陳 穎,杜 艷
(九江學(xué)院,江西 九江 332000)
在這個(gè)信息及網(wǎng)絡(luò)技術(shù)高速發(fā)展的時(shí)代,人們愈發(fā)傾向于在電商平臺(tái)上購(gòu)買所需物品,網(wǎng)購(gòu)成為一種被廣大消費(fèi)者所認(rèn)同的購(gòu)物方式。 截至2021年6 月,我國(guó)網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物用戶規(guī)模達(dá)8.12 億,較2020年12 月增長(zhǎng)2965 萬(wàn),占網(wǎng)民整體的80.3%,這一數(shù)據(jù)表明B2C 電商企業(yè)的顧客群體規(guī)模正在逐步擴(kuò)大,顧客群體規(guī)模增長(zhǎng)對(duì)B2C 企業(yè)來(lái)說(shuō),可能是利潤(rùn)的增加,也可能是退貨成本增加所導(dǎo)致的盈利降低,這主要是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)市場(chǎng)的監(jiān)管力度不斷加強(qiáng)以及法律教育的普及,消費(fèi)者逐漸意識(shí)到能夠通過(guò)平臺(tái)渠道來(lái)保障自己的退貨權(quán)益。 因此如何做到減少消費(fèi)者退換貨行為、提高逆向物流服務(wù)質(zhì)量的同時(shí),又能留住老顧客、發(fā)展新顧客,成為企業(yè)決策者必須思考的問(wèn)題。
當(dāng)前學(xué)者們對(duì)逆向物流服務(wù)質(zhì)量的研究已經(jīng)比較成熟,在構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí),大多數(shù)學(xué)者都是基于SERVQUAL 模型展開研究,本文選取部分近年來(lái)有關(guān)逆向物流服務(wù)質(zhì)量的文獻(xiàn)。
Li 和Lu 結(jié)合B2C 電子商務(wù)的特點(diǎn),分析消費(fèi)者對(duì)逆向物流服務(wù)質(zhì)量的感知,通過(guò)驗(yàn)證性因子分析構(gòu)建評(píng)價(jià)體系,為了證明該評(píng)價(jià)體系的實(shí)用價(jià)值以京東作為案例分析展開研究。 李一基于SERVQUAL 模型和LSQ 模型,闡述關(guān)系型心理契約相關(guān)理論,搭建理論模型,并以京東作為實(shí)證分析驗(yàn)證該模型的可行度。 張慧和何焱以“拼多多”為主要研究對(duì)象,對(duì)比分析其他電商平臺(tái)的逆向物流,對(duì)拼多多逆向物流目前存在的問(wèn)題進(jìn)行探討,并提出解決方法。 馮曉偉結(jié)合我國(guó)電商逆向物流服務(wù)的特性,參考相關(guān)理論研究,并站在消費(fèi)者的角度,運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型分析對(duì)所構(gòu)建的模型進(jìn)行檢驗(yàn),最后得出結(jié)論。 李明明總結(jié)有關(guān)物流服務(wù)質(zhì)量、消費(fèi)者重購(gòu)意向等文獻(xiàn),基于前人研究,構(gòu)建理論模型,并運(yùn)用SPSS 分析整理數(shù)據(jù),最終得出結(jié)論并提出建議。 于琳瑤研究并檢驗(yàn)了退貨物流服務(wù)質(zhì)量與消費(fèi)者信任之間的關(guān)系,得出二者存在正比關(guān)系的結(jié)論,并提出建議來(lái)提高B2C 企業(yè)的退貨物流服務(wù)質(zhì)量。
筆者基于前人的研究成果,參考SERVQUAL 模型及LSQ 模型,并結(jié)合逆向物流的流程和特征,總結(jié)出以下五個(gè)因素,具體如表1 所示。
表1 評(píng)價(jià)指標(biāo)
在出現(xiàn)退貨行為時(shí),商家為了達(dá)到高質(zhì)量的溝通效果,及時(shí)、親切、耐心地響應(yīng)消費(fèi)者的退貨要求,并提供高效的溝通渠道,如售后客服等。 由于溝通貫穿逆向物流全過(guò)程,因此有必要考慮溝通質(zhì)量影響逆向物流服務(wù)質(zhì)量的程度。
B2C 電商平臺(tái)能夠?yàn)橄M(fèi)者提供完整、準(zhǔn)確、可靠、即時(shí)的物流及退款信息。 在退貨過(guò)程中,消費(fèi)者在平臺(tái)上申請(qǐng)退貨,商家在線同意退貨后,消費(fèi)者可以在退貨界面的“選擇退貨方式”中勾選“上門取件”或“寄件點(diǎn)自寄”,在平臺(tái)上隨時(shí)關(guān)注退貨物流信息,并可以對(duì)退貨全過(guò)程的服務(wù)進(jìn)行評(píng)價(jià),所以信息服務(wù)質(zhì)量也應(yīng)成為影響逆向物流服務(wù)質(zhì)量的一個(gè)因素。
由于網(wǎng)購(gòu)的非體驗(yàn)性、產(chǎn)品質(zhì)量問(wèn)題、消費(fèi)者偏好等,退貨問(wèn)題在所難免。 而作為退貨方的消費(fèi)者能夠直接感知整個(gè)退貨流程的質(zhì)量,所以恰當(dāng)處理退貨問(wèn)題,對(duì)B2C 電商企業(yè)的消費(fèi)者滿意度和忠誠(chéng)度很有益處,進(jìn)而幫助提高回購(gòu)率,因此本文將退貨流程質(zhì)量考慮進(jìn)影響逆向物流服務(wù)質(zhì)量的因素。
為了滿足消費(fèi)者快節(jié)奏生活的需要,電商平臺(tái)及商家應(yīng)當(dāng)提供快速簡(jiǎn)捷的退貨服務(wù),由于便捷性在消費(fèi)者感知中占比較大,而消費(fèi)者感知決定了逆向物流服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)水平,所以本文將便捷性視為決定逆向物流服務(wù)質(zhì)量大小的因素之一。
移情性要求客服利用自己的專業(yè)知識(shí)分析消費(fèi)者的需求,秉持以消費(fèi)者利益優(yōu)先原則,以良好的服務(wù)態(tài)度和規(guī)范的操作為消費(fèi)者提供定制化、個(gè)性化的解決方案,盡最大的努力滿足消費(fèi)者的需求,并定期對(duì)消費(fèi)者進(jìn)行回訪。 在一定程度上,消費(fèi)者對(duì)退貨服務(wù)的感知和滿意度會(huì)轉(zhuǎn)化成對(duì)企業(yè)的忠誠(chéng)度,因此有必要研究移情性對(duì)逆向物流服務(wù)質(zhì)量的影響。
問(wèn)卷以有過(guò)網(wǎng)購(gòu)?fù)素浗?jīng)歷的消費(fèi)者為調(diào)查對(duì)象,第一部分為消費(fèi)者的基本信息及網(wǎng)購(gòu)?fù)素浨闆r,第二部分為消費(fèi)者評(píng)價(jià)每個(gè)指標(biāo)重要程度的情況,采用Liket 五級(jí)量表形式。 本問(wèn)卷通過(guò)網(wǎng)絡(luò)途徑,共回收245 份有效問(wèn)卷,由于在線問(wèn)卷中的24 個(gè)量表題均為必答題,后臺(tái)設(shè)置為必須回答后才可提交,故在線收集的問(wèn)卷均屬于有效問(wèn)卷。
在此次調(diào)查中,男、女比例分別是50.2% 和49.8%;其中20 歲以下的有22 人,20 ~25 歲的有138 人,26 ~30 歲的有39 人,31 ~40 歲的有32 人,40 歲以上的有14 人;其中月可支配收入1000 元以下的有54 人,1000 ~1500 元的有62 人,1500 ~3000元的有58 人,3000 元以上的有71 人。 通過(guò)以上數(shù)據(jù)可以看出,被訪者的性別、年齡和月可支配收入都較為合理。
70.2%的被訪者認(rèn)為在淘寶上網(wǎng)購(gòu)會(huì)產(chǎn)生退貨行為,一方面是因?yàn)楝F(xiàn)階段淘寶的使用者數(shù)量較大,另一方面是因?yàn)樘詫氶T檻低,商家多而且商品質(zhì)量參差不齊。 68.98%的被訪者認(rèn)為會(huì)因?yàn)榉椥鳖惿唐返馁|(zhì)量問(wèn)題而產(chǎn)生退貨行為,一方面是因?yàn)槟壳半娚唐脚_(tái)的服飾鞋帽類商品占比較大,另一方面是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)的虛擬性和非體驗(yàn)性,消費(fèi)者無(wú)法直接了解服飾鞋帽類商品色差、尺寸和穿著效果等,因而導(dǎo)致了退貨率高的現(xiàn)象。
α
系數(shù)值>0.9,各個(gè)維度的α
系數(shù)值均>0.8,信度水平很高,說(shuō)明本研究測(cè)量量表的一致性較高,能夠確保在問(wèn)卷調(diào)查過(guò)程中搜集到的數(shù)據(jù)具有很高的可信度,適合進(jìn)行下一步檢驗(yàn)。表2 Cronbach’s α 信度系數(shù)檢驗(yàn)表
評(píng)價(jià)模型的KMO 檢驗(yàn)及巴特利特球度檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示,KMO=0.918>0.9,意味著本文問(wèn)卷數(shù)據(jù)的效度很高,Bartlett 球形度檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量值為4586.156(自由度為276),顯著性p
值為0.000,通過(guò)(p
<0.05)巴特利特球形度檢驗(yàn),表明各指標(biāo)間存在明顯的線性關(guān)系,適合因子分析。表3 KMO 檢驗(yàn)和Bartlett 檢驗(yàn)
1.標(biāo)準(zhǔn)層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重
由因子分析得到的總方差解釋可知,5 個(gè)因素的累積貢獻(xiàn)率為76.231%,提取的5 個(gè)因素的貢獻(xiàn)率分別為16.695%、16.093%、15.310%、14.735%、13.397%,對(duì)這5 個(gè)因素的貢獻(xiàn)率歸一化處理得到指標(biāo)層對(duì)標(biāo)準(zhǔn)層的權(quán)重值S
,結(jié)果如表4 所示。表4 各級(jí)指標(biāo)及其在不同層級(jí)上的權(quán)重值
2.指標(biāo)層對(duì)標(biāo)準(zhǔn)層的權(quán)重
在因子分析過(guò)程中能獲得因子得分系數(shù)矩陣[a
],因子得分系數(shù)能將標(biāo)準(zhǔn)層表示為所包含指標(biāo)層的線性組合,而相對(duì)應(yīng)系數(shù)變量a
就是因子得分系數(shù)。 因此,對(duì)因子得分系數(shù)矩陣[a
]歸一化能夠得到指標(biāo)層在標(biāo)準(zhǔn)層上的權(quán)重值U
,結(jié)果如表4所示。3.指標(biāo)層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重
指標(biāo)層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重值為標(biāo)準(zhǔn)層對(duì)目標(biāo)層的權(quán)重值S
與指標(biāo)層對(duì)標(biāo)準(zhǔn)層的權(quán)重值U
的乘積ω
,結(jié)果如表4 所示。根據(jù)表4,標(biāo)準(zhǔn)層重要度排序?yàn)?溝通質(zhì)量>信息質(zhì)量>退貨流程質(zhì)量>便捷性>移情性。
在影響各個(gè)標(biāo)準(zhǔn)層的指標(biāo)層中,影響權(quán)重最大的分別是“申請(qǐng)退貨后客服能夠保持態(tài)度禮貌耐心”“退貨后提供的退貨物流信息是準(zhǔn)確可靠的”“能夠合理收取退貨物流費(fèi)用”“平臺(tái)設(shè)計(jì)的退貨網(wǎng)頁(yè)簡(jiǎn)明易懂”“在退貨結(jié)束后B2C 電商有恰當(dāng)?shù)幕卦L機(jī)制”。
結(jié)合本次調(diào)查分析的結(jié)論,為了提高逆向物流服務(wù)質(zhì)量,對(duì)B2C 電商平臺(tái)及商家提出以下幾點(diǎn)建議:①樹立正確的服務(wù)意識(shí),要讓服務(wù)人員重視逆向物流服務(wù),可以通過(guò)增加投訴途徑或制定一套服務(wù)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn),讓消費(fèi)者對(duì)服務(wù)進(jìn)行打分評(píng)價(jià),以此來(lái)找出自身逆向物流服務(wù)中存在的弱項(xiàng),從而針對(duì)性地改善、加強(qiáng)。 ②保持良好的服務(wù)態(tài)度,服務(wù)周到、和藹可親、禮貌待人、尊重消費(fèi)者,是企業(yè)贏得消費(fèi)者、提高聲望的有效方法,所以平臺(tái)及商家應(yīng)督促客服人員禮貌、耐心地處理消費(fèi)者的問(wèn)題。 ③完善逆向物流信息體系,及時(shí)更新物流信息及退款進(jìn)度,并確保提供的物流信息完整。 ④提高退貨流程質(zhì)量,以消費(fèi)者的實(shí)際需求為出發(fā)點(diǎn),盡可能簡(jiǎn)化退貨流程,拓寬退貨時(shí)間段,增加退貨地點(diǎn),優(yōu)先考慮消費(fèi)者的利益。 ⑤著重提升用戶體驗(yàn)、數(shù)據(jù)精準(zhǔn)、服務(wù)效率等方面,要從以往的粗放式發(fā)展轉(zhuǎn)變成高質(zhì)量發(fā)展,緊跟社會(huì)發(fā)展的腳步。