(天津工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院 天津 300381)

引言

疫情期間，經(jīng)濟受損消費也受到很大沖擊，但國民必要的生活開銷支出必不可少。疫情不會改變國家經(jīng)濟長期向好的趨勢，國民收入還是會不斷提高，于是對于消費者來說在百貨公司或者超市消費的機會大增，消費者們的消費傾向收到很多因素的影響；而對于企業(yè)來說，消費者的忠誠度已然成為追求的目標(biāo)，這決定了企業(yè)的再獲益率。

Teguh Soedarto(2019)[1]提出品牌信任對品牌情感的影響和品牌信任對態(tài)度忠誠的影響描述了顧客對特定品牌的信任會影響顧客的情感部分，態(tài)度忠誠與顧客對品牌的態(tài)度偏好和承諾有關(guān)。品牌效應(yīng)對態(tài)度忠誠的影響、品牌效應(yīng)對行為忠誠的影響等關(guān)系表明，顧客的態(tài)度偏好和承諾會影響顧客的態(tài)度忠誠和行為忠誠。本研究的新穎之處在于，探討了品牌質(zhì)量與忠誠度的關(guān)系，即態(tài)度忠誠度和行為忠誠度。品牌質(zhì)量包括品牌所附加的一些屬性，它對顧客的態(tài)度忠誠和行為忠誠都有顯著的影響。研究最后拒絕了品牌信任與行為忠誠度之間的關(guān)系。

Apri Budianto(2019)[2]提出企業(yè)營銷最基本的概念是思考如何滿足顧客需求和進行外部分析。主要研究服務(wù)質(zhì)量對現(xiàn)代市場顧客忠誠的影響，最后得出結(jié)論：基于現(xiàn)代市場顧客感知的服務(wù)質(zhì)量屬于良好范疇。服務(wù)質(zhì)量對顧客忠誠具有顯著的正向影響。這意味著更好和正確的服務(wù)質(zhì)量將是更忠誠的消費者。

一、消費者忠誠度的定義和分類

(一)忠誠度的定義

顧客忠誠度(Customer loyalty)是指顧客對于企業(yè)或公司提供的產(chǎn)品、服務(wù)或人員的一種認同感。忠誠是經(jīng)常被觀察到的行為。忠誠通常被定義為鼓勵服務(wù)組織績效的實際行為，但是諸如購買和批發(fā)購買等行為措施由于缺乏基本概念而受到批評，實際上這是一個動態(tài)的過程，例如某項服務(wù)的低重復(fù)購買程度可能是結(jié)果和情境因素，如不忠、追求多樣性和缺乏買方的偏好或偏好。忠誠的客戶是公司提高盈利能力的最有價值的資產(chǎn)。要想成為忠誠的客戶，強調(diào)公司抓住新客戶和留住客戶的重要性，需要在資金和人力資源上都有很高的承諾，使產(chǎn)品質(zhì)量真正符合客戶的意愿。

(二)忠誠度的分類

本文將忠誠度分為兩種：態(tài)度忠誠度和行為忠誠度。

態(tài)度忠誠度(Attitude loyalty)是消費者對于產(chǎn)品的傾向，是心理過程的作用，包括態(tài)度偏好和對產(chǎn)品的承諾，針對這一點我們不難發(fā)現(xiàn)，態(tài)度忠誠度是一種專注于心理領(lǐng)域的忠誠，這種心理領(lǐng)域在行為領(lǐng)域形成之前，在形成過程中只有思想上的遷移而沒有形成行為。

行為忠誠度(Behavioral loyalty)被認為是觀察得到的忠誠。一些研究人員認為，重復(fù)購買可以體現(xiàn)消費者對產(chǎn)品的忠誠度；另外一點，消費者對于產(chǎn)品的宣傳和分享也可證明他們的忠誠度?；谶@些我們發(fā)現(xiàn)行為忠誠度大體上有兩種情形，即購買頻率和需求共享。

二、影響消費者行為忠誠度的因素

(一)服務(wù)品質(zhì)

服務(wù)品質(zhì)是指消費者對于整體服務(wù)的一種評價，這是一種主觀性的品質(zhì)。高的服務(wù)品質(zhì)意味著消費者能達到更高的滿意程度。Parasuraman等人推薦SERVQUAL服務(wù)質(zhì)量模型，用來衡量消費者期望與感知之間的差異程度。提出了服務(wù)品質(zhì)的10個維度：有形性、可靠性、響應(yīng)性、能力、禮貌、信譽、安全、訪問、溝通和理解客戶。Fogli(2006)將服務(wù)品質(zhì)定義為“與特定服務(wù)相關(guān)的全球判斷或態(tài)度，客戶對組織及其服務(wù)相對劣勢或優(yōu)勢的總體印象”。服務(wù)質(zhì)量是一種認知判斷。

Kazi Omar Siddiqi(2011)[3]研究找出孟加拉零售銀行業(yè)服務(wù)品質(zhì)屬性、顧客滿意與顧客忠誠之間的相互關(guān)系。結(jié)果表明，孟加拉國零售銀行的服務(wù)品質(zhì)屬性與顧客滿意度呈正相關(guān)，顧客滿意度與顧客忠誠呈正相關(guān)。

(二)企業(yè)形象

企業(yè)形象和企業(yè)聲譽等相關(guān)結(jié)構(gòu)是通過多種方式定義和聯(lián)系在一起的。企業(yè)形象一詞是指公眾對一個企業(yè)的總體印象。企業(yè)形象的塑造往往與價值觀有關(guān)，它是一個漫長的過程，可以通過技術(shù)突破和意外的成就迅速改善，反之，也可以通過忽視與組織互動的各個群體的需要和期望而破壞。在商品市場中，企業(yè)形象將發(fā)揮重要作用，因為企業(yè)形象將對其產(chǎn)品產(chǎn)生裙帶作用。

DE LEANIZ等人(2016)[4]在研究中表明企業(yè)形象對于企業(yè)聲譽有正向影響，同時企業(yè)形象對顧客忠誠度也有正向影響，企業(yè)形象和聲譽都是戰(zhàn)略資產(chǎn)，適合激發(fā)對服務(wù)績效的積極情感感知，從而提高客戶的忠誠度。

(三)轉(zhuǎn)換成本

轉(zhuǎn)換成本的正式定義是指從一個服務(wù)中進行轉(zhuǎn)換所涉及的成本。這是對不忠的懲罰阻止消費者轉(zhuǎn)向競爭對手，轉(zhuǎn)換成本不僅包括那些可以用貨幣計量的成本，還有變成新顧客的心理效應(yīng)、時間成本和購買新商品付出的努力。轉(zhuǎn)換成本部分是針對消費者的，經(jīng)濟或財務(wù)上的轉(zhuǎn)換成本可以被認為是一種“沉沒成本”。

AYDIN等人(2005)[5]研究了轉(zhuǎn)換成本與顧客滿意度的影響，結(jié)果表明：高轉(zhuǎn)換成本感知的顧客忠誠度更強；企業(yè)信任與消費者忠誠度有正相關(guān)關(guān)系；顧客滿意度對顧客忠誠度有正向影響；高感知轉(zhuǎn)換成本的顧客，滿意度與忠誠度之間的關(guān)系更弱，信任與忠誠度之間的關(guān)系也更弱。

(四)顧客滿意度

客戶滿意度和忠誠度之間的關(guān)系一直是市場營銷中廣泛研究的關(guān)系之一。顧客滿意度是指顧客對其整體消費體驗感知的基礎(chǔ)，它對顧客忠誠度有顯著的影響，而顧客忠誠是顧客保持和再購買行為的驅(qū)動因素，這一前提是企業(yè)顧客導(dǎo)向的關(guān)鍵，正是這種關(guān)系構(gòu)成了衡量營銷效果的基礎(chǔ)。

Nobuhiko Terui等人(2016)[6]研究了顧客滿意度與忠誠度之間的非線性關(guān)系。將顧客滿意度指數(shù)(CSI)模型所提出的關(guān)系推廣到滿意度與忠誠度之間的非線性函數(shù)形式。提出了一個以簡約的方式反映非線性效應(yīng)的內(nèi)在特征的模型，如效用的飽和可達到極限、非恒定邊際收益、滿意與不滿意顧客之間的不對稱反應(yīng)。

三、模型與研究假設(shè)

本文主要利用結(jié)構(gòu)方程模型(SEM)和Amos軟件進行數(shù)據(jù)分析和模型驗證，圖3-1為研究的概念模型。

圖3-1 概念模型

SEM分析時不對每一條模型路徑提出假設(shè)，而是對整個模型與樣本資料的配適度進行評估。因此，研究的第一個假設(shè)為模型的期望共變異數(shù)矩陣與樣本共變異數(shù)矩陣沒有差異：S-∑(θ)=0。S是樣本共變異數(shù)矩陣，∑(θ)是模型期望共變異數(shù)矩陣，于是有：

假設(shè)H0：模型的期望共變異數(shù)矩陣與樣本共變異數(shù)矩陣沒有差異；假設(shè)H1：企業(yè)形象對顧客滿意度有正向影響；假設(shè)H2：顧客滿意度對態(tài)度忠誠度有正向影響；假設(shè)H3：態(tài)度忠誠度對行為忠誠度有正向影響；假設(shè)H4：服務(wù)品質(zhì)對顧客滿意度有正向影響；假設(shè)H5：服務(wù)品質(zhì)對態(tài)度忠誠度有正向影響；假設(shè)H6：服務(wù)品質(zhì)對行為忠誠度有正向影響；假設(shè)H7：轉(zhuǎn)換成本對顧客滿意度有正向影響；假設(shè)H8：轉(zhuǎn)換成本對態(tài)度忠誠度有正向影響；假設(shè)H9：轉(zhuǎn)換成本對行為忠誠度有正向影響。

四、樣本統(tǒng)計

本研究的研究變量項均采用Likert7點尺度量表，其構(gòu)面與題目如表4-1。

表4-1 研究構(gòu)面及相關(guān)題目設(shè)計

SEM對數(shù)據(jù)的要求較高，一般來說樣本數(shù)與觀察變量的比例在5:1到10:1之間，樣本數(shù)應(yīng)在200-300之間比較適合。本研究有效樣本為286個，符合SEM分析樣本數(shù)的要求。樣本以網(wǎng)絡(luò)問卷的形式收集，時間為2020年4月11日至2020年4月17日，總計回收289份問卷，扣除數(shù)據(jù)較差的3份，有效樣本合計286份。

在本次調(diào)查樣本中，女性居多占比59.86%，男性占比40.14%；填寫者的年齡結(jié)構(gòu)大多數(shù)都在21-30歲，合計129份，20歲以下28份，31-40歲65份，40歲以上67份；婚姻狀況分析已婚和未婚幾乎各占一半，已婚146份未婚143份；職業(yè)結(jié)構(gòu)以學(xué)生和公職人員為主共占64.71%，工人、農(nóng)民、個體戶以及企業(yè)管理人員占35.29%；在受教育程度方面，大專及以下和本科生占絕大多數(shù)，碩士研究生占比15.92%，博士研究生及以上占比1.73%。

五、實證分析

(一)信度與效度分析

在使用SEM時，信度和效度的分析是必不可少的。如果說不能夠確信度量代表結(jié)構(gòu)，那么就沒有理由使用它們來評估和檢查結(jié)構(gòu)方程。在探索性研究中，每個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化因素負荷量應(yīng)高于0.6，題目信度應(yīng)高于0.5，組成信度應(yīng)在0.7以上，而收斂效度也就是平均方差提取量應(yīng)高于0.5才能表明已達到收斂有效性。本研究中針對所有構(gòu)面分別進行CFA(Confirmatory factor analysis)分析，模型的六個構(gòu)面的標(biāo)準(zhǔn)化因素負荷量均大于0.9，組成信度均大于0.7，說明六個構(gòu)面具有良好的信度；收斂效度均大于0.5，因此六個構(gòu)面均具有收斂效度。表5-1為潛在構(gòu)面的信度分析表。

表5-1 潛在構(gòu)面信度分析表

區(qū)別效度可以通過兩種方式進行評估[7]。第一種方法將兩個結(jié)構(gòu)之間的平方相關(guān)性與為兩個結(jié)構(gòu)中的每一個提取的平均方差進行比較，當(dāng)每對結(jié)構(gòu)的平方相關(guān)小于兩個平均方差提取值時，即可獲得區(qū)別有效性；第二種方法檢查無約束測量模型和嵌套測量模型之間的卡方值差異，無約束模型的卡方顯著降低表明區(qū)別有效性得到了實現(xiàn)。這里我們采用第一種方法得到構(gòu)面之間的區(qū)別效度分析表如下表5-2。比較可以得出：每個構(gòu)面自身的平均方差提取量都要大于與其他構(gòu)面的平均方差提取量，說明構(gòu)面具有良好的區(qū)別效度。

表5-2 區(qū)別效度分析表

在對假設(shè)H0進行驗證時，我們希望原假設(shè)成立，但是如果H0被拒絕，究竟是不是模型整體不好的原因?這里我們用Bollen-Stine來進行評估[8]。將模型跑1000次，得到如下數(shù)據(jù)：N=1000，Mean=370.473，S.e.=2.258。模型跑完1000次，其中994次得到很好的模型配適度，6次得到較差的模型配適度，那么下一次得到較差模型配適度的概率為p=7/1001=.007<0.05，證明我們的模型配適度很好。于是原假設(shè)H0成立。

(二)模型設(shè)定和識別

前面我們已經(jīng)完成了模型的驗證性分析，得知各個構(gòu)面的信度和效度均已達到對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)，并對模型配適度進行了修正，最終得到了模型的路徑運行圖如下圖5-1。不難發(fā)現(xiàn)，如果分析數(shù)據(jù)為非多元常態(tài)易造成卡方值膨脹，Bollen-Stine可以加以修正卡方值。模型跑完1000次后卡方值由原來的569.180降低到370.473。

圖5-1 模型運行圖

為了理解和正確地建立一個感興趣的模型，顯式地跟蹤未知參數(shù)是非常重要的，并且在需要時對其進行適當(dāng)?shù)男薷?。對于結(jié)構(gòu)方程模型的模型參數(shù)規(guī)則這里不多作介紹。根據(jù)模型T法則我們可以判斷模型是否可識別。

Computation of degrees of freedom(Default model)

Number of distinct sample moments:

253

Number of distinct parameters to be estimated:

58

Degrees of freedom(253-58):

195

由上面Amos分析我們得出結(jié)論模型過度識別。

(三)模型修正和解釋結(jié)論

對于一個好的模型來說，一定具有一系列好的擬合指標(biāo)[9]。下表5-3為常用擬合指數(shù)說明表。

表5-3 常用擬合指數(shù)說明表及模型配適度

利用最初的原始289份數(shù)據(jù)進行分析的過程中，我們發(fā)現(xiàn)模型配適度不太理想如下圖5-2。GFI和AGFI均未達到理想情況，同時RMSEA超過了0.8，模型不夠理想。

圖5-2 原始模型運行圖

在本研究中，通過對馬氏距離的分析刪掉了3個異常值，同時分別對每個構(gòu)面進行CFA分析時，通過對題目的篩刪以及由于系統(tǒng)誤差導(dǎo)致殘差的相關(guān)，得到了最終模型如圖5-1。并運用Booststrap對模型指標(biāo)進行修正如表5-3。

我們通過非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)來說明各構(gòu)面之間的顯著性，通過標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)來說明構(gòu)面之間的影響力。結(jié)果如下表5-4：

表5-4 非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)表

于是我們得出結(jié)論：轉(zhuǎn)換成本對顧客滿意度不顯著，轉(zhuǎn)換成本對行為忠誠度不顯著；企業(yè)形象對顧客滿意度、服務(wù)品質(zhì)對顧客滿意度、顧客滿意度對態(tài)度忠誠度、服務(wù)品質(zhì)對態(tài)度忠誠度、轉(zhuǎn)換成本對態(tài)度忠誠度、態(tài)度忠誠度對行為忠誠度、服務(wù)品質(zhì)對行為忠誠度均顯著。

本文在構(gòu)建模型時給出了構(gòu)面之間的多項假設(shè)，根據(jù)表5-4對提出的假設(shè)進行分析如表5-5。

表5-5 模型的路徑系數(shù)與假設(shè)檢驗

同時通過路徑系數(shù)我們可以得出結(jié)論：對于顧客滿意度來說，服務(wù)品質(zhì)最重要；對于態(tài)度忠誠度來說，顧客滿意度最重要；對于行為忠誠度來說，態(tài)度忠誠度最重要。

六、結(jié)語

本研究提出了關(guān)于消費者忠誠度影響因素的問題，通過問卷調(diào)查和SPSS、Amos相關(guān)軟件進行建立模型，對模型提出假設(shè)并進行驗證，同時針對相關(guān)指標(biāo)對模型進行不斷修正，最終得到指標(biāo)較好的模型并對假設(shè)進行檢驗。本文不足之處在于研究數(shù)據(jù)來自不同地區(qū)，會產(chǎn)生相關(guān)誤差；其次對于忠誠度的影響因素挖掘還可以繼續(xù)深入和細化。