基于模糊综合评判法的C2C电子商务顾客满意度评价

司爱丽

基于模糊综合评判法的C2C电子商务顾客满意度评价

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C2C电子商务顾客满意度评价直接决定顾客再次消费及推荐消费的意愿，关系到C2C企业市场的进一步发展。目前对C2C电子商务顾客满意度评价的研究大都停留在影响因素分析方面，缺少具体的操作依据，尤其缺少定量研究。本文采用模糊综合评判法把定性的指标进行量化，并结合C2C电子商务企业进行客观的计算，从而准确测度C2C电子商务顾客满意度数值。

模糊综合评判法；C2C电子商务；顾客满意度

随着电子商务的发展，网络购物已进入寻常百姓家，据艾瑞咨询发布的最新数据显示，2012年中国网络购物市场交易规模达13040亿元，较2011年增长68%，其中C2C电子商务所占比例为70.3%，而2011年C2C电子商务所占比例为76.8%［1］；相对而言2012年中国网购市场中B2C交易规模达3869.9亿元，占中国整体网络购物市场交易规模的比重为29.7%，较2011年的23. 2%增长了6.5个百分点。由此来看，C2C电子商务如何保住已有的市场份额并力争有所突破已迫在眉睫，提高顾客满意度，保住老顾客并开发新顾客是C2C的必由之路。

一、C2C电子商务顾客满意度研究现状

关于C2C电子商务顾客满意度研究，国外要比我们早得多。1999年，Lee在《Comprehensive Model of Internet Consumer Satisfaction》就分析出网络顾客的满意度直接决定了重复购买率，并据此建立了电子商务顾客满意度模型［2］；Szymanski和Hise则认为顾客在网络购物过程中的感受就是网络顾客满意度，便利性、网站设计和财务安全是影响顾客满意度的重要因素［3］；Yang和Jun的研究认为评判网络服务质量最重要的因素是其可靠性；Vijayasarathy和Jones把网络购物者作为一个群体进行研究，认为顾客对计算机的偏好和对网上购物的态度决定了满意程度［4］；Kathleen Van Seoyoe则提出信息是网络购物过程中的重要组成因素［5］。

国内有关这方面的研究是从上世纪末我国第一家C2C网站易趣网出现之后起步的。杨红芬通过研究认为网上零售的关键是使顾客满意，而影响顾客满意的因素主要是系统绩效、产品信息、商品、保证、顾客关系［6］；查金祥和王立生的研究表明消费者感知的购物网站服务质量和顾客自身对网站的期望共同决定其对购物网站的满意度，网站设计特色对网络顾客满意度并没有显著的正向影响，网络安全性、价格优势和产品质量保证是影响网络顾客满意度最为重要的因素［7］；董西梅参照网络消费者满意度综合模型（Lee）和美国BizRate网络营销评估法设计了一个基于电子商务的顾客满意度指标体系并采用主成分分析与“重要性——绩效”模型相结合的方法给出了电子商务顾客满意度测评模型［8］；洪剑锋在传统顾客满意度的研究基础上，根据C2C电子商务的特性，分析了新的购物环境下影响顾客满意度的四个因素——C2C网站、具体网店、网店类型、消费者个体特征［9］；徐冬磊、汪祖柱将影响C2C电子商务顾客满意因素归结为C2C网站（平台）特性、网络商店情况、售前售后服务、交易支付、物流配送，并构建了相关模型［10］。

以上文献主要集中在对C2C电子商务顾客满意度影响因素及模型建立的研究，缺乏具体的评判依据和定量计算。本文在分析和总结现有文献的基础上，采用模糊综合评判法弥补了这一研究领域的不足。

二、构建C2C电子商务顾客满意度评判指标体系

国内外对顾客满意度的研究由来已久并取得了大量成果，构建了多种评判模型，应该说这些模型结合特定的国家特色和行业背景都有着明显的实践意义，如瑞典顾客满意指数模型（SCSB）、美国顾客满意度指数模型（ACSI）、欧洲顾客满意度指数模型（ECSI）、中国顾客满意度指数测评基本模型（CCSI）等。为了构建出符合我国电子商务市场特色的C2C电子商务顾客满意度评判模型，本文在研究这些测评模型的基础上，借鉴国内外已经取得的研究成果，再结合我国C2C电子商务行业的特性，建立了C2C电子商务顾客满意度评判指标体系（见表1）。

表1 C2C电子商务顾客满意度评判指标体系

在C2C电子商务顾客满意度评判指标体系中设置四个一级指标，分别为C2C电子商务平台U1、网络商店U2、客户抱怨U3、客户忠诚U4；在一级指标下设置二级指标，在C2C电子商务平台U1下设置易用性U11、安全性U12、支付方式U13、声誉度U14；网络商店U2下设置商品质量U21、商品价格U22、商品种类U23、商店设计U24、沟通U25、物流配送U26；客户抱怨U3下设置投诉渠道U31、投诉处理U32；客户忠诚U4下设置再次消费的意愿U41、推荐消费的意愿U42。

三、建立C2C电子商务顾客满意度模糊综合评判模型

模糊综合评判是借助模糊数学的一些概念，应用模糊关系合成的原理，将一些边界不清，不易定量的因素定量化，从多个因素对被评判事物隶属等级状况进行综合性评判的一种方法。模糊综合评判作为模糊数学的一种具体应用方法，其基本原理是首先确定被评判对象的因素（指标）集和评判（等级）集；再分别确定各因素的权重和它们的隶属度向量，获得模糊评判矩阵；最后把模糊评判矩阵和因素的权重向量进行模糊运算并归一化，最终得到模糊评判的综合结果。

（一）一级模糊综合评判模型

1.确定C2C电子商务顾客满意度评判因素集

因素集是指综合评判中各评判因素所组成的集合，C2C电子商务顾客满意度评判的因素集可以设定为U=｛U1，U2，…，Un｝，其中Ui（i=1，2，…，n）为影响评判对象的因素。根据前文所构建的C2C电子商务顾客满意度评判指标体系，可以设U=｛U1，U2，U3，U4｝=｛C2C电子商务平台，网络商店，客户抱怨，客户忠诚｝，其中U1=｛U11，U12，U13，U14｝=｛易用性，安全性，支付方式，声誉度｝，以此类推设置其它指标层因素集，见表1。

2.确定评判集（等级）

以评判者对评判对象可能做出的各种总的评判结果为元素建立评判集。设评判集为V=｛v1，v2，…，vn｝，其中vi（i=1，2，…，n）表示评判结果，n表示评判个数，评判个数根据研究需要来确定，太多会使等级之间难以区分，太少则不够细致。本研究设置评判等级数为5，即评判集V=｛v1，v2，v3，v4，v5｝，v1为非常满意、v2为满意、v3为较满意、v4为一般、v5为不满意，其中u14、u41、u42的等级相应设为很高、高、较高、一般、较低。为了使评判人更易于对各指标进行评判，同时计算更加方便，本文采用5级李克特量表（Likert Scale）［11］，对评判集中的5个级别分别进行赋值，按10分制打分，各等级所对应的分值区间分别为［8-10］，［6-8］，［4-6］，［2-4］，［1-2］，如表2所示，由此评判集中的评判等级转化成了定量指标。

表2 评判等级及相应分值表

3.确定权重集

4.构建模糊变换矩阵

根据评判等级对因素中的每个因素进行评判，就构建起了评判因素与评判等级之间的模糊变换矩阵R。

5.建立一级多因素模糊综合评判模型

由于单因素的模糊评判仅仅反映一个评判因素对评判对象的影响状况，为了全面反映各种因素对评判对象的影响情况，就需要进行多因素综合评判。根据权重集W=｛w1，w2，…，wn｝｝和模糊评判矩阵R可构造如下一级模糊综合评判模型。

其中0≤bi≤1，，i=1，2，…，n。这里“·”为模糊合成算子，本文选择M（·，+）算子做模糊变换。

（二）多级模糊综合评判模型

在对事物进行评判时，往往会有很多因素对其产生影响，而且这些因素之间存在明显的层次关系，因而在具体进行评判时，就需要首先对最低层的因素进行评判，然后再对上一级因素进行评判，以此类推，直至最高层。根据本文建立的指标体系，需要构建如下二级模糊综合评判模型。

上式中W为综合评判中n个因素的ui的权重，即ui层对上一层的权重，wi为ui（ui1，ui2，…，uik）中第i个因素uij的权重；R和Ri分别为第一层和第二层的模糊评判变换矩阵。B综即为U的综合评判结果。

四、实例分析

淘宝网作为我国C2C网站，一直在C2C市场上稳居霸主地位，2012年网上交易额更是高达人民币8253亿元左右［1］，因此把淘宝网作为研究实例具有典型的代表性。本文采用问卷调查法，对曾经在淘宝网上购过物的消费者进行调查。采用模糊综合评判法的过程如下：

（一）确定各指标的权重

运用模糊层次分析法，确定各指标的权重。首先根据表1的指标体系构造出目标层与第一准则层（一级指标）、第一准则层（一级指标）与第二准则层（二级指标）的优先关系矩阵，然后利用Matlab进行运算，利用幂法计算排序向量，精度设置在0.0001范围内，即可获得各因素的权重，结果如下：

W=（0.294 1，0.343 9，0.166 9，0.195 2）

W1=（0.197 3，0.312 4，0.177 9，0.312 4）

W2=（0.235 5，0.198 1，0.131 8，0.110 8，0.151 0，0.1729）

W3=（0.400 0，0.600 0）

W4=（0.400 0，0.600 0）

（二）建立评判矩阵

本次调查共发放问卷450份，收回有效问卷420份并进行了统计，得出二级指标上每个因素对评语等级上的每个等级的隶属度，综合汇总建立评价矩阵如表3所示。

表3 淘宝网顾客满意度模糊评价矩阵

（三）进行模糊综合评判

由Bi=Wi·Ri=｛b1，b2，…，bn｝可得：

B1=W1·R1=（0.1438，0.3794，0.3027，0.1546，0.0196）

B2=W2·R2=（0.1384，0.3058，0.2709，0.2301，0.0550）

B3=W3·R3=（0.0980，0.1880，0.2320，0.3800，0.1020）

B4=W4·R4=（0.1380，0.3300，0.1480，0.3220，0.0620）

归一化处理后，

B′综（0.1332，0.3125，0.2497，0.2508，0.0538）

淘宝网的最终顾客满意度评价值B总评= 5.467 9根据评判等级及相应分值表计算的结果表明顾客对淘宝网的满意度评价是“较满意”。

（四）结果分析

通过上面的计算结果可以看出，顾客对淘宝网本身还是满意的，尤其是“平台的易用性、安全性、支付方式及淘宝的声誉度”都取得了顾客的首肯，这与支付宝工具的推出有着直接的关系；顾客同时认为网上商店的商品种类非常丰富，这也是吸引顾客进行网上购物的重要因素；不足之处是“顾客的投诉处理”满意度较低，因而建议淘宝网加大投诉渠道的建设，增加投诉渠道的多样性，提高投诉处理的效率。

五、结束语

C2C电子商务顾客满意度直接关系到顾客自身再次消费及推荐他人消费的意愿，关乎到企业市场的保有和扩大，采用模糊综合评判模型能够把定性与定量相结合，通过运算得出顾客满意度评价的精确值，有利于C2C电子商务企业准确把握实际情况，采取针对性的提高顾客满意度举措。

［1］艾瑞咨询网.2012年中国网络购物市场交易规模超1.3万亿［EB／OL］http：／／www.iresearch.com.cn

［2］Lee M K O.A Comprehensive Model of Internet Consumer Satisfaction［R］.City University of Hong Kong，1999.

［3］Szymanski D M，Hise R T.E-satisfaction：An lnitial Examination［J］.Journal of Retailing，2000.76（3）：309-322.

［4］Yang Zhilin，Minjoon Jun.Consumer Perception of E-service Quality：From Internet Purchaser and Nonpurchaser Perspectives［J］.Jorunal of Business Strategy，2002，19（1）：19-41.

［5］Kathleen Van Scoyoc.An examination of a multidimensional model of customer satisfaction with internet purchasing［M］.［S.L.］：Bell &Howell Information and Learning Company.2002：112-113.

［6］杨红芬.网上零售业的关键——顾客满意［J］.市场与电脑，2002（9）：34-36.

［7］查金祥，王立生.网络购物顾客满意度影响因素的实证研究［J］.管理科学，2006，19（1）：50-58.

［8］董西梅.电子商务顾客满意度指标体系及测评模型［J］.科技情报开发与经济，2007，17（27）：153-155.

［9］洪剑锋.C2C模式下顾客满意度影响因素探讨［J］.新西部：下半月，2007，9X：49-50.

［10］徐冬磊，汪祖柱.C2C电子商务顾客满意度的影响因素及其模型［J］.科技情报开发与经济，2010（3）：143-146.

［11］亓莱滨.李克特量表的统计学分析与模糊综合评判［J］.山东科学，2006，19（2）：18-23，28.

F272

A

1673-1794（2014）01-0046-04

司爱丽，安徽财贸职业学院副教授，经济学硕士，研究方向：电子商务、网络营销（合肥230601）。

安徽省高校优秀青年人才基金重点项目：合成谬误理论下安徽省新兴产业信息资源对接模式研究（2013SQRW099ZD）；2013年安徽省高职高专专业带头人资助项目

2012-05-09

刘海涛