毕业论文范文——B2C商城顾客忠诚度影响因素研究

B2C商城顾客忠诚度影响因素研究以京东商城为例专业：工商管理姓名：学号： 1北京工业大学毕业设计（论文）摘要近年来，B2C商城的变化日新月异，而伴随着社会信息化进程的加快，竞争也在进一步加剧。对于在B2C商城的管理者而言，如何提高消费者对其的忠诚度是其成功经营的关键。本文以京东商城为例，发放问卷调研了影响B2C商城顾客忠诚度的关键因素，找到提升网上商城顾客忠诚度的突破点，从而为B2C商城存在的问题提供有针对性的改进建议。本文建立了B2C商城顾客忠诚度影响因素模型，并通过对京东商城的实证分析得出如下的结论：（1）从网上商城顾客忠诚度的影响因素分析来看，顾客满意度、顾客信任及转换成本对顾客忠诚都有显著影响，其中顾客满意度对顾客忠诚影响最大，顾客信任度的影响次之。（2）结合评价得分及各影响因素重要程度的排序，为有效提升顾客忠诚度，首先应该从“顾客满意度”中评价得分较差的“客户服务人员”、“价格公道”、“产品描述一致”和“智能推荐”等方向加以改进；然后将“顾客信任”中评价得分较差的“质量保证”定为次要改进方向；最后可将“顾客转换成本”中评价得分较低的“不确定除京东外的其他商家能否带来很好的产品及服务”这一指标设置为下一个改进突破点。关键词：B2C商城；顾客忠诚度；回归分析关键词：B2C商城；顾客忠诚度；因素分析ABSTRACTIn recent years, the rapid changes in B2C mall, and along with the accelerating process of social information, the competition has further intensified. For B2C mall managers, how to improve their consumer loyalty is the key to its successful operation. In this paper, Jingdong Mall, for example, a questionnaire survey the key factors affecting customer loyalty B2C mall, find the online store to enhance customer loyalty breaking point, so as B2C mall Problems provide targeted recommendations for improvement.This paper established the B2C mall customer loyalty factors model and empirical analysis of Jingdong Mall reached the following conclusions:(1) Analysis of Factors Affecting Online Shopping Mall from the point of view of customer loyalty, customer satisfaction, customer trust and switching costs on customer loyalty has a significant effect, in which the greatest impact on customer loyalty customer satisfaction, customer confidence, followed by the impact of .(2) in conjunction Reviews and various factors important degree of ordering, as effectively improve customer loyalty, should first score poor customer service from the Customer Satisfaction in the evaluation of fair price, Product description consistent and smart Choice and other direction to be improved; and the customer trust in the evaluation scores poor quality assurance as a secondary direction of improvement; and finally to the customer switching costs in the evaluation of lower scores. Sure other businesses in addition to Jingdong outside can bring good products and services, the indicator is set to improve next breakthrough.Keywords: B2C mall; loyalty; regression analysis目录摘要IABSTRACTII1绪论11.1研究背景和意义11.1.1研究背景11.1.2研究目的及意义21.2研究内容21.2.1研究内容21.2.2研究结构31.3研究方法32相关概念及文献综述52.1相关概念52.2相关文献回顾52.2.1顾客忠诚研究52.2.2电子商务客户忠诚影响因素研究63 B2C商城顾客忠诚度模型及研究假设83.1模型构建83.2本研究的影响因素选择93.2.1顾客满意因素93.2.2顾客转换成本93.2.3顾客信任93.3研究假设104京东商城顾客忠诚度实证分析114.1样本基本信息分析114.1.1性别分布114.1.2年龄分布114.1.3教育程度分布124.1.4收入分布124.1.5 经常购买物品种类124.2各因素描述性统计分析134.2.1顾客忠诚度134.2.2顾客满意度144.2.3顾客信任度174.2.4顾客转换成本184.3各指标评价得分184.4顾客忠诚度的影响因素分析204.4.1各因素与忠诚度的相关性分析204.4.2顾客忠诚度的影响因素分析21 提升B2C商城顾客忠诚度的建议245.1改善顾客满意度建议245.1.1保持产品实物与描述一致245.1.2定制合适的价格245.1.3出售安全的产品255.1.4改善智能推荐产品体系255.1.5提升售后服务255.2提升顾客信任建议255.2.1建立良好的声誉255.2.2承诺产品质量，提供保障265.2.3保证顾客个人隐私和财务信息安全265.3提高顾客转换成本建议266结论与展望276.1研究结论276.2研究的局限性及展望27致谢28参考文献29附录30IV1绪论1.1研究背景和意义1.1.1研究背景B2C发展态势凶猛近年来，随着信息技术的快速发展，互联网在我国的普及程度不断加深，越来越多的传统制造企业、零售企业以及成规模的 C2C电子商务企业都开始投身到 B2C 电子商务中，B2C 电子商务市场成为网络购物行业的主要推动力。第37次“中国互联网络发展状况统计报告”于2016年1月22日由中国互联网络信息中心(CNNIC)发布1,报告的主要内容显示:截至2015年12月，中国网民规模达到了6.88亿，较2014年提升1.1个百分点。我国网络购物用户规模达到4.13亿，较2014年底增加5183万，增长率为14.3%，在此基础上，我国网络购物市场依然保持着稳健的增长速度。根据艾瑞咨询“2015年Q2中国电子商务各细分行业发展情况”的最新数据显示【3】，2015Q2中国网络购物市场中B2C市场交易规模为4420.0亿元，在中国整体网络购物市场交易规模中的占比达到50.7%，较2014年同期提高6.2个百分点，B2C超过C2C成为网络购物市场的主流；从增速来看，B2C市场增长迅猛，2015Q2期间B2C网络购物市场同比增长59.0%，增速远高于C2C市场24.0%的增速。网上商城竞争日趋白热化随着我国电子商务的发展及消费者保护自身权益意识的增强，顾客对于价格的敏感程度相对于以往有所降低，越来越多的顾客更加愿意在 B2C 网络购物市场上进行交易，B2C 型电子商务的发展速度明显快于 C2C 型电子商务，网络购物市场的结构正面临着重新洗牌，B2C 型电子商务网站间将面临激烈的市场竞争。根据艾瑞咨询“中国电子商务软件行业研究报告”的最新数据显示【2】：2010-2011年期间（尤其是2011年底），独立B2C市场快速爆发，传统企业在此阶段开始大力触网。2012-2014年期间，电子商务在企业整体业务中的占比逐步提升，其中B2C市场在2014年完成1.26万亿元的交易额，在网购市场中占比45.3%，B2C平台（旗舰店/专卖店等）业务发展迅速，但平台业务的发展无法完全满足企业品牌建设需求，独立B2C商城建站热潮一时风靡。此外，2014-2015年期间，跨终端、海外购、多元化等新特征出现，为了提高运营效率，节约成本支出，企业在电商软件管理方面的需求越来越大，2015年，随着互联网+概念的提出，越来越多的传统企业开始探求与互联网的融合之路。培育顾客忠诚是 B2C 电子商务平台追求利润增长的重要途径 现今网络购物市场环境竞争激烈，B2C电子商务企业不仅要与C2C电子商务企业争夺用户市场，同时还面临其自身内部竞争的巨大压力。市面上部分B2C电子商务企业采取降价促销来吸引顾客以促进销售，长远来看，这样的做法不仅不会让消费者忠实于品牌，还会造成各企业间无休止的价格战。专家指出，吸引和留住忠诚的顾客是 B2C 电子商务企业最重要的课题。提高顾客忠诚度可以为电子商务企业节省很多方面的成本，如降低营销成本、广告成本、交易成本、顾客更新成本等。此外，提高顾客忠诚度还可以提高电子商务企业在竞争中的市场地位，增强对竞争对手的抵抗力，减少价格波动的影响，增强顾客口碑对销售的促进影响等。我国自主销售为主的B2C购物网站中，京东商城的份额超半数自主销售式B2C，即主要是产品销售如物流配送等相关各环节，由运营商自己完成。自主销售式B2C在物流、服务等形式上较为统一，有利于用户忠诚度研究分析。根据艾瑞咨询 “2015年Q2中国电子商务各细分行业发展情况”的最新数据显示2，自主销售为主的B2C购物网站中，京东份额排名第一遥遥领先，占比接近60%。排名第二的苏宁易购占比仅为8.5%。1.1.2研究目的及意义（1）研究目的在顾客忠诚的影响因素上，虽然很多专家学者有很多高明的见解,但是B2C网上商城的变化日新月异,在不同的时期会呈现出不同的现象。本研究在吸收前人理论成果的基础上，通过问卷调查，研究分析现下京东商城顾客忠诚度的影响因素，进而探析得出B2C商城顾客忠诚度影响因素，找到改进突破点。为B2C 商城培育顾客忠诚提供行之有效的依据与建议。（2）研究意义美国学者F.F.Reichheld和W.E.Sasser的相关研究结果中表明，顾客忠诚率提高5%，企业的利润就能增加25%85%。可以看出，顾客忠诚和企业利润间是非常显著的正相关关系。对于B2C电子商务企业来讲，本文的意义即帮助其通过提升顾客忠诚度，进而实现顾客的重复购买和平台持续利润的增长。同时对推动我国B2C电子商务企业发展进步具有一定的现实意义。1.2研究内容1.2.1研究内容本文共分为六章。第一章是绪论部分,主要阐述了本研究的现实背景、研究目的及意义、介绍了釆用哪些方法进行研究,并且给出本文的研究结构图。第二章主要是对本研究所涉及到的相关概念和领域内阶段性的研究成果进行了回顾。首先解释了“网上商城”、“B2C”、“忠诚度”及“电子商务忠诚”等概念。接着回顾了学者对“客户忠诚的定义”、“传统环境下客户忠诚影响因素研究”及“电子商务忠诚度的影响因素研究”。第三章是围绕调查目的,进行研究模型的设计及研究假设。在借鉴前人模型的基础上,根据自己的研究心得,构建出B2C网上商城影响客户忠诚影响因素的模型;并对模型中涉及的主要构念逐一进行定义,提出本研究的假设,最后进行问卷的设计。第四章是实证分析。组织调查问卷的发放、收集以及确定采用的统计软件和相应的数据分析方法等。首先进行样本统计及描述性统计分析,确定搜集的样本是否具有代表性,然后统计分析各指标的评价得分，最后分别对客户忠诚、客户满意、客户信任、转换成本及风险做回归分析,找出对它们影响最大的因子和影响最小的因子,并且检验研究的假设是否成立。第五章是B2C商城忠诚度的影响因素探析与提升建议。在进行实证分析之后,对B2C网上商城的经营者就如何提高客户的忠诚度提出了建议。第六章是结论和展望。对本文的研究结果进行总结,指出了本研宄存在的不足,并对今后的研究方向进行了展望。1.2.2研究结构查阅文献资料结论与展望确定研究模型设计问卷发放问卷数据整理理数据分析析模型检验验确定研究问题本文研究结构，如图1所示。图 1 论文的研究结构图1.3研究方法（1）文献研究本文在中国知网、相关外文网站查阅了大量国内外学者有关影响B2C客户忠诚、客户满意与客户忠诚的关系、转换成本与客户忠诚的关系、信任和风险与客户忠诚的关系等消费者行为学、营销学基本概念的理论研究以及实证研究的文献资料,旨在了解这些领域经典的研究理论以及最新的研究成果,丰富自己这些领域的认知,为研究B2C网上客户忠诚的影响因素奠定理论基础。（2）问卷调查本文参考了各位专家学者从不同的观测点考虑设计出来的量表,并根据当前形势的需要,在此基础上进行改进,最终形成了本研究的问卷。（3）定量统计根据问卷的结果整理出相应的数据，应用SPSS 18.0对收集到的数据进行统计分析。检验B2C环境下影响消费者忠诚的几个因素,并对结果进行解释。2相关概念及文献综述2.1相关概念B2C网上商城网上商城，即利用电子商务的各种手段来达成从买到卖的过程的虚拟商店。我国知名的网上商城有如淘宝网、当当网、京东商城、苏宁易购、卓越网等。网上商城主要分类有：B2B、B2C、C2C、C2B、O2O等。本文研究的B2C商城是Business-to-Customer的缩写，中文简称为“商对客”。“商对客”这种形式的电子商务一般以网络零售业为主，主要借助于互联网开展在线销售活动。我国主要的B2C网上商城可大致归为三种：天猫为人服务做平台、京东自主经营卖产品、凡客自产自销做品牌。忠诚度忠诚度是指消费者在购买决策中，对某一特定产品和服务产生了好感，多次表现出来对某个品牌有偏向性的行为反应。它是一种行为过程，也是一种心理过程。电子忠诚度电子忠诚度也可以称为网络顾客忠诚度。此概念的提出是在传统顾客忠诚度的基础上发展而来。因为电子忠诚度的研究是以传统顾客忠诚度的研究为蓝本，所以电子忠诚度的定义与测量与传统顾客忠诚度一样有争议。学术界对于电子忠诚度尚没有一个统一的定义。2.2相关文献回顾2.2.1顾客忠诚研究到目前为止,学术界对顾客忠诚的定义还没有达成一致。早期，关于顾客忠诚的定义，学者们多侧重行为忠诚。Newman & Werbel(1973)将忠诚顾客描述为购买商品时不会进行信息搜集,而直接再次购买同一品牌商品的顾客。【4】Telli(1988)将顾客忠诚度定义为经常性、持续性对于某一特定企业产品或服务的再购买或者大量购买行为。【5】Stum和Thirty（1991）提出，顾客忠诚感应该要注重行为面的维度，一个忠诚的顾客具有以下的特征：重复购买，交叉购买、向他人推荐以及对竞争者的营销活动具有免疫力。【6】之后，学者们又发现，不仅要考虑顾客的实际购买行为,还要分析顾客的潜在态度或偏好。Oliver（1999）扩展了顾客忠诚的维度，提出，顾客忠诚感应该包括认知性忠诚（对厂商所提供资讯的忠诚）、行为性忠诚（具有购买惯性）、情感性忠诚（忠诚度的建立来自于消费者的情感偏好）和意向性忠诚（忠于企业的意愿）。【7】关于顾客忠诚的定义，国内学者较有代表性的观点是：陆娟(2005)认为顾客忠诚应被视为是一种行为上和态度上综合反映,忠诚不仅应该表现为重复购买等行为忠诚,而且还应该包含对一个品牌所持有的积极态度趋向的态度忠诚。【8】常华（2010）参考 Zeitha,l、Berry 和 Parasuraman（1996）与 Rboerts、Sajeev 和 Bordie（2003）的研究，认为顾客忠诚指顾客未来的行为偏好，这些行为偏好包括口碑、推荐意愿、鼓励朋友购买、继续购买和把企业作为首选等。【9】2.2.2电子商务客户忠诚影响因素研究有形性响应性可靠性移情性保证性服务质量转换成本顾客信任感知风险电子商务顾客忠诚传统环境下，客户忠诚影响因素研究结果大致分为如下几点：顾客满意、顾客感知价值、顾客信任和转换成本几个方面。其中顾客满意和顾客感知价值的研究成果数量较多。图 1 Gefen（2002）的电子忠诚驱动模型随着电子商务的迅猛发展，在网络环境下的顾客忠诚影响因素也引起了学者们的关注。Freederick 和 Schefter（2000）定义 E-loyalty 为电子商务顾客忠诚，简称电子忠诚。他们认为传统市场中的顾客忠诚的研究对于研究电子商务忠诚来说也是适用的，但是由于交易环境变化，会有一些方面与传统忠诚产生差别。【10】Gefen（2002）的调查结果表明：网络忠诚主要有四个前因变量，即顾客感知风险、网购服务质量、顾客信任、顾客转移成本，如图2所示。【11】Lloyd和Mark(2004)提出了一个框架模型,并指出:网络服务质量将会对客户感知价值、网络客户信任、网络客户满意产生影响,并将通过这三个因子作用于网络客户忠诚;网络感知价值通过网络客户信任对网络客户满意产生影响，如图3所示。但Lloyd和Mark(2004)只是提出了一个理论框架结构,并没有通过实网络服务质量感知价值电子商务顾客信任电子商务顾客满意电子商务顾客忠诚证的方法对这些假设逐一验证。【12】图2 Lloyd & Mark（2004）的“信任-满意-忠诚”驱动模型另外，随着我国电子商务的迅速发展，国内学者也研究了网络环境下的顾客忠诚的影响因素。虽然仅十来年的时间，但还是出现了一些杰出成果。吕荣胜、孙魁伟、姚豐(2005)构建的网络顾客忠诚评价模型,包括内在价值、情感投资、转换成本和顾客参与度四个影响因素。【13】宋文（2007）根据Crosby等人提出的关系质量模型，结合转换成本理论，构建了一个关于网络店铺顾客忠诚影响因素的模型，如图4所示。该模型指出，价格优势、购物便利性、产品质量、顾客化服务、网络安全性、隐私保护、转换成本影响电子商务顾客忠诚和电子商务顾客满意，进而对电子商务顾客忠诚产生间接影响。【14】价格优势购物便利性产品质量顾客化服务网络安全性隐私保护转换成本电子商务顾客信任电子商务顾客满意电子商务顾客忠诚图3 宋文（2007）的电子忠诚影响因素模型 3 B2C商城顾客忠诚度模型及研究假设3.1模型构建顾客忠诚度是本研究的核心研究因素，根据对前人研究成果的总结及自己的思考，本文将影响顾客忠诚度的因素定义为三大项：顾客满意度、顾客信任、顾客转换成本。研究结果普遍表示，顾客满意度是影响顾客忠诚度的重要因素，同时由于该指标是用户的主观意识，很难达成统一标准，不便于研究。因此又将顾客满意度分成“客户服务”、“商家产品”和“配送质量”这三个维度来进行衡量。顾客满意度包含“顾客服务”、“商家产品”和“配送质量”三个维度，其中顾客满意度-客户服务涉及“京东推荐”、“图文提供”、“服务人员”、“退换货政策”等四个指标；顾客满意度-商家产品涉及“产品一致”、“价格公道”、“使用安全”、“种类丰富”等四个指标；顾客满意度-配送质量涉及“包装很严实”、“送货速度很快”、“送货人员态度”、“送货准确”等四个指标。顾客信任分为“良好声誉”、“服务与承诺一致”、“质量保证”、“正品保证”、“个人隐私”等五个指标。顾客转换成本分为“损失积分”、“重新选择花费精力”、“京东外其他电商”等三个指标。依据前文分析与设计，本文研究顾客忠诚的影响因素模型如图5所示。客户服务 商家产品 配送质量京东推荐 产品一致 包装很严实图文提供 价格公道 送货速度很快服务人员 使用安全 送货人员态度退换货政策 种类丰富 送货准确良好声誉服务与承诺一致质量保证正品保证个人隐私损失积分（促销成本）重新选择花费精力（时间成本）京东外其他电商（心理成本）图 4 忠诚影响因素模型构建3.2本研究的影响因素选择在前人已研究的各因素中，本文选择了顾客满意、顾客信任和转换成本三个因素进行研究，其中顾客满意又分为客户服务、商家产品、配送质量三个维度。对于其他的因素考虑，可在未来的研究中进行补充。3.2.1顾客满意因素 在以往关于顾客忠诚的研究中，顾客满意是最早被学者提出来与顾客忠诚有相互作用的一个因素。一般来讲，顾客满意是指顾客在交易时获得的价值比期望时所产生的比较高兴的心理，每个人对于同一个商品或者服务的期望不同，所以对于交易的满意也就因人而异。【15】对于B2C商城顾客来讲，顾客满意不只是对购物过程和商品的满意，还有对电子商务平台和网站的满意。这一点在本文问卷设计的量表中有所体现。同时，由于顾客满意度具有主观性、比较性、模糊性、层次性等特点【16】，没有统一的测评标准，因此本文结合前人的研究，挑选了三个维度对满意度进行测评，它们分别是“客户服务”、“商家产品”和“配送质量”。其中“客户服务”包含京东推荐、产品介绍、服务人员和退换货政策四个方面来量化；“商家产品”从描述一致、价格公道、产品使用安全、一站式购物等四个方面来量化；“配送质量”从包装很严实、送货速度很快、送货人员态度很好和送货准确等四个方面来量化设计。3.2.2顾客转换成本当顾客从一个商家转向另一个商家的时候，其实是需要付出包括时间和精力成本的，他们要花时间重新了解熟悉另一商家的营销规则，还要面对重新学习操作平台的各种功能等事宜，同时还可能会丧失掉在原商家的积分和优惠等。这些就是顾客从一个商家转向另一个商家的转换成本。本文将转换成本分为促销成本即“损失积分和优惠”、时间成本即“需要花费时间和精力”、心理成本即“不确定换了平台是否能得到更好的产品和服务”三项指标。3.2.3顾客信任在以往的研究中，很多时候会将顾客信任看做消费这在进行交易时对经销商成功完成交易产生的一种信心，顾客信任的表现是消费者认为在交易中商家能够遵循其承诺，并且认为商家能够为消费者考虑的一种信心，这也可以称为信任的两个层面。第一个层面消费者对于商家遵循承诺的信息是消费者在进行网络购物中最基本的条件，如果消费者决定进行交易，那说明对商家产生了基本的信任。第二个层面消费者认为商家能为消费者考虑的信心，是消费者对商家信任的较高的层面。【16】很多学者的研究中已经证实顾客信任因素对顾客忠诚的影响作用非常大。依据前人的研究结果，本文将从良好声誉、服务与承诺一致、质量保证、正品保证和个人隐私等五项指标进行顾客信任的问卷量表设计。3.3研究假设综合前人的研究验证及本文作者的思考假设，本研究提出以下假设：H1 用户满意度越高，其网购忠诚越明显。一般认为，用户对平台的满意度越高，代表对其好感度越高。前人的研究中普遍承认，网购忠诚度的定义是重复购买和偏向性选择，而因满意引起的好感恰好能在用户决定购买渠道和再次购买中起到至关重要的作用。因此本文假设，用户满意度越高，其网购忠诚度越明显。H2 用户对商城越信任，其网购忠诚度越高。用户对商城产生信任，就是对商城有了一定认可。一旦该平台得到认可，用户重复性购买的几率提升，从而体现出网购忠诚度加深。因此本文假设，用户对商城越信任，其网购忠诚度越高。H3 用户转换成本越高，其网购忠诚度越高。用户的转换网购平台会有成本，一旦转换成本提升，用户跳转到其他平台购物的几率就会减小，故而留在该平台的几率增加。因此本文假设，用户转换成本越高，其网购忠诚度越高。4京东商城顾客忠诚度实证分析本次调查问卷采取随机抽样调查方式，问卷主要通过网络微信传播方式分发。共回收问卷176份，其中174人曾有过在京东商城购物的经历，视为有效问卷；有2人从未在京东商城购物，视为无效问卷；有效回收率约为98.9%。4.1样本基本信息分析4.1.1性别分布表 1 调查性别分布表性别人数（人）百分比（%）男6939.7女10560.3总计174100.0如表1所示，在本次174个调查对象中，男士有69名，占总人数的32.45%，女士约为男士的3/2倍，有105名，占总人数的60.3%。这反映了在网络购物盛行的大背景下，女性比男性更愿意关注和参加与网络购物相关的事宜。4.1.2年龄分布表 2调查年龄分布表年龄人数（人）百分比（%）18岁以下10.618-25岁3520.126-35岁10258.636-45岁3218.445以上42.3总计174100.0如表2所示，调查对象中，年龄在26至35岁阶段的顾客群体最多，有102人次，占样本总量的58.6%，这一部分人主要是已有固定经济收入和稳定工作的上班族。首先他们对网购等这样新鲜方便的事情比较感兴趣，其次，稳定的工作和收入以及上班时间的地域限制促使他们选择网络购物而非现实购物。18-25岁年龄阶段的群体占比为20.1%。36-45岁年龄阶段的群体，占总人数的18.4%，大多是具有一定工作经验的成熟人士。18岁以下和45岁以上的人群都相对较少，两者合计只占总数的2.9%。其中45岁以上的人群为网购的相对弱势群体，他们更多的将生活的重心放在工作和家庭，网购可能会托子女去代办理。4.1.3教育程度分布表 3调查教育程度分布表主体特征类别具体描述人数（人）百分比（%）教育程度高中及以下95.2大专5431.0本科9655.2硕士及以上158.6总计174100.0如表3所示，调查对象中，大专及本科的人群约占样本总数的86.2%左右，硕士及以上和高中及以下分别占样本总数的8.6%和5.2%。4.1.4收入分布表 4 调查收入分布表主体特征类别具体描述人数（人）百分比（%）平均月收入无收入或无固定收入95.21500元以下1.61501-3500元1810.33501-5000元4727.05001-7000元3620.77000元以上6336.2总计174100.0如表4所示，调查对象中，7000元以上档的人数最多，占样本总数的36.2%。其次是3501至5000元这一档的群体，占样本总数的27.0%。无收入或无固定收入和1500元以下档的人数较少，加起来占样本总数的5.8%。4.1.5 经常购买物品种类本次调查对象中，在京东商城经常购买物品中占比高于百分之十的种类有5种，它们由高到低分别为“手机、数码”（占比63.79%）、“家用电器”（占比56.90%）、“电脑、办公”（占比50.00%）、“食品”（占比50.00%）以及“图书音像”（占比42.53%）。数据统计结果比较符合实际。由于京东家起低价格的电子产品，目前也仍在电子产品上宣传力度最强，因此数据呈现中，前三名的种类“手机、数码；家用电器；电脑、办公”均为电子产品与设备，可以很明显地看出，大众在京东购买商品更倾向选择电子设备。并列第三的还有“食品”，古话“民以食为天”，特别是网上购买可以突破空间、地域的限制，“食品”排进了前三也较为符合实际。排名最末的是“理财”，仅占样本总数的5.17%。如图6所示。图 5 经常购买物品种类4.2各因素描述性统计分析 4.2.1顾客忠诚度忠诚因素是本研究的核心因素，如前面提到的本文对忠诚的理解，忠诚是指消费者在购买决策中，对某一特定产品和服务产生了好感，多次表现出来对某个品牌有偏向性的行为反应。本研究对忠诚因素的题项设计就是从上述方面来设计的。问卷中有关于忠诚度有五个子问题：“我愿意经常到这个网站购买所需要的用品”，“我愿意向朋友推荐这个网站”，“我不会因为价格发生变化就放弃在京东购买”，“我经常浏览该购物网站”，“我可以接受该购物网站出现的小瑕疵”。从图7可以看出，具体衡量忠诚度的五个子问题：如“我愿意经常到这个网站购买所需要的用品”和“我经常浏览该购物网站”等重复性购买倾向或行为的问题中，“赞同”和“完全赞同”两个选项占比相加的总和均高于65%，其中“我经常浏览该购物网站” 选择“赞同”和“完全赞同”两选项占比相加的总和位列忠诚度五项指标之首，达到了70.02%，说明调查对象在京东的购买频率较高；针对容忍度的问题中，“我不会因价格发生变化就放弃在京东购买”这一指标有12.64%的人选择“完全不赞同”，有15.52%的人选择“不赞同”，说明调查对象对于“价格变化”的敏感度较高，由“价格变化”产生不忠诚的可能性较大；另，“我可以接受京东网站出现的小瑕疵”这一指标有8.62%的人选择“完全不赞同”，有16.09%的人选择“不赞同”，调查对象对于“网站小瑕疵”的容忍度较低，同样说明因“网站小瑕疵”产生不忠诚的可能较大；在“我愿意向朋友推荐这个网站”这个问题上，选择“完全赞同”的比例是五个指标中最高，达到了36.21%，且只有2.30%的人完全不愿意推荐给朋友，说明调查对象在京东的推荐率很高。图 6 衡量“忠诚度”5个指标统计4.2.2顾客满意度满意度是用户个人情感因素，由于每个人对满意程度的定义不同，因此难以直接测得。本研究将用户满意分为三个子维度，分别是客户服务、产品质量和配送质量等。同时，单独设立一道综合满意度题，欲与三个子维度的均值做比较，相互验证满意度数据的可靠性。经验证，综合满意度平均值为3.99，满意度三个子维度的加权平均值为4.04，二者仅相差0.05，说明本次调查数据具有统一性，较为可靠。综合满意度：综合满意度询问客户在京东购物的总体满意程度，从“非常不满意”到“非常满意”分为五个等级，标记1到5分。分数越高，客户的综合服务满意度越高。通过统计分析，客户的综合满意度得分范围是2-5，平均值为3.99。由图8看出，两者评价超过75%都集中在“满意”和“非常满意”两个区域，有21.84%的人认为一般，只有2.3%的极少数人感到不满意，同时值得关注的是，“完全不满意”的人为零占比。说明用户对京东整体都给予了肯定，综合满意度评价较高。图 7 京东商城购物的“综合满意度”统计（）客户服务满意度问卷中有关于客户服务有四个子问题：“京东能够根据我的购买记录推荐合适的产品”，“京东上有对商品比较全面的文字介绍以及较多的商品图片”，“京东客户服务人员的回复很专业”，“京东网站有完善的退换货政策”。图 8 衡量“客户服务满意度-”4个指标统计从图9可以看出，“京东上有对商品比较全面的文字介绍以及较多的商品图片”的满意度最高，44.25%的用户都表示了认可，其次是“京东能够根据我的购买记录推荐合适的产品”和“京东网站有完善的退换货政策”，最低的是“京东客户服务人员的回复很专业”。超过12.07%的用户对“京东客户服务人员的回复很专业”表示“不赞同”，同时“完全赞同”的比例也是最低的，只有20%左右，和其他三项指标存在较大差距。因此，可以说明大部分用户认为目前京东在产品介绍、京东智能推荐和退换货政策上是值得肯定和维持的优势，但是京东客服人员方面继续通过加强上岗培训等措施改进。（）商家产品满意度问卷中有关于商家产品有四个子问题：“京东商品的实物与网站描述一致”，“京东的价格很公道”，“京东提供的产品使用安全”，“京东提供的商品品种很丰富，可实现一站式购物”。由图10可以看出，用户对“京东的价格很公道”这一指标的整体满意度最低，其中“不赞同”高达10.34%。一方面说明用户在购买中比较看重“价格”这一衡量指标，另一方面说明京东在价格设定上仍有思考和改进的空间，侧面说明现下京东的价格竞争力较为薄弱。图 9衡量“商家产品满意度-”4个指标统计（）配送质量满意度问卷中有关于配送质量有四个子问题：“京东的送货人员能将货物准确送到接收点”，“京东的送货人员态度很好”，“京东的送货速度很快”，“所购商品的包装都很严实”，“商品在运输途中不容易损坏”。从图11中可以看到，“送货人员态度”和“送货准确”两项指标在“完全不赞同”选项中是零占比，“送货速度很快”指标占比也极低，为0.57%。这说明对于京东的配送服务，用户极为看好，这也从现实中得到验证。京东有自己的物流，后又添加“211限时达”“夜间配送”“上门自提”等可选择的配送模式，在送货方式、速度和时间选择上，给予网民极大的方便和可选择性，因此对于京东的配送质量，用户整体满意度逼近非常满意。图 10衡量“配送质量满意度-”4个指标统计4.2.3顾客信任度问卷中有关于信任有五个子问题：“京东商城有良好的声誉”，“京东的服务与承诺一致，提供的信息值得信赖”，“京东卖的产品较有质量保证，值得我信任”，“产品的正品保证，值得我信赖”，“购物者个人隐私较有保障”。图 11 衡量“信任度”5个指标统计由图12可以看出，用户对京东的信任评价总体较好，五个衡量指标超过65%都集中在“赞同”和“非常赞同”上。其中，“赞同”和“完全赞同”两项总和占比最高的是“服务与承诺一致”这一指标，达到了72.98%；其次是“正品保证”指标，达到了71.84%；“购物者个人隐私较有保障”指标占比最低，较最高占比低出了5.6%。说明在“服务与承诺一致”及“正品保证”方面，京东做得较为出色，而相较于其他四个信任指标，“个人隐私”这一指标有待提高。4.2.4顾客转换成本问卷中有关于转换成本有三个子问题：“如果中止与京东的关系，我将会损失所累积的积分及会员优惠”，“重新选择另一家商家所需要花费的时间和精力太大”，“我不确定除京东外的其他电商能否带来很好的产品及服务”。此三个问题分别对应着三个转换成本，即促销成本、时间成本及心理成本。由图13看出，“如果中止与京东的关系，我将会损失所累积的积分及会员优惠”的“完全赞同”选项占比位列三项转换成本指标之首，达到了29.89%，说明相较其他两项转换成本，用户最为在意促销成本。“我不确定除京东外的其他电商能否带来很好的产品及服务”的“完全不赞同”选项占比位列三项转换成本指标之首，达到了12.64%，说明相较其他两项转换成本，用户最为不在意心理成本。图 12衡量“转换成本”3个指标统计4.3各指标评价得分本文中将影响顾客忠诚度的一级指标定义为“顾客满意度”、“顾客信任”及“顾客转换成本”等三项。然而本文的一级指标均为不可直接测量量，因此在现有一级指标基础上，设计并细分出方便作答统计的二级指标。本文的二级指标，即指“顾客满意度”、“顾客信任”、“顾客转换成本”等三项一级指标下面可具体衡量的细分指标。在本次研究的调查问卷设计中，直接将二级指标设置成个性回答部分的问题题目。采用李克特（Likert）5点量表法量表结构，从“完全不赞同”到“完全赞同”分为五个等级，标记1到5分。二级指标的评价得分是各用户对该指标评分总和分数的平均值，即二级指标评价得分=用户对该指标的评价分数总和/174份有效问卷。一级指标的评价得分即为该指标下二级指标的评价得分总和的平均值，即一级指标评价得分=该指标下二级指标的评价分数总和/该指标下二级指标个数。计算结果见表5。表 5 各指标评价得分一级指标二级指标评价得分顾客信任3.91) 京东商城有良好的声誉，值得我信任2) 该网站服务与承诺一致，提供的信息值得信赖3) 产品较有质量保证，值得我信任4) 产品的正品保证，值得我信赖5) 购物者个人隐私较有保障3.973.993.893.933.91顾客满意4.0客户服务 6) 京东能够根据我的购买记录推荐合适的产品7) 京东上有对商品比较全面的文字介绍以及较多的商品图片8) 京东客户服务人员的回复很专业9) 京东网站有完善的退换货政策商家产品10) 京东商品的实物与网站描述一致11) 京东的价格很公道12) 京东提供的产品使用安全13) 京东提供的商品品种很丰富，可实现一站式购物配送质量 14) 所购商品的包装都很严实，商品在运输途中不容易损坏15) 京东的送货速度很快16) 京东的送货人员态度很好17) 京东的送货人员能将货物准确送到接收点3.8033.843.93.543.933.8783.843.733.9444.444.224.574.474.5转换成本3.418) 如果中止与京东的关系，我将会损失所累积的积分及会员优惠19) 重新选择另一家商家所需要花费的时间和精力太大20) 我不确定除京东外的其他电商能否带来很好的产品及服务3.533.393.28依据上表，评价得分的数值有高有低，其中评价得分最高的是“送货速度快”，为4.57；评价得分最低的是“京东外其他电商”，为3.28。B2C商城顾客忠诚度各测评指标评价得分具体分析如下：“顾客信任”二级指标的评价得分中，“质量保证”的评价得分最低是3.89，说明在“顾客信任”指标中，用户对质量保证的评价较低，若想提升“顾客信任”，那么“质量保证”是最佳突破口。另外四项，评价得分由低到高分别是“个人隐私保障”、“正品保证”、“良好的声誉”及“服务与承诺一致”，其中“服务与承诺一致”得分最高是3.99，说明京东网站服务与承诺是一致的，这项指标的认可度较高。“顾客满意”二级指标被分为“客户服务”、“商家产品”、“配送质量”三个维度，其中配送质量的评价得分最高是4.44，客户服务的评价得分最低是3.80。各维度的二级指标详细分析如下。“满意度-客户服务”的评价得分中，最高的是“退换货政策”是3.93。 “客户服务人员”评价得分最低是3.54。该维度评价得分由低到高分别为“服务人员”、“京东智能推荐”、“图文提供”、“退换货政策”。“满意度-商家产品”的评价得分中，最高的是“种类丰富”是4.0。“价格公道”评价得分最低是3.73。该维度评价得分由低到高分别为“价格公道”、“产品描述一致”、“使用安全”、“种类丰富”。“满意度-配送质量”的评价得分中，最高的是“送货速度很快”是4.57。“包装很严实”评价得分最低是4.22。该维度下平均得分由低到高分别为“包装很严实”、“送货人员态度好”、“送货准确”、“送货速度很快”。值得一提的是，实际生活中我们知道京东在配送方面下功夫很多，从问卷评价得分情况来看，配送质量这个维度的平均评价得分最高，反映出京东配送打造取得的效果较好。“转换成本”的评价得分中，最高的是“损失积分”是3.53。“京东外其他电商”评价得分最低是3.28。4.4顾客忠诚度的影响因素分析4.4.1各因素与忠诚度的相关性分析相关分析是研究变量之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关系数的绝对值的大小就反映变量之间的相关程度。在本次研究中，采用SPSS18.0中的双变量（Bivariate）方法，对满意度、信任度、转换成本三个因素与忠诚度的相关性进行了分析。通过表6的数据，信任、转换成本、满意度与忠诚度的相关系数分别是0.691、0.622、0.706，而且都是显著正相关。各因素与忠诚度的相关模型如图14所示。表 6相关性分析统计结果表忠诚度信任转换成本满意度忠诚度Pearson 相关性1.691*.622*.706*显著性（单侧）.000.000.000信任Pearson 相关性.691*1.629*.814*显著性（单侧）.000.000.000转换成本Pearson 相关性.622*.629*1.610*显著性（单侧）.000.000.000满意度Pearson 相关性.706*.814*.610*1显著性（单侧）.000.000.000*. 在 .01 水平（单侧）上显著相关。0.706*0.691*0.622*a. 列表 N=174图 13 各因素与忠诚度的相关性模型4.4.2顾客忠诚度的影响因素分析回归分析主要是研究一个变量或者多个变量改变之