穆思思

摘 要：以餐飲行業(yè)為例，提出相關(guān)假設(shè)模型，采用結(jié)構(gòu)方程模型對(duì)所提出的假設(shè)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)O2O模式中電商平臺(tái)服務(wù)價(jià)值與顧客滿意度關(guān)系進(jìn)行研究，實(shí)證分析，在消費(fèi)時(shí)消費(fèi)者的服務(wù)體驗(yàn)、商家對(duì)消費(fèi)者的服務(wù)感知對(duì)其所獲得的服務(wù)價(jià)值有正向影響，不確定信息規(guī)避對(duì)其所獲得的服務(wù)價(jià)值存在負(fù)向影響;服務(wù)體驗(yàn)、商家對(duì)消費(fèi)者的服務(wù)感知對(duì)顧客滿意度存在正向影響，不確定信息規(guī)避對(duì)顧客滿意度存在負(fù)向影響。據(jù)此提出相關(guān)結(jié)論，為餐飲行業(yè)開(kāi)展O2O模式提供參考。

關(guān)鍵詞：O2O模式? 服務(wù)價(jià)值? 顧客滿意度? 餐飲行業(yè)? 顧客感知價(jià)值

中圖分類號(hào)：F724.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? 文章編號(hào)：2096-0298（2020）01（b）--02

近年來(lái)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的成熟、移動(dòng)設(shè)備的完善、微信支付等支付方式的大眾化，O2O模式在我國(guó)進(jìn)入了高速發(fā)展階段。O2O（Online to Offline）即線上支付，線下接受服務(wù)。商家通過(guò)線上營(yíng)銷線上購(gòu)買(mǎi)來(lái)帶動(dòng)線下經(jīng)營(yíng)線下消費(fèi)。

O2O模式相較于傳統(tǒng)的B2B、B2C電子商務(wù)模式，商家開(kāi)展優(yōu)惠活動(dòng)時(shí)，消費(fèi)者可以及時(shí)獲取并進(jìn)行多方對(duì)比，降低交易成本。Alex Rampell曾提出“假使普通美國(guó)人每年收入為4萬(wàn)美元，普通的網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物者每年花費(fèi)約1000美元，剩下的39000美元大部分都在本地消費(fèi)了”單純線上的消費(fèi)并不能帶給人們線下接受服務(wù)的快樂(lè)，在O2O網(wǎng)站上支付后去線下體驗(yàn)的消費(fèi)者比例逐漸增加，如今餐飲行業(yè)作為典型的體驗(yàn)產(chǎn)品其O2O市場(chǎng)規(guī)模進(jìn)一步增長(zhǎng)，本文以餐飲行業(yè)為例，提升消費(fèi)者服務(wù)價(jià)值和滿意度，從而促進(jìn)餐飲行業(yè)的電子商務(wù)發(fā)展。

1 文獻(xiàn)回顧與研究假說(shuō)

1.1 文獻(xiàn)回顧

陸雄文將顧客感知價(jià)值界定為顧客在感知到產(chǎn)品或服務(wù)的利益之后，減去其在獲取產(chǎn)品或服務(wù)時(shí)所付出的成本，從而得出的對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)效用的主觀評(píng)價(jià)。鄭文清提出顧客感知價(jià)值是顧客在特定條件下，為了滿足自己的特定需求，對(duì)感知利得和感知利失權(quán)衡后的總體評(píng)價(jià)。

顧客滿意度也叫顧客滿意指數(shù)，是對(duì)顧客滿意程度的衡量指標(biāo)即顧客某一事項(xiàng)已經(jīng)滿足其需求和期望的程度。

服務(wù)價(jià)值是顧客感知價(jià)值的重要因素，隨著產(chǎn)品實(shí)體的出售，企業(yè)向顧客提供的各種附加服務(wù)所產(chǎn)生的價(jià)值。因此，現(xiàn)代企業(yè)如何在保證產(chǎn)品質(zhì)量的同時(shí)提供更完備的服務(wù)已經(jīng)成為競(jìng)爭(zhēng)的必要趨勢(shì)。

而本文將基于餐飲行業(yè)O2O模式從顧客價(jià)值的重要因素——服務(wù)價(jià)值來(lái)研究其與顧客滿意度關(guān)系，相較顧客感知價(jià)值更為細(xì)化，研究更為具體，適應(yīng)了社會(huì)需求。

1.2 研究假設(shè)

本文研究O2O電商平臺(tái)服務(wù)價(jià)值與顧客滿意度關(guān)系，在相關(guān)文獻(xiàn)研讀后，結(jié)合O2O模式的主要特點(diǎn)，進(jìn)行研究假設(shè)。

服務(wù)體驗(yàn)是站在消費(fèi)者的角度，重視與消費(fèi)者的每一次接觸，傳遞商家的正面信息，以及網(wǎng)站的頁(yè)面設(shè)計(jì)可能會(huì)對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)過(guò)程有著正面影響。所以本文認(rèn)為不確定信息規(guī)避可能會(huì)對(duì)顧客的消費(fèi)產(chǎn)生負(fù)面影響。另外商家是否提供了滿足消費(fèi)者需求的服務(wù)也影響著消費(fèi)者的滿意程度，所以商家對(duì)于消費(fèi)者的服務(wù)感知可能是服務(wù)價(jià)值的重要因素。通過(guò)以上分析，本文提出以下假設(shè)：

Hd：服務(wù)體驗(yàn)對(duì)顧客滿意度有顯著正向影響。

He：不確定信息規(guī)避對(duì)顧客滿意度有顯著負(fù)向影響。

Hf：服務(wù)感知對(duì)顧客滿意度有顯著正向影響。

Hg：服務(wù)價(jià)值對(duì)顧客滿意度有顯著正向影響。

2 實(shí)證研究

2.1 問(wèn)卷設(shè)計(jì)

本研究采用問(wèn)卷調(diào)查的方法檢驗(yàn)提出的概念模型，問(wèn)卷涉及消費(fèi)者的基本資料的服務(wù)價(jià)值指標(biāo)、服務(wù)價(jià)值與顧客滿意度四個(gè)部分，后三部分采取李克特五點(diǎn)尺度量表，分別代表“非常同意”“同意”“一般”“不同意”“非常不同意”。問(wèn)卷共設(shè)計(jì)38個(gè)題項(xiàng)，通過(guò)對(duì)問(wèn)卷前測(cè)，對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行了探索性因子分析，以此為模板進(jìn)行問(wèn)卷發(fā)放。

2.2 數(shù)據(jù)選取和描述

本問(wèn)卷的研究對(duì)象為使用過(guò)O2O網(wǎng)站線上支付用餐的消費(fèi)者，全部為網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷。共發(fā)放246份，面向全國(guó)各地隨機(jī)發(fā)放，有效問(wèn)卷為222份，有效回收率90.24%。

3 統(tǒng)計(jì)分析

3.1 效度分析

3.1.1 信度分析

本研究采取最為常用的內(nèi)部一致性系數(shù)Cronbachs-α值對(duì)研究變量進(jìn)行信度評(píng)價(jià)，運(yùn)用SPSS19.0進(jìn)行操作，所得數(shù)據(jù)整理見(jiàn)表1。由表2可知，各研究變量的Cronbachs-α值均大于0.7，達(dá)到了學(xué)界建議的0.7的標(biāo)準(zhǔn)值。因此，研究變量的測(cè)量具有較好的信度，數(shù)據(jù)比較可靠。

3.1.2 效度分析

本研究主要采用驗(yàn)證性因子分析方法，運(yùn)用Amos22.0軟件對(duì)問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行建構(gòu)效度分析。效度分析對(duì)比幾個(gè)分析內(nèi)容，第一題目的因子載荷，題目的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷需要大于0.5，說(shuō)明具備較好的題目與維度的關(guān)聯(lián)性，同時(shí)驗(yàn)證因子分析的模型擬合指標(biāo)符合標(biāo)準(zhǔn)（x2/df<3，GFI>0.9，NFI>0.9，CFI>0.9，RMSEA<0.08）說(shuō)明整體模型的結(jié)構(gòu)效度較好。

對(duì)消費(fèi)者獲得的服務(wù)價(jià)值指標(biāo)進(jìn)行驗(yàn)證因子分析得到模型擬合指數(shù)如下：其中x2/df=1.145，GFI=0.938，NFI=0.955，GFI=0.994，RMSEA=0.026，均達(dá)到了結(jié)構(gòu)方程模型擬合的標(biāo)準(zhǔn)，模型擬合情況良好。從結(jié)果看，這一部分具有較好的效度。

對(duì)顧客滿意度部分的題目進(jìn)行驗(yàn)證因子分析得到模型擬合指數(shù)如下：其中x2/df=1.019，GFI=0.996，NFI=0.995，CFI=1，RMSEA=0.009，均達(dá)到了結(jié)構(gòu)方程模型擬合的標(biāo)準(zhǔn)。從分析結(jié)果來(lái)看，這一部分具有較好的效度。

從以上模型可以看到，所有題目的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷系數(shù)均大于0.5因此證明模型具備較好的聚合效度。

3.2 結(jié)構(gòu)方程分析

3.2.1 共同方法偏差檢驗(yàn)

本研究采用Harman單因素檢驗(yàn)來(lái)評(píng)估本文的測(cè)量是否存在共同方法變異，將本研究中所有測(cè)量條目放在一起進(jìn)行因素分析，KMO值為0.908，Bartlett的球形度檢驗(yàn)sig為0.00;共析出5個(gè)因子，總方差為73.296%，最大特征值對(duì)應(yīng)的因子解釋方差為36.053%該值小于40%說(shuō)明不存在共同方法偏差情況。

3.2.2 路徑分析

本文通過(guò)AMOS22.0軟件，使用最大似然法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)。參數(shù)指標(biāo)選擇包括x2/df，GFI、NFI、CFI以及RMSEA。評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如上。通過(guò)路徑檢驗(yàn)得到標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)，對(duì)路徑模型進(jìn)行計(jì)算分析得到模型擬合指數(shù)如下：其中x2/df=1.207，GFI=0.907，NFI=0.921，CFI=0.985，RMSEA=0.031，均達(dá)到了結(jié)構(gòu)方程模型擬合的標(biāo)準(zhǔn)，模型擬合情況良好。

從標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)標(biāo)可以看到，不確定信息規(guī)避顯著負(fù)向預(yù)測(cè)服務(wù)價(jià)值和預(yù)測(cè)顧客滿意度，服務(wù)感知顯著正向預(yù)測(cè)服務(wù)價(jià)值和預(yù)測(cè)顧客滿意度的;以上所檢驗(yàn)均被驗(yàn)證成立。

4 結(jié)論與展望

在相關(guān)理論研究的基礎(chǔ)上，以餐飲行業(yè)為研究對(duì)象，提出本文的研究架構(gòu)和研究假說(shuō)，并以結(jié)構(gòu)方程模式驗(yàn)證構(gòu)架與假說(shuō)，獲得的結(jié)論與啟示如下。

服務(wù)體驗(yàn)、不確定信息規(guī)避和服務(wù)感知對(duì)顧客的滿意度均有顯著影響，這說(shuō)明，在O2O網(wǎng)站，售前售后、網(wǎng)站的頁(yè)面設(shè)計(jì)檢索方式、網(wǎng)站人性化推薦與服務(wù)對(duì)于顧客的滿意度具有正向影響服務(wù)價(jià)值對(duì)顧客滿意度具有顯著的正向影響。通過(guò)數(shù)據(jù)分析可以得到，顧客在線上支付線下體驗(yàn)所獲得的服務(wù)價(jià)值，與顧客滿意度具有較大的關(guān)聯(lián)。因此，O2O電商平臺(tái)提升消費(fèi)者所獲得的服務(wù)價(jià)值，在一定程度上增加客戶黏性，使企業(yè)獲取更多的客戶與利潤(rùn)，得到更好地發(fā)展。

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