电子商务网站顾客忠诚度的测量

电子商务网站的品牌忠诚，即E忠诚，是指在线顾客对该网站品牌的忠诚，也是指顾客重复选择该网站购买某一特定产品或某些产品的心理和行为倾向。因此，只有消费者既有对特定购物网的态度偏好，又有相应行为表现，即同时满足“情感E忠诚”和“行为E忠诚”两个维度，才能称作E忠诚。

测量网站的E忠诚就是测量在线顾客对该网站品牌的忠诚程度的高低。购物网站的经销商们如何知道在线顾客对自己网站的忠诚度有多高就依赖于E忠诚的测量。这种测量不仅给网站营销商们分析自身网站不同时期E忠诚的高低和评判E忠诚营销策略的实施效果提供了很好的工具，也为不同购物网站E忠诚的高低比较提供了一个很好的尺度。由于对E忠诚的研究尚处于起步阶段，目前国内外还没有比较权威的测量方法。本文将就此做一个大胆的尝试。

一、测量思路

根据前面的分析可知，真正的E忠诚者实际是行为E忠诚者和情感E忠诚者的交集部分。因此，我们可以得出这样一个等式：网站E忠诚=网站E忠诚顾客率=行为、情感双忠诚的在线顾客数占网站顾客总人数的百分比。而要计算行为、情感双忠诚的在线顾客数，则先要从网站顾客总人数中找出行为忠诚者，然后再从行为忠诚者中找出情感忠诚者的人数，即行为、情感双忠诚的在线顾客数。用这个在线顾客数除以网站顾客总人数，即得网站E忠诚顾客率。

二、对E忠诚行为维度的测量

过去在研究传统商业环境下消费者品牌忠诚的文献中，大都是以“购买行为”作为行为忠诚度的一个测量维度，其最直接的表现是重复购买的次数、金额和频率的高低。本文认为，在电子商务环境下，由于购物网站兼具商店与媒体的双重特性，顾客的访问量和推荐行为都可能为网站带来额外的收益，如吸引更多的广告投放量等。因此，除了考虑消费者的重复购买行为外，还应该考虑到衡量媒体忠诚的指标“访问行为”，即顾客对该网站表现出来的重复、大量的浏览和更长时间的停留行为。另外，顾客的“推荐行为”，即在线顾客向他人推荐该网站、愿意把自己愉悦的购物体验与他人分享的次数，这也是E忠诚在行为维度上的一个典型体现。综上所述，我们至少可以从三个维度来测量在线顾客的行为E忠诚。同时，结合学者们对品牌忠诚度量化的概率标准(50%以上为高度忠诚)，我们可以用以下方法来计算网站的高行为E忠诚。

某在线顾客的重复访问概率=考察期内访问行为的次数/考察期内访问同种类所有购物网站的次数×100%

某在线顾客的重复购买概率=考察期内在该网站的购买次数/考察期内在同种类所有购物网站的购买次数×100%

某在线顾客的重复推荐概率=考察期内该消费者推荐行为的次数/考察期内推荐同种类购物网站的总次数×100%

由以上三个公式进一步推论可得到：

网站高访问行为的在线顾客数=Sum(重复访问概率>50%的在线顾客)

网站高购买行为的在线顾客数=Sum(重复购买概率>50%的在线顾客)

网站高推荐行为的在线顾客数=Sum(重复推荐概率>50%的在线顾客)

然后利用网络数据库统计技术，分别计算出以上三个指标的值，再加权平均，即得行为E忠诚的顾客数，即：

高行为E忠诚顾客数=α×高访问行为的在线顾客数+β×高购买行为的在线顾客数+γ×高推荐行为的在线顾客数

其中，α、β、γ为权重，其选择与购物网站经营的商品类型等因素有关，比如经营日常用品的网站就比经营耐用品的网站有更高的顾客购买行为频率，但这种更高的购买行为频率并不意味着前者就比后者拥有更高的顾客忠诚度，因此必须赋予前者的购买行为指标相对较小的权重。同理，如果要计算网站中度行为忠诚或低度行为忠诚的顾客数，也可以用同样的方法来测量，只是概率标准发生变化而已。

需要说明的是，虽然对某一个具体的电子商务网站来说，能够对所有在线顾客在该网站的访问次数、购买数量和推荐行为有一个精确的统计，但很难得到同一个在线顾客在其他所有同类购物网站的行为指标的精确数据，因此，关于在线顾客的重复访问概率、重复购买概率和重复推荐概率，实际上并不是精确计算的结果，而是基于消费者对自己在线行为的一种回忆和粗略估计。不过，本文认为，这种误差是不可避免的，它并不会影响对某一个具体网站的行为E忠诚测量的有效性和可操作性。

三、对E忠诚情感维度的测量

找出高行为忠诚的在线顾客后，还要从中筛选出高情感忠诚的顾客数，才能得出行为、情感双忠诚的顾客数。本文作者在研究相关资料后，自制了一份测量在线顾客情感E忠诚的量表，并采用滚雪球的方法，对141名有网络购物经验的网民进行了调查，并用SPSS11.0对数据进行了录入和处理，以此验证该量表是否适合用来对情感E忠诚进行测量。

该问卷涉及顾客对网页链接、网站内容、价格和服务质量、安全信任、网站在顾客心目中的位置等方面的态度和看法，共25道题，应用李克特五点记分法给每道题设置五个选项，从“很不同意”到“非常同意”依次对应“1―5分”，这样完成25道题的最低得分为25分，最高得分为125分，平均值为75分，最后加总得分高于75分者即为高情感忠诚的顾客。

项目的区分度检验。区分度是指测量项目对被试的心理特性的区分能力。计算区分度，一种较常用的方法是相关法，即以某一项目分数与效标分数或测验总分的相关作为该项目区分度的指标。相关越高，则该项目的区分度越高。一般来说，如果鉴别指数达到0.40以上，则说明该项目的区分度很好。本文采用各项目与总和分数的相关系数对量表的区分度进行检验。统计结果显示，该量表的25个项目分别与测验总均值存在0.566以上的显著相关(P=0.000)。说明各项目的区分度良好，能将不同水平的被试区分开来，故可保留所有项目对情感E忠诚进行测量。

效度检验。本文拟采用探索性因子分析方法来检验情感E忠诚问卷的结构构想效度。在因子分析之前，先对量表的25个项目进行Bartlett球形检验，Bartlett值为3301.905，p

因子1在“网站链接的方便度、网站信息的丰富性、网站的设计风格”等七个项目上的荷重最大，反映了在线顾客对这些项目的满意程度，因此可以将因子1命名为情感满意；因子2在“网站服务质量、安全隐私、支付方式”等14个项目上的荷重最大，这反映了在线顾客对网站的信任程度，因此可以将因子2命名为情感信赖；因子3在“顾客对网站的关注度、乐意推荐度”等四个项目上的荷重最大，反映了网站在顾客心目中的位置，可以将其命名为情感接纳。事实上，情感满意、情感接纳和情感信赖三个方面，不仅是情感E忠诚的三个层次，同时也表示了E忠诚形成的动态心理过程，即从形式满意到接纳到信赖并最终形成E忠诚。

综上所述，对量表进行因子分析的结果符合事先预期，因此可得出结论，用该量表来对情感E忠诚进行测量是有效的。

信度检验。本文采用α信度系数和Guttman分半信度来考察该量表的信度。统计结果显示，整个问卷的Cronbach α系数为0.9604，分半信度系数为0.9213。三个分量表的Cronbach α系数均在0.887以上。说明本问卷具有较好的内部一致性信度。

四、需要说明的问题

在对网站E忠诚进行实际测量的过程中，情感E忠诚者应该是从行为E忠诚的顾客中筛选出来的。严格来说，要真正筛选出行为、情感双忠诚的顾客，调查过程应遵循以下几个步骤：①从网站的所有在线顾客中随机抽取样本，针对每个样本，以E-mail等形式发放调查问卷；②对回收的有效问卷统计出样本的高行为忠诚顾客数；③从高行为忠诚的顾客中找出高情感忠诚的顾客；④利用统计推断技术，计算出总体的高情感忠诚顾客数，此即行为、情感双忠诚的在线顾客数。这样，行为、情感双忠诚的在线顾客数占网站顾客总人数的百分比即为网站E忠诚顾客率(网站E忠诚)。

由于E忠诚是个全新的领域，理论研究刚刚起步，而且现有研究大多局限在对E忠诚的概念、特点和影响因素的探讨方面，但对网络环境下E忠诚应如何测量等问题的研究，无论是理论界还是实务界，对此都尚无定论。因此本文的研究也只是个尝试，方法的粗糙在所难免，它的意义仅仅在于一种理论上的探讨和对未来研究的某种启发。

参考文献：

1.凯瑟琳・辛德尔(Kathleen Sindell)著，阙澄宇、史达、刘红波译：《忠诚营销：E时代的客户关系管理》，中国三峡出版社，2001年版。

2.徐培：《电子零售网站的E忠诚营销与策略分析》，中国优秀博硕士学位论文全文数据库(社科类)，2002年12月。

3.丁夏齐、马谋超、王 、樊春雷：《品牌忠诚概念、测量和相关因素》，《心理科学进展》，2004(12)。

4.裘晓东、赵平：《品牌忠诚度及其测评研究》，《现代财经》，2002(10)。

(作者单位：许昌学院)

编校：杨彩霞