消費者感知體驗價值提升在O2O電子貿易下的應用

劉曉東+周湘貞

內容摘要：O2O電子貿易逐步取代B2C、C2C貿易模式成為網絡商務的主流形式，但現有O2O電子貿易下的消費者感知體驗價值偏低。本文分析了消費者感知體驗價值組成維度，設置問卷采用Liket7量表設定30個選項和7個公共參量，完成O2O電子貿易下的消費者體驗價值狀況調研，實現顧客滿意狀況分析，并采用SPSS18.0測試O2O電子貿易方式下的消費者體驗價值參量，給出信度、效度、KMO和Bartlett球體下的參量和回歸解析，基于研究結果給出O2O電子貿易的消費者感知體驗價值提升的具體策略。

關鍵詞：O2O電子貿易 感知體驗 Liket7量表 SPSS18.0 信度 效度

O2O電子貿易下的消費者體驗價值狀況調研

自2010年團購貿易模式發起之后，以團購為主的O2O電子貿易方式逐步融入大眾生活。O2O電子貿易迅速發展，電商行業以及銷售行業均不斷完善O2O方案，完成虛擬和現實的銜接。

和傳統的B2C、C2C貿易方式對比，O2O電子貿易方式更加強化顧客的現實消費感受，現實消費感受對消費者體驗有直接作用。B2C、C2C電子貿易模式選取現實商戶+網絡交易系統+支付系統+物流方式；O2O電子貿易則采用現實商戶+網絡系統+支付系統的方式，成為其消費者體驗價值的特殊屬性。

O2O電子貿易仍然有各種使消費者體驗價值較低的狀況，使得消費者的滿意度和忠誠度較低。趙鐘麗（2016）把電子貿易方式下的消費者滿意程度劃分為數據檢索滿意程度、網絡貿易滿意程度、現實感受滿意程度以及購物維權滿意程度四類指標，并給出消費者體驗價值的好壞對消費者滿意度的作用，O2O電子貿易由于網絡數據量大而增加了搜索難度。此外，由于O2O銷售者誠信度、網絡交易安全和維權狀況并不完備，使得消費者體驗價值小于預期值，出現消費者滿意度較低的狀況。

本文設計O2O電子貿易方式下的消費者滿意程度調研問卷，并采用SPSS18.0對獲取信息完成解析，統計結果解析能夠反饋O2O電子貿易方式下消費者滿意狀況以及體驗價值水準。調查問卷采用Liket7量表設定30個選項和7個級別設置問題答案，完成顧客滿意狀況分析（1為徹底不認同、2為不贊同、3為稍表不同意、4為可以、5為同意、6為較同意、7為深表同意）。本文采用郵件發送問卷方式，并根據主觀和客觀課題的完善程度進行評分和獲取費用等級掛鉤，用以保障獲取信息的可信度和完備性。共發放300份調研問卷，針對25歲到35歲年齡段群體，回收282份有效問卷。

由表1結果可知：O2O電子貿易消費者滿意程度分布在3到6之間，占據整體的58.87%；O2O電子貿易中消費者滿意程度較低，因而可見消費者體驗價值較低。

O2O電子貿易方式下消費者體驗價值提升因素方案解析

（一）信息獲取與數據統計解析

調查問卷選項主要包含三個模塊：受訪者基本數據，包含受訪者性別、年齡、學歷和月均開銷；受訪者判別選項，主要分析受訪者是否滿足研究目標；調研問卷主體模塊，該部分充分分析文獻并結合調研需要設定問題選項。如表2所示。

本文采用數據解析方法從所獲取信息的特點著手解析信息分布特點，采用信息統計方案研究受調研目標的信息分布狀況，通過SPSS18.0完成信息統計解析后得到樣本信息的月均開銷和每月進行O2O電子貿易數目等數據特點，如表3所示。表3分析可得：樣本中的女性群體的比重約為男性的兩倍，女性顧客群體更善于接納新型消費模式，因而在O2O網絡設計時可以針對女性顧客特點做相應調整。從學歷角度而言，碩士層次以下進行O2O消費的群體較多，而以本科及以下群體為主，結合樣本25到35歲的年齡段特點，碩士和本科及以下群體正融入社會逐步形成成熟的消費群體。而月均消費額度項說明可支配收益較低的顧客更偏向于參與O2O電子貿易，原因在于O2O網絡貿易能獲取更多實惠。

（二）信度和效度解析

信度解析。信度解析即為可靠性解析，其針對相同目標采用同種方式不斷測試，對照重復測試值中間一致性層級。本文選取的問卷信度指標為Cronbachs a參量，即信度參量指標。該參量的大小體現是否具備可重復性和先后數據的一致性，可以展現所設計調查問卷的邏輯關聯。常用的Cronbachs a參量在0和1中間變動，數值越高則問卷信度越高。通過SPSS18.0獲取可靠性統籌Cronbachs a參量為0.823，若結果高于0.68則說明調研問卷內部邏輯關聯嚴密，可靠程度和信度水平都很高，本文采用30個問項參量度量O2O電子貿易下的消費者感知體驗價值提升很科學，如表4所示。

效度解析。效度解析即針對調研問卷完成有效性解析，該指標展現測試方案下獲取調研目標對應特征結果。效度解析即將各個選項視為一個參量，對調研值全部問項完成參量解析，獲取具有代表性問項，并針對各個問項負荷完成分類，證明調研問卷的效度指標。當各問卷效度參量高于0.6則效度指標較優，表5給出了部分問項的效度指標。

（三）KMO和Bartlett球體下的參量解析

KMO和Bartlett因子可行性解析。本文完成參量解析前首先對樣本信息實現KMO結果樣本測算以及Bartlett球體校驗。若KMO結果高于0.9則樣本信息非常適合實現參量解析；KMO結果在0.8和0.9之間則可以完成參量解析；KMO結果在0.7和0.8之間則一般可以完成參量解析；KMO結果在0.6和0.7之間則勉強適合完成參量解析；KMO結果在0.5和0.6之間不大適合完成參量解析；KMO結果低于0.5不適合完成參量解析。Bartlett球體校驗結果說明，統計結果顯著概率結果在0和0.001之間，采用KMO樣本測算和Bartlett校驗值表明本文樣本信息可以完成參量解析，如表6所示。

參量獲取。參量獲取中主要選取主成分解析模式和旋轉因子方案。如表7給出，30個參量被提取為七個高于1的公共參量，其結果分別為：5.231、2.923、2.313、1.921、1.609、1.193以及1.102，采用累積方差策略得到的七個公共參量的整體方差結果為80.102%，即七個公共參量包含了80.102%的數據，因而七個公共參量能夠展現樣本的大量信息。依據參量特征結果來說，本文完成回歸解析，并校驗O2O電子貿易方式下的消費者體驗價值解釋整體方差。

參量命名。采用最大方差方案對參量載荷陣列完成旋轉，利用整合后的旋轉陣列實現因子得分解析，將各個成分所包括的參量完成歸類。表8給出整合之后的旋轉陣列，為便于解析，把載荷低于0.5的結果都忽略掉，依照參量旋轉陣列的信息獲取量表中選項和主成分解析方法整合的七個公共參量之間的關聯。

依照調研問卷中各個選項的定義，本文給出主成分解析過程中七個公共參量的解釋命名。公共參量1：商品或服務質量和優惠區間；公共參量2：實體店面商品或服務資源種類豐富；公共參量3：網絡平臺便捷特點；公共參量4：顧客數據安全特點；公共參量5：支付便利特點；公共參量6：網絡宣傳精準特點；公共參量7：服務質量。

綜合表7和表8的各個參量對整體方差貢獻效率結果不同，并且依據貢獻率差別結果劃分為T5、T3、T1、T7、T6、T4、T2，結果分別為23.92%，14.38%、11.25%、9.23%、7.69%、5.83%和5.32%。通過整合之后的旋轉量表可得各個標準針對各個參量的作用層級也存在差別：在T1中價位優惠效果顯著；在T2中可供選擇的商品種類豐富；在T3中商品和服務數據詳細；在T4中客戶數據安全系數強；在T5中交易便捷特點顯著；在T6中價位真實性顯著；在T7中售后服務優質。具體如表9所示

（四）參量相關度解析

本文選取Person解析方案，通過SPSS18.0完成商品或服務質量和優惠區間、實體店面商品或服務資源種類、網絡平臺便捷特點、顧客數據安全特點、支付便利特點、網絡宣傳精準特點、服務質量和O2O電子貿易方式下消費者體驗價值關聯狀態。并且采用雙尾校驗方案對相關參量完成假定校驗，結果如表10所示。

表10中七個公共參量均和O2O電子貿易消費者體驗價值存在各種程度的正關聯。從解析值而言，各個參量和消費者體驗價值關聯存在差別，消費者體驗感知和商品或服務質量與優惠區間的關聯程度最大為0.452，其它因子的關聯程度分別為：實體店面商品或服務資源種類豐富為0.312、網絡平臺便捷特點為0.253、顧客數據安全特點為0.372、支付便利特點為0.231、網絡宣傳精準特點為0.219、服務質量為0.381。

（五）回歸解析

本文選取多元線性回歸方案實現因變量和自變量的關聯解析，即確定各個參量和因變量中間的數量關聯，本文構建了多元線性解析模式如下：

（1）

式中的Y為因參量，T1、T2、T3、T4、T5、T6、T7表述自變量，B0表述回歸常數，B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7表述回歸參量，E為隨機偏差。Y為O2O電子貿易模式下的消費者體驗價值，T1為商品或服務質量和優惠區間，T2為實體店面商品或服務資源種類豐富，T3為網絡平臺便捷特點，T4為顧客數據安全特點，T5為支付便利特點，T6網絡宣傳精準特點，T7為服務質量。

表11為采用SPSS18.0測算樣本數據的回歸參量，七個公共參量非標準系數分別是0.398、0.387、0.187、0.162、0.125、0.109、0.293，七個公共參量標準系數分別是0.375、0.352、0.091、0.153、0.152、0.167、0.089，回歸解析的過程中，權重結果越大則因參量的貢獻越大。表11中結果可知，商品或服務質量和優惠區間對消費者體驗價值作用明顯。

表中的R和Sig結果都源于七個自變參量Sig處理后的結果，其回歸參量在10%下則通過回歸校驗。如表12所示，在多元線性回歸模式中，選取判別參量以及回歸標準差值校驗擬合狀態，并選取F值獲取回歸模型特點，表中得到回歸參量R為0.791，R2為0.623，調節之后的R2為0.621。模型擬合程度校驗中系數越和1接近表明其擬合狀態越好，本文結果為0.621則其擬合狀態較好。

根據計算，得到F值為123.215，說明模型擬合狀態較優，由于F校驗Sig結果為0.001低于0.1，在1%置信標準下通過了F校驗，說明整個模型中因變量和自變量為線性關聯，本文根據計算得到多元線性回歸參量。

Y=0.352+0.398T1+0.387T2+0.187T3+0.162T4+0.125T5+ 0.109T6+0.293T7 （2）

采用SPSS18.0對七個參量完成多元化回歸解析，能夠得到O2O電子貿易模式下消費者體驗價值重要級別，從各個參量對消費者體驗價值顯著水平重要程度由高到低依次為商品或服務質量和優惠區間、實體店面商品或服務資源種類豐富、服務質量、網絡平臺便捷特點、顧客數據安全特點、支付便利特點、網絡宣傳精準特點。

O2O電子貿易的消費者感知體驗價值提升策略

保障商品質量和服務滿意度。一是根據消費者需要進購商品。銷售者首先進行市場研究選取適合網絡顧客消費的產品進行網絡宣傳，保障擁有充足的貨源以及服務接待容量，讓顧客消費不會擁堵以及資源提供不足狀況發生。二是構建標準的質量保證系統。O2O電子貿易需要搭建嚴格的質量監管系統，由于電子貿易的不斷發展，O2O電子貿易給顧客帶來便利和風險，政府應加速電子貿易體制監管和投訴體系，不斷控制風險。網絡公司應建立質量分析體系完備消費者投訴處理平臺，避免商品質量引發的消費者情緒。三是提升實體店面消費者體驗滿意度。O2O電子貿易和B2C、C2C差別在于O2O更加注重消費者現實體驗，銷售者可為消費者提供智能化的消費感知。

發掘CRM和O2O電子貿易的融合點。O2O電子貿易可采用CRM解析和整合消費者數據，并且整合商品價格數據、網絡運營數據以及使用者評判數據，將信息、解析結果和店家互聯，并保障消費者能夠入網識別。商業需要顧客資源，采用CRM搭建銷售平臺便于消費者預覽、交易、給出感知偏好、售后評判等信息，并研究消費者買入習慣，設計在適當場合下給消費者提供產品數據，提升消費者感知價值。

提升支付便利。完善全方位支付體系，便于消費者和商戶的數據維護，保障資金及時入賬，節約對賬時間，采用銀行卡支付模式，搭建有效的Pos支付體系、一卡通消費、軟件消費、等設施便于消費者隨時隨處進行交易。

保障消費者支付安全。采用網絡防火墻防御各種危險襲擊，搭建檢驗非法入侵的平臺，監測電子貿易系統設置是否科學，檢驗存在的漏洞以及不法攻擊行動。采用虛擬專網VPN模式搭建特殊化加密的通信策略，在各個企業的內部構建專有通信線路。搭建防御病毒體系，增強電腦系統和網絡的病毒防護，營造使消費者信賴的O2O電子商務貿易環境，減弱消費者的體驗危機。

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