何雪萍

（天津大學管理與經(jīng)濟學部，天津 300072）

全渠道零售企業(yè)服務質(zhì)量測量量表研究

何雪萍

（天津大學管理與經(jīng)濟學部，天津 300072）

如今，零售行業(yè)已悄然步入了全渠道時代。本研究關注消費者在全渠道購物體驗過程中與企業(yè)的各個互動接觸點，充分考慮全渠道零售業(yè)務具有的新特色，基于以往相關研究成果并結合質(zhì)性研究和實證研究方法，構建出一個全渠道零售服務質(zhì)量測量量表，包括七個維度：店面外貌、員工互動、功效性、美觀設計、安全性、整合性、物流滿足。結果表明所有的維度對消費者的滿意度和忠誠度都有著顯著的積極影響，其中整合性這一維度的影響最大。本文不僅擴展了服務質(zhì)量和全渠道零售領域的研究，而且為全渠道零售企業(yè)制定合理的服務管理政策以提高其服務質(zhì)量提供了指導。

全渠道零售；服務質(zhì)量；測量構建；整合性

1 引言

如今，移動互聯(lián)網(wǎng)技術和智能終端的普及潛移默化地改變著消費者的行為和心理預期，從而促使零售環(huán)境發(fā)生了巨大的變化。一種新的零售模式興起，被稱為“全渠道零售”，其含義為：企業(yè)采取盡可能多的零售渠道類型進行組合和整合（跨渠道）銷售的行為，以滿足顧客購物、娛樂和社交的綜合體驗需要，這些渠道類型包括有形店鋪和無形店鋪，以及信息媒體（網(wǎng)站、呼叫中心、社交媒體、Email、微博、微信）等。對零售商而言，這個概念的本質(zhì)與它同時通過數(shù)字與非數(shù)字技術的優(yōu)勢來與消費者接觸交互的能力有關，實施全渠道戰(zhàn)略是為了讓消費者有一個“無縫的”體驗。對于消費者而言，真正的全渠道體驗意味著一次購物交易可以跨越多個渠道。他們可以根據(jù)自身的需求和偏好在其購物過程的每個階段自由穿梭于各個可用的渠道。實際上，在北美和歐洲的零售行業(yè)中，全渠道零售已經(jīng)不再僅僅是一個流行詞，在一些企業(yè)比如西爾斯百貨、沃爾瑪超市、梅西百貨里，全渠道零售策略已經(jīng)得到了全面的實施。在中國，一些大型的零售企業(yè)，比如蘇寧、王府井百貨、銀泰百貨，也開始進行渠道轉型，為消費者提供全渠道購物體驗。零售行業(yè)進入了全渠道時代。

零售商想要在市場中獲得競爭優(yōu)勢，必然需要提供優(yōu)質(zhì)的服務來滿足消費者的需求。Heskett和 Schlesinger 1994年提出的經(jīng)典服務利潤價值鏈理論指出：好的服務能夠提高顧客滿意度和忠誠度，最終能促使企業(yè)實現(xiàn)利潤的增長。所以，全渠道零售企業(yè)要想獲取較高的經(jīng)濟效益，在激烈的市場競爭中處于不敗之地，提高服務質(zhì)量可作為一種重要手段。一直以來服務質(zhì)量是各個服務行業(yè)研究的熱點，目前學者們已經(jīng)對傳統(tǒng)零售服務質(zhì)量、網(wǎng)絡零售服務質(zhì)量進行了充分研究。與傳統(tǒng)零售和網(wǎng)絡零售相比，全渠道零售不僅強調(diào)渠道的多樣化，而且更強調(diào)各個渠道的無縫融合，現(xiàn)有的服務質(zhì)量評價不再適合于全渠道環(huán)境。另一方面，全渠道零售領域里，目前大量的研究都是從運營管理的角度聚焦于全渠道背景下企業(yè)的機遇、挑戰(zhàn)以及建設性的市場策略等。然而，關于全渠道零售背景下的服務質(zhì)量量表研究卻很有限。為了彌補該領域的這一理論研究空缺，本文力圖揭示全渠道零售企業(yè)服務質(zhì)量的構成要素并構建出相應的測量量表。為今后全渠道零售服務質(zhì)量的相關研究提供理論基礎，并為全渠道企業(yè)制定和改善服務管理策略提供一定的科學依據(jù)。

2 文獻回顧

傳統(tǒng)實體和虛擬零售背景下的服務質(zhì)量量表已被許多學者研究。最早的傳統(tǒng)服務質(zhì)量測量量表形成于服務差距模型,稱為SERVQUAL，它已經(jīng)被廣泛應用于各個服務領域。通過對SERVQUAL進行修改，Guriy(1992) 等人提出了專門測量傳統(tǒng)零售商店服務質(zhì)量的量表包括：商品分類、在店里員工可接觸交互性、個人與員工的互動服務、店鋪交易過程可靠性、有形、店鋪服務策略的可靠性和價格等七個維度。接著，Dabholkar (1996)等人提出并驗證了一個適合測量提供多種服務和商品的零售店業(yè)務的服務質(zhì)量量表，簡稱RSQS，包括五個方面的零售商店服務質(zhì)量：實體方面、可靠性、個人互動、解決問題和政策?？偟膩碚f，這些對傳統(tǒng)服務質(zhì)量的測量似乎更傾向于強調(diào)與服務相關聯(lián)的實體設施的屬性以及在服務提供過程中的個人互動(客戶和服務提供者之間的人際互動)。

隨著信息技術不斷進步，許多公司開始采取各種自助服務技術，這些自助服務使得消費者購物時不再需要員工的幫助。在早期，網(wǎng)站或互聯(lián)網(wǎng)是用來為消費者提供服務的最主要的自助服務渠道，許多學者又開始了對電子服務質(zhì)量的評價研究， Zeithaml(2000)等人第一次提出電子服務質(zhì)量：利用網(wǎng)站促進高效和有效的購物，購買和交付。學者們相繼開發(fā)出了各種各樣的電子質(zhì)量測量量表。主要分成兩種：第一種強調(diào)服務網(wǎng)站的信息或者系統(tǒng)的特點，比如Yoo 和 Donthu (2001) 的SITEQUAL 量表，Aladwani 和 Palvia(2002)的網(wǎng)站感知質(zhì)量量表，Barnes 和 Vidgen (2002) 的WebQual量表，Loiacono (2002)等人的 WebQual?量表和Kim(2004)等人的零售網(wǎng)站質(zhì)量量表等等；第二種考慮的范圍更加廣泛，從整體考慮電子零售商的基本角色和整個在線的服務，從不同的視角同時強調(diào)了系統(tǒng)和服務兩方面的特性。比如Janda (2002)等人提出的互聯(lián)網(wǎng)零售服務質(zhì)量（IRSQ）量表，Wolfi nbarger 和 Gilly(2003) 的eTailQ量表，Parasuraman (2005) 等人的E-S-QUAL 量表和 E-RecSQUAL 量表, Bauer (2006)等人的 eTransQual 量表，Collier(2006)等人的電子零售服務質(zhì)量（E-Retailing service quality）量表，Cristobal (2007)等人的PeSQ scale，以及最近Ding和 Sheng(2011) 提出的e-SELFQUAL量表。

總之，實體環(huán)境尤其是虛擬環(huán)境下的服務質(zhì)量研究不勝枚舉，相比之下全渠道零售環(huán)境下的此類研究甚是匱乏。在全渠道零售環(huán)境下，消費者會在搜索產(chǎn)品信息、購買產(chǎn)品、獲取服務支持的過程中觸動多個服務接觸點。他們可以在一次性購物中根據(jù)個人的偏好選擇一個既定的零售商提供的所有渠道，并在各個渠道間自由穿梭，這些渠道包括實體渠道(如零售商店,體驗店)和虛擬渠道（如，互聯(lián)網(wǎng)，自助交互設備，移動應用客戶端等)。它們既各自具有不同的服務功能又相輔相成，使得消費者可與零售渠道充分互動。相比傳統(tǒng)零售和網(wǎng)絡零售，顧客對全渠道零售商的服務感知的形成更加復雜，更難測評。因此，在了解了零售服務質(zhì)量研究現(xiàn)狀和對全渠道零售有一個整體認識的基礎上，我們希望通過實證研究構建并驗證一個全渠道零售服務質(zhì)量測量量表。

3 測量量表的構建

3.1 量表構成維度擬建

為了詳盡地了解消費者的全渠道零售感知服務質(zhì)量，本文通過文獻回顧和在全渠道零售企業(yè)商店進行現(xiàn)場觀察，對消費者進行一對一深度訪談。采用內(nèi)容分析法，我們最終提煉出能反映全渠道零售服務質(zhì)量的7個維度，分別為：店面設置，員工互動，功效性，美觀設計，隱私性/安全性,整合性，物流滿足。以下我們將詳述這七個維度:

店面形象：描述的是實體店的一般外貌設計和店內(nèi)設施設備的特點。在傳統(tǒng)零售環(huán)境下，商店的外貌和公共設施經(jīng)常被認為是衡量消費者整體感知服務質(zhì)量的重要指標。在全渠道零售環(huán)境下，實體店可作為線上渠道的重要補充，店內(nèi)應用了更多的新技術，更多人性化的體驗區(qū)和休閑區(qū)可能會帶給消費者不一樣的店內(nèi)體驗。

員工互動：反映的是在人與人的互動的過程中(無論是在實體店中面對面的直接接觸，還是通過電話或網(wǎng)絡的間接接觸過程中)，零售商服務人員對消費者的服務態(tài)度和水平。在傳統(tǒng)零售環(huán)境中，消費者對服務質(zhì)量水平的評判大部分取決于員工的服務表現(xiàn)。在網(wǎng)絡零售環(huán)境下，通過虛擬平臺的人員互動也會影響消費者的服務質(zhì)量感知。

功效性：是關于零售商虛擬渠道的連接速度和使用的容易程度。技術的易使用性會使消費者感覺舒適，因而會影響其對零售商虛擬渠道服務的感知。另外，當消費者在線購物時，信息的代表性和引導性能影響他們對虛擬渠道的信任，信息的有序性和易獲得是消費者在線購物的重要原因。

美觀性：涉及到零售商虛擬渠道的吸引性，排版的創(chuàng)意。美觀的界面會給消費者帶來愉快的視覺感受，網(wǎng)站的美觀性被視為線上零售服務質(zhì)量的重要元素。成功的虛擬渠道美觀設計能加強消費者的忠誠度。

安全性：是關于零售商虛擬渠道的安全程度和對消費者個人信息、財產(chǎn)信息的保護力度。消費者通過虛擬渠道購物時往往會擔心個人信息被泄露給其他機構，而導致垃圾郵件、電話銷售的泛濫或信用卡財產(chǎn)安全隱患，因此他們對零售商虛擬渠道服務質(zhì)量的評價很大程度上受到他們對安全性的感知的影響。近期，中國消費者協(xié)會指出，網(wǎng)絡信息泄露事件頻發(fā)，隨著移動定位服務和第三方支付在移動商務中的廣泛應用，消費者們對隱私安全問題更加敏感。對隱私安全的擔心甚至會打消一些消費者在線購物或消費的念頭。

整合性：代表了零售商結合他所擁有的所有服務渠道來為消費者提供優(yōu)質(zhì)的“無縫”體驗的能力。如今，顧客不再滿足于零售商經(jīng)營的獨立的銷售渠道,而是期望一個一致的、統(tǒng)一的、集成的服務和購物體驗。消費者想要在一個既定的零售商提供的所有替代渠道中進行選擇。如果這些購物渠道被各自單獨使用，那么消費者們僅僅只能分別體驗到單個渠道的益處。在全渠道環(huán)境下，消費者更喜歡在其購物過程中的不同階段自由穿梭于不同渠道來獲取服務。當他們跨越不同的渠道時，自然會對比在各個渠道的購物感受，于是他們對服務質(zhì)量的判斷就在這個比較的過程中產(chǎn)生了,任何感知上的差異都會增加他們的沮喪和失望，最終導致對服務質(zhì)量的負面評價。因此，整合性應該被視為影響消費者對全渠道服務評價的一個至關重要的因素。

物流滿足：涉及到對產(chǎn)品描述、訂單的準確性、物流的及時性以及產(chǎn)品的包裹的完好程度。當消費者在網(wǎng)上購物時，他們不僅會評價線上網(wǎng)站提供的那些服務，還會評價線下的一些支持服務,如訂單執(zhí)行和交付。作為交易的結果，訂單滿足被認為是影響消費者感知整體服務質(zhì)量的關鍵，如果零售商未能履行訂單交付的承諾，消費者可能會產(chǎn)生負面反應。

3.2 量表初始指標的產(chǎn)生

初始測量指標來源于已有文獻和消費者訪談內(nèi)容，為了確保初始測量量表的表面效度和內(nèi)容效度，首先我們邀請了6名從事服務質(zhì)量管理研究方向的博士生和研究生對初始測量題項進行判斷，向其解釋本研究涉及的相關概念以及各個維度的含義，請他們將60個初始測量題項歸類到7個維度中。修改或刪除對應關系模糊的題項和含義相似的題項。之后我們向2位從事全渠道零售業(yè)務的管理者和顧問尋求意見，對維度劃分以及各題項與維度的對應關系進行再次判斷，并選擇了15名具有全渠道購物經(jīng)歷的研究生進行了預調(diào)查。根據(jù)他們的反饋和建議，我們進一步對初始量表進行了精煉和修正，確保所有的測量指標都簡單易懂并符合全渠道零售的背景。最終本研究產(chǎn)生了38個測量服務質(zhì)量的指標，7個維度，詳情見表1。

表1 測量量表的初始測量題項

3.3 調(diào)查樣本和數(shù)據(jù)收集

本研究將上述測量題項放在問卷中，每個題項采用Likert 5 級量表進行評分，分值從1分（非常不同意）到5分（非常同意）。為了甄別出被調(diào)查者是否具有全渠道購物經(jīng)歷，確保樣本具有代表性，我們選擇了國內(nèi)一個具有代表性的已實施全渠道模式的零售企業(yè)作為調(diào)查點，通過商場攔截的方式尋找調(diào)查對象。我們在問卷的開頭對“全渠道零售”進行了描述, 讓所有的參與者對此有一個大致概念，并詢問他/她最近六個月內(nèi)是否在這家全渠道零售商有過全渠道購物經(jīng)歷。如果他/她的回答是肯定的，我們則要求他/她對其中一段經(jīng)歷進行簡單的描述，然后邀請他/她參與我們的調(diào)查。在這項研究中我們收集了280份問卷。排除部分關鍵數(shù)據(jù)丟失或所有問題被估計為相同分數(shù)的問卷共17份，最終保留263份，樣本有效回收率達94%。調(diào)查樣本的情況如表2所示。

表2 樣本概述

3.4 數(shù)據(jù)分析

根據(jù)Churchill (1979) 和 Gerbing和Anderson (1988)的研究指導，我們使用spss19和AMOS 22.0統(tǒng)計工具 ，通過探索性和驗證性因子分析來凈化和評估量表的信度和效度。

3.4.1 探索性因子分析

采用主成分分析法和方差最大正交旋轉方法對問卷中的38個問題進行了探索性因子分析，分析之前先進行KMO和Bartlett球檢驗，結果（KMO=0.930, P=0.000）表明樣本非常符合因子分析的要求。和 Wolfi nbarger 和Gilly(2003)一樣，我們按照以下三個原則考慮刪除部分指標；(1)在一個因子上的負荷小于0.5；(2)在多個因子上存在交叉負荷大于0.5；(3)在可靠性分析中，項目總相關性系數(shù)低于0.4。每刪除一個題項，重復一次探索性因子分析，最終刪除了DW4，DW5，ZH3這3個指標，以特征值大于1為評估標準提取出7個因子。根據(jù)質(zhì)性研究結果，將它們分別命名為：店面外貌、員工互動、功效性、美觀設計、安全性、整合性、物流滿足。所有指標在相應的因子上的負荷均大于0.5，校正的項目總相關性系數(shù)（CITC）在0.529到0.776范圍內(nèi)。這7個因子累計解釋方差變動為65.134%，表明量表具有良好的內(nèi)部一致性。表3展示了探索性因子分析結果。

表3 探索性因子分析結果

3.4.2 驗證性因子分析

為了更嚴謹?shù)卮_認量表的多維度結構，我們應用AMOS22.0對在探索性因子分析階段得出的維度進行了驗證性因子分析。結果顯示Chi-square/df為1.192, GFI值為0.885, AGFI值0.861, CFI值0.979, TLI值為0.977，IFI值為0.979，大于或接近建議的0.9的標準，RMSEA值為0.027小于0.08的標準,表明模型與數(shù)據(jù)的總體擬合程度良好。

3.4.3 信度檢驗

我們通過在探索性因子分析中得到的各主成分的Cronbach’s α 系數(shù)和在驗證性因子分析中得到的各潛變量組合信度(CR)值來評估我們開發(fā)出的七因子量表的信度。如表4所示，各主成分的Cronbach’s α 系數(shù)和潛變量組合信度(CR)值都高于0.7，表明該量表具有較高的可信度。

3.4.4 效度檢驗

(1) 結構效度

結構效度一般從收斂效度和區(qū)分效度兩方面評估。驗證性因子分析結果得出指標的標準化負荷大于或趨近于0.7，并在 P＜0.001 的條件下具有統(tǒng)計顯著性。如表4所示，各潛變量的平均方差提取量（AVE）都超出了0.5的建議值。因此，所有的潛變量都具有令人滿意的收斂效度。Fornell和Larcker(1981)提出：如果能夠確保每個潛變量的AVE的平方根值大于該潛變量及其他潛變量之間的相關系數(shù)，就能確保這個量表具有較好的區(qū)分效度。表5呈現(xiàn)出本文潛變量的AVE的平方根值均大于相關系數(shù)。綜上所述，所有的驗證結果表明,該量表具良好的結構效度。

(2) 律則效度

之前基于傳統(tǒng)零售環(huán)境、網(wǎng)絡服務環(huán)境的服務質(zhì)量研究，都從理論上提出或通過實證分析驗證了服務質(zhì)量對消費者滿意度和忠誠度有著積極正向的影響。同時，這些研究也表明了不同的服務質(zhì)量要素對消費者滿意度或忠誠度有著不同程度的影響。因此,我們通過多元回歸分析方法檢驗全渠道零售環(huán)境服務質(zhì)量的各個維度與消費者滿意度和忠誠度的關系，來證明我們所構建的量表的律則效度。測量消費者滿意度和忠誠度的指標來源于以往相關研究。消費者滿意度和忠誠度的測量量表分別包括 3個題項，具體內(nèi)容分別為“總的來說，我感覺在該商家的購物經(jīng)歷是愉悅的”，“總的來說，我對該商家提供的服務感到滿意”，“總的來說，我認為在該商家購物是一個明智的選擇”；“我會通過在線評價或虛擬社交平臺給予該商家好評”，“我將在虛擬社交平臺上或口頭向我的朋友推薦該商家”，“我將關注并會繼續(xù)光臨該商家并在他家購買商品”。滿意度的Cronbach’s α，AVE和CR值 分別為0.858，0.844，0.562，忠誠度的Cronbach’s α，AVE和 CR分別為0.848，0.810，0.530。在多元回歸分析中，我們使用正交因子得分作為自變量，因為它們能清晰地描述每個維度對解釋因變量的相對貢獻。先通過對自變量的方差膨脹因子（VIF）值進行檢測，結果顯示所有的VIF值都低于2，表明變量間不存在多元共線性。如表6所示，回歸分析結果顯示，量表中的七個維度對消費者滿意度和忠誠度都有著顯著的正向影響。其中，整合性的影響最大。表明量表具有良好的律則效度。

表4 信度和收斂效度分析結果

表5 區(qū)別效度分析結果

4 研究結論與啟示

本文從消費者體驗的角度出發(fā)，關注消費者在全渠道購物體驗過程中與企業(yè)的各個互動接觸點，結合質(zhì)性研究和實證研究的方法，構建、完善、檢驗得出一套具有較高信度和效度的全渠道零售服務質(zhì)量測量量表。并研究了服務質(zhì)量各維度對顧客滿意度和顧客忠誠度的影響機制，探求出影響顧客感知全渠道零售服務質(zhì)量的關鍵因素。最終的量表涵蓋了7個維度，分別為：店面形象，員工互動、功效性、美觀設計、隱私性/安全性、整合性、履行性/可靠性。而且我們的研究結果表明這七個服務質(zhì)量因素對消費者滿意度和忠誠度都有著顯著的正向影響。其中，整合性這一維度的影響最大，說明了在不同渠道下的“無縫”體驗是消費者對整個服務質(zhì)量感知的最主要組成部分。

從理論研究方面來說，零售行業(yè)已步入全渠道時代，與全渠道零售相關的研究雖如雨后春筍般出現(xiàn)。但這些文章絕大部分僅僅聚焦于全渠道背景下企業(yè)的機遇、挑戰(zhàn)以及建設性的市場策略等。另一方面，在服務質(zhì)量研究領域里，已存有大量關于傳統(tǒng)零售服務質(zhì)量、網(wǎng)絡服務質(zhì)量的研究。與傳統(tǒng)零售和網(wǎng)絡零售不同的是，全渠道零售不僅包括了實體渠道、電子商務渠道、移動商務渠道等多個渠道，而且強調(diào)各個渠道的無縫融合。然而在其背景下的服務質(zhì)量研究卻相當匱乏。本文對全渠道零售企業(yè)服務質(zhì)量測量量表的構建進行了研究，不僅補充和豐富了全渠道零售領域的研究，而且為零售行業(yè)服務質(zhì)量的進一步研究提供了一定的理論基礎。

從管理應用上講，全渠道策略被越來越多的零售商所接受。本研究對全渠道零售企業(yè)也具有一定的實踐指導意義。他們可以采用該量表來檢測其服務質(zhì)量現(xiàn)狀，從而挖掘出在服務方面可能出現(xiàn)的問題和薄弱環(huán)節(jié)。在全渠道機制下，消費者不僅重視所有渠道提供的服務，也注重各個渠道整合的方式。對于那些力圖改善企業(yè)服務質(zhì)量的管理者和打算全力實施全渠道服務策略的決策者，我們的研究結果建議他們可以從以下幾方面著手：（1）實現(xiàn)渠道的整合是創(chuàng)造一個好的全渠道體驗的第一步。全渠道整合策略的成功實施能夠潛在地提升顧客的購物體驗，同時也能影響顧客的態(tài)度和意愿，提升顧客的滿意度和忠誠度，從而刺激零售的銷售增長。管理者應該對所有渠道有一個整合的視角。通過加強渠道的組合和優(yōu)化跨渠道業(yè)務來為顧客提供一個統(tǒng)一且無縫銜接的跨渠道服務體驗是全渠道服務能夠成功的關鍵因素。（2）提升員工服務和自助服務對于促使顧客光臨也非常重要。在消費者購物體驗中，人際互動是非常重要的。在消費者與員工互動的過程中，員工服務的態(tài)度和行為與顧客的滿意度和忠誠度密切相關。因此，對于管理者來說，加強對員工的服務培訓是必要的。（3）在全渠道零售環(huán)境下，顧客會大量地接觸到一些數(shù)字技術媒介或虛擬渠道。人機交互過程中的服務要素，例如虛擬渠道的功效性、美觀設計、安全性，也會影響提高消費者的服務質(zhì)量感知，因此零售企業(yè)可以通過為顧客提供具有友好的視覺外觀、方便使用、搜索便捷、響應迅速、信息組織有序、能夠保護私人隱私和財產(chǎn)信息安全的虛擬渠道來加強其服務質(zhì)量。（4）在消費者看來，實體店仍然具有很強的吸引力。他們注重全渠道零售商實體店的店面形象，零售商可通過加強店內(nèi)的軟、硬件設施建設來加強消費者的購物體驗。（5）高效的訂單執(zhí)行是影響零售商成功的又一關鍵因素，訂單最終及時可靠傳遞能夠提高消費者的滿意度，進一步刺激顧客二次消費。因此全渠道零售商需要確保訂單的及時性和零損傷。

表6 律則效度分析結果

5 研究不足與展望

本研究還有一些不足之處，有待學者進一步地深入研究。主要包括以下幾方面：（1）本文只以一家知名全渠道零售企業(yè)的消費者作為調(diào)查對象，為了增加研究的普適性，后續(xù)研究可以選擇其他地域或全渠道零售企業(yè)為背景來驗證該量表的合理性。（2）全渠道零售行業(yè)在中國仍處于起步階段,本研究開發(fā)出的測量全渠道零售服務質(zhì)量的指標體系或多或少有些不完善。隨著零售模式的發(fā)展和渠道的日益多樣化，各個維度尤其是整合性這一維度的測量指標需要進一步擴充和驗證。（3）本研究未考慮服務補救是一個至關重要的元素。未來的研究可以進一步開發(fā)出涉及服務補救相關維度。（4）最后，本文僅通過評估量表對客戶滿意度和忠誠度的預測能力來驗證其理論效應，未來的研究可以使用該量表來探討全渠道零售服務質(zhì)量對顧客抱怨、承諾、信任或行為等其他因素的影響，更完整地了解服務質(zhì)量對市場的影響效果。

[1] 李飛. 全渠道營銷理論——三論迎接中國多渠道零售革命風暴[J]. 北京工商大學學報(社會科學版),2014,03:1-12.

[2] Rigby D. The future of shopping[J]. Harvard Business Review, 2011, 89(12): 65-76.

[3] Frazer M, Stiehler B E. Omnichannel Retailing: the merging of the online and off-line environment[C]//Global Conference on Business & Finance Proceedings. Institute for Business & Finance Research, 2014, 9(1): 655.

[4] Parsuraman A, Zeithaml V A, Berry L L. SERVQUAL: A multiple-item scale for measuring consumer perceptions of service quality[J]. Journal of retailing, 1988, 64(1): 12-40.

[5] Guiry M, Hutchinson W, Weitz B A. Consumers' evaluation of retail store service quality and its influence on store choice[J]. Univ. Florida, USA, 1992.

[6] Dabholkar P A, Thorpe D I, Rentz J O. A measure of service quality for retail stores: scale development and validation[J]. Journal of the Academy of marketing Science, 1995, 24(1): 3-16.

[7] Zeithaml V A, Parasuraman A, Malhotra A. Conceptual Framework for understanding e-service quality: Implications for future research and managerial practice[J].Working Paper, Report No. 00-115, Marketing Science Institute, Cambridge, MA.2000.

[8] Lazaris C, Vrechopoulos A, Katerina F, et al. Exploring the“Omnichannel” Shopper Behaviour[C]//AMA SERVSIG, International Service Research Conference, 13-15 June. 2014.

[9] Akter S, D’Ambra J, Ray P. Development and validation of an instrument to measure user perceived service quality of mHealth[J]. Information & Management, 2013, 50(4): 181-195.

[10] Park C H, Kim Y G. The Effect of Information Satisfaction and Relational Benefit on Consumer's Online Shopping Site Commitment[J]. Journal of Electronic Commerce in Organizations, 2006, 4(1):70-90..

[11] Wolfi nbarger M, Gilly M C. eTailQ: dimensionalizing, measuring and predicting etail quality[J]. Journal of retailing, 2003, 79(3): 183-198.

[12] Kim H, Fiore A M, Niehm L S, et al. Psychographic characteristics affecting behavioral intentions towards pop-up retail[J]. International Journal of Retail & Distribution Management, 2010, 38(2): 133-154.

[13] Akhter S H. Who spends more online? The influence of time, usage variety, and privacy concern on online spending[J]. Journal of Retailing and Consumer Services, 2012, 19(1): 109-115.

[14] Piotrowicz W, Cuthbertson R. Introduction to the special issue information technology in retail: toward omnichannel retailing[J]. International Journal of Electronic Commerce, 2014, 18(4): 5-16.

[15] Schramm-Klein H, Wagner G, Steinmann S, et al. Cross-channel integration–is it valued by customers?[J]. The International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, 2011, 21(5): 501-511.

[16] Sousa R, Voss C A. Service quality in multichannel services employing virtual channels[J]. Journal of Service Research, 2006, 8(4): 356-371.

[17] Rao S, Griffi s S E, Goldsby T J. Failure to deliver? Linking online order fulfi llment glitches with future purchase behavior[J]. Journal of Operations Management, 2011, 29(7): 692-703.

[18] Churchill Jr G A. A paradigm for developing better measures of marketing constructs[J]. Journal of marketing research, 1979: 64-73.

[19] Gerbing D W, Anderson J C. An updated paradigm for scale development incorporating unidimensionality and its assessment[J]. Journal of marketing research, 1988: 186-192.

[20] Nunnally J C, Bernstein I H. The assessment of reliability[J]. Psychometric theory, 1994, 3(1): 248-292.

[21] Fornell C, Larcker D F. Evaluating structural equation models with unobservable variables and measurement error[J]. Journal of marketing research, 1981: 39-50.

[22] Parasuraman A, Zeithaml V A, Malhotra A. ES-QUAL a multipleitem scale for assessing electronic service quality[J]. Journal of service research, 2005, 7(3): 213-233.

[23] Herhausen D, Binder J, Schoegel M, et al. Integrating bricks with clicks: retailer-level and channel-level outcomes of online–offl ine channel integration[J]. Journal of Retailing, 2015, 91(2): 309-325.

[24] Berry L L, Bolton R N, Bridges C H, et al. Opportunities for innovation in the delivery of interactive retail services[J]. Journal of Interactive Marketing, 2010, 24(2): 155-167.

[25] Schramm-Klein H, Wagner G, Steinmann S, et al. Cross-channel integration–is it valued by customers?[J]. The International Review of Retail, Distribution and Consumer Research, 2011, 21(5): 501-511.

[26] Cao L, Li L. The impact of cross-channel integration on retailers’sales growth[J]. Journal of Retailing, 2015, 91(2): 198-216.

[27] Ahn T, Ryu S, Han I. The impact of the online and offl ine features on the user acceptance of Internet shopping malls[J]. Electronic Commerce Research and Applications, 2005, 3(4): 405-420.

Study on Service Quality Measurement for Omnichannel Retail Enterprises

He Xueping

Nowadays, retail business has entered the era of omni-channel. On the basis of previous literature, considering the new traits of omni-channel business, combining qualitative study and empirical study, this research developed a reliable scale for measuring customer perceived service quality in the context of omni-channel retailing. The scale includes seven dimensions: store appearance, personal interaction, effi ciency, aesthetic design, security, integration, fulfillment. The results demonstrate that all dimensions of this scale have significant positive impact on customers’ satisfaction and loyalty toward the omni-channel retailers. Specially, integration is found to be the most important factor. This research contributes to extend service quality research and fi ll the important research gap in omni-channel retailing domain and provide benefic guidance for omni-channel practitioners to improve their service quality

Omni-channel retailing; Service quality; Scale development; Integration

F724.2

A

1005-9679(2016)06-0049-07

國家自然科學基金項目“移動互聯(lián)網(wǎng)背景下全渠道零售企業(yè)服務質(zhì)量測評與改進研究”（G020902）。

何雪萍，碩士研究生，研究方向：質(zhì)量管理理論與方法。