【基于SPSS的电商平台顾客忠诚度影响因素实证研究16000字（论文）】

[59]问卷基本统计情况调查中通过问卷星在线调研，共收集204份问卷，剔除未在T平台上购物的用户所填的15份无效问卷和甄选题中发现不认真答题的3份问卷，最终得到有效问卷186份，有效率为91.18%。根据调查数据现统计指标如REF_Ref72594757\h表42所示：表STYLEREF1\s4SEQ表\*ARABIC\s12用户基本信息测量项特征频率百分比有效百分比累计百分比性别男86女10053.853.8100.0年龄18岁以下19-25岁15985.585.586.626-35岁2412.912.999.536-45岁155100.0学历大专及大专以下本科14175.875.879.6硕士3719.919.995.5博士10.50.5100.0可支配收入1500以下5127.427.427.41500-30007640.940.968.33000-50003518.818.887.15000以上2412.912.9100.0从上表，可以得出跨境电商B2C平台的消费者特征：第一，大部分为女性消费者，站总体被调查者人数的53.8%，而男性占46.2%，QuestMobile的《2021“她经济”洞察报告》指出截至2021年1月，女性用户在综合电商行业渗透率已达84.3%，相比去年同期提升了6.1%，受疫情影响，女性逛街购物战场加速线上化，基于此，商家要跟随“她经济”的热潮，更多贴合女性消费的特征，因此调查对象中的女性略高于男性在本文的预期中。第二，从年龄层面上看，年龄结构相对年轻化，样本中的跨境电商B2C用户在年龄层次上以19-25岁最多，占样本的85.5%，26-35岁次之，占12.9%，说明跨境电商平台还是以年轻人为主。第三，从学历背景上看，样本中的跨境电商B2C用户大部分都是本科及本科以上的学历，说明学历较低的用户对跨境电商平台的认识相对欠缺。第四，从年龄与可支配收入的交叉分析上看，如REF_Ref72594808\h表43所示，样本中的跨境电商B2C用户19-25岁的可支配收入大多在5000以下，26-35岁的用户可支配收入大多在5000以上，据经验分析，可支配收入较高的用户在跨境电商B2C平台购买次数更多。表STYLEREF1\s4SEQ表\*ARABIC\s13年龄与可支配收入交叉频率表可支配收入1500-30001500以下3000-50005000以上频率年龄18岁以下0110219-25岁725030715926-35岁403172436-45岁00101总计76513524186

数据分析与假设检验数据描述性统计本文主要运用SPSS26.0软件对变量进行基本的数据分析，通过统计数据的极大极小以及均差和标准差基本统计量来对样本的分布情况进行统计，统计结果如REF_Ref72601286\h表51所示。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s11基本描述统计数据潜变量指标最小值最大值均值均值标准错误标准偏差方差顾客期望CEExpe1154.12.061.832.693Expe2153.98.060.822.675Expe3154.12.063.858.736感知质量PQQual_PR1254.18.051.694.482Qual_PR2254.09.055.752.566Qual_PR3253.90.053.724.525Qual_PR4254.14.056.765.586Qual_PL1154.15.065.888.788Qual_PL2254.01.060.819.670Qual_PL3154.04.060.815.663Qual_PL4254.03.058.791.626Qual_S1154.05.069.940.884Qual_S2253.97.063.854.729Qual_S3154.12.061.836.699Qual_L1254.28.054.741.548Qual_L2254.06.061.826.683Qual_L3154.18.058.789.622感知价值PVPV1254.12.060.813.660PV2253.88.067.919.844PV3253.96.054.738.545顾客满意度CS1254.16.059.803.644CS2153.92.065.888.788CS3254.08.053.724.524顾客信任CLCT1154.20.060.819.672CT2153.96.060.821.674CT3154.12.058.790.624顾客忠诚度CL1153.97.071.975.950CL2153.84.068.933.871CL3153.82.068.922.849信度与效度检验信度检验问卷信度是指问卷测量数据的一致性或可靠程度，检验信度越高，结果越可信。本文主要采用的是Cronbach'sAlpha系数对调查问卷的信度进行分析，通过SPSS26.0软件对数据的可靠性进行分析，判断Cronbach'sAlpha系数值来检验问卷数据信度。如REF_Ref72601387\h表52所示，学术界普遍认为如果Cronbach'sAlpha系数值在0.7以上，则表示信度较好。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s12数据可信度与Cronbach'sAlpha系数对照情况可信度Cronbach'sAlpha系数不可信0-0.3勉强可信0.3-0.4可信0.4-0.5比较可信0.5-0.7非常可信0.7-0.9十分可信0.9-1本文参与信度分析的186条样本不存在缺失值，经过SPSS26.0软件中的可靠性分析，得到总量表的Cronbach'sAlpha系数值为0.960，属于十分可信，因此可以认为该问卷总量表十分可信。继续对量表对每一结构变量进行可靠性分析并将结果汇总，如REF_Ref72601365\h表53所示。组合信度是指在一组观测变量中能够多大程度表示潜变量的一种指标，各潜变量的CR值皆为0.9左右，观测变量可显著表示潜变量，且各潜变量的Alpha值均大于0.7，以上说明该问卷测量项的可信度较高，问卷测量数据的一致性较强，量表不需要再进行修改。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s13各潜变量的信度检验潜变量组合信度CR量表Cronbach'sAlpha系数顾客期望0.8920.820感知质量0.9340.924感知价值0.8410.734顾客满意0.8850.801顾客信任0.8770.790顾客忠诚度0.9050.843效度检验效度衡量的是一个研究作出的假设的标准的有效性的程度，反映的是测验的准确性和有用性。本文中的测量表的设计和修改都是参考原有成果和所收集意见的基础上进行，因此保证了内容的有效度。本研究中的效度检验主要通过验证性分析来进行。本文从构建效度的角度对问卷量表进行测量，用因子分析法构建用KMO和Bartlett检验。如REF_Ref72601430\h表54所示，经过KMO检验发现，KMO的值为0.941，在0.9以上，P值为0.000，本问卷非常适合因子分析。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s14KMO和Bartlet检验KMO取样适切性量数0.941巴特利特球形度检验近似卡方3746.971自由度406显著性0本文利用SmartPLS3.0软件进行模型的PLS建模方法运算，得到各潜变量的AVE值如REF_Ref72601497\h表55所示。AVE评价了潜变量相对于测量误差来说所解释的方差总量，是对问卷收敛效度的反应，一般大于0.5即可。本问卷中所有潜变量对应的AVE值都大于0.5，表明结构变量的效度可以接受，测量同一概念不同题项之间具有显著的相关性。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s15各个潜变量的AVE值潜变量名称顾客期望感知质量感知价值顾客满意顾客信任顾客忠诚度AVE值0.7360.5070.6460.7190.7050.761其中，区别效度结果如REF_Ref72601538\h表56所示，每个因子的平均提取方差的平方根都大于该因子与其他因子之间的相关系数，表明量表的测度项有较好的区别效度。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s16区别效度潜变量名称顾客期望感知质量感知价值顾客满意顾客信任顾客忠诚度顾客期望0.858感知质量0.6410.872感知价值0.7740.7160.848顾客满意0.7180.6590.7410.839顾客信任0.7800.6600.8000.7530.712顾客忠诚度0.6500.6160.7550.6970.6870.804注:对角线上的值表示AVE值的平方根;非对角线上的值表示相关系数模型检验内部模型的解释能力R2是潜变量与对应的观测变量之间因子负荷和相关系数的乘积之和，是用来评价内部关系解释效果的重要指标。若所有的潜变量的R2值都大于0.5，则模型可以接受。利用Smartpls3.0软件计算得出各潜变量的R2值如REF_Ref72601626\h表57所示，R2都大于0.5，内部关系解释效果良好，模型可以接受。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s17各个潜变量的R2值潜变量名称感知质量感知价值顾客满意顾客信任顾客忠诚度R2值0.6090.5200.7530.5490.580外部模型检验载荷系数与权重系数是判断测量模型中潜变量对观测变量的解释能力的两项指标，选用Smartpls3.0软件中的Boot-strapping方法对各观测变量的载荷和权重进行显著性检验，再依据T检验值的大小来判断模型的解释能力。各个观测变量的权重和载荷系数如REF_Ref72601615\h表58所示，所有观测变量的载荷系数都较高，介于0.503-0.882之间，且所有潜变量的载荷和权重均显著。这说明测量模型中观测变量可以较好地解释潜变量。表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s18载荷与权重的显著性检验变量测量指标因子荷载值外部权重T值P值顾客期望CEExpe10.8620.39032.6980.000Expe20.8340.38728.861Expe30.8760.38944.333感知产品质量Qual_PR10.5640.31610.9680.000Qual_PR20.7570.40127.436Qual_PR30.5030.2767.919Qual_PR40.7650.36424.826感知平台质量Qual_PL10.7200.30321.8650.000Qual_PL20.8190.31233.545Qual_PL30.7350.30119.088Qual_PL40.7960.29629.169感知服务质量Qual_S10.7460.45123.2420.000Qual_S20.7660.42924.556Qual_S30.6820.35917.352感知物流质量Qual_L10.6790.41415.5780.000Qual_L20.7210.43018.958Qual_L30.6440.37712.132感知价值PVPV10.8820.48850.6500.000PV20.9030.49668.074PV30.5880.2078.563顾客满意度CSCS10.8450.38139.0190.000CS20.8500.40237.933CS30.8490.39638.562顾客信任CTCT10.6690.40330.6200.000CT20.7340.40937.820CT30.7110.37921.290顾客忠诚度CLCL10.8730.37444.8220.000CL20.8620.37539.111CL30.8820.39746.726假设检验本研究运用Smartpls3.0软件中的偏最小二乘法计算潜变量之间的路径系数，然后利用Smartpls3.0软件中的Bootstrapping方法对路径进行显著性检验，整体拟合如REF_Ref72601948\h图51所示。其中，顾客期望对感知质量（β=0.780，p＜0.001）、感知价值（β=0.355，p＜0.001）和顾客满意度（β=0.330，p＜0.001）都有显著的积极影响，所以不支持假设HA1，支持假设HA2、HA3；感知质量对感知价值有积极影响（β=0.427，p＜0.001），不支持假设HB1，对顾客满意有显著的积极影响（β=0.346，p＜0.001），支持假设HB2；感知价值对顾客满意有显著的积极影响（β=0.301，p＜0.001），支持假设HC1；顾客满意对顾客信任（β=0.741，p＜0.001）和顾客忠诚（β=0.483，p＜0.001）都表现了正向的影响，假设HD1和HD2成立；顾客信任对顾客忠诚也有积极影响，假设HE1成立。假设检验结果汇总如REF_Ref72602053\h表59所示。图STYLEREF1\s5SEQ图\*ARABIC\s11跨境电商B2C平台顾客忠诚度影响路径分析表STYLEREF1\s5SEQ表\*ARABIC\s19假设检验结果假设编号研究假设结果HA1跨境电商B2C平台顾客期望对顾客满意度水平呈现负相关性不成立HA2跨境电商B2C平台顾客期望能够促进对顾客感知价值水平的提高成立HA3跨境电商B2C平台顾客期望能够促进顾客感知质量水平的提高成立HB1跨境电商B2C平台顾客感知质量能够抑制顾客感知价值的提高不成立HB2跨境电商B2C平台顾客的感知质量能够促进顾客满意度水平的提高成立HC1跨境电商B2C平台顾客的感知价值能够促进满意度水平的提高成立HD1跨境电商B2C平台的顾客满意度能够促进顾客信任水平的提高成立HD2跨境电商B2C平台的顾客满意度能够促进忠诚度水平的提高成立HE1跨境电商B2C平台的顾客信任能够促进忠诚度水平的提高成立

建议与展望建议研究发现，影响跨境电商感知质量的因素依次为：感知产品质量、感知平台质量、感知服务质量和感知物流质量；对于跨境电商感知质量而言，顾客期望有正向影响；对于顾客忠诚度，顾客满意度和顾客信任是关键因素。据此，针对提升跨境电商B2C平台顾客忠诚度，本文提出以下建议：（一）改进信息质量，满足消费者期望在跨境电商消费者忠诚度的因变量中，顾客期望对感知跨境电商质量和顾客满意度具有正向影响。因此，跨境电商T平台应升级和完善关于商品和服务的信息化管理系统，为顾客提供和及时同步真实可靠的商品信息和服务信息，这可以让消费者客观准确地了解商品和服务，以便其对实际商品或服务的感知和享受符合甚至高于预期。（二）增强平台对入驻商家的监管力度，建立商家信用机制，确保产品质量由于跨境电商T平台给予入驻商家的自主经营权较大，某些不良商家抓住空子以次充好。在假货问题实例中，海外商家大多拒绝承担责任也拒绝合理赔偿，消费者维权困难，这也导致消费者对平台出售的商品质量依然怀有疑虑。因此，建议平台对商家进行更严格的监管，避免监管漏洞，严格打击违规造假的商家。其次，在管理商家时，可设置相应的信用机制，依据商家资质、品牌、发展现状、国际知名度等综合因素设立相应进驻门槛，并对商家所售商品进行不定期抽查，一旦出现假货问题则严惩不贷，以确保产品质量过关。（三）提升交互体验，开发新品类，拓宽营销渠道在交互体验上，跨境电商T平台可继续优化交互页面，升级个性化推荐算法，简化导航流程，根据消费者的购物习惯推荐符合其需求的商品。其次，T平台在保持现有产品类目优势的同时，可适当开发特色类目和丰富拓展产品种类，打造其新颖性和独特性。例如推出跨境旅游等体验类目，利用累积的跨境运输和品牌合作等资源，尝试开发独属于T平台的差异化产品。关于营销渠道，由于跨境电商T平台目前只在阿里巴巴集团下的淘宝和天猫渠道上有线上渠道，线下渠道拓展目前只有一家体验店，线下市场仍有一大片空白，因此建议跨境电商T平台官方通过扩大线下门店布局，以O2O模式全方位服务消费者，让消费者也能亲密体验平台上的境外商品，并以此带动线上消费。(四)优化服务质量，提升顾客体验关注消费者需求的差异性，并根据差异提供有针对性的个性化服务。例如，建立会员制积分制等特殊利益机制，持续改进售后服务，完善合理的退换货机制、提高处理消费者投诉的效率等。在改进过程中，可从顾客投诉中找问题进而针对性解决，虚心采纳消费者的建议，逐步提升服务质量。(五)完善物流体系，建设和完善产品物流溯源系统，提高配送效率目前T平台通过国际物流的第三方物流来运输配送商品，掌控物流服务的话语权属于其他平台或企业。对于T平台来说，若要提升物流服务质量，必须严格把控从发货到配送每个环节，完善正向物流和反向物流体系。其次，完善和优化海外仓的布局和建设，尽可能缩短发货期和配送期，精简配送路线，加快配送效率，降低物流风险。最后，利用互联网和物联网的最新技术，建设和完善产品物流溯源系统，及时更新和实时同步顾客购买商品的物流信息，且保证用户可以根据配送信息进行物流溯源。（六）增加互动板块，增加顾客信任可开设供全民交流的社区互动板块，丰富板块的专业性内容和娱乐性内容，在板块互动中消费者可自发分享文字＋图片等UGC内容，内容与互动带动平台粘性，这让更多消费者留存和复购。研究不足与展望本文在跨境电商B2C平台的顾客忠诚度影响因素体系方面做了一定的探索，但因为时间和能力有限，本文尚存许多不足，未来可根据以下方面改进：（1）研究的影响因子不够全面。虽借鉴和学习有关顾客忠诚度的大量文献，但本人的知识和见识较为局限，可能没有全面研究到所有对顾客忠诚度的影响因子。后续，可以多渠道获取顾客购买行为和心理感受等相关资料，尝试利用更多的数据分析方法来验证完善跨境电商B2C平台顾客忠诚度影响指标体系。（2）样本较少且样本具有局限性。数据由于调查对象的范围有所局限，没有合理分布在各种背景的人群中，导致本文的分析代表性有所欠缺。未来可尝试扩大调查对象人群，收集海量数据后再进行更全面的研究。

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