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摘 要 ：网络购物的已成为愈来愈活跃的购物形态.本文以淘宝网为实例,对淘宝网网络购物的顾客进行了满意度问卷调查,并采用SPSS软件对数据进行统计分析,从而对网络购物影响顾客满意度的各种相关因素进行研究,以期找出改善与提高网络购物顾客满意度的方法.
关 键 词 ：网络购物；顾客满意度；影响因素
中图分类号：F721 文献标识码：A 文章编号：1674-7712 (2012) 14-0086-02
一、引言
顾客满意是指顾客对其明示的、通常隐含的或必须履行的需求或期望已被满足的程度的感受.满意度是顾客满足情况的反馈,它是对产品或者服务性能,以及产品或者服务本身的评价.顾客满意理论在现代营销思维和实践中已成为中心理论之一.在信息社会,企业要保持技术上的优势和生产率领先已越来越不容易,企业必须把工作中心转移到顾客身上.从某种意义上说,使顾客感到满意的企业才是可持续发展的[1].
网络购物的已成为愈来愈活跃的购物形态.根据CNNIC的统计报告,截止2009年6月,我国网购用户的规模已达8788万,年增长率为38.9%[2].但随着网购用户的急剧扩张,网购的顾客满意度却并没有上升.据中国互联网络热点年度调查报告（2010）显示,只有60%的网民对网络购物表示满意,27.6%的网民表示比较满意,45.3%的网民表示一般,16.5%的网民表示不太满意,4.6%的表示非常不满意[3].
由此可见,提高网络购物的产品和服务质量,提升顾客满意度并实施全方位的顾客满意营销是网络商家提升竞争力的关键.本文在淘宝网购物问卷调查的基础上,通过SPSS软件的因子分析和相关性分析,找出影响网络购物顾客满意度的维度,以期为网络卖家的提高网络购物顾客满意度、实施顾客满意营销找到方法.
二、问卷的设计与调查的实施
(一)问卷设计与预调查
本文在顾客访谈、专家访谈的基础上,结合国内外的现有的研究成果,设计了包含40个问题的调查问卷初稿,每个问题采用7格度的李克特量表[4],7表示完全同意,1表示完全不同意,同意程度由7至1逐步递减.
针对近一年内有5次以上网购经历的顾客实施问卷预调查.根据预调查的结果与被调查顾客的反馈,对问卷初稿进行调整,最终确定包含34个问题的调查问卷.问卷分两部分,第一部分是顾客满意度影响因素,共30个问题；第二部分是顾客满意度,共4个问题.
(二)调查实施
针对在校大学生、企业员工、公务员和教师,随机发放300份调查问卷,让被调查者针对最近一次淘宝网的购物经历,填制问卷.最终,回收292份问卷,其中有效问卷为281份.为了提高数据分析的信度和效度,本文只对有3次（包括3次）以上网络购物经历的被调查者填制的问卷实施统计分析.
三、统计分析
(一)问卷信度分析
采用Cronbachα信度系数测量调查问卷的信度.经验上,若Cronbachα信度系数大于0.9,则认为量表内在信度很高,我们得到的Cronbachα信度系数是0.934,说明问卷有很高的信度,内部具有较高的一致性.
(二)因子分析
KOM(Kaiser-Meyer-Olkin)检验和巴特利特球度检验：只有当KOM值大于0.7时,才适合做因子分析[4].而本研究中KMO的抽样适当性参数为0.889,界于0.8和0.9之间,适合做因子分析.同样,Bartlett球形检验测算的统计量的观测值为192.384,相应的概率P接近0.所得到的显著性水平为0.000,拒绝零假设,适合做因子分析.因此,本次问卷调查的数据适合做因子分析.
(三)提取公共因子
1.提取公共因子：按照特征值为1的标准,针对顾客满意度影响因素的30个问题,提取7个公共因子.
由表可以看出,7个公共因子解释了原始变量65.739%的信息,具有较强的代表性.
2.因子载荷矩阵：根据载荷度大于0.5以上作为选取范围的标准[5],确定公共因子对应的原始变量,其中有8个变量在所有公共因子上的载荷度都低于0.5,被舍去.
3.公共因子命名：公共因子一包括商品价格、物流费用、其他费用、时间成本、购物耗费精力等,我们将其命名为“购物成本因素”.公共因子二包括商品信息的全面性、商品信息真实性、商品质量和商品包装等,我们将其命名为“商品因素”.公共因子三包括优惠措施的执行、退货和返修、付款方式、物流服务效率、小礼品、员工态度、员工专业知识等,我们将其命名为“服务因素”公共因子四包括购物前知晓程度、购物前状态和购物中状态,我们将其命名为“购物前认知因素”.公共因子五包括购物前比较,我们将其命名为“网店比较因素”.公共因子六包括财力和时间限制,我们将其命名为“财力和时间限制因素”.公共因子七包括朋友推荐,我们将其命名为“朋友推荐因素”.
(四)相关性分析
对调查问卷的第二部分,即顾客满意度部分进行因子分析,提取一个公共因子“顾客满意度”.通过SPSS软件对上文的七个公共因子和“顾客满意度”因子进行皮尔逊(Pearson)的相关性分析.分析结果显示,七个公共因子与顾客满意度因子的相关系数分别为0.910、0.952、0.896、0.520、0.452、0.432和0.711.
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四、结论与建议
通过这次调查问卷与统计分析,我们梳理出如下结论与建议.
(一)淘宝网购物顾客满意度处于良好水平,但仍然有很大的提高空间
通过数据统计,认为满意度比较好、好和很好的比率分别为24.7%、28.1%和8.4%；受访顾客的整体满意度得分为4.79分,结论与中国互联网2010年热点年度调查报告的结论基本一致,这说明当前淘宝网络购物的整体满意度处于较高的水平.但仍然有2.2%、6.2%、7.9%和22.5%受访顾客认为满意度很差、差、比较差和一般.所以,网络购物的企业将38.8%的不满意顾客转化为满意顾客、将比较满意的顾客转化为非常满意顾客,提升网络购物整体的顾客满意度,还有很大的必要性. （二）通过相关性分析可以得出,网络购物的顾客满意度主要与购物成本、商品和服务三个因素有强的相关性
“购物成本因素”、“商品因素”、“服务因素”与“顾客满意度”的相关系数分别为0.910、0.952和0.896,均呈高度的相关性；顾客对商品和服务越满意、购物成本越低,则顾客满意度越高.这说明,网络购物顾客满意度的提升,主要应该从“商品因素”、“服务因素”和“购物成本”三个方面着手.具体来看：
1.“商品因素”与顾客满意度相关性最强,主要包括“商品信息的全面性”、“商品信息的真实性”、“商品质量”和“商品包装”四个因子,四个因子的平均得分分别为5.87、3.89、4.03和4.12.通过调查发现,企业在销售网页中能较全面的描述商品的信息,但是商品信息的真实性和商品质量有待提高.所以,企业提高顾客满意度,应优先从商品质量入手,并将质量信息真实的呈现在购物页面上、诚信经营,提升商品的核心价值和企业的信誉度.此外,企业应注重商品的包装,使用更契合商品价值的包装材料和包装方法,提升商品的形式价值,提高顾客满意度.
2.“购物成本因素”主要包括商品价格、物流费用、其他费用、时间成本、购物耗费精力等,五个因子的平均得分分别为5.07、3.83、5.99、5.39和5.91.顾客网络购物的成本基本合理,整体处于较好的水平,尤其是时间成本、购物耗费精力和其他费用处于较低水平,这也是网络购物相较于传统购物的优势所在.五个因素中,受访顾客普遍认为物流费用较高.所以网络购物企业应进一步优化配送渠道,降低物流价格,减少顾客购物的整体成本,提高顾客满意度.
3.“服务因素”主要包括优惠措施的执行、退货和返修、付款方式、物流服务效率、小礼品、员工态度、员工专业知识等,七个因子的平均得分分别为6.07、3.45、4.36、3.45、4.40、5.29、4.56.调查过程中,受访顾客普遍反映网络购物退货和返修的执行效率低下、送货的时间较长以及企业员工对所售商品专业知识不足等.所以企业应严格执行退货和返修的承诺、积极承担合理的退返成本、提高在顾客中的口碑；企业在与顾客达成交易后,要及时发货、并选择优质的物流公司,提高商品流通的效率；企业自身也应该加强对员工的专业培训,耐心专业地解答顾客在售前、售中和售后的问题,让顾客体验到完整而愉快的消费过程.
（三）“购物前认知因素”、“网店比较因素”与“顾客满意度”的相关性较低
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这是因为购物前顾客对网店的认知和比较大多是建立在网店页面信息的基础上、是感性的认知和比较.而前面分析已得出网店页面的信息的真实性是欠缺的,所以顾客的认知和比较缺乏有效性.
（四）“财力与时间限制因素”与“顾客满意度”的相关性较低,这说明顾客并不是因为财力和时间的局限而从事网络购物
对实施网络购物的企业而言,应摒弃低价竞争的策略,制定合理价格、实施主动、热情、周到、礼貌的服务,树立品牌竞争和服务竞争的意识,以提高顾客满意度.
(五)“朋友推荐因素”与“顾客满意度”有较高的相关性
亲朋好友对顾客本人的推荐程度越高,顾客满意度越高,反之越低.网络购物企业在提高商品和服务的质量、提升顾客满意度的同时,应建立顾客档案、加强客户关系管理,并采取激励措施鼓励“回头客”；说服
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五、结语
通过对淘宝网顾客满意度的调查分析,得知网络购物顾客满意度与“购物成本因素”、“商品因素”、“服务因素”和“朋友推荐因素”四个因子密切相关.我们认为对淘宝网购物的这次满意度调查,其结果也同样适用于其他网络购物类型.所以企业要想在网络购物的浪潮中提高自身的顾客满意度,就要从各个方面着手,提高商品与服务的质量,进而提高在同类企业中的竞争力.
参考文献：
[1]中国就业培训技术指导中心.营销师国家职业资格培训教程基础知识[M].北京:中国广播电视大学出版社,2006,8:117.
[2]林小瑞.C2C网上购物顾客满意度影响因素分析[J].山西科技,2011,5:17-22.
本文网址:http://www.sxsky.net/jingji/tzjj/444553.html
[3]查金祥,王立生.网络购物顾客满意度影响因素的实证研究[J].管理科学,2006,1:50-58.
[4]Philip Kotler.Marketing Management[M].Prentice Hall,2000:324-325.
[5]Neil A.Man.The Value of different Customer Satisfaction and Loyalty Metrics in predicting Business Performance[J].Marketing Science,2006:426-439.
[作者简介]黄锐（1985-）,安徽舒城人,安徽工商职业学院助教,合肥工业大学研究生在读,研究方向：高等教育、国际物流.
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