B2C 电子商务逆向物流服务质量评价体系研究

陈 颖，杜 艳

(九江学院，江西 九江 332000)

一、 引言

在这个信息及网络技术高速发展的时代，人们愈发倾向于在电商平台上购买所需物品，网购成为一种被广大消费者所认同的购物方式。 截至2021年6 月，我国网络购物用户规模达8.12 亿，较2020年12 月增长2965 万，占网民整体的80.3%，这一数据表明B2C 电商企业的顾客群体规模正在逐步扩大，顾客群体规模增长对B2C 企业来说，可能是利润的增加，也可能是退货成本增加所导致的盈利降低，这主要是因为网络市场的监管力度不断加强以及法律教育的普及，消费者逐渐意识到能够通过平台渠道来保障自己的退货权益。 因此如何做到减少消费者退换货行为、提高逆向物流服务质量的同时，又能留住老顾客、发展新顾客，成为企业决策者必须思考的问题。

二、 逆向物流服务质量研究现状

当前学者们对逆向物流服务质量的研究已经比较成熟，在构建评价指标体系时，大多数学者都是基于SERVQUAL 模型展开研究，本文选取部分近年来有关逆向物流服务质量的文献。

Li 和Lu 结合B2C 电子商务的特点，分析消费者对逆向物流服务质量的感知，通过验证性因子分析构建评价体系，为了证明该评价体系的实用价值以京东作为案例分析展开研究。 李一基于SERVQUAL 模型和LSQ 模型，阐述关系型心理契约相关理论，搭建理论模型，并以京东作为实证分析验证该模型的可行度。 张慧和何焱以“拼多多”为主要研究对象，对比分析其他电商平台的逆向物流，对拼多多逆向物流目前存在的问题进行探讨，并提出解决方法。 冯晓伟结合我国电商逆向物流服务的特性，参考相关理论研究，并站在消费者的角度，运用结构方程模型分析对所构建的模型进行检验，最后得出结论。 李明明总结有关物流服务质量、消费者重购意向等文献，基于前人研究，构建理论模型，并运用SPSS 分析整理数据，最终得出结论并提出建议。 于琳瑶研究并检验了退货物流服务质量与消费者信任之间的关系，得出二者存在正比关系的结论，并提出建议来提高B2C 企业的退货物流服务质量。

三、 评价指标的确定

笔者基于前人的研究成果，参考SERVQUAL 模型及LSQ 模型，并结合逆向物流的流程和特征，总结出以下五个因素，具体如表1 所示。

表1 评价指标

(一)C 沟通质量

在出现退货行为时，商家为了达到高质量的沟通效果，及时、亲切、耐心地响应消费者的退货要求，并提供高效的沟通渠道，如售后客服等。 由于沟通贯穿逆向物流全过程，因此有必要考虑沟通质量影响逆向物流服务质量的程度。

(二)I 信息质量

B2C 电商平台能够为消费者提供完整、准确、可靠、即时的物流及退款信息。 在退货过程中，消费者在平台上申请退货，商家在线同意退货后，消费者可以在退货界面的“选择退货方式”中勾选“上门取件”或“寄件点自寄”，在平台上随时关注退货物流信息，并可以对退货全过程的服务进行评价，所以信息服务质量也应成为影响逆向物流服务质量的一个因素。

(三)Q 退货流程质量

由于网购的非体验性、产品质量问题、消费者偏好等，退货问题在所难免。 而作为退货方的消费者能够直接感知整个退货流程的质量，所以恰当处理退货问题，对B2C 电商企业的消费者满意度和忠诚度很有益处，进而帮助提高回购率，因此本文将退货流程质量考虑进影响逆向物流服务质量的因素。

(四)E 便捷性

为了满足消费者快节奏生活的需要，电商平台及商家应当提供快速简捷的退货服务，由于便捷性在消费者感知中占比较大，而消费者感知决定了逆向物流服务质量评价水平，所以本文将便捷性视为决定逆向物流服务质量大小的因素之一。

(五)A 移情性

移情性要求客服利用自己的专业知识分析消费者的需求，秉持以消费者利益优先原则，以良好的服务态度和规范的操作为消费者提供定制化、个性化的解决方案，尽最大的努力满足消费者的需求，并定期对消费者进行回访。 在一定程度上，消费者对退货服务的感知和满意度会转化成对企业的忠诚度，因此有必要研究移情性对逆向物流服务质量的影响。

四、 研究设计与设计分析

(一)数据来源与分析

问卷以有过网购退货经历的消费者为调查对象，第一部分为消费者的基本信息及网购退货情况，第二部分为消费者评价每个指标重要程度的情况，采用Liket 五级量表形式。 本问卷通过网络途径，共回收245 份有效问卷，由于在线问卷中的24 个量表题均为必答题，后台设置为必须回答后才可提交，故在线收集的问卷均属于有效问卷。

在此次调查中，男、女比例分别是50.2% 和49.8%；其中20 岁以下的有22 人，20 ～25 岁的有138 人，26 ～30 岁的有39 人，31 ～40 岁的有32 人，40 岁以上的有14 人；其中月可支配收入1000 元以下的有54 人，1000 ～1500 元的有62 人，1500 ～3000元的有58 人，3000 元以上的有71 人。 通过以上数据可以看出，被访者的性别、年龄和月可支配收入都较为合理。

70.2%的被访者认为在淘宝上网购会产生退货行为，一方面是因为现阶段淘宝的使用者数量较大，另一方面是因为淘宝门槛低，商家多而且商品质量参差不齐。 68.98%的被访者认为会因为服饰鞋帽类商品的质量问题而产生退货行为，一方面是因为目前电商平台的服饰鞋帽类商品占比较大，另一方面是因为网络的虚拟性和非体验性，消费者无法直接了解服饰鞋帽类商品色差、尺寸和穿着效果等，因而导致了退货率高的现象。

(二)信度、效度分析

本文运用SPSS 得到评价模型的总体信度和各个维度信度如表2 所示，问卷整体

α

系数值＞0.9，各个维度的

α

系数值均＞0.8，信度水平很高，说明本研究测量量表的一致性较高，能够确保在问卷调查过程中搜集到的数据具有很高的可信度，适合进行下一步检验。

表2 Cronbach’s α 信度系数检验表

评价模型的KMO 检验及巴特利特球度检验结果如表3 所示，KMO=0.918＞0.9，意味着本文问卷数据的效度很高，Bartlett 球形度检验的统计量值为4586.156(自由度为276)，显著性

p

值为0.000，通过(

p

＜0.05)巴特利特球形度检验，表明各指标间存在明显的线性关系，适合因子分析。

表3 KMO 检验和Bartlett 检验

(三)指标权重的确定

1.标准层对目标层的权重

由因子分析得到的总方差解释可知，5 个因素的累积贡献率为76.231%，提取的5 个因素的贡献率分别为16.695%、16.093%、15.310%、14.735%、13.397%，对这5 个因素的贡献率归一化处理得到指标层对标准层的权重值

S

，结果如表4 所示。

表4 各级指标及其在不同层级上的权重值

2.指标层对标准层的权重

在因子分析过程中能获得因子得分系数矩阵[

a

]，因子得分系数能将标准层表示为所包含指标层的线性组合，而相对应系数变量

a

就是因子得分系数。 因此，对因子得分系数矩阵[

a

]归一化能够得到指标层在标准层上的权重值

U

，结果如表4所示。

3.指标层对目标层的权重

指标层对目标层的权重值为标准层对目标层的权重值

S

与指标层对标准层的权重值

U

的乘积

ω

，结果如表4 所示。

五、 结论与建议

(一)结论

根据表4，标准层重要度排序为:沟通质量＞信息质量＞退货流程质量＞便捷性＞移情性。

在影响各个标准层的指标层中，影响权重最大的分别是“申请退货后客服能够保持态度礼貌耐心”“退货后提供的退货物流信息是准确可靠的”“能够合理收取退货物流费用”“平台设计的退货网页简明易懂”“在退货结束后B2C 电商有恰当的回访机制”。

(二)建议

结合本次调查分析的结论，为了提高逆向物流服务质量，对B2C 电商平台及商家提出以下几点建议:①树立正确的服务意识，要让服务人员重视逆向物流服务，可以通过增加投诉途径或制定一套服务评分标准，让消费者对服务进行打分评价，以此来找出自身逆向物流服务中存在的弱项，从而针对性地改善、加强。 ②保持良好的服务态度，服务周到、和蔼可亲、礼貌待人、尊重消费者，是企业赢得消费者、提高声望的有效方法，所以平台及商家应督促客服人员礼貌、耐心地处理消费者的问题。 ③完善逆向物流信息体系，及时更新物流信息及退款进度，并确保提供的物流信息完整。 ④提高退货流程质量，以消费者的实际需求为出发点，尽可能简化退货流程，拓宽退货时间段，增加退货地点，优先考虑消费者的利益。 ⑤着重提升用户体验、数据精准、服务效率等方面，要从以往的粗放式发展转变成高质量发展，紧跟社会发展的脚步。