基于態(tài)度和行為的銀行客戶忠誠(chéng)度分析

李偉龍，高齊圣

（青島大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東 青島 266071）

一、引言

隨著我國(guó)金融業(yè)開(kāi)放程度的不斷加深，外國(guó)銀行紛紛進(jìn)駐中國(guó)市場(chǎng)，對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行構(gòu)成巨大威脅。如果我國(guó)商業(yè)銀行不主動(dòng)采取應(yīng)對(duì)措施，勢(shì)必會(huì)造成大批客戶流失，從而導(dǎo)致銀行利潤(rùn)下降，影響銀行的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展。因此，我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)該轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)理念，積極為客戶提供高質(zhì)量的服務(wù)，努力滿足客戶的個(gè)性化需求，在不斷開(kāi)發(fā)新客戶的同時(shí)，盡量挽留住老客戶，實(shí)施高效的客戶關(guān)系管理戰(zhàn)略，從而贏得客戶對(duì)銀行的滿意和忠誠(chéng)，提高商業(yè)銀行的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

客戶忠誠(chéng)已經(jīng)成為國(guó)際、國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行關(guān)注的焦點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外已有大量的學(xué)者對(duì)客戶忠誠(chéng)的定義、分析方法以及測(cè)量模型進(jìn)行了深入研究。本文旨在從態(tài)度和行為兩個(gè)維度研究我國(guó)商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度。由于研究客戶忠誠(chéng)度涉及諸多因素，因此多元統(tǒng)計(jì)技術(shù)中的相關(guān)模型被廣泛應(yīng)用到此類研究中。相關(guān)模型是一種多維度簡(jiǎn)化技術(shù)，可以消除多個(gè)因素之間的多重共線性，其中最為常用的是因子分析和主成分分析[1]。通過(guò)調(diào)查分析，我們得到了影響客戶忠誠(chéng)度的若干因素，然后通過(guò)因子分析提取少數(shù)公共因子，以商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)為因變量，建立聯(lián)立方程模型，分析影響商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度的各個(gè)因素間的真實(shí)關(guān)系，旨在為商業(yè)銀行管理者制定科學(xué)的客戶關(guān)系管理策略及提高客戶忠誠(chéng)度方面提供科學(xué)合理的依據(jù)。

二、文獻(xiàn)回顧

對(duì)于客戶忠誠(chéng)的研究，學(xué)術(shù)界主要有客戶態(tài)度忠誠(chéng)論、客戶行為忠誠(chéng)論以及客戶忠誠(chéng)綜合論三種理論觀點(diǎn)。隨著研究的不斷深入，如今學(xué)者更偏向于客戶忠誠(chéng)綜合論。Richard Oliver（1999）綜合前人觀點(diǎn)，認(rèn)為客戶忠誠(chéng)是客戶對(duì)自己偏愛(ài)的產(chǎn)品有著強(qiáng)烈的購(gòu)買(mǎi)意愿，并且不受環(huán)境變化的影響始終堅(jiān)持購(gòu)買(mǎi)所鐘愛(ài)產(chǎn)品的行為[2]。陸娟（2005）認(rèn)為，顧客忠誠(chéng)應(yīng)該是行為忠誠(chéng)和態(tài)度忠誠(chéng)的綜合反映，不僅要表現(xiàn)為高頻率的重復(fù)購(gòu)買(mǎi)行為，而且還要有對(duì)偏愛(ài)產(chǎn)品積極態(tài)度取向的態(tài)度忠誠(chéng)[3]。鄒鵬等（2008）以錢(qián)包份額作為測(cè)量客戶行為忠誠(chéng)的指標(biāo)，從態(tài)度和行為兩個(gè)維度測(cè)量了內(nèi)地信用卡客戶忠誠(chéng)度，結(jié)果顯示基于兩個(gè)維度的客戶忠誠(chéng)度模型擬合要優(yōu)于單一維度的客戶忠誠(chéng)度模型[4]。李惠璠等（2012）通過(guò)建立顧客忠誠(chéng)的結(jié)構(gòu)方程模型得出，態(tài)度忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)之間顯著正相關(guān)，并且指出顧客態(tài)度忠誠(chéng)是行為忠誠(chéng)的直接影響因素[5]。這些研究成果都顯示客戶忠誠(chéng)度應(yīng)當(dāng)分別從態(tài)度忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)兩個(gè)方面進(jìn)行研究，這樣更有助于商業(yè)銀行區(qū)分客戶行為的差異性，有針對(duì)性地進(jìn)行客戶關(guān)系管理。

三、客戶忠誠(chéng)度模型

（一）借用因子分析提取潛在變量

因子分析主要是利用降維的思想，在損失很少信息的前提下，由研究原始變量之間依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為幾個(gè)不相關(guān)綜合因子的多元統(tǒng)計(jì)方法，被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)學(xué)、心理學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域。本文在研究商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度時(shí)，找出了若干影響因素，由于各因素之間本質(zhì)上的聯(lián)系，它們之間在很大程度上可能存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，即多重共線性問(wèn)題。在這種情況下，如果直接利用普通最小二乘法（OLS）對(duì)模型中的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，可能會(huì)使參數(shù)估計(jì)值偏離真值，從而導(dǎo)致模型無(wú)效。因子分析常被用來(lái)解決多重共線性問(wèn)題，是一種多變量簡(jiǎn)化技術(shù)，可以在損失信息極少的情況下提取出少數(shù)關(guān)鍵因子，從而合理避開(kāi)變量間的多重共線性問(wèn)題。其實(shí)，這些關(guān)鍵變量是客觀存在的，但卻無(wú)法通過(guò)觀測(cè)直接得到，往往通過(guò)一些可以直接測(cè)量的變量來(lái)間接反映這些潛在變量。通過(guò)因子分析，就可將這些變量間的潛在結(jié)構(gòu)推導(dǎo)出來(lái)。如式（1）所示：

式（1）即為直接觀測(cè)變量與所提取潛在變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系方程。其中，X是直接觀測(cè)變量構(gòu)成的向量，ξ是提取出的潛在變量構(gòu)成的向量（潛在變量個(gè)數(shù)的確定一般以公共因子累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)80%為準(zhǔn)則），Λx是X與ξ之間的關(guān)系矩陣，實(shí)質(zhì)是因子分析中X在ξ上的因子載荷矩陣，δ是X的觀測(cè)誤差。

為了保證X與δ的獨(dú)立性，式（1）還需要滿足E（X|ξ）=ΛXξ，根據(jù)式（1）可推導(dǎo)出：

式（2）同時(shí)也需要滿足 E（ξ|X）=ΛξX。其中，Λξ是ξ與X之間的多元回歸系數(shù)矩陣，實(shí)質(zhì)是Λx的逆矩陣，是因子分析中的因子得分矩陣，ε是回歸殘差，反映了ξ未被解釋的部分，且ξ與ε不相關(guān)。采用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS18.0進(jìn)行分析，就可得出Λx、Λξ，從而可以用直接觀測(cè)變量把潛在變量表示出來(lái)。

（二）建立聯(lián)立方程模型

1.模型的建立

本文研究以商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)度和行為忠誠(chéng)度為因變量，通過(guò)查閱文獻(xiàn)獲悉，態(tài)度忠誠(chéng)與行為忠誠(chéng)之間有一定的相關(guān)關(guān)系。陸娟、鄒鵬、李惠璠等人都通過(guò)深入研究認(rèn)為態(tài)度忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)之間是正相關(guān)關(guān)系[3]-[5]，態(tài)度忠誠(chéng)是行為忠誠(chéng)的必要條件。因此，僅僅通過(guò)構(gòu)建單一的方程并不能準(zhǔn)確表達(dá)出所有自變量與因變量之間的關(guān)系，因?yàn)閼B(tài)度忠誠(chéng)既要作為方程中的因變量，又要在行為忠誠(chéng)方程中充當(dāng)自變量。所以，這里需要構(gòu)建一個(gè)聯(lián)立方程模型，這樣才能把整個(gè)實(shí)際關(guān)系準(zhǔn)確地描述出來(lái)[6]。

假設(shè)客戶態(tài)度忠誠(chéng)度為η1，行為忠誠(chéng)度為η2，其影響因素為提取出的各個(gè)潛在變量，分別記為ξ1，ξ2，…，ξn，并且 η2還受到 η1的影響。建立聯(lián)立方程模型得：

其中，β1i，β2i（1＜i＜n）表示ξ1，ξ2，…，ξn對(duì)η1，η2的影響大小，ε1，ε2表示隨機(jī)干擾項(xiàng)。

2.模型參數(shù)估計(jì)

在實(shí)際的計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)聯(lián)立方程模型中，恰好識(shí)別的方程很少出現(xiàn)，一般情況下方程都是過(guò)度識(shí)別的，這種情況下，方程不能用普通最小二乘法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，而二階段最小二乘法是解決這種問(wèn)題的最普遍方法，它不僅可以對(duì)恰好識(shí)別方程進(jìn)行估計(jì)，而且還可以對(duì)過(guò)度識(shí)別方程進(jìn)行估計(jì)。在已建立的模型中，η1作為解釋變量出現(xiàn)在η2的方程中，導(dǎo)致η1可能與隨機(jī)干擾項(xiàng)ε1相關(guān)。在同一個(gè)模型中，隨機(jī)干擾項(xiàng) ε1，ε2也可能相關(guān)。因此，η1可能與 ε2相關(guān)，如果直接用普通最小二乘法可能會(huì)導(dǎo)致參數(shù)的有偏估計(jì)量。在實(shí)際估計(jì)中，我們往往首先用最小二乘法估計(jì) η1，得到1這個(gè)確定的值，然后用1代替 η1，再用最小二乘法估計(jì)η2。因?yàn)?是所有前定變量的函數(shù)，由此保證了1與ε2的不相關(guān)性，進(jìn)而保證了參數(shù)與模型的準(zhǔn)確性。

四、實(shí)證研究

（一）變量設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)收集

通過(guò)調(diào)查研究，把影響商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度的諸多因素歸結(jié)為15個(gè)方面，分別是：銀行內(nèi)部環(huán)境X1、銀行交通便利程度X2、銀行員工服務(wù)態(tài)度X3、銀行員工辦事效率X4、銀行員工業(yè)務(wù)知識(shí)全面性X5、銀行員工耐心程度X6、銀行產(chǎn)品收益X7、銀行產(chǎn)品安全性X8、銀行產(chǎn)品種類多樣化X9、銀行信譽(yù)度X10、銀行處理客戶投訴及時(shí)準(zhǔn)確性X11、銀行對(duì)客戶的隱私保密工作X12、銀行對(duì)客戶提供緊急措施X13、改換銀行是否支付額外費(fèi)用X14、改換銀行是否蒙受巨大損失X15。此外，設(shè)定兩個(gè)內(nèi)生因變量：客戶態(tài)度忠誠(chéng) η1、客戶行為忠誠(chéng) η2。

通過(guò)向青島市多家商業(yè)銀行發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷收集樣本數(shù)據(jù)，共發(fā)放問(wèn)卷140份，收回有效問(wèn)卷119份，有效問(wèn)卷回收率為85%，利用李克特五級(jí)量表處理問(wèn)卷，得到分析數(shù)據(jù)。

（二）提取潛在變量

1.數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

通過(guò)檢驗(yàn)，影響商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度的15個(gè)自變量之間存在多重共線性，不適合直接進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。根據(jù)統(tǒng)計(jì)分析理論，對(duì)調(diào)查問(wèn)卷中包含的變量數(shù)據(jù)進(jìn)行巴特利特球形檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)[7]，結(jié)果見(jiàn)表1。表1中概率P值接近于0，KMO值為0.837＞0.8，說(shuō)明變量數(shù)據(jù)非常適合做因子分析。

表1 KMO和Bartlett檢驗(yàn)結(jié)果

2.提取因子

運(yùn)用統(tǒng)計(jì)軟件SPSS18.0，按照公共因子累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)80%的準(zhǔn)則[7]，提取出5個(gè)公因子，累積方差貢獻(xiàn)率為82.87%，提取的公因子情況如表2所示。表2中的數(shù)據(jù)能夠直觀地表現(xiàn)出提取的潛在變量是由哪些觀測(cè)變量提供主要信息。

（三）建立聯(lián)立方程模型

以商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)和行為忠誠(chéng)為因變量，以提取的五個(gè)潛在變量 ξ1、ξ2、ξ3、ξ4、ξ5為自變量，建立聯(lián)立方程模型如下：

表2 因子載荷陣a

利用二階段最小二乘法對(duì)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)得：

通過(guò)結(jié)構(gòu)圖更能形象直觀地表示聯(lián)立方程模型中各變量之間的關(guān)系，如圖1所示。

圖1 結(jié)構(gòu)圖

（四）模型評(píng)價(jià)

表3和表4分別是商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)方程的方差分析表和參數(shù)估計(jì)表，由表中數(shù)據(jù)可以看出，模型擬合是良好的，參數(shù)估計(jì)值都是統(tǒng)計(jì)顯著的。因此，建立的回歸模型是合適的。

表3 商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)方程方差分析表

表4 商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠(chéng)方程參數(shù)檢驗(yàn)表

表5和表6分別是商業(yè)銀行客戶行為忠誠(chéng)方程的方差分析表和參數(shù)估計(jì)表，由表中數(shù)據(jù)可以看出，模型擬合是非常好的，參數(shù)估計(jì)值都是統(tǒng)計(jì)顯著的。因此，建立的回歸模型是非常合適的。

表5 商業(yè)銀行客戶行為忠誠(chéng)方程方差分析表

表6 商業(yè)銀行客戶行為忠誠(chéng)方程參數(shù)檢驗(yàn)表

五、結(jié)論與對(duì)策

通過(guò)建立商業(yè)銀行客戶忠誠(chéng)度聯(lián)立方程模型，分別從態(tài)度和行為兩個(gè)維度對(duì)忠誠(chéng)度進(jìn)行了研究，并得到以下結(jié)論：

首先，商業(yè)銀行的硬件設(shè)施、員工素質(zhì)、產(chǎn)品特征以及客戶信任對(duì)客戶態(tài)度忠誠(chéng)都有顯著正影響。說(shuō)明商業(yè)銀行環(huán)境越好、工作人員服務(wù)越周到、產(chǎn)品特性越符合客戶需求以及客戶對(duì)銀行信任度越高，客戶越容易在態(tài)度上和情感上忠誠(chéng)于銀行。其中員工素質(zhì)對(duì)客戶態(tài)度忠誠(chéng)影響最大，說(shuō)明客戶最關(guān)注的是銀行工作人員綜合素質(zhì)。

其次，客戶的轉(zhuǎn)換成本、客戶態(tài)度忠誠(chéng)對(duì)客戶行為忠誠(chéng)都有顯著正影響。說(shuō)明客戶轉(zhuǎn)換成本越高、客戶在態(tài)度上越傾向于銀行，客戶越容易形成行為上的忠誠(chéng)。其中態(tài)度忠誠(chéng)對(duì)行為忠誠(chéng)影響最大，說(shuō)明態(tài)度忠誠(chéng)是行為忠誠(chéng)的最直接因素，其他因素都是通過(guò)態(tài)度忠誠(chéng)來(lái)間接影響行為忠誠(chéng)。

通過(guò)分析可得，商業(yè)銀行管理者在制定客戶管理關(guān)系戰(zhàn)略時(shí)，應(yīng)注意以下方面：第一，不斷提高銀行營(yíng)業(yè)環(huán)境，注重提升工作人員的綜合素質(zhì)，有針對(duì)性地為客戶提供個(gè)性化產(chǎn)品服務(wù)；第二，積極塑造良好的形象，培養(yǎng)客戶對(duì)銀行的高度信任；第三，加強(qiáng)與客戶的溝通聯(lián)系，促進(jìn)感情，讓客戶在情感上和態(tài)度上依賴于銀行服務(wù)，進(jìn)而把客戶對(duì)銀行情感上的依賴轉(zhuǎn)化成其轉(zhuǎn)換成本障礙，最終贏得客戶的忠誠(chéng)，保證銀行的長(zhǎng)遠(yuǎn)健康發(fā)展。

［1］（美）德里克·艾倫，特尼魯·拉奧.客戶滿意度數(shù)據(jù)分析［M］.陶峻，李惠，等譯.大連：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2005.

［2］Oliver，Richard L.Whence Consumer Loyalty［J］.Journal of Marketing，1999（63）：33-34.

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［5］李惠璠，羅海成，姚唐.企業(yè)形象對(duì)顧客態(tài)度忠誠(chéng)與行為忠誠(chéng)的影響模型——來(lái)自零售銀行業(yè)的證據(jù)［J］.管理評(píng)論，2012，24（6）：88-97.

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