互联网的高速发展为网购业务提供了良好的发展契机,随着网购竞争的加剧,服务质量是体现网购竞争优势的关键因素。但由于网购流程复杂,持续时间长,中间程序多,导致对服务质量不满的因素很多,在众多影响因素中,只有抓住起控制作用的因素,才能有效的提高顾客满意度,因此如何采用有效的方法对影响网购服务的关键质量特性进行识别,已成为学术界与网络销售商家共同关注的问题。基于上述问题,首先,本文利用服务蓝图理论对B2C网购流程进行全面分析,确定了网店信誉、物流、服务补救、网站界面、在线客服、实物商品六个维度,并设计调查问卷,确定影响B2C网购服务质量的可能因子。其次,采用粗糙集模型进行关键质量特性识别研究,模型第一部分为属性约简,本文在经典粗糙集理论的基础上引入贪心算法去掉不重要的属性,得到网购服务的关键质量特性并进一步进行排序；第二部分为值约简和规则的提取,在粗糙集核值理论的思想上,先求出决策表的所有核值,通过核值表删掉冗余的样本和样本值,最终得到一组最简规则集。最后本文以利用matlab编程,实现上述算法。最后,以淘宝网为例,发放调查问卷搜集数据,并利用建立的粗糙集模型进行数据分析,并与回归分析进行对比,证明了本文所建粗糙集模型的可靠性和有效性。通过实证分析本文得出影响B2C网购服务质量的6个关键因素重要度排序为：实物商品、已购买者对服务的评价、货物的传递时效、在线客服的响应速度、商品与描述的一致性、问题处理的及时性和效率。根据上述结论,本文提出重视销售产品质量和性价比,提高店铺信誉,加快货物传递时效等管理建议。希望通过本文的研究能对B2C网购业提高服务质量提供一定参考。