羅 麗

(西北工業(yè)大學(xué)，陜西 西安 710000)

大數(shù)據(jù)的應(yīng)用使消費(fèi)者擁有更多的機(jī)會(huì)和渠道來選擇適宜的產(chǎn)品和個(gè)性化的服務(wù)。在對大數(shù)據(jù)的管理和應(yīng)用中，電子商務(wù)無疑成為其中的佼佼者。隨著電子商務(wù)爆炸式的擴(kuò)張，B2C電商企業(yè)之間的競爭也愈發(fā)激烈，如2012年蘇寧與京東的“價(jià)格大戰(zhàn)”?？梢钥闯?，B2C電子商務(wù)之間的商品價(jià)格與質(zhì)量等屬性的差距正在逐步減小，客戶體驗(yàn)及服務(wù)就變得愈發(fā)重要。在電商企業(yè)與客戶的互動(dòng)中，以產(chǎn)品為中心的一整套服務(wù)給客戶帶來的是滿意、驚喜還是失望，會(huì)直接影響電商企業(yè)的生存發(fā)展，因此，研究電商企業(yè)與客戶的互動(dòng)對促進(jìn)客戶購買決策具有一定的意義。在此背景下，本文將以客戶體驗(yàn)為切入點(diǎn)，對大數(shù)據(jù)環(huán)境下電商企業(yè)與客戶之間的互動(dòng)管理進(jìn)行研究。

一 文獻(xiàn)綜述

自2005年Hadoop項(xiàng)目建立，大數(shù)據(jù)就已經(jīng)得到人們的關(guān)注。麥肯錫(McKinsey)曾于2011年在《Big data：The next frontier for innovation,competition and productivity》中詳細(xì)解讀了大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵并指出了大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向[1]，全世界更加重視“大數(shù)據(jù)”這一新興產(chǎn)物。Economist Intelligence Unit(經(jīng)濟(jì)學(xué)人信息部)曾在一篇報(bào)道中提出，未來企業(yè)想要減少成本、提高利潤的一個(gè)重要工具就是大數(shù)據(jù)技術(shù)，這一論斷在國際范圍內(nèi)引起了轟動(dòng)，各大互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和零售企業(yè)爭先恐后地開始了大數(shù)據(jù)的研究。無論是國際還是國內(nèi)，大數(shù)據(jù)的市場規(guī)模都在逐步提升。

隨著大數(shù)據(jù)的飛速發(fā)展，大數(shù)據(jù)研究的應(yīng)用價(jià)值也得到了充分的體現(xiàn)。管理學(xué)專業(yè)期刊MIS Quarterly曾用大量的文章來闡述大數(shù)據(jù)技術(shù)所帶來的優(yōu)勢，并提出了大數(shù)據(jù)在企業(yè)運(yùn)營方面的研究，其中應(yīng)用最廣泛的是利用大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和整合篩選信息的能力來將客戶分類，準(zhǔn)確地抓到客戶的核心需求點(diǎn)并進(jìn)行精準(zhǔn)營銷。陳思(2013)結(jié)合大數(shù)據(jù)環(huán)境的特點(diǎn)和運(yùn)行機(jī)制闡述了信息大爆炸對客戶購買的影響[2]。孫慧宇、賀小龍、劉琰、安偉同等人(2015)著重分析了大數(shù)據(jù)環(huán)境的特征與電子商務(wù)經(jīng)營的核心點(diǎn)，并提出了大數(shù)據(jù)時(shí)代電子商務(wù)的品牌營銷[3]。黃文樂(2015)結(jié)合電腦技術(shù)知識(shí)，提出了基于大數(shù)據(jù)的線上線下電商用戶數(shù)據(jù)挖掘模式，并對如何發(fā)掘客戶的潛在消費(fèi)能力進(jìn)行了深入分析[4]。夏文(2018)詳細(xì)描述了大數(shù)據(jù)環(huán)境對企業(yè)與客戶關(guān)系的影響，并為企業(yè)制訂出一系列可以參考的營銷計(jì)劃[5]。在B2C、C2C電子商務(wù)的領(lǐng)域中，客戶每天都會(huì)產(chǎn)生海量的數(shù)據(jù)，如瀏覽類別數(shù)據(jù)、商品收藏?cái)?shù)據(jù)、交易數(shù)據(jù)、商品評論數(shù)據(jù)等。電商企業(yè)如何利用這些數(shù)據(jù)，使其產(chǎn)生可觀的經(jīng)濟(jì)效益是大部分商家需要深入研究的問題之一。目前，國內(nèi)學(xué)者對大數(shù)據(jù)環(huán)境下電商企業(yè)與客戶間互動(dòng)行為的研究不多，并且大多數(shù)都是在闡述傳統(tǒng)環(huán)境與大數(shù)據(jù)環(huán)境的差異，指出大數(shù)據(jù)環(huán)境的先進(jìn)性并給出一些適合大數(shù)據(jù)環(huán)境的操作方法。鑒于此，本文著重研究電商企業(yè)與客戶互動(dòng)對客戶購買決策的影響。

二 數(shù)據(jù)、維度、因子及研究方法

(一)數(shù)據(jù)來源

本文以調(diào)查問卷的形式獲取數(shù)據(jù)，通過查找相關(guān)資料并尋求專家意見，設(shè)計(jì)關(guān)于大數(shù)據(jù)環(huán)境特征的調(diào)查問卷。該問卷通過對各特征因子描述，來獲取被調(diào)研者對該因子代表性的具體評價(jià)：1.十分贊同；2.基本認(rèn)可；3.不支持也不反對；4.不同意；5.強(qiáng)烈反對。參與本次調(diào)研的調(diào)研者均是十分熟悉網(wǎng)絡(luò)購物市場的客戶，以此保證調(diào)研的有效性[6]。調(diào)研者共60人，其中30人年齡在20-40周歲之間，20人年齡在20周歲以下，10人年齡在40周歲以上。

(二)維度與因子的提出

大數(shù)據(jù)環(huán)境下客戶的購買行為可能受搜索信息、系統(tǒng)質(zhì)量、推檢質(zhì)量、信息精確度、隱私泄露、公布信息、商品質(zhì)價(jià)和服務(wù)水平等8個(gè)因素所影響，本研究將全部因素選為特征因子，將8個(gè)因子歸納為三個(gè)維度，即精準(zhǔn)營銷、高透明度與個(gè)性化服務(wù)。第一，精準(zhǔn)營銷主要體現(xiàn)在用戶的需求識(shí)別階段和信息收集階段，它的具體表達(dá)方式是搜索信息、系統(tǒng)質(zhì)量和精準(zhǔn)推薦。第二，高透明度是當(dāng)前社會(huì)信息大爆炸的結(jié)果，主要體現(xiàn)在購買行為中的信息收集階段和方案評估階段，具體表達(dá)方式是信息精確度、隱私泄露和公布信息。第三，個(gè)性化服務(wù)。大數(shù)據(jù)環(huán)境下，電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的明顯優(yōu)勢在于對數(shù)據(jù)的收集、整合和處理能力，通過收集并整合客戶的消費(fèi)信息提供出最適宜的個(gè)性化的服務(wù)，從而挖掘客戶的消費(fèi)能力。個(gè)性化的服務(wù)主要體現(xiàn)在客戶的購買階段，具體體現(xiàn)在商品質(zhì)價(jià)和服務(wù)水平兩個(gè)方面。

(三)電子商務(wù)與客戶互動(dòng)的四個(gè)衡量指標(biāo)

在電子商務(wù)的領(lǐng)域中，客戶互動(dòng)主要分為兩部分，即在線互動(dòng)與網(wǎng)站技術(shù)信息互動(dòng)。首先，客戶與商家的在線互動(dòng)是電子商務(wù)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中最主要的互動(dòng)形式，本研究以互動(dòng)的響應(yīng)性和雙向性作為衡量指標(biāo)。在電子商務(wù)領(lǐng)域中，響應(yīng)性是指電商企業(yè)對客戶的回應(yīng)速度和客戶得到回應(yīng)后的滿意程度，而雙向性則是指電商企業(yè)與客戶的溝通方式和工具。良好的響應(yīng)性和雙向性更有利于客戶的最終購買。其次，客戶與網(wǎng)站信息技術(shù)的互動(dòng)是指客戶登錄電商網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，輸入關(guān)鍵詞對相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行搜索，同時(shí)網(wǎng)站的維護(hù)人員根據(jù)客戶的搜索痕跡相應(yīng)地提高客戶著重瀏覽內(nèi)容的出現(xiàn)次數(shù)，并根據(jù)客戶反饋的意見對系統(tǒng)加以優(yōu)化。本研究將互動(dòng)的有用性和易用性選為互動(dòng)效果的兩個(gè)衡量指標(biāo)。有用性是指客戶與電商企業(yè)對彼此提供信息有用性的感知，它直接決定了客戶的滿意程度。易用性則是指客戶在電子商務(wù)市場行為過程中，對互動(dòng)的理解程度以及對學(xué)會(huì)此項(xiàng)技能所耗費(fèi)的精力是否值得的判斷。2015年，何曉萍和黃龍將互動(dòng)的有用性和易用性模型引入互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域[7]，認(rèn)為有用性和易用性可用于衡量客戶的互動(dòng)意愿，并以此判斷用戶在電商平臺(tái)的購買意愿。畢達(dá)天和邱長波在研究B2C互動(dòng)對客戶體驗(yàn)影響機(jī)制時(shí)將響應(yīng)性和雙向性用于衡量互動(dòng)雙方的感知程度[8]，互動(dòng)的感知程度和互動(dòng)意愿可直接影響客戶的購買意愿。

三 規(guī)范性研究及實(shí)證分析

(一)總體模型

將規(guī)范性研究和實(shí)證分析法相結(jié)合，提出電商與客戶互動(dòng)的三大維度和八個(gè)因子并加以分析，找出影響客戶購買決策的四個(gè)要素作為互動(dòng)衡量指標(biāo)；提出猜想，通過實(shí)證分析對總體概念模型進(jìn)行歸納推理及驗(yàn)證，最終得出結(jié)論。

(二) 提出假設(shè)

根據(jù)專家意見以及相關(guān)資料，又基于本文第二部分的文獻(xiàn)分析，現(xiàn)提出以下七個(gè)猜想：第一，大數(shù)據(jù)環(huán)境下精準(zhǔn)營銷中精準(zhǔn)推薦可正向影響有用性；第二，大數(shù)據(jù)環(huán)境下精準(zhǔn)營銷中信息搜索和系統(tǒng)質(zhì)量可正向影響易用性；第三，大數(shù)據(jù)環(huán)境下高透明度中信息公布和信息精確度可正向影響有用性；第四，大數(shù)據(jù)環(huán)境下高透明度中信息精確度正向影響雙向性；第五，大數(shù)據(jù)環(huán)境下個(gè)性化服務(wù)中服務(wù)水平和商品質(zhì)價(jià)正向影響易用性；第六，大數(shù)據(jù)環(huán)境下個(gè)性化服務(wù)中服務(wù)水平和商品質(zhì)價(jià)正向影響響應(yīng)性；第七，大數(shù)據(jù)環(huán)境下高透明度中隱私泄露反向影響有用性。

圖1 模型設(shè)計(jì)

(三)維度、特征因子的信度分析、效度分析

應(yīng)用SPSS軟件對本文歸類的三個(gè)維度、八個(gè)因子進(jìn)行篩選，最終篩選出可以反映大數(shù)據(jù)環(huán)境的特征因子[9]P85。通過SPSS軟件，對全部樣本進(jìn)行Cronbach’Alpha系數(shù)測量，測量系數(shù)如表1所示，Cronbach’Alpha系數(shù)最小值為0，最大值為1，系數(shù)低于0.6代表信度差，系數(shù)在0.6至0.8之間代表信度較好，而系數(shù)高于0.8則代表信度極好。

表1 特征因子的信度、效度分析

表1可知，問卷整體的Cronbach’Alpha系數(shù)為0.74，信度較好，其他的系數(shù)過低，所以舍去。精準(zhǔn)推薦要素降低兩個(gè)后信度提升至0.76，表明該特征因子的一致性經(jīng)修正后可以保留。效度分析結(jié)果如表2，上述各個(gè)變量的系數(shù)都>0.7，信度較好。Kalser-Meyer-Olkln≈0.851>0.8，Bartlett的球形檢驗(yàn)近似卡方約等于5700.299，自由度約等于0.379，顯著水平無限接近于0小于0.01,上述變量適宜作因子分析。

表2 特征因子信度、效度分析結(jié)果

(四)維度、特征因子的相關(guān)性及顯著性分析

利用SPSS軟件進(jìn)行變量檢測，觀測KMO值和Bartlett值，最終得出變量的顯著性和相關(guān)性分析。KMO>0.9則表示變量的相關(guān)性極高，完全可以作因子分析，反之若KOM<0.6則表示變量的相關(guān)性很低，不可以作因子分析。在做Bartlett’s球型檢驗(yàn)時(shí)，如果X’的顯著性概率 sig.=0.000<0.01時(shí)，則表明變量具有較強(qiáng)的顯著性并且可以作為變量因子進(jìn)行探索性因子分析。由表3可知，KMO(精準(zhǔn)營銷)=0.76>0.70，KMO(高透明度)=0.72>0.70，Kalser-Meyer-Olkln(個(gè)性化服務(wù))=0.72>0.70，三個(gè)維度的Bartlett球形檢驗(yàn)顯著性水平sig無限接近于0小于0.01，表明在此次檢驗(yàn)中各變量間相關(guān)性較高，同時(shí)各變量具有較強(qiáng)的顯著性，可以作因子分析。通過分析可以了解到，載荷因子1對信息搜索、隱私泄露和服務(wù)水平的影響較大，2號(hào)載荷因子的波動(dòng)對系統(tǒng)質(zhì)量和公布信息影響效果最明顯，載荷因子3對精準(zhǔn)推薦、信息精確度和商品質(zhì)價(jià)的影響比較大。

表3 三大維度因子的相關(guān)性、顯著性分析

表4 三大維度的結(jié)構(gòu)收斂度

表5 模型結(jié)構(gòu)關(guān)系檢驗(yàn)

(五)評估收斂度

通過計(jì)算各個(gè)因子間的組合信度和平均變異抽取量，對結(jié)構(gòu)效度中收斂的效度進(jìn)行有效評估。如表4所示，因子組合信度大(CR)>0.6，平均變異抽取量(AVE)>0.4，因子載荷系數(shù)T均>10，表明該研究中提出的模型的結(jié)構(gòu)性比較好。

(六)模型結(jié)構(gòu)關(guān)系擬合度檢驗(yàn)

本研究中χ2/df=2.898<3，說明本模型與此次調(diào)研數(shù)據(jù)的匹配程度比較高。近似方差=0.073<0.8，說明擬合度良好。PGFI=0.6>0.5,PNFI=0.6>0.5,PCFI=0.7>0.5，表明該模型的適配度較好。由此可知，本研究中提出的模型的擬合程度比較好。

四 結(jié)論與建議

綜上所述，精準(zhǔn)推薦、公布信息、信息精確度正向影響有用性，而隱私泄露卻反向影響有用性；搜索信息、系統(tǒng)質(zhì)量、服務(wù)水平、商品質(zhì)價(jià)正向影響易用性；信息精確度正向影響雙向性；服務(wù)水平、商品質(zhì)價(jià)正向影響響應(yīng)性；大數(shù)據(jù)環(huán)境下，電商企業(yè)可以通過精準(zhǔn)營銷和個(gè)性化服務(wù)來正向影響客戶的消費(fèi)決策行為，高透明度中公布信息可以正向提高客戶的購買意愿，不過，隱私泄露反向影響有用性，進(jìn)而導(dǎo)致客戶的購買意愿降低，所以筆者認(rèn)為，在提高大數(shù)據(jù)透明度、完善大數(shù)據(jù)信息的同時(shí)，電商企業(yè)應(yīng)該重點(diǎn)考慮保護(hù)客戶的個(gè)人隱私，國家也應(yīng)出臺(tái)相應(yīng)的法律法規(guī)，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)活動(dòng)中對個(gè)人隱私的保護(hù)。