汪旭暉 王東明

(東北財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院, 遼寧 大連 116025)

多渠道服務(wù)商線上服務(wù)失敗對線下顧客忠誠的影響
——解釋水平和品牌強度的調(diào)節(jié)作用

汪旭暉 王東明

(東北財經(jīng)大學(xué) 工商管理學(xué)院, 遼寧 大連 116025)

通過實驗方法研究了多渠道服務(wù)商線上服務(wù)失敗對線下顧客忠誠的影響及其作用機制與邊界條件。研究一探索了多渠道服務(wù)商線上服務(wù)失敗對于線上顧客滿意、線下顧客忠誠的影響以及品牌強度對于線上服務(wù)失敗與線上顧客滿意、線下顧客忠誠之間關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，研究二加入解釋水平邊界條件,結(jié)論顯示：在線服務(wù)失敗負向影響在線顧客滿意;線上顧客滿意正向影響線下顧客忠誠;品牌強度對于線上服務(wù)失敗與線上顧客滿意、線下顧客忠誠之間關(guān)系不具有調(diào)節(jié)作用;當(dāng)顧客具有高解釋水平時，線上服務(wù)失敗負向影響線下忠誠，當(dāng)顧客具有低解釋水平時，輕度服務(wù)失敗與重度服務(wù)失敗對于線下顧客忠誠的影響無顯著差異。

線上服務(wù)失敗；線下顧客忠誠；品牌強度；解釋水平；線上顧客滿意

一、引言

在快速變化的消費環(huán)境中，多渠道服務(wù)變得愈發(fā)重要，這也使得越來越多的以線下品牌為基礎(chǔ)的服務(wù)商開始打造自己的線上品牌，發(fā)展線上、線下相結(jié)合的多渠道戰(zhàn)略(Dawes et al.,2014)。就傳統(tǒng)服務(wù)商而言，隨著越來越多的消費者在網(wǎng)上定制服務(wù)，多渠道服務(wù)模式已經(jīng)成為其重要的戰(zhàn)略選擇。國內(nèi)外許多知名的線下服務(wù)商都開通了自己的線上渠道，通過構(gòu)建線上、線下相結(jié)合的多渠道服務(wù)模式，取得了不俗的成績。例如，傳統(tǒng)的線下零售商蘇寧集團在開辟自己的線上零售渠道后，有效地整合了線上、線下的商品信息、物流信息、消費者信息，使其線上銷售額飛速增長。蘇寧云商集團年報顯示，2016年蘇寧云商線上業(yè)務(wù)營收同比增長60.14%。傳統(tǒng)家電零售品牌國美電器通過開通線上渠道，吸引了大量在線消費者，線上、線下資源的整合極大地增強了企業(yè)的綜合實力。在美國零售學(xué)會公布的2016年全球250強零售商榜單中，國美電器列第67位，可見其實力強勁。此外，許多國外知名服務(wù)品牌如沃爾瑪、GAP等也都通過線上、線下多渠道結(jié)合的模式擴大了企業(yè)的經(jīng)營范圍，提高了企業(yè)的競爭實力。

結(jié)合實踐中的成功案例，學(xué)者們針對多渠道服務(wù)模式開展了大量的理論研究。Kuan et al.(2007)指出，通過溢出效應(yīng)的作用，商店良好的線下經(jīng)營能夠有效促進線上績效；Herhausen et al.(2015)認為，線上商店成功的經(jīng)營亦有利于線下商店績效的增加；Melis et al.(2015)的研究發(fā)現(xiàn)，顧客在網(wǎng)購時，傾向于選擇那些自己曾經(jīng)光顧過的擁有線下品牌的線上商店；吳錦峰等(2016)的研究顯示，線上、線下渠道間的信息整合有助于提高多渠道零售商的品牌權(quán)益。但現(xiàn)有研究大多關(guān)注于多渠道服務(wù)商如何利用線下門店的品牌優(yōu)勢促進線上品牌的發(fā)展，以及兩者的相互促進作用，鮮有探討這種多渠道模式對于服務(wù)商潛在的消極影響，如線下經(jīng)營不善對于線上商店的影響或線上服務(wù)失敗對于線下商店的影響。根據(jù)品牌延伸理論，失敗的品牌延伸會降低消費者對于原有品牌的忠誠度和購買率(Swaminathan et al.,2001)。如果將多渠道零售商的線上品牌視作其線下母品牌的延伸，那么我們可得出類似結(jié)論：多渠道服務(wù)商線上商店失敗會降低線下商店的顧客忠誠度和購買率。這一推論是否真的適用于多渠道服務(wù)商線上服務(wù)失敗對于線下顧客忠誠的影響研究呢？如果適用，什么因素能夠調(diào)節(jié)線上服務(wù)失敗與線下顧客忠誠的關(guān)系呢？一方面，從渠道間的關(guān)系來看，根據(jù)品牌延伸理論，品牌強度能夠促進品牌延伸(Mahasuweerachai et al.,2015)，如果把多渠道服務(wù)商線上品牌看作是線下品牌的延伸，那么線下品牌強度就極有可能對渠道間的相互作用產(chǎn)生影響。另一方面，從消費者本身來看，根據(jù)解釋水平理論，具有不同解釋水平的消費者對于問題的思考方式存有很大差異(Vallacher et al.,1989)，這種差異可能在一定程度上影響消費者對于服務(wù)失敗的反應(yīng)。那么，品牌強度、解釋水平對于線上服務(wù)失敗與線下顧客忠誠的關(guān)系是否具有調(diào)節(jié)作用呢？針對于此，現(xiàn)有文獻并未給予深入探究。

綜上，本研究將重點考察兩方面的內(nèi)容：一是，在線服務(wù)失敗能否影響線下顧客忠誠；二是，品牌強度、消費者解釋水平對于線上服務(wù)失敗與線下顧客忠誠二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。本文貢獻在于：理論上，研究結(jié)果為品牌延伸理論、解釋水平理論在多渠道服務(wù)領(lǐng)域的拓展貢獻了重要內(nèi)容；實踐上，研究結(jié)果揭示了當(dāng)線上服務(wù)失敗時，多渠道服務(wù)模式所面臨的風(fēng)險，以及上述風(fēng)險的影響因素和發(fā)生機制。

二、文獻綜述

(一)在線服務(wù)失敗

服務(wù)失敗是指消費者接受的服務(wù)質(zhì)量超出了自己的“容忍區(qū)域”(Zeithaml et al.，1993)；Smith et al.(1998)認為，當(dāng)服務(wù)商的服務(wù)不及顧客的預(yù)期要求時，顧客便會感到不滿，此時服務(wù)失敗發(fā)生；Bitner et al.(1990)指出，服務(wù)失敗的發(fā)生主要緣于服務(wù)方未能很好地履行服務(wù)或服務(wù)方履行的服務(wù)未能達到顧客的預(yù)期，從而使顧客感到不滿；Hays et al.(2001)認為，服務(wù)失敗發(fā)生于顧客對于服務(wù)接觸的不滿。雖然學(xué)界對于服務(wù)失敗尚無明確界定，但總體來看，學(xué)者們對于服務(wù)失敗的判斷多以服務(wù)質(zhì)量能否達到顧客滿意為基準。然而，由于服務(wù)產(chǎn)品的異質(zhì)性、同步性和無形性，所以服務(wù)失敗是難以避免的(杜建剛，2007)，而且不同的服務(wù)失敗在時間、嚴重性以及頻率上也存在差異(Kelley et al.,1994;Low et al.,2013)。因此，對于服務(wù)失敗進行分類至關(guān)重要。Bitner et al.(1990)基于關(guān)鍵事件技術(shù)法(CIT)對航空、餐飲以及住宿等行業(yè)的700余家企業(yè)進行了分析，并歸納出服務(wù)失敗的三種類型：服務(wù)傳送系統(tǒng)故障、員工的反應(yīng)失敗以及員工自發(fā)的失誤行為。Bitner et al.(1994)拓展了前人的研究，在原有的三分類基礎(chǔ)上加入了第四類，即顧客自身問題，也就是說，顧客自身的問題也可能導(dǎo)致服務(wù)失敗。以上兩種分類方法得到了學(xué)界的廣泛認可。

隨著在線交易的興起，越來越多的學(xué)者開始關(guān)注在線服務(wù)失敗。在線服務(wù)在很多方面有別于線下服務(wù)，其中很重要的一條在于在線服務(wù)缺乏人際間的互動，其多數(shù)情況下利用技術(shù)手段影響顧客的反應(yīng)(Holloway et al.,2003;Harris et al.,2006)。因此，在線服務(wù)失敗及相應(yīng)的補救措施也與傳統(tǒng)的服務(wù)失敗存在很大區(qū)別(Rui et al.,2009)。對于線上服務(wù)失敗，學(xué)界并沒有一個明確的分類。Holloway et al.(2003)將在線服務(wù)失敗分為六種類型，即：商品交付問題、網(wǎng)頁設(shè)計問題、顧客服務(wù)問題、付款問題、安全問題以及其他與服務(wù)價值交付體系相關(guān)的問題。Forbes et al.(2005)將在線服務(wù)失敗分為兩類，一是服務(wù)交付/產(chǎn)品的失敗，二是顧客需求和要求方面的失敗。其中：第一類失敗包括不及時/無效服務(wù)、系統(tǒng)定價問題、包裹錯誤、缺貨、產(chǎn)品缺陷及網(wǎng)站系統(tǒng)故障等；另一類則包括顧客特殊訂單/要求的錯誤等問題。Meuter et al.(2000)將線上服務(wù)失敗分為四類，具體為技術(shù)失敗(如，網(wǎng)站崩潰或無法正常工作)、過程失敗(如，沒有收到通過互聯(lián)網(wǎng)訂購的商品)、設(shè)計不佳(如，由于不當(dāng)?shù)木W(wǎng)站設(shè)計使得服務(wù)難以充分向顧客展現(xiàn))以及顧客驅(qū)動的失敗(如，顧客忘記賬號密碼而導(dǎo)致無法登陸系統(tǒng))。

總體來看，在線服務(wù)失敗與線下服務(wù)失敗之間存在較大的差異。本文將在線服務(wù)失敗作為起始研究，分析在線服務(wù)失敗對于線下顧客忠誠的影響。在線服務(wù)失敗的嚴重性被界定為顧客對于服務(wù)問題的感知程度，服務(wù)失敗越嚴重，顧客的感知損失越多(Weun et al.,2004)。

(二)多渠道服務(wù)

多渠道服務(wù)是指服務(wù)商通過兩種或兩種以上的渠道與顧客進行交易、互動以及該過程中所產(chǎn)生的一系列活動(Berry et al.，2010)。以往研究主要關(guān)注多渠道服務(wù)模式給消費者及企業(yè)帶來的益處。從消費者的角度看，多渠道服務(wù)的出現(xiàn)極大地節(jié)約了消費者的時間，能夠為其消費提供方便，并增加其對于服務(wù)的感知信任(Zhang et al.，2010)。同時，多渠道服務(wù)的出現(xiàn)有助于消費者從多方獲取商品信息，提高了消費的自主權(quán)(Berry et al.，2010)。正是由于多渠道服務(wù)能夠滿足消費者在不同渠道間自由轉(zhuǎn)換的需求，因而其備受消費者青睞(Sharma et al.，2007)。從服務(wù)商的角度看，Zhang et al.(2010)的研究表明，多渠道服務(wù)能夠顯著提高服務(wù)商的財務(wù)績效及市場活力；Venkatesan et al.(2007)發(fā)現(xiàn)，多渠道服務(wù)模式能夠極大地提升服務(wù)商的顧客利潤率；Bitner et al.(2000)認為，多渠道服務(wù)商通過向顧客提供個性化、定制化的服務(wù)，提高了顧客的滿意度和忠誠度。吳錦峰等(2016)的結(jié)論顯示，線上、線下多渠道信息的有效整合，能夠顯著提高多渠道零售商的品牌權(quán)益。綜合以上分析可得，相比于只提供線上或線下服務(wù)的服務(wù)商，多渠道服務(wù)商具有以下優(yōu)勢：(1)由于線上線下之間彼此協(xié)同，所以能夠帶來更低的成本；(2)由于線下實體店的存在，所以能夠提升消費者的信任感；(3)通過增值服務(wù)形成差異化；(4)地域市場延伸超越傳統(tǒng)的實體網(wǎng)點(Steinfield et al.,2002;Kuan et al.,2007)。

盡管相比于單渠道服務(wù)，多渠道的服務(wù)模式優(yōu)勢明顯，但是多渠道服務(wù)商如何利用已有的線下渠道推動線上渠道的發(fā)展仍是其面臨的一個重要問題。因此，部分學(xué)者著重探討了多渠道服務(wù)商線上渠道與線下渠道之間的相互影響。Kuan et al.(2007)、Bock et al.(2012)認為，對于尚未瀏覽過服務(wù)商線上網(wǎng)站的潛在顧客來說，其已有的對于該服務(wù)商線下服務(wù)的信任能夠提升其對該服務(wù)商線上服務(wù)的信任；Beldad et al.(2013)指出，顧客先前的線下購物經(jīng)歷增加了其對于該多渠道服務(wù)商的整體信任，而且這種信任正向影響顧客對于其線上服務(wù)的感知質(zhì)量。Melis et al.(2015)的研究表明，消費者對于某品牌線下商店的購物經(jīng)歷會正向影響其對于該品牌線上商店的評價。Birgelen et al.(2006)的研究得到，顧客對于多渠道服務(wù)商某一渠道的忠誠將正向影響顧客在另一個渠道的購買意愿。Montoyaweiss et al.(2003)指出，多渠道服務(wù)商線上、線下渠道的服務(wù)質(zhì)量對于顧客滿意的影響具有互補性。由上述回顧可知，多渠道服務(wù)商線上、線下渠道間存在著積極的相互促進作用。那么，多渠道服務(wù)商線上、線下渠道間是否也存在消極的抑制作用呢？先前的研究主要從“搭便車行為”(Kauffman et al.,2009)及“左右手互搏現(xiàn)象”(Montoyaweiss et al.,2003)等角度探討了渠道之間的抑制作用，如Montoyaweiss et al.(2003)認為多渠道服務(wù)商某一渠道的高服務(wù)質(zhì)量會降低顧客使用另一渠道的意愿。但鮮有文獻從多渠道服務(wù)商某一渠道服務(wù)失敗對另一渠道造成影響的視角研究渠道間所產(chǎn)生的消極影響，而本文將著重對此進行考察。

(三)解釋水平理論

解釋水平理論的核心觀點是個體的心理表征會影響其對于事物的反應(yīng)，按照抽象水平可將心理表征分為不同的層次(柴俊武 等，2011)。根據(jù)抽象水平的高低，心理表征可簡化為高解釋水平和低解釋水平，其中，高水平解釋反映事物的核心特征，其具有復(fù)雜、抽象以及去背景化的特點；低水平解釋反映事物的表面特征，其具有簡單、具體以及背景化的特征。人們在決策時更喜歡關(guān)注與自己解釋水平相匹配的信息，所以具有抽象特征的信息更容易刺激高解釋水平的個體，而具有具體、細節(jié)特征的信息更容易刺激低解釋水平的個體(Hilton et al.,1996)。有研究認為，個體間的解釋水平存在差異，有人習(xí)慣于采用高解釋水平表征事物，即采用抽象的、去背景化的方式去解釋事物；同時，有人習(xí)慣于采用低解釋水平表征事物，即采用具體的、簡單的及背景化的方式解釋事物(Vallacher et al.,1989)。

1.心理距離與解釋水平

心理距離是人們對與自我距離遠近的主觀體驗(劉紅艷 等，2012)，心理距離的參照點是此時、此地及自己，強調(diào)以我為中心，其大致分為四個維度：時間距離、空間距離、社會距離以及假設(shè)性。心理距離的大小隨著時間的長短、地理空間距離的遠近、社會關(guān)系的親疏以及可能性的高低的變化而變化(Trope et al.,2007)。具體來說，個體感知自己與某件事情在時間上間隔越遠，心理距離就越遠；個體感知自己與某件事情、某物在空間上間隔越遠，心理距離則越遠；個體感知自己與某人的社會關(guān)系越遠，心理距離就越遠；個體感知某件事情發(fā)生的概率越小，心理距離則越遠。解釋水平理論認為，當(dāng)人們感知到自己與某事件之間的心理距離較遠時，便會采用高解釋水平加工該事件；相反，當(dāng)人們感知到自己與某事件間的心理距離較近時，便會采用低解釋水平加工事件(Trope et al.,2010)。

2.解釋水平對消費者判斷和決策的影響

一系列研究表明,解釋水平對消費者判斷和決策的影響是系統(tǒng)的(Kim et al.,2008)，消費者傾向于選擇與自己解釋水平相匹配的信息，進而影響自己的判斷和決策(柴俊武 等，2011)。心理距離的相關(guān)研究指出，個體解釋水平的差異導(dǎo)致了其對于不同心理距離事件判斷方式的差異(Trope et al.,2000)。隨著時間距離的增加，與低解釋水平相關(guān)的信息相比，人們更偏好于高解釋水平相關(guān)的信息(Kim et al.,2008)。比如，Trope et al.(2000)通過改變解釋水平的高低來測試事件在抽象/具體層面特征的變化，發(fā)現(xiàn)與遙遠的將來相比，個體在不久的將來對于具有低解釋水平的經(jīng)歷更積極。上述結(jié)果也表明，隨著時間距離的增加，高水平特征在個體偏好判斷方面比低水平特征發(fā)揮著更為重要的作用。而且，在個體進行決策時，解釋水平會影響個體對于信息的偏好(Kim et al.,2008)。Nussbaum et al.(2003)在一項研究中要求被試搜尋某個人的相關(guān)信息以預(yù)測該人在未來可能發(fā)生的行為，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在要求預(yù)測某人的遠期行為時，被試傾向于搜尋該人的整體信息；而要求預(yù)測其近期行為時，被試傾向于搜尋目標的細節(jié)信息。另外，在高解釋水平情況下，人們對于遠期行為的預(yù)測更加信任。在一項測試個體如何利用相關(guān)信息進行預(yù)測的研究中，Nussbaum et al.(2006)發(fā)現(xiàn)，與實驗發(fā)生在近期相比，當(dāng)發(fā)生在遠期時，被試會更加信任與實驗相關(guān)的理論預(yù)測(高解釋水平)。上述研究結(jié)論表明，具有抽象思維的個體更傾向基于高解釋水平的信息做出決定?？傮w來說，解釋水平對于個體決定的影響是由于具有不同(抽象/具體)思維個體的信息偏好及選擇差異造成的。

三、假設(shè)提出

(一)在線服務(wù)失敗與在線顧客滿意

Miller(1977)指出，顧客滿意是顧客對比服務(wù)預(yù)期和服務(wù)效果后對服務(wù)的綜合評價結(jié)果。Spreng et al.(1993)將顧客滿意界定為，顧客在比較服務(wù)實際結(jié)果與自己以往服務(wù)經(jīng)歷后所產(chǎn)生的心理狀態(tài)。具體來說，顧客一般會根據(jù)自身的先前經(jīng)歷對服務(wù)產(chǎn)生一個預(yù)期，如果顧客體驗到的服務(wù)結(jié)果高于自身預(yù)期時，滿意便形成，相反，則會引發(fā)不滿意。當(dāng)顧客遭遇服務(wù)失敗時，其對服務(wù)的評價勢必會低于自己的預(yù)期，從而導(dǎo)致不滿意。另外，研究表明服務(wù)失敗會縮小顧客的可容忍區(qū)間(Hoffman et al.,1995)。當(dāng)顧客第一次接觸服務(wù)時，通常會對服務(wù)質(zhì)量形成一個較大的容忍區(qū)間，當(dāng)遭遇服務(wù)失敗后，其容忍區(qū)間便會降低，而且隨著服務(wù)失敗的加重，容忍區(qū)間將變得更加狹小，從而提高了顧客不滿意的可能性(Hoffman et al.,1995)。因此，服務(wù)失敗對于顧客滿意具有負向影響。上述結(jié)論在線下購物環(huán)境中已經(jīng)得到證實(Sengupta et al.,2015)。此外，基于社會交換理論的研究表明，服務(wù)失敗越嚴重，顧客感知的交易損失就越多，顧客的不公平感就越高，進而使得顧客滿意度越低(Smith et al.,1999)。

電子商務(wù)時代的到來不僅增加了消費者的購物選擇，而且降低了消費者的轉(zhuǎn)換成本，因此，顧客滿意對于多渠道服務(wù)商而言至關(guān)重要。Shankar et al.(2003)認為，相比于選擇線下服務(wù)的顧客，選擇線上服務(wù)的顧客可能會有更高水平的服務(wù)接觸滿意。在線媒介促使商品間的比較變得更為便捷，同時也加速了負面口碑的傳播。因此，與線下環(huán)境相比，線上環(huán)境的服務(wù)失敗更容易對顧客滿意產(chǎn)生影響。由此，本文提出：

H1：在線服務(wù)失敗對在線顧客滿意具有負向影響。

(二)在線服務(wù)失敗與線下顧客忠誠

顧客忠誠主要指顧客的重復(fù)購買意愿以及向他人推薦某種服務(wù)的行為等(Mattila,2003)。Anderson et al.(1994)研究發(fā)現(xiàn)，由于搜索成本和轉(zhuǎn)換成本等因素的存在，一旦顧客在某服務(wù)商得到好的服務(wù)經(jīng)歷，當(dāng)他們需要再次購買同樣服務(wù)時，其會繼續(xù)選擇該服務(wù)商。但是如若顧客遭遇了服務(wù)失敗，那么他們將會重估服務(wù)商的服務(wù)質(zhì)量，并很可能改變最初的選擇。所以，服務(wù)失敗對于顧客忠誠具有負向影響(Wang et al.,2011)。Levesque et al.(2000)的研究指出，隨著服務(wù)失敗嚴重性的增加，消費者的抱怨程度也會不斷提升，進而導(dǎo)致其對商店的忠誠度降低。McCollough et al.(2000)也認為，服務(wù)失敗將促使消費者放棄現(xiàn)有服務(wù)商，轉(zhuǎn)而選擇競爭對手，這會極大地降低消費者的品牌忠誠。

對于多渠道服務(wù)商來說，其線上、線下商店共享同一品牌，任一渠道出現(xiàn)如服務(wù)失敗等負面信息都會對共同的品牌權(quán)益產(chǎn)生不良影響，并最終降低顧客對于線上、線下渠道的信任。情感遷移假設(shè)也認為任何對于母品牌支持的態(tài)度都會傳遞至子品牌(Aaker et al.,1990)。在線渠道可以被看作是多渠道服務(wù)商線下渠道母品牌延伸出的子品牌，根據(jù)情感遷移假設(shè)推測，顧客如果因線上服務(wù)失敗而產(chǎn)生不滿時，則很可能會將這種態(tài)度轉(zhuǎn)移到線下。并且，一旦感知線上服務(wù)失敗很嚴重，他們勢必會努力減少自己的消極情感，在離開該服務(wù)商線上渠道的同時，也放棄其線下渠道。由此，本文提出：

H2：在線服務(wù)失敗對于線下顧客忠誠具有負向影響。

(三)在線顧客滿意與線下顧客忠誠

現(xiàn)有文獻已經(jīng)證實,相比于滿意的顧客，不滿意的顧客更有可能搜索其他服務(wù)商的信息，進而選擇其他服務(wù)商的服務(wù)，無論是在線上還是線下的環(huán)境中，顧客滿意都正向影響顧客忠誠(Anderson et al.,2003)。但是對于多渠道服務(wù)商來說，顧客線上滿意與線下忠誠的關(guān)系又如何呢？

根據(jù)情感遷移假設(shè)，如果顧客在線上得到了較為滿意的服務(wù)，那么他們會將對線上商店的良好印象轉(zhuǎn)移到線下商店，或者改變對線下商店原有的不好印象。另外，現(xiàn)有文獻已經(jīng)證實顧客傾向于利用自己在多渠道服務(wù)商線下商店的服務(wù)經(jīng)歷推斷該服務(wù)商線上商店的服務(wù)質(zhì)量(Beldad et al.,2013)。類似地，消費者對線上商店的滿意度也將提升其對于線下商店的信任，從而有助于提高消費者對于線下商店的忠誠。由此，本文提出：

H3：在線顧客滿意正向影響線下顧客忠誠。

(四)品牌強度的調(diào)節(jié)作用

在消費者市場中，品牌往往構(gòu)成了競爭對手間主要的差異點。具體來說，當(dāng)擁有強勢品牌的服務(wù)商遇到服務(wù)失敗時，緩沖效應(yīng)能夠幫助其避免風(fēng)險。因為品牌本身包含了大量的信息，這種信息有助于使顧客將服務(wù)商的服務(wù)失敗歸因于外部因素，而非內(nèi)部因素，從而增加了顧客對于該品牌服務(wù)商所犯錯誤的容忍度(Hoffman et al.,1995)。相比于弱勢品牌，強勢品牌能提供更多可靠的信息，所以其緩沖效應(yīng)更為顯著。因此，有文獻證實，品牌強度能夠?qū)Ψ?wù)失敗與顧客滿意、顧客忠誠的關(guān)系發(fā)揮調(diào)節(jié)作用(Sengupta et al.,2015)。

在線服務(wù)環(huán)境下，服務(wù)商具有虛擬性、在線交易具有銀貨兩屹的特征，因此對于顧客來說，通過獲取服務(wù)商的品牌信息以做出正確的購買決定顯得尤為重要。在此背景下，品牌所帶來的緩沖效應(yīng)對服務(wù)商起到了更加顯著的作用(Holloway et al.,2003)。由此，本文認為品牌強度對于在線服務(wù)失敗與線上顧客滿意之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。

對于大多數(shù)多渠道服務(wù)商來說，其線下商店往往是其最早擁有的渠道，其品牌多是基于線下商店發(fā)展而來。所以，如果一個多渠道服務(wù)商擁有較強的品牌，顧客往往會對其線下渠道有良好的印象，即使在遭受線上服務(wù)失敗時，其也會認為這種失敗是由于外部因素造成的，并且繼續(xù)給予線下渠道更多的機會，而不是選擇其他的服務(wù)商。因此，當(dāng)線上服務(wù)失敗時，相比于弱勢品牌的線下商店，顧客對于強勢品牌的線下商店會表現(xiàn)出更高的忠誠。由此，本文提出：

H4a：與經(jīng)歷強勢品牌多渠道服務(wù)商服務(wù)失敗相比，顧客在經(jīng)歷弱勢品牌多渠道服務(wù)商服務(wù)失敗后不滿意程度更高；

H4b：與經(jīng)歷強勢品牌多渠道服務(wù)商服務(wù)失敗相比，顧客在經(jīng)歷弱勢品牌多渠道服務(wù)商服務(wù)失敗后對線下商店忠誠度更低。

(五)解釋水平的調(diào)節(jié)作用

解釋水平理論認為，具有高解釋水平的個體傾向于采用抽象的、去背景化的思維看待事情，側(cè)重于挖掘事物的本質(zhì)；相反，具有低解釋水平的個體傾向于采用簡單、背景化的思維去看待事物，往往局限于事物的表象。當(dāng)遇到在線服務(wù)失敗時，具有高解釋水平的顧客通常采用抽象的思維去看待失敗，并努力透過現(xiàn)象思考失敗背后所隱含的東西，他們可能會認為線上的服務(wù)失敗并不僅僅是在線商店的問題，而是服務(wù)商整體的問題，所以他們很可能推測該服務(wù)商的線下商店也存在同樣的問題，進而降低對線下商店的忠誠。相反，低解釋水平的顧客會很具體、簡單、背景化地看待服務(wù)失敗，只會將失敗歸因于線上商店本身的失誤，而不會將其抽象成整個品牌或線下商店的失誤，所以對于線下商店的顧客忠誠影響不大。由此，本文提出：

H5a：當(dāng)顧客具有高解釋水平時，線上服務(wù)失敗對于顧客的線下商店忠誠具有負向影響。

H5b：當(dāng)顧客具有低解釋水平時，線上服務(wù)失敗嚴重性高低對于顧客線下忠誠無顯著影響。

四、研究一

因為多渠道零售企業(yè)在現(xiàn)實生活中較為常見，且有大量文獻將其作為多渠道服務(wù)模式的研究對象(Kuan et al.,2007;Toufaily et al.,2013)，所以本文選擇多渠道零售商作為研究對象。

研究一的主要目的是驗證H1、H2、H3、H4a、H4b，研究選用情景實驗的方法。雖然以往大多關(guān)于服務(wù)失敗的研究都選用實驗室實驗(Roehm et al.,2007)，但是情景實驗已經(jīng)被證明是一種高效率、高外部效度的方法(Smith et al.,1999)。

(一)研究設(shè)計

1.情景開發(fā)

我們對經(jīng)歷過多次網(wǎng)絡(luò)購物失敗的消費者進行了深度訪談，以了解其網(wǎng)絡(luò)購物失敗的經(jīng)歷，并通過預(yù)測試和不斷的修正得出以下兩種在線服務(wù)失敗的情景。

(1)情景1：輕度服務(wù)失敗

你在網(wǎng)上買了一件衣服，衣服的發(fā)貨日期比店家承諾的時間晚了一天，并且在衣服到貨后發(fā)現(xiàn)衣服與店家網(wǎng)上展示的樣本略有不同，在與店家客服人員溝通后，問題得到了圓滿的解決。

(2)情景2：重度服務(wù)失敗

你在網(wǎng)上買了一件衣服，衣服的發(fā)貨日期比店家承諾的時間晚了一周，并且在衣服到貨后發(fā)現(xiàn)衣服與店家網(wǎng)上展示的樣本有相當(dāng)大的出入，在與店家客服人員進行一番激烈的爭論后，雙方采取了折中的解決方案。

2.實驗設(shè)計

125名來自遼寧某高校的本科生(女性占60%，平均年齡為21.12歲)參與了實驗，實驗一采用2(失敗嚴重性：輕微vs嚴重)×2(品牌強度：強vs弱)的簡單組間因子設(shè)計，我們將被試隨機分成4組。實驗開始后，被試被告知要參與一項評價多渠道零售商線上商店、線下商店的實驗。接著，告知被試A品牌多渠道零售商是百貨零售領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)品牌之一,知名度和聲譽都很好，B品牌多渠道零售商進入百貨零售領(lǐng)域的時間較短，知名度還不太高,所售產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量符合行業(yè)標準。然后告知服務(wù)嚴重失敗、強品牌組被試：想象自己經(jīng)歷了情景2(情景2內(nèi)容如上文所示)，且得知情景2中的商店是多渠道零售商A的一家線上商店。10s后讓被試填寫服務(wù)失敗、線下顧客忠誠、線上顧客滿意等量表。服務(wù)失敗量表參照Weun et al.(2004)和Wang et al.(2011)的做法，由“上述所發(fā)生的在線購物失敗的經(jīng)歷對于我來說很嚴重”、“上述發(fā)生在我身上的在線購物失敗經(jīng)歷使我很生氣”、“上述發(fā)生在我身上的在線購物失敗經(jīng)歷讓我心情不悅”三個題項構(gòu)成；線下顧客忠誠量表主要在Pappu et al.(2006)、Das(2014)所用量表的基礎(chǔ)上補充了線下情景，并經(jīng)由多位營銷領(lǐng)域教授修改完善，最終確定包括“我認為我忠誠于××零售商的線下商店”、“如果我能夠在××零售商的線下商店買到某產(chǎn)品，我不會考慮在其他零售商的線下商店購買”、“××零售商的線下門店將是我的首選”三個題項；線上顧客滿意量表參照Jamal et al.(2002)的做法，使用“在考慮一切因素后，我對××很滿意”、“××總能滿足我的期望”及“××提供的整體服務(wù)質(zhì)量很棒”三個題項進行測量。以上測量均采用7級李克特量表完成。同樣地，分別告知服務(wù)輕度失敗、強品牌組，服務(wù)重度失敗、弱品牌組以及服務(wù)輕度失敗、弱品牌組被試相關(guān)的服務(wù)失敗情景和品牌強度信息，然后讓其填寫相應(yīng)的量表以及人口統(tǒng)計信息。最后，在向被試分別介紹弱、強品牌的定義后，要求被試對A、B品牌的品牌強度進行打分。借鑒杜偉強等(2011)，本文用兩個題項測量品牌強度：“您認為A品牌的品牌強度”，“您認為B品牌的品牌強度”，測量采用7級李克特量表完成。

(二)研究結(jié)果

1.操縱檢驗

ANOVA分析結(jié)果表明，品牌強度得分M強品牌=5.50，SD=0.72,M弱品牌=4.21，SD=1.18,即強勢品牌得分顯著高于弱勢品牌得分(F=54.60,p=0.000),得分越高，表示顧客認為該品牌為強勢品牌，得分越低，表示顧客認為該品牌為弱勢品牌。同樣地，服務(wù)失敗的得分為M輕度=3.51，SD=1.25,M重度=5.47，SD=1.07,即重度服務(wù)失敗得分顯著高于輕度服務(wù)失敗得分(F=88.80,p=0.000)。因此，可以認為在實驗中對品牌強度和服務(wù)失敗嚴重性的操縱是成功的。

2.信效度分析

通過SPSS 19.0及LISREL 8.80軟件對量表的信度、效度進行檢驗，結(jié)果如表1所示。由表1可知，在信度檢驗方面，所有變量的Cronbach′s α系數(shù)和組合信度值都大于0.9，表明量表都具有良好的信度。在效度檢驗方面，將所有變量一起納入結(jié)構(gòu)方程模型進行驗證性因子分析發(fā)現(xiàn)，所有題項的因子載荷均超過0.85，且所有變量的AVE值均大于0.8，表明量表均具有較好的收斂效度；變量間相關(guān)系數(shù)小于單個變量AVE平方根的值，說明量表具有較好的區(qū)分效度(見表2)。

表1 量表的信度、收斂效度檢驗值

表2 Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣

注：**為plt;0.010，下同；對角線數(shù)據(jù)為變量AVE值的平方根值。

3.假設(shè)檢驗

本文使用獨立樣本T檢驗法檢驗輕度服務(wù)失敗組和重度服務(wù)失敗組在在線顧客滿意上的得分是否有顯著差異。結(jié)果顯示，輕度服務(wù)失敗組在在線顧客滿意上的得分顯著高于重度服務(wù)失敗組(M重度失敗=3.77，M輕度失敗=4.68，P=0.000)，表明在線服務(wù)失敗對于在線顧客滿意存在負向影響，由此證明H1成立。

將在線服務(wù)失敗和品牌強度的交互項與在線顧客滿意進行回歸分析，結(jié)果顯示(F=9.29,pgt;0.1)，即強勢品牌與弱勢品牌對于服務(wù)失敗與在線顧客滿意之間關(guān)系的影響無顯著差異，這表明品牌效應(yīng)不能對零售商的服務(wù)失敗起到緩沖效果，H4a不成立。為了尋找原因，我們對被試進行了深度訪談，結(jié)果表明，與品牌對于購買者購買決策的影響相比，其他消費者的在線購物評論對于購買者購買決策的影響更為顯著。因此，可以認為是在線評論的影響作用淡化了品牌效應(yīng)，進而使得品牌強度沒有對在線服務(wù)體驗與購物者滿意度之間的關(guān)系產(chǎn)生影響。

ANOVA分析顯示，重度服務(wù)失敗組與輕度服務(wù)失敗組在顧客線下忠誠上的得分無顯著差異(M重度失敗=4.14，M輕度失敗=4.35，F(xiàn)=0.56，Pgt;0.1)，由此可見，顧客在遭受線上服務(wù)失敗后，不會過多地影響到其對于線下商店的忠誠。因此，H2不成立。雖然線上商店與線下商店共享一個多渠道零售商品牌，但是由于線上與線下購物環(huán)境存在巨大差異，人們對于兩種渠道購物經(jīng)歷的評價也存在差異。因此，顧客分別會將線上、線下商店看成獨立的個體，從而不會出現(xiàn)將對某一個渠道的偏見帶到另一個渠道的現(xiàn)象。

在線服務(wù)失敗和品牌強度的交互項與線下顧客忠誠的回歸結(jié)果顯示(F=0.11, pgt;0.1)，即強勢品牌和弱勢品牌對于在線服務(wù)失敗與線下顧客忠誠之間關(guān)系的影響無顯著差異。因此，假設(shè)H4b不成立。其可能是由于品牌效應(yīng)被弱化導(dǎo)致的。

最后由回歸分析顯示，線上顧客滿意對于線下顧客忠誠具有正向影響(回歸系數(shù)為0.160，plt;0.000),因而H3成立。由此可以看出，顧客對于零售商不同渠道的感知具有一致性，而且多渠道零售模式具有協(xié)同效應(yīng)。

五、研究二

研究二旨在進一步驗證H2,以及消費者解釋水平對于主效應(yīng)的調(diào)節(jié)作用，因此本文繼續(xù)采用情景實驗的方法來檢驗。

(一)研究設(shè)計

155名遼寧某大學(xué)本科生(男生占20.6%，平均年齡22.71歲)參加了實驗。實驗二采用2(失敗嚴重性：輕微vs嚴重)×2(解釋水平：高vs低)的簡單組間因子設(shè)計。我們將被試隨機分成4組。實驗開始后，每位被試被告知要參與一項模擬網(wǎng)上購物的實驗。首先對被試的解釋水平進行操縱，參照Kim et al.(2008)的做法，通過區(qū)分時間距離(Temporal Distance)來操控被試的解釋水平。具體來說，告知高解釋水平組被試六個月后(遠期操控)將會參加一項重要考試,并要求被試寫下腦中所浮現(xiàn)聯(lián)想。告知低解釋水平組被試明天將會參加一項重要的考試，同樣要求被試寫下腦中所浮現(xiàn)聯(lián)想。接下來，參照研究一向被試描述服務(wù)失敗的場景，15s后讓各組被試填寫服務(wù)失敗嚴重性量表，服務(wù)失敗嚴重性量表同研究一，最后讓每個被試填寫線下顧客忠誠量表及人口統(tǒng)計信息。

(二)研究結(jié)果

1.操縱檢驗

對于解釋水平操控的檢驗，參照柴俊武等(2011)的做法，安排兩名學(xué)生對被試有關(guān)考試的聯(lián)想內(nèi)容進行獨立編碼，編碼結(jié)果表明一致性程度達96%，其差異部分由討論確定。將被試如“為什么考試”、“考試難度”等抽象的聯(lián)想歸為一類，相反將如“考什么題型”等具體的聯(lián)想歸為一類。參照Kim et al.(2008)的做法，用每位被試抽象聯(lián)想數(shù)目減掉具體聯(lián)想數(shù)目的凈值反映被試抽象思考程度。數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，高解釋水平組的被試表現(xiàn)出更高的抽象思維，F(xiàn)=2.92,plt;0.01。這表明對被試解釋水平的操控是成功的。

服務(wù)失敗嚴重性的操控檢驗同研究一，結(jié)果顯示：M輕度=3.35，SD=1.32,M重度=5.95，SD=1.07,即重度服務(wù)失敗得分顯著高于輕度服務(wù)失敗得分(F=180.75,p=0.000)。綜上所述，可以認為在實驗中對被試解釋水平高低和服務(wù)失敗嚴重性的操縱是成功的。

2.信效度分析

通過SPSS 19.0及LISREL 8.80軟件對量表的信度、效度進行檢驗，結(jié)果如表3所示。由表3可知，在信度檢驗方面，所有變量的Cronbach′s α系數(shù)和組合信度值都大于0.8，表明所有量表都具有良好的信度。在效度檢驗方面，將所有變量一起納入結(jié)構(gòu)方程模型進行驗證性因子分析發(fā)現(xiàn)，所有題項的因子載荷均超過0.7，且所有變量的AVE值均大于0.5，表明所有量表都具有較好的收斂效度；變量間相關(guān)系數(shù)小于單個變量AVE平方根的值，說明量表具有較好的區(qū)分效度(見表4)。

表3 量表的信度、收斂效度檢驗值

表4 Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣

注：**為plt;0.010，下同；對角線數(shù)據(jù)為變量AVE值的平方根值。

3.假設(shè)檢驗

ANOVA分析顯示，輕度服務(wù)失敗組與重度服務(wù)失敗組在線下顧客忠誠上的得分無顯著差異(F=0.578,Pgt;0.1),進一步證明H2不成立。以線下顧客忠誠為因變量，對以解釋水平為調(diào)節(jié)變量的分組進行獨立樣本T檢驗，結(jié)果為：以解釋水平為調(diào)節(jié)變量分成的兩組，當(dāng)被試解釋水平高時，輕度在線服務(wù)失敗組在線下顧客忠誠上的得分顯著高于重度在線服務(wù)失敗組(M輕度失敗=4.01，M重度失敗=3.04，P=0.001)；當(dāng)被試解釋水平低時，輕度服務(wù)失敗組在線下顧客忠誠上的得分與重度服務(wù)失敗組無顯著差異(M輕度失敗=3.57，M重度失敗=4.07，Pgt;0.1)，H5a、H5b成立。這說明在高解釋水平下，顧客會將原本獨立的線上購物失敗經(jīng)歷抽象到整個多渠道零售品牌上，認為線上服務(wù)失敗的經(jīng)歷是整個零售商品牌的共性問題，從而將對線上商店的不滿情緒轉(zhuǎn)移到整個零售商品牌以及零售商的線下商店。而在低解釋水平下，顧客看待在線服務(wù)失敗往往傾向于“就事論事”，即背景化的看待發(fā)生的問題，而不會將其抽象到整個品牌及其線下商店，因而不會對線下商店的顧客忠誠造成負面影響。

六、研究結(jié)論與管理啟示

(一)研究結(jié)論

本文采用實驗法對線上服務(wù)失敗與線下顧客忠誠的關(guān)系及二者關(guān)系的作用機制、邊界條件進行了深入研究，結(jié)論如下：

第一，在線服務(wù)失敗對于在線顧客滿意存在負向影響，即在線服務(wù)失敗越嚴重，在線顧客滿意度越低。一方面，隨著服務(wù)失敗的加重，顧客的容忍區(qū)間變得更加狹窄，從而增加了其不滿意的可能性。另一方面，在線媒介使得商品間的比較更為便捷，同時也加速了負面口碑的傳播，使得線上環(huán)境中的服務(wù)失敗更容易對顧客滿意產(chǎn)生負向影響。

第二，線上顧客滿意對于線下顧客忠誠具有正向影響，即線上顧客滿意度越高，其線下忠誠度越高。與顧客傾向于利用自己在多渠道服務(wù)商線下商店的服務(wù)經(jīng)歷推斷該服務(wù)商線上商店的服務(wù)質(zhì)量類似，線上商店的滿意度也將提升消費者對于線下商店的忠誠。

第三，品牌強度對于在線服務(wù)失敗與顧客線上滿意(顧客線下忠誠)之間的關(guān)系不具有調(diào)節(jié)作用。這與本文所提出的H4a、H4b相反。其可能是因為在互聯(lián)網(wǎng)時代，商品的評價易被獲取，購買者認為消費者的口碑比企業(yè)的廣告宣傳更為客觀，所以購買者往往根據(jù)商品的口碑做出購買決定，而較少考慮品牌因素。因此，品牌強度對于在線服務(wù)失敗與顧客線上滿意(顧客線下忠誠)之間關(guān)系的影響作用不大。

第四，消費者解釋水平對于線上服務(wù)失敗與線下顧客忠誠之間的關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用。當(dāng)消費者解釋水平高時，線上服務(wù)失敗對線下顧客忠誠具有負向影響；當(dāng)消費者解釋水平低時，輕度、重度服務(wù)失敗對于線下顧客忠誠的影響無顯著差異。這說明在高解釋水平下，顧客認為線上服務(wù)失敗的經(jīng)歷是整個零售商品牌的共性問題，進而對線上商店的不滿意情緒轉(zhuǎn)移到整個零售商品牌以及零售商的線下商店。在低解釋水平下，顧客看待在線服務(wù)失敗往往傾向于“就事論事”，而不是將其抽象到整個品牌甚至是線下商店，因此不會對線下商店的忠誠造成負面影響。

(二)管理啟示

一是，重視線上服務(wù)質(zhì)量。根據(jù)本文結(jié)論，線上服務(wù)失敗不僅會導(dǎo)致線上顧客的不滿意，甚至?xí)档透呓忉屗筋櫩偷木€下忠誠。因此，保證線上服務(wù)質(zhì)量不僅能夠降低線上顧客產(chǎn)生不滿意的可能性，而且還可以提高高解釋水平顧客的線下忠誠。由此可見，控制線上服務(wù)質(zhì)量對于線上、線下兩個渠道的經(jīng)營都至關(guān)重要，多渠道服務(wù)商應(yīng)努力為消費者營造良好的線上購物環(huán)境。

二是，由“品牌”轉(zhuǎn)向“口碑”。根據(jù)本文結(jié)論，品牌強度對線上服務(wù)失敗與線下顧客忠誠的關(guān)系并沒有產(chǎn)生顯著影響。在網(wǎng)絡(luò)購物時代，消費者對于產(chǎn)品的評價是易得的，購買者傾向于先瀏覽商品的在線評價，然后做出購買決策。購買者通常認為由消費者生成的“口碑”信息要比“服務(wù)商”生成的“品牌”信息更為客觀，所以，口碑對于購買者的作用可能強于“品牌”。由此，服務(wù)商應(yīng)該重視產(chǎn)品的口碑建設(shè)，通過提供優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品及服務(wù)質(zhì)量，不斷擴大顧客的口碑影響。

三是，降低消費者解釋水平以減少失敗溢出。根據(jù)本文結(jié)論，在低解釋水平的情況下，重度服務(wù)失敗與輕度服務(wù)失敗對于線下顧客忠誠的影響無顯著差異。由此可知，當(dāng)線上渠道發(fā)生較為嚴重的服務(wù)失敗時，多渠道服務(wù)商通過降低消費者的解釋水平有助于減少對于線下商店顧客忠誠的影響。根據(jù)解釋水平理論，消費者的心理距離影響其解釋水平的高低，心理距離越低，其解釋水平越低。因此，當(dāng)多渠道服務(wù)商的線上服務(wù)出現(xiàn)嚴重失敗時，可利用減小消費者心理距離的方式以降低其解釋水平，從而規(guī)避對于線下商店忠誠度的影響。

七、研究局限及未來研究方向

本文雖取得了一些有意義的發(fā)現(xiàn)，但同時也存在以下局限。首先，本文僅選取多渠道零售商為研究對象，因而結(jié)論的普適性需要進一步加以檢驗。未來應(yīng)該以其他服務(wù)行業(yè)為研究背景，進一步提高結(jié)論的外部效度。其次，本文主要采用情景實驗的方法進行實證分析，雖然情景實驗已被廣泛應(yīng)用于服務(wù)失敗的研究，但是在情景實驗中被試的態(tài)度易受以前購物經(jīng)歷的影響，從而導(dǎo)致實驗結(jié)果出現(xiàn)偏差。因此，未來可借助其他研究方法來驗證結(jié)論的可靠性。再者，本文重點考察了線上服務(wù)失敗對于線下顧客忠誠的影響及其作用機制、邊界條件，那么線下服務(wù)失敗對于線上顧客忠誠是否具有同樣的影響呢？該影響的作用機制和邊界條件又是什么呢？這都值得在后續(xù)研究繼續(xù)深入挖掘。最后，本研究主要探討了線上服務(wù)失敗對于線下顧客忠誠的影響，但并未細分服務(wù)失敗的種類，未來可以在服務(wù)失敗分類的基礎(chǔ)上，考察線上失敗與線下顧客忠誠的關(guān)系。

柴俊武，趙廣志，何偉. 2011. 解釋水平對品牌聯(lián)想和品牌延伸評估的影響[J]. 心理學(xué)報(2):175-187.

杜建剛，范秀成. 2007. 服務(wù)失敗情境下顧客損失、情緒對補救預(yù)期和顧客抱怨傾向的影響[J]. 南開管理評論(6):4-10.

杜偉強，于春玲，趙平. 2011. 論壇客觀性與網(wǎng)絡(luò)口碑接收者的態(tài)度[J]. 心理學(xué)報(8):953-963.

劉紅艷，李愛梅，王海忠，等. 2012. 不同促銷方式對產(chǎn)品購買決策的影響：基于解釋水平理論視角的研究[J]. 心理學(xué)報(8):1100-1113.

吳錦峰，常亞平，侯德林. 2016. 多渠道整合對零售商權(quán)益的影響：基于線上與線下的視角[J]. 南開管理評論(2):170-181.

AAKER D A, KELLER K L. 1990. Consumer evaluations of brand extensions [J]. Journal of Marketing, 54(1):27-41.

ANDERSON E W, FORNELL C, LEHMANN D R. 1994. Customer satisfaction, market share, and profitability: findings from Sweden [J]. Journal of Marketing, 58(3):53-66.

ANDERSON R E, SRINIVASAN S S. 2003. E-satisfaction and e-loyalty: A contingency framework[J]. Psychology amp; Marketing, 20(2):123-138.

BELDAD A, SEGERS M. 2013. It was nice with the brick so now I′ll click: the effects of offline and online experience, perceived benefits, and trust on dutch consumers′ online repeat purchase intention [C]. Lecture Notes in Computer Science.

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

BIRGELEN M V, JONG A D, RUYTER K D. 2006. Multi-channel service retailing: the effects of channel performance satisfaction on behavioral intentions [J]. Journal of Retailing, 82(4):367-377.

BITNER M J, BOOMS B H, MOHR L A. 1994. Critical service encounter: the employee′s viewpoint [J]. Journal of Marketing, 58(4):95-106.

BITNER M J, BOOMS B H, TETREAULT M S. 1990. The service encounter: diagnosing favorable and unfavorable incidents [J]. Journal of Marketing, 54(1):71-84.

BITNER M J, BROWN S W, MEUTER M L. 2000. Technology infusion in service encounters [J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 28(1):138-149.

BOCK G W, LEE J, KUAN H H, et al. 2012. The progression of online trust in the multi-channel retailer context and the role of product uncertainty [J]. Decision Support Systems, 53(1):97-107.

DAS G. 2014. Impacts of retail brand personality and self-congruity on store loyalty: the moderating role of gender [J]. Journal of Retailing and Consumer Services, 21(2):130-138.

DAWES J, NENYCZTHIEL M. 2014. Comparing retailer purchase patterns and brand metrics for in-store and online grocery purchasing [J]. Journal of Marketing Management, 30(3-4):364-382.

FORBES L P, KELLEY S W, HOFFMAN K D. 2005. Typologies of e-commerce retail failures and recovery strategie [J]. Journal of Services Marketing, 19(5):280-292.

HARRIS K E, GREWAL D, MOHR L A, et al. 2006. Consumer responses to service recovery strategies: the moderating role of online versus offline environment [J]. Journal of Business Research, 59(4):425-431.

HAYS J M, HILL A V. 2001. A longitudinal study of the effect of a service guarantee on service quality [J]. Production and Operations Management, 10(4):401-405.

HERHAUSEN D, BINDER J, SCHOEGEL M, et al. 2015. Integrating bricks with clicks: retailer-level and channel-level outcomes of online-offline channel integration [J]. Journal of Retailing, 91(2):309-325.

HILTON J L, HIPPEL W V. 1996. Stereotypes [J]. Annual Review of Psychology, 47(250):237-271.

HOFFMAN K D, KELLEY S W, ROTALSKY H M. 1995. Tracking service failures and employee recovery efforts [J]. Journal of Services Marketing, 9(2):49-61.

HOLLOWAY B B, BEATTY S E. 2003. Service failure in online retailing a recovery opportunity [J]. Journal of Service Research, 6(1):92-105.

JAMAL A, NASER K. 2002. Customer satisfaction and retail banking: an assessment of some of the key antecedents of customer satisfaction in retail banking [J]. International Journal of Bank Marketing, 20(4):146-160.

KAUFFMAN R, LEE D, LEE J, et al. 2009. A hybrid firm’s pricing strategy in electronic under channel migration [J]. International Journal of Electronic Commerce, 14(1):11- 54.

KELLEY S W, DAVIS M A. 1994. Antecedents to customer expectations for service recovery [J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 22(1):52-61.

KIM H, JOHN D R. 2008. Consumer response to brand extensions: construal level as a moderator of the importance of perceived fit [J]. Journal of Consumer Psychology, 18(2):116-126.

KUAN H H, BOCK G W. 2007. Trust transference in brick and click retailers: an investigation of the before-online-visit phase [J]. Information amp; Management, 44(2):175-187.

LEVESQUE T, MCDOUGALL G. 2000. Service problems and recovery strategies: an experiment [J]. Canadian Journal of Administrative Sciences, 17(1):20-37.

LOW W S, LEE J D, LIAN W C. 2013. Can loyal customers tolerate service failure? The moderating roles of service failure severity and transaction frequency in a B2B context [J]. Journal of Service Science amp; Management, 06(5A):12-19.

MAHASUWEERACHAI P, QU H L. 2015. The effect of multiple hotel brand extensions [J]. Tourism amp; Hospitality Research, 15(1):27-38.

MCCOLLOUGH M A, BERRY L, YADAV M S. 2000. An empirical investigation of customer satisfaction after service failure and recovery [J]. Journal of Service Research, 3(2):121-137.

MELIS K, CAMPO K, BREUGELMANS E, et al. 2015. The impact of the multi-channel retail mix on online store choice: does online experience matter [J]. Journal of Retailing, 91(2):272-288.

MEUTER M, OSTROM A, ROUNDTREE R, et al. 2000. Self-service technologies: understanding customer satisfaction with technology-based service encounters [J]. Journal of Marketing, 64(3):50-64.

MILLER J. 1977. A exploring satisfaction, modifying models, elicing expectations, posing problems and making meaningful measurements conceptualization and measurement of consumer satisfaction and dissatisfaction [M]. Cambridge, MA: Marketing Science Institute.

MONTOYAWEISS M M, VOSS G B, GREWAL D. 2003. Determinants of online channel use and overall satisfaction with a relational, multichannel service provider [J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 31(4):448-458.

NUSSBAUM S, LIBERMAN N, TROPE Y. 2006. Predicting the near and distant future [J]. Journal of Experimental Psychology, 135(2):152-161.

NUSSBAUM S, TROPE Y, LIBERMAN N. 2003. Creeping dispositionism: the temporal dynamics of behavior prediction [J]. Journal of Personality and Social Psychology, 84(3):485-497.

PAPPU R, QUESTER P. 2006. A consumer-based method for retailer equity measurement: results of an empirical study [J]. Journal of Retailing and Consumer Services, 13(5):317-329.

ROEHM M L, BRADY M K. 2007. Consumer responses to performance failures by high-equity brands [J]. Journal of Consumer Research, 34(4):537-545.

RUI S, VOSS C A. 2009. The effects of service failures and recovery on customer loyalty in e-services: an empirical investigation [J]. International Journal of Operations amp; Production Management, 29(8):834-864.

SENGUPTA A S, BALAJI M S, KRISHNAN B C. 2015. How customers cope with service failure? A study of brand reputation and customer satisfaction [J]. Journal of Business Research, 68(3):665-674.

SHANKAR V, SMITH A K, RANGASWAMY A. 2003. Customer satisfaction and loyalty in online and offline environments [J]. International Journal of Research in Marketing, 20(2):153-175.

SHARMA A, MEHROTRA A. 2007. Choosing an optimal channel mix in multichannel environments [J]. Industrial Marketing Management, 36(1):21-28.

SMITH A K, BOLTON R N. 1998. An experimental investigation of customer reactions to service failure and recovery encounter: paradox or peril [J]. Journal of Service Research, 1(1):65-81.

SMITH A K, BOLTON R N, WANGNER J A. 1999. Model of customer satisfaction with service encounters involving failure and recovery [J]. Journal of Marketing Research, 36(3):356-372.

SPRENG R A, OLSHAVSKY R W. 1993. A desires congruency model of consumer satisfaction [J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 21(3):169-177.

STEINFIELD C, BOUWMAN H, ADELAAR T. 2002. The dynamics of click-and-mortar electronic commerce: opportunities and management strategies [J]. International Journal of Electronic Commerce, 7(1):93-119.

SWAMINATHAN V, FOX R J, REDDY S K. 2001. The impact of brand extension introduction on choice [J]. Journal of Marketing, 65(4):1-15.

TOUFAILY E, SOUIDEN N, LADHARI R. 2013. Consumer trust toward retail websites: comparison between pure click and click-and-brick retailers [J]. Journal of Retailing and Consumer Services, 20(6):538-548.

TROPE Y, LIBERMAN N. 2000. Temporal construal and time-dependent changes in preference [J]. Journal of Personality and Social Psychology, 79(6):876-889.

TROPE Y, LIBERMAN N. 2010. Construal-level theory of psychological distance [J]. Psychological Review, 117(2):440-463.

TROPE Y, LIBERMAN N, WAKSLAK C. 2007. Construal levels and psychological distance: effects on representation, prediction, evaluation, and behavior [J]. Journal of Consumer Psychology, 17(2):83-95.

VALLACHER R R, WEGNER D M. 1989. Levels of personalagency: individual variation in action identification [J]. Journal of Personality and Social Psychology, 57(4):660-671.

VENKATESAN R, KUMAR V, RAVISHANKER N. 2007. Multichannel shopping: causes and consequences [J]. Journal of Marketing, 71(2):114-132.

WANG Y S, WU S C, LIN H H, et al. 2011. The relationship of service failure severity, service recovery justice and perceived switching costs with customer loyalty in the context of e-tailing [J]. International Journal of Information Management, 31(4):350-359.

WEUN S, BEATTY S E, JONES M A. 2004. The impact of service failure severity on service recovery evaluations and post-recovery relationships [J]. Journal of Services Marketing, 18(2):133-146.

ZEITHAML V A, BERRY L L, PARASURAMAN A. 1993. The nature and determinants of customer expectations of service [J]. Journal of the Academy of Marketing Science, 21(1):1-12.

ZHANG J, FARRIS P W, IRVIN J W, et al. 2010. Crafting integrated multichannel retailing strategies [J]. Journal of Interactive Marketing, 24(2):168-180.

(責(zé)任編輯 張建軍)

TheEffectofOnlineServiceFailureonOfflineCustomerLoyaltyinMulti-channelServiceProvider:TheModeratingEffectofConstrualLevelandBrandStrength

WANG XuHui WANG DongMing

(School of Business Administration, Dongbei University of Finance and Economics, Dalian 116025)

This paper studies the effect of online service failure on offline customer loyalty, its mediating effect and its boundary conditions by experimental methods. Study 1 explores the effect of online service failure on offline customer loyalty and online customer satisfaction and the moderating effect of brand strength on such relationships, Study 2 adds the boundary condition of Construal Level. The study shows the following four findings: (1) Online service failure has a negative influence on online customer satisfaction; (2) Online customer satisfaction positively influences offline customer loyalty; (3)Brand strength will not moderate the previously proposed relationship between online service failure and online customer satisfaction (offline customer loyalty); (4)When customers with high Construal Level, online service failure has a negative influence on offline customer loyalty and when customers with low Construal Level, the effect of service failure on offline customer loyalty is no significant difference.

online service failure; offline customer loyalty; brand strength; Construal Level; online customer satisfaction

2017-04-28

汪旭暉(1976--)，男，遼寧大連人，管理學(xué)博士，東北財經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師。

王東明(1989--)，男，遼寧大連人，東北財經(jīng)大學(xué)工商管理學(xué)院碩士生。

國家自然科學(xué)基金面上項目“平臺型電商的聲譽分享機制與責(zé)任追索策略：基于平臺企業(yè)與平臺賣家互動視角”(71672026)；國家自然科學(xué)基金面上項目“調(diào)節(jié)聚焦范式下的用戶生成內(nèi)容(UGC)對多渠道零售商品牌權(quán)益的影響機理研究”(71272050)；遼寧省財政科研基金項目“遼寧跨境電商發(fā)展現(xiàn)狀、問題及財稅對策研究”(16C034)。

F270

A

1001-6260(2017)10-0098-13

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.10.009