楊 魁,曹愛穩(wěn)
(1.廣東外語外貿(mào)大學(xué) 新聞與傳播學(xué)院,廣州 510420;2.蘭州大學(xué) 管理學(xué)院,蘭州 730000)
經(jīng)濟(jì)全球化和科技的不斷進(jìn)步,使得產(chǎn)品同質(zhì)化的現(xiàn)象越來越嚴(yán)重,由此導(dǎo)致了企業(yè)間競(jìng)爭(zhēng)的加劇,高質(zhì)量的服務(wù)成為越來越多的企業(yè)區(qū)別競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手,贏得顧客滿意的重要手段。服務(wù)質(zhì)量的高低在很大程度上是顧客的一種感知質(zhì)量,取決于顧客的服務(wù)預(yù)期和顧客的服務(wù)感知[1]。所以企業(yè)要想具備區(qū)別于競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的優(yōu)勢(shì)就必須提高顧客的感知服務(wù)質(zhì)量。服務(wù)的作用的不斷加強(qiáng),自然會(huì)帶來服務(wù)營(yíng)銷理論的發(fā)展。感知服務(wù)質(zhì)量、顧客滿意及兩者間的關(guān)系成為研究的熱點(diǎn)。然而,盡管許多學(xué)者對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量與顧客滿意的關(guān)系進(jìn)行了大量研究,但是由于所得結(jié)論存在很大分歧,并未對(duì)企業(yè)的服務(wù)營(yíng)銷實(shí)踐產(chǎn)生重大作用。因此,如何在現(xiàn)有理論的基礎(chǔ)上,理清感知服務(wù)質(zhì)量與顧客滿意的關(guān)系,具有了重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。
關(guān)于感知服務(wù)質(zhì)量與顧客滿意的關(guān)系,學(xué)術(shù)界存在著三種觀點(diǎn):(1)以 Gronroos[5]、PZB[6]等學(xué)者為主的“感知服務(wù)質(zhì)量是顧客滿意的前因”的觀點(diǎn);(2)以 Bitner[7]、Bolton[8]等學(xué)者為代表的 “顧客滿意是感知服務(wù)質(zhì)量的前因”的觀點(diǎn);(3)以McAlexander et al[9]、Cronin and Taylor[10]為 代 表 的 感 知 服 務(wù)質(zhì)量與顧客滿意之間并不存在遞歸關(guān)系的觀點(diǎn)。
本文認(rèn)為感知服務(wù)質(zhì)量的每一維度都會(huì)對(duì)某次具體交易型顧客滿意產(chǎn)生影響,即感知服務(wù)質(zhì)量是交易型顧客滿意的前因;交易型顧客滿意的不斷累積會(huì)形成累積型顧客滿意,最終會(huì)影響到顧客感知服務(wù)質(zhì)量,即累積型顧客滿意是感知服務(wù)質(zhì)量的前因。由于Lalita A.Manrai,etal等學(xué)者認(rèn)為不同消費(fèi)者對(duì)服務(wù)質(zhì)量各個(gè)構(gòu)成要素的感知是不一樣的[11],所以本文將顧客的人文統(tǒng)計(jì)因素對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量的影響考慮在內(nèi)。基于此,本文提出如圖1的概念性框架圖和研究假設(shè):
H1:顧客的個(gè)人因素會(huì)對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生影響,進(jìn)而會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生影響;
H2:感知服務(wù)質(zhì)量會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響;
H2a:可靠性會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響;
H2b:響應(yīng)性會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響;
H2c:保證性會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響;
H2d:移情性會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響;
H2e:有形性會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響;
H3:累積型顧客滿意會(huì)對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生顯著的正向影響。
本文所用問卷是通過借鑒與自主開發(fā)相結(jié)合的方法形成的。問卷形成后先進(jìn)行了小規(guī)模預(yù)調(diào)查,根據(jù)預(yù)調(diào)查情況對(duì)問卷進(jìn)行了一些修改,形成了最終問卷。具體測(cè)量方法如下:通過改進(jìn)后的PZB的 SERVQUAL量表來測(cè)量感知服務(wù)質(zhì)量;通過“此次業(yè)務(wù)辦理經(jīng)歷非常滿意”、“對(duì)于此次接受到的服務(wù)感到滿意”、“綜合各種感受,此次公司的服務(wù)很好”三個(gè)方面來測(cè)量交易型顧客滿意;通過“長(zhǎng)期以來,在蘭州供電公司辦理業(yè)務(wù)的經(jīng)歷非常滿意”、“長(zhǎng)期以來,在蘭州供電公司辦理業(yè)務(wù)的經(jīng)歷非常愉快”、“長(zhǎng)期以來,對(duì)員工的服務(wù)非常滿意”、“長(zhǎng)期以來,對(duì)員工的技術(shù)能力很滿意”、“長(zhǎng)期以來,對(duì)電力故障維修的及時(shí)性很滿意”、“對(duì)供電穩(wěn)定性很滿意”、“電力服務(wù)需求基本可以得到滿足”七個(gè)方面來測(cè)量累積型顧客滿意。以上所有問項(xiàng)均采用5級(jí)Likert量表(1代表完全同意,2代表基本同意,3代表一定程度上同意,4代表基本不同意,5代表完全不同意)。同時(shí)問卷對(duì)受訪者的人文統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行了收集。
采用抽樣調(diào)查方法,以來蘭州供電公司辦理業(yè)務(wù)的顧客為調(diào)查對(duì)象,開展問卷調(diào)查,搜集所需要的數(shù)據(jù)。本次調(diào)查總共發(fā)放問卷450份,收回430份,問卷回收率為95.56%,其中有效問卷400份,有效回收率為93.02%。本文卷共設(shè)計(jì)問項(xiàng)37個(gè),滿足了量表對(duì)樣本數(shù)量的要求(樣本數(shù)量最少需大于量表題目的5倍)。最終樣本特征如下:女性為主,占54.4%,男性占45.6%;年齡以31~40歲為主,占了54.1%,年齡在18~30歲的占45.6%;受教育程度以高中/中專為主占63.2%,初中及以下的占23.4%,大學(xué)本科占12.4%;職業(yè)以個(gè)體從業(yè)人員(35.9%)、企業(yè)人員(26.6%)為主,總計(jì) 62.5%;家庭月收入以 800元以下(25.6%)、801~2000元(40.7%)為主,總計(jì)90.0%。
根據(jù)Anderson的二步分析方法,在檢驗(yàn)?zāi)P秃图僭O(shè)之前,有必要對(duì)模型中變量的衡量進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)。本研究使用內(nèi)部一致性來檢驗(yàn)變量衡量的信度,計(jì)算了衡量變量的Cronbach alpha系數(shù)并以是否大于Numnally(1978)提出的0.70的最小臨界值水平作為判斷信度是否合格的標(biāo)準(zhǔn)。使用SPSS for Windows 13.0統(tǒng)計(jì)分析軟件測(cè)得各變量的alpha信度系數(shù)如表1所示。
由表1可知,各變量的alpha系數(shù)均大于0.7,整個(gè)量表的alpha系數(shù)為0.881也大于0.7,表明問卷穩(wěn)定性和可靠性較高,有較高的內(nèi)部一致性,是可接受的。
效度按不同的側(cè)重一般分為內(nèi)容效度、關(guān)聯(lián)效度和結(jié)構(gòu)效度。由于本研究的各個(gè)變量的測(cè)量均是在參照國(guó)內(nèi)外學(xué)者的量表的基礎(chǔ)上形成的,因此本量表具有較好的內(nèi)容效度和關(guān)聯(lián)效度。本文只檢驗(yàn)問卷的結(jié)構(gòu)效度。結(jié)構(gòu)效度反映的是評(píng)估所得結(jié)果同期望評(píng)估內(nèi)容的同構(gòu)程度,它表明了在多大程度上實(shí)際評(píng)估體系的結(jié)構(gòu),能夠作為所期望評(píng)估內(nèi)容在結(jié)構(gòu)上的替代物。本研究使用SPSS for Windows 13.0統(tǒng)計(jì)分析軟件的因子分析法(采用主成分分析法,正交旋轉(zhuǎn),提取特征值大于1的因子)來檢驗(yàn)問卷的結(jié)構(gòu)效度。
在進(jìn)行因子分析前,使用KMO樣本測(cè)度和巴特萊特球體檢驗(yàn)兩種方法來驗(yàn)證是否適合做因子分析,結(jié)果如表2所示。
表1 各變量的a信度系數(shù)
表2 KMO樣本測(cè)度和巴特萊特球體檢驗(yàn)結(jié)果
從表2中可以看出,樣本KMO為0.926,大于0.9說明變量間的相關(guān)程度高,很適合做因子分析。此外,巴特萊特球體檢驗(yàn)的X2,統(tǒng)計(jì)值的顯著性概率為0.000,小于0.01,球形假設(shè)被拒絕,同樣說明變量具有相關(guān)性,適宜進(jìn)行因子分析。
在感知服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)問項(xiàng)中,共提取了5個(gè)因子,方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了72.214%(表3);在顧客滿意的相關(guān)問項(xiàng)中,共提取2個(gè)因子,方差累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了62.135%(表4)。同時(shí),各個(gè)問項(xiàng)的因子負(fù)荷都在0.6以上,并都在統(tǒng)計(jì)上顯著,這表明各測(cè)量語句在所測(cè)量的變量上具有較高的結(jié)構(gòu)效度。
表3 感知服務(wù)質(zhì)量的因子的特征值及方差解釋量
表4 顧客滿意的因子的特征值及方差解釋量
本研究主要采用相關(guān)分析和回歸分析,來對(duì)假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)。
表5 Pearson相關(guān)分析結(jié)果
3.2.1 Pearson相關(guān)分析
為了清楚的了解顧客的人文統(tǒng)計(jì)因素對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量的影響,及感知服務(wù)質(zhì)量與顧客滿意是如何相互影響的,現(xiàn)將感知服務(wù)質(zhì)量及其各維度與交易型、累計(jì)型顧客滿意,顧客的人文統(tǒng)計(jì)信息作Pearson相關(guān)分析,如表5所示。
從表5可以清楚的觀測(cè)到,交易型顧客滿意與感知服務(wù)質(zhì)量及其各維度顯著正相關(guān),與感知服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)為0.724,解釋變異量等于相關(guān)系數(shù)的平方,為52.42%;累計(jì)型顧客滿意與感知服務(wù)質(zhì)量及其各維度顯著正相關(guān),與感知服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)為0.723,解釋變異量為52.27%;交易型顧客滿意與響應(yīng)性、可靠性、保證性的相關(guān)性較強(qiáng),累積型顧客滿意與移情性、有形性的相關(guān)性較強(qiáng);受教育程度與響應(yīng)性、可靠性、感知服務(wù)質(zhì)量顯著正相關(guān);家庭月收入與響應(yīng)性、移情性顯著正相關(guān)。存在相關(guān)只是假設(shè)的必要條件而非充分條件,因此對(duì)假設(shè)進(jìn)行進(jìn)一步的分析。
3.2.2 多元回歸分析及模型修正
相關(guān)分析可以說明各因素之間是否存在關(guān)系以及關(guān)系的緊密度與方向,回歸分析則可進(jìn)一步指明關(guān)系的方向,可以說明因素之間是否存在因果關(guān)系,本節(jié)將采用多元逐步回歸分析,對(duì)研究模型的前后因果關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證。在進(jìn)行多元線性回歸分析之前,必須先檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合回歸分析的前提假設(shè),這樣建立的回歸模型才是合適和有效的。經(jīng)繪制散點(diǎn)圖可知,感知服務(wù)質(zhì)量的各維度、顧客的人文統(tǒng)計(jì)信息與交易型顧客滿意之間的關(guān)系基本呈線性;累計(jì)型顧客滿意、顧客的人文統(tǒng)計(jì)信息與感知服務(wù)質(zhì)量之間的關(guān)系基本呈線性,可采用線性回歸方法來分析各自變量對(duì)因變量的影響。
下面通過回歸分析檢驗(yàn)感知服務(wù)質(zhì)量、個(gè)人因素對(duì)交易型顧客滿意是否具有預(yù)測(cè)作用,以及預(yù)測(cè)效力如何;累計(jì)型顧客滿意對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量是否具有預(yù)測(cè)作用,以及預(yù)測(cè)效力如何。回歸方程的預(yù)測(cè)力主要看R2,R2表示預(yù)測(cè)變量集與被預(yù)測(cè)變量之間的方程共變百分?jǐn)?shù)。
(1)感知服務(wù)質(zhì)量及個(gè)人因素對(duì)交易型顧客滿意的影響的分析
以交易型顧客滿意為因變量,感知服務(wù)質(zhì)量及個(gè)人因素為自變量,通過SPSS 13.0軟件,運(yùn)用逐步線性回歸方法(設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)為:進(jìn)入概率為0.05,移出概率為0.10。)分析它們之間的關(guān)系,去除異常值后,得到如下結(jié)果(表6):
從表6可以看出,進(jìn)入方程的自變量依次為保證性、可靠性、有行性、響應(yīng)性、受教育程度、移情性、家庭月收入。多元相關(guān)系數(shù)(R)為0.767,決定系數(shù)R2為0.588,調(diào)整后的決定系數(shù)為0.580,說明交易型顧客滿意58%的變動(dòng)可由自變量來解釋。F值為78.782,顯著性水平為0.000,說明該回歸方程是有意義的。統(tǒng)計(jì)量Durbin-Watson為1.950,接近2說明殘差間相互獨(dú)立,各變量間沒有明顯的相關(guān)性,表明模型的擬合精度較高。
表6 交易型顧客滿意的多元線性回歸分析輸出結(jié)果
表7 感知服務(wù)質(zhì)量的多元線性回歸分析輸出結(jié)果
對(duì)擬合后的模型進(jìn)行方差分析的結(jié)果表明,顯著性指標(biāo)sig均小于0.05,說明因變量和自變量之間存在線性相關(guān)關(guān)系,7個(gè)衡量變量均具有非常顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。從而驗(yàn)證了假設(shè) H1 的后半部分、H2、H2a、H2b、H2c、H2d、H2e, 即感知服務(wù)質(zhì)量及其各個(gè)維度會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生積極影響,個(gè)人因素中的受教育程度、家庭月收入會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生影響。
從表7我們可以看出各個(gè)自變量的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù),可見感知服務(wù)質(zhì)量的不同維度對(duì)交易型顧客滿意的影響大小是不同的。由此得線性回歸方程如下:
交易型顧客滿意=0.123+0.216*保證性+0.201*可靠性+0.201*有形性+0.143*響應(yīng)性+0.143*受教育程度+0.103*移情性+0.058*家庭月收入
從表中可看出容忍度(Tolerance)均超過陳希孺等提出的0.1的最小臨界值標(biāo)準(zhǔn);方差膨脹因子(VIF)最大為1.883,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于10的標(biāo)準(zhǔn);各變量的條件系數(shù)(Condition Index)均未超過了Stewart等人提出的30的臨界水平,表明自變量間不存在近似的線性關(guān)系,即不存在多重共線性問題,所以不需要對(duì)模型進(jìn)行修改。
(2)累積型顧客滿意對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量的影響的分析
以感知服務(wù)質(zhì)量為因變量,累積型顧客滿意及個(gè)人因素為自變量,通過SPSS 13.0軟件,運(yùn)用逐步線性回歸方法(設(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)為:進(jìn)入概率為0.05,移出概率為0.10。)分析它們之間的關(guān)系,去除異常值后,得到如下結(jié)果(表7):
從表中可以看出,進(jìn)入方程的自變量依次為累積型顧客滿意、家庭月收入。多元相關(guān)系數(shù)(R)為0.730,決定系數(shù)R2為0.533,調(diào)整后的決定系數(shù)為0.531,說明感知服務(wù)質(zhì)量53%的變動(dòng)可由自變量來解釋。F值為220.679,顯著性水平為0.000,說明該回歸方程是有意義的。統(tǒng)計(jì)量Durbin-Watson為1.897接近2,說明殘差間相互獨(dú)立,各變量間沒有明顯的相關(guān)性,表明模型的擬合精度較高。
對(duì)擬合后的模型進(jìn)行方差分析的結(jié)果表明,顯著性指標(biāo)sig均小于0.05,說明因變量和自變量之間存在線性相關(guān)關(guān)系,2個(gè)衡量變量均具有非常顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。從而驗(yàn)證了假設(shè)H1的前半部分、H3,即個(gè)人因素會(huì)對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生影響,累積型顧客滿意會(huì)對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生積極影響。
從表中我們可以看出各個(gè)自變量的非標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù),由此得線性回歸方程如下:
感知服務(wù)質(zhì)量=0.516+0.665*累積型顧客滿意+0.043*家庭月收入
從表中可看出容忍度(Tolerance)均超過陳希孺等提出的0.1的最小臨界值標(biāo)準(zhǔn);方差膨脹因子(VIF)為1.004,遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于10的標(biāo)準(zhǔn);各變量的條件系數(shù)(Condition Index)均未超過了Stewart等人提出的30的臨界水平,表明自變量間不存在近似的線性關(guān)系,即不存在多重共線性問題,所以不需要對(duì)模型進(jìn)行修改。
(3)假設(shè)檢驗(yàn)小結(jié)
通過分析可看出本研究的大部分假設(shè)獲得了實(shí)證研究的支持,個(gè)人因素中的性別、年齡、職業(yè)是否會(huì)對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量、交易型顧客滿意產(chǎn)生影響,未得到實(shí)證證實(shí)。個(gè)人因素中的家庭月收入既會(huì)對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量、又會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生影響,但影響作用都相對(duì)較小。
(1)顧客的感知服務(wù)質(zhì)量會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生顯著的正向影響,感知服務(wù)質(zhì)量能在一定程度上解釋交易型顧客滿意的變化量。在很大程度上交易型顧客滿意隨著感知服務(wù)質(zhì)量的提高而提高。但由于感知服務(wù)質(zhì)量不能完全解釋交易型顧客滿意的變化,所以高的顧客感知服務(wù)質(zhì)量并不必然導(dǎo)致高的交易型顧客滿意,低的顧客感知服務(wù)質(zhì)量也并不必然導(dǎo)致低的交易型顧客滿意。交易型顧客滿意除了受感知服務(wù)質(zhì)量的影響外,還要受到顧客的人文統(tǒng)計(jì)信息等其他因素的影響。盡管如此,提高感知服務(wù)質(zhì)量仍將是提高交易型顧客滿意的有效措施。企業(yè)要想提高交易型顧客滿意程度就必須提高顧客的感知服務(wù)質(zhì)量。
(2)感知服務(wù)質(zhì)量的各維度對(duì)交易型顧客滿意的影響大小是不同的?;貧w方程的系數(shù)不僅表明變量之間是否具有相關(guān)關(guān)系及相關(guān)的方向,也說明各變量之問相互作用的強(qiáng)弱程度:系數(shù)值越大,說明因子之間的關(guān)系越緊密。在本次研究中保證性、可靠性、有形性對(duì)交易型顧客滿意的影響較強(qiáng)。當(dāng)企業(yè)沒有能力提高感知服務(wù)質(zhì)量的每個(gè)要素時(shí),為了更有效的提高交易型顧客滿意,應(yīng)優(yōu)先提高對(duì)交易型顧客滿意影響較大的因素。由于行業(yè)的不同,對(duì)交易型顧客滿意影響較大的因素也應(yīng)該是不一樣的,但找出對(duì)其影響較大的因素總是可能的,當(dāng)不具備從整體上提升感知服務(wù)質(zhì)量的條件時(shí),為了更有效的提高交易型顧客滿意,應(yīng)優(yōu)先考慮改善對(duì)交易型顧客滿意影響較大的因素。
(3)顧客的個(gè)人因素影響著顧客所感知到的服務(wù)質(zhì)量,進(jìn)而會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生影響。在蘭州供電公司情境下,表現(xiàn)為家庭月收入會(huì)對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生影響;受教育程度、家庭月收入會(huì)對(duì)交易型顧客滿意產(chǎn)生影響。盡管在本研究中個(gè)人因素中的性別、年齡、職業(yè),未對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量或交易型顧客滿意產(chǎn)生影響,但并不意味著在其他情境下,這些因素仍不會(huì)對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量、交易型顧客滿意產(chǎn)生影響。在實(shí)際工作中,應(yīng)給予這些因素足夠的重視。
(4)累積型顧客滿意會(huì)對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量產(chǎn)生顯著的正向影響。盡管在本研究中累積型顧客滿意僅能解釋53%的感知服務(wù)質(zhì)量的變動(dòng),但足以說明累積型顧客滿意是感知服務(wù)質(zhì)量的重要驅(qū)動(dòng)因素。累積型顧客滿意是交易型顧客滿意的不斷累積,而感知服務(wù)質(zhì)量又是交易型顧客滿意的重要驅(qū)動(dòng)因素。可見,感知服務(wù)質(zhì)量、交易型顧客滿意、累積型顧客滿意三者之間是相互影響的,任何一個(gè)環(huán)節(jié)出現(xiàn)問題,都會(huì)對(duì)其他環(huán)節(jié)產(chǎn)生影響。企業(yè)不能忽視其中的任何一個(gè)環(huán)節(jié)。
應(yīng)當(dāng)強(qiáng)調(diào)的是,對(duì)于上述研究結(jié)論的解釋,應(yīng)當(dāng)建立在對(duì)本研究不足之處的認(rèn)識(shí)的基礎(chǔ)上。例如,本研究采集的樣本均源于供電企業(yè),研究的結(jié)論并不一定適用于其他的行業(yè),其他企業(yè)應(yīng)該根據(jù)自身的情況具體問題具體分析;由于不同的地區(qū)有不同的價(jià)值觀念和文化習(xí)俗,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間也存在差異,而這些因素都可能對(duì)感知服務(wù)質(zhì)量、交易型顧客滿意、累積型顧客滿意產(chǎn)生影響,所以未來研究有必要進(jìn)一步擴(kuò)大樣本的分布區(qū)域范圍來進(jìn)一步驗(yàn)證上述結(jié)論。
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