网购促销季消费者满意度研究

徐大伍

（安徽机电职业技术学院 经贸管理系，安徽 芜湖245000）

网购促销季消费者满意度研究

徐大伍

（安徽机电职业技术学院 经贸管理系，安徽 芜湖245000）

随着互联网的快速发展，“双十一”已经成为消费者的网络购物节。研究影响网购促销季消费者满意度的各个因素，在此基础上构建网购促销季顾客满意度的影响因素模型，并通过实证分析的方法验证所建模型。结果表明：网购促销季顾客满意度与售后服务、物流快递、促销方式、产品价格、网络购物安全、电商诚信度影响显著，与第三方支付、交易平台关系影响不显著。

网购促销季；服务质量；顾客满意；

一、引 言

2014年11月12日凌晨，阿里巴巴宣布前一天的交易额突破571亿元，“双十一”狂欢节创造了中国网购奇迹。其中阿里移动端成交额达到243亿，是2013年移动交易额的4.54倍，占到当年总成交额的42.6%，创下了电商平台单日成交的新高。在交易额不断飚升的同时，出现的问题也层出不穷。零售电商平台方面主要有网络诈骗、假冒伪劣产品过多、退换问题、服务不周、账户安全等；网络团购平台方面主要有价格欺诈、团购时间、快递费用、团购返券、售后服务不完善等。目前有关消费者满意度的研究成果对于指导企业有一定的参考价值，但是在帮助网购促销季实现顾客网购满意度的提高方面仍然存在不足。由于这种新型的电子商务购物模式发展时间比较短，国内外尚未形成电子商务顾客满意度测评的标准模型，研究顾客群体不一致，每个企业的企业文化和经营特点各有差异，加之之前的研究所针对的中国当今经济环境与历史情境有较大差异，因此为了提高网购促销季的顾客网购满意度，有必要进一步对当前大型电子商务企业的顾客进行调查研究，明确影响顾客在网购促销季满意度的关键因素和企业所应改善之处。

二、研究设计

（一）研究假设

根据网上购物的特点以及网购促销季自身的特点，在建立网购促销季网络购物满意度测评假设模型之前，提出3个假设：（1）促销形式、产品价格、交易平台、物流快递、售后服务、网络购物安全、第三方支付以及电商诚信度对网络购物感知服务质量有显著的正向影响；（2）促销形式、产品价格、交易平台、物流快递、售后服务、网络购物安全、第三方支付以及电商诚信度对促销季网上购物满意度有显著的正向影响；（3）促销季网络购物感知服务质量对网购促销季顾客网上购物满意度有直接影响。

（二）研究模型

基于以上假设，提出以促销季网购的8个维度为自变量，以促销季网络购物感知服务质量为中间变量，以促销季网络顾客满意度为因变量建立理论模型，如图1所示。

图1 理论模型

（三）问卷设计

问卷设计共包括两部分。第一部分为被调查者的基本信息，包括被调查者的性别、年龄、消费水平、网购年龄。第二部分为调查的主题内容，包括消费者在促销季购物过程中的促销形式、产品价格、交易平台、物流快递、售后服务、网络购物安全、第三方支付以及电商诚信度、促销季网络购物感知服务质量、网上购物满意度等变量的测量。

三、实证分析

（一）样本统计

以纸质形式进行发放，共发放318份，收回310份，问卷整体回收率97.48%。其中有15份为无效问卷，剩余共计获得295份问卷，有效回收率为92.76%。学者Gorsueh(1953)认为受试者与题项比例应高于5∶1，样本数尽量大才能确保因素分析结果的可靠性。样本具体分布如表1所示。

表1 样本特征分布表

（二）信度和效度检验

1.信度检验

为确保问卷具有高度的可靠性与一致性，采用相当普遍的Cronbacha一致性系数来测定问卷的信度。采用SPSS20.0统计软件中菜单Analyze功能，在Scale栏中选择 Reliability Analysis，选择模式为Alpha，用信度分析的方法对试验中各个要素进行判断，从而计算出一致性系数值。

表2 克朗巴哈信度系数计算结果

由表2可知，Cronbachα系数为0.851，大于0.7，表示量表27题内部的一致性较好。

2.效度检验

采用因子分析法中的主成分分析法检验问卷的结构效度。通过对KMO值及Bartlett检验，对促销季网络购物感知质量的各个变量进行因子分析，[1]642-646如表3所示。

表3 KMO和Bartlett检验

从表3结果可以得出：KMO取样适当性统计量值为0.791，已达到有价值的标准；Bartlett球体检验值为1280.536，自由度为365，Sig=0.000<0.005，说明各变量之间存在较高的相关性，可以运用因子分析法进行结构效度测量。

3.因子分析

因子分析，即根据相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，用其中较少的因子去描述因素之间的联系，从而提供大量的原始信息。通过使用该方法可以便捷地找出影响促销季网络购物感知服务质量的原因，还可以找出这些原因所占的比重。[2]65-71

根据KMO以及Bartlett球体检验结果，说明样本适合作因子分析。通过碎石图、总方差解释和主成分分析法抽取，观测变量中可提取的8个公因子。将8个公因子包含的指标排序为售后服务、物流快递、促销方式、产品价格、网络购物安全、电商诚信度。

4.相关分析

首先检验变量之间的相关分析，分析结果如表4所示。

表4 研究变量的Pearson相关系数分析结果统计

用同样的方法可得出促销季网络购物感知服务质量、促销季网络顾客满意度的相关分析，从而得出相应系数分别为0.799、0.806，并且都是在0.01水平下显著正相关，因此原始的假设得到了验证。

5.回归分析

回归分析是一种应用非常广泛的统计分析方法，通常用来分析事物之间的统计关系。它主要侧重于考察变量之间的变化规律，并通过回归方程的形式来描述和反映，以便于研究人员准确把握变量受其他一个或多个变量影响的程度，从而为控制和预测等提供依据。[3]245-260

在线性回归分析中，一般需要进行回归方程的拟合优度检验、回归系数的显著性检验和解释变量的多重共线性检验。回归系数如表5所示。

表5 网络顾客满意的回归系数表

在网络顾客满意的回归方程中，促销季网络购物感知服务质量的回归系数为0.358，因此可以得到顾客满意的回归方程为CS=1.727+0.358CP。方程中CS代表因变量顾客满意，CP代表自变量顾客感知。在t检验中，顾客满意、顾客感知的t值分别是4.762、3.692，同时显著性水平p<0.01，这就说明顾客感知、顾客满意的回归系数检验结果是显著的，这两个因子均通过了t值检验。所以回归方程整体通过显著性检验。

[1]雷婷,李存林.B2C电子商务交易平台顾客感知价值、顾客满意与顾客忠诚关系的实证研究[J].商务营销，2012，33(6).

[2]常亚平，朱东红，张金隆.影响消费者重复网上购物行为因素的实证研究——基于电子商务环境和网络商店因素的数据分析[J].市场营销，2009（4）.

[3]薛薇.SPSS统计分析方法及应用[M].北京：电子工业出版社，2004.

责任编辑：吴 夜

The Study of Customer Satisfaction in the Promotion Season of Online Purchasing

Xu Dawu
(Department of Economy and Trading Management,Anhui Vocational and Technical College of Electromechanical Engineering,Wuhu245000,China)

With the rapid development of the Internet,Double 11 has become an online purchasing festival.This paper discusses the factors influencing customer satisfaction in the promotion season of online purchasing.Furthermore,on the basis of the discussion,a model of the influencing factors is constructed and tested through empirical analysis.It turns out that after sales service,logistics and express,promotion strategies,the price of products,the safety of online purchasing and the credibility of e-businesses have a positive correlation with customer satisfaction.On the contrary,there is a negative correlation between third-party payment,trading platform and customer satisfaction.

promotion season of online purchasing;service quality;customer satisfaction

F722.9

：A

：1672-447X（2016）06-0034-03

2016-09-10

2015年安徽高校省级人文社会科学重点研究项目（SK2015A617）

徐大伍（1975—），江苏建湖人，安徽机电职业技术学院经贸管理系讲师，研究方向为市场营销。