王金麗，申光龍，李桂華,3

(1.齊齊哈爾大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，黑龍江 齊齊哈爾 161006；2.南開大學(xué) 商學(xué)院，天津 300071； 3.南開大學(xué)濱海學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理系，天津 300270)

內(nèi)容提要：在信任、承諾、企業(yè)規(guī)模與信譽(yù)等傳統(tǒng)顧客忠誠影響因素缺失條件下，消費(fèi)者對眾多提供相同或者相似產(chǎn)品中的網(wǎng)絡(luò)商店存在重復(fù)光顧、正向口碑及推薦行為?；谔詫毦W(wǎng)消費(fèi)者調(diào)查，本文運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型與bootstrap分析方法研究在線卷入度、感知信息過載以及在線轉(zhuǎn)換成本對在線顧客忠誠的作用機(jī)制。結(jié)果表明：隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的飛速發(fā)展，在線卷入度、感知信息過載以及在線轉(zhuǎn)換成本對特定網(wǎng)絡(luò)商店在線顧客忠誠的影響作用逐漸凸顯，在線顧客惰性中介是關(guān)鍵路徑，為顧客忠誠研究提供了新的視角；行為觀點(diǎn)的顧客惰性被認(rèn)為是一種虛假忠誠，但從在線顧客惰性態(tài)度傾向視角審視在線顧客忠誠行為，是真正的顧客忠誠，是體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)的體現(xiàn)。

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用和普及，引發(fā)了傳統(tǒng)商業(yè)模式的變革，催生出網(wǎng)絡(luò)商店這種新興業(yè)態(tài)形式，它以便利性、價格優(yōu)勢以及多樣化選擇贏得了前所未有的經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢。與此同時，在傳統(tǒng)顧客忠誠影響因素，如信任、承諾、企業(yè)規(guī)模與信譽(yù)等信息缺失條件下，消費(fèi)者對眾多提供相同或者相似產(chǎn)品中的某家網(wǎng)絡(luò)商店(特指利用平臺型電子商務(wù)企業(yè)提供的網(wǎng)絡(luò)平臺從事經(jīng)營的網(wǎng)絡(luò)商店，以下簡稱特定網(wǎng)絡(luò)商店)存在重復(fù)光顧、正向口碑及推薦行為。面對網(wǎng)絡(luò)平臺提供的多樣化選擇，消費(fèi)者為什么會忠誠于特定網(wǎng)絡(luò)商店？這一現(xiàn)象背后是否存在特殊的動因與作用機(jī)制？“黑箱”的突破是否具有重要的理論和實(shí)踐價值？

網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展帶來消費(fèi)者消費(fèi)環(huán)境與消費(fèi)心理的顯著變化：首先，企業(yè)同質(zhì)化現(xiàn)象日益加劇，消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物決策影響因素早已超越產(chǎn)品和服務(wù)本身，上升到對整個購物過程的全方位體驗(yàn)，對購物決策的過程和結(jié)果越來越重視，即在線卷入度提升。其次，“萬眾創(chuàng)業(yè)、全民創(chuàng)新”的時代，越來越多的企業(yè)順應(yīng)這一趨勢，積極利用網(wǎng)絡(luò)開展經(jīng)營，甚至涌現(xiàn)出眾多中國“淘寶村”，成為“萬眾創(chuàng)業(yè)、全民創(chuàng)新”的重要前沿陣地。與此對應(yīng)的是，消費(fèi)領(lǐng)域過多的決策信息選擇[1]，使得消費(fèi)者感知到信息過載[2]。此外，互聯(lián)網(wǎng)不僅推動了商業(yè)領(lǐng)域的變革，更深刻地影響著人們的生活，人們的生活節(jié)奏越來越快，時間壓力越來越大。調(diào)查顯示，網(wǎng)民與移動電話使用者報(bào)告了更高的時間壓力分?jǐn)?shù)，顯然這些用來便利溝通的媒介并不能夠減輕時間負(fù)擔(dān)[3]。在線轉(zhuǎn)換成本主要涉及在線消費(fèi)者轉(zhuǎn)換中的時間、精力損失成本[4]，日益引起消費(fèi)者的關(guān)注。在線顧客忠誠是解決上述消費(fèi)者困惑的有效途徑。以往研究中，卷入度并不被認(rèn)為是顧客忠誠的重要前置因素，感知信息過載從未被引入到顧客忠誠研究中，在線情境下，轉(zhuǎn)換成本也并不被認(rèn)為是影響在線顧客忠誠的重要因素。Foxall和Pallister認(rèn)為，決策行為中的卷入度(involvement)對消費(fèi)者購買行為有顯著的影響[5]，Colgate等呼吁在審視消費(fèi)者轉(zhuǎn)換行為中關(guān)注顧客卷入度[6]。Lee等認(rèn)為信息過載影響決策質(zhì)量[2]，許多研究者認(rèn)為決策質(zhì)量很難界定和測量，Chen等認(rèn)為研究信息過載對消費(fèi)者主觀狀態(tài)的影響更為實(shí)際可行[7]，然而卻止步于此。Tsai等的研究關(guān)注到在線轉(zhuǎn)換成本通過在線轉(zhuǎn)換障礙中介影響顧客重購意愿[4]。上述研究雖然預(yù)示了各要素對消費(fèi)者行為的潛在影響，然而卻并未真正深入到消費(fèi)者行為層面進(jìn)行研究。

本文擬基于計(jì)劃行為理論，探索在線卷入度、感知信息過載以及在線轉(zhuǎn)換成本對在線顧客忠誠的作用機(jī)制。首先，探索互聯(lián)網(wǎng)迅速發(fā)展情境下，在線卷入度、感知信息過載以及在線轉(zhuǎn)換成本對在線顧客忠誠的直接前置作用。其次，破解在線卷入度、感知信息過載及在線轉(zhuǎn)換成本對在線顧客忠誠作用的“黑箱”，探究在線顧客惰性的中介作用。最后，進(jìn)一步探討在線顧客惰性態(tài)度傾向影響下的在線顧客忠誠行為的本質(zhì)。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

(一)在線顧客忠誠的概念及維度劃分

對于顧客忠誠類型，學(xué)者們廣泛引用的是Dick和Basu[8]的觀點(diǎn)，按照相對態(tài)度與重復(fù)光顧行為，顧客忠誠被劃分為四種類型：真正顧客忠誠、潛在忠誠、虛假忠誠與不忠誠。對于顧客忠誠的概念界定，主要有三種流派：行為忠誠流派，指代顧客重復(fù)光顧行為；態(tài)度忠誠流派，主要指對品牌、企業(yè)等的情感依賴；復(fù)合忠誠流派認(rèn)為顧客忠誠是行為忠誠與態(tài)度忠誠的有效融合[9]。復(fù)合忠誠的概念在研究中得到廣泛的認(rèn)可與應(yīng)用[9-10]。從消費(fèi)者行為角度來看，虛假忠誠主要指代高重復(fù)光顧率低相對態(tài)度，區(qū)別虛假忠誠與真正忠誠的關(guān)鍵是態(tài)度忠誠[6，9-11]。范秀成等運(yùn)用元分析方法，將顧客忠誠劃分為行為忠誠(包括重購、轉(zhuǎn)換與抱怨)、態(tài)度忠誠(包括信任、價格容忍、推薦和口碑)與復(fù)合忠誠(涵蓋上述兩種元素)[10]。雖然有研究認(rèn)為推薦和口碑也是顧客的一種行為4現(xiàn)，但是本研究與范秀成等[10]的觀點(diǎn)一致，認(rèn)為口碑與推薦是顧客基于自身體驗(yàn)之上的態(tài)度忠誠體現(xiàn)。Anderson和Srinivasan[11]將在線顧客忠誠界定為，消費(fèi)者對于電子商務(wù)企業(yè)所持支持態(tài)度而導(dǎo)致的重復(fù)購買行為。El-manstrly[9]定義在線顧客忠誠是一種在線消費(fèi)者基于滿意之上，重復(fù)購買、在線正向口碑以及推薦行為。可見對于在線顧客忠誠而言，研究者們廣泛認(rèn)同復(fù)合忠誠觀點(diǎn)。甚至有研究指出，在線顧客忠誠不僅是基于滿意，更是基于信任之上的[8]。本研究采用El-manstrly[9]對在線顧客忠誠的概念界定，并基于為學(xué)者們普遍接受的關(guān)于顧客忠誠的劃分[10]，將在線顧客忠誠劃分為在線行為忠誠與在線態(tài)度忠誠兩個維度，以進(jìn)一步探究在線顧客惰性視角下，在線顧客忠誠(作為復(fù)合忠誠概念，涵蓋在線行為忠誠與在線態(tài)度忠誠，下同)的本質(zhì)。

(二)在線顧客惰性觀點(diǎn)

在重復(fù)購買以及顧客保留研究中，顧客惰性被學(xué)者們廣泛關(guān)注。Huang和Yu認(rèn)為有意識的品牌忠誠與無意識的顧客惰性是顧客重復(fù)購買行為產(chǎn)生的兩個主要原因，二者的區(qū)別在于決策中意識參與的程度[12]。顧客惰性被界定為：“顧客無意識或者下意識的一種習(xí)慣購買行為”，認(rèn)為對品牌的惰性重復(fù)購買行為是一種虛假忠誠。Bozzo認(rèn)為，三種原因?qū)е庐a(chǎn)業(yè)消費(fèi)者維持長期購買模式：一是常被提及的顧客忠誠，主要與積極情感相關(guān)；二是處于鎖入狀態(tài)(或保留)，源于客觀存在、情感或強(qiáng)烈轉(zhuǎn)換障礙的對供應(yīng)商的依賴[13]；三是惰性狀態(tài)，其未來購買行為的最好解釋似乎是其過去購買行為。惰性被定義為產(chǎn)業(yè)消費(fèi)者一種特定狀態(tài)，是缺乏實(shí)際積極情感、常規(guī)而穩(wěn)定的購買行為，可被劃分為三種類型：純粹惰性(懶惰的、不積極的)，不關(guān)心惰性(了解處于交易劣勢，然而并不介意)以及不知情惰性(對銷售人員的信賴，使得他們并不了解目前交易并非最優(yōu)交易)[13]。顧客惰性行為發(fā)生，可能的原因包括：高感知風(fēng)險(xiǎn)、高轉(zhuǎn)換成本、信息搜尋及思考成本較高、替代吸引力不足或者其他轉(zhuǎn)換障礙等。2006年，Yanamandram和White在B2B服務(wù)情境下，以定性方式探索并認(rèn)為惰性是不滿意顧客卻選擇保留的重要原因之一[14]。惰性被界定為“消費(fèi)者的一種懶惰、不活躍或是消極的態(tài)度傾向”，可能源于缺乏目標(biāo)導(dǎo)向、受制于太多時間和精力困擾而不愿轉(zhuǎn)換。Lee和Neale將由于消極或不行動而維持現(xiàn)狀的態(tài)度傾向定義為顧客惰性[15]，認(rèn)為惰性與態(tài)度忠誠都可能影響保留，與惰性不同，態(tài)度忠誠以有意地支持特定服務(wù)提供商為前提。惰性源于兩種心理狀態(tài)：消費(fèi)者既可能是喜歡(滿意惰性)也可能對于競爭服務(wù)提供商是漠視的(漠視惰性)，認(rèn)為漠視惰性與虛假忠誠很類似。文章進(jìn)一步實(shí)證了滿意惰性、漠視惰性對轉(zhuǎn)換成本與顧客保留、正負(fù)向口碑關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。Wu則在服務(wù)情境下認(rèn)為，虛假忠誠卻高重復(fù)光顧水平可以由惰性來解釋。惰性被界定為常規(guī)而習(xí)慣的購買行為，并實(shí)證滿意、惰性與顧客忠誠正相關(guān)關(guān)系，認(rèn)為惰性是除了滿意之外顧客忠誠另一驅(qū)動因素[16]。Kuo等證實(shí)顧客惰性正向影響顧客重購意愿，認(rèn)為顧客惰性是一種固定購物模式，消費(fèi)者基于過去消費(fèi)體驗(yàn)，無意識地光顧相同的店鋪或者購買相同品牌產(chǎn)品[17]。顧客惰性的產(chǎn)生主要有三個原因：一是減少消費(fèi)時間；二是熟悉；三是目前店鋪與替代選擇感知差異小。Anderson和Srinivasan探討了惰性對在線顧客滿意與在線顧客忠誠的調(diào)節(jié)作用[11]。除此之外，顧客惰性還被描述為需要較少努力、不經(jīng)更多思考、便利驅(qū)動[18]的行為。惰性消費(fèi)者似乎逃避做新的購買決策，避免學(xué)習(xí)新的服務(wù)過程和實(shí)踐，避免在選擇間進(jìn)行價格比較。換句話說，惰性顧客偏好現(xiàn)狀。

綜上所述，關(guān)于顧客惰性主要有兩種代表性觀點(diǎn)：一種是行為觀點(diǎn)，一種是態(tài)度傾向觀點(diǎn)。前者具有代表性的是Huang和Yu[12]的觀點(diǎn)，后者具有代表性的是Lee和Neale[15]觀點(diǎn)。本研究采用第二種觀點(diǎn)，在線顧客惰性是在線消費(fèi)者一種懶惰、消極或不行動而維持現(xiàn)狀的態(tài)度傾向[15]。顧客惰性研究還呈現(xiàn)出如下特征：首先，顧客惰性多被理解為消費(fèi)者一種習(xí)慣性重復(fù)購買行為，是一種行為結(jié)果[13]，認(rèn)為并不是行為忠誠的前置因素。也因此，少有研究將顧客惰性作為顧客忠誠的影響因素。其次，顧客惰性行為被認(rèn)為是消費(fèi)者一種或無意識[12-13]、或有意識[14-15]的重復(fù)購買行為。在這一前提下，以定性描述形式探索消費(fèi)者惰性行為產(chǎn)生的原因，但停留在理論探索層面缺乏實(shí)證研究。再次，探討顧客惰性的忠誠屬性，認(rèn)為顧客惰性行為是一種虛假忠誠[11-13]。只有少數(shù)研究采用惰性態(tài)度傾向觀點(diǎn)，認(rèn)為其影響顧客忠誠并實(shí)證二者之間正相關(guān)關(guān)系[16]，但并未探究顧客惰性態(tài)度傾向影響下的顧客忠誠行為屬性?？梢?，對于顧客惰性前置變量、結(jié)果變量的實(shí)證及其可能的中介作用機(jī)制研究存在較大空間。

(三)在線卷入度、感知信息過載、在線轉(zhuǎn)換成本對在線顧客忠誠的影響

計(jì)劃行為理論(Theory of Planned Behavior，TPB)[19]認(rèn)為某種特定的行為遵循信念-意愿-行為邏輯，被認(rèn)為具有很強(qiáng)的理論堅(jiān)實(shí)性[20]。該理論認(rèn)為，態(tài)度信念、感知行為控制信念影響特定行為，并且作用機(jī)制不同。

對于行為的態(tài)度是“個體對特定行為進(jìn)行評價或評估之后其偏好傾向”[19]。卷入度是“基于內(nèi)在需求、價值觀及興趣，個體感知到的(品牌、物品、決策等)相關(guān)度”[21]。鑒于對特定網(wǎng)絡(luò)商店在線顧客忠誠的研究情境，本研究稱為“在線卷入度”，界定為“顧客網(wǎng)絡(luò)購物中，基于內(nèi)在需求、價值觀及興趣，對于購物決策過程以及結(jié)果——所購買的最終產(chǎn)品感知到的個體相關(guān)度”。消費(fèi)者在線卷入度越高，認(rèn)為所購買產(chǎn)品和服務(wù)對自身越重要，在初次購物體驗(yàn)滿意前提下[8]，愈懼怕因重新選擇失敗而帶來的風(fēng)險(xiǎn)[17]，愈傾向于在線顧客忠誠，即在線卷入度反映消費(fèi)者對在線顧客忠誠持偏好態(tài)度傾向。根據(jù)計(jì)劃行為理論，態(tài)度通過且僅通過意愿中介作用于行為。因而，本研究假設(shè)在線卷入度并不會直接影響在線顧客忠誠。

感知行為控制是“對實(shí)施行為難易程度的感知并假設(shè)它反映了過去的經(jīng)驗(yàn)與預(yù)期的障礙”[19]，在線購物情境中，指的是消費(fèi)者對自身能夠決定在線顧客忠誠行為的感知控制力。根據(jù)計(jì)劃行為理論，當(dāng)感知行為控制準(zhǔn)確且行為并非處于完全意志控制時，感知行為控制對目標(biāo)行為預(yù)測提供了重要信息[19]。感知信息過載與在線轉(zhuǎn)換成本是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下消費(fèi)者無完全意志控制因素，對在線顧客忠誠行為起直接預(yù)測作用。

網(wǎng)絡(luò)購物以消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)信息搜尋為起點(diǎn)。然而，一方面在線零售商充分利用網(wǎng)絡(luò)，向人們傳遞大量信息。另一方面，消費(fèi)者信息處理能力是有限的，一旦超越消費(fèi)者信息處理能力，反應(yīng)速率將會下降[7]，即出現(xiàn)信息過載現(xiàn)象。本研究沿用Chen等[7]對于感知信息過載的定義，指“在進(jìn)行購物決策時，感知到需要處理太多關(guān)于產(chǎn)品的信息”。消費(fèi)者每一次網(wǎng)絡(luò)購物都要經(jīng)歷廣泛的信息搜尋，復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)信息使得消費(fèi)者決策信息過剩[3]，感知到信息過載。為了降低因重新搜尋而帶來的不便及可能的風(fēng)險(xiǎn)，在體驗(yàn)滿意前提下[6]，感知信息過載成為阻礙消費(fèi)者轉(zhuǎn)換[6]的障礙，將促使消費(fèi)者積極考慮原有網(wǎng)絡(luò)商店購物。由此，提出如下假設(shè)：

H1a:感知信息過載正向影響在線行為忠誠。

H1b:感知信息過載正向影響在線態(tài)度忠誠。

轉(zhuǎn)換成本與顧客滿意是研究者們最為關(guān)注的兩個顧客忠誠前置變量，近年來更多的學(xué)者探討轉(zhuǎn)換成本對顧客忠誠的作用[6，9，22]。結(jié)合在線顧客購物過程成本項(xiàng)目劃分，本研究認(rèn)為，消費(fèi)者轉(zhuǎn)換供應(yīng)商，必然重新面對在線消費(fèi)決策一系列流程，重新搜尋、甄選、與在線零售商溝通、物流監(jiān)管、對新產(chǎn)品的擔(dān)憂及議價優(yōu)勢缺失等。在此過程中，時間和精力、已有優(yōu)惠損失是消費(fèi)者主要考量因素。與Tsai 等[4]的觀點(diǎn)一致，本研究將“在線轉(zhuǎn)換成本”界定為“轉(zhuǎn)換決策中，在線消費(fèi)者主要考慮的時間、精力以及原有產(chǎn)品和服務(wù)提供商提供的價格等優(yōu)惠政策損失成本”。美國銀行客戶報(bào)道顯示，如果顧客感知時間與精力成本以及不確定性遠(yuǎn)超于從銀行轉(zhuǎn)換獲得的潛在收益時，他們選擇保留[23]?？梢娤M(fèi)者決策過程也是一個基于成本-收益平衡分析的理性決策過程。大量研究證實(shí)轉(zhuǎn)換成本是顧客保留、顧客忠誠的重要影響因素[4，8，24]。本研究假設(shè)：

H2a:在線轉(zhuǎn)換成本正向影響在線行為忠誠。

H2b:在線轉(zhuǎn)換成本正向影響在線態(tài)度忠誠。

(四)在線顧客惰性對在線卷入度、感知信息過載、在線轉(zhuǎn)換成本與在線顧客忠誠關(guān)系的中介作用

1．在線卷入度、感知信息過載、在線轉(zhuǎn)換成本對在線顧客惰性的影響

消費(fèi)者卷入度有高低之分，對消費(fèi)者購買行為的影響主要體現(xiàn)在兩個方面，信息搜尋動力強(qiáng)度與消費(fèi)決策依據(jù)的多寡。低卷入度消費(fèi)者缺乏尋求并比較購物選擇信息的動力，并且并不追求最優(yōu)選擇，偏好便利[18]；具有較高卷入度的消費(fèi)者被描述為受到激勵去搜集產(chǎn)品信息，比較產(chǎn)品并愿意購買某種特定類型的產(chǎn)品。Foxall和Pallister的研究顯示，低卷入度消費(fèi)者依賴一個或幾個要素做出購買決策，高卷入度消費(fèi)者購買決策更為復(fù)雜，許多要素都會影響購買行為[5]。上述分析意味著，高卷入度消費(fèi)者在初次決策中一定非常審慎，全方位考慮各種要素，如力求信息搜尋全面、全方位比較并與賣家溝通以做出購買決策等。在線顧客忠誠是消費(fèi)者面臨再次購買類似產(chǎn)品時，是否轉(zhuǎn)換原有網(wǎng)絡(luò)零售商的決策。本研究認(rèn)為，與初次購物相反，消費(fèi)者會對繁雜的購物決策過程感到厭倦，降低消費(fèi)者轉(zhuǎn)換意愿。在線顧客惰性代表顧客維持現(xiàn)狀，較低的轉(zhuǎn)換意愿[15]。本研究假設(shè)：

H3：在線卷入度正向影響在線顧客惰性。

互聯(lián)網(wǎng)時代，消費(fèi)者在線購物面臨大量選擇，甚至使消費(fèi)者感知到信息過載，在初次購物滿意體驗(yàn)基礎(chǔ)上，感知信息過載會促使消費(fèi)者排斥過多信息，傾向于簡單策略(重復(fù)購買)來擺脫信息過載的負(fù)面影響，有研究顯示惰性顧客通常是多樣化選擇規(guī)避者[13,25]。一個惰性顧客被描述為缺乏搜尋選擇的動力[25]，目前的購買模式被重復(fù)只因需要付出較少努力。Colgate和Lang指出，便利代表了惰性的其他決定因素[26]。另據(jù)計(jì)劃行為理論，感知信息過載作為消費(fèi)者無完全意志控制力因素，也將正向影響特定行為(在線顧客忠誠)意愿(在線顧客惰性)。由此，本研究假設(shè)：

H4：感知信息過載正向影響在線顧客惰性。

轉(zhuǎn)換成本對顧客忠誠作用的研究多聚焦于前置和調(diào)節(jié)作用且成果豐碩。El-manstrly探討了轉(zhuǎn)換成本對信任、顧客感知價值與顧客忠誠關(guān)系的調(diào)節(jié)作用[9]；Nagengast等探討了不同類型的轉(zhuǎn)換成本對滿意與重購行為關(guān)系的非線性調(diào)節(jié)作用[27]。Lee和Neale在服務(wù)情境下，探討了轉(zhuǎn)換成本與顧客保留正相關(guān)關(guān)系[15]；Tsai等證實(shí)在線轉(zhuǎn)換成本通過轉(zhuǎn)換障礙中介顯著影響顧客忠誠[4]；Park等實(shí)證轉(zhuǎn)換成本與顧客忠誠正相關(guān)[24]。Burnham等的研究指出，在信用卡業(yè)務(wù)中，轉(zhuǎn)換成本對顧客忠誠的解釋力為13%，而在遠(yuǎn)程電信服務(wù)中解釋力達(dá)到30%[22]。Tsai等的研究證實(shí)，在線轉(zhuǎn)換成本對在線顧客忠誠有高達(dá)59%的解釋力，在線轉(zhuǎn)換成本提供了競爭優(yōu)勢，降低了消費(fèi)者轉(zhuǎn)換意愿[4]。Colgate和Lang與Stanko 等認(rèn)為，轉(zhuǎn)換成本是顧客惰性的決定因素之一[26,28]。由此，本研究假設(shè)：

H5：在線轉(zhuǎn)換成本正向影響在線顧客惰性。

2．在線顧客惰性對在線顧客忠誠的影響

Lee和Neale指出，惰性有高、低之分[15]。高惰性顧客在考慮轉(zhuǎn)換時是消極的，由此導(dǎo)致他們與其服務(wù)供應(yīng)商維持現(xiàn)狀。低惰性顧客積極地尋求并比較交易，結(jié)果導(dǎo)致他們的背離[26]。Yanamandram和White通過質(zhì)性研究發(fā)現(xiàn)，惰性是不滿意顧客保留的重要因素[14]。Kuo 等證實(shí)顧客惰性正向影響顧客重購意愿[17]。Wu則在服務(wù)情境下實(shí)證顧客惰性顯著影響顧客忠誠[16]。

顧客對于特定網(wǎng)絡(luò)商店所表現(xiàn)出來的行為有兩個方向，要么選擇保留，進(jìn)而顧客忠誠，要么背離形成顧客轉(zhuǎn)換。在線顧客惰性是消費(fèi)者懶惰、不積極、不行動而維持現(xiàn)狀的態(tài)度傾向[15]，代表顧客較低的轉(zhuǎn)換意愿，使消費(fèi)者忠實(shí)于原有網(wǎng)絡(luò)商店。根據(jù)計(jì)劃行為理論，對特定行為(在線顧客忠誠)的意愿(在線顧客惰性)將影響行為。

綜合上述分析，依據(jù)計(jì)劃行為理論，本研究假設(shè)：

H6a：在線顧客惰性正向影響在線行為忠誠。

H6b：在線顧客惰性正向影響在線態(tài)度忠誠。

3．在線顧客惰性的中介作用

綜上所述，消費(fèi)者在線卷入度越高，在初次購物體驗(yàn)滿意前提下[8]，愈懼怕因重新選擇失敗而帶來的風(fēng)險(xiǎn)[17]；復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)信息使得消費(fèi)者決策信息過剩[3]，導(dǎo)致情感上對于過多信息的排斥[7]，顧客忠誠不失為一種好的選擇；轉(zhuǎn)換成本作為一種轉(zhuǎn)換障礙因素[14-15，26]，阻止消費(fèi)者轉(zhuǎn)換。可見，在線卷入度、感知信息過載與在線轉(zhuǎn)換成本都促使消費(fèi)者轉(zhuǎn)換意愿降低，傾向于維持原有購物行為，即對原有網(wǎng)絡(luò)商店顧客忠誠。在線顧客惰性是在線消費(fèi)者一種懶惰的、消極的或不行動而維持現(xiàn)狀的態(tài)度傾向[15]。一些研究經(jīng)定性或定量分析認(rèn)為顧客忠誠是惰性的結(jié)果[14，16-17，26]。可見，在線顧客惰性可能中介在線卷入度、感知信息過載、在線轉(zhuǎn)換成本與在線顧客忠誠之間的關(guān)系。Anderson和Srinivasan[11]的研究認(rèn)為，由便利驅(qū)動的顧客更不可能通過重復(fù)搜尋新的零售商而使他們變得不便利，因而更可能顯示出高忠誠水平，行為忠誠甚至是態(tài)度忠誠。本研究假設(shè)：

H7a：在線卷入度通過在線顧客惰性中介正向影響在線行為忠誠。

H7b：在線卷入度通過在線顧客惰性中介正向影響在線態(tài)度忠誠。

H8a：感知信息過載通過在線顧客惰性中介正向影響在線行為忠誠。

H8b：感知信息過載通過在線顧客惰性中介正向影響在線態(tài)度忠誠。

H9a：在線轉(zhuǎn)換成本通過在線顧客惰性中介正向影響在線行為忠誠。

H9b：在線轉(zhuǎn)換成本通過在線顧客惰性中介正向影響在線態(tài)度忠誠。

總之，經(jīng)上述分析，結(jié)合計(jì)劃行為理論，本研究建立了如圖1所示的研究模型。

圖1 研究模型

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇

為了契合研究情境，排除品牌、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)信譽(yù)、經(jīng)營產(chǎn)品類別等可能對特定網(wǎng)絡(luò)商店顧客忠誠形成影響的因素，本研究以中國淘寶網(wǎng)顧客為調(diào)查對象。針對在線顧客忠誠，因調(diào)查對象首先要在特定網(wǎng)絡(luò)商店有過重復(fù)購物經(jīng)歷，因而問卷中設(shè)計(jì)了一個題目，詢問被調(diào)查對象是否在淘寶網(wǎng)的某個網(wǎng)絡(luò)商店有一次以上，即重復(fù)購買經(jīng)歷。為了排除地域、年齡、性別、受教育程度、收入、職業(yè)等人文因素影響，問卷設(shè)計(jì)中對這些消費(fèi)者特征都進(jìn)行了調(diào)查。本研究數(shù)據(jù)來源于兩部分：一部分是工作人士，地域分布于北京、天津、青島、上海及黑龍江省一些城市，職業(yè)分布廣泛，包括公務(wù)員、公司職員、工程師、個體創(chuàng)業(yè)者等；另一部分主要針對東北部某高校在校大學(xué)生。共回收問卷446份，剔除了無淘寶網(wǎng)購物體驗(yàn)、無重復(fù)購買經(jīng)歷及一些無效問卷后，剩余有效樣本372份。372份樣本中，頻率分析顯示男性占比40.1%，女性占比59.9%；19-29歲樣本占比52.4%，30-39歲樣本占比35.5%，40-49歲樣本占比10.5%，50歲以上樣本占比1.3%；婚姻狀況已婚未婚樣本大致各占一半；大專及以下學(xué)歷樣本占比21.6%，本科學(xué)歷占比73.4%，研究生學(xué)歷占比5%；收入在3000元以下樣本占比36.2%，3000-5000元樣本占比40.3%，5000-10000元樣本占比20.0%，10000元及以上占比3.5%。上述分析顯示樣本很好地避免了樣本偏差。

(二)測量工具

本文構(gòu)念測量均采用成熟量表，Likert 7點(diǎn)測量方法，“1”=完全不同意，“7”=完全同意。

(1)在線卷入度。采用Zaichkowsky[21]提出的10條目量表，被證明有著很高的效度和信度(本研究中Cronbach’s α=0.910)。舉例題項(xiàng)：網(wǎng)絡(luò)購物過程和結(jié)果對我來說，“極其重要——非常不重要(反向)”、“極其無聊——非常有趣”、“與我極其相關(guān)——與我毫不相關(guān)(反向)”、“毫無意義——非常有意義”。

(2)感知信息過載。采用Chen等[7]提出的3條目感知信息過載量表(本研究中Cronbach’s α=0.776)。舉例題項(xiàng)：“有太多信息，在購物過程中讓我感到很有負(fù)擔(dān)”、“因?yàn)橛刑嗑W(wǎng)站和網(wǎng)絡(luò)商店，我感到要找到所有相關(guān)信息非常困難”。

(3)在線轉(zhuǎn)換成本。本文研究對象是對特定網(wǎng)絡(luò)商店在線顧客忠誠行為，因而采用相同在線情境下Tsai等[4]提出的在線轉(zhuǎn)換成本量表(本研究中Cronbach’s α =0 .774)。題項(xiàng)包括：“轉(zhuǎn)向其他網(wǎng)絡(luò)商店將會花費(fèi)大量精力”、“轉(zhuǎn)向新網(wǎng)絡(luò)商店的過程會花費(fèi)大量時間”、“轉(zhuǎn)向一家新網(wǎng)絡(luò)商店，會失去價格、積分等現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)商店提供的優(yōu)惠”。

(4)在線顧客惰性。采用Lee 和Neale[15]提出的顧客惰性量表(本研究中Cronbach’s α= 0.804)。舉例題項(xiàng)：“我不考慮轉(zhuǎn)向其他網(wǎng)絡(luò)商店購物”、“我不必為考慮轉(zhuǎn)向其他網(wǎng)絡(luò)商店購物而煩惱”。

(5)在線顧客忠誠。目前對于在線顧客忠誠的研究還很不深入，測量方法也很多樣。鑒于在線顧客忠誠與傳統(tǒng)顧客忠誠在行為表現(xiàn)上高度一致，如重復(fù)光顧、積極的正面口碑，甚至向自己的親友推薦等，這里采用El-manstrly[9]成熟量表。該量表包括在線行為忠誠(3條目，本研究中Cronbach’s α=0.886)、在線態(tài)度忠誠(3條目，本研究中Cronbach’s α=0.853)兩個維度，共計(jì)6個條目。

四、實(shí)證分析

(一)共同方法偏差檢驗(yàn)

本研究通過一系列過程控制方法，如匿名調(diào)查法、設(shè)計(jì)反向題項(xiàng)、問卷題項(xiàng)間隔分布、調(diào)查對象多樣化、時間間隔等進(jìn)行問卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)搜集，以降低可能存在的共同方法偏差。借鑒楊勇等[29]研究中為學(xué)者廣泛采用的Harman’s 單因素檢驗(yàn)法對數(shù)據(jù)進(jìn)行共同方法偏差檢驗(yàn)，未旋轉(zhuǎn)主成分分析結(jié)果顯示，第一公因子提取方差為29.991%，低于40%臨界標(biāo)準(zhǔn)，說明共同方法偏差并不明顯。

(二)信度與效度分析

為了確認(rèn)在線顧客忠誠的具體維度，本研究首先對在線顧客忠誠量表進(jìn)行了探索性因子分析。選擇特征值大于1的主成分分析方法，結(jié)果顯示樣本適宜做因子分析(KMO值為0.806，Bartlett球形檢驗(yàn)近似卡方值為1198.316，顯著性水平為0.000)。運(yùn)用主軸因素法對因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，因子分析結(jié)果見表1。探索性因子分析顯示：量表題項(xiàng)可被劃分為兩個維度，題項(xiàng)因子載荷均大于0.5，且不存在多重載荷，所提取的共同因子方差均大于0.6，兩個因子累計(jì)解釋全部題項(xiàng)79.581%的信息。

表1 在線顧客忠誠量表探索性因子分析結(jié)果

為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型擬合度，判定聚合效度與區(qū)分效度，本研究運(yùn)用AMOS24.0對模型做了驗(yàn)證性因子分析。結(jié)果顯示所有條目都如期在相應(yīng)的因子上有顯著的因子載荷，并基于此計(jì)算組合信度(CR)及平均提取方差(AVE)值。驗(yàn)證性因子分析中使用了Landis等[30]提出的條目打包技術(shù)，基于推薦使用的隨機(jī)打包方法對在線卷入度條目進(jìn)行了打包操作。驗(yàn)證性因子分析結(jié)果顯示：χ2=217.27，df=120，χ2/df=1.811< 2，GFI=0.940，CFI=0.973，TLI=0.966，RMSEA=0.047，均在臨界標(biāo)準(zhǔn)以內(nèi)，表明結(jié)構(gòu)模型擬合度較好。Cronbach’s α值介于0.774-0.910之間，組合效度介于0.776-0.918之間，說明量表具有良好內(nèi)部一致性。AVE值介于0.537-0.789之間且因子載荷均大于0.5，表明量表收斂效度符合要求。量表的判別效度見表2，各變量的平均提取方差平方根均大于該變量與其他變量的相關(guān)系數(shù)，說明量表的判別效度也達(dá)到可接受水平。

(三)主效應(yīng)檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證在線卷入度、感知信息過載、在線轉(zhuǎn)換成本對在線顧客惰性與在線顧客忠誠的影響以及在線顧客惰性對在線顧客忠誠的影響，本研究采用結(jié)構(gòu)方程模型軟件AMOS24.0對結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行分析。結(jié)果顯示：χ2=198.735，df=121，χ2/df=1.642< 2，GFI=0.944，CFI=0.979，TLI=0.973，RMSEA=0.042，均在臨界標(biāo)準(zhǔn)以內(nèi)，表明結(jié)構(gòu)模型擬合度較好，可以進(jìn)行路徑分析。由圖2可知：除了感知信息過載對在線行為忠誠(假設(shè)H1a，β= 0.029， t=0.478)與在線態(tài)度忠誠(假設(shè)H1b，β= 0.056， t= 0.946)的直接影響不顯著外(圖2中虛線所示)，其余直接作用路徑均通過假設(shè)檢驗(yàn)。在線卷入度(β=0.205， t=3.727)、感知信息過載(β=0.212， t=3.104)、在線轉(zhuǎn)換成本(β=0.433， t=5.527)均顯著正向影響在線顧客惰性，假設(shè)H3，H4，H5得到實(shí)證支持。在線轉(zhuǎn)換成本正向影響在線行為忠誠(β=0.258， t=3.573)與在線態(tài)度忠誠(β=0.600， t=7.279)，假設(shè)H2a，H2b得到驗(yàn)證。在線顧客惰性顯著正向影響在線行為忠誠(β=0.546， t=7.429)與在線態(tài)度忠誠(β=0.227， t=3.333)，假設(shè)H6a，H6b得到數(shù)據(jù)支持。

表2 均值、標(biāo)準(zhǔn)差及判別效度檢驗(yàn)

注：*、**、***分別表示p<0.05、p<0.01、p<0.001(下同)，對角線值為AVE的平方根。

圖2 主效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

(四)中介效應(yīng)檢驗(yàn)

本研究采用Zhao等[31]和陳瑞等[32]提出的bootstrap方法，運(yùn)用SPSS 22.0軟件對在線顧客惰性中介效應(yīng)做進(jìn)一步檢驗(yàn)。近幾年Zhao等[31]所提出的中介檢驗(yàn)程序已經(jīng)得到了廣泛認(rèn)可，在心理學(xué)、組織行為學(xué)、消費(fèi)者行為學(xué)等領(lǐng)域的頂級學(xué)術(shù)期刊中有較多的引用。本研究bootstrap分析樣本量選擇5000，設(shè)定95%置信區(qū)間，采用偏差校正的非參數(shù)百分位法，對在線顧客惰性中介作用及中介類型進(jìn)行了檢驗(yàn)，如表3所示。

在線顧客惰性對在線卷入度與在線顧客忠誠中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明：在95%的置信區(qū)間水平下，在線顧客惰性對在線卷入度與在線行為忠誠之間的中介效應(yīng)檢驗(yàn)的結(jié)果未包含0(LLCI=0.173，ULCI=0.342)，表明在線顧客惰性對在線卷入度與在線行為忠誠中介作用顯著，其效應(yīng)大小為0.249。此外，在控制了在線顧客惰性中介作用后，在線卷入度對在線行為忠誠的直接作用不顯著(LLCI= -0.009，ULCI=0.210)，說明在線顧客惰性中介在線卷入度與在線行為忠誠，且是唯一的中介變量。在95%的置信區(qū)間水平下，在線顧客惰性對在線卷入度與在線態(tài)度忠誠的中介檢驗(yàn)的結(jié)果未包含0(LLCI=0.113，ULCI=0.246)，表明在線顧客惰性對在線卷入度與在線態(tài)度忠誠中介作用顯著，其效應(yīng)大小為0.174。在控制了在線顧客惰性中介作用后，在線卷入度對在線態(tài)度忠誠的直接作用依然顯著(LLCI=0.155，ULCI=0.362)，說明除了在線顧客惰性中介之外，還存在其他中介路徑，在線顧客惰性對在線卷入度與在線態(tài)度忠誠起部分中介作用。

表3 中介效應(yīng)與中介類型bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果

在線顧客惰性對感知信息過載與在線顧客忠誠中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明：在95%的置信區(qū)間水平下，在線顧客惰性對感知信息過載與在線行為忠誠之間的中介檢驗(yàn)的結(jié)果未包含0(LLCI=0.142,，ULCI=0.304)，表明在線顧客惰性對感知信息過載與在線行為忠誠中介作用顯著，其效應(yīng)大小為0.217。此外，在控制了在線顧客惰性中介作用后，感知信息過載對在線行為忠誠的直接作用依然顯著(LLCI= 0.052,，ULCI=0.255)，說明在線顧客惰性在感知信息過載與在線行為忠誠之間起部分中介作用。在95%的置信區(qū)間水平下，在線顧客惰性對感知信息過載與在線態(tài)度忠誠的中介檢驗(yàn)的結(jié)果未包含0(LLCI=0.099，ULCI=0.225)，表明在線顧客惰性對感知信息過載與在線態(tài)度忠誠中介作用顯著，其效應(yīng)大小為0.159。在控制了在線顧客惰性中介作用后，感知信息過載對在線態(tài)度忠誠的直接作用依然顯著(LLCI=0.139，ULCI=0.322)，說明在線顧客惰性中介為部分中介作用。

在線顧客惰性對在線轉(zhuǎn)換成本與在線顧客忠誠中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明：在95%的置信區(qū)間水平下，在線顧客惰性對在線轉(zhuǎn)換成本與在線行為忠誠之間的中介檢驗(yàn)的結(jié)果未包含0(LLCI=0.178，ULCI=0.319)，表明在線顧客惰性對在線轉(zhuǎn)換成本與在線行為忠誠中介作用顯著，其效應(yīng)大小為0.245。此外，在控制了在線顧客惰性中介作用后，在線轉(zhuǎn)換成本對在線行為忠誠的直接作用依然顯著(LLCI= 0.219，ULCI=0.422)，說明在線顧客惰性中介在線轉(zhuǎn)換成本與在線行為忠誠，且為部分中介作用。在95%的置信區(qū)間水平下，在線顧客惰性對在線轉(zhuǎn)換成本與在線態(tài)度忠誠的中介檢驗(yàn)的結(jié)果未包含0(LLCI=0.089，ULCI=0.199)，表明在線顧客惰性對在線轉(zhuǎn)換成本與在線態(tài)度忠誠中介作用顯著，其效應(yīng)大小為0.136。此外，在控制了在線顧客惰性中介作用后，在線轉(zhuǎn)換成本對在線態(tài)度忠誠的直接作用依然顯著(LLCI=0.425，ULCI=0.603)，說明在線顧客惰性起部分中介作用。

(五)實(shí)證結(jié)果分析

第一，在線卷入度、感知信息過載以及在線轉(zhuǎn)換成本都是在線顧客惰性重要的前置因素，并且都存在通過在線顧客惰性中介的路徑正向影響在線行為忠誠與在線態(tài)度忠誠，然而作用機(jī)制是不同的：(1)對于在線行為忠誠而言，在線卷入度通過且僅通過在線顧客惰性中介正向影響在線行為忠誠；在線轉(zhuǎn)換成本、感知信息過載除了經(jīng)在線顧客惰性中介作用機(jī)制之外，還存在其他中介變量作用機(jī)制。(2)對于在線態(tài)度忠誠而言，三者經(jīng)在線顧客惰性中介作用機(jī)制趨同，都存在其他中介變量作用機(jī)制。除此之外，在線轉(zhuǎn)換成本還直接顯著影響在線顧客行為與態(tài)度忠誠。感知信息過載對在線顧客忠誠的直接作用未得到數(shù)據(jù)支持，可能的解釋是：目前消費(fèi)者感知的信息過載水平不足以直接導(dǎo)致消費(fèi)者行為與態(tài)度忠誠，但確實(shí)使顧客轉(zhuǎn)換網(wǎng)絡(luò)商店的意愿降低，從而間接影響在線顧客行為與態(tài)度忠誠。

第二，理論與實(shí)證數(shù)據(jù)顯示，在線卷入度、感知信息過載對于在線顧客行為與態(tài)度忠誠均不存在直接作用路徑，需要通過在線顧客惰性中介，并且在線顧客惰性完全中介在線卷入度與在線行為忠誠關(guān)系。除此之外，在線轉(zhuǎn)換成本也存在通過在線顧客惰性對在線行為與態(tài)度忠誠的間接作用機(jī)制?？梢娫诰€顧客惰性對在線卷入度、感知信息過載、在線轉(zhuǎn)換成本與在線顧客忠誠關(guān)系的關(guān)鍵中介作用。

五、結(jié)論與啟示

(一)研究結(jié)論

本文關(guān)注互聯(lián)網(wǎng)情境下，消費(fèi)者面對多樣化選擇卻忠實(shí)于特定網(wǎng)絡(luò)商店這一看似矛盾的現(xiàn)象，基于計(jì)劃行為理論，探索在線卷入度、感知信息過載以及在線轉(zhuǎn)換成本對在線顧客忠誠的作用機(jī)制，得出如下具體研究結(jié)論。

(1)互聯(lián)網(wǎng)不僅助推了產(chǎn)業(yè)發(fā)展，也推動了消費(fèi)環(huán)境、消費(fèi)者心理與消費(fèi)者行為的改變?；ヂ?lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，帶來消費(fèi)環(huán)境的變化，促使消費(fèi)者不再偏好多樣化選擇轉(zhuǎn)而忠實(shí)于特定網(wǎng)絡(luò)商店。消費(fèi)者行為動因也發(fā)生了變化，消費(fèi)者在線卷入度提升、感知信息過載、關(guān)注在線轉(zhuǎn)換成本，實(shí)證結(jié)果證實(shí)上述各要素都顯著地影響對特定網(wǎng)絡(luò)商店的在線顧客忠誠行為。

(2)在線顧客惰性在在線卷入度、感知信息過載以及在線轉(zhuǎn)換成本與在線顧客忠誠關(guān)系中發(fā)揮關(guān)鍵中介作用，為在線顧客忠誠研究提供了新的視角。實(shí)證檢驗(yàn)證實(shí)，在線顧客惰性對在線顧客忠誠的影響作用不但存在，而且是不可或缺的關(guān)鍵機(jī)制。

(3)從在線顧客惰性視角審視在線顧客忠誠行為，仍然是一種真正的顧客忠誠。在線顧客惰性不僅顯著正向影響在線行為忠誠，也顯著影響在線態(tài)度忠誠，由在線顧客惰性促動的在線顧客忠誠是真正的顧客忠誠。

(4)在線顧客忠誠是消費(fèi)者基于過去購物體驗(yàn)滿意前提下，綜合考慮其他因素，如感知信息過載水平、在線轉(zhuǎn)換成本、自身對購買決策的個體卷入度等，經(jīng)簡單收益-成本、風(fēng)險(xiǎn)分析基礎(chǔ)上的一種理性決策，其實(shí)質(zhì)是體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)的體現(xiàn)。

(二)管理啟示

本研究對于中國具體情境下政府政策制定、電子商務(wù)發(fā)展與在線零售商經(jīng)營等具有重要的實(shí)踐指導(dǎo)意義。

(1)政府應(yīng)采取積極措施保障消費(fèi)者權(quán)益并優(yōu)化電子商務(wù)經(jīng)營環(huán)境。網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營虛擬性，決定了消費(fèi)者對電商經(jīng)營資質(zhì)、信譽(yù)以及安全問題充滿質(zhì)疑，政府應(yīng)采取有力措施促進(jìn)網(wǎng)絡(luò)安全與公平競爭機(jī)制構(gòu)建。一是通過新聞報(bào)道、公益宣傳等方式提升消費(fèi)者網(wǎng)絡(luò)購物安全與防范意識。二是制定網(wǎng)絡(luò)安全、電子商務(wù)、個人信息保護(hù)及反壟斷等法律法規(guī)。三是建立科學(xué)有效的市場監(jiān)管方式，查處并打擊互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)壟斷行為，營造公平競爭環(huán)境。四是建立產(chǎn)品質(zhì)量追溯機(jī)制，建設(shè)電子商務(wù)售后服務(wù)質(zhì)量檢測云平臺，解決消費(fèi)者退貨難、維權(quán)難、產(chǎn)品責(zé)任追溯難等問題。

(2)在線零售商應(yīng)拓寬經(jīng)營思路，積極利用“互聯(lián)網(wǎng)+”與“絲路電商”發(fā)展契機(jī)，拓展全新的國際化進(jìn)入模式。研究揭示，在線顧客惰性態(tài)度傾向影響下的在線顧客忠誠是一種真正的顧客忠誠，消費(fèi)者鎖入效應(yīng)明顯，爭奪競爭對手資源不再是良好選擇，利用“互聯(lián)網(wǎng)+”與“絲路電商”發(fā)展契機(jī)進(jìn)軍國際市場是一條可取的發(fā)展路徑。尤其是近年來，我國電子商務(wù)發(fā)展迅速，取得了可喜的經(jīng)營業(yè)績，在線零售商應(yīng)積極利用“絲路電商”作為跨境經(jīng)營的契機(jī)，為自身發(fā)展尋求新的思路。政府要完善相關(guān)政策：鼓勵各類跨境電子商務(wù)服務(wù)商發(fā)展，尤其要完善跨境物流體系，拓展全球經(jīng)貿(mào)合作；推進(jìn)跨境電子商務(wù)通關(guān)、檢驗(yàn)檢疫、結(jié)匯等關(guān)鍵環(huán)節(jié)綜合服務(wù)體系建設(shè)；創(chuàng)新跨境權(quán)益保障機(jī)制，推進(jìn)國際互認(rèn)。

(3)在線零售商應(yīng)樹立動態(tài)經(jīng)營意識。研究證實(shí)，隨著網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，在線卷入度、感知信息過載與在線轉(zhuǎn)換成本對在線顧客忠誠的影響作用逐漸凸顯。這些消費(fèi)心理的轉(zhuǎn)變，提請網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營者時刻關(guān)注消費(fèi)環(huán)境、消費(fèi)心理與消費(fèi)行為的改變，契合顧客需求?！叭f眾創(chuàng)新、全民創(chuàng)業(yè)”預(yù)示著我國經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變，互聯(lián)網(wǎng)平臺將成為重要前沿陣地，在線零售商以及電子商務(wù)新進(jìn)入者都應(yīng)樹立動態(tài)經(jīng)營意識。

(4)電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)強(qiáng)化“體驗(yàn)經(jīng)營理念”。研究揭示，受在線顧客惰性傾向影響的在線顧客忠誠是真正的顧客忠誠，是體驗(yàn)經(jīng)濟(jì)的體現(xiàn)。作為電子商務(wù)企業(yè)應(yīng)樹立體驗(yàn)經(jīng)營理念。一是支持實(shí)體零售商利用網(wǎng)絡(luò)商店、移動支付、智能試衣等新技術(shù)，打造體驗(yàn)式購物模式。二是利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，向消費(fèi)者推送相關(guān)推薦，推動精準(zhǔn)營銷。三是從最初的與在線消費(fèi)者的互動，到訂單確定、物流環(huán)節(jié)及產(chǎn)品與服務(wù)本身及售后各個環(huán)節(jié)提升顧客體驗(yàn)。此后，尤其是面對顧客重復(fù)購買，良好的顧客關(guān)系維護(hù)是必要的。四是積極構(gòu)建“滾雪球式”隱性營銷模式。在線忠誠消費(fèi)者不僅自身重復(fù)購買，還傾向于在線正向口碑以及向親友推薦，是網(wǎng)絡(luò)商店不可忽視的營銷資源，應(yīng)以顧客為中心，發(fā)揮顧客口碑與推薦輻射作用，實(shí)現(xiàn)“滾雪球式”隱性營銷。

(5)在線零售商應(yīng)采取相應(yīng)措施發(fā)現(xiàn)并強(qiáng)化顧客惰性態(tài)度傾向以促進(jìn)消費(fèi)者在線忠誠。鑒于研究結(jié)論，在線轉(zhuǎn)換成本不僅通過在線顧客惰性中介間接影響，而且直接作用于在線顧客忠誠，所能采取的措施包括提升面向老顧客的顧客優(yōu)惠、積分、重視售后服務(wù)、與顧客建立良好關(guān)系等舉措。就感知的信息過載要素而言，可以預(yù)測未來消費(fèi)者感知的信息過載水平只可能逐步攀升。在線零售商可以在利用這一優(yōu)勢的同時，盡量簡化本商店的商品選擇流程，提高信息獲取與溝通的便利性，這一層面上良好的在線交互或許是一有效途徑。就在線卷入度而言，其本身就直接加劇了在線消費(fèi)者惰性傾向，在線零售商要力求使消費(fèi)者獲得滿意的初次購物體驗(yàn)。