向堅(jiān)持 李冰瑩

（1.湖南師范大學(xué)商學(xué)院 湖南長沙 410081； 2.中國移動(dòng)通信集團(tuán)上海有限公司 上海 200120）

引言

隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的普及，在線購物成為人們?nèi)粘５南M(fèi)方式，電商的發(fā)展突破了時(shí)間和地點(diǎn)的限制，極大地提高了購物效率，促進(jìn)了消費(fèi)升級(jí)，進(jìn)一步提升了顧客線上消費(fèi)的頻率與黏性。但另一方面，線上零售銷售額增長速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于線下，線下實(shí)體門店的經(jīng)營狀況每況愈下。與此同時(shí)，隨著線上零售的發(fā)展，各大電商平臺(tái)的獲客成本持續(xù)提升，線上紅利呈現(xiàn)不斷下降的趨勢(shì)，但在坪效上相較于線下實(shí)體企業(yè)仍具有一定優(yōu)勢(shì)。據(jù)商務(wù)部發(fā)布的《中國電子商務(wù)報(bào)告（2018）》表明，近年來我國的電子商務(wù)交易總額不斷擴(kuò)大，但同比增長率整體卻呈下降趨勢(shì)，而傳統(tǒng)實(shí)體商店的日益衰敗，亟需注入新的增長動(dòng)力。當(dāng)前，線上零售企業(yè)需要降低運(yùn)營成本，線下實(shí)體領(lǐng)域需要及時(shí)轉(zhuǎn)型升級(jí)、提高坪效，因此，傳統(tǒng)零售行業(yè)的商業(yè)模式創(chuàng)新是大勢(shì)所趨。國務(wù)院辦公廳于2016年發(fā)布的《關(guān)于推動(dòng)實(shí)體零售創(chuàng)新轉(zhuǎn)型的意見》指出，實(shí)體零售企業(yè)應(yīng)積極擁抱信息化時(shí)代帶來的新生產(chǎn)力，運(yùn)用現(xiàn)代科技將資金、信息和物流配送進(jìn)行深度融合，以實(shí)現(xiàn)零售業(yè)的智能化、情景化和科技化發(fā)展的局面?！靶铝闶邸蹦Ｊ绞窃贠2O模式基礎(chǔ)上提出的一個(gè)新概念，它繼承了O2O模式的部分特點(diǎn)，是O2O模式的升級(jí)形態(tài)。阿里巴巴集團(tuán)創(chuàng)始人馬云于2016年在杭州云棲大會(huì)上最先提出了“新零售”的概念，他指出純電商的時(shí)代很快就會(huì)結(jié)束，未來的十年、二十年將只有“新零售”一說，而線上線下與物流必須結(jié)合在一起才能誕生真正的“新零售”。自馬云提出“新零售”概念以來，阿里巴巴憑借在信息、技術(shù)和管理上的優(yōu)勢(shì)，將線上平臺(tái)、線下零售實(shí)體商店和物流運(yùn)輸相融合，開創(chuàng)了一種全新的零售模式。之后，蘇寧、京東、國美等國內(nèi)零售巨頭企業(yè)對(duì)這種零售新模式積極探索，拉開了新零售時(shí)代發(fā)展的序幕。在這場(chǎng)新零售浪潮中，生鮮產(chǎn)品因?yàn)橛兄邚?fù)購率、即時(shí)性和強(qiáng)用戶黏性的特點(diǎn)，成為新零售企業(yè)增強(qiáng)企業(yè)競(jìng)爭力和提高用戶黏性的重要品類。據(jù)商務(wù)部發(fā)布的《中國電子商務(wù)報(bào)告（2019）》數(shù)據(jù)，2019年國內(nèi)生鮮電商市場(chǎng)交易規(guī)模達(dá)3010億元，交易規(guī)模呈逐年增長趨勢(shì)，近五年增幅近6倍。由此趨勢(shì)可以看出，我國生鮮業(yè)態(tài)發(fā)展?jié)摿薮?。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的深度應(yīng)用，消費(fèi)者在交易前能夠在線上獲取更多的商品及門店信息，這使得消費(fèi)者在消費(fèi)過程中有了更多的主動(dòng)權(quán)。隨著消費(fèi)者消費(fèi)水平的不斷提升，其消費(fèi)習(xí)慣也更趨于多元化和個(gè)性化，消費(fèi)者更注重商品的品質(zhì)和消費(fèi)體驗(yàn)。因此，在我國電商行業(yè)迅猛發(fā)展的同時(shí)，如何更好地挖掘顧客的消費(fèi)習(xí)慣及消費(fèi)心理，滿足顧客消費(fèi)升級(jí)的需求，提升顧客滿意度，成為生鮮零售行業(yè)亟需解決的問題。

文獻(xiàn)綜述

通過相關(guān)文獻(xiàn)的梳理，國內(nèi)外對(duì)影響生鮮產(chǎn)品顧客滿意度等相關(guān)研究主要集中在以下幾個(gè)方面：第一，從生鮮產(chǎn)品的質(zhì)量安全、產(chǎn)品價(jià)格、物流和供應(yīng)鏈等角度進(jìn)行了相關(guān)的研究。如Ulf Hjelar（2011）通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)消費(fèi)者購買生鮮產(chǎn)品起到一定影響作用的有清晰的標(biāo)簽、完整的外包裝、對(duì)食品安全問題的重視程度等因素。周鳳杰（2015）以4P理論為基礎(chǔ)對(duì)消費(fèi)者的生鮮購買行為進(jìn)行研究，指出生鮮產(chǎn)品的價(jià)格、質(zhì)量安全、品牌形象對(duì)消費(fèi)者購買行為產(chǎn)生正向影響。Clementa等（2006）學(xué)者經(jīng)過分析指出，生鮮產(chǎn)品的質(zhì)量包括良好的外觀以及新鮮度，物流配送速度和供應(yīng)鏈的連續(xù)性是影響顧客購買的重要因素；第二，從生鮮產(chǎn)品的服務(wù)質(zhì)量與顧客滿意度的關(guān)系等角度進(jìn)行研究。Cristobal E（2007）深入探討了互聯(lián)網(wǎng)電商企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量與消費(fèi)者評(píng)價(jià)之間的內(nèi)在關(guān)系，通過對(duì)電商企業(yè)的網(wǎng)站頁面操作方便性、售后客服的響應(yīng)程度、商品質(zhì)量價(jià)格比等因素的研究，認(rèn)為電商企業(yè)的服務(wù)質(zhì)量需要比傳統(tǒng)零售商更多維度的考察。陳范嬌（2016）研究得出購前預(yù)期、網(wǎng)站設(shè)計(jì)、物流配送、商品質(zhì)量和售后服務(wù)等因素影響生鮮電商顧客滿意度。AliKara等（2011）探討了生鮮超市服務(wù)質(zhì)量對(duì)顧客滿意度的影響，指出服務(wù)人員的專業(yè)程度以及自助服務(wù)技術(shù)將會(huì)促進(jìn)顧客滿意度的提升；第三，從“線上線下”融合視角研究顧客滿意度等相關(guān)問題。Aghekyan-Simonian（2012）等認(rèn)為，“線上線下”渠道能夠協(xié)同發(fā)展，消費(fèi)者在線下實(shí)體店鋪消費(fèi)所形成的品牌信任可有效地降低線上渠道的感知風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提升網(wǎng)購的意愿，提高線上渠道的顧客忠誠度。孫凱和張明祥（2017）認(rèn)為體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)背景下，線上渠道和線下渠道應(yīng)不斷提高融合能力，將線上的技術(shù)優(yōu)勢(shì)和線下的體驗(yàn)優(yōu)勢(shì)充分結(jié)合，獲取持續(xù)競(jìng)爭力。王冠寧（2018）肯定了線上渠道的頁面設(shè)計(jì)和物流的重要性，認(rèn)為生鮮產(chǎn)品的產(chǎn)品質(zhì)量和服務(wù)質(zhì)量是影響顧客滿意度的關(guān)鍵，并提出了提升滿意度的相關(guān)建議；第四，國內(nèi)開始出現(xiàn)對(duì)“新零售”的相關(guān)研究。阿里巴巴創(chuàng)始人馬云指出新零售是以消費(fèi)者的體驗(yàn)為核心，應(yīng)用已有的人工智能、大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等，將零售業(yè)的線上線下和物流配送進(jìn)行深度融合的一種零售新業(yè)態(tài)。蔣亞萍和任曉韻（2017）指出新零售是以互聯(lián)網(wǎng)為依托，實(shí)現(xiàn)“線下實(shí)體店+線上電商”運(yùn)營的線上線下相融合的零售新模式。杜睿云（2017）以互聯(lián)網(wǎng)思維、顧客消費(fèi)行為分析和智能物流配送為切入點(diǎn)，深入剖析了新零售如何開創(chuàng)零售領(lǐng)域的新時(shí)代，認(rèn)為現(xiàn)代零售企業(yè)唯有將科技應(yīng)用到企業(yè)運(yùn)營中方能提高經(jīng)營效率和利潤。由于新零售最早是在業(yè)界探索零售業(yè)發(fā)展的過程中提出的，因此各個(gè)企業(yè)對(duì)于新零售的認(rèn)識(shí)都有所不同。小米科技有限公司認(rèn)為新零售的本質(zhì)在于提高零售企業(yè)的經(jīng)營效率，通過經(jīng)營模式的升級(jí)，釋放顧客的購買力。海爾電商認(rèn)為通過企業(yè)與顧客進(jìn)行深度溝通，為顧客帶來最佳的消費(fèi)體驗(yàn)，從而改善整個(gè)零售業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)。蘇寧云商認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能的結(jié)合，可以為企業(yè)預(yù)測(cè)消費(fèi)者的偏好和行為，個(gè)性化和多樣化的產(chǎn)品推薦更為精準(zhǔn)，從而為企業(yè)的生產(chǎn)制造提供充分的信息；第五，對(duì)顧客滿意度及其指數(shù)模型的相關(guān)研究。顧客滿意是由卡多納在1965年率先提出的，他指出顧客滿意將會(huì)促進(jìn)顧客的重復(fù)購買率。Howard和Sheth（2010）認(rèn)為顧客滿意是顧客對(duì)已購買的產(chǎn)品同預(yù)期產(chǎn)品價(jià)值對(duì)比之后的判斷。Oliver（1994）將顧客滿意認(rèn)定為消費(fèi)者對(duì)購買過程的一種主觀評(píng)價(jià)，顧客是否滿意主要由消費(fèi)者購物前期望產(chǎn)品和服務(wù)的價(jià)值與實(shí)際購買產(chǎn)生價(jià)值是否相符合決定。本文認(rèn)為顧客滿意是一種對(duì)購買經(jīng)歷的主觀評(píng)價(jià)，是顧客在購買商品和體驗(yàn)服務(wù)后的一種心理感受。顧客滿意度是指用特定的方法來對(duì)顧客滿意的心理感受的科學(xué)化的定量描述。卜偉平（2002）認(rèn)為顧客滿意度實(shí)際上只有兩個(gè)方向，即失望和欣喜。Fornell（2006）構(gòu)造了顧客滿意度函數(shù)，自變量是顧客期望、感知價(jià)值和感知質(zhì)量，對(duì)顧客滿意度的研究日趨量化。隨著顧客滿意度理論研究的發(fā)展，各個(gè)學(xué)者根據(jù)自己的研究對(duì)象構(gòu)建出顧客滿意度影響因素的評(píng)價(jià)模型，逐漸找出影響顧客滿意度的各個(gè)因素以及各因素之間的相互關(guān)系。目前，較為成熟的顧客滿意度評(píng)價(jià)指數(shù)模型主要有瑞典顧客滿意度指數(shù)模型（SCSB）、美國顧客滿意度指數(shù)模型（ACSI）、歐洲顧客滿意度指數(shù)模型（ECSI）和中國顧客滿意度指數(shù)模型（CCSI）。

綜上可知，國內(nèi)外以傳統(tǒng)生鮮零售行業(yè)為研究對(duì)象研究顧客滿意度文獻(xiàn)已經(jīng)較多，但由于“新零售”是一個(gè)新生業(yè)態(tài)，業(yè)界的實(shí)踐已領(lǐng)先于理論研究。雖然已有學(xué)者開始對(duì)“新零售”相關(guān)問題進(jìn)行研究，但基于新零售模式下對(duì)生鮮超市的顧客滿意度影響因素進(jìn)行理論分析和實(shí)證研究很少，這正是本文的研究意義所在。本文以顧客需求為核心，參考成熟的顧客滿意度指數(shù)模型，結(jié)合新零售模式特征，提出研究模型和假設(shè)，通過實(shí)證進(jìn)行驗(yàn)證，以豐富相關(guān)理論研究，為企業(yè)實(shí)踐提出建議，具有一定的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

模型構(gòu)建與研究假設(shè)

新零售模式下，“線上線下一體化”布局的盒馬鮮生短期內(nèi)迅速擴(kuò)張，牢牢占據(jù)行業(yè)第一梯隊(duì)。從商業(yè)業(yè)態(tài)來看，盒馬是一個(gè)集超市、餐飲、物流配送、APP為一體的復(fù)合功能體。盒馬內(nèi)部稱之為“一店二倉五個(gè)中心”，即一個(gè)門店，前端為消費(fèi)區(qū)，后端為倉儲(chǔ)配送區(qū)，五個(gè)中心分別是超市中心、餐飲中心、物流中心、體驗(yàn)中心及粉絲運(yùn)營中心。本文主要以美國顧客滿意度指數(shù)模型（ACSI）為基礎(chǔ)，選取盒馬鮮生為研究對(duì)象，結(jié)合生鮮超市的特征和顧客消費(fèi)行為的新趨勢(shì)，提出了新零售模式下生鮮超市的顧客滿意度影響因素模型（見圖1），并提出研究假設(shè)。

圖1 新零售模式下生鮮超市的顧客滿意度影響因素模型

圖1中，“顧客期望”是顧客在購物之前通過各種渠道獲得的信息而對(duì)某一商品或服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生的購前預(yù)期，它反映了顧客對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的看法，是顧客的一種未經(jīng)證實(shí)的預(yù)期感受。本文引入了“融合感知質(zhì)量”和“融合感知價(jià)值”來刻畫顧客在新零售模式下的生鮮超市購物過程中的綜合性感知。新零售模式下的生鮮超市是線上線下和物流相結(jié)合的產(chǎn)物，身臨其境的體驗(yàn)式服務(wù)、高標(biāo)準(zhǔn)和可溯源的商品質(zhì)量保證以及科技化的線上線下服務(wù)體系給消費(fèi)者帶來全新的消費(fèi)體驗(yàn)，因此，“融合感知質(zhì)量”這一結(jié)構(gòu)變量，指的是顧客在消費(fèi)過程中對(duì)線上電商、線下實(shí)體店以及物流服務(wù)質(zhì)量的一種整體性的感知和評(píng)價(jià)；“融合感知價(jià)值”的提出是基于顧客的融合感知質(zhì)量，顧客在經(jīng)歷了新零售模式的生鮮超市的線上線下綜合體驗(yàn)過程后，形成的綜合性價(jià)值感知?！邦櫩椭艺\”則體現(xiàn)在消費(fèi)者是否對(duì)產(chǎn)品或者服務(wù)進(jìn)行重復(fù)性選擇，代表的是顧客的一種信任感。

顧客期望與融合感知質(zhì)量、融合感知價(jià)值和顧客滿意度的關(guān)系。Fornell（1996）對(duì)美國零售行業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究，得出顧客期望會(huì)直接作用于感知質(zhì)量、感知價(jià)值及顧客滿意。Simonson（2007）指出，顧客期望對(duì)消費(fèi)者的消費(fèi)體驗(yàn)和顧客滿意度有著至關(guān)重要的影響。本研究認(rèn)為，顧客對(duì)新零售模式下的生鮮超市的期望越高，對(duì)其所要購買的生鮮產(chǎn)品或者享受的服務(wù)過程抱有好的結(jié)果的愿望就越強(qiáng)烈，在購買過程結(jié)束后，實(shí)際的感知質(zhì)量和感知價(jià)值也會(huì)越高，顧客的滿意程度也會(huì)更高。因而本文參考大量學(xué)者的研究提出以下假設(shè)：

H1：顧客期望正向作用于融合感知質(zhì)量。

H2：顧客期望對(duì)融合感知價(jià)值有著正向影響。

H3：顧客期望對(duì)顧客滿意度起到正向作用。

融合感知質(zhì)量與顧客滿意度和融合感知價(jià)值的關(guān)系。與傳統(tǒng)生鮮超市一樣，新零售模式下生鮮超市的商品和服務(wù)質(zhì)量的好壞都會(huì)影響顧客的價(jià)值感知及其滿意程度。自ACSI模型提出以來，大部分學(xué)者都沿襲使用了感知質(zhì)量對(duì)感知價(jià)值以及顧客滿意度會(huì)有影響的路徑。Oliver（1994）提出了不確定理論，他認(rèn)為若顧客購買時(shí)所感知到的服務(wù)質(zhì)量超出其購買前的期望，那么顧客會(huì)感到滿意。顧客對(duì)良好質(zhì)量的感知是形成顧客滿意的重要前提，感知質(zhì)量與顧客滿意之間存在正向影響作用。齊永智（2017）認(rèn)為，感知質(zhì)量是顧客根據(jù)自身消費(fèi)經(jīng)驗(yàn)及周圍環(huán)境綜合判斷得出的，其再根據(jù)消費(fèi)成本會(huì)形成此次消費(fèi)的價(jià)值感知以及顧客滿意度。整合感知質(zhì)量劃分成多個(gè)維度的質(zhì)量感知路徑，會(huì)對(duì)顧客的感知價(jià)值和滿意度產(chǎn)生正向影響。因此，本文根據(jù)新零售模式下生鮮超市的特點(diǎn)，提出以下假設(shè)：

H4：融合感知質(zhì)量對(duì)融合感知價(jià)值有正向影響。

H5：融合感知質(zhì)量對(duì)顧客滿意度有正向影響。

融合感知價(jià)值與顧客滿意度的關(guān)系。融合感知價(jià)值不僅會(huì)對(duì)顧客滿意度有直接影響，而且也會(huì)因顧客期望和感知質(zhì)量的變化而變化。Fornell（2006）在研究中也提出感知價(jià)值會(huì)積極作用于顧客滿意度。McDougall和Levesque（1996）的研究表明了感知價(jià)值對(duì)顧客滿意度的正向影響。在ACSI中，顧客滿意度是由顧客期望、感知價(jià)值和感知質(zhì)量三者共同影響的。顧客感知價(jià)值越高，其滿意度水平就越高，也就是說顧客感知價(jià)值與顧客的滿意度成正相關(guān)。因此，本文提出以下的假設(shè)：

H6：融合感知價(jià)值對(duì)顧客滿意度有正向作用。

顧客滿意與顧客忠誠度的關(guān)系。周文輝和陳曉紅（2008）認(rèn)為顧客滿意度、企業(yè)形象和顧客忠誠三者之間存在著內(nèi)在聯(lián)系，從而驗(yàn)證了顧客滿意度的提高可以直接影響顧客忠誠度。Oliva（1992）指出，顧客忠誠度將隨著顧客滿意度的提升而顯著增加，且顧客忠誠度隨著顧客滿意度的降低而大幅下降。Tepeco（2019）指出，顧客的滿意程度越強(qiáng)烈，則顧客會(huì)越忠誠。此外，多個(gè)學(xué)者的研究表明顧客在消費(fèi)后的滿意度越高，就會(huì)傾向于再次進(jìn)行采購，同時(shí)會(huì)主動(dòng)向身邊的人進(jìn)行推薦。所以，本文提出假設(shè)：

H7：顧客滿意度正向作用于顧客忠誠。

實(shí)證研究

（一）問卷設(shè)計(jì)

本文采用問卷調(diào)查的方法來檢驗(yàn)所提出的模型假設(shè)。通過參考相關(guān)學(xué)者的文獻(xiàn)并加以調(diào)整，本文的問卷主要分為導(dǎo)言、調(diào)查對(duì)象的基本信息和觀測(cè)變量的具體題項(xiàng)三個(gè)部分，共設(shè)25個(gè)題項(xiàng)，采用李克特（Likert）五分量表來測(cè)量。為了保證問卷設(shè)計(jì)的合理性以及數(shù)據(jù)質(zhì)量的可靠性，經(jīng)過咨詢專家、小組討論以及預(yù)調(diào)研，對(duì)問卷進(jìn)行了探索性因子分析，刪除了因子負(fù)載低于0.5的題項(xiàng)，最終形成了23個(gè)題項(xiàng)，以此形成了正式問卷，并進(jìn)行發(fā)放。

（二）數(shù)據(jù)收集

本文的問卷調(diào)研主要有線上、線下兩種方式：線上主要通過問卷星平臺(tái)，邀請(qǐng)微信、QQ好友傳播到微信群和QQ群等，以保證樣本能盡量獲取各個(gè)城市的隨機(jī)數(shù)據(jù)，增強(qiáng)數(shù)據(jù)的可靠性；線下問卷主要在盒馬鮮生門店門口、大型商超門口、校園周邊等地方發(fā)放。本次問卷調(diào)研共回收了350份問卷，其中在線下發(fā)放的紙質(zhì)版問卷共100份，線上發(fā)放的電子問卷共250份，剔除回答時(shí)間過短、各題目選擇具有高度一致性及未接觸過盒馬鮮生的問卷，最終收集到327份有效問卷，問卷的有效率為93.4%。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文對(duì)被調(diào)查者統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)主要包括性別、年齡、教育程度、職業(yè)以及盒馬鮮生使用頻次這五個(gè)方面，具體如表1所示。調(diào)查結(jié)果得出，在所有受測(cè)者當(dāng)中，男女比例較為均衡，調(diào)查對(duì)象比較年輕化，以中高學(xué)歷的人群為主，且本研究調(diào)研的對(duì)象基本上是公司職員和在校學(xué)生。如今，我國零售業(yè)的消費(fèi)主力人群是青年人，總體來說他們具有超前的消費(fèi)理念，對(duì)于新零售等新興模式的接受程度更高，因此在一定程度上保證了問卷的合理性和有效性。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

（四）信度和效度分析

信度分析。本研究采用最為常見的內(nèi)部一致性系數(shù)Cronbach’s α值對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行效度檢驗(yàn)，通過SPSS25.0軟件進(jìn)行操作，具體測(cè)量結(jié)果如表2所示。Cronbach’s α為0.91，意味著量表的整體信度是理想的，顧客期望等5個(gè)變量的Cronbach’s α值均大于0.8，說明同一變量下各測(cè)量指標(biāo)有著良好內(nèi)部一致性，所調(diào)查的數(shù)據(jù)是合理的，因此可以進(jìn)行下一步的效度分析。

表2 Cronbach’s α信度分析

效度分析。通過探索性因子分析，得到數(shù)據(jù)的KMO值為0.918，大于0.9，而顯著性概率Sig等于0.000，小于0.001，因此該問卷量表可進(jìn)行因子分析。因子分析在抽取共同因子時(shí)，主成分分析法是最常用的方法。通過使用主成分分析的方法，共提取出總方差解釋率為73.655%的5類因子，總方差解釋率是大于60%的，因此符合要求。根據(jù)旋轉(zhuǎn)因子矩陣表，18個(gè)測(cè)量題項(xiàng)均按照理論分布聚合在5個(gè)成分因子上，且旋轉(zhuǎn)后的每個(gè)題項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的因子載荷都是大于0.5，因此本研究的調(diào)查問卷具有很好的效度。驗(yàn)證性因子分析是為了進(jìn)一步確認(rèn)該量表的題項(xiàng)與維度關(guān)系是否正確。本文采用AMOS 22.0軟件對(duì)問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行效度分析，采用驗(yàn)證性因子分析對(duì)問卷做進(jìn)一步的檢驗(yàn)。在測(cè)量了模型的效度之后，為了驗(yàn)證內(nèi)部質(zhì)量，再計(jì)算組合信度（CR）和平均方差抽取量（AVE）。若CR值>0.6，表明所構(gòu)建的模型的內(nèi)部質(zhì)量非常好；若AVE值>0.5，表明模型的收斂效度較好。由分析結(jié)果得知，標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷Std均>0.5，各個(gè)變量的平均方差抽取量AVE值均>0.5，并且組合信度CR均>0.6，說明量表具有比較好的內(nèi)部一致性，結(jié)構(gòu)效度通過了檢驗(yàn)。通過相關(guān)性關(guān)系與區(qū)別效度檢驗(yàn)，得知變量間的區(qū)別效度良好。

（五）回歸分析

多元回歸的分析用于檢驗(yàn)各個(gè)自變量與因變量之間的非線性或線性分析的分析方法。對(duì)于本文來說，需要分析的因變量為顧客滿意度，自變量包括融合感知價(jià)值、職業(yè)、年齡、性別、學(xué)歷、顧客期望、融合感知質(zhì)量，從而驗(yàn)證其對(duì)顧客滿意度的影響。根據(jù)表3顯示的總結(jié)果來看，該研究所提出的七個(gè)自變量對(duì)顧客滿意度的解釋程度為0.563。同時(shí)顯著性為0.000，屬于非常顯著的范圍。德賓-沃森為2.081，說明變量之間是相互獨(dú)立的。

表3 顧客滿意度多元回歸分析模型摘要

根據(jù)回歸分析的結(jié)果，可以得知：第一，各變量的方差膨脹因子（VIF）都小于10，即變量間不存在共線性；第二，性別、年齡、學(xué)歷和職業(yè)這些變量的顯著性Sig.值均大于0.05，即這四個(gè)變量和顧客滿意度之間不存在影響關(guān)系；第三，融合感知價(jià)值和融合感知質(zhì)量對(duì)顧客滿意度存在明顯的促進(jìn)作用，Sig均小于0.001，說明假設(shè)H5、H6成立。顧客期望的Sig為0.031，小于0.05，說明顧客期望對(duì)顧客滿意度有顯著影響，即H3成立。

（六）中介效應(yīng)分析

通過構(gòu)建中介效應(yīng)模型執(zhí)行Bootstrap分析，結(jié)果如表4所示。由表4的分析結(jié)果可知，融合感知價(jià)值在顧客期望對(duì)顧客滿意度的影響關(guān)系中總效應(yīng)的95%置信區(qū)間包含0，因而總效應(yīng)是不存在的，從而得出結(jié)論：在顧客期望對(duì)顧客滿意度的影響關(guān)系中，融合感知價(jià)值是不起中介作用。融合感知質(zhì)量在顧客期望對(duì)顧客滿意度的影響關(guān)系中，總效應(yīng)是存在的，且間接效應(yīng)和直接效應(yīng)均存在，因此該模型是部分中介，可得出結(jié)論：在顧客期望對(duì)顧客滿意度的影響關(guān)系中，融合感知質(zhì)量起到部分中介作用，中介效應(yīng)為0.212/0.705*100%=30.1%。同理，融合感知價(jià)值在融合感知質(zhì)量對(duì)顧客滿意度的影響關(guān)系中承擔(dān)部分中介作用，且中介效應(yīng)為0.251/0.563=44.6%。此外，顧客滿意度在顧客期望對(duì)顧客忠誠度的影響關(guān)系中承擔(dān)部分中介作用，中介效應(yīng)為0.396/0.795=49.8%。

表4 中介效應(yīng)顯著的Bootstrap分析

（七）路徑分析及模型擬合度檢驗(yàn)

本文通過使用AMOS22.0軟件進(jìn)行路徑分析和模型擬合度檢驗(yàn)，結(jié)果如圖2所示。

圖2 結(jié)構(gòu)方程模型路徑圖

本研究的結(jié)構(gòu)方程模型擬合指標(biāo)如表5所示。

表5 模型擬合度評(píng)價(jià)表

根據(jù)擬合結(jié)果可看出，模型擬合指標(biāo)CFI和IFI達(dá)到非常理想狀態(tài)表，而X2/df >2，GFI、AGFI、NFI、TLI均<0.9，RMSEA>0.05，都沒有達(dá)到理想水平，只是可接受狀態(tài)，因此需要進(jìn)行模型修正。本文采用AMOS22.0軟件，通過執(zhí)行Bollen-Stine Bootstrap分析，對(duì)模型的適配度進(jìn)行修正，修正后的模型擬合指數(shù)如表6所示。

表6 修正后的模型適配度檢驗(yàn)表

修正后的模型的擬合效果更佳，適配度有了明顯的改善。

（八）路徑顯著性分析

本研究根據(jù)顯著性判斷分析結(jié)果，如表7所示，模型中除假設(shè)H2未通過檢驗(yàn)外，其余假設(shè)均通過檢驗(yàn)。顧客期望到融合感知質(zhì)量的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.412，CR為5.491，p值為0.000，說明顧客期望正向影響融合感知質(zhì)量，即顧客對(duì)生鮮超市的期望越高，融合感知質(zhì)量就越好；顧客期望到融合感知價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.035，CR為1.205，小于1.96，p為0.228，大于0.05，說明顧客的期望對(duì)融合感知價(jià)值沒有顯著作用，即假設(shè)H2不成立。融合感知質(zhì)量到融合感知價(jià)值的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.144，CR為2.859，p為0.000，說明融合感知質(zhì)量越高，融合感知價(jià)值也就越高；融合感知價(jià)值到顧客滿意度的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.218，CR是2.747，p為0.000，說明融合感知價(jià)值對(duì)顧客滿意度有顯著性影響；顧客期望到顧客滿意度的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.132，CR為6.358，p為0.000，說明顧客期望對(duì)顧客滿意度有正向影響。融合感知質(zhì)量到顧客滿意度的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.186，CR為2.146，p為0.000，說明融合感知質(zhì)量會(huì)正向影響顧客滿意；顧客滿意度到顧客忠誠度的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)為0.951，CR為7.454，p等于0.000，說明顧客對(duì)其越滿意，忠誠度也會(huì)越高。

表7 各假設(shè)關(guān)系的檢驗(yàn)

結(jié)論與展望

（一）結(jié)論

第一，顧客期望正向影響了融合感知質(zhì)量和顧客滿意度，對(duì)于融合感知價(jià)值無直接影響。這說明生鮮產(chǎn)品的新鮮度、品種、物流配送速度、購物體驗(yàn)等因素影響顧客對(duì)質(zhì)量的感知以及滿意程度，但對(duì)融合感知價(jià)值無直接影響。

生鮮食品具有保質(zhì)期短、不易儲(chǔ)存和復(fù)購率高的特點(diǎn)，所以在運(yùn)輸、管理上的不足會(huì)使顧客購買到的商品和預(yù)期不符。新零售模式下的生鮮超市可以利用本身具備的技術(shù)、物流和供應(yīng)鏈管理的優(yōu)勢(shì)使得生鮮產(chǎn)品的品種和質(zhì)量得到保證。對(duì)此可利用先進(jìn)技術(shù)培育優(yōu)質(zhì)品種，打造品牌效應(yīng)，提高生鮮產(chǎn)品的附加值，同時(shí)要從生鮮產(chǎn)品批發(fā)渠道嚴(yán)格控制質(zhì)量和種類，打造先進(jìn)的冷鏈運(yùn)輸公司，降低產(chǎn)品損耗率，保證新鮮度。此外，在保證生鮮產(chǎn)品質(zhì)量的前提之下打造良好的消費(fèi)場(chǎng)景，可提高消費(fèi)者整體的購物體驗(yàn)。顧客期望對(duì)于融合感知價(jià)值無直接影響，可能是因?yàn)轭櫩妥畛踔皇峭ㄟ^媒體宣傳和好友推薦了解到生鮮超市的這種新型經(jīng)營模式，而在實(shí)際的消費(fèi)過程中，對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的價(jià)值感知需要結(jié)合其他因素來作出判斷。

第二，融合感知質(zhì)量對(duì)融合感知價(jià)值有著正向影響，同時(shí)也正向作用于顧客滿意度。這說明線上渠道的購物便利性、物流配送的速度、線下門店的餐飲服務(wù)質(zhì)量以及線上線下商品的一致性等因素顯著影響了顧客的融合感知價(jià)值和顧客滿意度。

因此，新零售企業(yè)應(yīng)當(dāng)有效利用線上線下結(jié)合的特點(diǎn)，將各種渠道的優(yōu)勢(shì)發(fā)揮到最大，以提升顧客對(duì)質(zhì)量的感知。線下門店的最大優(yōu)勢(shì)就是能夠讓顧客親身體驗(yàn)商品和服務(wù)，這種親身感受能夠極大地增加消費(fèi)者對(duì)生鮮企業(yè)的認(rèn)知，這樣才有機(jī)會(huì)將顧客由線下引流到線上。對(duì)此，生鮮企業(yè)需要優(yōu)化店面的產(chǎn)品布局，提高服務(wù)人員的專業(yè)素質(zhì)并增加餐飲功能的服務(wù)能力，從而提升顧客線下消費(fèi)體驗(yàn)。在新零售背景下，線上購物日益成為一種流行的購物方式，這種線上購物的增加會(huì)帶來實(shí)體店服務(wù)、租金、人工等多方面的成本優(yōu)勢(shì)，將使生鮮超市的坪效因?yàn)榫€上購物量的增加而擴(kuò)大（2019）。在新零售模式下生鮮超市的發(fā)展中，要堅(jiān)持將手機(jī)終端APP、標(biāo)準(zhǔn)化包裝和高效物流配送等優(yōu)勢(shì)深度融合，來實(shí)現(xiàn)線上線下的有機(jī)結(jié)合。物流服務(wù)質(zhì)量對(duì)融合感知價(jià)值和顧客滿意度有著重要影響，這是因?yàn)槲锪髋渌褪沁B接新零售線下線上融合的橋梁，高效的物流配送大大提高了消費(fèi)者購物體驗(yàn)，較少的等待時(shí)間也會(huì)提高顧客的滿意度。所以生鮮零售企業(yè)需要與物流公司共同合作采用冷鏈物流技術(shù)，從生鮮品的產(chǎn)地到生鮮超市門店的全過程使用最嚴(yán)格的保存和運(yùn)輸要求，來降低物流過程中的損耗和運(yùn)輸成本。

第三，融合感知價(jià)值正向影響顧客滿意度，顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度起正向作用。這說明個(gè)性化的服務(wù)、商品的性價(jià)比、購物過程的趣味性和良好體驗(yàn)等因素正向作用于顧客滿意度，顧客滿意度的提高自然會(huì)促進(jìn)顧客重復(fù)購買，提高顧客忠誠。

新零售企業(yè)應(yīng)當(dāng)依靠消費(fèi)者在線上線下平臺(tái)留下的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)消費(fèi)者的偏好并提供個(gè)性化的服務(wù)，實(shí)施精準(zhǔn)營銷。在新零售時(shí)代，顧客的需求呈現(xiàn)多樣化和復(fù)雜化的特點(diǎn)，生鮮企業(yè)需要從顧客的需求出發(fā)，運(yùn)用科技手段來預(yù)測(cè)消費(fèi)者的購物行為，吸引更多的顧客在線上平臺(tái)或者實(shí)體商店進(jìn)行消費(fèi)。另外，AR體驗(yàn)、無人機(jī)配送、產(chǎn)品溯源視頻記錄等都可以為消費(fèi)者帶來新奇的體驗(yàn)，提高消費(fèi)者的滿意度。同時(shí)生鮮企業(yè)也要注重產(chǎn)品供應(yīng)鏈的整合，在確保商品多樣化的同時(shí)，還要注重商品的品質(zhì)。生鮮超市的供應(yīng)鏈應(yīng)更加注重市場(chǎng)變化，從而快速響應(yīng)顧客需求，為顧客提供更好的商品和服務(wù)。在供應(yīng)方面，生鮮超市應(yīng)發(fā)揮規(guī)模采購優(yōu)勢(shì)直接前往生鮮產(chǎn)品產(chǎn)地進(jìn)行選購，這不僅可以控制成本，同時(shí)對(duì)于產(chǎn)品的質(zhì)量有著嚴(yán)格的保證；在物流配送上，可選擇在客戶與商品庫存中心之間設(shè)置一個(gè)前置倉庫，擴(kuò)大客戶覆蓋范圍。前置倉的選址一定是通過線上大數(shù)據(jù)的分析，科學(xué)化選擇最優(yōu)位置節(jié)點(diǎn)，同時(shí)通過冷鏈物流車來為前置倉補(bǔ)貨，集約運(yùn)輸方式可以降低配送成本。

（二）展望

本文通過實(shí)證研究與理論分析相結(jié)合的方式，構(gòu)建了新零售模式下生鮮超市的顧客滿意度影響因素指數(shù)模型，在實(shí)證研究后根據(jù)研究結(jié)論提出促進(jìn)我國生鮮超市發(fā)展的針對(duì)性建議，因此具有一定的研究意義：

第一，顧客滿意度理論發(fā)展至今，已經(jīng)非常成熟，而新零售作為近幾年在中國出現(xiàn)的新型商業(yè)模式，國內(nèi)學(xué)者對(duì)于其顧客滿意度方面的研究較少。本文根據(jù)新零售線上線下一體化的特點(diǎn)，創(chuàng)新性地提出新零售模式下生鮮超市的顧客滿意度影響因素模型，因此具有一定的理論意義。

第二，目前我國的生鮮零售企業(yè)仍處于新零售發(fā)展模式的初期，許多生鮮超市都是在實(shí)踐中不斷總結(jié)經(jīng)驗(yàn)和教訓(xùn)，但由于技術(shù)、成本等問題，其轉(zhuǎn)型效果不佳。而生鮮產(chǎn)品是人們?nèi)粘Ｉ畹膭傂?，?fù)購率高，消費(fèi)者對(duì)生鮮超市存在一定的依賴性。本文從消費(fèi)者的角度探討了新零售模式下生鮮超市的顧客滿意度影響因素，希望可以根據(jù)新零售線上線下相結(jié)合的特點(diǎn)以及顧客消費(fèi)的痛點(diǎn)，切實(shí)為生鮮超市的產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量提供改進(jìn)的方向，從而為我國的生鮮超市發(fā)展提出建設(shè)性的建議，因此具有一定的實(shí)踐意義。

（三）局限性

但整體來看，本研究仍存在著一定的局限性：首先，本文采取問卷調(diào)查的方式來獲取數(shù)據(jù)，由于調(diào)查問卷的發(fā)放范圍和人群數(shù)量有限，使得本文樣本數(shù)據(jù)廣度有待擴(kuò)大。在未來的研究中，可通過數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)提取出顧客滿意度的影響因素，這樣獲取的影響因子更為可靠，解釋力也更高；其次，本文基于國內(nèi)外已有的顧客滿意度模型等經(jīng)典理論，結(jié)合新零售特征，以盒馬鮮生為例建立新零售模式下生鮮超市的研究模型，在模型的全面性上還需要進(jìn)一步完善。例如在觀測(cè)變量的選取上可以進(jìn)行更加深入的維度劃分，從而為新零售背景下的生鮮超市提供更有針對(duì)性的營銷建議。