网络营销环境下的顾客价值范文

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1文献综述

1.1顾客价值理论模型以顾客价值的相关研究为基础，国外学者们提出了顾客价值层次、顾客让渡价值及顾客价值时间变化等一系列理论模型，具体如表1所示。国内众多学者也从不同层面对顾客价值做了大量研究，提出了顾客价值相关理论模型，其中，有代表性的是顾客价值供求模型、顾客价值屋模型、顾客终生价值模型等。

1.2顾客价值研究的不足之处从理论研究层面，学术界对于顾客价值的界定尚未形成较为一致的认识，需要做更深入的研究。此外，需对顾客价值与相关概念之间的关系进行研究，如顾客价值与顾客忠诚、顾客满意、顾客保留等之间的关系。随着现代通讯技术、互联网和物联网的发展，学术界需要对网络营销环境下的顾客需求、购买行为、购买心理及顾客价值的变化趋势进行研究。同时，在全球经济一体化和全球市场竞争日益加剧的大环境下，需要进一步对不同文化背景下的顾客价值感知及相关问题进行研究。从时间维度上看，需要对顾客价值及顾客价值驱动的动态性进行深入研究。就研究方法而言，可以采用持续跟踪顾客的方式获取更详实的研究资料。在样本选取方面，需扩大样本覆盖范围和样本容量，分行业进行研究，使研究结果更具有代表性。同时，还需要进一步将理论研究与企业实践相结合，将先进的顾客价值理论应用于对企业实践的指导，并通过企业应用结果的反馈和实践效果的评估对相关顾客价值理论进行检验、完善和提升。

2模型构建

本文在借鉴顾客让渡价值基本思想的基础上，将顾客认知价值构成当中的总顾客成本转化为可统一进行考的总顾客价值，即将顾客成本的节省视为顾客价值获取的一部分。基于此，本文将顾客价值定义为：顾客在购买和使用产品过程中所感知到的产品价值的总和，是贯穿于消费者购买全过程的整体价值体验；将顾客价值驱动因素定义为：对顾客的价值选择、价值评价及价值再选择产生影响的一切内、外部刺激因素。

2.1理论模型综合以上对顾客价值及其驱动因素的相关研究，绝大多数国内外学者普遍认为，顾客价值驱动要素主要由产品质量、服务质量和价格因素三个方面构成，而并没有考虑诸如营销环境、消费者自身特性等诸多因素的影响。在网络营销中，消费者的需求特征、价值观念及所面临的营销环境都发生了重大的变化，营销者需要从多维度、多角度综合考量网络营销环境下顾客价值的构成及其驱动要素。结合网络营销自身特点，本文将网络营销环境下的顾客价值驱动归纳总结为以下几个方面：①营销环境驱动。网络营销大环境对消费者网上购物价值选择的影响，包括政治法律驱动、经济驱动、技术驱动、社会文化驱动。②企业营销活动驱动。以4Ps为中心的企业营销努力对消费者网上购物价值选择的影响，包括产品驱动、渠道驱动、价格驱动、促销驱动。③消费者自身驱动。消费者自身因素对网上购物价值选择的影响，包括经济驱动、生活方式驱动、社会驱动。④购买过程驱动。消费者网上过程中对价值选择产生影响的因素，包括需求驱动、决策驱动、购后评价驱动。⑤服务驱动。消费者网上购物过程中所体验的服务水平对价值选择的影响，包括供应商服务驱动、网上支付服务驱动、快递公司服务驱动。在以上分析基础上，本文构建了网络营销环境下的顾客价值驱动模型，如图1所示。

2.2研究假设基于以上所构建的网络营销环境下的顾客价值驱动模型，结合国内外学者对顾客价值及顾客价值驱动的相关理论研究成果，本文提出以下假设：网络营销环境、企业营销努力、消费者自身、购买过程及服务对网络营销环境下的顾客价值选择有显著影响；网络营销环境对其它驱动因素有显著影响。具体如表2所示。

3实证研究

本文采用里克特7分制量表进行了问卷设计，并以在校大学生和年龄在25~45周岁之间的公司白领阶层为主要样本进行了问卷发放，共发放问卷420份，回收有效问卷300份。通过使用SPSS16.0和AMOS7分析软件对相关数据进行统计分析。

3.1结构方程建模

结构方程模型主要研究潜变量之间的结构关系，潜变量的设定是模型构建的基础。由表3可知结构方程的观测变量和潜在变量。其中，网络营销环境下的顾客价值选择（η）为内生潜变量，企业营销努力驱动（ξ1）、营销环境驱动（ξ2）、消费者自身驱动（ξ3）、购买过程驱动（ξ4）以及服务驱动（ξ5）为外生潜变量。对于观测变量和其对应的潜变量之间的关系将在最终的测量模型中进行定量的分析。而对于外生潜在变量和内生潜在变量的关系和外生潜在变量之间的相互关系将在结构模型中进行定量分析。

3.2信度与效度分析

3.2.1信度分析对于变量的内部一致性检验（信度检验），采用Cronbach’sAlpha值来检验，Cronbach’sAlpha系数值介于0与1之间，Alpha系数值越大表示信度越高。当信度系数大于0.7时，表示信度相当高；当信度系数介于0.35到0.7之间时，表示信度可以接受；当信度小于0.35时，表示信度很低，不能接受。本次问卷调查中，经过初步预测试，修订后问卷所测得的Cronbach’sAlpha值为0.894，如表4所示。数据量表的内部一致性较好，信度较高。

3.2.2效度分析本文采用因子分析法对样本的有效性进行检验。用SPSS16.0进行探索性因子分析，需要通过KMO抽样适当性参数、巴特勒（Bartlett）球形检定和正交旋转矩阵进行。KMO是抽样适当性指标，KMO越大表示各观测变量间的共同因素越多，越适合进行因子分析。如果KMO的值小于0.5，就不宜进行因子分析，如果大于0.7，认为中等程度的适合进行因子分析，如果大于0.9，则非常适合进行因子分析。Bartlett球形检验主要是用于检验相关阵是否是单位阵，即各观测变量之间是否各自独立，如果Sig值小于0.05，则说明变量之间并非相互独立，取值有关系，适合于做因子分析。与此同时，分量表的有效性通过考察观测因子之间的因子载荷系数，即正交旋转矩阵。由表5可知，KMO值为0.825，大于0.7，适合做因子分析；同时，在本文给定显著性水平0.05的条件下，K方统计量较大，且P值小于0.05，通过了Bartlett球形检验。

3.3因子分析

利用SPSS16.0对调查量表进行因子分析，可得到碎石图和总方差分解表，体现特征根的数值和变化情况。分析结果表明，抽取的5个因子占总方差的67.2%，涵盖了原数据的大部分信息，因此可以认为这5个因子就是影响顾客价值选择的17个因素的公因子。为了明确各主因子的含义，对初始因子负荷矩阵利用方差最大法做正交旋转，得到正交因子负荷矩阵。考虑到各公因子对相关因素的影响情况以及其所包含的高负荷变量的意义，将公因子分别命名为企业营销活动驱动ξ1、营销环境驱动ξ2、消费者自身驱动ξ3、购买过程驱动ξ4、服务驱动ξ5这5个关键因素。

3.4模型估计、评价及修正

为了进一步验证由探索性因子分析归纳出来的5个关键因素，本文采用AMOS7.0软件进行验证性因子分析。在问卷法收集数据的基础上，计算结果可归纳为两部分：测量模型和结构模型部分。通过测量模型来描述了解阶段各因子与其度量项目之间的关联，将整个数据分别在各子数据集上建立相应的测量模型，并计算出了测量模型的参数估计结果。为进一步考察模型结果中估计出的参数是否具有统计意义，需要对路径系数或载荷系数进行显著性检验。AMOS提供了一种简单便捷的检验，利用CR（criticalratio）。CR是一个Z统计量，使用参数估计值与其标准差之比构成，同时给出CR的统计检验相伴概率P。测量模型的标准化负荷系数如表6所示。P值是用来说明各个观测变量之间的显著性的，P<0.01，说明假设所描述的潜变量与观测变量之间的相关性在99%的置信水平上是显著的。表6的结果表明：所有测量项目的因子负荷都大于0.4.并且P<0.01，而因子负荷的绝对值大于0.4的度量项目就被认为是有效的，这样就分别形成了5个因子，17个观测变量的无约束度量模型。测量模型拟合指标的比较情况如表7所示。由表7可知，对于测量模型，χ2/df小于或等于3可接受，1.928可以接受。其它指标RMSEA、GFI、NFI、TLI拟合好。指标CFI拟合可以接受。因此，经过比较模型呈现的拟合优度统计量数值与以上对拟合优度的评价标准，可以认为调查所得数据支持模型假设。据此可以认为影响网络营销环境下的顾客价值的关键因素有企业营销活动驱动、营销环境驱动、消费者自身驱动、购买过程驱动及服务驱动等5个方面。在此基础上建立结构模型，即验证性因子分析。验证性因子分析与探索性因子分析的最大区别是前者在一定的假设关系下进行的因子分析。结构模型结果如图2所示。表8显示了结构模型的标准化负荷系数。标准化路径系数是对假设关系的一个基本验证，用来说明各变量之间的关系是正相关还是负相关以及这种相关关系的程度。标准化路径系数值越大，说明这种作用程度越强烈。在表8中，营销环境驱动（ξ2）→顾客价值选择（η）所对应的标准化路径系数仅为0.033，说明其作用程度较弱。P值用来说明各个潜变量之间关系的显著性，P<0.01即说明假设所描述的潜变量之间的相关性在99%的置信水平上是显著的。从表8中可以看出，营销环境驱动（ξ2）→顾客价值选择（η）的路径系数所对应P值为0.026，大于0.01，没有通过假设检验；其余所有潜变量之间的路径系数相应的P值均小于0.01，通过假设检验。结构模型拟合指标比较情况如表9所示。从中可以看出，χ2/df小于或等于3可以接受；GFI、TLI、CFI大于0.8，拟合可以接受；RMSEA<0.1，表示拟合较好；NFI>0.9，说明模型拟合较好。总体上看，虽然结构模型的拟合程度尚处于可以接受的水平，但GFI、TLI、CF三项指标的值均小于0.9，拟合结果并不理想，需要对模型做进一步修正。根据初始模型的验证结果，剔除营销环境驱动（ξ2）→顾客价值选择（η）之间的路径，得到修正后的结构模型M1，如图3所示。根据修正后结构模型M1，运用AMOS软件，可得到修正后结构模型的拟合指标。模型修正前后各项拟合指标的比较如表10所示。从表10可以看出，修正后结构模型M1的各项拟合指标均达到了较为理想的水平，说明修正后模型M1优于初始模型。修正后模型M1的各变量标准化负荷系数及P值如表11所示。

4结论

网络营销环境下顾客价值的研究是当今营销领域研究的热点问题之一，本文以顾客价值驱动为切入点，构建了网络营销环境下的顾客价值驱动的理论模型，并在实地调研基础上进行了实证研究。本文主要研究结论如下：①消费者对网络营销的认知程度较低、网络支付的安全性较差、及网络搜索引擎不够完善是影响消费者网上购物的主要原因。这与网络营销在我国起步较晚，相关政策、法规及配套设施不健全有很大关系，消费者从观念上接受网络营销仍需要经历较长的时间。②企业生存发展的过程也是企业不断适应环境的过程，从事网络营销的企业及其相关配套的服务企业要在网络营销中取得竞争优势，就要结合网络营销环境的自身特点，及时调整其营销努力的方向，制定出适合网络营销的营销组合策略。③以计算机网络应用为基础的网络营销与传统的营销模式相比，表现出巨大的差异性，消费者所面临的网络营销环境对消费者自身的生活方式、购买过程、价值观念、消费者心理和行为都会产生潜移默化的影响。网络营销环境驱动主要通过对买卖双方及中间服务性企业的直接作用间接对消费者的顾客价值选择产生影响。④在企业营销活动中，产品驱动和价格驱动是影响消费者网上购物价值选择的主要因素，消费者之所以选择网上购物，很大程度上是受到产品较高性价比的吸引。⑤消费者经济收入水平较低、快节奏的生活方式及对网上购物休闲性、娱乐性的认知是其选择网上购物的主要原因。消费者自身因素是影响消费者网上购物价值选择的重要因素之一，从事网络营销的企业要充分把握网上购物消费者的个性特征、消费心理和消费动机，精准地进行市场细分和市场定位，充分发挥网络环境下一对一营销的优势，针对不同消费群体，制定切实有效的营销组合策略。⑥消费者购买过程驱动对消费者网上购物价值选择的影响是明显的，这种驱动作用主要体现在：网络平台提供的大量产品选择，极大地拓宽了消费者的选择空间；网上购物过程为消费者提供了较强的私密性保护，可以让消费者方便地进行产品比较与选择；网上购物互动式的交流方式满足了消费者娱乐、休闲与沟通的需求；购后评价行为树立了消费者对网上购物的信心。

作者：王吉林单位：西北工业大学管理学院