基于模糊层次分析法的B2C模式下物流配送服务质量评价体系构建

摘 要：通过对物流服务质量内涵进行系统分析及深入研究，将B2C模式下影响消费者感知物流配送服务质量前置限定因素归因为客户化定制服务质量、回应质量、支付质量及服务失误补救质量，构建了科学、系统的基础性研究框架及规范，并运用层次分析及模糊综合评价法以京东商城为调研对象进行实证分析，研究结论显示该评价体系具有较好的合理性及可操作性。

关键词：物流配送服务质量；评价体系结构；层次分析法；模糊综合评价

中图分类号：F713.365.1 文献标识码：A

Abstract： By the systematical analyze and further research to the connotation of logistics service quality， and attributed the front limited element of influential customer perceptive logistics service quality under the B2C mode to customization service quality， feedback quality， payment quality and remedy quality for service mistake， constructed scientific and sysmatical basic research frame and standard， and adopted fuzzy analytical hierarchy processing executed the reality analyze to Jingdong mall， the conclusion of research showed that the assessment system possessed the more reasonable and operative characteristics.

Key words： logistics distribution service quality； evaluation system structure； analytic hierarchy process； fuzzy comprehensive evaluation

0 引 言

相對于新消费者阶层日益稀缺时间资源及有限努力付出网络购物以其优越便利性倍受青睐，然而新消费者阶层选购商品分散性、随机性特质通常会引致现代物流配送呈现小规模、高频度特征，其对B2C模式下物流配送服务质量亦构成严峻挑战。据此，如何在确保配送商品质量前提下优化配送方案、降低运营成本、提升服务理念，便成为我国电商（Electronic Business， EB）企业改善互联网顾客关系质量、提升顾客态度忠诚及行为忠诚的关键所在。

1 评价指标体系构建

本文将B2C模式下影响消费者感知物流配送服务质量前置限定因素细化为：客户化定制服务质量、回应质量、支付质量及服务失误补救质量4项一级指标，并针对每项指标进行严谨理论论证以期系统探索其对改善互联网顾客关系质量、提升顾客态度忠诚及行为忠诚影响机理。具体而言：（1）客户化定制服务质量。客户化定制理念是一种以客户为中心并综合大量定制营销的全新企业战略模式，其质量优劣对服务经济时代差异化满足新消费者阶层需求特征将具有重要实践价值。Srinivasan[1]研究成果发现符合顾客需求的个性化服务是改善互联网顾客关系质量、吸引顾客持续惠顾该EB平台的重要因素。（2）回应质量。在虚拟消费体验进程中，由于EB企业与顾客之间沟通匮乏引致顾客难以借助与人员持续接触而逐渐养成对服务人员的情感依赖，进而影响其对服务质量的主观感知与评价。仇立[2]指出在服务经济时代沟通是商家与顾客之间进行信息交换、获取信息的重要途径，而在物流配送体系中高品质回应质量能有效消除商家与顾客之间沟通障碍，增强彼此双方之间信任度、满意度，进而提升顾客对EB企业的态度忠诚及行为忠诚。（3）交付质量。在此，本文将交付质量评价指标细化为时间性、商品精确率、商品质量完好度以及商品包装措施完备4项二级指标。Stank[3]认为运营资质（可靠性、有形性）、相关质量（响应性、保证性、移情性）及成本质量（相对价格、绝对价格）对顾客满意具有正向影响，且顾客满意对顾客忠诚及市场份额中介效应显著。（4）服务失误补救质量。由于服务本身具有无形性、异质性及不可分离性等特质，加之互联网消费环境的虚拟性以及信息不对称等相关问题均在一定程度上导致服务失误情境不可避免。虚拟消费模式下顾客对选购商品及享受服务进程中所感知的满意状态是基于对产品实际绩效体验与期望绩效间差异的主观评价，即产品或服务品质实际绩效感知低于期望绩效时消费者会产生负向失验情形，随即滋生抱怨、不满等负面情绪最终导致EB企业服务失误，而适度高质量服务补救对有效修复服务失误情境下互联网顾客关系质量具有积极意义。此外，参照情绪反应时间动力性理论、情感体验多层面理论与情绪调节理论可进一步推知消费者负面情绪反应亦应呈现时间过程特质，据此本文认为相对性延迟补救策略在特定情境下亦能增加顾客满意度，提高顾客抱怨处理有效性、降低顾客流失率，即EB企业能否在第一时间对顾客投诉给予回应，并制定相应补救措施适时响应以及补救措施便利性、补救结果满意性对有效弥补服务失误均具有正向影响。

2 基于层次分析法的权重系数确立

首先，借助1～9比例标度法构造判断矩阵A -A， A -A ， A -A ， A -A ， A -A ，并针对判断矩阵中诸元素进行两两重要性比较分析。

其次，采用和积法确定权重系数：（1）对比较矩阵A按列进行规范化操作： = i，j=1，2，…，n；（2）将上述数值按行累加得到和数ω ： =∑ i，j=1，2，…，n；（3）计算规范化权重系数ω ：ω

再次，在一致性检验环节，具体操作步骤：（1）计算判断矩阵最大特征根λ ：λ =∑ = ∑ i，j=1，2，…，n；（2）计算一致性指标CI：CI= ；（3）参照表1所示平均随机一致性指标RI值计算一致性比例系数CR：CR= 。一般而言，若CR值小于0.1则可以认为该判断矩阵一致性水平较好；否则应对其进行适度修正。在此，所有权重系数CR值均小于0.1，表明该判断矩阵一致性水平尚佳。

最后，参照上述判断矩阵并与业界资深专家进行深度访谈、广泛听取其评价建议后对准则层A ，A ，A 及A 进行重要性判定，并进一步推知B2C模式下物流配送服务质量评价指标权重系数（如表2所示）及CR值。

3 模糊评价模型构建与综合评价

3.1 梯阶层次结构模型

本文运用模糊数学方法系统构建了B2C模式下物流配送服务质量梯阶层次结构模型，如图1所示。该理论模型目标层为物流配送服务质量；准则层由客户化定制服务质量、回应质量、交付质量与服务失误补救质量4项一级指标构成，且每项一级指标又分别与子准则层4项二级指标一一对应；方案层为需要具体判定的某一EB平台物流配送服务质量。

3.2 模糊评价方法

首先，在确立评价因素集环节令U=U 、U 、U 、U ，其中U 、U 、U 、U 分别表示准则层中客户化定制服务质量、回应质量、交付质量及服务失误补救质量4项一级指标，而U =U 、U 、U 、U 、U =U 、U 、U 、U 、U

=U 、U 、U 、U 、U =U 、U 、U 、U 則分别对应子准则层中诸项二级评价指标。其次，在建立权重集环节由表2可知一级指标权重系数ω=0.217，0.109，0.306，0.368，据此可进一步推知在B2C模式下影响消费者感知物流配送服务质量其效果由服务失误补救质量、交付质量、客户化定制服务质量至回应质量呈依次递减态势。再次，在确立评价集环节采用五级指标对梯阶层次结构模型进行量化，即V=非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意，并参照模糊数学隶属度概念来进一步确定评价等级，其列向量C=C 、C 、C 、C 、C =100，80，60，40，20 。然后，在建立模糊判断矩阵及综合评价环节以京东商城为调研对象，遴选1 000位京东商城银牌及以上会员展开实证分析并据此建立模糊判断矩阵。最后，在模糊综合评价环节采用乘积求和法进行定量计算，其客户化定制服务质量评判、回应质量评判、交付质量评判及服务失误补救质量评判推演过程如下：

综上，京东商城物流配送服务质量模糊综合评价结果为：U=ω ？莓R=0.275808，0.222216，0.160596，0.147823，0.193448。

归一化处理：

模糊综合评价结果为：H=U ·A=0.276，0.222，0.161，0.148，0.193·100，80，60，40，20=64.8

该数值表明京东商城物流配送服务质量接近“一般”等级水平。

4 结论与建议

本文以服务营销、顾客满意理论为依托，在综合考量互联网服务特性基础上将B2C模式下影响消费者感知物流配送服务质量前置限定因素归因为客户化定制服务质量、回应质量、支付质量与服务失误补救质量，并针对每一维度进行严谨理论论证，据此构建物流配送服务质量模糊评价模型，实证检验了虚拟消费情境下消费者功能性利益体验对互联网顾客满意形成机理影响机制，以期从消费者视角切入对B2C模式下我国EB企业提升服务理念、改善物流配送服务质量，实施顾客锁定战略提供可行性建议。具体而言：第一，在客户化定制服务质量层面，子准则层中支付方式及收货方式二者权重系数均较高，说明其对客户化定制服务质量影响显著，对提升互联网顾客满意度、信任度评价亦具有重要意义。据此，建议EB平台在支付方式环节应尽量满足不同消费者支付偏好提供货到付款、在线支付、微信支付、公司转账等灵活多样支付方式，支付安全上亦应积极创新研发支付工具使消费者在支付结算过程中感知信任、消除疑虑，降低时间与努力成本；在收货方式环节应高效利用神经网络匹配技术及共同筛选技术兼顾差异化顾客需求，按照顾客约定日期及时间节点提供一对一个性化配送方案充（下转第11页）