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【摘要】顾客忠诚对于电子商务企业健康发展的重要性丝毫不亚于对传统企业的影响，吸引并留住顾客势在必行。本文以天猫商城为例，运用SPSS软件分析来自于在校大学生的调查数据，探讨了我国B2C电子网站顾客忠诚度影响因素。结果发现：顾客的使用网络时间与顾客忠诚显著相关;企业因素（包括网站设计、产品、价格及顾客服务）不仅会直接正向影响顾客忠诚，而且通过感知价值的中介作用对顾客忠诚产生间接影响。最后，本文根据结果提出了对应策略。
【关键词】情景变量;企业因素;感知价值;顾客忠诚
引言
网购者随着中国电子商务市场规模的逐年扩大越来越多，但不是所有的网络零售商都能够取得丰厚的收益[1]。有人根据“20/80”定律这样解释企业利润：企业利润的80%都是所有客户中20%的老顾客创造的，因此客户忠诚才是提高企业利润的主力军[2]。然而网购者具有较强的购物主动性及选择性，而且追求购物乐趣[3]，这对电商企业的各方面都提出挑战。故能否吸引顾客并且保留顾客是电商企业值得深思的一个重大问题。鉴于此，本文以天猫商城为例，综合企业本身四大方面的因素、顾客感知价值及一些情景因素探讨这些变量之间的内部关系，为我国电子商务企业留住顾客提供借鉴意义。
1.电子忠诚及其影响因素
Moonkyu Lee于2000年首次正式将“电子忠诚”定义为：是电子商务顾客根据以往的购物经历及未来期望再次选择在以往的购物网站进行购物的意愿[4]。国外对于电子忠诚的研究起步较早，目前已发现影响电子忠诚的因素存在于很多方面，主要有两种代表性观点。
观点一考虑更多的是电子商务本身的独特性。较早的文献表明影响电子商务和网络购物行为的因素主要有三大类：分别是网站属性、产品种类;消费者特征和消费者经验[5];21世纪初的研究则认为顾客满意才是影响电子忠诚的直接因素，网上商店设计，包括企业的客户服务、安全性、操作便捷性、网页界面设计和胜任力这五个方面，是通过顾客满意的中介效应对电子忠诚产生影响[6];
观点二结合电子忠诚和一般顾客忠诚的共同之处，将顾客态度及情感等心理变量考虑进去。有学者发现电子商务环境下信任对电子忠诚有独特影响，进而提出从网页设计、顾客价值、顾客服务、品牌建设、信任及安全性五个角度测量电子忠诚[7]。Gefen（2002）以亚马逊为例，由服务质量、感知风险、转移成本和顾客信任构建了电子忠诚模型 [8]。国内学者认为影响电子忠诚的因素可以分为两个层级。一级因素包括顾客满意、顾客信任、顾客个人特征;二级因素包括企业声誉、互动交流、感知价值等等，它们通过影响一级因素，进而影响客户忠诚[9]。
综上，现有文献涉及的电子忠诚的因素更多集中于服务质量、产品质量、安全性、转换成本、顾客信任等，对一些人口统计量和情景因素尚未进行实证研究，所以本文的创新点之一就是将情景因素嵌入对电子忠诚模型。
2.模型建立及研究假设
通过总结分析现有文献中涉及的电子忠诚影响因素，笔者认为分别从企业、顾客及情景变量来探讨电子忠诚的产生机制会相对全面一些，企业因素包括网站设计、产品（质量、种类等）、价格（产品及物流方面）和顾客服务;顾客因素包括感知价值及顾客忠诚;将顾客使用网络时间及网络购物次数设为情景变量。本文的B2C网站顾客忠诚的驱动模型（如图2-1）。基于该领域的前期研究成果，本文对上述变量之间的关系作以下假设：
H1：使用网络时间与顾客忠诚相关
H2：网络购物次数与顾客忠诚相关
H3：企业因素與感知价值相关
H4：企业因素与顾客忠诚相关
H5：感知价值中介于企业因素和顾客忠诚之间
图1 本文顾客忠诚驱动模型
3.研究方案设计
3.1 问卷设计及数据收集
本文问卷由两部分组成，第一部分是受访者的基本信息，包括性别、年龄、受教育程度、上网时间、网络购物次数等。第二部分是各变量的测量，所有问项都选择客观选择的形式，采用1-5级的Likert记分法，1表示“完全不同意”，5则代表“完全同意”。
网站设计测量项目除了包金龙（2007）整理出的相关题目[10]，还添加了作者认为需要的测量项目（域名鲜明性）;产品方面主要涉及产品种类、质量、满足顾客需要情况;价格不仅包括线上产品价格，还包括物流价格;顾客服务方面参考包金龙（2007）的相关题目 [11]，并增加了关于投诉解决情况的调查;对于感知价值，参考钟辉新（2006）的量表[12];对于顾客忠诚，根据学者建议从行为与态度两个方面测评[13]。
情景变量方面，本文中人口统计变量方面主要研究性别对电子商务环境中顾客忠诚度的影响。网络经验包括使用网络和网上消费两方面的经验，利用使用网络时间测量前者，网络购物次数来衡量后者。
问卷共发放400份，收回332份，其中268份有效。多元分析时样本量应保持在量表项目数的1：5以上才有可能实现有效分析。本文问卷共有25个度量指标，因此回收的有效问卷可以满足分析的需求。
3.2 数据分析
3.2.1 受访者基本信息
本文应用SPSS17.0中描述统计功能，对问卷中性别、使用网络时间、网上购物次数进行了统计。所调查的对象中，男性占到32.8%，女性占到67.2%;81.3%有三年以上的使用网络经验，65.7%的调查者在网络上购买超过10次的商品，这说明受访者对网络购物有一定基础的了解，这为研究提供了前提。
3.2.2 问卷信度和效度检验
本文采用应用普遍的Cronbach’s a一致性系数来测定本文问卷的信度。一般情况下，Cronbach a系数介于0.8-0.9之间被认为信度非常好，介于0.7-0.8之间比较好，介于0.65-0.70之间可以接受，低于0.65则不能接受。本文应用SPSS17.0统计软件中“可靠性”检验选项进行信度检验，得出Cronbach a的值，网站设计、产品、价格、顾客服务、企业因素、感知价值、顾客忠诚的内部一致性检验结果依次为0.694、0.741、0.668、0.684、0.777、0.664、0.748，所有变量的Cronbach a系数均大于0.65。因此，总的来说，整个研究变量的内部一致性和稳定性可以接受，具有一定可靠性。 本文采用主成分分析法对各变量进行因子分析，通过计算累计方差贡献率、KMO值及Bartlett 球形检验显著性来衡量该问卷的效度。Kaiser认为KMO 值为 0.5 以下时不适合做因子分析。本研究所有变量：企业因素作为一个整体及其四个方面网站设计、产品、价格、顾客服务;感知价值;顾客忠诚的KMO值依次为.698;.670;.629;.662;.705;.627;.722，都不小于 0.5，且 Bartlett 球形检验的概率P-值接近0，因此适合进行因子分析。另外，本研究各变量的测量题目对研究变量累计方差贡献率均达到50%以上， 因子分析效果良好。
3.2.3 描述性统计分析及相关分析
本文采用Person积差相关方法来分析变量两两相关的程度。情景变量中，使用网络次数与行为忠诚、态度忠诚及顾客忠诚均呈显著负相关，相关系数依次为：-.204;-.272;-.242，而网络购买次数仅与态度忠诚显著正相关（.154）;企业因素不仅作为整体与三个忠诚变量相关，系数分别为：.582;.611;.672，而且各方面包括网站设计、产品、价格、顾客服务都与这三个忠诚变量显著正相关;顾客方面的的感知价值与行为忠诚、态度忠诚及顾客忠诚显著正相关。另外，企业因素与感知价值的相关系数.763明显高于企业因素與行为忠诚、态度忠诚及顾客忠诚的相关系数，这说明企业方面对行为忠诚、态度忠诚及顾客忠诚的作用更为直接，但部分是通过感知价值实现的。
4.结果与讨论
（1）情景变量与顾客忠诚 本文将顾客使用网络时间及网络购物次数设为情景变量，相关分析结果发现，使用网络次数与行为忠诚、态度忠诚及顾客忠诚均显著相关，与H1相符。但是，这些相关性均呈负向，笔者认为可能是由于使用网络时间更长的顾客浏览过更多的网站，对更多网站都有所了解，在购物时形成了更多的选择，从而忠诚于一家企业的可能性降低。对于网络购物次数与顾客忠诚的关系，相关分析结果表明，购买次数仅与态度忠诚显著正相关，与行为忠诚呈较弱的负相关关系，与顾客忠诚不存在强相关，即第三个假设得到部分支持支持。一般认为在同一家企业重复购买商品次数越多，表明该顾客的行为忠诚越强，而态度忠诚是否越强还有待探讨，因价格、地理位置等因素有可能迫使顾客做出违背初衷的选择，但该结论相反，其中原因有待研究。
（2）企业因素与感知价值 相关分析结果表明企业因素不仅作为整体与感知价值显著正相关，而且其四个方面也正向影响感知价值，其中顾客服务的相关性最强，为0.645，产品的相关性较弱，为0.529，H3得到支持。本文的产品主要关注产品种类、质量等，而现在电子商务行业发展迅速，众多商家提供的产品差异性不可能特别明显，从而顾客服务成为企业核心竞争力。
（3）企业因素与顾客忠诚 企业因素包含网站设计、产品、价格、顾客服务四个方面，根据相关分析结果，不仅企业因素作为整体，而且这四个方面都与顾客忠诚、行为忠诚、态度忠诚在0.01水平上显著正相关， H4得到支持。其中，顾客服务对行为忠诚的相关性最强，系数为0.543;价格与态度忠诚的关系最为紧密，系数为0.632，而且价格与顾客忠诚之间的相关性最为显著，系数为0.634。
（4）企业因素、感知价值与顾客忠诚 首先，根据相关分析结果，感知价值与顾客忠诚、行为忠诚及态度忠诚方面在0.01显著性水平上均表现出强正相关，相关系数依次为0.580、0.643和0.687;在偏相关分析中，当控制感知价值时，企业因素与顾客忠诚、行为忠诚及态度忠诚相关性均不明显，这说明感知价值在其中产生中介作用，H5成立。
综上，顾客服务对顾客忠诚的培养发挥着举足轻重的作用，因此，电商企业不仅要考虑网站设计的美观个性;产品种类的丰富、质量的可靠;产品本身及物流的价格的合理性等，更重要的是提高顾客服务质量，使得顾客感知到更多价值，即帮助顾客产生一种获得利益高于获取产品或服务时所付成本的体验，从而培养顾客忠诚，为企业谋求长远利益。
参考文献
[1]Hodges，M.，IsWeb Business Good Business？[J].MIT’s Technology Review，1997，100（6）：22-28.
[2]李冰.关于提升顾客忠诚度问题的思考[J].市场研究， 2010，2：58-59.
[3]文晓庆.网络购物的消费行为研究[J].兰州学刊，2009，6： 91-93.
[4]唐文源.电子商务顾客忠诚影响因素研究文献述评[J].财务与金融，2013，1：80-85.
[5]Elliot，S.，S.Fowell，Expectations versus reality：a snapshot of consumer experiences withInternetretailing[J].InternationalJournalofInformationManagement，2000，20（5）：323-336.
[6]Law & Gallupe B.R.，Technological factors and e-loyalty：a theoretic framework[C].ASAC，2001 Conference.
[7]Marcel Gommans， Krish S. Krishnan & Katrin B.Sche-ffold，From Brand Loyalty to E-Loyalty：AConceptualFramework[J].Journalof Eeonomic and Soeial Researeh2001， 3（l）：43-58.
[8]Gefen.D，Customer e-loyalty in e-ecommerce[J].Journal of the Association for Information Systems，2002（3）：27-51.
[9]盛晏，李小玲.网络营销中顾客忠诚影响模型的构建[J].当代经济，2009，16：64-65.
[10][11]包金龙.B2C网站顾客忠诚影响因素实证分析[J].华东经济管理，2007，09：131-135.
[12]钟辉新.E-忠诚度影响因素探讨[J].2006.
[13]李惠璠，罗海成，姚唐.企业形象对顾客态度忠诚与行为忠诚的影响模型——来自零售银行业的证据[J].管理评论，2012，6（24）：88-97.
【关键词】情景变量;企业因素;感知价值;顾客忠诚
引言
网购者随着中国电子商务市场规模的逐年扩大越来越多，但不是所有的网络零售商都能够取得丰厚的收益[1]。有人根据“20/80”定律这样解释企业利润：企业利润的80%都是所有客户中20%的老顾客创造的，因此客户忠诚才是提高企业利润的主力军[2]。然而网购者具有较强的购物主动性及选择性，而且追求购物乐趣[3]，这对电商企业的各方面都提出挑战。故能否吸引顾客并且保留顾客是电商企业值得深思的一个重大问题。鉴于此，本文以天猫商城为例，综合企业本身四大方面的因素、顾客感知价值及一些情景因素探讨这些变量之间的内部关系，为我国电子商务企业留住顾客提供借鉴意义。
1.电子忠诚及其影响因素
Moonkyu Lee于2000年首次正式将“电子忠诚”定义为：是电子商务顾客根据以往的购物经历及未来期望再次选择在以往的购物网站进行购物的意愿[4]。国外对于电子忠诚的研究起步较早，目前已发现影响电子忠诚的因素存在于很多方面，主要有两种代表性观点。
观点一考虑更多的是电子商务本身的独特性。较早的文献表明影响电子商务和网络购物行为的因素主要有三大类：分别是网站属性、产品种类;消费者特征和消费者经验[5];21世纪初的研究则认为顾客满意才是影响电子忠诚的直接因素，网上商店设计，包括企业的客户服务、安全性、操作便捷性、网页界面设计和胜任力这五个方面，是通过顾客满意的中介效应对电子忠诚产生影响[6];
观点二结合电子忠诚和一般顾客忠诚的共同之处，将顾客态度及情感等心理变量考虑进去。有学者发现电子商务环境下信任对电子忠诚有独特影响，进而提出从网页设计、顾客价值、顾客服务、品牌建设、信任及安全性五个角度测量电子忠诚[7]。Gefen（2002）以亚马逊为例，由服务质量、感知风险、转移成本和顾客信任构建了电子忠诚模型 [8]。国内学者认为影响电子忠诚的因素可以分为两个层级。一级因素包括顾客满意、顾客信任、顾客个人特征;二级因素包括企业声誉、互动交流、感知价值等等，它们通过影响一级因素，进而影响客户忠诚[9]。
综上，现有文献涉及的电子忠诚的因素更多集中于服务质量、产品质量、安全性、转换成本、顾客信任等，对一些人口统计量和情景因素尚未进行实证研究，所以本文的创新点之一就是将情景因素嵌入对电子忠诚模型。
2.模型建立及研究假设
通过总结分析现有文献中涉及的电子忠诚影响因素，笔者认为分别从企业、顾客及情景变量来探讨电子忠诚的产生机制会相对全面一些，企业因素包括网站设计、产品（质量、种类等）、价格（产品及物流方面）和顾客服务;顾客因素包括感知价值及顾客忠诚;将顾客使用网络时间及网络购物次数设为情景变量。本文的B2C网站顾客忠诚的驱动模型（如图2-1）。基于该领域的前期研究成果，本文对上述变量之间的关系作以下假设：
H1：使用网络时间与顾客忠诚相关
H2：网络购物次数与顾客忠诚相关
H3：企业因素與感知价值相关
H4：企业因素与顾客忠诚相关
H5：感知价值中介于企业因素和顾客忠诚之间
图1 本文顾客忠诚驱动模型
3.研究方案设计
3.1 问卷设计及数据收集
本文问卷由两部分组成，第一部分是受访者的基本信息，包括性别、年龄、受教育程度、上网时间、网络购物次数等。第二部分是各变量的测量，所有问项都选择客观选择的形式，采用1-5级的Likert记分法，1表示“完全不同意”，5则代表“完全同意”。
网站设计测量项目除了包金龙（2007）整理出的相关题目[10]，还添加了作者认为需要的测量项目（域名鲜明性）;产品方面主要涉及产品种类、质量、满足顾客需要情况;价格不仅包括线上产品价格，还包括物流价格;顾客服务方面参考包金龙（2007）的相关题目 [11]，并增加了关于投诉解决情况的调查;对于感知价值，参考钟辉新（2006）的量表[12];对于顾客忠诚，根据学者建议从行为与态度两个方面测评[13]。
情景变量方面，本文中人口统计变量方面主要研究性别对电子商务环境中顾客忠诚度的影响。网络经验包括使用网络和网上消费两方面的经验，利用使用网络时间测量前者，网络购物次数来衡量后者。
问卷共发放400份，收回332份，其中268份有效。多元分析时样本量应保持在量表项目数的1：5以上才有可能实现有效分析。本文问卷共有25个度量指标，因此回收的有效问卷可以满足分析的需求。
3.2 数据分析
3.2.1 受访者基本信息
本文应用SPSS17.0中描述统计功能，对问卷中性别、使用网络时间、网上购物次数进行了统计。所调查的对象中，男性占到32.8%，女性占到67.2%;81.3%有三年以上的使用网络经验，65.7%的调查者在网络上购买超过10次的商品，这说明受访者对网络购物有一定基础的了解，这为研究提供了前提。
3.2.2 问卷信度和效度检验
本文采用应用普遍的Cronbach’s a一致性系数来测定本文问卷的信度。一般情况下，Cronbach a系数介于0.8-0.9之间被认为信度非常好，介于0.7-0.8之间比较好，介于0.65-0.70之间可以接受，低于0.65则不能接受。本文应用SPSS17.0统计软件中“可靠性”检验选项进行信度检验，得出Cronbach a的值，网站设计、产品、价格、顾客服务、企业因素、感知价值、顾客忠诚的内部一致性检验结果依次为0.694、0.741、0.668、0.684、0.777、0.664、0.748，所有变量的Cronbach a系数均大于0.65。因此，总的来说，整个研究变量的内部一致性和稳定性可以接受，具有一定可靠性。 本文采用主成分分析法对各变量进行因子分析，通过计算累计方差贡献率、KMO值及Bartlett 球形检验显著性来衡量该问卷的效度。Kaiser认为KMO 值为 0.5 以下时不适合做因子分析。本研究所有变量：企业因素作为一个整体及其四个方面网站设计、产品、价格、顾客服务;感知价值;顾客忠诚的KMO值依次为.698;.670;.629;.662;.705;.627;.722，都不小于 0.5，且 Bartlett 球形检验的概率P-值接近0，因此适合进行因子分析。另外，本研究各变量的测量题目对研究变量累计方差贡献率均达到50%以上， 因子分析效果良好。
3.2.3 描述性统计分析及相关分析
本文采用Person积差相关方法来分析变量两两相关的程度。情景变量中，使用网络次数与行为忠诚、态度忠诚及顾客忠诚均呈显著负相关，相关系数依次为：-.204;-.272;-.242，而网络购买次数仅与态度忠诚显著正相关（.154）;企业因素不仅作为整体与三个忠诚变量相关，系数分别为：.582;.611;.672，而且各方面包括网站设计、产品、价格、顾客服务都与这三个忠诚变量显著正相关;顾客方面的的感知价值与行为忠诚、态度忠诚及顾客忠诚显著正相关。另外，企业因素与感知价值的相关系数.763明显高于企业因素與行为忠诚、态度忠诚及顾客忠诚的相关系数，这说明企业方面对行为忠诚、态度忠诚及顾客忠诚的作用更为直接，但部分是通过感知价值实现的。
4.结果与讨论
（1）情景变量与顾客忠诚 本文将顾客使用网络时间及网络购物次数设为情景变量，相关分析结果发现，使用网络次数与行为忠诚、态度忠诚及顾客忠诚均显著相关，与H1相符。但是，这些相关性均呈负向，笔者认为可能是由于使用网络时间更长的顾客浏览过更多的网站，对更多网站都有所了解，在购物时形成了更多的选择，从而忠诚于一家企业的可能性降低。对于网络购物次数与顾客忠诚的关系，相关分析结果表明，购买次数仅与态度忠诚显著正相关，与行为忠诚呈较弱的负相关关系，与顾客忠诚不存在强相关，即第三个假设得到部分支持支持。一般认为在同一家企业重复购买商品次数越多，表明该顾客的行为忠诚越强，而态度忠诚是否越强还有待探讨，因价格、地理位置等因素有可能迫使顾客做出违背初衷的选择，但该结论相反，其中原因有待研究。
（2）企业因素与感知价值 相关分析结果表明企业因素不仅作为整体与感知价值显著正相关，而且其四个方面也正向影响感知价值，其中顾客服务的相关性最强，为0.645，产品的相关性较弱，为0.529，H3得到支持。本文的产品主要关注产品种类、质量等，而现在电子商务行业发展迅速，众多商家提供的产品差异性不可能特别明显，从而顾客服务成为企业核心竞争力。
（3）企业因素与顾客忠诚 企业因素包含网站设计、产品、价格、顾客服务四个方面，根据相关分析结果，不仅企业因素作为整体，而且这四个方面都与顾客忠诚、行为忠诚、态度忠诚在0.01水平上显著正相关， H4得到支持。其中，顾客服务对行为忠诚的相关性最强，系数为0.543;价格与态度忠诚的关系最为紧密，系数为0.632，而且价格与顾客忠诚之间的相关性最为显著，系数为0.634。
（4）企业因素、感知价值与顾客忠诚 首先，根据相关分析结果，感知价值与顾客忠诚、行为忠诚及态度忠诚方面在0.01显著性水平上均表现出强正相关，相关系数依次为0.580、0.643和0.687;在偏相关分析中，当控制感知价值时，企业因素与顾客忠诚、行为忠诚及态度忠诚相关性均不明显，这说明感知价值在其中产生中介作用，H5成立。
综上，顾客服务对顾客忠诚的培养发挥着举足轻重的作用，因此，电商企业不仅要考虑网站设计的美观个性;产品种类的丰富、质量的可靠;产品本身及物流的价格的合理性等，更重要的是提高顾客服务质量，使得顾客感知到更多价值，即帮助顾客产生一种获得利益高于获取产品或服务时所付成本的体验，从而培养顾客忠诚，为企业谋求长远利益。
参考文献
[1]Hodges，M.，IsWeb Business Good Business？[J].MIT’s Technology Review，1997，100（6）：22-28.
[2]李冰.关于提升顾客忠诚度问题的思考[J].市场研究， 2010，2：58-59.
[3]文晓庆.网络购物的消费行为研究[J].兰州学刊，2009，6： 91-93.
[4]唐文源.电子商务顾客忠诚影响因素研究文献述评[J].财务与金融，2013，1：80-85.
[5]Elliot，S.，S.Fowell，Expectations versus reality：a snapshot of consumer experiences withInternetretailing[J].InternationalJournalofInformationManagement，2000，20（5）：323-336.
[6]Law & Gallupe B.R.，Technological factors and e-loyalty：a theoretic framework[C].ASAC，2001 Conference.
[7]Marcel Gommans， Krish S. Krishnan & Katrin B.Sche-ffold，From Brand Loyalty to E-Loyalty：AConceptualFramework[J].Journalof Eeonomic and Soeial Researeh2001， 3（l）：43-58.
[8]Gefen.D，Customer e-loyalty in e-ecommerce[J].Journal of the Association for Information Systems，2002（3）：27-51.
[9]盛晏，李小玲.网络营销中顾客忠诚影响模型的构建[J].当代经济，2009，16：64-65.
[10][11]包金龙.B2C网站顾客忠诚影响因素实证分析[J].华东经济管理，2007，09：131-135.
[12]钟辉新.E-忠诚度影响因素探讨[J].2006.
[13]李惠璠，罗海成，姚唐.企业形象对顾客态度忠诚与行为忠诚的影响模型——来自零售银行业的证据[J].管理评论，2012，6（24）：88-97.