成越超

摘 要：本文基于前人對(duì)用戶忠誠(chéng)度的的研究成果，構(gòu)建了QN平臺(tái)用戶忠誠(chéng)度影響因素模型，并借鑒成熟量表開(kāi)發(fā)出本研究測(cè)量量表。采用SPSS 24.0和AMOS 21.0軟件分析了QN平臺(tái)用戶忠誠(chéng)度影響因素間的相關(guān)關(guān)系，并依據(jù)研究結(jié)果提出了進(jìn)一步提升用戶忠誠(chéng)度的策略建議。

關(guān)鍵詞：SEM用戶;QN平臺(tái)

一.引言

近年來(lái)，由于競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境激烈，平臺(tái)用戶數(shù)量增長(zhǎng)乏力，QN平臺(tái)在整體市場(chǎng)的占比正在逐漸縮減，留存老用戶和吸引新用戶成了QN平臺(tái)的重要任務(wù)。只有擁有大規(guī)模的忠誠(chéng)用戶，才能在未來(lái)激烈的行業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)中處于不敗之地。

二.用戶忠誠(chéng)度內(nèi)涵

國(guó)外學(xué)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶忠誠(chéng)度的內(nèi)涵研究一般都是從用戶行為視角來(lái)闡釋的。Flavian、Guinaliu和Gurrea （2006）在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)用戶忠誠(chéng)度研究過(guò)程中，將網(wǎng)絡(luò)用戶忠誠(chéng)度定義為網(wǎng)絡(luò)用戶根據(jù)以往購(gòu)買(mǎi)經(jīng)驗(yàn)繼續(xù)選擇某一網(wǎng)站，而不會(huì)轉(zhuǎn)移至其他商務(wù)網(wǎng)站的可能性[1]。我國(guó)的一些學(xué)者也對(duì)用戶忠誠(chéng)度進(jìn)行了研究，李曉蕾（2019）基于結(jié)構(gòu)方程模型研究了影響展會(huì)網(wǎng)站用戶忠誠(chéng)度的因素，指出用戶滿意度是展會(huì)網(wǎng)站用戶忠誠(chéng)度的主要影響因素，感知質(zhì)量對(duì)用戶忠誠(chéng)度有直接影響，服務(wù)質(zhì)量通過(guò)感知價(jià)值的中介效應(yīng)間接對(duì)用戶忠誠(chéng)度產(chǎn)生影響[2]。楊碩（2019）研究了O2O電子商務(wù)模式下外賣(mài)平臺(tái)的用戶體驗(yàn)用戶忠誠(chéng)度的影響，并提出了優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量、完善服務(wù)評(píng)價(jià)機(jī)制、構(gòu)建信任機(jī)制等一系列具體提升外賣(mài)平臺(tái)用戶忠誠(chéng)度的策略[3]。

三.研究模型與假設(shè)

本文以SCBC、ACSI、ECSI、CCSI模型為理論基礎(chǔ)，借鑒學(xué)者們對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶忠誠(chéng)度研究的成果，并結(jié)合QN平臺(tái)的一些特性，進(jìn)行QN平臺(tái)用戶忠誠(chéng)度影響因素模型構(gòu)建，建立的QN平臺(tái)用戶忠誠(chéng)度影響因素模型如圖1所示：

圖1 QN平臺(tái)用戶忠誠(chéng)度影響因素模型

基于前人在用戶忠誠(chéng)度研究中的成果，本文提出了QN平臺(tái)用戶用戶忠誠(chéng)度影響因素間的研究假設(shè)，具體假設(shè)如下：

H1：用戶滿意度與用戶忠誠(chéng)有正相關(guān)關(guān)系

H2：用戶抱怨與用戶忠誠(chéng)有負(fù)相關(guān)關(guān)系

H3：用戶感知風(fēng)險(xiǎn)與用戶忠誠(chéng)有負(fù)相關(guān)關(guān)系

H4：轉(zhuǎn)換成本與用戶忠誠(chéng)有正相關(guān)關(guān)系

H5：感知質(zhì)量與用戶滿意度有正相關(guān)關(guān)系

H6：用戶滿意度與用戶抱怨有負(fù)相關(guān)關(guān)系

H7：用戶抱怨對(duì)用戶滿意度與用戶忠誠(chéng)度影響存在中介作用

四.問(wèn)卷設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集

本文以原始的SERVQUAL量表為基礎(chǔ)，保留了部分原始評(píng)價(jià)指標(biāo)，結(jié)合QN平臺(tái)的特點(diǎn)進(jìn)行修改，并借鑒Chang H.H （2008）[4]、Tran （2012）、Qing Yang （2015）、鄒維娜（2015）、Burnham （2003）[5]、Oliver （1999）等學(xué)者在用戶忠誠(chéng)度方面的研究成果，最終開(kāi)發(fā)出了QN平臺(tái)用戶忠誠(chéng)度影響因素調(diào)查問(wèn)卷。

本研究通過(guò)問(wèn)卷星網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，共收回問(wèn)卷320份，對(duì)回收問(wèn)卷中填寫(xiě)時(shí)間短、前后邏輯矛盾的問(wèn)卷進(jìn)行標(biāo)記剔除，得到有效問(wèn)卷227份，問(wèn)卷有效回收率為70.9%。

五.實(shí)證分析

（1） 信度與效度檢驗(yàn)

本研究采用Amos 21.0軟件建立分析模型，對(duì)收集數(shù)據(jù)進(jìn)行收斂效度、題目信度以及組合信度檢驗(yàn)，具體分析結(jié)果如表1所示：

表1 組成信度與收斂效度檢驗(yàn)

分析結(jié)果顯示，所有變量的t值均大于1.96，且P值均是小于0.001，說(shuō)明所有參數(shù)估計(jì)均是顯著的;標(biāo)準(zhǔn)化因素負(fù)荷量均大于0.45的最低門(mén)檻值;所有題項(xiàng)信度R2符合黃芳銘提出的應(yīng)大于0.2的基本要求;六個(gè)潛在變量的組合信度CR值均在0.6以上，并且除用戶忠誠(chéng)度與用戶抱怨的AVE值略低于0.5以外，其余所有潛在變量的AVE值均大于0.5，而用戶忠誠(chéng)度的AVE值為0.458，用戶抱怨的AVE值為0.348，均處于0.36-0.5的可接受范圍內(nèi)。綜合以上分析結(jié)果認(rèn)為，本研究的問(wèn)卷具有良好的信度與效度。

（2） 結(jié)構(gòu)方程分析

根據(jù)建立的QN平臺(tái)用戶忠誠(chéng)度理論模型，采用AMOS 21.0軟件建立結(jié)構(gòu)方程模型如圖2所示：

模型運(yùn)行結(jié)果顯示，χ2/df值為3.063，還未達(dá)到理想范圍，GFI、CFI、NFI、TLI均大于門(mén)檻值0.9，AGFI值為0.853，略小于0.9，但RMSEA值為0.096，超過(guò)了可接受范圍門(mén)檻值0.08，說(shuō)明模型與測(cè)量數(shù)據(jù)間適配效果較差，需對(duì)模型進(jìn)行修正。

通過(guò)AMOS軟件中MI修正指數(shù)，進(jìn)行六次模型修正后得到的模型運(yùn)行結(jié)果如圖所示：

第六次修正模型結(jié)果中，絕對(duì)適配指標(biāo)χ2/df=1.822，已達(dá)到理想值范圍，GFI、AGFI均達(dá)到了最低門(mén)檻值0.9的要求，RMSEA=0.06，也達(dá)到了0.05-0.08的可接受范圍。相對(duì)適配指標(biāo)CFI=0.970、NFI=0.936、TLI=0.958均超過(guò)了最低門(mén)檻值0.9。綜合以上分析結(jié)果說(shuō)明，模型在完成第六次修正后達(dá)到了較好的適配效果。

將第六次修正模型運(yùn)行結(jié)果中各個(gè)變量間的路徑系數(shù)、顯著性指標(biāo)等整理成表格，如表2所示：

表2 模型結(jié)構(gòu)參數(shù)估計(jì)及顯著性檢驗(yàn)

綜合以上分析結(jié)果可知，經(jīng)過(guò)六次修正后的QN平臺(tái)用戶忠誠(chéng)度影響因素結(jié)構(gòu)方程模型適配度指標(biāo)均符合要求，路徑系數(shù)參數(shù)估計(jì)值均達(dá)到了顯著水平。因此，可以認(rèn)為第六次修正完的模型適配度良好。

（3） 假設(shè)檢驗(yàn)

本文認(rèn)為，當(dāng)兩個(gè)變量間路徑系數(shù)的顯著水平在0.05以下，即P值小于0.05時(shí)，可認(rèn)定該路徑在本文的研究假設(shè)中是成立的，反之，當(dāng)兩個(gè)變量間路徑系數(shù)的顯著水平P值大于0.05時(shí)，可認(rèn)定該路徑在本文的研究假設(shè)中不成立。

根據(jù)前面結(jié)構(gòu)方程模型分析結(jié)果，得到各個(gè)變量間的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)及顯著水平如表3所示：

表3變量間路徑系數(shù)及顯著性

通過(guò)上表的結(jié)果可知，假設(shè)H1-H6的P值均小于0.001，認(rèn)為假設(shè)成立。假設(shè)H7中，用戶滿意度與用戶抱怨、用戶抱怨與用戶忠誠(chéng)度路徑系數(shù)分別為-0.29和-0.282，均不為0，因此認(rèn)為用戶抱怨在用戶滿意度對(duì)用戶忠誠(chéng)度的影響中起部分中介作用。

六.結(jié)論與建議

本文通過(guò)對(duì)QN平臺(tái)用戶進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，構(gòu)建QN平臺(tái)用戶忠誠(chéng)度影響因素模型，通過(guò)實(shí)證分析證實(shí)了轉(zhuǎn)換成本與用戶滿意度對(duì)用戶忠誠(chéng)度有顯著正向影響;用戶抱怨與感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)用戶忠誠(chéng)度有顯著負(fù)向影響;感知質(zhì)量對(duì)用戶滿意度有正向影響;用戶抱怨在用戶滿意度對(duì)用戶忠誠(chéng)度的影響中起部分中介作用。

為了能夠在未來(lái)的激烈競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中仍處于有利地位，QN平臺(tái)在未來(lái)用戶忠誠(chéng)度提升方面可以從提升轉(zhuǎn)換成本、和用戶感知質(zhì)量，降低用戶感知風(fēng)險(xiǎn)著手。

參考文獻(xiàn)：

[1]Flavian C， Guinaliu M， Gurrea R. The influence of familiarity and usability on loyalty to online journalistic services： The role of user experience[J]. Journal of Retailing and Consumer Services， 2006， 13（5）： 363-375.

[2]李曉蕾. 基于結(jié)構(gòu)方程模型的展會(huì)官網(wǎng)用戶忠誠(chéng)度影響因素分析[J]. 互聯(lián)網(wǎng)天地， 2019（5）： 46-53.

[3]楊碩. O2O 電子商務(wù)模式下外賣(mài)平臺(tái)用戶體驗(yàn)對(duì)顧客忠誠(chéng)度影響因素研究[J]. 廣西質(zhì)量監(jiān)督導(dǎo)報(bào)，2019（4）： 219-220.

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