O2O移动电子商务平台评价指标体系构建

侍佳慧，吕红波

(浙江万里学院 物流与电子商务学院，浙江 宁波 315100)



O2O移动电子商务平台评价指标体系构建

侍佳慧，吕红波

(浙江万里学院 物流与电子商务学院，浙江 宁波 315100)

依托网络问卷的调查统计，借鉴和选取24个评价指标，用于评价用户对电子商务平台的服务质量需求，进而运用探索性因子分析提取出主成分因子，归纳出五个主成分因子:产品及服务质量体验、个性化体验、产品运营体验、基础建设体验以及界面交互体验，并且运用验证性因子分析对所构建的评价体系进行检验，最后确定评价指标体系。

移动电子商务；商务平台；因子分析；评价指标体系

移动电子商务在线上线下服务中的科学应用，能够促进应用模式的完善，实现营销创新[1]。通过研究用户对移动电子商务服务的需求，明确其服务质量的影响因素，以此来构建移动电子商务的评价指标体系，不仅有利于电子商务服务商和运营商降低成本，提高管理效率，而且可以为用户提供更加方便快捷、更具个性化且周到的O2O产品和服务，实现互利共赢。

移动O2O电子商务平台跟其他移动应用平台最大的区别是注重线下消费后的体验，是对产品和服务实际的体验。正因如此，移动O2O电子商务的评价指标需站在用户角度选取，更需要运用一定的方法对问卷回收的数据进行统计分析。本文运用因子分析，能够根据数据的内在逻辑性，对数据进行简化和降维，最后形成所需的主成分因子。

1 O2O移动电子商务评价指标的初步选择

本文从国内外文献中初步选取了UI(用户界面)体验、产品内容体验、软件安全体验、服务质量体验、个性化体验五个一级指标[2，3]。

A. UI体验是用户在应用平台使用过程中的主观感受，用户对移动应用软件良好的第一印象能够提高移动应用软件的粘性。UI体验下的二级指标选取了界面布局、界面导航、交互人性化、APP加载/登录时间、操作过程流畅，购买流畅指导、评价反馈六个方面。

B.产品内容体验能直接决定用户是否购买O2O产品，好的产品内容可以提高用户对移动应用软件的粘性，是培养用户忠诚度的有效途径之一。移动O2O电子商务应用软件功能十分丰富，用户可以很方便地对移动服务商提供的O2O产品进行信息的搜索查询，对产品进行提前预订支付，线下消费后能够分享心得体验，所有的支付购买行为都是以产品内容为基础，用户体验与产品内容及其产品属性密切相关。产品内容体验下的二级指标选取产品价格、产品实时更新性、产品全面性、产品信息可靠性、产品丰富多样性、产品可预定性以及会员返利七个方面。

C.软件安全体验不管是PC端还是移动端都是服务运营商和用户关注的问题。软件的安全是用户进行移动O2O电子商务交易购买行为的前提条件，用户在进行购买支付行为前往往会考虑到此笔交易是否真实有效，自身的银行账户和个人信息是否会被泄露得不到保护等等。因此，移动O2O电子商务运营商要在解决用户关注的安全问题之后再为其提供优质产品服务。软件安全体验下的二级指标选取支付安全性和便利性、交易真实性、数据信息保密性三个方面。

D.服务质量体验能够提高产品的购买率，吸引线下以及潜在用户，培养用户的忠诚度。企业的知名度和良好的信誉度是吸引用户下载应用软件并且进一步购买O2O产品的重要原因之一，用户在进行线下消费体验到的优质服务质量会进一步给企业带来良好口碑，这是给企业带来的最好宣传方式。服务质量体验下的二级指标选取知名度与信誉度、服务易用性、线下服务质量、应急补救能力、咨询热线、投诉途径五个方面。

E.个性化体验是指不同用户对O2O产品信息的需求和期望是不同的，移动O2O电子商务运营商在提供产品或者服务时，要考虑到用户个体间差异，其对产品的需求和偏好等方面的不同，需要不断完善在线O2O服务功能，满足用户的多样性需求。个性化体验下的二级指标选取个性化服务、升级更新及时性、用户期望偏好三个方面。

2 问卷调查

为了探究选定的评价指标是否满足评价体系的科学性和真实性，本文发放调查问卷进行调查，回收并使用SPSS软件对回收数据进行分析。

2.1 调查问卷的设计

问卷包含两部分内容:第一部分是主体部分，包括一个五点式李克特量表，用来测量用户认为这些选取的评价指标在他们体验过程中的重要性。第二部分是对评测用户的基本情况通过其学历水平、收入状况、行业的分配比例以及其对评价指标的影响。

2.2 调查问卷的发放

本文的调查对象是曾经利用移动O2O电子商务应用软件进行信息查询或者已经在该软件上预定O2O产品进行消费的用户。为了方便快速在一定时期内得到一定数量的样本，本文采取了电子问卷形式进行问卷的发放，选择“问卷星”进行问卷的发放和回收。“问卷星”较其他网络问卷更加专业，网络问卷虽然方便散播，但有效性比较低，“问卷星”能够通过设置答卷IP地址不重复，信息来源渠道不重复等方式来提高问卷的有效性。为了使问卷题目更加有效，首先在小范围内进行散播，进行了10份问卷的预测，得到的结果有一些小瑕疵，但可以在一定程度上得到预期效果，最后经过修改一些选项的设置，推送调查问卷的链接，在QQ以及微信上散播。

2.3 调查问卷的回收

本次问卷的推送和管理通过“问卷星”进行，共采集了210份问卷，发放统计时间周期为3 d。按照答卷时间大于1 min，IP地址不重复等条件剔除无效问卷，筛选得到有效问卷184份。从调查对象O2O产品购买类型、最经常浏览的移动O2O电子商务应用软件以及其个人信息，包括性别、年龄、学历、月收入、职业五个方面进行了统计。

从统计数据来看，对于O2O产品的购买，购买过车票和酒店的比例分别占比64.1%和63.6%。其次是景区门票，占比54.9%。49.5%的用户通过移动O2O电子商务应用软件进行过机票的预定，其他项中还包括一些O2O套餐的预定。可见，移动O2O电子商务应用因其可移动性和方便快捷性迅速改变人们的生活方式，随着移动O2O电子商务模式的不断完善，还将会被更多用户所接纳。从性别组成来看，男性与女性比例接近1∶1，可看出移动O2O电子商务应用软件的受欢迎程度与性别无关。从年龄分布来看，18～24岁的调查对象最多，占64.1%，其次是24～30岁人群，占比16.8%，30～49岁、40岁以上以及18岁以下年龄段分别为6.0%、12.0%和1.1%，从这组数据可看出移动O2O电子商务受到青年群体的欢迎，他们熟悉网络使用且青春活力，使他们有通过O2O外出的强烈愿望。从学历层面而言，高学历者是移动O2O电子商务的主要人群，本科以及本科以上学历的用户占74.2%，大专占15.8%，较高学历者学习能力较强，对新事物接受力强，特别是对移动O2O电子商务这种新的O2O模式的认可度较高。从收入层次来看，收入低于5 000元的用户占77.4%，鉴于本次样本中青年人特别是学生占比较大，其收入水平较低，因此统计的数据有些集中。但也可看出移动O2O电子商务的O2O产品具有个性化及性价比高的特点，受到中低收入用户的欢迎。

本文运用SPSS20.0统计软件，以回收的184份有效问卷的数据为基础，考察以用户体验为基础的移动O2O电子商务评价问卷的可靠性。统计结果显示，问卷量表的总体Alpha值为0.979，说明问卷可靠程度较高，量表信度较好。

3 探索性因子分析

对调查问卷中影响移动O2O电子商务用户体验的24个指标进行探索性因子分析，分析过程先对问卷的描述性统计量进行建表，进而运用主成分分析法抽取固定因子，用最大方差法对因子负荷矩阵进行旋转。

3.1 KMO 和 Bartlett 的检验

经计算后，KMO值为0.955，Bartlett球形检验显示，卡方值3871，自由度df为276，Sig为0.000，显著性概率小于0.001，显现预设定的变量间具备相关性，适合进行因子分析。

3.2 因子分析总方差解释

分析各因子的贡献情况，因子一28.223%，因子二13.192%，因子三13.163%，因子四11.928%，因子五9.669%。五个因子的累计方差贡献率为76.175%，因子具有良好的解释概括性，后续的因子由于其贡献偏小，不再适合提取因子进行分析。

3.3 因子载荷矩阵

通过进一步的因子载荷矩阵对5个因子进行旋转分析，旋转在 7 次迭代后收敛。

4 移动O2O电子商务评价体系

从旋转成分矩阵中可得出5个主成分因子(一级指标)的影响因素(二级指标)，例如: 第一主成分因子的影响因素为：A20应急补救能力到A14支付的安全性和便利性。本次回收结果虽然离预想评价指标有差异，总体指标还是能在一定程度上反映对移动O2O电子商务平台的评价，经过调整，得出以下最终评价体系。

A. 产品及服务质量体验一级指标，包括了应急补救能力、交易真实性、数据信息保密性、咨询热线、知名度与信誉度、投诉途径、产品信息可靠性、服务易用性、服务预约、价格、网络支付安全性和便利性11个二级指标。这一指标涉及移动O2O电子商务平台产品、服务质量以及平台安全问题，是影响应用软件的主要因素。

B.产品运营体验一级指标，包括产品实时更新性、产品丰富性、产品全面性以及会员返利4个二级指标。这一指标是吸引用户购买率，提高对平台忠诚度的有效因素。

C.个性化体验一级指标，包括个性化服务、升级/更新及时性、用户偏好和期望3个二级指标。这一指标反映了不同用户对服务信息的需求和期望是不同的，能够满足不同用户对O2O产品的需求。

D.基础建设体验一级指标，包括APP加载/登录时间、评价反馈以及操作流程方便简洁3个二级指标。这一指标是由移动O2O电子商务应用软件的质量决定的，不受产品和服务的影响。

E.界面交互体验一级指标，包括界面布局、界面导航、交互人性化3个二级指标。这一指标能够使用户对应用软件形成自我感知，良好的交互设计能加强浏览与阅读，彰显品牌特性以及形象。

5 验证性因子分析

利用AMOS统计工具，将184个样本进行验证性因子分析，其输出结果表明数据拟合有效。详见表1。

表1 验证性因子分析模型拟合度指数Tab.1 Confirmatory factor analysis of model fitting degree index

一般认为近似误差平方根RMSEA值≤0.05时，数据与检验模型的拟合度很好，RMSEA 值≤0.08 时拟合程度较好；而规范拟合指数 NFI、相对拟合指数RFI、增量拟合指数IFI、塔克-刘易斯指数TFI、比较拟合指数CFI值均≥0.9时通过拟合检验[4] [5]。

分析结果显示，模型中的 NFI 值为0.918，大于0.9，假设通过；RFI 值为 0.831，小于0.9，假设不通过；IFI 值为0.944，大于0.9，可接受假设；TFI 值为0.922，假设通过；CFI值为0.853，小于0.9，假设基本通过。通过验证性因子分析得出，模型的 RMSEA 值为0.066，假设基本可以接受。因此，本模型的拟合程度较好，问卷量表具有良好的有效性。对移动O2O电子商务平台用户体验进行二阶因子分析，观测变量因子载荷值均大于0.5，表示验证性因子分析结构模型是可接受的。

6 结论

本文通过浏览相关文献，整理出有关于用户体验、移动O2O电子商务的指标因子，据此进行概括总结出以用户角度出发影响移动O2O电子商务的因素，确定包括为产品及服务质量体验、个性化体验、产品运营体验、基础建设体验以及界面交互体验5个一级指标的研究模型。进而以文献研究的初步模型为基础，设计网络调查问卷，运用探索性因子分析提炼出影响移动O2O电子商务质量的主成分因子，并且运用验证性因子分析对构建的评价体系进行检验，对模型与问卷数据之间进行拟合，优化评价体系，为电子商务平台评价提供借鉴。

[1] 于岚，殷淑娥．浅谈移动电子商务在旅游中的应用模式与营销创新[J]．牡丹江教育学院学报，2015，(03):124-125.

[2] 余向洋,等．游客体验及其研究方法述评[J].旅游学刊，2006，(10):91-96.

[3] 严雪．基于4G网络技术的移动旅游电子商务平台探究[J]．电子科技，2013，(04):51-52.

[4] 张建同，孙昌言.以Excel和SPSS为工具的管理统计[M].北京：清华大学出版社，2005.

[5] 马朋.基于用户体验的移动互联网在线旅游服务质量影响因素研究[D].湘潭大学, 2014.

Construction of evaluation index system of O2O mobile e-commerce platform

SHI Jia-hui, LV Hong-bo

(Logistics and E-commerce College of Zhejiang Wanli University, Ningbo 315100, China)

Based on the network survey questionnaire, 24 evaluation indexes were selected for evaluation of the users for e-commerce platform service quality, so that the principal component factors can be extracted through exploratory factors and five factors were summed up: experience of product and service quality, personalized experience, product operation experience, infrastructure experience and interface interactive experience. The evaluation system was tested with confirmatory factors, and the evaluation index system was finally determined.

Mobile e-commerce; Commercial platform; Factor analysis; Evaluation index system

2017-01-06

国家级大学生创新创业训练计划项目(201610876013)

吕红波(1978-)，男，硕士研究生，讲师。

F724.6

B

1674-8646(2017)04-0018-03