉敏对非交易类虚拟社区用户忠诚度影响因素进行研究时指出,感知服务质量是通过感知价值和用户满意,从而间接影响用户忠诚[10]。赵卫宏则认为,网上顾客感知价值是通过满意度和信任间接地影响顾客忠诚[11]。以往许多研究表明,用户忠诚与感知服务质量、感知价值、用户满意之间具有较强的相关性[3,10-12]。关于用户忠诚驱动因素的研究,可以归纳为以下四类模型:第一类模型,用户感知价值驱动用户忠诚行为;第二类模型,用户满意驱动用户忠诚行为;第三类模型,感知价值和用户满意,双重驱动用户忠诚,用户感知服务质量和顾客忠诚之间的关系是间接的;第四类模型,感知服务质量、感知价值和用户满意三个变量均直接影响用户忠诚[13]。局部检验任意一个概念与顾客忠诚之间的简单二元关系,都可能由于忽略其他变量而产生偏差,进而掩饰或夸大他们的真实关系,综合考虑这四个变量间的关系更加合理。

借鉴以上学者的研究成果,本文提出了一个整合的研究模型来解释关系型虚拟社区用户感知服务质量和用户忠诚 (见图1)。

2 研究方法

2.1 调查问卷

问卷指标来源于相同研究领域中使用的成熟量表 (见表1)。在调查问卷正式发放前,选取华南农业大学经济管理学院08级和09级本科生进行预调查,共发放问卷120份,回收118份,其中有效问卷105份。根据回收的预调查样本结果对调查问卷进行修改,对修改后的问卷选择熟悉关系型虚拟社区的15个研究生进行再次预测试,最终正式定稿。问卷包括以下内容:①用户基本信息及其使用关系型虚拟社区情况调查;②调查用户对关系型虚拟社区感知服务质量评价;③调查用户对关系型虚拟社区感知服务质量、感知价值、用户满意和用户忠诚的总体评价。问卷中所设置的题目均采用李克特5分制量表,从1(不同意)到5(非常同意),适合关系型虚拟社区用户回答主观感知服务质量、感知价值、用户满意和用户忠诚等问题。

2.2 研究样本和数据收集

正式问卷调查阶段,在广东各高校共发放纸质问卷120份 (回收116份,有效问卷93份);并在问卷星网站上发布网络问卷,推荐到新浪微博、腾讯微博、人人网等关系型虚拟社区上 (回收网络问卷275份,有效问卷275份)。此次问卷调查共发放395份,回收问卷391份,有效问卷368份,有效率为93.16%。

在回收的有效问卷中,男性比例占53.53%,女性比例占46.47%;教育程度方面,大专学历为10.87%,本科学历为84.78%,研究生及以上学历为4.35%;被调查对象中,33.97%为学生,66.03%为社会工作者;参与关系型虚拟社区经历方面,新浪微博用户为88.86%,QQ朋友网用户为57.61%,腾讯微博用户为49.46%,人人网用户为35.05%,51同城真人游戏社区用户为8.97%,开心网的用户为6.25%,白社会用户仅为1.09%,Facebook、Myspace、Twitter等国外知名关系型虚拟社区的用户分别占样本总量的10.05%、2.17%、5.71%;其他关系型虚拟社区参与者为13.04%。

3 结果分析

3.1 量表的效度、信度检验

本研究的自变量和因变量的题项KMO值分别为0.890和0.895,因此适合做因子分析。通过对自变量进行因子分析,去除不合格题项A4、C4、C6后,确定了最后的题项。分析结果表明,自变量主要包括5个因子 (见表2),即广告邮件管理、在线质量和信息安全、客户服务管理、额外的功能和服务、网页设计及内容,与 Ying-Feng Kuo(2003)确定的虚拟社区服务质量评价五个关键维度一致[7],其信度检验的 Cronbach a系数分别为0.630、0.851、0.734、0.879、0.637。由分析可知,本文具有较好的结构效度,在信度检验上,各自变量的信度都符合Cronbach a最小标准0.6;因变量方面,感知服务质量、感知价值、用户满意、用户忠诚信度检验的Cronbach a系数分别为0.796、0.788、0.826、0.851。

表2 感知服务质量评价因子分析

3.2 假设检验及结论

本文采用结构方程模型对研究假设进行检验,具体分析利用Lisrel8.8软件进行。分析结构表明,结构方程的各个拟合指数分别为“NFI=0.96,NNFI=0.98,PNFI=0.86,CFI=0.98,IFI=0.98,RFI=0.95,CN=219.74,基本都超出了建议值 0.9(NFI)、0.9(NNFI)、0.8(PNFI)、0.9(CFI)、0.9(IFI)、0.9(RFI)、200(CN);RMSEA=0.049<0.05。虽然 GFI和AGFI未超过建议值0.9,但总体而言,模型拟合基本符合要求。

从标准估计系数判断 (见图2),除了A1<0.5外,其他指标估计系数都大于0.5,这表明各项指标能较好地测量对应的变量。分析模型中各个变量与其测量指标之间的关系 (见图3)。从t值判断,除了W1、X1、Y1、Z1不通过显著性检验,应该删除外,其他指标的t值明显超过了建议值1.96(t),通过显著性检验。

图2 关系型虚拟社区结构关系模型 (路径系数)

综合图2和图3分析,假设检验结果如下:网页设计及内容 (A)对用户感知服务质量 (W)产生积极影响 (β=0.39,t>1.96),假设成立;在线质量和信息安全 (B)对用户感知服务质量 (W)产生负向影响 (β=-0.27,|t|>1.96),假设未得到验证;客户服务管理 (C)、广告邮件管理(D)、额外的功能和服务 (E)与用户感知服务质量 (W)之间的关系都未通过显著性检验;额外的功能和服务 (E)对感知价值 (X)产生积极影响(β=0.24,t>1.96),假设通过显著性检验;网页设计及内容 (A)、在线质量和信息安全 (B)、客户服务管理 (C)、广告邮件管理 (D)与感知价值(X)之间的关系未通过显著性验证;客户服务管理(C)对用户满意 (Y)产生积极影响 (β=0.24,t>1.96),假设通过显著性检验;网页设计及内容(A)、在线质量和信息安全 (B)、广告邮件管理(D)、额外的功能和服务 (E)与用户满意 (Y)之间的关系未通过显著性验证;网页设计及内容(A)、在线质量和信息安全 (B)、客户服务管理(C)、广告邮件管理 (D)、额外的功能和服务 (E)与用户忠诚 (Z)之间的关系未通过显著性检验。

此外,用户感知服务质量 (W)对感知价值(X)(β=0.50,t>1.96)、用户满意 (Y)(β=0.36,t>1.96)产生显著积极影响;而用户感知服务质量 (W)与用户忠诚 (Z)之间的关系未通过显著性检验。感知价值 (X)对用户满意 (Y)产生显著的积极影响 (β=0.56,t>1.96);而感知价值 (X)与用户忠诚 (Z)之间的关系未通过显著性验证。最后,用户满意 (Y)对用户忠诚(Z)产生显著积极影响 (β=0.71,t>1.96),这表明,用户对关系型虚拟社区满意度越高,用户的忠诚度就越高。

图3 关系型虚拟社区结构关系模型 (t-value)

4 讨论与建议

本文研究关系型虚拟社区用户感知服务质量和用户忠诚,通过对国内外主流关系型虚拟社区用户调查数据的分析,采用线性结构方程对构建的假设模型进行验证,数据结果基本支持我们的假设。

第一,在关系型虚拟社区中,“网页设计及内容”与感知服务质量呈现正相关关系。这一维度中所包含的4个测量题目均属于传统SERVQUAL服务质量评价模型的“有形性”,用户对关系型虚拟社区最关注的是有形性服务,包括了“简单易用的网站结构”“美观的网页设计”“简洁的网站布局”和“通俗易懂的网站内容”等。有趣的是,“在线质量和信息安全”与感知服务质量具有反向的作用。以新浪微博为例,普通用户热衷于分享个人真实信息,借以展示自我,享受“被关注”的优越感,而较少关心隐私限制。相反,社区如果限制用户展现自我的机会,将大大降低用户感知服务质量。

第二,在关系型虚拟社区中,“额外的服务及功能”与感知价值呈现正相关关系。用户在关系型虚拟社区中投入了大量的时间、精力、个人情感、个人信息风险,也希望从中获得更多的附加价值,如满足社交需求、信息获取需求等。以“偷菜”等全民游戏吸引用户的关系型虚拟社区满足了用户与好友间的交流互动需求,吸引了大量用户的参与。随着用户投入的时间成本逐渐超过其寻求真实社交的价值,用户感知价值下降。一旦用户感知利得小于感知付出,社区就开始出现用户流失。目前热门的关系型虚拟社区,例如微博,除了满足用户的真实社交需求外,还为用户提供了大量有价值的信息服务。

第三,在关系型虚拟社区中, “客户服务管理”与用户满意呈现正相关关系。“积极主动通知用户最新活动信息”、“及时解答用户问题”、“了解用户需求”、“具备专业知识”、“分类管理社区网站”等方面都能直接影响用户的满意度。客户服务管理水平越高,用户的满意度越高。从及时性、专业性、积极性、主动性上提高客户服务管理,才能全面提高用户满意度,这也是最直接最快速培养用户忠诚的方法。

第四,用户忠诚是一个渐进过程,社区经营者需要长期有计划有步骤地进行用户忠诚度培育。用户对社区网站的整体服务质量评价越高,其感知的价值和用户满意度也越高;用户感知价值越高,其对社区网站的满意度也越高;最终,用户满意驱动了用户的忠诚行为。解决目前国内关系型虚拟社区用户流失问题,关键在于突破用户满意这一瓶颈。短期内,社区管理者可以通过改善客户服务管理来提高用户满意度,进而达到培养用户忠诚的目标。从长远发展看,社区经营者更应该从战略上对整体社区网站进行规划,提高整体服务质量,并为社区成员提供更多的信息价值。

总之,用户满意是影响用户忠诚的核心因素,也是关系型虚拟社区网站保持用户资源的关键。本文研究结果产生了促进用户忠诚的三条路径:第一,“提高客服服务管理→用户满意→用户忠诚”;第二,“提供额外的服务及功能→感知价值→用户满意→用户忠诚”;第三,“关注网页的设计及内容→感知服务质量→用户满意→用户忠诚”。

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