基于FAHP的网购平台环境中顾客感知价值评价研究

宗 毅，余鑫鑫

（天津商业大学管理学院，天津 300134）

随着科技的进步、经济发展和互联网深度融合，诞生了新的商业行为及经济模式——电子商务[1]。根据CNNIC《中国互联网发展状况统计报告》显示，中国网购用户从2014年起一直呈现逐年上升的趋势，2021年，全国网络购物用户规模达8.42亿人，网上零售额13.1万亿元，同比增长14.1%。其中实物商品网上零售额占社会消费品零售总额比重达24.5%[2]。网上购物已经成为顾客最重要的购物方式之一[3]。

与线下实体购物商店相比，网络购物具有高渗透、高互动和低成本等特性，使得顾客可以方便迅捷地买到需要的产品[4]。另一方面，企业也可以借助互联网强大的传播速度快速建立与顾客的链接，实现更好的效益增长[5]。同时，网络购物也有自身的不足之处，只能通过在线客服、浏览店铺页面来获取产品信息[6-7]，顾客在网上购买产品时面临着很多不确定性，限制了平台销售额，并产生大量的退货行为[8]。由此可见，提升顾客对产品的价值感知以及顾客对产品的满意度和复购意愿，是网购平台企业需要解决的关键问题。在现今的企业竞争中，虽然质量仍然是必备要素，但是质量已不能再成为竞争优势的清晰来源，而只能成为市场竞争的最低进入标准[9]。感知价值理论有助于解释顾客的偏好及其与顾客最终决策的关系，对顾客进行渠道选择和做出购买决策都具有极重要的影响[10]。已有研究论证了顾客感知价值对建立企业竞争优势的重要性，开发出一些基于顾客感知价值构建竞争优势的方法和技术[11-12]。

通过对大量文献的梳理发现，探究网购平台环境中顾客感知价值的驱动要素,并对这些要素进行评价，对指导网购平台企业的建设及评估，具有重要的意义。杨凤[13]在基于顾客价值构建企业竞争优势的基础上，提出了通过顾客感知价值构建电子商务网站竞争优势的流程，验证了层次分析法评价顾客感知价值的可行性。但是层次分析法也有其局限性，如果初始判断矩阵未通过一致性检验，则指标的判断值是无效的，同时权重值会很大程度上受到主观性因素的影响[14]。考虑到上述问题，使用模糊层次分析法（FAHP）对各个指标元素的权重进行评价分析，为优化网购平台环境中顾客感知价值的提升路径提供借鉴和参考。

研究的创新性和边际贡献在于如下两点。一是提出了一个基于平台、产品和顾客三种属性构成的顾客感知价值评价模型，该评价模型能够有效消除主观性的影响，丰富了网购平台环境中顾客感知价值的研究理论框架，建立了新的顾客感知价值评价机制；二是通过对顾客感知价值的量化评价，能够帮助网购平台企业进一步提升自身的管理效益，同时加强对物资资源的把控力，更好地应对竞争环境。

1 相关研究综述

1.1 顾客感知价值的涵义

在1954年，Drucker[15]首次在《管理实践》提出了“顾客感知价值”的概念。Sheth等[16]针对顾客感知价值形式，把顾客感知价值分为功能价值、社会价值、情感价值、认识价值。Zeithaml[17]认为顾客感知价值是顾客通过权衡得到利益与付出成本之后对产品的综合评价。Monroe[18]定义顾客感知价值就是利益与付出之间的比例。Parasueaman[19]统筹考虑了个体因素对顾客感知价值的影响，定义顾客感知价值为感知利益减去感知成本。董大海等[20]提出顾客感知价值就是顾客在购买和使用某一个产品的整个过程中对所获得的效用与所付出的成本的比较。姚钟华[21]认为顾客感知价值是顾客在获取产品或服务时其愿意且能够承受支出费用与顾客实际所支出费用的比值。随着信息技术的发展，网络平台环境中的顾客感知价值相较于传统商务背景逐渐区分出新的内涵。

1.2 网购平台环境中顾客感知价值维度构成

Jarvenpaa等[22]认为影响网上购物感知价值的主要因素可分为：购物体验、消费风险以及产品价值。Keeney[23]更加关注网络环境下的安全性、娱乐性、便利性、隐私、产品质量和时间花费等属性。Sirdeshmukh[24]把网络环境下的安全和消费体验纳入顾客感知价值体系之中。Kim等[25]从享乐以及功利主义价值两部分入手，发现网购顾客感知价值和顾客再购买的构成因素包括服务质量、信息质量以及系统质量三方面。赵宝山等[26]对线下企业的顾客感知价值构建了较全面的顾客价值评价体系，但对线上顾客的感知没有做进一步阐述。孙强等[27]提出网络购物顾客感知价值由网站专业知识等顾客信任感知价值和顾客个性化体验等顾客满意感知价值进行驱动。李宗伟等[28]根据顾客感知价值的测量维度、作用机制等相关理论,指出在网络购物模式下,顾客感知价值包括产品感知价值、服务感知价值和社会感知价值三个维度。邓峰[29]认为网络购物模式下顾客感知价值的构成有质量价值、社会价值、价格价值、服务价值、情感价值五个维度，并且网络购物模式相较于传统购物模式的变化主要体现在服务价值方面。姜方桃[30]认为供应链绩效中的顾客感知价值包括柔性、可靠性、价格和质量等四个指标，并使用模糊综合评价法进行了评价，但是评价结果仅限于度量供应链的运作绩效和效率。于欣禾等[31]在研究互联网环境下男衬衫定制服务中把顾客感知价值的影响要素分为品质、服务、渠道、个性化需求、体验、社会需求等六个方面，结果表明消费者认可个性化需求、产品品质。吴锦峰等[32]以结果性价值、程序性价值和情感性价值三个维度为基础对线上顾客感知价值开发量表进行测量，但是测量目的主要考察多渠道整合质量对线上顾客感知价值和购买意愿的影响。

从国内外学者的研究结果可以得出，尽管对顾客感知价值的定义和维度构成的看法不尽相同，但是都肯定了顾客感知价值与产品的购买和使用存在一定的联系，同时也体现出顾客感知价值可以由企业对顾客加以引导，从而提升顾客作为独立个体主观上的顾客感知价值。通过对国内外文献的梳理和分析，可以看出建立定量模型评价顾客感知价值、达到客观全面地判断网购平台环境中顾客感知价值是现阶段企业的实际需求。因此，首先建立网购平台环境中的顾客感知价值指标体系，其次采用FAHP对顾客感知价值进行评价，最后使用案例研究进行模型实用性验证。

2 构建指标体系

不同于线下实体店全过程的直接接触，网络环境中的购买行为是顾客与商家经由虚拟网络进行互动，所有的场景均发生在线上。已有研究表明当选取在线上购物时，消费者倾向于关注产品的合意性，即产品能够让其获得什么便利；当选取线下购物时，消费者倾向于关注产品的可行性，也就是产品使用过程中会出现的不便[33]。基于此，本文在综合其他学者研究的基础上，剖析网购平台环境中的顾客感知价值的影响因素，进行评价指标体系的构建。

围绕网购和顾客感知价值为中心，使用不同的主题词在国内外期刊数据库中搜索，通过人工判读提取其中对网购环境中的顾客感知价值影响因素，将影响因素进行归类总结后，得到15个网购平台环境中的顾客感知价值影响指标，进一步按属性特征区分为平台属性、产品属性和顾客属性。提取评价指标之后，以整体性、层次性、可操作性为标准，建立网购平台环境中顾客感知价值评价指标体系，如图1所示。目标层是评价体系的最终评价目标，属性层是将评价目标根据不同属性分成的下一级别元素，指标层为评价指标体系中评价的基本元素[34]。

图1 网购平台环境中顾客感知价值评价指标体系

平台属性包括：平台安全性、顾客隐私保护、个性化服务、信息的质量和平台形象。平台是网络交易发生的场所，所有的产品信息和客流资源都在平台上展现，平台属性可以区分为内在属性和外在属性[35]。内在属性指在顾客交易过程中平台提供的服务和保障，包括平台安全性[36-38]、顾客隐私保护[39-40]、个性化服务[41-42]和信息的质量[43-44]；外在属性指平台形象，平台形象又包括平台的网站形象、顾客认为平台是否可靠、平台产品是否物有所值等[45-46]。

产品属性包括：声誉和口碑、服务交互质量、个性化程度、质量和价格、产品包装。对网购平台企业而言，应当对展示和售卖的产品进行把控，使顾客便捷、准确地购买到心仪的产品。声誉和口碑代表了顾客在使用过程对产品的评价[47-48]；购买产品过程中的服务交互质量也是顾客感知价值非常重要的影响因素[49-50]；产品的个性化程度通过满足顾客的个性化需求，对顾客感知价值进行有效驱动[51-53]；产品的质量和价格显著影响顾客的购买意愿[53-54]，由于顾客对质量的感知和价格相关，因此将质量和价格作为一个影响指标；产品包装通过信息设计、包装形式、结构和材料等对顾客的感知价值进行影响[55-57]。

顾客属性包括风险态度、行为偏好、购物习惯、受教育程度和心理特征。企业可以通过降低顾客的风险感知、把握顾客的行为偏好等提升顾客的感知价值。风险态度指顾客对欺诈风险、配送风险、信用风险等的感知程度[58-59]；行为偏好主要反映在顾客进行购买和使用产品时的行为[60-61]；同时与线下交易的即时交互不同，顾客在购买产品之前能获知信息的渠道有限，此时顾客的认知程度尤为重要。习惯于网上购物和长期在相同平台购物的顾客能够更快、更准地识别自己所需要的信息，进行购买决策时有更清晰的决策依据[62-64]。同时顾客的受教育程度也会影响顾客对产品的识别和对信息的判断[65-66]，因此使用了购物习惯和受教育程度指标；心理特征指在某平台购物使顾客个人更受欢迎、提升了顾客在社交群体中的被认可程度等[67-68]。

3 研究方法

主要采用模糊层次分析法（Fuzzy Analytic Hierarchy Process，FAHP）评价网购平台环境中的顾客感知价值，模糊层次分析法结合了层次分析法和模糊理论，可以减免人为主观因素对评价结果的干扰[69]。主要步骤分为构建模糊一致判断矩阵、计算各指标的权值、计算顾客感知价值。具体操作流程如图2所示。

图2 FAHP流程图

3.1 构造判断矩阵

模糊层次分析法需使用特定的尺度表对指标两两比较构造模糊判断矩阵，然后将不具有一致性的模糊判断矩阵调整为模糊判断矩阵，最后利用模糊判断矩阵计算出各指标对属性层的顾客感知价值得分。本文使用0.1～0.9比较尺度表对指标进行两两比较[70]，见表1。

表1 比较尺度表

根据表1的尺度表，可以得到模糊判断矩阵T=（tij）n×n。

3.2 权重计算

计算顾客感知价值关键在于指标层元素权值的确定。由于属性层元素的权重值不尽相同，因此就需要结合指标层元素对应的属性层元素的权重值进行评判、比较、量化。下面采用模糊层次分析法来计算指标层元素的权重值。

对公式（1）中的矩阵T=（tij）n×n，利用公式（2）、公式（3）、公式（4）检验模糊判断矩阵的一致性。

如果模糊判断矩阵未通过一致性检验，需要根据公式（5）将不一致的模糊判断矩阵调整为模糊一致判断矩阵

对模糊判断矩阵T进行归一化，由公式（6）计算出各个指标层因素的权重向量Wi。

分别计算出指标元素在属性层以及属性元素在目标层的权重值，将指标层元素权重值与其对应的属性层元素权重值相乘，可以得到指标层元素在目标层的权重值向量。

赋予指标效用值Ux，利用公式（8）将WTi与Ux的值代入计算得出目标层顾客感知价值。

4 案例分析

以A网购平台为研究对象，分析A网购平台的顾客感知价值概况，探究A网购平台顾客感知价值提升路径。

4.1 评价指标体系权重

首先对专家发放评价指标量表，评分团队由7名具有管理学博士学位的营销领域资深学者和1名具有多年实践经验的知名上市公司高管组成，以匿名方式由专家对指标元素的重要性进行两两比较打分，得出模糊判断矩阵。T1表示平台属性指标元素模糊判断矩阵，T2表示产品属性指标元素模糊判断矩阵，T3表示顾客属性指标元素模糊判断矩阵，T4表示属性元素在目标层的模糊判断矩阵。

利用公式（2）、公式（3）、公式（4）判断模糊判断矩阵的一致性，并利用公式（5）调整为模糊一致判断矩阵。

其次，利用公式（7）可以计算每个属性元素在目标层的权重值向量，同理可计算出指标元素在属性层的权重值向量，将指标元素权重值与其对应的属性元素权重值相乘，可以得到指标元素在目标层的权重值向量WT1、WT2、WT3。

顾客属性的权重值高于平台属性和产品属性，与指标元素在目标层的权重值结果契合。处于权重值第一层次的有行为偏好（0.080）、心理特征（0.080）、声誉和口碑（0.079）、质量和价格（0.076）、受教育程度（0.076）共5个指标，处于权重值第二层次的指标包括风险态度（0.072）、购物习惯（0.072）、服务交互质量（0.069）、个性化程度（0.069）、平台安全性（0.066）、顾客隐私保护（0.066）共6个指标，处于权重值第三层次的有产品包装（0.052）、信息的质量（0.050）、个性化服务（0.047）和平台形象（0.047）共4个指标。

4.2 结果对比分析

根据相关行业标准，以及企业在社会媒体等公开发布的信息，参考李克特五级量表，对指标提系中的指标分五级变量赋予效用值，每个变量分别赋予2～10的量化分数，得到A网购平台各相关指标的效用值，见表2。

表2 A平台顾客感知价值指标效用值

利用公式（8）计算顾客感知价值。指标元素在目标层的评分结果见表3，最终通加和得出顾客感知价值评分为8.707。由表3可以看出，个性化程度、行为偏好、购物习惯3个指标的评分较低，是A网购平台当前亟待解决的问题。虽然个性化服务、平台形象信息的质量和产品包装4个指标的评分同样偏低，考虑到指标权重同样处于第三层次，因此在企业资源有限的情况下应优先提升平台产品的个性化程度，把握顾客的购物习惯和行为偏好，满足顾客个性化和差异化需求。

表3 A平台顾客感知价值指标评分表

为验证本文所使用模糊层次分析法的可靠性，采用层次分析法[71]同样对A网购平台的顾客感知价值进行评价。计算出A网购平台的顾客感知价值评分，得到A网购平台的顾客感知价值总评分为8.806。

采用表3和层次分析法计算的数据绘制结果对比图，如图3所示。

图3方法结果对比图

图3 中横坐标1～5代表平台属性的指标，横坐标6～10代表产品属性的指标，横坐标11～15代表顾客属性的指标，纵坐标代表指标评分。从图3可以看出，本文评价结果和层次分析法的评分趋势相同，证明评价结果的有效性。总体来看，指标1～5的评价结果低于指标6～15，表明在网购平台顾客感知价值体系中产品属性和顾客属性仍然起主导作用，平台属性的指标提升空间巨大。在层次分析法的评价中，指标9评价结果显著高于其他指标，而质量和价格主要由厂商主导，平台能做的十分有限。另一方面，指标3和指标5表现为评价结果很低，已经不符合现阶段网购平台的发展理念，而在现阶段研究中，个性化服务和平台形象仍是平台顾客感知价值非常重要的构成因素。这是由于层次分析法的评价指标权重值完全依靠专家打分，受主观性因素影响较大，从而导致的评价结果误差。通过对比可知，本文使用的方法兼顾了平台属性、产品属性和顾客属性的特点，降低了主观性因素的影响，计算出评价结果总体呈现平稳的态势。同时将网购环境中顾客感知价值指标元素的重要性排序清晰反映出来，符合现阶段网购平台行业的实际发展情况。

5 结论和建议

5.1 结论

提出了一种基于模糊层次分析法的网购平台环境中顾客感知价值评价方法。首先建立网购平台环境中的顾客感知价值评价指标体系。其次构建模糊判断矩阵，并调整为模糊一致性判断矩阵。然后通过计算得出指标权重，对指标的权重进行评判比较，计算得出顾客感知价值评分。最后应用案例研究进行检验。构建网购平台环境中顾客感知价值评价模型具有3个属性、15个指标。以A网购平台为例，通过对所有指标的评价结果进行研究，发现平台安全性、声誉和口碑、服务交互质量、质量和价格、风险态度在网购平台环境中顾客感知价值评价体系中评分较高，是A网购平台的核心竞争能力。通过比较分析表明，本文所进行网购平台环境中顾客感知价值评价模型的研究，有效消除了主观因素的影响，符合企业运营的实际情况，能够为网购平台管理者或网购平台构建者提升顾客知价值提供理论依据及决策参考。

5.2 建 议

（1）针对顾客差异化需求制定营销策略。行为偏好和心理特征两个指标的权重值在所有指标中最高，也是顾客属性权重值最高的两个指标。在企业资源有限的情况下，可以从把握顾客的行为偏好和心理特征着手。首先建立平台社区，为顾客提供更好的交流体验。同时基于互联网和大数据分析，开展个性化、定制化产品的服务。其次可以通过与政府及其他优质企业深度合作，提升平台的社会价值，打造品牌的知名度优势，进而增加心理特征指标的效用值。

（2）建立正负激励制度。产品属性指标中声誉和口碑的指标权重值最高，其次为质量和价格指标。基于此，平台可以通过建立正负激励制度提高商家违规操作的发现率，以及增加行为良好商家的曝光程度，从而提升优质产品以及高性价比产品覆盖率。其次及时获取顾客对产品的反馈，并根据反馈结果进行改进。最后采用优惠政策鼓励优质商家入驻平台，承诺为平台内优质产品引入更多流量资源。

（3）筑牢网络防范意识，保证平台运营体系的安全性。平台安全性和顾客隐私保护在平台属性中权重占比最大。由此可见，平台作为网络购物的重要主体，应当结合网络安全标准规范，强化自我担当，对顾客隐私数据不断加强防护，防止因平台方面的过失导致顾客信任危机和舆情风险。