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基于因子分析的菜鸟驿站顾客满意度研究

来源: 树人论文网发表时间:2020-10-13
简要:摘要:随着物流快递业务的迅猛发展,菜鸟驿站对社区及高校的不断渗入,极大地提高电商物流的效率。为深入研究菜鸟驿站顾客满意度的相关影响因素,为相关市场策略提供参考依据

  摘要:随着物流快递业务的迅猛发展,菜鸟驿站对社区及高校的不断渗入,极大地提高电商物流的效率。为深入研究菜鸟驿站顾客满意度的相关影响因素,为相关市场策略提供参考依据,本文基于因子分析理论开发了菜鸟驿站顾客满意度量表。先通过文献回顾、焦点小组和开放式讨论等形成问卷初始条目池,基于最大差异抽样抽取了50位被调研者进行量表的预测试,并形成了量表初稿。再通过方便抽样抽取了320名对象进行信效度检验,结果表明问卷信效度良好,可作为相关研究的评价工具。

中国商论

  本文源自中国商论,2020(19):81-83.基金:无锡科技职业学院校级科技项目(RG18038),项目名称:基于因子分析的无锡科院菜鸟驿站满意度研究《中国商论》(旬刊)创刊于1992年,由中国商业联合会主办。在宏观层面上,依靠商务部、中国商业联合会、地方政府、相关研究机构、知名院校、中外咨询机构等,为读者提供有关商贸发展的政策解读、产经分析、市场潮流、实用信息和投资指南。在微观层面上,面向中外商业流通企业,现阶段特别集中报道和分析流通产业的主体――中国零售业的发展和前沿问题,深入购物中心、百货店、各类超市、连锁店、专卖店、专业店、量贩式、家居建材店、便利店仓储会员店、厂家直销、网上商店等20多个零售业态,以“卖场、卖家、卖点”为题材,探讨中外零售企业的经营理念和商业模式,分享优秀店家的实践经验和创新成果;同时,也为政府和学界提供决策和理论参考。

  在互联网飞速发展的时代,电商行业借助互联网的春风绽放出勃勃生机。2008年至今,电子商务进入爆发式增长阶段,有效地带动了制造业、物流快递、移动支付、互联网等产业的发展。网络经济的飞速发展表现在以下三个方面:(1)网民规模持续增长,截至2017年12月,我国网民普及率高达55.8%,规模达到7.72亿,超过亚洲和全球的平均水平[1]。(2)网络购物用户快速增长。2017年,我国网络购物用户规模达到5.33亿人次,较2016年增长14.3%,占网民总体的69.1%。(3)电子商务规模持续扩大。据国家统计局电子商务交易平台调查显示,2017年全国电子商务交易额达29.16万亿,同比增长11.7%[2]。

  2013年5月菜鸟网络成立,股东有阿里巴巴、银泰、复星、富春投资、顺丰和三通一达等。2014年8月“天猫服务站”与“阿里巴巴服务站”正式升级为“菜鸟驿站”。作为菜鸟网络五大战略方向之一,其面向社区和校园建立高效的物流服务平台,为网购用户提供包裹代收服务,致力于为消费者提供多元化的最后一公里服务。2018年7月11日,国家邮政局发布的《2017年快递市场监管报告》显示[3],2017年中国快递业务量达到400.7亿件,同比增长28%,约占据世界份额的40%,连续4年稳居世界第一。2017年快递业务量达87.8亿件,对全球快递增长贡献率超过50%。

  电子商务的飞速发展给物流行业带来了巨大的机遇和挑战。机遇在于电子商务相关需求已成为其业务的主要来源,促进其不断快速发展,带动了菜鸟网络的营业额不断上涨。但物流相关投诉案件也频繁发生。较差的服务逐渐降低了顾客对于特定物流服务的信任,物流满意度甚至决定了整个网络购物的发展。

  作为电子商务的重要一环,对菜鸟驿站的相关研究逐渐受到重视,包括配送模式、网络优化、发展策略等。但菜鸟驿站顾客满意度的相关研究尚未出现,填补相关研究空白具有较高意义。本研究旨在编制具有良好信度和效度的菜鸟驿站顾客满意度量表,为物流企业满意度相关研究提供评价工具。

  国内外学者针对不同行业的满意度均作了相关研究。如TijanaRadojevic等(2018)通过客户评价考察商务旅行与酒店服务满意度之间的关系[4]。还有通过建立数据分析模型得出分析结果进而探讨行业的趋势或对策,如MohsenFarhadloo等(2016)通过互联网收集了大量关于产品和服务的顾客评价文本资料,从而进行情感分析,再基于贝叶斯方法对客户整体满意度进行建模研究[5]。MohammedIsmailEl-Adly(2018)采用结构方程模型研究了在酒店背景下通过顾客感知价值的自我满足、美学、价格、声望、交易、享乐和品质七个维度对顾客满意度和忠诚度的影响[6]。付鸿彦等(2018)针对403家上市制造业公司采用最小二乘法进行了实证调查,结果显示战略型企业社会责任与客户满意度,以及企业财务绩效之间存在相关性,其中客户满意度起到中介作用[7]。

  RaoS等(2011)在电商环境下建立e-LSQ模型研究了物流服务质量及服务价格对客户满意度、忠诚度的影响[8]。LtifiMoez等(2015)以顾客愉悦为中介变量,研究商品零售业中物流服务质量对顾客满意度的影响[9]。王成等(2015)通过问卷调查的方式进行了校园快递满意度研究,分析并发现校园快递服务的症结,提出服务优化的建议和方案[10]。同年夏彩云(2015)对快递物流企业满意度的影响因素进行了研究,但顾客满意度维度只有两个条目[11]。因此,对顾客满意度不同维度进行系统回顾、发展和验证亟待开展。

  1、研究方法

  1.1文献回顾

  本研究通过中国知网、万方、WebofScience、谷歌学术等中英资源库,以满意度、物流为主题词进行了文献检索,以物流行业为研究对象,按照客户服务(CustomerService,CS)、服务质量(ServiceQuality,SQ)、服务安全(ServiceSecurity,SC)、行为忠诚(BehaviorLoyalty,BL)等维度构建整理了菜鸟驿站顾客满意度评价所用条目。

  1.2开放式讨论

  本文选择无锡科技职业学院菜鸟驿站、食堂和图书馆门口5个人流量比较密集的地点,按照菜鸟驿站使用频次高中低分别招募了10名小组成员。每位小组成员充分列举影响自己菜鸟驿站使用满意度的可能因素,与文献回顾整理形成的条目,按照客户服务、服务质量、服务安全、行为忠诚四个维度进行分类汇总,形成条目池。

  1.3焦点小组

  邀请统计学2名、物流管理学2名、心理学2名共6名专家,对所有条目进行重要性评价,以1~5分评分。分别表示“不重要”“比较不重要”“一般”“比较重要”和“非常重要”。选择平均分数大于3的条目予以保留。同时专家就条目语言表达的简洁性、内容的准确性、条目之间的逻辑关系是否紧密等问题展开了讨论修改,形成了菜鸟驿站顾客满意度量表初稿。

  1.4统计分析

  因子分析又称为因素分析,是采用降维的方式通过寻找到对原始变量解释度高的公共因子,用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系,即将相关比较密切的几个变量归于同一类中,每一类变量就成为一个因子,以较少的几个因子反映原资料的大部分信息。

  在进行因子分析前,需要先选择少数样本数进行预试分析,以了解问卷设置是否合理。通过预试分析可以删除未达显著的题目。依据LoisOksenberg等在《NewStrategiesforPretestingSurveyQuestions》文中曾提及预试样本数在25~75个为宜[12],所以本文选择了50个样本,运用SPSS24.0软件针对2018年调查数据进行预试分析,形成第一版量表。

  2、研究结果

  2.1条目确定

  以无锡科技职业学院的师生为调研对象,通过文献回顾和开放式讨论,汇总现有研究中满意度相关条目和开放式讨论所列举条目,共得到了条目18条。经焦点小组讨论18个条目全入选菜鸟驿站客户满意度量表初稿。根据研究假设,针对菜鸟驿站顾客满意度的客户服务、服务质量、服务安全、忠诚四个维度进行了条目归纳(见表1)。18个条目均为选择题,采用了李克特(Likert)七级量表1~7分进行衡量,依次分别为“非常不满意”“比较不满意”“不满意”、“一般”“比较满意”“满意”“非常满意”。

  2.2项目分析

  如表2所示,针对客户服务维度8个条目的项目分析结果均显著(t>1.96,P<0.001),说明客户服务维度各条目鉴别力良好,提示8个条目都要保留。同理,服务质量、服务安全、忠诚度三个维度的各个条目也进行了项目分析,结果表明:量表初稿的条目均应予以保留。

  表1菜鸟驿站客户满意度量表的结构与含义

  表2项目分析结果

  表3信度、收敛效度与区别效度分析表

  2.3因子分析

  有相关研究指出,因子分析样本数与观察变量数的比例至少为10∶1至15∶1。因此,本研究发放了320份调查问卷,实际回收298份,回收率为93.1%。通过数据双录入核查后进行了探索性因子分析,进一步确认量表维度和条目的有效性。再针对调查结果进行信度、收敛效度和区别效度检验。当因素个数不明,维度名称也未知时,大多数用于问卷开发,应采用探索式因子分析。

  验证式因子分析是由研究者根据专业理论和经验提出若干个假设的公共因子,再根据样本数据检验模型的合理性并估计有关参数,本问卷已事先设定四个维度,因此宜采用验证性因子分析。验证式因子分析结果表明,KMO取样适切性量数为0.959,说明非常适合进行因子分析。巴特利特球形度检验P<0.001。Hair认为减少40%以内的讯息是可以接受的。分析后成分矩阵中每道题目的因子载荷量均大于0.5,总方差解释能力中累计讯息损失约为27%,均在合理范围内,因此保留全部条目。

  2.4信度、收敛效度和区别效度分析

  首先,通过一致性检验对四个维度进行信度分析;其次将维度的所有题目取平均值用来代表该维度作为后续分析的条目进行相关分析。收敛效度主要参考平均变异数抽取量(AverageVarianceExtracted,AVE),表示维度对题目的平均解释能力;最后将AVE的开根号值与其他维度值比较进行区别效度分析。如表3所示,描述性统计量总共有298个样本,各维度Cronbach'sɑ均大于0.7,平均方差萃取量均大于0.5,符合Hair建议的信度大于0.7,AVE值大于0.5的标准,代表维度具有信度和收敛效度[13]。AVE值基本大于其他维度,说明各维度间区别效度良好。

  3、结语

  目前国内外均有学者对物流行业满意度进行研究,但快递行业满意度量表尚未有明确标准。本次调研基于因子分析法,以无锡科技学院菜鸟驿站为研究对象,开发了菜鸟驿站顾客满意度量表。量表的客户服务、服务质量、服务信任、行为忠诚四个维度信效度良好,为快递行业顾客满意度提供了有价值的理论参考与应用。

  参考文献:

  [1]中国互联网信息中心.中国互联网络发展状况统计报告[EB/OL].

  [2]蔡卓男.全国电子商务2017交易额同比增长11.7%[N].济南日报,2018-03-02.

  [3]中华人民共和国国家邮政局.2017年快递市场监管报告[EB/OL].

  [7]付鸿彦,任国升,廉晓洁.战略型社会责任与企业财务绩效的实证研究--基于客户企业社会责任满意度的中介效应[J].会计之友,2018(24).

  [10]王成,陈逸琪,袁佳雨.高校园内快递满意度及服务优化探讨[J].现代物业·现代经济,2015(03).

  [11]夏彩云.快递物流企业顾客满意度研究[J].铁道运输与经济,2015(07).