網絡營銷中顧客忠誠度影響因素的實證分析

[摘 要] 網絡營銷已成為一種重要的營銷方式，顧客忠誠也已逐漸成為網絡營銷的核心，保持顧客忠誠是網絡營銷成功的關鍵。本文通過問卷調查和實證分析發現，網絡顧客忠誠度主要有3個一級影響因素:顧客滿意、顧客信任與顧客個人特征;網絡顧客忠誠度各影響因素之間也是相互作用的，顧客滿意受顧客個人特征的正向影響，顧客信任同時受顧客滿意和顧客個人特征的影響;顧客滿意和顧客信任的影響作用最大，顧客個人特征的影響次之。

[關鍵詞] 網絡營銷;網絡顧客忠誠度;影響因素;實證分析

doi : 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2010 . 06 . 046

[中圖分類號]F724.6;F274 [文獻標識碼]A [文章編號]1673 - 0194(2010)06 - 0112 - 03

隨著電子商務和網絡技術的發展，網絡營銷已成為一種重要的營銷方式，顧客忠誠也已逐漸成為網絡營銷的核心。本文以實證方法研究了網絡營銷中顧客忠誠度的影響因素，為我國電子商務網站提供決策依據。

一、研究假設的提出與模型的構建

回顧以往的研究文獻，大多數學者認為顧客忠誠度的影響因素主要包括顧客滿意、顧客信任和顧客個人特征。他們的基本觀點是:顧客滿意能夠促成顧客忠誠的形成與維持，是顧客忠誠的一個主要驅動因素;信任是顧客長期關系意向的重要決定因素，是忠誠的基礎。本文把顧客滿意、顧客信任和顧客個人特征作為網絡顧客忠誠度的驅動因素，并提出如下假設:

H1:顧客滿意度正向影響網絡顧客忠誠度;

H2: 顧客滿意度正向影響顧客信任度;

H3: 顧客信任度正向影響網絡顧客忠誠度;

H4:顧客個人特征對正向影響顧客滿意度;

H5:顧客個人特征對正向影響顧客信任度;

H6:顧客個人特征對正向影響網絡顧客忠誠度。

根據以上假設，考慮可能影響到網絡忠誠度的因素及其相互關系，構建了如圖1所示的網絡顧客忠誠度驅動模型。

二、問卷調查

(一)量表設計

從研究的模型中可以看出，本研究涉及3個自變量:顧客滿意、顧客信任和顧客個人特征;1個因變量:網絡顧客忠誠度。顧客滿意的測量設定5個構面:產品相關信息及其質量、網站的交流、網站的方便性、網站對顧客的關懷、網站的外觀，共22個變量;顧客信任的測量設定2個構面:網站的可信性和顧客信息安全，共3個變量;顧客個人特征的測量設定2個構面:個人創新性和網絡涉入程度，共3個變量;網絡顧客忠誠度設置了5個變量。在正式調查前，發放了20份調查問卷進行預測試，并根據預測試的結果對部分問題的陳述方式和順序進行了調整。本次問卷采用的是李克特6度量表，在原有的7度量表上去掉了中立度量，這樣可以迫使答卷者做深入的思考，避免他們通過選擇中立度量來敷衍那些自己不確定的問題。

(二)調查方法及樣本的構成

本次調查以網絡問卷為主，回收問卷294份，剔除無效問卷50份，有效性問卷共244份。本次問卷調查的對象是有網上購物經歷的消費者，由于時間、成本等方面的限制，調查采用的是簡單隨機抽樣，并且所選樣本以網上消費者為主。本研究的樣本構成見表1。

三、實證分析

(一)信度分析

在本研究中，每個研究變量都有相應的測量項目，這些項目是否在測量同一個變量即是否具有良好的內在一致性非常重要，所以，本文將利用SPSS 13.0通過Cronbach’s α系數對問卷測量項目的內在一致性信度進行分析。

從表5中可以看出，問卷整體Cronbach’s α為0.856，大于0.8，證明整份問卷具有較好的整體信度，其他變量部分對應的信度也都大于0.6，說明各個部分的穩定性和可靠性也比較好。從表2可以看出，所有的Cronbach’s Alpha值均已超過了Widaman定義的臨界值0.6，表明本次研究的結果是比較可靠的。

(二)相關分析

為分析變量間的相關性，本研究采用皮爾遜(Pearson)積差相關方法來分析變量兩兩相關的程度。通過相關分析，可以清晰地了解顧客滿意、顧客信任、顧客個人特征和顧客忠誠之間關系的大小和方向。

根據表3中的分析結果可知，顧客滿意與顧客信任存在顯著的正相關性，顧客滿意和顧客個人特征也存在著正相關性，能夠支持前面關于這幾個變量之間的假設關系，即研究假設Hl，H2，H3，H4，H5，H6成立。顧客信任和網絡顧客忠誠度的相關性最大，達到0.764**。顧客滿意與顧客信任之間的關系是顯著的正相關，而且從相關分析中可以看到顧客滿意與顧客信任的系數比較高，達到0.669**，這說明顧客滿意對顧客信任的影響力還是比較高的。

(三)回歸分析

為了進一步理清顧客忠誠的影響因素與顧客忠誠之間的關系以及顧客忠誠影響因素內部之間的相關關系，本部分采用強制回歸分析法，對模型中各部分的前后因果關系進行驗證。

1. 顧客忠誠度及其影響因素的回歸分析

為進一步說明顧客滿意、顧客信任和顧客個人特征究竟是如何影響顧客忠誠度的，本研究通過強制回歸分析法檢驗各影響因素對顧客忠誠度的影響。其中顧客忠誠度作為因變量，顧客滿意、顧客信任、顧客個人特征作為自變量作多元回歸分析。

從表4中的總體回歸效果來看，判定系數為0.609，表明已解釋變差占總變差的百分比為60.9%，即顧客滿意、顧客信任、顧客忠誠度3個因素能夠解釋顧客忠誠度中60.9%的變異，回歸效果較好。檢驗回歸效果的F統計量的值為 100.989，說明該回歸模型已解釋方差遠遠大于未解釋方差，同時F值顯著，說明總體回歸效果顯著。

從回歸系數來看，顧客信任、顧客滿意、顧客個人特征對顧客忠誠因素的影響依次降低，其中顧客信任的回歸系數最大，達到0.237，其他兩個因素的回歸系數分別為0.165、0.136。回歸系數均為正，說明這些因素與顧客忠誠度均有正相關關系。這一分析結果與相關分析是一致的，進一步證明了模型中的H1、H3、H6三個假設。

從所有解釋變量的t檢驗情況來看，顧客滿意(因子1)、顧客信任(因子2)、顧客個人特征(因子3)這3個變量的系數都在0.05的顯著性水平上顯著，因此這些變量都可以作為解釋變量解釋顧客忠誠度的變化。

2. 顧客信任(因子2)與顧客滿意(因子1)、顧客個人特征(因子3)之間的關系驗證

以顧客信任作為因變量，顧客滿意、顧客個人特征作為自變量作強制多元回歸分析。從回歸系數來看，顧客滿意為0.120，顧客個人特征為0.116，且回歸系數在p﹤0.05水平上顯著，說明顧客滿意、顧客個人特征均與顧客信任存在顯著的正相關性，這一分析結果與相關分析是一致的，進一步驗證了模型中的H2、H5兩個假設。

3.顧客滿意(因子1)與顧客個人特征(因子3)的關系驗證

以顧客滿意為因變量，顧客個人特征作為自變量做強制回歸分析。從回歸系數來看，顧客個人特征為0.832，且回歸系數在p﹤0.01水平上顯著，說明顧客個人特征與顧客滿意存在顯著的正相關性，從而驗證了H4這個假設。

四、研究結論

綜合以上的數據分析結果，實證研究的假設H1~H6全部獲得驗證。本研究以網上消費者為具體的實證研究對象，通過問卷調查和SPSS13.0統計軟件分析，探討了顧客滿意、顧客信任、顧客個人特征對網絡顧客忠誠的影響，同時對各影響因素之間的相互作用機制也做了相應的分析，并得出了如下幾個主要結論:

(1)網絡顧客忠誠度的形成是一個多影響因素共同作用的結果。滿意的顧客并不一定是忠誠的顧客，網絡顧客忠誠度的影響因素是多方面的。根據本研究的實證結果可以得出影響網絡顧客忠誠度的主要有3個一級影響因素:顧客滿意、顧客信任與顧客個人特征。顧客信任對網絡顧客忠誠度的影響最大，其次為顧客滿意，顧客個人特征的影響程度最小，這一結論再次印證了滿意的顧客并不一定是忠誠的顧客，網絡顧客忠誠是多方面影響因素共同作用的結果。

(2)一級影響因素分別受到次級影響因素的影響。其中，顧客信任的影響因素分別是顧客安全信息和網絡可信性;顧客滿意的影響因素分別為產品相關信息及其質量、網站的方便性、網站的交流、網站對顧客的關懷和網站的外觀;顧客個人特征的影響因素分別為個人創新性和網絡涉及程度。

(3)網絡顧客忠誠度各影響因素之間也是相互作用，互相制約的。研究表明:顧客滿意受顧客個人特征的正向影響，顧客信任同時受顧客滿意和顧客個人特征的影響，顧客滿意和顧客信任的影響作用最大，顧客個人特征的影響次之。由此可見，網絡顧客忠誠度各影響因素之間的關系也是錯綜復雜、相互制約的。

主要參考文獻

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