在校大学生网购行为满意度影响因素实证研究

 　　1 引言
　　CNNIC最新发布的第39次《中国互联网络发展状况统计报告》的数据显示，截止2016年12月，我国网民规模达7.31亿，普及率达到53.2%，网民规模相当于欧洲人口总量。艾瑞咨询最新数据显示，2016年我国网络购物市场交易规模为4.7万亿元，占社会消费品零售总额的14.2%，平均每100元的消费中有约14元来自线上。而在校大学生更是网购的主力军。虽然网购市场发展势头良好，但商家也不能忽视对消费者网购满意度的关注。及时掌握网购过程中影响消费者满意度的因素，进而有针对性的采取改进措施，对提高电商企业的核心竞争力至关重要。
　　2 理论依据
　　美国心理学家弗雷德里克·赫茨伯格于20世纪50年代后期，对2000多名白领的工作状态进行了研究，提出了著名的双因素理论。
　　双因素理论指出引起人们满意和不满意的所有因素中可以分为两大类，也就是激励因素和保健因素。激励因素能够使人们感到满意，如果商家在激励因素方面做得不足，引起的后果是没有引起消费者的满意，而不会引起消费者的不满。而如果商家在保健因素方面做得不好，结果会引起消费者的不满；如果做得好并不会给消费者带来满意的体验，只是不会给消费者带来不满，但商家却不能不重视保健因素。
　　日本学者Noriaki Kano的研究表明，顾客对一项商品或服务的品质感受不是一维结构，而是二维结构。在卡诺模型中，横坐标表示的是顾客对某一品质的需求程度，纵坐标表示的是顾客的满意程度，此坐标系可以反映出顾客的满意程度和顾客对某一品质的需求程度的关系。
　　本文的研究过程结合了双因素理论和KANO模型，在其他学者研究的基础上通过实证的方法来分析影响在校大学生网购满意度的因素。
　　3 研究模型
　　国内外学者对网购环境中影响顾客满意度的因素从不同角度进行了研究，并取得了一定的研究成果。付非、韩涛（2015）等采用实证的方法，针对天猫医药馆分析了影响网购医药商品满意度的因素，得出影响顾客满意度的主要因素是网站设计、网购成本和服务与物流。陈范娇（2016）在全面顾客满意理论和Oliver 期望-实绩理论模型的基础上，构建了生鲜电商消费者满意度研究模型，得出产品质量、售后服务和网站界面与功能对顾客满意度影响较大。Rose（2011）在分析了120篇网购相关文章的基础上进行综述，提出了在线体验模型；将影响用户体验的因素分为感知易用性、感知有利性、感知有用性、感知控制、信息过程、感知风险、信任、技能和享受9大维度。在其他学者研究的基础上，本文建立了如图1所示的模型，该模型分析了网站设计、商品价值、便利性、物流配送、网站形象、个性化服务、网站安全性、互动性等八大类因素对在校大学生网购行为满意度的影响。
　　根据模型中各项指标的完成程度对消费者心理产生的影响，可以将网购行为满意度的影响因素分为以下五类，如表1所示。
　　将KANO模型和双因素理论运用到网购环境下顾客满意度的分析，可以把顾客关注的要素分为“激励要素”、“半激励要素”、“保健要素”、“无关紧要的要素”、“反向要素”五大类。在消费者网购过程中，如果企业提高与激励要素相关的指标水平，将会大幅提高消费者的满意度，如果企业在这些指标中存在不足，只是不会提高消费者的购物满意度，而不会引起不满，如表中的第三类因素。保健要素是与消费者不满情绪密切相关的因素，如果企业在这些指标上存在不足，必然会引起消费者的不满，如表中的第二类因素。半激励要素同时含有与顾客满意和与顾客不满相关的指标，企业应重视这部分指标，如果处理得好则可以提高顾客满意度；如果处理不好则会导致顾客不满，如表中第一類因素。而无关紧要的要素是那些无论企业做与不做都不会对顾客满意度产生影响的指标；事实上，这类指标并非真正的无关紧要，而是由于不同消费者的感知不同，或暂时不需要，如表中的第四类要素。反向要素往往与个人的兴趣偏好或宗教信仰有关，这类要素指的是相关指标充足时却引起不满，不充足反而没有引起不满意，这类指标属于个别现象，如表中的第五类要素。
　　4 问卷设计与数据收集
　　4.1 问卷设计
　　问卷主要由三部分组成，第一部分是被调查者的基本信息，用于了解被调查者是否是本研究的对象。第二部分是受访者在某一具体的购物网站购物时的切身感受，属于消费者的感知价值。第三部分是受访者根据自己的购物经历，确定各指标的重要性，属于消费者的期望价值。问卷各指标如表2所示。
　　4.2 数据收集
　　数据的收集主要是通过问卷调查来进行的。本次调查在武汉、上海、郑州、西安等城市的知名高校中随机发放问卷120份，回收106份，剔除填写错误的问卷和不经常网购的问卷10份，共得到实际有效问卷96份。
　　5 变量满意度指标和重要性指标分析
　　5.1 变量满意度指数分析
　　问卷的第二部分是受访者的感知价值，不同消费者对同一指标服务水平的感受往往不同，因此可以根据李克特5级量表进行加权平均，进行量化分析。公式如下所示：
　　n 是指标个数；k是满意度等级；Si是第i项指标的满意度；Pj是满意度为j时所对应的数值；Qij是顾客对第i项指标选择第j项满意程度的百分比。例如，网站页面布局的满意度指数（P1），如表3所示。表2中所有指标得分结果如表4所示。
   　5.2 变量重要性指数分析
　　调查问卷的第三部分是受访者的期望价值，不同消费者对同一指标重要性的感受程度往往不同，因此可以根据李克特5级量表进行加权平均，进行量化分析。公式如下所示：
　　N是指标个数；k为等级数；Vi是第i项指标的重要程度；Pj是满意度为j时所对应的数值；Qij指顾客对第i项指标选择第j项重要程度的百分比。根据受访者在问卷上的填写情况，计算出的结果如下表6所示。
　　例如，网站页面布局的重要性指数（P1）计算如下表5所示。
　　6 模型定量分析
　　根据以上各项指标的期望价值和感知价值的大小，来绘制期望/感知价值矩阵图，如图2所示。
　　由以上得出的分数值可知，S=3.126，V=3.583，总平均得分P=3.355，通过比较各项指标的得分数值可以看出P1，P2，P5，P6，P13的满意度得分数值高于平均值；P2，P5，P6，P9，P13，P14，P15，P17的重要性得分数值高于平均值。在期望/感知价值矩阵中，添加一条45度线，可以得到A、B、C、D、E、F六大区间。
　　从图2中可以看出，A、B、D三块区域位于45度斜线的上方，这些区域的期望价值大于感知价值，说明商家在这些相关指标上做的不能满足顾客的期望，商家应加强A、B、D相关指标的服务，提升消费者的满意度。E、F、C这些区域位于45度线的下方，说明感知价值大于期望价值。
　　其中，D区域和E区域的感知价值和期望价值均较低，D区域位于45度线以上，说明期望价值高于感知价值，从分析的结果中可以看出，符合D区的指标是P1、P3、P4、P11，这些指标相当于模型中的半激励要素，虽然消费者对这些指标的期望价值不高，但商家如果做得不好会影响顾客的满意度。E区域中感知价值高于期望价值，虽然顾客的感知价值不高，但商家做的已经超出了消费者的期望，相当于模型中的无关紧要要素。F区的感知价值很高但是期望价值较低，符合F区域的调查指标是P18，消费者对这一指标的期望价值较低，但实际感受到的感知价值却较高，说明网络的便利性的确能给消费者提供多种反馈的渠道。F区域相当于模型中的激励要素。A区域中，消费者的期望价值很高，但实际感受到的价值却比较低，符合A区域特征的指标是P7、P8、P9、P10、P12、P15、P16、P17；这些指标相当于模型中的保健因素，商家如果不能满足消费者的这些要求，将会导致不满。B和C区域中的期望价值和感知价值都较高，是顾客十分重视的因素，相当于模型中的半激励要素；符合B区域特征的指标有P2、P5、P6、P14，B区域中的指标期望价值高于感知价值，说明商家目前做到的还不能达到消费者的期望值，需要提升。C区域中感知价值和期望价值都较高，但感知价值大于期望价值，说明商家能够满足消费者的高要求，需要进一步保持，争取使更多的指标达到C区域。目前受调查的指标中只有P13这一指标符合。模型中的反向要素和个人的宗教信仰、个人癖好密切相关，属于个别现象，不具有一定的代表性，商家不需要过多关注。
　　7 结语
　　消费者整体期望值偏高，商家服务滞后。在调查的18项指标中，消费者期望价值的平均得分是3.583，其中退换货方便、商品信息如实描述、物流配送速度3项指标的期望值得分超过了4.0，说明消费者在网购过程中对这3项指标有着很高的期望。而现实情况是物流配送受第三方物流公司的服务限制，并且物流配送的过程中存在着一些不确定因素（比如遇到雨雪天气、自然灾害等）。商家应重视消费者期望值较高的这些指标，采取切实可行的措施提高消费者的满意度。
　　商家应准确定义自己产品或服务的双因素。在传统的营销方式下，商家是根据自己的营销感受来定义产品的激励因素和保健因素的，但这种定义是商家的单方向定义，不一定是消费者意愿的真实表达。而双因素理论要求商家必须合理准确的确定哪些因素是激励因素，哪些因素是保健因素，从而才能有针对性的采取措施，提高顾客的满意度。
　　参考文献
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