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電子商務環境中服務質量丈量標準的實證研究
摘要:學術界對網絡企業是否可采用傳統的服務質量屬性模型計量顧客感知的服務質量一直未能達成共叫。文章以網絡書店的顧客為研究對象進行了一次實證研究。數據分析結果表明:傳統服務質量屬性模型SERVQUAL對網絡企業也是適用的。關鍵詞:服務質量;SERVQUAL量表;可靠性分析;有效性分析
一、 研究目的
服務質量治理是企業治理的核心內容。優質服務可進步顧客滿足程度,增強顧客的忠誠感,而劣質服務會迫使顧客改購競爭對手的產品和服務。要做好服務質量治理工作,企業應深進了解顧客根據哪些服務屬性評估服務質量。
近年來,越來越多的顧客開始網上購物。但是,與傳統購物方式不同,在網上購物過程中,顧客看不見營業員,無法估量網上商店或網上辦事處的規模,既看不見也摸不著商品。他們只能根據網絡企業展示的產品圖像和服務承諾,作出購買決策。因此,顧客如何評估網絡企業的服務質量越來越受到企業界和學術界的重視。目前,學術界對網絡企業服務質量理論的研究仍處于起步階段。固然國內外一些學者通過實證研究,提出了一些新的網絡企業服務質量屬性,設計了一些網絡企業服務質量量表,但學術界對這些量表的普遍適用性尚未形成共叫。因此,我們試圖通過本次研究,進一步探討網絡企業顧客會根據哪些服務質量屬性,評估企業的服務質量。
二、 服務質量屬性的研究綜述
自20世紀70年代以來,國內外企業治理研究職員對服務質量屬性進行了大量研究。1988年,美國學者潘拉索拉曼等人編制了一個22個項目組成的服務質量量表(SERVQUAL量表),從可靠、有形證據、移情、可信、敏感等五個方面計量顧客感知的服務質量(Parasuraman,Zeithaml和Berry,1988)。盡管國內外服務治理學術界對SERVQUAL的維度仍存在一些爭論,但是,在現有的服務治理文獻中,該量表還是國內外企業治理學術界最常使用的服務質量量表。
近年來,國內外企業治理學者開始探討網絡企業服務質量屬性及其計量方法。他們的研究成果深化了電子商務理論,拓寬了服務質量治理理論研究范圍。然而,學術界對網絡企業是否可采用傳統的服務質量屬性模型計量顧客感知的服務質量,對網絡企業服務質量屬性的維度、網絡與傳統服務質量屬性的異同仍未形成共叫。美國著名服務治理學者隋塞莫爾等人指出,企業治理學術界對網絡企業服務質量屬性仍應進行深進的研究(Zeithaml,Parasuraman和Malhotra,2002)。此外,在現有文獻中,企業治理學術界探討網絡企業服務質量屬性的實證研究基本上都是在歐美國家完成的。除港臺學者之外,我國企業治理學者極少對網絡企業服務質量屬性進行實證研究,也就無法判定歐美學者的研究成果對我國網絡企業是否適用。我們以為,我國企業治理學術界也應深進探討網絡企業服務質量屬性模型,以便適應我國電子商務發展的需要。
芬蘭學者李蘭德(Veronica Liljander)等人以為,在網絡企業服務質量屬性研究工作中,企業治理學術界既不應完全照搬,也不應完全拋棄SERVQUAL等傳統服務質量屬性模型(Liljander等,2002)。根據李蘭德等人的觀點與國內外大多數學者實證研究方法,在本項研究中,我們以SERVQUAL的5個維度為基礎,結合電子服務的特點,對SERVQUAL計量項目進行調整和修正,試圖對我國網絡企業顧客如何評估服務質量進行實證研究。
三、 調研過程
我們參照國外企業治理學者的經驗,選擇網絡書店的顧客作為調查對象,并在文獻研究的基礎上,設計了調查問卷。我們對SERVQUAL計量項目進行了適當的增刪和修改,編寫了24個計量項目,從有形證據、可靠、敏感、可信、移情等五個方面,計量網絡書店顧客感知的服務質量。問卷中各個計量項目均采用李科特七點標準。
我們采用方便樣本,對一家網絡書店的顧客進行了問卷調查,收回有效問卷939份,問卷回收有效率為52.2%。其中,女性顧客占56%,年齡在35歲以下的顧客占86.6%,月收進在4 000元以下的顧客占86.8%,高中以上學歷的顧客占95.3%。
四、 研究結果
1. 數據可靠性分析。在確認性研究階段,各個計量標準的內部一致性系數(Cronbach α值)在0.72與0.94之間,表明我們的數據相當可靠。
2. 主成分分析。我們使用SPSS 12.0軟件,采用正交旋轉方法,對計量顧客感知的服務質量的24個變量進行主成分分析。主成分分析結果表明,網絡企業的服務質量包括有形證據、可靠、敏感、可信、移情等五個特征值大于1的主成分。這五個主成分共解釋了64.8%的方差(見表1)。
3. 確認性因子分析。為了進一步檢驗網絡企業顧客感知的服務質量的維度,我們使用LISREL 8.52軟件,對顧客樣本中的24個服務屬性質量變量進行確認性因子分析。確認性因子分析結果表明,所有指標在各自計量的概念上的因子負載都高度明顯,即各個服務質量計量項目有較高的會聚有效性,能較好地計量各類服務質量屬性。
我們根據美國學者巴格茲和菲里普斯的觀點,對五類服務屬性質量變量進行十組比較分析,分別做兩次確認性因子分析,檢驗五類服務屬性質量的判別有效性(Bagozzi和Philips,1982)。我們把兩類服務屬性質量的相關系數固定為1.0之后,模型與數據的擬合程度明顯降低,△χ2值在135.60與179.21之間(△df=1),都是高度明顯的。這一分析結果表明,五類服務屬性質量有較高的判別有效性,即五類服務屬性質量是五個不同的概念。
確認性因子分析結果表明,盡管△χ2值高度明顯,AGFI值為0.87,RMSEA值為0.068,但NFI、NNFI、CFI、GFI、IFI、RFI等指標均大于0.90,表明這個計量模型與數據的擬合程度是可以接受的。
4. 二階因子分析。我們使用LISREL 8.52軟件,對顧客樣本的五類服務屬性質量變量進行二階因子分析。二階因子分析結果表明,χ2=1 076.40(247個自由度),GFI值為0.89,AGFI值為0.87,RMR值為0.040,RMSEA值為0.067,NFI、NNFI、CFI、IFI、RFI等指標均大于0.90,表明五類服務屬性質量與“服務質量”二階因子之間的相關系數都是明顯的,二階因子分析模型與數據的擬合程度是可以接受的,說明五類服務屬性質量是“服務質量”的五個一階因子。
根據上述主成分分析、確認性因子分析和二階因子分析結果,我們以為,SERVQUAL模型的五類服務屬性質量也是網絡企業服務質量的重要屬性。
五、 討論與結論
國內外企業治理學術界對網絡企業是否可使用SERVQUAL等傳統服務質量屬性模型,計量顧客感知的服務質量仍存在不少爭論。在本次研究中,我們根據定性研究和探測性研究結果,在改編SERVQUAL量表之后,向網絡書店顧客收集數據。我們的數據分析結果表明,這個模型的五類服務質量屬性是網絡企業服務質量的重要屬性,即有形證據、可靠、可信、敏感、移情等五類傳統服務質量屬性也是五類重要的網絡企業服務質量屬性。
因此,我們贊成李蘭德等人的觀點:在網絡企業服務質量理論研究中,企業治理學術界既不應完全照搬也不應完全否定SERVQUAL等傳統服務質量屬性模型。在現有的文獻中,大多數企業治理學者根據電子服務的特點,在SERVQUAL量表的基礎上,增加某些計量項目,或合并SERVQUAL某些維度的計量項目,計量一個新的質量維度,或將SERVQUAL某個維度的計量項目一分為二,計量兩個新的質量維度。盡管他們識別的網絡企業服務質量屬性與傳統服務質量屬性的維度并不相同,但他們計量這些維度的項目與SERVQUAL的計量項目都非常相似。
我們以為,網絡企業要進步網站的服務質量,就應努力進步網站的網頁設計質量,關心顧客的需要和利益,設身處地為顧客著想,保護顧客的個人隱私,為顧客提供及時、正確、可靠的服務。
本研究的結果可為網絡企業治理者進步和改進服務質量提供鑒戒,但是,在本項研究中,我們采用方便樣本,向網絡企業顧客收集數據,我們的樣本可能缺乏代表性。我們根據SERVQUAL模型編寫了一個新的服務質量量表,并在網絡書店對這個量表進行了初步的實證檢驗。但這個量表對其他企業是否適用,有待學術界進一步檢驗。
參考文獻:
1.Parasuraman,A.,Valarie A.Zeithaml,and Leonard L.Berry.SERVQUAL:A Multiple—item Scale for Measuring Service Quality.Journal of Retailing,1988,64(1):12-40.
2.Zeithaml,Valarie A.,A.Parasuraman,and Arvind Malhotra.Service Quality Delivery through Web Sites:A Critical Review of Extant Knowledge.Journal of the Academy of Marketing Science,2002,30(4):362-375.
3.Liljander,Veronica,Allard C.R.van Riel,and Minna Pura.Customer Satisfaction with E—services:The Case of an Online Recruitment Portal.Working Paper.University of Maastricht,2002.
4.Bagozzi Richard P.,and Lynn W.Philips.Representing and Testing Organizational Theories:A Holistic Construct.Administrative Science Quarterly,1982,27(3):459-489.
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