B2C电子商务环境下物流配送服务顾客满意度影响因素研究

戴 君，贾 琪，王 晶

（1.对外经济贸易大学 国际经济贸易学院，北京 100029；2.北京工商大学 商学院，北京 100049）

1 引言

随着越来越多消费者开始倾心网上购物，截至2012年底中国网购用户规模达到2.47亿人，同比增长了21.7%，电子商务在中国获得了爆炸式的增长。我国B2C电子商务迅速发展的同时也面临着严峻的挑战，在其发展初期，网络安全、网上支付和物流服务被认为是抑制B2C电子商务发展的三大主要问题。目前为止，网络安全和网上支付问题已经得到了很好的解决，但物流配送服务方面却没有明显的改善。本文通过对B2C网站的物流配送服务顾客满意度影响因素进行研究，建立了物流配送满意度的结构方程模型，通过数据分析找出各潜变量中影响满意度路径系数最大的显变量，这样做不仅可以分析不同的配送因素对当前电子商务环境下顾客满意度的影响程度，而且还可以为电商企业提高配送服务质量找到有力的参考和依据。对数据结果进行分析一方面可以提高电商企业物流配送的服务质量，另一方面电商企业可以在完成物流配送基本功能的基础上，根据客户需求提供延伸业务，即增值服务。从模型中可以看出各观测变量对各潜变量的影响程度，还可以看出各潜变量之间的影响程度，这有助于B2C网站有针对性的对配送服务进行改进，从而提高B2C环境下的配送服务质量。

2 文献综述

Brynjolfsson等（2000）[1]认为由于顾客可以在供应商之间自由选择而极易流失，当物流服务商与顾客接触时，其服务质量必然会影响顾客的满意度，因此研究物流服务质量对顾客满意度的影响非常重要。评价服务质量最常用的工具是由A.Parasuraman等人所提出的SERVQUAL模型，在该模型中，服务质量被定义为顾客对企业服务质量的感知与顾客期望之间的差距，服务质量的测量指标包括有形资性、可靠性、响应速度、信任和移情作用等。Sang Yong Kim 和Young Jun Lim（2001）[2]发现可靠性、娱乐性、信息的质量等因素对顾客选择网站有着重要影响，因而会影响顾客满意度。

国内关于物流配送服务顾客满意度方面有着很多深入的研究。蒋园园（2011）[3]对B2C网络购物环境下物流服务质量的相关文献进行了梳理，并引用Mentzer的观点把物流服务质量分成九个维度，分别是订单释放量、商品完好程度、服务人员的沟通质量、信息质量、订货过程质量、订单准确率、商品质量、误差处理的质量以及时间性；任春玉（2010）[4]构建了电子商务环境下物流配送中心服务质量评价指标体系，包含客户服务指标、订单处理指标、信息服务指标以及配送业务指标四个方面，并采用模糊综合评价法和层次分析法相结合的方法进行评价；李军等（2007）[5]构建了接单及时性、包装质量、配送准时率、途中破损率、配送准确率、人员素质、配送安全性、配送价格、问题处理及时性等九个方面的评价指标体系，他们也采用了层次分析法对模型进行评价；张哲（2010）[6]构建了网购用户对物流配送服务顾客满意度测量的指标体系，包含了商品配送质量、商品配送速度和相关服务质量三个方面的内容。

从现有的研究文献来看，对于电子商务物流配送模式研究得比较多,对于物流配送满意度的研究也有一部分，但是专门针对B2C电子商务环境下的物流配送满意度研究则相对较少。因此，本文采用结构方程模型的方法，构建了B2C环境下物流配送服务顾客满意度的结构方程模型。采用这一方法不仅可以解决不能准确直接测量的潜变量问题，还可以通过数据输出得到不同因素间的直接关系和间接关系，看出各潜变量之间的影响程度，从而为B2C网站提高配送服务质量提供强有力的参考和依据。

图1 艾瑞咨询提出的电子商务物流配送顾客满意度评价体系

3 研究假设

3.1 评价指标的选取

建立一个科学有效的评价体系，是对各B2C电子商务企业物流配送服务顾客满意度进行评价并从中找到差距的前提，而评价指标的选取是建立评价体系的关键所在。本文依据艾瑞咨询公司的调查，建立了电子商务物流配送的三级评价指标体系，如图1所示。

对艾瑞咨询所提出的三级评价指标体系进行分析，并对其提出的指标进行取舍，再联立ACSI模型和SERVQUAL模型进行分析。一方面，考虑到配送服务快速的感知性，而且一些B2C电商是免费配送的，所以对ACSI模型的改变之一就是取消了感知价值这一维度，综合SERVQUAL模型中的五个维度，联系艾瑞体系中的一级指标配送质量和相关服务质量，将ACSI模型中的感知质量分解为感知可靠性和感知礼貌性，感知可靠性主要是对配送质量的感知，而感知礼貌性主要是对配送人员相关服务质量的感知；另一方面，随着电商物流配送的快速发展，为了不断创新和满足客户需求，很多电商推出了区别于其他电商的差异性增值服务，通过对我国电商目前所提供的增值服务的了解，在以上指标体系的基础上增加了增值服务这一指标，最终确定了LDCS模型。

LDCS结构方程模型包括结构模型和测量模型两个部分，其中结构模型包括七个潜变量维度，即感知可靠性ξ1、顾客预期 ξ2、感知礼貌性 ξ3、增值服务 ξ4、顾客满意度 η1、顾客抱怨η2和顾客忠诚 η3。

（1）感知可靠性。SEARQUAL模型中的可靠性是指可靠地、准确地履行服务承诺的能力，这些能力通过顾客对配送快速性、准确性和正确性等的感知体现出来。所以本文设置的感知可靠性（ξ1）包括4个可测量指标，分别是配送及时性x1、配送正确性x2、配送完好性x3以及订单跟踪x4。

（2）顾客预期。B2C环境下物流配送服务的质量不仅与配送的运行质量和配送实力有关，还与顾客的感受和期望有关,ACSI模型中顾客预期是指顾客在购买和使用某种产品或服务之前对其质量的估计。决定顾客顶期（ξ2）的观察变量有3个，包括配送准时性预期x5、配送产品完好性和正确性预期x6和对产品质量的总体预期x7。

（3）感知礼貌性。相对于传统的购物过程，消费者的关注点不仅仅在于商品的质量和价格等方面，更多地会涉及到电子商务企业如何将消费者购买的商品送到他们手上的这一过程，而配送人员是将商品送到顾客手中的载体。当前B2C环境下各个购物网站物流配送人员的服务态度差别较大，一般情况下，自营配送体系下的服务态度要明显好于第三方物流。所以顾客对配送人员的态度、素质和专业性等服务的感知直接会影响顾客对于电商企业的满意度。本文对于感知礼貌性ξ3这一维度设置的观测指标有：配送人员的态度x8、配送人员主动提醒验货x9和配送人员对于误差处理的意愿x10。

（4）增值服务。在选取测量增值服务的指标时，主要考虑的是创新，满足客户需要是增值性物流服务的本质特征。联系各大电商对于物流配送提供的延伸服务，如京东商场在配送最后一公里建立京东自提社区站，顾客可以在自己需要或者自己方便或者急需的时候到自提点提货；另外凡客商场和当当网等均有发货提醒以及退换货免费上门取件等增值服务等。所以本文从3个方面对增值服务（ξ4）进行测度，分别是发货提醒x11、自行提货x12、退换货免费上门取件x13。

（5）顾客满意度。顾客满意度这个结构变量是通过计量经济学变换得到的顾客满意度指数，顾客满意度主要取决于顾客实际感受同预期质量的比较。同时，顾客的实际感受同顾客心目中理想产品的比较也影响着顾客满意度。差距越小，顾客满意度水平就越高。在构造顾客满意度（η1）时选择了2个观察变量：实际配送服务与期望的服务质量的差距y1和实际服务满意程度与期望服务满意度的差距y2。

（6）顾客抱怨。顾客不满意则可能会产生抱怨，决定顾客抱怨（η2）这个结构变量的观察变量有2个，即顾客的正式和非正式抱怨。正式抱怨主要体现在顾客投诉y3这一观测变量上，非正式抱怨则体现在顾客对电商进行的负面宣传y4，通过统计顾客正式和非正式抱怨的可能性，可以得到顾客抱怨这一结构变量的数值。

（7）顾客忠诚。顾客忠诚η3是模型中最终的因变量。它有2个观察变量：顾客重复购买的可能性y5和将电商介绍给别人的可能性y6。顾客如果对某产品或服务感到满意，就会产生一定程度的忠诚，表现为对该产品或服务的重复购买或向其他顾客推荐。

3.2 模型假设

Stank（2003）[7]从顾客访谈中了解到，服务提供者的专业知识越高，对顾客的需求越了解，就越能更好的满足顾客需求，与顾客建立良好的关系，促使物流企业建立最佳的运营方式。Wolfingbarge（2003）等[8]通过实证分析得出了可靠性是指电子商务企业交付商品及服务的准确性，以及交付时间符合规定时间的程度，他们在电子商务服务质量的实证研究中指出，服务可靠性对顾客满意度和顾客忠诚都具有显著的影响。Parasuraman等（2001）[9]发现可靠性对顾客的满意度有着显著的正向影响。本文提出以下假设：

H1：感知可靠性对B2C电子商务顾客满意度具有显著影响。

Fornell等（1992）[10]在ACSI模型中提出了顾客期望、感知质量这两个变量，它们影响顾客的满意度，是顾客满意的前因。李翔等（2012）[11]构建了DCS模型，其认为顾客期望与感知质量对顾客满意度具有显著的影响。基于以上指标进行分析，增值服务对顾客的影响也是基于感知层面的，所以做出以下假设：

H2:顾客期望对B2C电子商务顾客满意度有显著的影响；

H3:感知礼貌性对B2C电子商务顾客满意具有显著的影响；

H4:配送增值服务对B2C电子商务顾客满意具有显著的影响。

Santouridis等（2010）[12]认为顾客满意与顾客忠诚之间有非常显著的正相关，结合ACSI模型和SERVQUAL模型，通过对以上指标的研究和分析，对于满意度与顾客忠诚和顾客抱怨做出以下假设：

H5:B2C电子商务顾客满意对顾客忠诚具有显著影响。

4 结构方程模型的构建

运用AMOS21.0建立初始理论LDCS模型，如图2所示。

图2 初始理论LDCS模型

根据图2，建立LDCS模型的回归方程式如下：

测量模型的回归方程式为：

结构模型的回归方程式为：

上述方程式中 x1,x2,…,x13与 y1,y2,…,y6为观察变量，ξ1,ξ2,ξ3,ξ4与 η1,η2,η3为潜在变量，e1,e2,…,e13 及 d1,d2…d6与c1,c2,c3为测量误差，λ1,λ2,…,λ19为观察变量与潜在变量之间的路径系数，β1,β2,…,β6为潜在变量之间的路径系数。

5 假设模型的验证

根据模型的19个观测变量进行调查问卷设计，本次的调查问卷采取7点量表进行满意度和可能性的调查，本次调查共发放问卷264份，调查对象主要是在校大学生和上班族等网购人群的主力军；问卷实际回收229份，回收率86.74%；其中有效问卷207份，有效率78.41%。数据收集后采用SPSS18.0和AMOS17.0进行处理，然后进行问卷的信度、效度检验以及LDCS模型检验。

5.1 信度和效度检验

信度指的是测量结果的稳定性，也就是研究者对于相同的或相似的对象（或群体）进行不同测量（不同形式的或不同时间的），其所得结果的一致程度。任何测量的观测值包括了实际值和误差值两部分，信度越高则表示误差值越低。

5.1.1 信度分析。通过SPSS对数据进行可靠性分析，一般如果观测变量数据的Cronbach's a系数大于0.7，表示数据具有较好的信度，系数越接近1表示信度越高。由表1可知，各个观测变量的Cronbach's a系数都超过了0.7，并且总体Cronbach's a系数为0.856，说明该研究量表具有较好的内部一致性。

5.1.2 效度检验。运用SPSS18.0中的因子分析计算得出量表的总体KMO系数为0.821（＞0.8），巴特利特球度检验也是显著的（Sig=0.000＜0.005），故可以进行因子分析。

表1 问卷信度分析表

5.2 拟合度检验

采用AMOS17.0对量表进行验证因子分析，得到因果关系路径图，并以极大似然法和协方差矩阵为基础进行结构方程分析，输出结果如图3所示。判断假定的两变量之间关系是否成立的依据是显著性检验结果和结构参数的方向（正负号）。如果结构参数通过显著性检验，且为正（负）值，则说明两变量正（负）相关；如果没有通过显著性检验，不论正值还是负值都说明两变量之间没有关系。

图3 LDCS结构方程标准化解模型

AMOS输出结果显示，各变量的结构效度可从模型的拟合度指标上予以体现，见表2。

表2 结构方程模型的拟合指标对比状况

由表2可知，经过修正后此模型的卡方值为336.6，自由度为142，拟合指数GFI为0.916，近似误差均方根指数为0.045，各模型指标达到模型良好拟合度的基本要求，说明LDCS结构方程模型具有良好的拟合度。

观察AMOS输出的结果，可得所有观测变量的P值均小于0.05，见表3。各观测变量的标准化载荷系数估计值基本达到要求，这表明模型具有良好的收敛效度。

表3 模型参数路径结果分析表

6 LDCS模型结果分析与启示

6.1 模型结果分析

由表3可以看出，所提假设H1-H5都得到支持，说明感知可靠性、感知礼貌性、增值服务和顾客预期对顾客满意度均存在显著作用，而顾客满意度对顾客忠诚存在显著作用。通过项目总体相关性分析、探索性因子分析、回归分析及信度、效度检验等过程，间接验证了待验证的假设，具体结果如下：

感知可靠性对B2C电子商务物流配送服务顾客满意有直接的正向影响；

感知礼貌性对B2C电子商务物流配送服务顾客满意有直接的正向影响；

增值服务对B2C电子商务物流配送服务顾客满意有直接的正向影响；

顾客预期对B2C电子商务物流配送服务顾客满意有直接的正向影响；

顾客满意对B2C电子商务顾客忠诚有直接的正向影响。

观察模型标准化解（图3），可以找到影响满意度的主要因素：从标准化回归系数可以看出，消费者感知的“配送可靠性”回归系数为0.48，对满意度的影响最大，这代表着感知质量每变动1个单位，则顾客满意度增加0.48个单位；其次是“增值服务”和配送礼貌性，回归系数分别为0.24和0.23，相比较而言，消费者的期望值对满意度的影响相对较小。同时，可以看到满意度对忠诚度的回归系数是0.41，表明越满意的消费者会越忠诚。顾客满意度对顾客抱怨的影响一般情况下是负的，这表示顾客对提供的产品或服务越满意，则顾客产生抱怨的可能性越小。

6.2 对管理实践的启示与建议

由图3可以看到，LDCS结构方程模型的各测量模型的观测变量的因子载荷系数均较高，说明各观测变量对于潜变量都有较为显著的影响。感知可靠性的四个观测变量中，配送的及时性对顾客感知质量的影响最高，顾客期望方面，顾客期望这一指标的系数为0.10，虽然对顾客满意度的影响相对其他指标是最小的，但是从顾客期望的观测指标中可以看出，顾客对商品配送的准时性和配送完好性有较高的期望值。以上说明顾客对于物流配送的时间较为看重，配送的及时性和高速度是提高顾客对配送服务满意的一个重要影响因素，企业可以采取一日多次配送，甚至可以增加夜间配送等加快配送速率。感知可靠性的另一方面，配送商品完好性的载荷系数较高，对顾客的质量感知影响较大，说明顾客对于配送质量好坏的一个直接判断就是所购商品是否有损坏；配送的正确性和订单跟踪的载荷系数分别是0.63和0.60，对顾客感知可靠性的影响较大，所以B2C企业应该注意加强这些方面的管理。

感知礼貌性中配送人员态度较其他指标的载荷系数高，对感知礼貌性的影响最大，因此，配送人员对顾客的态度对于顾客的满意与否也很重要。从当前现状来看，电商对于配送人员任职资格的要求较低，配送员招聘没有学历的限制，只要能够识字、骑车、并具备本地户口即可。这样的配送员队伍以完成基本的送货为目的，但无法完成一些特殊情况的配送。B2C网站应该注重对配送人员的培训，一方面要提高配送人员沟通能力和个人素质，要求配送人员在配送过程中维护企业形象；另一方面要提高配送人员的专业能力，以提高顾客对配送服务的满意度，从而使得电商在竞争中处于更有利的地位。

在增值服务方面，从图3可以看出，顾客自行提货这一服务指标的系数为0.77，对增值服务的影响最大。由此可见，自行提货这一增值服务对于提高顾客满意度有着重要的作用。企业提供自行提货这一增值服务，顾客可以在自己需要或者在自己方便或者急需的时候到自提点提货，而且退换货免费上门取件这一服务指标的系数也相对较高，可见B2C电商提供退换货免费上门取件这一服务的重要性，提供这一服务一方面满足了顾客退换货的便利需求，另一方面体现了电商企业对自己商品质量的信心。创新、满足客户需求是增值性物流服务的本质特征，企业应该不断发现顾客需求，不断满足顾客需求，并不断为顾客提供更多区别于其他企业的差异性服务。

7 结论

本文在ACSI模型和SERVQUAL模型的核心概念和架构的基础上进行改进，分析了B2C电子商务环境下物流配送服务质量对顾客满意度的影响，提出了研究假设，并采用结构方程模型进行假设检验，最终建立了LDCS模型。研究结果显示模型存在一定的合理性，构建的结构方程模型的可信度、拟合效果都可接受。结构方程模型的分析表明，改进后的模型可以对实际B2C物流配送服务顾客满意度的评价进行较好的解释，可以看出各观测变量对各潜变量的影响程度，还可以看出各潜变量之间的影响程度，这有助于B2C网站有针对性的对配送服务进行改进，提高配送服务质量。

物流配送服务顾客满意度的结构关系模型是动态的，模型的构建和完善仅基于一次调查数据是远远不够的，后续的研究将朝着模型准确性和评价的价值方面进行，并将研究的对象扩展至B2B、B2C等网站的物流配送，这将使得研究结论能全面提升电子商务物流服务的质量。

[1]Brynjolfsson E,M D Smith.Frictionless Commerce A Comparison of Internet and Conventional Retailers[J].Management Science,2000,46:563-585.

[2]Kim Sang Yong,Lim Young Jun.Consumers’Perceived Importance of Satisfaction with Internet Shopping[J].Electronic Markets,2001,11(3):148-154.

[3]蒋园园.B2C网络购物物流服务质量评述[J].中国集体经济,2011,(6):119-120.

[4]任春玉.面向电子商务的配送中心服务质量评价研究[J].哈尔滨商业大学学报(自然科学版),2010,(6):718-722.

[5]李军,史伟.物流配送业客户满意度评价[J].工业工程,2007,(5):127-130.

[6]张哲.网购用户对物流配送服务满意度测评体系研究[J].物流科技,2010,(11):27-28.

[7]Mentzer John T,Daniel J Flint,Thomas M Hult.Logistics Service Quality As a Segment-Customized Process[J].Journal of Marketing,2001,65(2):82-104.

[8]Wolfinbarger M,Gilly M.eTail Q:Dimensional Zing,Measuring and Predicting Tail Quality[J].Journal of Retailing,2003,79:183-198.

[9]Parasuraman A,Zeithaml V A,Malhotra A.E-S-QUAL:A Multipleitem Scale for Assessing Electronic Service Quality[J].Journal of Service Research,2001,(3):213-233.

[10]Fornell C.A National Customer Satisfaction Barometer:The Swedish Experience[J].Journal of Marketing,1992,56(1):6-21.

[11]李翔,梁万华.B2C环境下物流配送服务满意度评价研究[J].华北电力大学学报(社会科学版),2012,(6):40-45.

[12]Santouridis I,Trivellas P.Investigating the Impact of Service Quality and Customer Satisfaction on Customer Loyalty in Mobile Telephony in Greece[J].TQM Journal,2010,22(3):330-343.