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電商平臺智能客服與人工客服的顧客感知價值對比研究

2022-11-30 11:43:42宋倩茜馬雙
商展經濟 2022年22期
關鍵詞:價值成本智能

宋倩茜 馬雙

(濰坊工程職業學院 山東青州 262500)

隨著電子商務的不斷發展,我國每年的網購數不斷創新高。數據顯示,到2021年12月,中國網購用戶人數為8.42億人,網購使用率為81.6%。億萬網購人數給電商客服帶來了新的挑戰,人工客服面臨前所未有的困境。此外,近幾年隨著人工智能的發展,智能客服發展迅猛,特別是在電商行業,智能客服機器人能對客戶發送的文字、圖片、語音等進行快速識別并做出響應。但是我們也不得不承認,雖然智能客服節約了人工成本,給商家和顧客都帶來了便利,但是智能客服缺乏“人情味”、由于技術問題導致經常答非所問,所以顧客對智能客服的體驗感較差。中國消費者協會發布的《2021年全國消協組織受理投訴情況分析》顯示,智能客服不“智能”是消費者投訴的一大熱點,問題主要集中在智能客服對消費者問的問題循環重復;無法及時聯系人工客服,等待時間較長;智能客服對老年消費者不友好等等。因此有必要深入分析電商行業智能客服與人工客服在顧客感知價值方面的對比,從而為電商客服提供理論基礎。

1 顧客感知價值理論及維度模型

1.1 顧客感知價值

對于顧客感知價值的研究已經有幾十年的歷史,早在1954年,Drucket就提出顧客購買和消費的絕不是產品,而是價值;Zaithaml(1988)首次從顧客角度提出了顧客感知價值理論,她認為顧客感知價值就是顧客在獲取產品或服務的過程中所感知到的得與失進行衡量后對產品或服務效用的評價[1];Monroe(1990)認為,顧客感知價值就是顧客感知利得與感知利失之間的比例[2];Woodruff(1997)從顧客認知價值變化的角度提出“顧客感知價值是指顧客在一定的使用環境中對產品性能、產品屬性的表現以及使用結果達成或阻礙其購買意圖的感知偏好的評價”[3]。白長虹(2001)認為,顧客在購物過程中并非只是關心價格,而是會根據感受價值做出購買決定[4];武永紅,范秀成(2004)認為,顧客價值是指顧客感知企業提供的產品在滿足其需求的過程中能夠得到的利益和為得到這些利益所付出的成本,對利益和成本進行比較后的總體評價[5]。

綜合以上研究和電子商務的特點,本文將顧客感知價值定義為顧客在購買產品或享受服務的過程中衡量所得到的好處,以及得到這些好處所付出的成本之后對產品或服務的總體評價。

1.2 顧客感知價值理論模型及假設

關于顧客感知價值維度,Sweeney & Soutar(1999)根據Sheth量表利用實證研究提出,顧客感知價值包括質量價值、情感價值、價格價值和社會價值四個維度[6]。Chen& Dubinsky(2003)從B2C電子商務角度出發,認為顧客感知價值包括顧客參與網絡購物的好感、感知產品質量、感知成本三個維度,其中顧客感知成本包括商品的價格和顧客感知風險[7]。成海清(2007)認為,顧客感知價值由產品價值、服務價值和體驗價值三個核心驅動要素組成,顧客感知成本驅動要素則包括貨幣成本、精力成本和心理成本[8];朱振達(2016)提出了在B2C電子商務模式下顧客感知利得的八個價值維度及顧客感知利失的四個成本維度。八個價值維度為形象價值、產品價值、價格價值、服務價值、客服人員價值、夢想價值、便利價值和情感價值,四個成本維度為貨幣損失、精力和時間成本、情緒成本、風險成本[9]。

結合電子商務客服交互性的特點,基于上述研究分析,本文提出電商平臺客服顧客感知價值的四個維度:功能價值、情感價值、體驗性價值、感知成本,構建顧客感知價值模型。同時提出對應四個維度價值測量指標,功能價值主要體現在客服響應速度、識別問題的準確性和有效性及安全性等;情感價值主要體現在是否能感知消費者情緒變化、理解消費者情感需求并做出回應;體驗性價值主要體現在是否能讓網購變得簡單和便利,讓消費者享受購物過程;感知成本主要體現在消費者咨詢客服所花費的時間成本和精力成本等。

圖1 顧客感知價值模型

本文提出以下假設:智能客服與人工客服顧客感知價值存在差異;顧客在體驗智能客服與人工客服服務中功能價值與顧客感知價值成正相關;情感價值與顧客感知價值成正相關;體驗性價值與顧客感知價值成正相關;感知成本與顧客感知價值成負相關。

2 問卷設計與數據收集

2.1 問卷設計

本文基于相關文獻設計調研問卷,為保證調查能夠更有效地反映電商平臺智能客服與人工客服在顧客感知價值方面的差異,本文對有客服實戰經驗的大二電子商務專業學生進行問卷調查。他們分別參加了大一時期的“雙十一”客服實訓及大二期間的“6·18”實訓,有人工客服實訓經驗。同時,作為網上購物的主要消費群體,他們同時有著豐富的購物經驗。問卷設有12個測項,分別對四個維度及整體的顧客感知價值進行衡量。

2.2 數據收集

筆者共發放問卷200份,收回180份,其中無效問卷7份,有效率為86.5%。問卷設計采用5級李克特量表,1分表示很不符合,2分表示不符合,3分表示一般符合,4分表示符合,5分表示很符合。運用Excel軟件和SPSS軟件對顧客感知價值的四個維度相對應的12個指標及整體的顧客感知價值進行統計和分析。

3 數據分析與假設檢驗

3.1 信度與效度檢驗

本文采用Cronbach's alpha系數進行信度分析,有效問卷信度系數Alpha值為0.961,信度很好。采用巴特利特球形檢驗和KMO指數對數據進行效度分析,其結果如表1所示,檢驗結果顯示數據有效且差異性顯著。

表1 量表效度

3.2 相關分析

將四個維度各自所包含的測量指標進行加權平均,平均值之和除以各個維度測量指標的個數,得到四個維度的平均值,然后用智能客服每個維度的平均值減去人工客服每個維度的平均值,得到差值(見表2)。

表2 智能客服與人工客服維度對比

在對智能客服與人工客服的四個維度對比中,前三個差值為負數,說明智能客服在功能價值、情感價值、體驗性價值這三個維度中相對于人工客服都較差。特別是從情感價值來說,智能客服與人工客服差值在三個維度中最大,說明就目前來說,智能客服在情感價值方面還與人工客服存在較大差距,這也和當前人工智能技術發展瓶頸有關。功能價值和體驗價值方面,智能客服和人工客服差值較小。從顧客成本來看,智能客服得分比人工客服高0.08,差距不大。從總體的顧客感知價值來看,智能客服與人工客服存在差異。

3.3 各維度與顧客感知價值相關分析

本文分別檢驗智能客服與人工客服四個維度對顧客感知價值的影響程度并進行對比分析,形成表3。

從表3可以看出,功能價值、情感價值、體驗性價值與顧客成本都與顧客感知價值有著很強的相關性。其中功能價值、情感價值、體驗性價值與顧客感知價值存在正相關,顧客成本與顧客感知價值存在負相關,假設驗證。同時,人工客服的各維度與顧客感知價值的相關性都高于智能客服,智能客服顧客感知價值還有待提高。

表3 智能客服與人工客服四個維度與顧客感知價值的Pearson系數

4 結語

4.1 結論

綜上所述,電商平臺智能客服與人工客服在顧客感知價值方面存在差異。在顧客感知價值三個價值維度中智能客服都低于人工客服。其中,情感價值相差較大,雖然智能客服可以通過自然語言處理和語義分析技術提供高擬人化服務,但是“高仿”始終代替不了真人,智能客服在給予顧客的情感價值方面仍與人工客服有較大差距;功能價值和體驗性價值差值較小,隨著信息技術和人工智能技術的不斷升級,人工智能在反應速度、回答問題的準確性上會有很大的提升,相對的消費者的購物體驗也會得到提升。智能客服和人工客服在功能價值和體驗價值兩方面的差值會變得越來越小。

四個維度與顧客感知價值的相關性存在差異,人工客服的四個維度與顧客感知價值的相關性都高于智能客服。需要注意的是,在顧客成本中,人工客服顧客成本與顧客感知價值的相關性高于智能客服,這與前面的研究相符,智能客服在回答簡單、重復性的問題時比人工客服花費的時間少。

4.2 啟示

本文研究對于提高電商平臺客服顧客感知價值有重要啟示:

第一,對于智能客服技術的研究應更多地關注于智能客服的“感情”研究,讓智能客服變得更有溫度,能與消費者之間產生情感共鳴,提高智能客服情感價值。

第二,基于智能客服和人工客服各自的優缺點,為了更好地服務消費者,提高顧客感知價值,電商平臺商家應設置智能客服和人工客服可以隨時切換,消費者可根據自己的意愿去選擇智能客服或者人工客服,提高顧客功能價值和體驗性價值。

第三,為了更好地降低消費者的時間成本和精力成本,提高顧客感知價值,商家可通過后臺數據匯總近期消費者對于店鋪產品或服務關心最多的問題,將問題設置到詳情頁中,減少消費者的咨詢,降低消費者購物成本。

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