基于SEM用戶忠誠度影響因素研究

成越超

摘 要：本文基于前人對用戶忠誠度的的研究成果，構建了QN平臺用戶忠誠度影響因素模型，并借鑒成熟量表開發出本研究測量量表。采用SPSS 24.0和AMOS 21.0軟件分析了QN平臺用戶忠誠度影響因素間的相關關系，并依據研究結果提出了進一步提升用戶忠誠度的策略建議。

關鍵詞：SEM用戶;QN平臺

一.引言

近年來，由于競爭環境激烈，平臺用戶數量增長乏力，QN平臺在整體市場的占比正在逐漸縮減，留存老用戶和吸引新用戶成了QN平臺的重要任務。只有擁有大規模的忠誠用戶，才能在未來激烈的行業在競爭中處于不敗之地。

二.用戶忠誠度內涵

國外學者對網絡用戶忠誠度的內涵研究一般都是從用戶行為視角來闡釋的。Flavian、Guinaliu和Gurrea （2006）在進行網絡用戶忠誠度研究過程中，將網絡用戶忠誠度定義為網絡用戶根據以往購買經驗繼續選擇某一網站，而不會轉移至其他商務網站的可能性[1]。我國的一些學者也對用戶忠誠度進行了研究，李曉蕾（2019）基于結構方程模型研究了影響展會網站用戶忠誠度的因素，指出用戶滿意度是展會網站用戶忠誠度的主要影響因素，感知質量對用戶忠誠度有直接影響，服務質量通過感知價值的中介效應間接對用戶忠誠度產生影響[2]。楊碩（2019）研究了O2O電子商務模式下外賣平臺的用戶體驗用戶忠誠度的影響，并提出了優化產品質量、完善服務評價機制、構建信任機制等一系列具體提升外賣平臺用戶忠誠度的策略[3]。

三.研究模型與假設

本文以SCBC、ACSI、ECSI、CCSI模型為理論基礎，借鑒學者們對網絡用戶忠誠度研究的成果，并結合QN平臺的一些特性，進行QN平臺用戶忠誠度影響因素模型構建，建立的QN平臺用戶忠誠度影響因素模型如圖1所示：

圖1 QN平臺用戶忠誠度影響因素模型

基于前人在用戶忠誠度研究中的成果，本文提出了QN平臺用戶用戶忠誠度影響因素間的研究假設，具體假設如下：

H1：用戶滿意度與用戶忠誠有正相關關系

H2：用戶抱怨與用戶忠誠有負相關關系

H3：用戶感知風險與用戶忠誠有負相關關系

H4：轉換成本與用戶忠誠有正相關關系

H5：感知質量與用戶滿意度有正相關關系

H6：用戶滿意度與用戶抱怨有負相關關系

H7：用戶抱怨對用戶滿意度與用戶忠誠度影響存在中介作用

四.問卷設計與數據收集

本文以原始的SERVQUAL量表為基礎，保留了部分原始評價指標，結合QN平臺的特點進行修改，并借鑒Chang H.H （2008）[4]、Tran （2012）、Qing Yang （2015）、鄒維娜（2015）、Burnham （2003）[5]、Oliver （1999）等學者在用戶忠誠度方面的研究成果，最終開發出了QN平臺用戶忠誠度影響因素調查問卷。

本研究通過問卷星網站進行數據收集，共收回問卷320份，對回收問卷中填寫時間短、前后邏輯矛盾的問卷進行標記剔除，得到有效問卷227份，問卷有效回收率為70.9%。

五.實證分析

（1） 信度與效度檢驗

本研究采用Amos 21.0軟件建立分析模型，對收集數據進行收斂效度、題目信度以及組合信度檢驗，具體分析結果如表1所示：

表1 組成信度與收斂效度檢驗

分析結果顯示，所有變量的t值均大于1.96，且P值均是小于0.001，說明所有參數估計均是顯著的;標準化因素負荷量均大于0.45的最低門檻值;所有題項信度R2符合黃芳銘提出的應大于0.2的基本要求;六個潛在變量的組合信度CR值均在0.6以上，并且除用戶忠誠度與用戶抱怨的AVE值略低于0.5以外，其余所有潛在變量的AVE值均大于0.5，而用戶忠誠度的AVE值為0.458，用戶抱怨的AVE值為0.348，均處于0.36-0.5的可接受范圍內。綜合以上分析結果認為，本研究的問卷具有良好的信度與效度。

（2） 結構方程分析

根據建立的QN平臺用戶忠誠度理論模型，采用AMOS 21.0軟件建立結構方程模型如圖2所示：

模型運行結果顯示，χ2/df值為3.063，還未達到理想范圍，GFI、CFI、NFI、TLI均大于門檻值0.9，AGFI值為0.853，略小于0.9，但RMSEA值為0.096，超過了可接受范圍門檻值0.08，說明模型與測量數據間適配效果較差，需對模型進行修正。

通過AMOS軟件中MI修正指數，進行六次模型修正后得到的模型運行結果如圖所示：

第六次修正模型結果中，絕對適配指標χ2/df=1.822，已達到理想值范圍，GFI、AGFI均達到了最低門檻值0.9的要求，RMSEA=0.06，也達到了0.05-0.08的可接受范圍。相對適配指標CFI=0.970、NFI=0.936、TLI=0.958均超過了最低門檻值0.9。綜合以上分析結果說明，模型在完成第六次修正后達到了較好的適配效果。

將第六次修正模型運行結果中各個變量間的路徑系數、顯著性指標等整理成表格，如表2所示：

表2 模型結構參數估計及顯著性檢驗

綜合以上分析結果可知，經過六次修正后的QN平臺用戶忠誠度影響因素結構方程模型適配度指標均符合要求，路徑系數參數估計值均達到了顯著水平。因此，可以認為第六次修正完的模型適配度良好。

（3） 假設檢驗

本文認為，當兩個變量間路徑系數的顯著水平在0.05以下，即P值小于0.05時，可認定該路徑在本文的研究假設中是成立的，反之，當兩個變量間路徑系數的顯著水平P值大于0.05時，可認定該路徑在本文的研究假設中不成立。

根據前面結構方程模型分析結果，得到各個變量間的標準化路徑系數及顯著水平如表3所示：

表3變量間路徑系數及顯著性

通過上表的結果可知，假設H1-H6的P值均小于0.001，認為假設成立。假設H7中，用戶滿意度與用戶抱怨、用戶抱怨與用戶忠誠度路徑系數分別為-0.29和-0.282，均不為0，因此認為用戶抱怨在用戶滿意度對用戶忠誠度的影響中起部分中介作用。

六.結論與建議

本文通過對QN平臺用戶進行問卷調查，構建QN平臺用戶忠誠度影響因素模型，通過實證分析證實了轉換成本與用戶滿意度對用戶忠誠度有顯著正向影響;用戶抱怨與感知風險對用戶忠誠度有顯著負向影響;感知質量對用戶滿意度有正向影響;用戶抱怨在用戶滿意度對用戶忠誠度的影響中起部分中介作用。

為了能夠在未來的激烈競爭環境中仍處于有利地位，QN平臺在未來用戶忠誠度提升方面可以從提升轉換成本、和用戶感知質量，降低用戶感知風險著手。

參考文獻：

[1]Flavian C， Guinaliu M， Gurrea R. The influence of familiarity and usability on loyalty to online journalistic services： The role of user experience[J]. Journal of Retailing and Consumer Services， 2006， 13（5）： 363-375.

[2]李曉蕾. 基于結構方程模型的展會官網用戶忠誠度影響因素分析[J]. 互聯網天地， 2019（5）： 46-53.

[3]楊碩. O2O 電子商務模式下外賣平臺用戶體驗對顧客忠誠度影響因素研究[J]. 廣西質量監督導報，2019（4）： 219-220.

[4]Chang H H， Chen S W. The impact of customer interface quality， satisfaction and switching costs on e-loyalty： Internet experience as a moderator[J]. Computers in Human Behavior， 2008（24）： 2927-2944.

[5]Burnham T A， Frels J K， Mahajan V. Consumer switching costs： A typology， antecedents and consequences[J]. Journal of the Academy of Marketing Science， 2003， 31（2）： 109-126.