李慢 郭晓宇
摘 要:基于服务主导逻辑,从顾客契合视角构建网络服务场景对在线顾客共创价值的作用机制模型。收集398名网购者的数据,利用结构方程模型验证假说。结果表明:网络服务场景显著正向影响顾客契合,顾客契合正向预测共创价值。研究结论有利于更好地理解网络服务场景因素刺激下在线顾客共创价值的启动机制,采用网络服务场景等易操作、成本低的因素完善顾客契合管理和提升价值共创效果。
关键词:网络服务场景;共创价值;顾客契合;服务主导逻辑
一、问题的提出
互联网和信息技术为共创价值提供了外部条件,在线顾客可以快速地游走在不同的网络平台或商店,轻松地与网络中的企业或其他顾客进行信息交流和沟通,这都为在线顾客的价值创造奠定了基础。网络服务场景反映了顾客在接受网络服务过程中面临的全部环境因素,是在线顾客和企业交互的第一线,为富有创造力、主导价值共创的在线顾客搭建了表达价值主张的平台。本研究在服务主导逻辑框架下,构建网络服务场景对在线顾客共创价值的启动机制模型,解密网络购物环境刺激与在线顾客共创价值之间的内在联系。研究成果有助于顾客契合理论和共创价值理论向网络服务场景领域进一步融合,同时帮助电商企业利用易操控的网络服务场景因素管理顾客契合和促进在线价值共创。
二、理论基础与研究假设
1.网络服务场景与顾客契合
Harris和Goode用网络服务场景指代在服务传递中的所有在线环境因素,包括审美诉求、功能布局和财务安全三个维度,是顾客体验、顾客满意等的重要驱动因素。顾客契合指的是顾客出于某种动机而关注某企业或品牌及由此产生的情感和非交易行为,包括情感、认知和行为三个维度,顾客体验、顾客满意、感知价值等顾客因素都对顾客契合具有促进作用,由此可间接推断网络服务场景会对顾客契合产生影响。此外,王高山等证实电子服务质量正向影响顾客契合,其中电子服务质量包括安全便利性、商品质量保证性和互动性三个维度。而网络服务场景包含审美诉求、功能布局和财务安全三个维度,二者在测量指标上存在诸多重叠因素。综上所述,本研究提出如下假设:
H1:网络服务场景中的审美诉求(H1a)、功能布局(H1b)和财务安全(H1c)对顾客契合有正向影响;
2.顾客契合与共创价值
在消费领域,顾客的体验价值是共创价值的体现,包括实用价值和享乐价值。网络和信息技术的发展帮助顾客轻松获得产品信息,促进顾客同企业、其他顾客进行更为直接和密切的交互,从而形成一个包含顾客、企业、员工等利益相关者的价值共创系统。在这个系统中,成员之间在信息、知识等方面的相互交流,促进顾客在设计、生产、传递与消费等环节参与到价值创造中,即顾客契合确保了顾客同企业合作、分享经验并最终共创价值。如Kuvykaite和Piligrimiene发现顾客契合行为可以满足顾客的功能性需求,从而获得实用价值;而Wittke和Hanekop则证实顾客契合中的非购买行为,如口碑传播、推荐、帮助他人等让顾客在互动中获得了乐趣和满足,从而获得情感价值,而情感价值同享乐价值在内涵上存在诸多重叠。综上,本文提出如下假设:
H2:顾客契合对实用价值(H2a)和享乐价值(H2b)有正向影响。
三、研究设计和数据收集
1.测量工具
为了确保研究的科学性,本研究选取具有良好信效度并获得验证与认可的量表设计调查问卷。其中,网络服务场景量表参考李慢等的研究成果;借鉴Vivek从热情、参与和社会互动等方面测量顾客契合,更适合电商网站情境的研究;共创价值的测量借鉴Park和Ha的研究。其中,共创价值的测量为7分语义差异量表,其他变量的测量均采用7分李克特量表进行测度。
2.数据收集和研究样本
本研究采用在线调查的方式收集数据,依托本校的电商研究中心,以京东、苏宁、天猫等B2C网站为调查目标,通过问卷星发放在线调查问卷,共回收有效问卷398份。其中,男性为139人,少于女性(259人);被试的年龄主要集中在25岁-40岁之间(301人,占75.628%);在月均收入中,多数被试的月均收入分布在3001元-4500元(187人,占46.985%);多数被试的网购龄较长,网购龄在“3年以上”的被试有185人(46.482%);81.407%的被试(324人)的网购频率保持在半年3到4次甚至更多,这为本研究的调查奠定了基础。此外,研究对来自不同购物网站的数据进行了独立样本T检验,发现不同购物网站在各测量指标上不存在显著差异。
四、研究结果分析
1.信效度检验
采用Cronbach's α和组合信度检验本研究的信度,数据分析结果表明,所有潜变量的Cronbach's α在0.873和0.931之间,组合信度在0.855和0.935之间,都满足了0.700的标准,信度检验结果通过了检验标准。效度分析主要包括收敛效度和区别效度。关于收敛效度,全部测量指标的标准化因子载荷均超过了0.700的检验标准,且五个潜变量的平均方差提取量(AVE值)都大于0.500的臨界值,即收敛效度通过了检验。此外,每一个潜变量与其他所有潜变量的相关系数均小于该潜变量的AVE平方根,表明各变量间存在较好的区别效度。综上,本研究的测量量表具有较高的信度和效度。
2.假设检验
采用结构方程模型对本研究所提出的理论模型进行检验,对顾客年龄、性别、月均收入、网购龄、网购频率以及购物网站进行了控制,结构模型的χ2/df为2.269,其他拟合指标也都达到了理想水平(GFI=0.921,CFI=0.903,IFI=0.942,RMSEA=0.039),即数据同结构模型的拟合效果良好。假设检验结果如下表所示,网络服务场景的三维度均积极影响顾客契合,其中功能布局因素对顾客契合的正向影响最强,财务安全因素略低,审美诉求因素最低,假设1成立。在顾客契合对共创价值的作用中,顾客契合对实用价值的影响较大,对享乐价值的影响较小,假设2成立。
五、结论与讨论
本研究从顾客契合的视角构建网络购物环境中在线顾客共创价值的启动机制,具有一定的理论意义和实践价值。
首先,本研究剖析了在线购物情境中顾客共创价值的启动机制,推动服务主导逻辑和共创价值理论在网络服务情境中的发展,使价值共创理论的观点在电商环境下更加精准和完善;其次,揭示不同类别的网络购物环境因素对顾客契合的驱动作用,丰富了顾客契合的影响因素。本研究采用实证数据揭示网络服务场景中各类环境因素对顾客契合的预测路径,填补了当前顾客契合影响因素的定量研究主要聚焦于顾客因素和企业因素的空白;最后,诠释了顾客契合对共创价值的驱动作用,采用实证数据证实服务主导逻辑关于顾客契合和共创价值因果关系的观点,丰富了价值共创理论和顾客契合理论。
本文研究结论具有一定的实践启示。第一,强化对网络购物环境中功能布局因素的设计。电商企业可以借助网络购物环境中的功能布局因素(网站产品陈列、网站定制化等)促进顾客契合的实现,如为不同类别的顾客定制化购物页面,便于在线顾客根据自身偏好、购物时间、经验等同企业进行资源和知识的分享。第二,重视网站安全建设。财务安全因素是顾客契合的重要驱动因素。因此,网络商店管理者应强化网站安全意识,加强同互联网安全企业的合作,建立网络购物安全监督和保障系统。第三,摒弃以往一味强调审美诉求因素的做法。当前越来越多的电商企业将自己的网络商店设计的美轮美奂,让在线顾客眼花缭乱。网站设计者可以将审美诉求因素和其他类别的因素结合在一起,如将网站导航、购物助手、产品介绍等功能布局因素和视频(审美诉求因素)结合在一起,替代原来的图片展示,更好地发挥审美诉求因素对顾客购物心理和购物行为的预测作用。
参考文献:
[1]Harris L C, Goode M M H. Online servicescapes, trust, and purchase intentions [J].Journal of Services Marketing, 2010,24(3):230-243.
[2]朱翊敏,于洪彦.顾客融入行为与共创价值研究述评[J].管理评论,2014,26(5):111-119.
[3]李慢,马钦海,赵晓煜.网络服务场景对在线体验及行为意向的作用研究[J].管理科学,2014,27(4):86-96.
[4]王高山,于涛,张新.电子服务质量对用户持续使用的影响:顾客契合的中介效应[J].管理评论,2014,26(10):126-137.
[5]Kuvykaite r,Piligrimiene Z. Consumer engagement into brand equity creation[J].Procedia-Social and Behavioral Sciences,2014,156:479-483.
[6]Wittke V,Hanekop H. New forms of collaborative innovation and production on the internet - an interdisciplinary perspective [M].Gottingen: Gottingen University,2011.
[7]Vivek S D.A scale of consumer engagement [D].PhD Dissertation,the University of Alabama,2009.
[8]Park J,Ha S. Co-creation of service recovery:Utilitarian and hedonic value and post-recovery responses[J].Journal of Retailing & Consumer Services,2016,28:310-316.
作者簡介:李慢(1986- ),女,河北衡水人,东北大学秦皇岛分校讲师,博士,主要从事服务营销与消费者行为研究;郭晓宇(1986- ),男,河北深州人,东北大学计算机科学与工程学院工程师,主要从事大数据分析研究