论文部分内容阅读
摘 要:在信息技术、用户需求和消费市场的促进下,可穿戴设备获得了空前的发展机遇。然而,可穿戴设备市场竞争程度日益严峻,用户对市场的影响力也逐步提升。如何提升智能可穿戴设备的用户满意度,更好地满足用户需求有助于可穿戴设备市场的可持续发展。本文以可穿戴设备的代表产物——智能手表为例,探讨影响智能手表用户满意度的影响因素,以美国顾客满意度指数模型(ACSI)为基础构建智能手表用户满意度概念模型,采用问卷调查法收集用户数据,利用结构方程模型偏最小二乘法(SEM-PLS)对模型进行验证。研究表明企业形象、感知质量、感知价值通过显著正向影响顾客满意度从而增加顾客忠诚度并减少顾客抱怨,该结论可为优化和提升可穿戴设备企业产品和服务质量提供指导和借鉴。
关键词:智能手表;可穿戴设备;感知质量;感知价值;用户满意度模型
一、引言
近年来,在信息技术、用户需求和消费电子市场的推动下,可穿戴设备受到了大众广泛的青睐。作为一种与智能手机连接使用的便携式电子设备,可穿戴设备通过应用支持以及数据交互实现运动健身、医疗健康、休闲娱乐和移动支付等功能。常见的可穿戴设备有手环、手表、耳机等,其不同以往的产品形态和交互方式给消费者带来了独特的体验。在全球智能手机市场趋于饱和的背景下,可穿戴设备作为结合了智能性和便携性的产物,是消费电子市场的下一个发展契机。然而,目前可穿戴设备市场存在着同质化竞争严重、用户黏性低和市场渗透率低等问题。用户对消费电子市场的影响力与日俱增,提升用户满意度是可穿戴设备企业追求的目标,相关研究有助于企业准确把握产品市场反馈,实现可持续发展。
智能手表占据了可穿戴设备近一半的市场份额。智能手表具有指示时间、提醒、导航、监测、交互等多种功能,在人们的运动、睡眠、娱乐、医疗等方面扮演着重要的角色。智能手表不仅是智能手机在功能上的延伸,还可以通过传感技术监测人体很多的生理数据,包括心率、血压等,满足了用户关注身体健康的需求,使得其与用户的关系更加紧密。智能手表作为用户最常使用的可穿戴设备,不仅方便用户使用手机功能,同时也为用户提供监测健康数据的信息支持,因此本文将智能手表作为主要研究对象。
以往对于可穿戴设备的研究主要目的在于提升用户的使用意愿。Yang等人(2016)建立了一个分析消费者对可穿戴設备感知价值的研究模型,研究发现感知价值对使用意愿有显著的正向影响。Huseyin等人(2019)分析影响员工在工作场所使用可穿戴设备意愿的因素,结果表明人们认为可穿戴物联网设备的有用性有助于提高用户的物联网设备使用意图。吴江等人基于元分析方法研究了对用户使用可穿戴设备的态度及行为意向的影响因素,结果表明,感知有用性对态度和行为意向的影响程度最大,次之是感知娱乐性、主观规范和设计美感,其他影响因素还有感知易用性、感知风险性、相对优势、兼容性、个体创新性、亚文化吸引等。还有文献探讨不同用户群体的特有需求如老人和儿童,以此对产品提出改进意见。陈丽伶等人(2019)从老年人这个特殊群体的特有需求出发,提倡合理设计外形尺寸和手表界面,增加老年人所需的应用,与子女共享老年人健康运动数据等。郎倩和李丹(2017)通过对儿童智能手表设计现状的分析,结合儿童的需求特点,提出该类手表设计创新的方案。
总的来说,目前从顾客的视角研究可穿戴设备满意度研究的文献较少。从用户视角切入对可穿戴设备相关产品开展的研究仅考虑了态度和行为意向的直接影响因素,对于间接影响路径的研究较少。另外,针对可穿戴设备感知质量的评价缺乏详细的测量维度。本文基于美国顾客满意度指数模型(American Customer Satisfaction Index,ACSI)对可穿戴设备的顾客满意度进行研究,探索性设计用户感知因素的测量模型,并验证各因素之间的相关性和因果关系,试图解释可穿戴设备用户满意度的影响因素和路径。
二、模型构建与研究假设
1.可穿戴设备用户满意度模型构建
美国顾客满意度指数模型(American Customer Satisfaction Index,ACSI)由Fornell 等人于1996年构建,如图1所示。ACSI模型是基于产品和服务的实际消费经历,对顾客满意度水平的综合评估模型。ACSI模型是一个因果关系的模型,在ACSI模型中包含了6个潜在变量和它们之间9个影响关系,这些变量之间的影响呈现结构和联动的特点。在ACSI模型中,顾客期望、感知质量和感知价值不仅相互影响,也是顾客满意度的前因变量。顾客满意度是模型追求的目标变量。顾客抱怨和顾客忠诚则是模型的结果变量。ACSI 模型在顾客满意度的测评中具有较高的学术权威性,是目前应用较为广泛的一种满意度模型。故本文将基于ACSI模型来构建智能手表的顾客满意度模型。
针对可穿戴设备智能手表的行业和产品特性,基于ACSI模型和相关文献回顾,本文构建了如图2所示的可穿戴设备用户满意度模型。模型中包含7个测量变量和1个结构变量。7个潜变量分别为企业形象、顾客期望、感知质量、感知价值、顾客满意度、顾客忠诚和顾客抱怨,其中企业形象、顾客期望、感知质量、感知价值决定着顾客满意度、顾客忠诚和顾客抱怨是模型的输入变量,各潜变量之间存在一定的相关关系。
2.研究假设
(1)企业形象
企业形象是企业市场地位、品牌知名度、商业声誉等的综合产物。企业形象代表着顾客对企业直接的认知,影响顾客对企业采取的态度和行为。良好的企业形象有利于赢得消费者的信赖,提升其对企业的期望和满意度,从而影响消费行为。朱静通过实证研究证明了企业形象对顾客期望存在着显著的正向影响。对于企业形象与顾客满意度的关系主要有两种观点:一是Oliver和Linda为代表的学者认为企业形象是顾客满意度的函数;二是Andreassen和Lindestad为代表的学者则认为企业形象影响顾客满意度,企业形象作为前因变量能够正向影响顾客满意度。Eskildsen等人分析发现随着时间推移,企业形象对顾客满意度的影响越来越大。由此,假设如下: 假设H1:企业形象对顾客期望有正向影响
假设H2:企业形象对感知质量有正向影响
假设H3:企业形象对感知价值有正向影响
假设H4:企业形象对顾客满意度有正向影响
假设H5:企业形象对顾客忠诚有正向影响
(2)顾客期望
顾客期望指顾客在使用产品或享受服务之前对其整体质量水平的预期。顾客期望的形成来源于相关产品消费经历,受到商家的宣传、市场的反馈以及媒体评价等信息影响而形成。顾客期望具有追溯性和前瞻性,与过往相关经历和由信息产生的未知体验相关。顾客在对产品进行选择和期望形成的过程是一种积极心理形成的过程,这种积极心理直接影响顾客对产品质量和价值的评价。顾客期望与感知价值和感知质量之间有正向关系。由此,假设如下:
假设H6:顾客期望对感知价值有正向影响
假设H7:顾客期望对感知质量有正向影响
(3)感知质量
感知质量指顾客在使用产品或服务后对其质量的实际感知水平。李云婷等人将可穿戴设备的质量度量分为功能性、安全性、可靠性、可用性、可维护性和可移植性。其中,功能性是指满足顾客的程度;可靠性指规范完成功能的能力;可用性指顾客学习和使用的能力;可维护性指出错时修改的难易程度;可移植性指软件可以便捷地移植到不同的运行环境。
智能手表的质量度量略有不同,通过对智能手表的了解发现,它具有操作难度高、隐私性要求高、功能丰富等特征。操作难度高体现在手表屏幕小,传统的触控不太便捷,在应用上只做辅助作用。隐私性要求高体现在智能手表存储着社交信息、支付信息,以及睡眠、压力等私密的生理数据。功能丰富主要体现在智能手表实现手机上的大多数功能,同时监测生理数据的独特功能。基于文献研究并结合智能手表的特点,本文将感知质量的测量分为可靠性、易用性、安全性、有用性四个维度:可靠性是指产品能正确实现功能;易用性是指产品易于使用,即产品使用方便,学习使用产品简单;安全性指顾客的隐私安全受到保护;有用性指产品功能可以为顾客带来效益。
顾客对产品产生所有感受的最根本直接的来源就是感知质量。感知价值在感知质量的基础引入了价格因素。在一定的价格水平下,感知质量的提升会提高感知价值。感知质量会直接影响顾客满意度的评估,有显著正向影響。由此,假设如下:
假设H8:感知质量对感知价值有正向影响
假设H9:感知质量对顾客满意度有正向影响
(4)感知价值
感知价值体现了顾客在衡量产品或服务质量和价格以后对利益的主观感受。
顾客在消费产品的时候,偏好以最少的成本,获得最多的收益。如果这种愿望得以满足,顾客对产品就会持有一个积极的态度和评价。感知价值会通过顾客满意度来间接影响顾客的行为倾向。研究表明旅行社自由行产品的顾客的感知价值对顾客满意度有正向影响。由此,假设如下:
假设H10:感知价值对顾客满意度有正向影响
(5)顾客满意度、顾客抱怨与顾客忠诚
顾客满意度指的是顾客在产品使用过程中感知的整体水平和顾客期望之间差距的心理评价。顾客忠诚指的是顾客对产品或服务愿意长期保持一种依赖认可的关系,是顾客内在偏好和外在购买等行为的统一。顾客抱怨指的是顾客对产品或服务的不满。
顾客满意度的高低会对顾客的态度和行为倾向产生影响。顾客满意度高,顾客就会更愿意对产品产生积极的倾向,具体可能表现为重复购买等意愿和行为。而顾客满意度低,顾客则会对产品产生消极的倾向,具体可能表现为抱怨产品等。购买意愿受到顾客满意度的显著影响。抱怨退出理论认为顾客满意度增加的直接结果就是增加顾客忠诚度,减少顾客投诉。由此,假设如下:
假设H11:顾客满意度对顾客忠诚有正向影响
假设H12:顾客满意度对顾客抱怨有负向影响
假设H13:智能手表的顾客抱怨对顾客忠诚有负向影响
三、研究设计
1.问卷设计与数据收集
本研究采用问卷调查的方式收集数据,问卷包含三个部分:第一部分是介绍调研目的和内容以及了解智能手表的产品使用情况,为保证调查的可靠性,要求问卷调查的对象是自2019年7月1日以来使用过智能手表的顾客,并报告其所使用的智能手表品牌;第二部分是问卷的主体部分即各个构念以及其测量问项;第三部分是人口统计特征的问题。本问卷中的量表设计借鉴了以往研究中的成熟量表,并结合智能手表特点进行了改编,采用李克特7级量表。其中,从“1”到“7”表示同意的程度越来越大。为保证本研究的数据质量,本文采用小样本前测的方法,事先对数据的信效度进行评价,以此对问卷进行完善。表1中展示了各个构念的测量题项。
本文通过专业调研机构Credamo(https://www.credamo.com/)发放问卷并收集数据。机构通过微信通知或网页链接随机邀请用户参加调研。为提高用户参与的积极性并保证问卷质量,对参与调研并成功提交答卷的用户发放固定的5元奖励并提供了1元-5元的随机奖励。本次问卷调查时间为2019年12月30日到2020年2月15日,共回收问卷413份。根据以下三个条件:(1)填写时长太短(少于210秒);(2)未使用过智能手表;(3)使用苹果手表却同时使用安卓手机(该情况下两种系统不兼容,影响使用),筛选之后剔除113份无效问卷,得到300份有效问卷,有效率为72.64%。
2.样本用户信息分析
表2展示了样本用户信息情况。结果显示:在性别上,男女比例基本持平;在年龄上,中青年群体占比较高(21岁至30岁占54.67%,31岁至40岁占37.67%);在学历上,用户群体的总体学历水平较高(本科学历占67%);在职业上,民营企业、事业单位和国有单位的职工比例相对较高,总体分布广泛;在月消费上,用户的消费水平相对较高(2000元至4000元占42.67%,4000元以上占40.67%);在品牌选择上,国产品牌的比例较高(华为占比49.67%)。 四、数据分析结果
本文采用两个步骤对数据进行分析:首先是测量模型,对数据的信效度进行评价;其次是结构模型,对假设模型进行检验。由于本文数据量较小,且模型中通过是含有构成型变量(感知质量)和反映型变量,适用于偏最小二乘法进行路径分析。因此,本文采用SmartPLS 2.0进行数据分析。
1.测量模型
样本数据的信度用三个标准来进行检验:Cronbach’s α>0.7;联合信息(CR)>0.7;平均提取方差值(AVE)>0.5。表3中显示所有反映型变量的相应数值均满足信度检验的标准。
样本数据的效度检验分为收敛效度和区分效度的检验。收敛效度通过因子载荷来检验。由表3和表4所示,除了CL4(0.682)、CL5(0.662)、SC(0.541)和UF(0.690)四个题项以外,其他题项的因子载荷均大于0.7。虽然这四个题项的因子载荷没有达到0.7的水平,但都在0.001的水平上显著,应予以保留。区分效度通过AVE来检验。由表5所示,AVE的平方根均大于相关性系数值,说明变量的区分效度合格。
聚合效度通过因子载荷、联合信度和AVE来检验。从表中可以看出,除了CL4(0.682)、CL5(0.662)、SC(0.541)和UF(0.690)四個题项以外,其他题项的因子载荷均大于0.7。虽然这四个题项的因子载荷没有达到0.7的水平,但都在0.001的水平上显著,应予以保留。联合信度的值介于0.864和0.907之间,也符合大于0.7的标准。AVE的值也都大于0.5,介于0.560和0.766之间,所以收敛效度得到验证。
2.结构模型
图3和表6展示了可穿戴设备用户满意度模型的检验结果,在所提出的13个假设中,有11个得到支持,2个未得到支持。
假设检验的结果显示:首先,顾客满意度受到企业形象感知价值和感知质量的正向影响,三者共同解释了65.3%的变异量;其次,感知价值受到企业形象和感知质量的正向影响,而顾客期望通过感知质量为中介变量间接影响感知价值;再次,企业形象显著正向影响顾客期望、感知质量、顾客满意度和顾客忠诚,其对感知价值的正向影响不显著;最后,顾客满意度能够显著减少顾客抱怨,且显著增加顾客忠诚,而顾客抱怨显著降低顾客忠诚。
五、讨论与研究意义
1.结果讨论
本文在ACSI模型的基础上,通过文献研究并结合可穿戴设备——智能手表特点构建了可穿戴设备的顾客满意度模型,以智能手表的用户作为研究样本展开实证调研,采用SmartPLS 2.0和SPSS 24.0分析数据,对本文所构建的模型做假设检验,结论如下:
顾客满意度能够显著提升顾客忠诚度且减少顾客抱怨,企业形象、感知质量和感知价值决定了顾客满意度。用户对可穿戴设备智能手表使用的忠诚度取决于用户使用手表后的满意度,而用户通过对产品的感知价值来评价满意度,感知价值则受到使用后感知质量的影响。
企业形象对顾客期望、感知质量、顾客满意度和顾客忠诚有显著的正向影响。顾客对企业形象的高评价能够直接提升对产品的质量感知、满意度和忠诚度,品牌效应对产品满意度有较强的外在影响。
顾客期望只能通过感知质量间接影响感知价值。对产品期望较高的用户,只有在使用产品后对产品质量有较高的评价才会认为产品是价值高的。
对于潜变量感知质量与观测变量(可靠性感知、易用性感知、有用性感知和安全性感知)间的载荷系数可知,用户对于智能手表的质量评价关注产品的可靠性、易用性和有用性,对于安全性的要求较低。
2.研究意义
本文构建了可穿戴设备的用户满意度模型并通过实证数据对模型进行了验证,确定了可穿戴设备顾客满意度的影响因素和机制。本文的研究结论对提升可穿戴设备的质量和用户满意度有一定的帮助和建议:
(1)顾客期望管理。顾客期望对感知质量有较大的正向影响力,可利用顾客期望提高顾客的感知质量。购买前顾客通过产品宣传和其他用户评价建立对产品的期望。因此,企业可通过加大产品宣传和提升产品美誉度来提升顾客期望,从而提升购买后的产品质量感知。
(2)质量和价格管理。智能手表的顾客满意度由感知价值和感知质量所决定,感知质量对感知价值有较大的影响力。提高产品的感知质量,不仅能满足消费者的需求,还能提高产品的议价能力和消费者对价格的接受能力。从质量方面来看,顾客对产品的质量评价主要关注可靠性、有用性和易用性三个方面,企业可在提升产品稳定、方便和效率方面加大投入。从价格方面来看,厂商可采取精准定价策略,具有核心竞争力的高质量产品可定高价,而质量不具备突出优势则可采取性价比定价策略。在电子产品的市场上,渗透定价是一个被经常使用的定价策略。
(3)顾客关系管理。顾客满意度对顾客忠诚和顾客抱怨的影响较大,重视顾客的满意度将能有效提高顾客的留存率,保障企业可持续发展。对顾客进行长期的关系管理,及时有效把握顾客的相关信息至关重要,例如顾客的个人信息、顾客对产品和企业的评价、顾客关注及购买等相关行为。
(4)企业形象管理。企业形象能对顾客期望、顾客满意度、顾客忠诚产生正向影响。良好的企业形象较为容易被顾客所接受和认可。对企业形象的认可提升顾客对产品的正面评价,从而增加顾客满意度和顾客忠诚,企业可以通过商业赞助、慈善捐赠等手段提升企业形象。
参考文献:
[1]陶泽荣.可穿戴设备期待成为消费电子市场新增长点[J].世界电信,2015(9):48-53.
[2]吴江,李姗姗,胡仙,王林.健康类可穿戴设备用户融入意向影响因素的实证研究[J].信息资源管理学报,2017(2):22-30.
[3]赵延昇,王仲杰.可穿戴设备用户持续使用意愿研究——基于ECM-IS的拓展模型[J].东北大学学报社会科学版,2018(4):366-372. [4]林玖栎.可穿戴设备再度进阶[J].产城,2019(12):76-77.
[5]Yang,H,Yu,J.,and Zo,H.,et al.User acceptance of wearable devices:An extended perspective of perceived value[J].Telematics and Informatics,2016,33(2):256-269.
[6]Yildirim,H,and Ali-Eldin,A.M.T.A model for predicting user intention to use wearable IoT devices at the workplace[J].Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences,2019,31(4):497-505.
[7]吴江,曾敏讷,刘福珍,赵杨.基于元分析方法的可穿戴设备用户采纳行为研究[J].信息资源管理学报,2017(2):5-13.
[8]陈丽伶,敖卿,路鹏.适应“互联网+”时代的老年智能手表设计[J].设计,2019(9):139-141.
[9]郎倩,李丹.商业市场背景下儿童智能手表产品设计结果分析[J].价值工程,2017(28):185-187.
[10]Fornell,C,Johnson,M.D.,Anderson,E.W.,Cha,J.,&Bryant,B.E.The American Customer Satisfaction Index:Nature,Purpose,and Findings[J].Journal of Marketing,1996,60(4):7-18.
[11]朱静.C2C环境下快递服务顾客满意度影响因素研究[D].中北大学,2014.
[12]Oliver RL.Satisfaction:A Behavioral Perspective on the Consumer[M].New York:McGraw-Hill,Inc.,1997.
[13]Anderson R E.Consumer Dissatisfaction:The Effect of Disconfirmed Expectancy on Perceived Product Performance[J].Journal of Marketing Research,1973,10(1):38-44.
[14]Eskildsen,J,Kristensen,K.,and Juhl,H.J?.,et al.The Drivers of Customer Satisfaction and Loyalty.The Case of Denmark 2000–2002[J].Total Quality Management&Business Excellence,2004,15(5–6):859-868.
[15]霍映宝,徐莉,吴国英.供电行业用户满意度模型构建及实证研究[J].管理学报,2009(12):1696-1701.
[16]Anderson E W,and Rust F R T.Customer Satisfaction, Productivity,and Profitability:Differences between Goods and Services[J].Marketing Science,1997,16(2):129-145.
[17]李云婷,张帆,杨春晖,杨东裕.可穿戴设备的质量度量研究[J].电子产品可靠性与环境试验,2015(4):22-24.
[18]占南,谢笑,王文韬.基于模型的个人云存储服务质量评价模型研究[J].情报杂志,2014(6):187-194.
[19]白长虹,廖伟.基于顾客感知价值的顾客满意研究[J].南开学报,2001(6):14-20.
[20]杨龙,王永贵.顾客价值及其驱动因素剖析[J].管理世界,2002(6):146-147.
[21]Cronin J J,and Taylor S A.Measuring Service Quality:A Reexamination and Extension[J].Journal of Marketing,1992,56(3):55-68.
[22]Kisang Ryu,Heesup Han,Tae-Hee Kim.The relationships among overall quick-casual restaurant image,perceived value,customer satisfaction,and behavioral intentions[J].International Journal of Hospitality Management,2007,27(3):459-469.
[23]何建民,潘永濤.顾客感知价值、顾客满意与行为意向关系实证研究[J].管理现代化,2015(1):28-30
[24]Hirschman A.O.Exit,voice and loyalty:responses decline in firms,organizations and states[M].Cambridge:Harvard University Press,1970.
[25]吴江,周露莎,刘冠君,贺超城.基于的可穿戴设备在线评论主题挖掘研究[J].信息资源管理学报,2017(3):24-33.
[26]Davis F.Perceived Usefulness,Perceived Ease of Use and User Acceptance of Information Technology[J].MIS Quarterly,1989,13(3):319-340.
[27]Ji-Won Moon,and Young-Gul Kim.Extending the TAM for a World-Wide-Web context[J].Information&Management,2001,38(4):217-230.
[28]赵均辉,杨丽,钟飞,邬治平.浅析智能手表的发展[J].科技与创新,2017(22):7-9.
[29]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):88-97.
[30]沈涵.基于的经济型酒店顾客满意度测评模型[J].旅游学刊,2011(1):58-62.
[31]田雪莹.苏州星巴克顾客满意度研究[J].合作经济与科技,2019(19):106-111.
[32]Ke,W,Liu,H.,Wei,K.K.,Gu,J.,&Chen,H.How do mediated and non-mediated power affect electronic supply chain management system adoption?The mediating effects of trust and institutional pressures.[J].Decision Support Systems,2009,46(4):839-851.
[33]Liu,L,Suh,A.,and Wagner,I.Empathy or perceived credibility?An empirical study on individual donation behavior in charitable crowdfunding.[J].Internet Research,2018,28(3):623-651.
关键词:智能手表;可穿戴设备;感知质量;感知价值;用户满意度模型
一、引言
近年来,在信息技术、用户需求和消费电子市场的推动下,可穿戴设备受到了大众广泛的青睐。作为一种与智能手机连接使用的便携式电子设备,可穿戴设备通过应用支持以及数据交互实现运动健身、医疗健康、休闲娱乐和移动支付等功能。常见的可穿戴设备有手环、手表、耳机等,其不同以往的产品形态和交互方式给消费者带来了独特的体验。在全球智能手机市场趋于饱和的背景下,可穿戴设备作为结合了智能性和便携性的产物,是消费电子市场的下一个发展契机。然而,目前可穿戴设备市场存在着同质化竞争严重、用户黏性低和市场渗透率低等问题。用户对消费电子市场的影响力与日俱增,提升用户满意度是可穿戴设备企业追求的目标,相关研究有助于企业准确把握产品市场反馈,实现可持续发展。
智能手表占据了可穿戴设备近一半的市场份额。智能手表具有指示时间、提醒、导航、监测、交互等多种功能,在人们的运动、睡眠、娱乐、医疗等方面扮演着重要的角色。智能手表不仅是智能手机在功能上的延伸,还可以通过传感技术监测人体很多的生理数据,包括心率、血压等,满足了用户关注身体健康的需求,使得其与用户的关系更加紧密。智能手表作为用户最常使用的可穿戴设备,不仅方便用户使用手机功能,同时也为用户提供监测健康数据的信息支持,因此本文将智能手表作为主要研究对象。
以往对于可穿戴设备的研究主要目的在于提升用户的使用意愿。Yang等人(2016)建立了一个分析消费者对可穿戴設备感知价值的研究模型,研究发现感知价值对使用意愿有显著的正向影响。Huseyin等人(2019)分析影响员工在工作场所使用可穿戴设备意愿的因素,结果表明人们认为可穿戴物联网设备的有用性有助于提高用户的物联网设备使用意图。吴江等人基于元分析方法研究了对用户使用可穿戴设备的态度及行为意向的影响因素,结果表明,感知有用性对态度和行为意向的影响程度最大,次之是感知娱乐性、主观规范和设计美感,其他影响因素还有感知易用性、感知风险性、相对优势、兼容性、个体创新性、亚文化吸引等。还有文献探讨不同用户群体的特有需求如老人和儿童,以此对产品提出改进意见。陈丽伶等人(2019)从老年人这个特殊群体的特有需求出发,提倡合理设计外形尺寸和手表界面,增加老年人所需的应用,与子女共享老年人健康运动数据等。郎倩和李丹(2017)通过对儿童智能手表设计现状的分析,结合儿童的需求特点,提出该类手表设计创新的方案。
总的来说,目前从顾客的视角研究可穿戴设备满意度研究的文献较少。从用户视角切入对可穿戴设备相关产品开展的研究仅考虑了态度和行为意向的直接影响因素,对于间接影响路径的研究较少。另外,针对可穿戴设备感知质量的评价缺乏详细的测量维度。本文基于美国顾客满意度指数模型(American Customer Satisfaction Index,ACSI)对可穿戴设备的顾客满意度进行研究,探索性设计用户感知因素的测量模型,并验证各因素之间的相关性和因果关系,试图解释可穿戴设备用户满意度的影响因素和路径。
二、模型构建与研究假设
1.可穿戴设备用户满意度模型构建
美国顾客满意度指数模型(American Customer Satisfaction Index,ACSI)由Fornell 等人于1996年构建,如图1所示。ACSI模型是基于产品和服务的实际消费经历,对顾客满意度水平的综合评估模型。ACSI模型是一个因果关系的模型,在ACSI模型中包含了6个潜在变量和它们之间9个影响关系,这些变量之间的影响呈现结构和联动的特点。在ACSI模型中,顾客期望、感知质量和感知价值不仅相互影响,也是顾客满意度的前因变量。顾客满意度是模型追求的目标变量。顾客抱怨和顾客忠诚则是模型的结果变量。ACSI 模型在顾客满意度的测评中具有较高的学术权威性,是目前应用较为广泛的一种满意度模型。故本文将基于ACSI模型来构建智能手表的顾客满意度模型。
针对可穿戴设备智能手表的行业和产品特性,基于ACSI模型和相关文献回顾,本文构建了如图2所示的可穿戴设备用户满意度模型。模型中包含7个测量变量和1个结构变量。7个潜变量分别为企业形象、顾客期望、感知质量、感知价值、顾客满意度、顾客忠诚和顾客抱怨,其中企业形象、顾客期望、感知质量、感知价值决定着顾客满意度、顾客忠诚和顾客抱怨是模型的输入变量,各潜变量之间存在一定的相关关系。
2.研究假设
(1)企业形象
企业形象是企业市场地位、品牌知名度、商业声誉等的综合产物。企业形象代表着顾客对企业直接的认知,影响顾客对企业采取的态度和行为。良好的企业形象有利于赢得消费者的信赖,提升其对企业的期望和满意度,从而影响消费行为。朱静通过实证研究证明了企业形象对顾客期望存在着显著的正向影响。对于企业形象与顾客满意度的关系主要有两种观点:一是Oliver和Linda为代表的学者认为企业形象是顾客满意度的函数;二是Andreassen和Lindestad为代表的学者则认为企业形象影响顾客满意度,企业形象作为前因变量能够正向影响顾客满意度。Eskildsen等人分析发现随着时间推移,企业形象对顾客满意度的影响越来越大。由此,假设如下: 假设H1:企业形象对顾客期望有正向影响
假设H2:企业形象对感知质量有正向影响
假设H3:企业形象对感知价值有正向影响
假设H4:企业形象对顾客满意度有正向影响
假设H5:企业形象对顾客忠诚有正向影响
(2)顾客期望
顾客期望指顾客在使用产品或享受服务之前对其整体质量水平的预期。顾客期望的形成来源于相关产品消费经历,受到商家的宣传、市场的反馈以及媒体评价等信息影响而形成。顾客期望具有追溯性和前瞻性,与过往相关经历和由信息产生的未知体验相关。顾客在对产品进行选择和期望形成的过程是一种积极心理形成的过程,这种积极心理直接影响顾客对产品质量和价值的评价。顾客期望与感知价值和感知质量之间有正向关系。由此,假设如下:
假设H6:顾客期望对感知价值有正向影响
假设H7:顾客期望对感知质量有正向影响
(3)感知质量
感知质量指顾客在使用产品或服务后对其质量的实际感知水平。李云婷等人将可穿戴设备的质量度量分为功能性、安全性、可靠性、可用性、可维护性和可移植性。其中,功能性是指满足顾客的程度;可靠性指规范完成功能的能力;可用性指顾客学习和使用的能力;可维护性指出错时修改的难易程度;可移植性指软件可以便捷地移植到不同的运行环境。
智能手表的质量度量略有不同,通过对智能手表的了解发现,它具有操作难度高、隐私性要求高、功能丰富等特征。操作难度高体现在手表屏幕小,传统的触控不太便捷,在应用上只做辅助作用。隐私性要求高体现在智能手表存储着社交信息、支付信息,以及睡眠、压力等私密的生理数据。功能丰富主要体现在智能手表实现手机上的大多数功能,同时监测生理数据的独特功能。基于文献研究并结合智能手表的特点,本文将感知质量的测量分为可靠性、易用性、安全性、有用性四个维度:可靠性是指产品能正确实现功能;易用性是指产品易于使用,即产品使用方便,学习使用产品简单;安全性指顾客的隐私安全受到保护;有用性指产品功能可以为顾客带来效益。
顾客对产品产生所有感受的最根本直接的来源就是感知质量。感知价值在感知质量的基础引入了价格因素。在一定的价格水平下,感知质量的提升会提高感知价值。感知质量会直接影响顾客满意度的评估,有显著正向影響。由此,假设如下:
假设H8:感知质量对感知价值有正向影响
假设H9:感知质量对顾客满意度有正向影响
(4)感知价值
感知价值体现了顾客在衡量产品或服务质量和价格以后对利益的主观感受。
顾客在消费产品的时候,偏好以最少的成本,获得最多的收益。如果这种愿望得以满足,顾客对产品就会持有一个积极的态度和评价。感知价值会通过顾客满意度来间接影响顾客的行为倾向。研究表明旅行社自由行产品的顾客的感知价值对顾客满意度有正向影响。由此,假设如下:
假设H10:感知价值对顾客满意度有正向影响
(5)顾客满意度、顾客抱怨与顾客忠诚
顾客满意度指的是顾客在产品使用过程中感知的整体水平和顾客期望之间差距的心理评价。顾客忠诚指的是顾客对产品或服务愿意长期保持一种依赖认可的关系,是顾客内在偏好和外在购买等行为的统一。顾客抱怨指的是顾客对产品或服务的不满。
顾客满意度的高低会对顾客的态度和行为倾向产生影响。顾客满意度高,顾客就会更愿意对产品产生积极的倾向,具体可能表现为重复购买等意愿和行为。而顾客满意度低,顾客则会对产品产生消极的倾向,具体可能表现为抱怨产品等。购买意愿受到顾客满意度的显著影响。抱怨退出理论认为顾客满意度增加的直接结果就是增加顾客忠诚度,减少顾客投诉。由此,假设如下:
假设H11:顾客满意度对顾客忠诚有正向影响
假设H12:顾客满意度对顾客抱怨有负向影响
假设H13:智能手表的顾客抱怨对顾客忠诚有负向影响
三、研究设计
1.问卷设计与数据收集
本研究采用问卷调查的方式收集数据,问卷包含三个部分:第一部分是介绍调研目的和内容以及了解智能手表的产品使用情况,为保证调查的可靠性,要求问卷调查的对象是自2019年7月1日以来使用过智能手表的顾客,并报告其所使用的智能手表品牌;第二部分是问卷的主体部分即各个构念以及其测量问项;第三部分是人口统计特征的问题。本问卷中的量表设计借鉴了以往研究中的成熟量表,并结合智能手表特点进行了改编,采用李克特7级量表。其中,从“1”到“7”表示同意的程度越来越大。为保证本研究的数据质量,本文采用小样本前测的方法,事先对数据的信效度进行评价,以此对问卷进行完善。表1中展示了各个构念的测量题项。
本文通过专业调研机构Credamo(https://www.credamo.com/)发放问卷并收集数据。机构通过微信通知或网页链接随机邀请用户参加调研。为提高用户参与的积极性并保证问卷质量,对参与调研并成功提交答卷的用户发放固定的5元奖励并提供了1元-5元的随机奖励。本次问卷调查时间为2019年12月30日到2020年2月15日,共回收问卷413份。根据以下三个条件:(1)填写时长太短(少于210秒);(2)未使用过智能手表;(3)使用苹果手表却同时使用安卓手机(该情况下两种系统不兼容,影响使用),筛选之后剔除113份无效问卷,得到300份有效问卷,有效率为72.64%。
2.样本用户信息分析
表2展示了样本用户信息情况。结果显示:在性别上,男女比例基本持平;在年龄上,中青年群体占比较高(21岁至30岁占54.67%,31岁至40岁占37.67%);在学历上,用户群体的总体学历水平较高(本科学历占67%);在职业上,民营企业、事业单位和国有单位的职工比例相对较高,总体分布广泛;在月消费上,用户的消费水平相对较高(2000元至4000元占42.67%,4000元以上占40.67%);在品牌选择上,国产品牌的比例较高(华为占比49.67%)。 四、数据分析结果
本文采用两个步骤对数据进行分析:首先是测量模型,对数据的信效度进行评价;其次是结构模型,对假设模型进行检验。由于本文数据量较小,且模型中通过是含有构成型变量(感知质量)和反映型变量,适用于偏最小二乘法进行路径分析。因此,本文采用SmartPLS 2.0进行数据分析。
1.测量模型
样本数据的信度用三个标准来进行检验:Cronbach’s α>0.7;联合信息(CR)>0.7;平均提取方差值(AVE)>0.5。表3中显示所有反映型变量的相应数值均满足信度检验的标准。
样本数据的效度检验分为收敛效度和区分效度的检验。收敛效度通过因子载荷来检验。由表3和表4所示,除了CL4(0.682)、CL5(0.662)、SC(0.541)和UF(0.690)四个题项以外,其他题项的因子载荷均大于0.7。虽然这四个题项的因子载荷没有达到0.7的水平,但都在0.001的水平上显著,应予以保留。区分效度通过AVE来检验。由表5所示,AVE的平方根均大于相关性系数值,说明变量的区分效度合格。
聚合效度通过因子载荷、联合信度和AVE来检验。从表中可以看出,除了CL4(0.682)、CL5(0.662)、SC(0.541)和UF(0.690)四個题项以外,其他题项的因子载荷均大于0.7。虽然这四个题项的因子载荷没有达到0.7的水平,但都在0.001的水平上显著,应予以保留。联合信度的值介于0.864和0.907之间,也符合大于0.7的标准。AVE的值也都大于0.5,介于0.560和0.766之间,所以收敛效度得到验证。
2.结构模型
图3和表6展示了可穿戴设备用户满意度模型的检验结果,在所提出的13个假设中,有11个得到支持,2个未得到支持。
假设检验的结果显示:首先,顾客满意度受到企业形象感知价值和感知质量的正向影响,三者共同解释了65.3%的变异量;其次,感知价值受到企业形象和感知质量的正向影响,而顾客期望通过感知质量为中介变量间接影响感知价值;再次,企业形象显著正向影响顾客期望、感知质量、顾客满意度和顾客忠诚,其对感知价值的正向影响不显著;最后,顾客满意度能够显著减少顾客抱怨,且显著增加顾客忠诚,而顾客抱怨显著降低顾客忠诚。
五、讨论与研究意义
1.结果讨论
本文在ACSI模型的基础上,通过文献研究并结合可穿戴设备——智能手表特点构建了可穿戴设备的顾客满意度模型,以智能手表的用户作为研究样本展开实证调研,采用SmartPLS 2.0和SPSS 24.0分析数据,对本文所构建的模型做假设检验,结论如下:
顾客满意度能够显著提升顾客忠诚度且减少顾客抱怨,企业形象、感知质量和感知价值决定了顾客满意度。用户对可穿戴设备智能手表使用的忠诚度取决于用户使用手表后的满意度,而用户通过对产品的感知价值来评价满意度,感知价值则受到使用后感知质量的影响。
企业形象对顾客期望、感知质量、顾客满意度和顾客忠诚有显著的正向影响。顾客对企业形象的高评价能够直接提升对产品的质量感知、满意度和忠诚度,品牌效应对产品满意度有较强的外在影响。
顾客期望只能通过感知质量间接影响感知价值。对产品期望较高的用户,只有在使用产品后对产品质量有较高的评价才会认为产品是价值高的。
对于潜变量感知质量与观测变量(可靠性感知、易用性感知、有用性感知和安全性感知)间的载荷系数可知,用户对于智能手表的质量评价关注产品的可靠性、易用性和有用性,对于安全性的要求较低。
2.研究意义
本文构建了可穿戴设备的用户满意度模型并通过实证数据对模型进行了验证,确定了可穿戴设备顾客满意度的影响因素和机制。本文的研究结论对提升可穿戴设备的质量和用户满意度有一定的帮助和建议:
(1)顾客期望管理。顾客期望对感知质量有较大的正向影响力,可利用顾客期望提高顾客的感知质量。购买前顾客通过产品宣传和其他用户评价建立对产品的期望。因此,企业可通过加大产品宣传和提升产品美誉度来提升顾客期望,从而提升购买后的产品质量感知。
(2)质量和价格管理。智能手表的顾客满意度由感知价值和感知质量所决定,感知质量对感知价值有较大的影响力。提高产品的感知质量,不仅能满足消费者的需求,还能提高产品的议价能力和消费者对价格的接受能力。从质量方面来看,顾客对产品的质量评价主要关注可靠性、有用性和易用性三个方面,企业可在提升产品稳定、方便和效率方面加大投入。从价格方面来看,厂商可采取精准定价策略,具有核心竞争力的高质量产品可定高价,而质量不具备突出优势则可采取性价比定价策略。在电子产品的市场上,渗透定价是一个被经常使用的定价策略。
(3)顾客关系管理。顾客满意度对顾客忠诚和顾客抱怨的影响较大,重视顾客的满意度将能有效提高顾客的留存率,保障企业可持续发展。对顾客进行长期的关系管理,及时有效把握顾客的相关信息至关重要,例如顾客的个人信息、顾客对产品和企业的评价、顾客关注及购买等相关行为。
(4)企业形象管理。企业形象能对顾客期望、顾客满意度、顾客忠诚产生正向影响。良好的企业形象较为容易被顾客所接受和认可。对企业形象的认可提升顾客对产品的正面评价,从而增加顾客满意度和顾客忠诚,企业可以通过商业赞助、慈善捐赠等手段提升企业形象。
参考文献:
[1]陶泽荣.可穿戴设备期待成为消费电子市场新增长点[J].世界电信,2015(9):48-53.
[2]吴江,李姗姗,胡仙,王林.健康类可穿戴设备用户融入意向影响因素的实证研究[J].信息资源管理学报,2017(2):22-30.
[3]赵延昇,王仲杰.可穿戴设备用户持续使用意愿研究——基于ECM-IS的拓展模型[J].东北大学学报社会科学版,2018(4):366-372. [4]林玖栎.可穿戴设备再度进阶[J].产城,2019(12):76-77.
[5]Yang,H,Yu,J.,and Zo,H.,et al.User acceptance of wearable devices:An extended perspective of perceived value[J].Telematics and Informatics,2016,33(2):256-269.
[6]Yildirim,H,and Ali-Eldin,A.M.T.A model for predicting user intention to use wearable IoT devices at the workplace[J].Journal of King Saud University-Computer and Information Sciences,2019,31(4):497-505.
[7]吴江,曾敏讷,刘福珍,赵杨.基于元分析方法的可穿戴设备用户采纳行为研究[J].信息资源管理学报,2017(2):5-13.
[8]陈丽伶,敖卿,路鹏.适应“互联网+”时代的老年智能手表设计[J].设计,2019(9):139-141.
[9]郎倩,李丹.商业市场背景下儿童智能手表产品设计结果分析[J].价值工程,2017(28):185-187.
[10]Fornell,C,Johnson,M.D.,Anderson,E.W.,Cha,J.,&Bryant,B.E.The American Customer Satisfaction Index:Nature,Purpose,and Findings[J].Journal of Marketing,1996,60(4):7-18.
[11]朱静.C2C环境下快递服务顾客满意度影响因素研究[D].中北大学,2014.
[12]Oliver RL.Satisfaction:A Behavioral Perspective on the Consumer[M].New York:McGraw-Hill,Inc.,1997.
[13]Anderson R E.Consumer Dissatisfaction:The Effect of Disconfirmed Expectancy on Perceived Product Performance[J].Journal of Marketing Research,1973,10(1):38-44.
[14]Eskildsen,J,Kristensen,K.,and Juhl,H.J?.,et al.The Drivers of Customer Satisfaction and Loyalty.The Case of Denmark 2000–2002[J].Total Quality Management&Business Excellence,2004,15(5–6):859-868.
[15]霍映宝,徐莉,吴国英.供电行业用户满意度模型构建及实证研究[J].管理学报,2009(12):1696-1701.
[16]Anderson E W,and Rust F R T.Customer Satisfaction, Productivity,and Profitability:Differences between Goods and Services[J].Marketing Science,1997,16(2):129-145.
[17]李云婷,张帆,杨春晖,杨东裕.可穿戴设备的质量度量研究[J].电子产品可靠性与环境试验,2015(4):22-24.
[18]占南,谢笑,王文韬.基于模型的个人云存储服务质量评价模型研究[J].情报杂志,2014(6):187-194.
[19]白长虹,廖伟.基于顾客感知价值的顾客满意研究[J].南开学报,2001(6):14-20.
[20]杨龙,王永贵.顾客价值及其驱动因素剖析[J].管理世界,2002(6):146-147.
[21]Cronin J J,and Taylor S A.Measuring Service Quality:A Reexamination and Extension[J].Journal of Marketing,1992,56(3):55-68.
[22]Kisang Ryu,Heesup Han,Tae-Hee Kim.The relationships among overall quick-casual restaurant image,perceived value,customer satisfaction,and behavioral intentions[J].International Journal of Hospitality Management,2007,27(3):459-469.
[23]何建民,潘永濤.顾客感知价值、顾客满意与行为意向关系实证研究[J].管理现代化,2015(1):28-30
[24]Hirschman A.O.Exit,voice and loyalty:responses decline in firms,organizations and states[M].Cambridge:Harvard University Press,1970.
[25]吴江,周露莎,刘冠君,贺超城.基于的可穿戴设备在线评论主题挖掘研究[J].信息资源管理学报,2017(3):24-33.
[26]Davis F.Perceived Usefulness,Perceived Ease of Use and User Acceptance of Information Technology[J].MIS Quarterly,1989,13(3):319-340.
[27]Ji-Won Moon,and Young-Gul Kim.Extending the TAM for a World-Wide-Web context[J].Information&Management,2001,38(4):217-230.
[28]赵均辉,杨丽,钟飞,邬治平.浅析智能手表的发展[J].科技与创新,2017(22):7-9.
[29]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):88-97.
[30]沈涵.基于的经济型酒店顾客满意度测评模型[J].旅游学刊,2011(1):58-62.
[31]田雪莹.苏州星巴克顾客满意度研究[J].合作经济与科技,2019(19):106-111.
[32]Ke,W,Liu,H.,Wei,K.K.,Gu,J.,&Chen,H.How do mediated and non-mediated power affect electronic supply chain management system adoption?The mediating effects of trust and institutional pressures.[J].Decision Support Systems,2009,46(4):839-851.
[33]Liu,L,Suh,A.,and Wagner,I.Empathy or perceived credibility?An empirical study on individual donation behavior in charitable crowdfunding.[J].Internet Research,2018,28(3):623-651.