網路的高速發展吸引了越來越多的商家加入電子商務的浪潮，下面是小編蒐集整理的一篇探究網購顧客滿意度影響因素模型的論文範文，歡迎閱讀檢視。
一、引言
21世紀以來，網際網路技術的迅猛發展加快了電子商務的發展速度。CNNIC監測顯示，截至2012年12月底，網路購物市場交易金額達到12594億元，較2011年增長66.5%，佔社會消費品零售總額的6.1%。
1965年，Cardozo首次將顧客滿意的概念引入營銷學的範疇，認為顧客期望促使顧客滿意度的產生並且影響其程度。
1980年，Oliver提出預期不確認理論，他認為顧客滿意是顧客對於商品或服務是否達到自身期望的一種判斷，是顧客自身期望被滿足後的心理狀態。
網路的高速發展吸引了越來越多的商家加入電子商務的浪潮，基於網路購物環境下的顧客滿意度研究應運而生。近年來很多學者從不同角度對於網路購物顧客滿意度進行了積極研究，並取得了較好的研究成果。Szymanski率先提出了E-satisfaction的概念，他認為網路顧客滿意度的影響因素包括便利性、網站設計、金融安全、產品資訊以及產品提供，並且通過迴歸分析驗證了前四種變數正向影響網路購物顧客滿意度。Kohli，Devaraj和Mahmood研究驗證了時間節約、成本節約和選擇能正向影響顧客滿意度，並且選擇可以通過時間節約和成本節約間接影響顧客滿意度。Yoo和Park以功能和享樂價值作為因變數，通過結構方程模型驗證得出功能和享樂價值均顯著正向影響顧客滿意度。
國內關於網路購物的顧客滿意度研究正處於發展階段。査金祥和王立生建立了購物網站服務質量、顧客期望與網路顧客滿意度之間關係的結構模型，驗證了消費者感知的購物網站質量和顧客自身對網站的期望共同決定其對購物網站的滿意度。
餘暉、呂忠民在TAM和ACSI的理論基礎上，加入安全和信任變數構建電子商務網站顧客滿意影響因素的模型，通過實證檢驗發現感知易用、感知有用、感知安全和感知質量影響顧客滿意度。雖然不少學者從不同的角度對網購環境下顧客滿意度的影響因素進行過研究，但是關於影響顧客滿意度的因素還未達成一致意見，且大多數研究均過於單一，無法同時從消費者個體和產品服務對顧客滿意度的影響因素進行分析。因此，本文在預期不確認理論和技術接受模型的基礎上，增加消費者個體創新性這一變數來構建網路購物顧客滿意度影響因素模型，對於網路賣傢俱有一定的理論價值和實踐意義。
二、研究假設
Oliver的預期不確認理論提出顧客滿意度是由顧客期望與商家服務的比較產生的。技術接受模型提出了接受程度這一概念，解釋了使用者對於某種新技術的認知、態度和意願之間的相關關係。通過對相關文獻的整合彙總，將影響顧客滿意的因素歸結為：個體創新性、顧客期望、網站特性認知、質量與服務感知、網購接受程度。因變數為顧客滿意度。
1、個體創新性
個體創新性是個體在某特定領域內對新鮮事物的接受態度，它是人們選擇網路購物的決定性因素。個體創新性一般體現在對於新鮮事物有強烈的好奇心並且敢於嘗試，喜歡刺激和冒險等等。個體創新性越強的消費者越能接受網上購物，對於網上購物有更好的認識。
假設H1：個體創新性正向影響顧客期望。
假設H2：個體創新性正向影響網站特性認知。
假設H3：個體創新性正向影響質量與服務感知。
假設H4：個體創新性正向影響網購接受程度。
假設H5：個體創新性負向影響顧客滿意度。
2、顧客期望
在交易進行前，消費者會對網路購物抱有一定期望，這種期望包括與傳統購物方式的比較和在交易過程中顧客感受到的服務質量。網路環境的特殊性導致消費者無法接觸到真實的商品，多數消費者期望在網上能夠購買到物美價廉的商品。並且，顧客滿意度受購買前的內心期望所影響，在其他因素不變的情況下，期望越大，負的預期不確認可能性越大，即顧客滿意度下降。假設H6：顧客期望負向影響顧客滿意度。
3、網站特性認知
網站的特性包括網站設計、商品種類、交易方式等方面。第一印象會直接影響消費者的購物感受，因此能產生認同感的購物網站往往是消費者的'首選。
如果購物網站的外觀特性使消費者感受良好，將會強化消費者對於網路購物的正面態度，即消費者對於網路購物的接受程度。消費者希望在網路購物中感受到更好的購物環境，比如優秀的網站設計、詳細的商品分類等等。
假設H7：網站特性認知正向影響顧客滿意度。
假設H8：網站特性認知正向影響網購接受程度。
4、質量與服務感知
與傳統購物方式不同的是，網路購物通過線上支付和物流配送來實現銀貨兩訖。由於購買前顧客無法完全瞭解商品的真實資訊、購買時不能與賣家當面交易、購買後無法確保商品能否完好送達，因此多數顧客在是否選擇網路購物時存有憂慮。根據預期不確認理論，顧客對於服務質量的感知與顧客期望之間的差異催生了顧客滿意度。網路賣家無法掌握顧客的期望，但是能夠控制自身的服務質量。這種服務體現在當顧客完成線上支付後，網站可以及時地將商品送達給顧客並且能夠保證貨品的質量，當顧客再一次登陸該網站時，網站能夠通過以往的瀏覽或購買記錄推薦合適的商品或促銷資訊給顧客。顧客在購物過程中，能夠感受到賣家優質高效的服務，幫助顧客更好的接受網路購物，進而提升顧客滿意度。
假設H9：質量與服務感知正向影響顧客滿意度。
假設H10：質量與服務感知正向影響網購接受程度。
5、網購接受程度
消費者對於網路購物的接受程度由消費者對於網路購物的易用感知和有用感知兩個維度組成。
其中，易用感知是消費者在網購過程中所感受到的便利性，是消費者對於網路購物是否對日常生活帶來便利的心理判斷。有用感知是消費者在網路購物過程中享受到的幫助服務，是消費者在交易完成後對網路購物的心理評價。對於消費者來講，網路購物能夠在一定程度上節省消費者外出逛街、尋找商品的時間和精力。在網路環境下，如果顧客感受到網路購物能夠更好的幫助他們完成交易，他們將會對這種購物方式產生積極的態度。理性行為理論提出，假設消費者是理性的，那麼在限制固有資源的情況下，消費者試圖使得自身利益最大化。因此，如果顧客能夠在網路購物過程中感受到購物時間的減少或是自身利益的增加，那麼顧客將會感到滿意並繼續選擇網路購物。
三、資料收集和假設檢驗
在正式問卷調查之前，進行了預調查。將問卷在50位有網購經驗的消費者中調查，以保證問卷的可讀性。通過處理預調查回收的資料，對問卷進行了修改，刪除了意義相同的題項，最終保留29個問項。
正式調查採用了兩種方式：
第一種是網站收集，通過網站共收集到問卷147份，其中有效問卷136份;第二種是隨機調查，通過隨機調查共收集到問卷120份，其中有效問卷93份。通過以上兩種方式，共收集到有效問卷229份，有效回收率為85.77%。在回收到的有效問卷中，男性佔55.02%，女性佔44.98%;本科以下學歷佔0.02%，本科學歷佔58.08%，碩士及以上學歷佔41.9%;網購經驗在3年以下的佔47.16%，3年以上的佔52.84%;在網上購買服裝鞋包類的消費者最多，佔64.63%，其次是數碼家電類，為14.85%。
首先運用SPSS20.0軟體對收集到的資料進行探索性因子分析，探索性因子分析利用主成分分析法和方差最大旋轉法對因子矩陣進行旋轉，以特徵值大於1為標準對公因子進行提取，結果如表1所示。表1顯示了變數的因子載荷、各量表的特徵值和α係數。其中，α係數均大於0.7，表示量表具有良好的信度。然後運用AMOS21.0軟體對資料進行驗證性因子分析，通過多個擬合指標的臨界值進行評判，表2為各擬合度指標的臨界值與本文測量值的比較。【表1】
通過表2資料可知，GFI、PGFI、IFI等指數均滿足臨界值要求，因此研究提出的假設模型與樣本資料擬合程度較好，可信度很高。最後採用結構方程模型方法來驗證各變數的假設關係，假設檢驗結果如表3所示。【表3】
四、結論
從表3的結果來看，本文的大多數假設得到支援。
1、顧客滿意度的影響
由顧客期望、網站特性認知、質量與服務感知和網購接受程度共同影響，其中網購接受程度對顧客滿意度影響最為顯著。這說明我國當前消費者對於網路購物的實際操作要求較高，消費者在網路購物上感受到的便利性越強越能提升滿意度。其次是質量與服務感知和網站特性認知，如果消費者能夠在網路購物過程中體驗到優良的服務，將會增強顧客滿意度。因此，電子商務商家想要吸引顧客、留住顧客，應該改善購物網站的可操作性以及服務質量。
2、個體創新性
對於顧客滿意度和顧客期望的影響並不顯著本研究分析原因可能是個體創新性僅僅代表消費者嘗試新鮮事物的傾向，資料顯示顧客期望體現在消費者希望在網上能夠更方便地購買到物美價廉的商品，因此在網路購物環境下個體創新性不能顯著影響顧客期望以及顧客滿意度。但結果顯示，個體創新性對於網站特性認知、網購接受程度以及服務與質量感知有顯著影響。這說明創新性較強的消費者對於新鮮事物的熱情可以幫助他們更快的瞭解熟悉網路購物，更好的體驗網上消費。
3、網站的影響
網站特性認知和質量與服務感知顯著影響網購接受程度，並且網站特性認知對網購接受程度的影響大於質量與服務感知對網購接受程度的影響。
精美的網站設計、完善的商品分類能夠給消費者留下良好的第一印象，優質的產品質量、高效的客戶服務能夠讓消費者享受其中。因此，無論是網站特性還是服務質量都能夠加強消費者對於網路購物的接受程度，進而提升顧客滿意度。
研究的理論意義主要有：第一，不同於以前的單一理論研究，本研究將預期不確認理論和技術接受模型相結合進行模型構建，提出顧客期望、網站特性認知、質量與服務感知和網購接受程度共同影響顧客滿意度並且得到驗證。第二，引入新變數個體創新性，驗證了其與網站特性認知、網購接受程度和質量與服務感知的影響關係。第三，本研究增加了對於影響因素間關係的研究，並且通過結構方程模型驗證了網站特性認知、質量與服務感知和網購接受程度三者之間的關係。
參考文獻：
[1]CNNIC.2012年中國網路購物市場研究報告[R].北京：中國網際網路絡資訊中心,2012:1-12.