B2C生鲜电商消费者满意度影响因素研究

黄 敏,吕庆华,林炳坤

(1.华侨大学工商管理学院,福建 泉州 362021; 2.闽南师范大学商学院,福建 漳州 363000)

随着信息时代的到来，互联网信息技术和高新技术的快速发展衍生出诸多便民服务。其中，电子商务的出现和发展使消费者得以突破时间和地域的限制，随时随地通过互联网和智能设备购买生活所需的产品和服务。B2C生鲜电商是电子商务的重要组成部分，它借助物联网、云计算、大数据等平台和技术，向消费者销售蔬菜、水果、肉禽蛋、水产品等生鲜产品，有效地满足了消费者的需求。鉴于此，研究B2C生鲜电商消费者满意度的影响因素，以期为B2C生鲜电商平台增加用户黏性和实现可持续发展提供借鉴。

一、文献综述与问题的提出

根据中国互联网络信息中心发布的第46次《中国互联网络发展状况统计报告》，我国网民规模持续扩展，总量已达9.40亿，其中，手机网民占比高达99.2%[1]。网民数量的持续增长促使电商不断发展。国家统计局发布的2019年社会消费品零售总额的主要数据显示，我国网络购物用户规模达到7.1亿，网上零售额为10.63万亿元，其中，生鲜电商的交易额为2 796.2亿元[2]。2020年新型冠状病毒肺炎疫情(以下简称“新冠肺炎疫情”)暴发之后，我国生鲜电商交易额更是显著增长。可见，我国生鲜电商已进入高速发展阶段，但因行业参与主体较多，当前市场竞争十分激烈。于是，各大生鲜电商平台的发展目标逐步聚焦于有效提升消费者满意度上，以便在众多竞争者中脱颖而出。

根据《2019年中国生鲜电商行业研究报告》，随着我国居民收入水平的持续提升，消费者在购买生鲜产品时，对产品安全性、品质、口味、品牌、价格和口碑等关注度越来越高。于是，生鲜电商消费者满意度的影响因素成为学界的研究热点。部分学者针对这一研究热点构建模型，分析生鲜电商消费者满意度的主要影响因素。如陈范娇基于消费者满意理论和奥利弗期望—实绩模型构建生鲜电商消费者满意度模型，分析指出网站功能、商品质量和售后服务对消费者满意度具有正向影响[3]；陈振华基于ACSI模型构建生鲜电商消费者满意度影响因素研究模型，分析指出产品质量和配送质量是影响消费者满意度的关键因素[4]。另有部分学者侧重于通过实证分析研究服务质量对生鲜电商消费者满意度的影响。如张华泉等基于期望不确定理论和SERVQUAL理论构建生鲜电商消费者满意度影响因素研究模型，并通过Python技术挖掘在线评论，进一步探讨平台、物流水平、服务水平、产品因素和品牌对生鲜电商消费者满意度的影响[5]；马凤才等采用Python技术在京东生鲜电商平台挖掘消费者评论，并采用基于Word2vec构建的特征词表和TF-IDF算法对挖掘到的文本展开分析，分析指出物流和产品的品质是影响消费者满意度的主要因素[6]。还有部分学者围绕“最后一公里”的特色配送服务分析生鲜物流对消费者的影响，并建立服务质量模型研究消费者对生鲜电商物流配送服务满意度的形成机制。如邸亚芹等从物流配送质量角度出发，基于SERVQUAL模型构建物流配送质量评价体系，发现物流配送的便利性对消费者满意度的影响最大[7]。

综上所述，学界既有研究着重于分析生鲜电商消费者满意度的影响因素，但较少基于B2C生鲜电商平台展开研究。鉴于此，本研究基于ACSI模型、期望不确定理论和PZB模型，构建消费者满意度影响因素研究模型和假设，实证分析B2C生鲜电商消费者满意度的影响因素，并提出提升B2C生鲜电商消费者满意度的相关对策，以期为B2C生鲜电商平台增加用户黏性和实现可持续发展提供借鉴。

二、理论基础与研究假设

(一)消费者满意度

消费者满意是由Cardozo于1965年首次提出并融入营销领域的实践和研究中[8]。Kotler认为消费者满意是一种心理活动，是消费者的一种主观感受，在满足个人需求的同时形成一种愉悦感，可看成人们感受到产品或服务所带来的实际效用与期望效用之间的差距[9]。菲利普·科特勒等也赞同此观点，指出企业要始终遵循满足客户需求的准则[10]。消费者满意是感知与期望的差异，当消费者作出购买产品或服务决策之前都会产生相应的期望，由于购买前的期望与购买中的感知进行对比有可能产生不一致的结果，这种不一致被定义为不确定性，这就是Oliver在1993年提出的期望不确定理论[11]。当消费者的实际感知大于或等于预期时，消费者会感到满意，甚至会认为物超所值；当消费者的实际感知低于预期时，消费者会认为受到不公平的待遇，并产生失落感和不满情绪。Cardozo认为消费者满意能够促进消费者的重复购买行为，若消费者在重复购买后仍觉得物超所值，便是对产品或服务的高度认同，进而形成忠诚度[8]。1994年美国国家质量研究中心和质量协会构建了目前被广泛使用的消费者满意度指数(American Customer Satisfaction Index, ACSI)模型，该模型将消费者满意作为目标变量，消费者预期、消费者感知价值和消费者感知质量作为前因变量，消费者抱怨和忠诚作为结果变量，其目的是找到影响消费者满意度的主要因素。

(二)服务质量理论

服务质量是消费者对企业提供的服务的接受和认可程度，消费者认可的服务即可称为质量。消费者对服务质量水平高低的判断，取决于消费者在接受服务前的预期和实际体验到的服务质量之间的差距，当实际体验到的服务质量值大于等于接受服务前的期望值，消费者会感到满意，此时可认为企业提供的服务质量水平较高。Oliver采用前因和后果的认知模型研究决定满意度的前因和后果变量，指出满意度是服务质量的前因变量[12]。而Woodside等在探讨服务质量、消费者满意度和行为意向三者之间的关系时，指出服务质量是消费体验的总和，是消费者满意度的前因变量[13]。根据上述研究结果，本研究认为服务质量是消费者感知的对象，可从可靠性、响应性、保障性、移情性和有形性等5个方面对其进行评价。Parasuraman等通过焦点小组和深入访谈的形式对零售银行、信用卡、证券经纪以及产品维修与保养等4项业务的服务质量进行探索性研究，并构建服务质量差距(Parasuraman, Zeithaml and Berry, PZB)模型[14]，分析指出服务提供商与消费者之间的差距是影响服务质量的主要因素，为企业改进服务质量提供了重要的借鉴。随着互联网技术和电子商务的快速发展，电子服务质量逐步受到重视，Parasuraman等以购物网站为研究对象，用网站被有效并高效地浏览、消费者购买和交付订单的程度来衡量电子服务质量[15]。

(三)模型构建与研究假设

本研究基于ACSI模型、期望不确定理论和PZB模型，结合既有研究成果和中国B2C(Business to Consumer)生鲜电商的特点，构建B2C生鲜电商消费者满意度影响因素研究模型(图1)，深入探索消费者在购买生鲜产品时对B2C生鲜电商的平台熟悉度、平台形象、产品质量、产品价格和服务质量的满意度，以进一步揭示B2C生鲜电商消费者满意度的影响因素。

1.平台形象。在激烈的生鲜电商市场竞争中，消费者对B2C生鲜电商平台形象的认识主要局限于其所购买生鲜产品的电商平台和卖家，其中，消费者对所选择电商平台的熟悉度和电商平台的知名度是消费者形成平台形象认知的主要来源。大部分消费者会考虑平台的可靠性和安全性，会被知名度较高的生鲜电商平台所吸引，普遍认为京东、天猫等综合类电商平台的商家信誉度会更高。如吴卫群基于改进的ACSI模型实证研究生鲜农产品网购满意度的影响因素，发现网络商家的信誉度显著正向影响消费者满意度[16]；Mikhailitchenko等认为高熟悉度的品牌对消费者更有吸引力，更容易被消费者记忆，更能吸引潜在的消费者[17]。消费者面对高熟悉度的生鲜电商平台推送的信息，会增强其信息处理意愿。如刘玉慧通过回归分析验证了熟悉度对消费期望的显著正向影响，指出消费期望是消费者满意度的前因变量[18]。鉴于此，本研究提出假设H1——平台熟悉度显著正向影响平台形象；假设H2——平台熟悉度显著正向影响消费者满意度；假设H3——平台形象显著正向影响消费者满意度。

图1 B2C生鲜电商消费者满意度影响因素研究模型

2.产品质量。随着我国居民收入水平的不断提高，消费者对食品安全的关注度持续提升，越来越多的消费者开始追求高品质、绿色、无公害的生鲜产品，但网上购买生鲜产品具有质量不确定性的风险。如张圣亮等采用文献、访谈等方法提炼出6类影响消费者满意度的因素，并通过实证研究得出产品质量是影响消费者满意度最重要的因素[19]；徐静等认为生鲜产品质量问题亟待解决，其在研究中构建模型探讨产品质量承诺对农产品供应链企业的影响，指出产品质量承诺有助于提升消费者满意度[20]。目前，我国的产品溯源体系不断发展完善，传统溯源领域通过区块链技术有效地解决了产品来源信息经常被篡改的难题。针对食品安全问题，京东推出全球溯源检查体系，保障产品质量可以追溯，为消费者提供可靠的产品，以便提高消费者忠诚度和商户盈利能力。鉴于此，本研究提出假设H4——产品质量显著正向影响消费者满意度。

3.产品价格。产品价格一直备受消费者关注，由于B2C生鲜电商具有虚拟性的特征，消费者无法接触到产品，但能够对产品价格产生直观感受。当产品价格符合消费者内心预期时，消费者便会感到实惠与满意。生鲜电商平台数量多且竞争激烈，为了吸引消费者的注意，低价销售一直是商家的主打策略。如陈律基于国内外消费者满意度理论，结合大型综合超市的具体情况构建超市消费者满意度指数模型，通过计算影响因子权重发现产品价格能直接影响消费者满意度[21]；刘甲学等采用商业智能软件Power BI挖掘京东商城用户的文本评论，在文本评论中提取情感词并给情感词匹配赋值，通过情感分析方法提取消费者满意度的影响因素，发现产品价格和产品质量是关键影响因素[22]。鉴于此，本研究提出假设H5——产品价格显著正向影响消费者满意度。

4.服务质量。本研究的服务质量包括购物过程中的客服服务与购物后的售后服务和物流配送服务。随着物流业的快速发展，网络购物已经成为消费者获得产品和服务的主要方式，在此背景下，物流服务为生鲜电商持续发展提供了关键支撑，物流服务质量成为影响消费者满意度的重要因素[23]。如查金祥等基于期望不确定理论和PZB模型，从8个维度探讨网络购物消费者满意度的影响因素，发现网络购物消费者满意度取决于消费者感受到的网络服务质量和消费者的购前期望，其中，网络服务质量显著正向影响消费者满意度[24]；王洪鑫等基于CCSI模型从品牌形象、消费期望和感知质量等3个方面提出假设，也获得与上述观点一致的研究结论[25]。同时，电商平台为满足消费者的服务期望，会以优质的客服、物流、售后等服务来提高服务质量，从而提升消费者满意度。鉴于此，本研究提出假设H6——服务质量显著正向影响消费者满意度。

三、实证分析

(一)数据来源

本研究的调查对象是有网购生鲜产品经历的消费者。由于网购需要通过线上操作，消费者对互联网较为熟悉，所以通过社交软件(QQ或微信)向消费者发放电子问卷。共发放404份问卷，剔除无网购经历、在问卷中所有题项全选非常同意等无效问卷，最终获得326份有效问卷，问卷有效率为80.69%。同时，进一步采用SPSS 25.0统计软件对收集到的有效数据进行描述性统计分析、信效度检验、相关性分析和假设检验。

(二)描述性统计分析

样本基本信息具体如表1所示。其中，性别方面，男性占比为37.7%，女性占比为62.3%，表明B2C生鲜电商消费者以女性为主；年龄方面，21～35岁占比最高，为67.5%，表明B2C生鲜电商消费者以年轻群体为主；受教育程度方面，本科占比最高，为62.9%，表明B2C生鲜电商消费者的学历普遍较高；购买频率方面，每月购买1～2次的占比最高，为60.7%，表明消费者网购生鲜产品的频率整体较低。同时，本研究还对消费者经常购买的B2C生鲜电商平台和选择网上购物的原因进行了统计，发现消费者购物经常选择的平台是淘宝的淘鲜达、京东生鲜、朴朴超市和盒马鲜生等，表明消费者选择B2C生鲜电商时受平台熟悉度和平台知名度影响较大；消费者选择在B2C生鲜电商平台上购物主要是因为方便和价格实惠，如高达76.7%的消费者认为在B2C生鲜电商平台上购买生鲜产品较为方便，42.6%的消费者认为B2C生鲜电商平台的产品价格实惠，表明消费者选择B2C生鲜电商时受服务质量和产品价格影响较大。

表1 样本基本信息

(三)信效度检验

1.信度检验。信度检验是为了判断整体量表测量结果的稳定性和可靠性。本研究采用克朗巴哈系数进行信度检验。克朗巴哈系数的计算公式为：

(1)

本研究进一步将数据进行转换变量处理，通过SPSS 25.0统计软件的可信度分析对平台熟悉度、平台形象、产品质量、产品价格、服务质量和消费者满意度等6个变量所对应的20个测量题项进行信度分析，评价相应题项能否测量以上6个变量，具体的信度检验结果如表2所示。由表2可知，所有题项的项目总体相关系数均大于0.4，且删除某个题项后的克朗巴哈系数也不会大于量表整体的克朗巴哈系数。除了平台熟悉度和平台形象对应的克朗巴哈系数小于理论要求的0.7外，其他4个变量的克朗巴哈系数均大于0.7，且量表整体的克朗巴哈系数为0.931，表明整个问卷的稳定性和可靠性较高，数据具有良好的信度。

表2 量表的信度检验结果

2.效度检验。效度检验是为了判断量表题项的真实程度，一般包括内容效度检验和结构效度检验。具体来说：(1)内容效度检验方面。由于本研究的测量题项是基于既有相关研究进行改进和完善得来的，其中，平台熟悉度和产品质量参考刘玉慧的研究[18]，平台形象参考李想的研究[26]，产品价格参考查金祥等的研究[24]，服务质量参考徐冬磊等的研究[27]，消费者满意度参考Kim等的研究[28]，均具有一定的依据，所以本研究的测量题项具有良好的内容效度。(2)结构效度检验方面。结构效度主要测量题项统计结果能够解释所研究变量的程度，本研究采用因子分析法，具体通过KMO检验和Bartlett球形检验来判定该问卷数据是否适合进行因子分析。其中，KMO检验统计量是通过比较变量间简单相关系数和偏相关系数来检测是否可以执行因子分析的指标。KMO取值为0～1，其值越接近于1，表明原始变量相关性越强，即原始变量越适合进行因子分析。通过检验得到KMO为0.937，大于0.9，表明数据非常适合进行因子分析。Bartlett球形检验是检验总体相关矩阵是否为单位矩阵，即各变量是否彼此独立，具体根据相关矩阵行列式的卡方转换得到Bartlett球形检验统计量。当Bartlett球形检验值较大时，拒绝原假设，且P小于0.05，表明研究数据符合标准，适合进行因子分析。通过检验得到Bartlett球形检验结果Sig.为0.000，小于显著性水平0.05，因此拒绝Bartlett球形检验的原假设，表明以上6个变量的测量题项之间存在显著的相关性。可见，整个问卷的真实性较高，数据具有良好的效度。

(四)相关性分析

本研究进一步将变量转换处理后的数据进行相关性分析。为了探讨影响B2C生鲜电商消费者满意度最为关键的变量，验证这些变量间的因果关系，有必要对这些变量与消费者满意度进行相关性分析，以了解各变量之间的相关关系，具体结果如表3所示。

表3 各变量之间的相关关系Table 3 Correlation between variables

由表3可知，消费者满意度与购买频率(r=0.226,P<0.01)、平台熟悉度(r=0.619,P<0.01)、平台形象(r=0.668,P<0.01)、产品质量(r=0.679,P<0.01)、产品价格(r=0.642,P<0.01)、服务质量(r=0.704,P<0.01)之间具有显著的正相关关系，且平台熟悉度、平台形象、产品质量、产品价格和服务质量这些影响因素之间均具有显著的正相关关系，表明这些影响因素与消费者满意度具有一定的因果关系，为下一步回归分析奠定了基础。性别、年龄、受教育程度与平台熟悉度、平台形象、产品质量、产品价格、服务质量、消费者满意度之间不具有显著的相关关系，表明这些影响因素在不同的性别、年龄和受教育程度中差异不大。购买频率与平台熟悉度(r=0.172,P<0.01)、平台形象(r=0.180,P<0.01)、产品质量(r=0.154,P<0.01)、服务质量(r=0.151,P<0.01)之间均具有显著的正相关关系，而购买频率与产品价格之间不具有显著的相关关系，表明消费者会因为平台熟悉度、平台形象、产品质量和服务质量而选择在B2C生鲜电商平台上购买生鲜产品，但因为消费者的购买频率不高，导致消费者对产品价格的感知不明显。

(五)假设检验

依据研究模型和假设，本研究因变量为消费者满意度。为了验证各变量间的因果关系，本研究运用多元回归分析的方法进行假设检验。

1.平台熟悉度、平台形象与消费者满意度关系检验。(1)将平台形象设为因变量，将自变量平台熟悉度纳入回归方程，回归结果显示平台形象和平台熟悉度(β=0.564,P<0.01)之间存在显著的正相关关系，表明平台熟悉度显著正向影响平台形象。这主要是缘于消费者对B2C生鲜电商平台和平台所提供产品的熟悉度能够增强其对平台的印象，从而增进消费者的购买意愿和满意度。鉴于此，假设H1成立。随后，将消费者满意度设为因变量，将自变量平台熟悉度和平台形象纳入回归方程，具体回归分析结果详见表4。(2)由表4可知，平台熟悉度的回归系数为0.179，统计检验达到0.01的显著性水平，表明平台熟悉度显著正向影响消费者满意度。这主要是缘于知名度较高且较熟悉的B2C生鲜电商平台会增强对消费者的吸引力，在一定程度上符合消费者的心理预期，从而增进消费者的购买意愿和满意度。鉴于此，假设H2成立。(3)由表4可知，平台形象的回归系数为0.176，统计检验达到0.01的显著性水平，表明平台形象显著正向影响消费者满意度。这主要是缘于诚信度高、网站模块设置清晰、界面浏览顺畅、支付方便安全等因素会增强B2C生鲜电商平台对消费者的吸引力，提升消费者的感知体验，从而增进消费者的购买意愿和满意度。鉴于此，假设H3成立。

表4 假设检验结果

2.产品质量、产品价格、服务质量与消费者满意度关系检验。以消费者满意度为因变量，将自变量产品质量、产品价格和服务质量纳入回归方程。(1)由表4可知，产品质量的回归系数为0.179，统计检验达到0.01的显著性水平，表明产品质量显著正向影响消费者满意度。这主要是缘于新鲜程度和安全性较高的生鲜产品会增强B2C生鲜电商平台对消费者的吸引力，优质的生鲜产品使得消费者身心健康更有保障，会降低消费者对虚拟产品的不确定性感知，从而增进消费者的购买意愿和满意度。鉴于此，假设H4成立。(2)由表4可知，产品价格的回归系数为0.134，统计检验达到0.01的显著性水平，表明产品价格显著正向影响消费者满意度。这主要是缘于消费者对B2C生鲜电商平台销售的生鲜产品的价格较为敏感，基于公平理论，消费者会对产品价格进行横向和纵向多次比较，合理的价格定位会增强B2C生鲜电商平台对消费者的吸引力，从而增进消费者的购买意愿和满意度。鉴于此，假设H5成立。(3)由表4可知，服务质量的回归系数为0.288，统计检验达到0.01的显著性水平，且服务质量的回归系数在所有变量中最大，表明服务质量显著正向影响消费者满意度，是消费者满意度最重要的影响因素。这主要是缘于较好的服务质量可以减少消费者在B2C生鲜电商平台购物中面临的不确定性风险，弥补消费者在购物过程中不愉快的体验，更好地满足消费者日益增长的多元化需求，缩小消费者心理预期与实际感知的差距，从而增进消费者的购物意愿和满意度。鉴于此，假设H6成立。

四、结论与对策

(一)结论

基于ACSI模型、期望不确定理论和PZB模型，构建B2C生鲜电商消费者满意度影响因素研究模型和假设，实证分析平台熟悉度、平台形象、产品质量、产品价格和服务质量对B2C生鲜电商消费者满意度的影响，得出以下结论：(1)平台熟悉度在1%的水平上显著正向影响平台形象；(2)平台熟悉度、平台形象、产品质量、产品价格和服务质量均在1%的水平上显著正向影响B2C生鲜电商消费者满意度；(3)B2C生鲜电商消费者满意度的影响因素按其影响程度高低依次为服务质量、平台熟悉度、产品质量、平台形象和产品价格。

(二)对策

B2C生鲜电商消费者满意度是衡量电商平台稳健发展的重要指标，对生鲜电商平台的发展具有重要意义，应进一步建立健全服务管理体系、建立健全质量溯源体系、优化生鲜电商平台建设、合理优化生鲜产品价格等，以提升B2C生鲜电商消费者的满意度，推进B2C生鲜电商平台增加用户黏性和实现可持续发展。

1.建立健全服务管理体系。服务质量是影响消费者满意度的重要因素。服务质量包括购买过程中的客服服务、购买后的售后服务以及物流配送服务的质量，B2C生鲜电商平台应进一步建立健全服务管理体系，以增强消费者满意度和提升消费者黏性。具体来说：应培养专业素质较强且办事效率较高的客服人员，逐步完善客服服务体系，降低消费者的不确定性感知，及时为消费者答疑解惑；应简化退换货流程，优化运费险服务，逐步健全售后服务管理体系，以强化服务质量保证，从而增强消费者的购买信心和满意度；应进一步优化物流配送服务，加快物流平台建设，大力发展冷链物流，为生鲜产品提供仓储服务和同城配送服务等，以保证配送的时效性和产品的新鲜程度，从而有效保障消费者的食品卫生安全需求等。

2.建立健全质量溯源体系。产品质量是影响消费者满意度的关键因素。B2C生鲜电商平台要进一步建立健全质量溯源体系，以严格把控生鲜产品质量。具体来说：应完善产品信息，具体说明产品的产地、上市时间、保质期、营养成分等信息，加强与农户或农村合作社的合作以获得稳固、优质的产品源，向消费者提供质量安全且新鲜的生鲜产品；应加快产品溯源体系建设，平台或商家可建设属于自己的生产基地，实现标准化生产，实时向消费者公开产品的生长环境和生产过程，让消费者充分了解产品的来源和生产情况，以降低消费者在购买中的不确定性感知，增强消费者的购买信心和满意度。在满足消费者对生鲜产品本身的基本需求的基础上，向消费者推出个性化、多样化的产品体验，给予消费者新鲜的体验感，有助于提升消费者满意度并形成忠实的客户群。

3.优化生鲜电商平台建设。生鲜电商平台建设与消费者的购物体验密切相关。B2C生鲜电商平台应进一步优化生鲜电商平台建设，通过设计精良且产品分类合理的平台界面有效降低消费者购物的搜索成本和信息处理的时间成本，以便捷、高效的购物体验来提升消费者的满意度；通过定期升级网络安全系统和优化多样化的支付方式，有效保障消费者的支付安全和满足消费者的支付需求，以安全、多样化的购物体验来提升消费者的满意度；通过加强平台品牌建设，不断提升平台的知名度和口碑效应，以吸引更多的潜在消费者，推进平台的可持续发展。

4.合理优化生鲜产品价格。产品价格是消费者购物时关注的一个重要因素。B2C生鲜电商平台应在保障产品质量和安全性的前提下，进一步合理优化生鲜产品价格，以增强对消费者的吸引力，激发消费者的购物需求和购物行为，从而增强消费者的满意度；同时，应结合平台知名度与产品和服务优势积极开展线上优惠活动，给予消费者更多价格实惠的产品，以更好地满足消费者对产品价格的心理预期，从而优化消费者的购物体验和增强消费者的满意度。