移动预订服务质量与顾客惊喜研究

彭红霞，董政宽

(湖北大学 商学院，湖北 武汉 430062)

移动预订服务质量与顾客惊喜研究

彭红霞，董政宽

(湖北大学 商学院，湖北 武汉 430062)

基于移动预订环境、综合服务质量和电子服务质量的相关研究，运用文献综述法将移动预订服务质量归纳为安全性、效率性、美观性、移动性和个性化5个维度，构建了移动预订服务质量影响顾客惊喜的研究模型. 通过收集美团网上消费者的263份调查问卷，经过信度、效度和结构方程模型分析，得出移动预订服务质量5个维度中仅个性化对顾客惊喜有显著的影响. 研究结果对于企业以个性化服务为切入点、为消费者制造惊喜提供参考.

移动预订；预订服务；服务质量；顾客惊喜

随着4G移动通信技术的普及，手机已经成为更加便捷的交易终端，越来越多的消费者通过智能手机的移动客户端(app)或网站预订酒店、机票、餐厅的座位以及其它产品或服务，然后线下消费，即所谓“线上到线下(Online to Offline，O2O)模式”. 毫无疑问，移动预订服务已经成为移动电子商务领域的开拓者. 截止到2016年12月，在网上预订过机票、酒店等其它产品或服务的人数达到了2.99亿，较2015年底增长3967万人，增长率为15.3%[1]. 可见移动预订发展前景良好. 但是，移动预订服务相比传统服务也存在很多问题，如服务质量、产品质量不佳等，这些又是驱动顾客满意的主要因素.很多企业认识到了这些问题，采取相关措施来提高服务和产品质量，通过优惠来吸引消费者，提高顾客满意度. 但是，随着顾客消费水平的提高，仅仅使顾客满意是不够的，能够让顾客惊喜才是企业长期营利的关键所在.

根据魅力质量理论，当某类产品或者某种服务的质量能够满足顾客潜在的且是预期之外的需要时，这类质量不仅能使顾客满意，而且还能驱动顾客惊喜，使顾客成为企业的忠实用户，愿意向他人推荐该产品或者服务[2]. 但是，国内还没有学者从服务质量视角研究对顾客惊喜的影响. 因此，文章从服务质量视角，采用问卷调查法收集数据，以美团网的消费者为调查样本，实证分析服务质量能否驱动顾客惊喜，进一步探寻移动预订环境下顾客惊喜的影响因素.

1 文献回顾

1.1 顾客惊喜

Plutchik[3]等最早在1980年从心理学角度提出了8种基本情绪，而“惊喜(delight)=愉快(joy)+惊讶(surprise)”，属于复合情绪. Russell[4]把情绪分为4种类型：高兴、轻松、厌恶、恐惧，惊喜则是高等强度的愉快情绪. Patterson[5]认为惊喜是顾客感知的经历、是愉快的并超越了满意. Oliver[6]等提出了一个顾客惊喜形成与作用机理的理论模型(ORV模型)并进行了实证研究，表明顾客惊喜是令人惊讶的消费和期望不一致引发积极和唤起情绪形成的情绪结果. 陈树公[7-8]率先在国内阐述顾客惊喜理论之后，张跃先[9-10]等则用“顾客欣喜”来表达同一英文概念，以弱化惊讶而强调喜悦情绪.

顾客惊喜这一概念提出后，国内外诸多学者对影响顾客惊喜的因素进行了研究. Matzler[11]等基于Kano模型的三因素理论指出，服务魅力质量可以使顾客惊喜. 由于魅力质量比较抽象，研究者纷纷探索更加明确和易于应用的顾客惊喜促成因素. Crotts[12]等在节日宴会环境下调查参会者的惊喜驱动因素，发现美食美酒的多样性和质量是惊喜的两个主要驱动因素. Ma[13]等根据认知评价理论(CAT)，通过调查主题公园的游客发现意外性、目标重要性、目标有趣性和目标一致性都与游客的惊喜密切相关. 因此，当产品质量或者服务质量超出了消费者最初的期望时，就有可能产生惊喜.

1.2 服务质量

随着服务业的兴起，服务质量得到了诸多学者的研究. 相比产品质量的有形性，服务质量无法准确计量，只能凭消费者自己感知，所以评价一个服务的质量充满了困难. 但是，学者们尝试提出了一些研究模型，努力将服务质量进行量化测评.

Gronroos[14]最早提出了感知服务质量模型，将服务质量分为功能质量和技术质量；功能质量描述服务过程，技术质量反应服务结果. Parasuraman[15]等在Gronroos研究基础上提出了感知服务质量差距模型，并根据该模型提出了SERVQUAL量表，包括5个维度，分别是服务体验的有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性. 该模型成为了学术界研究服务质量的重要基础. 随后，互联网的兴起给消费者和企业带来了巨大的变化. 由于传统服务多以人与人接触为基础，而在互联网环境下，顾客则是通过网络与商家进行交流；服务属性、服务过程和绩效评价等都与传统服务存在不同，服务质量的评价也存在差异. 对此，国内外学者相继开发的基于互联网的电子服务质量评价维度如表1所示.

表1 国内外学者关于电子服务质量的研究

2 研究模型与假设

关于服务质量和顾客惊喜的关系，国外学者Anabela[26]等通过对葡萄牙一家五星级酒店的水疗顾客进行的实证调查，发现感知服务质量对顾客惊喜有显著的影响效果. 这一观点，也得到了学者González[27]的研究论证. 但是，他们并没有单独研究服务质量各维度与顾客惊喜之间的关系. 那么，在移动预订环境下，服务质量与顾客惊喜之间是否存在影响关系；如果存在影响关系，究竟哪一维度对顾客惊喜的影响最为重要. 文章拟对此进行必要的探究.

图1 顾客惊喜模型

对于服务质量维度，根据前文综述结果，即分为安全性、效率性、美观性、移动性和个性化，可提出如图1所示的研究模型. 因此，提出以下假设：H1 安全性正向影响顾客惊喜；H2 效率性正向影响顾客惊喜；H3 美观性正向影响顾客惊喜；H4 移动性正向影响顾客惊喜；H5 个性化正向影响顾客惊喜.

3 研究方法

3.1 问卷设计

文章研究假设所涉及模型的6个潜变量均有现成量表，只需根据移动预订的特定服务场景适当调整语言即可. 由于美团网是国内最大的预订平台之一，问卷设计中将特定场景设为美团网. 移动预订的服务质量量表参考了表1中总结的研究成果，顾客惊喜量表综合了Finn[28]和张跃先[10]等的测量方法.

3.2 问卷预测试

为确保问卷具有良好的信效度，并使问卷填写者能实时联系移动预订消费经历，问卷以美团网app预订为例，依据表2的研究变量测量量表，添加了性别、年龄、学历、可自由支配收入等基本问题，设计成问卷，并在问卷星(www.sojump.com)上投放，进行小规模测试. 问卷采用李克特(Likert)五点尺度(1到5表示“很不同意”到“完全同意”). 通过2天征集，采用ip限制等措施防止一人多答，最后获得80份答卷数据. 随后采用spss软件对问卷进行数据分析. 信度分析结果YD1的CITC系数为0.446<0.5，且删除后Cronbach’s Alpha值显著增大，因此删除YD1项，其它研究因子符合信度要求；效度分析根据保留在一个因子中负载大于0.5以上，在其他因子上的负载小于0.4，删除在任何一个因子上的负载都不大于0.5的题项，删除在多于一个因子上的负载大于0.4的题项的原则，删除YD1、XL6、MG4、GX1、GX5，并对XL5问项进行修改.

在完成小规模测试后，请同行、专家来审查问卷并进行修订，重新设计问卷. 于2016年9月分别通过网上和现实发放进行问卷数据收集. 网上采用问卷星(www.sojump.com)网站进行在线发布，通过设置微信红包等措施鼓励大家认真填写，并采用ip限制和设备限制等方法来防止一人多答；通过3天的收集，在网上获得问卷143份. 同样的问卷也在武汉某高校图书馆进行发放，2天内获得问卷120份. 随后将问卷数据进行整理，剔除答题不符合统计要求的问卷29份，最终合格问卷263份. 将这些数据运用spss19软件进行分析.

表3 信度分析

表4 验证性因子分析

潜变量名称测度项标准化因子载荷平均方差提取量/AVE安全性AQ10．847∗∗∗AQ20．865∗∗∗AQ30．760∗∗∗AQ40．812∗∗∗AQ50．726∗∗∗0．647效率性XL10．776∗∗∗XL20．799∗∗∗XL30．750∗∗∗XL40．783∗∗∗XL50．717∗∗∗0．586美观性MG10．772∗∗∗MG20．793∗∗∗MG30．754∗∗∗0．598移动性YD10．772∗∗∗YD20．708∗∗∗0．549个性化GX10．745∗∗∗GX20．752∗∗∗GX30．777∗∗∗GX40．724∗∗∗0．562顾客惊喜CD10．741∗∗∗CD20．738∗∗∗CD30．775∗∗∗0．565

注： *** P<0.001, ** P<0.01，* P<0.05

3.3 数据分析

3.3.1 描述性统计分析

表5 各测度项因子载荷表

成分123456AQ10．852AQ20．835AQ30．838AQ40．842AQ50．765XL10．778XL20．849XL30．807XL40．709XL50．699MG10．771MG20．789MG30．773YD10．707YD20．659GX10．636GX20．705GX30．739GX40．758CD10．794CD20．732CD30．796注：因子负载小于0．4不显示；提取方法为主成份；旋转法为具有Kaiser标准化的正交旋转法；旋转在6次迭代后收敛．

从表2中可以看出此次填写问卷的大多是大学本科或专科以上学历的学生，年龄集中在18岁至30岁. 这类群体是社会的新兴力量，具备一定的专业知识素养，乐于接受新鲜事物，是移动预订的主要消费者. 因此，问卷数据具有一定的代表性.

3.3.2 信度分析

通过Cronbach’s α系数及组合信度(CR)来验证理论模型中的各变量信度，以保证检验质量. 采用spss19软件分析，得到信度结果如表3所示，各变量测度项的Cronbach’s Alpha系数和CR均在0.7以上；各变量测度项校正后的项目总分相关系数(CITC)均大于0.5，各变量删项信度低于不删除的α值. 以上分析说明理论模型中各变量的量表的信度较好.

3.3.3 效度分析

变量的效度检验主要包括内容效度、收敛效度和区别效度. “内容效度”是指测度项能准确描述所要测量的内容. 由于本研究所选用的量表均来自现有文献，并通过了预测试，所以问卷具有良好的内容效度. “收敛效度”是指用不同方法测量同一特征时结果应该相似. 由表4验证性因子分析的结果显示各潜变量测度项上的标准化因子载荷大于0.70，而且在p<0.001水平上具有统计显著性；各测度项平均方差提取量(AVE)大于0.50，即每个因子所提取的可以接受50%以上的方差，满足最低要求. 因此，本研究理论模型中的6个变量都具有较高的收敛效度. 验证性因子分析是指通过对诸多变量的相关性研究，从变量群中提取共性因子的统计技术. 目的在于浓缩数据. 先用spss19软件进行KMO 与Bartlett球体检验，结果显示KMO值为0.910，大于0.7，Bartlett球体检验的P值达到显著性要求，适合进行因子分析. 然后，运用主成分分析法，采用方差最大旋转，借助spss19软件分析，结果如表5所示.

表6 潜变量相关系数和AVE平方根

“区别效度”是指用不同方法测量不同特征时，结果可区分. 通常采用的方法是比较各维度间完全标准化相关系数和AVE值平方根大小. 如果AVE值的平方根大于概念之间的相关系数，且各测度项因子载荷有明显的区分度，没有交叉载荷现象发生，则表明模型中这些维度间具有较好区别效度. 由表5、表6数据显示，研究模型中的5个变量之间具有较好的区别效度.

表7 模型拟合度

图2 模型分析结果

3.3.4 结构模型分析

在经过信度和效度分析后，确认了问卷数据具有良好的信度和效度. 接下来利用AMOS18、极大似然法对结构方程模型进行路径分析和拟合检验，得出模型的拟合指标如表7所示，发现模型中大部分拟合指标达到了评价标准，其中GFI、NFI接近评价标准，表明模型拟合良好. 因此，图2(***P<0.001、**P<0.01、*P<0.05，ns表示不显著)中仅个性化对顾客惊喜影响的标准化路径显著，假设H5得到了支持，移动预订服务质量对顾客惊喜具有良好的解释力度(R2=0.46).

4 结论与展望

4.1 研究结论

该研究针对移动预订服务环境构建了一个服务质量对顾客惊喜影响的研究模型，根据美团网上消费者问卷调查数据进行实证分析. 结果显示移动预订服务质量“个性化”维度对顾客惊喜有显著正向影响作用；“安全性”“效率性”“美观性”和“移动性”4个维度对顾客惊喜没有显著影响. 对于“安全性”维度，随着当代科学技术的高度进步，企业都十分重视交易过程的安全性并充分运用最新技术作为安全性保障的强力支撑；否则，消费者会放弃交易意愿. 因此，“安全性”在Kano模型中属于一维质量，是企业应该做好又必须做好的，对顾客惊喜没有影响. 对于“效率性”和“美观性”，能直接影响消费者的直观体验，通过提高应用效率和界面美观性会给消费者带来满意的体验. 因此，“效率性”和“美观性”属于Kano模型中的基本质量，对顾客满意存在着正向影响，对顾客惊喜没有直接影响. 对于“移动性”，顾客初次体验的新鲜感可能会带来偶尔惊喜，但是随着移动互联网的普及，“移动性”司空见惯，移动预订不再是稀有的预订方式，难以让顾客感受到惊喜. 因此，“移动性”属于基本质量，对顾客惊喜就不存在影响作用. 只有“个性化”是企业为顾客提供的特别定制的产品、服务和购物体验，属于魅力质量，对顾客惊喜存在正向影响.

文章通过文献综述将移动预订服务质量归纳为“安全性”“效率性”“美观性”“移动性”“个性化”5个维度，进一步拓宽了移动电子商务服务质量理论和顾客惊喜理论的相关研究. 对于服务质量理论而言，现有研究更多的是将顾客满意和顾客忠诚作为因变量，而本研究中却将顾客惊喜作为服务质量的因变量，进一步阐释移动预订服务质量与传统服务质量的不同之处. 顾客满意与顾客惊喜之间也存在着紧密联系，对于顾客惊喜影响因素而言，以往研究多是以期望不一致和需要为基础，本研究则创新性地构建了移动预订服务服务质量与顾客惊喜的影响模型并进行了实证研究，发现“个性化”是顾客惊喜的主要驱动因素，而“安全性”“效率性”“美观性”“移动性”对顾客惊喜均没有显著影响. 这表明随着社会的发展进步，顾客的惊喜点在不断地变化，也为识别魅力质量提供了新的研究途径.

4.2 管理启示

基于服务质量视角，文章研究揭示了在移动预订环境下个性化服务对提高顾客惊喜的重要作用，对于互联网企业的惊喜营销策略有着重要的借鉴意义. 首先，顾客在购买产品或者服务时，最关心的是安全问题，包括信息安全和资金安全. 所以企业应该努力提高安全保障. 其次，移动app的流畅性、易用性和美观性，让顾客悦目、易用，感受到了企业的诚意，驱动了顾客的满意. 再次，企业在保障顾客隐私安全和体验流畅性等前提下，可根据顾客的不同层次需求和喜好提供个性化的服务，以示对顾客的尊重，使顾客有一种强烈的归属感，从而制造惊喜.

4.3 研究展望

对移动预订的后续研究提出以下展望：1)结合顾客满意和顾客忠诚理论，对移动预订服务质量的5个维度进行详细深入地实证分析，寻找变量之间的深层内在关系. 2)结合魅力质量理论，从服务质量各维度测度项中找出基本质量、一元质量和魅力质量，分别基于顾客惊喜来构建模型，从中找出最主要的服务魅力质量. 3)进一步分析服务价格等变量的调节效应.

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(责任编辑：陈 丹)

Service Quality and Customer Delight in Mobile-Booking Environment

PENG Hongxia， DONG Zhengkuan

(Business School， Hubei University， Wuhan 430062， China)

Aiming at the mobile-booking environment， this paper integrates the research of service quality and E-service quality， uses the literature review method to summarize the Service Quality in Mobile-Booking environment into five dimensions： security， efficiency， aesthetics，mobility and customization. Then it constructs a theoretical model for the impact of mobile-booking service quality on customer delight. Data were collected from a field survey of 263 Meituan consumers. Using the analysis of reliability，validity and structural equation model； it concludes that only Customization has a significant effect on customer delight in the five dimensions of the mobile-booking service quality. The results provide reference for the enterprise to create delight by customized services.

mobile-booking； booking service； service quality； customer delight

2017-02-28；

2017-04-07

国家社会科学基金(15BGL205)；国家自然科学基金(71471071)；教育部人文社科基金(12YJC630149)；湖北省教育厅人文社科基金(14Y006)

彭红霞(1975— )，女，湖北武汉人，湖北大学商学院副教授； 董政宽(1994— )，男，湖北黄冈人，湖北大学商学院硕士研究生.

F713.55

A

2095-4476(2017)08-0053-06