以顾客忠诚为导向的网络营销策略研究tttt----基于京东商城电子产品

以顾客忠诚为导向的网络营销策略研究tttt----基于京东商城电子产品内容摘要：

信息、新产品信息、公司动态，同时提供多种便利的支付方式。 6 顾客服务策略 加强与顾客的互动，形式新颖多样，为顾客提供全面的售前，售中和售后服务。 为了让顾客们更加熟悉网络营销策略的定义，本文将在问卷上列出网络营销手段的内容，同时让他们勾选觉得最有效的网络营销手段。 顾客满意 Oliver amp。 Linda(1981)认为顾客满意是 种 心理状态 ，是顾客预感其消费经验所形成的期望是否与消费经历一致的情感状态 【 13】。 而这种心理状态除了情感因素在起作用外，还涉及到认知和满意的因素。 Johnsonamp。 Fomell(1991)将顾客满意定义为顾客对产品或者服务进 12 行购买或者消费 的全部经验，这种经验将随着时间的累积而形成整体性评价，顾客满意可以视为衡量顾客的基本面指标，提供给企业对经营绩效进行衡量 【 14】。 所以，本次研究的顾客满意可以定义为顾客在购买前后对企业产品或者服务等各属性满意程度的认知与整体的综合态度。 顾客满意变量的操作性定义如表 32所示。 表 32顾客满意研究变量及其操作性定义 顾客满意的衡量指标 操作性定义 整体满意 顾客将实际购买有网络营销策略京东商城电子产品所获得的认知与先前购买行为的期望作比较的满意高低程度与整体感觉高低程度，所评分数愈高就代表对顾客满意越 高。 本文将采用李克特七点评量量表，衡量对京东商城电子产品网络营销的顾客满意的认同程度，分别以 一至七 标示测量值，分别代表 非常不同意 到 非常同意 ，在问卷调查时请受访者勾选其同意程度，以进行变量的衡量。 顾客忠诚 Deighton(1994)认为顾客忠诚是顾客由于上一次的购买经验而造成在态度上对该产品或者服务偏好。 Oliver(1997)提出顾客忠诚分为态度忠诚与行为忠诚，态度忠诚属于顾客心理层次，而行为忠诚则偏向于顾客实际产生的重复性购买行为 【 15】。 所以，本研究参考01iver(1997)的看法定义顾客忠诚为顾客在消费过程中的行为忠诚与态度忠诚。 各因素的操作性定义如下表所示。 表 33顾客忠诚研究变量及操作性定义 顾客忠诚的衡量指标 操作性定义 行为忠诚 顾客对实际上再次购买有网络营销策略京东电子产品的频率，并主动向他人推荐的次数 态度忠诚 对有网络营销策略的京东商城电子产品消费心理承诺，反应于感情与连结心理上内在偏好程度高低的态度，所评分数越高就代表对该属性评价越高。 本文将采用李克特七点评量量表，衡量对行为忠诚与态度忠诚的认同程度，分别以 一至七 标示测量值，分别代表 非常 不同意 到 非常同意 ，在问卷调査时请受访者勾选其同意程度，以进行变量的衡量。 13 4 研究设计与方法 问卷整体分为两个部分，第一部分是调查被受访者的背景资料相关问句，第二部分是调査顾客购买有网络营销策略的京东商城电子产品情况的问句。 第一部分包含了 7个问题， 16题分别调査被受访者的性别、互联网使用习惯、学历等，第 7题调查了消费者所注重的网络营销策略；第二部分包含 13 个问题， 16题是调查顾客满意的问句， 712 题是调査顾客忠诚的问句， 13是对京东商城网络营销策略的改进意见的调查。 问卷详 细信息见附录 1。 问卷的预调查 由于本研究的问卷中最核心部分，即第二部分的量表部分是参考 张紫城 硕士的优秀毕业论文《 网络营销手段与顾客满意、顾客忠诚关系研究》中的所使用的量表来设计整合的，由于不同的调查对象可能会导致问卷失效，所以有必要对新的问卷进行预调查，检测其信度。 笔者于 2020年 2月 20日通过现场发放的形式，在深圳大学的在校生和部分研究生发放了 30份问卷，收回 27份，其中有效问卷 20份。 利用 SPSS软件进行信度分析，对顾客满意和顾客忠诚各个因素分别进行检测，结果显示 Cronbach’ s α值都在 ，根据 Nunnally（ 1978）提出的在信度分析中，如果α值在 ，所以本研究的问卷是具有相当可靠性的。 试调查的具体信度分析结果参考下表： 表 41 变量 衡量指标 问句 单个因素的Cronbach’ s α值 整个变量的Cronbach’ s α值 顾客满意 16 顾客忠诚 行为忠诚 79 态度忠诚 1012 问卷的发放与调查 本研究主要研究对象为深圳大学本科 生，同时还包括部分其他学校的学生和社会人士。 采用随机抽样的方式，在线上采用问卷星网站进行问卷的发放，线下采用实地调研的方法对问卷进行发放和收集。 问卷调查结果与分析见本研究第五章。 14 5 数据与分析 本研究调研的时间范围为 2020 年 2 月 2020年 3月，调研期间共发放 300 份问卷，成功收回问卷 280份，其中在京东购买过电子产品的有 131份，在这 131份问卷中，有效问卷为 126份，有效问卷率为 %。 对回收的问卷进行统计分析，得到的样本的基本数据为 性别方面：男性人数为 91人，占了 %；女性人数为 36 人，占了 %。 文化程度方面：本科生学历的人数最多，达到了 %；其次就是大专学历的人数，占了 %。 对互联网的熟悉程度方面：大多数的调查者都选了“熟悉”，比例达到了 % 对互联网的使用频率方面：选“一天 2次以上”的人数达到了 73%； 每次上网的时间：以“ 3小时以上”居多，比例达到了 60%。 调查样本的具体情况如表51 表 51 调查样本的描述性统计 基本资料 样本数 百分比 性别 男 91 % 女 35 % 合计 126 100% 文化程度 初中及以下 3 % 高中 3 % 中专 3 % 大专 16 % 本科 99 % 研究生及以上 2 % 对网络的熟悉程度 很熟悉 27 % 熟悉 62 % 有点熟悉 19 % 一般 14 % 有点不熟悉 2 % 不熟悉 2 % 很不熟悉 0 0% 上网的频率 一天 2次以上 73 57. %9 一天 2次 16 % 一天 1次 34 27% 两天 1次 1 % 三天 1次 2 % 15 每次上网的时间 1 % （含） 11 % （含） 14 % （含） 14 % （含） 12 % （含） 14 % 3小时以上 60 % 信度和效度分析 为了保证调查问卷结果的可靠性和有效性，对量表进行信度和效度分析是非常必要的。 信度分析 信度又称为可靠性，是指采用相同的方法 或者方式对同一对象进行重复测量时，对结果的一致性程度进行的评价。 统计学研究中的信度可界定为测量题项受到潜在变量影响而产生的真实分数的方差。 相对于观察到的分数的方差之间的比例。 信度分析的方法主要有以下四种：（ 1）重测信度发；（ 2）复本信度法；（ 3）折半信度法；（ 4） Cronbach’ sα信度系数法，其中 Cronbach’ s α信度系数是目前最常用的信度系数，本文也采用 Cronbach’ s α系数来对问句的可靠性程度进行衡量。 一般来说， Cronbach’ s α系数如果大于 ，说明问句的可靠性程度非常高； 如果 Cronbach’ s α系数小于 ，表示可靠性程度很低，应该放弃使用问句进行测量；如果 Cronbach’ s α系数是介于 ，则说明问句的可靠性是可以接受的， Cronbach’ s α系数的评估标准如表 52所示。 表 52 Cronbach’ s α系数的评估标准 范围 评估标准 Cronbach’ s α系数≦ 不可信 Cronbach’ s α系数≦ 勉强可信 Cronbach’ s α系数≦ 稍微可信 Cronbach’ s α系数≦ 很可信（最常见） Cronbach’ s α系数≦ 很可信（次常见） Cronbach’ s α系数 十分可信 将调查问卷的数据进行信度分析可得：京东商城顾客满意的 Cronbach’ s α值为 ，而顾客忠诚的 Cronbach’ s α值为 （其中顾客行为忠诚、态度忠诚的 Cronbach’ s α值分别为 、 ）所有衡量指标的 Cronbach’ s α值均大于 ，说明了本研究的 16 调查问卷具有相当高的可靠性，并且具有一致性，具体如表 53所示。 表 53 问卷中衡量指标的信度分析 变量 衡量指标 问句 单个因素的Cronbach’ s α值 整个变量的Cronbach’ s α值 顾客满意 16 顾客忠诚 行为忠诚 79 态度忠诚 1012 效度分析 效度也称为有效性，它是指测量工具或手段能够准确测出所需测量的事物的程度。 它解释了结构变量和测量指标之间的关系，本研究选取内容效度和结构效度两个类型作为衡量调査问卷效度的工具，以验证本研究调査问卷的题项在内容上是否具有一定 的效度。 内容效度又称逻辑效度，是指项目对预测的内容或行为范围取样的适当程度，体现在本研究中就是指该题项与所研究的主题在内容上是否一致的程度。 就本文调査问卷的内容效度来看，本研究调査问卷各问句都引自以前学者的相关文献，并根据本次研究的实际需要而加以修改，且通过了预调査，所以本次调查问卷题项应该能够准确地包含变量的适当范围与内容。 结构效度是指一个测验实际测到所要测量的理论结构和特质的程度，或者说测验分数能够说明心理学理论的某种结构或特质的程度；也指实验与理论之间的一致性，即实验是否真正测量到假设或构造的理论。 分析结构效度常常采用因子分析的方法。 有的学者通过研究得出，效度分析最理想的方法是利用因子分析测量量表或整个问卷的结构效度。 因子分析的主要作用是从测试量表中的全部变量或题项里提取一些公因子，如果各公因子分别与某一群特定变量高度关联，那么这些公因子就代表了测试量表的基本结构。 通过因子分析方法可以得出调査问卷是否能够测量出研究者设计问卷之前假设的某种结构。 在探索性因子分析中，从表 54中可知 KMO值为 ,因为 KMO的值越接近 1 ，就越适合作因子分析，而本研究的 KMO值为 ，表示很适合做因子分析。 巴特利特球体检验的 x2统计值的显著性概率为 0. 000，小于 1%，说明本研究的数据具有相关性，不能拒绝两个变量间没有关系，适做因子分析。 通过碎石图，提取出 6 个因子，在表 55 中六个个因子对应负载的平方和的累积比例，表示所选的两个因子的特征根解释了总体方差的 %。 一般而言，如果六个因子达到 70%以上的贡献率就可以认为因子分析的效度可以被接受。 综合表 54和表 55数据统计分析可见，本研究的结构效度是相对有效的。 本研究主要采用主成分分析法进行求解因子载荷矩阵。 并根据旋转后的因子载荷 矩阵来对六个因子进行命名。 顾客满意在 F1 上有较高的载荷，第 1 个因子主要解释了测量顾客满意度的几个变量；产品策略、价格策略、态度忠诚在 F2 上有较高的载荷，第 2 个因子主要 17 解释了这几个变量，因此解释为性价比因子；顾客服务策略、态度忠诚、行为忠诚在 F3 上有较高的载荷，第 3个因子主要解释了这几个变量，因此解释为服务因子；网页策略、行为忠诚在 F4上的载荷较高，因此命名为感觉因子；促销策略、价格策略、满意度在 F5上的载荷较高，因此命名为优惠因子；渠道策略、行为忠诚在 F6的载荷较高，因此命名为方式因子。 F1：顾客满意因子； F2：性价比因子； F3：服务因子； F4：感觉因子； F5：优惠因子； F6：方式因子 表 54 对 KMO 和 Bartlett’s进行检验 KMO 值 .912 显著性概率 .000 表 55 调查样本的总方差分解表 解释的总方差 成份 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差的 % 累积 % 合计 方差的 % 累积 % 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 .992 .888 .728 .628 .560 .425 .420 .384 .354 .285 .272 .204 .190 .171 .106 .952 .589 .992 .888 .728 18 假设检验 相关分析 相关分析（ Correlation analysis)是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是 研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。 研究两个变量之间线性关系的程度可以用相关系数来描述。 相关系数的数值是一个标准化的分数，介于负 1到正 1之间，不会受到变量特。