顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度作用機(jī)制研究基于電信企業(yè)的實(shí)證分析

1引言經(jīng)濟(jì)全球化大背景下,市場(chǎng)逐漸從賣方市場(chǎng)轉(zhuǎn)化為買方市場(chǎng),企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈。為了在競(jìng)爭(zhēng)中脫穎而出,企業(yè)需要培養(yǎng)忠誠的顧客。研究表明,保持并提高顧客的忠誠度將為企業(yè)帶來很多益處。張新安、田澎(2007[1]將之歸納為以下5點(diǎn):(1維持一個(gè)忠誠顧客的成本遠(yuǎn)低于爭(zhēng)取一個(gè)新顧客的成本,降低了企業(yè)的營(yíng)銷成本;(2忠誠的顧客傾向于重復(fù)消費(fèi),并購買企業(yè)的其他產(chǎn)品,為企業(yè)帶來穩(wěn)定的遠(yuǎn)期收益;(3忠誠顧客更容易接受溢價(jià),同時(shí)購買行為不容易受到價(jià)格優(yōu)惠等促銷手段的影響,能為企業(yè)帶來超額利潤(rùn);(4忠誠顧客經(jīng)常宣傳企業(yè)的產(chǎn)品或服務(wù),通過口口相傳,為企業(yè)爭(zhēng)取新的顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度作用機(jī)制研究———基于電信企業(yè)的實(shí)證分析1廖穎林摘要:本文利用某電信企業(yè)的數(shù)據(jù),采用了多種統(tǒng)計(jì)分析方法,深入探討了我國(guó)企業(yè)中顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制,不僅探討了不同滿意程度顧客之間,而且還研究了相似滿意程度的顧客內(nèi)部,顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用大小和作用關(guān)系是否存在差異。本文的主要結(jié)論如下:(1顧客滿意度的分類和顧客忠誠度的分類之間存在著對(duì)應(yīng)關(guān)系。(2顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制并非線性關(guān)系。在不滿意顧客與滿意顧客以及滿意顧客與非常滿意顧客之間存在閾值;(3相似滿意程度的顧客內(nèi)部,顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系可能唯一,也可能存在差異。非常滿意顧客當(dāng)其同時(shí)又是忠誠顧客時(shí),顧客滿意度才對(duì)顧客忠誠度呈現(xiàn)出顯著的線性作用,否則,如果是不忠誠顧客或者潛在忠誠顧客時(shí),這種作用關(guān)系仍然不顯著。關(guān)鍵詞:顧客滿意度;顧客忠誠度;多重對(duì)應(yīng)分析;聚類回歸TheStudyontheRelationshipbetweenCustomerSatisfactionandCustomerLoyalty———EmpiricalAnalysisBasedonaTelecomEnterpriseLiaoYinglinAbstract:Basedonthedatafromatelecomenterprise,thispaperappliesvariousstatisticalanalysismethodstodeeplydiscusstheroleofcustomersatisfactiontocustomerloyalty.Itdiscussestherelationshipbetweenthecustomersatisfactionandthecustomerloyalty,andanalyzeswithinthecustomerswithsamesatisfactiontheroleandrelationshipofcustomersatisfactionandcustomerloyalty.Themainresultsinclude:(1Thedifferentkindsofcustomersatisfactioncorrespondstothedifferencekindsofcustomerloyalty;(2Thereisanonlinearrelationshipbetweencustomersatisfactionandcustomerloyalty;(4'Highlysatisfiedcustomers'arenotnecessarily'loyaltycustomers'.Firmsshouldprovideotherfacilitiestokeepcustomerloyalty.KeyWords:CustomerSatisfaction,CustomerLoyalty,OptimalScaling,ClusterLinearRegression1.本文獲上海財(cái)經(jīng)大學(xué)“211工程”三期的資助,上海市重點(diǎn)學(xué)科建設(shè)項(xiàng)目(項(xiàng)目編號(hào):B803的資助。作者簡(jiǎn)介:廖穎林,1974年生,湖南郴州人,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,現(xiàn)為上海財(cái)經(jīng)大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)研究中心研究人員,上海財(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與管理學(xué)院講師,研究方向?yàn)榻?jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)分析和顧客滿意度分析。第12期(總第123期2009年12月No.12(SeriesNo.123Dec2009統(tǒng)計(jì)教育StatisticalThinktank第12期顧客;(5顧客忠誠有助于提高員工滿意度和保持率,促進(jìn)企業(yè)降低運(yùn)營(yíng)成本。按照傳統(tǒng)的管理和營(yíng)銷理論,提高顧客滿意度是培育忠誠顧客的有效途徑,通過忠誠的顧客提升企業(yè)利潤(rùn)并實(shí)現(xiàn)企業(yè)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展[2]。但是某項(xiàng)調(diào)查結(jié)果表明:在聲稱對(duì)公司產(chǎn)品滿意甚至十分滿意的顧客中,有65%~85%的顧客會(huì)轉(zhuǎn)向其他公司的產(chǎn)品[3]。其中,汽車業(yè)中85%~90%的顧客表示滿意,但是再次購買的比例卻只有30%~40%;餐飲業(yè)中品牌轉(zhuǎn)換者的比例更高達(dá)60%~65%[1]。國(guó)內(nèi)外多項(xiàng)研究也表明,顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制是復(fù)雜的,并不是單一的線性關(guān)系。進(jìn)入20世紀(jì)90年代以來,國(guó)外學(xué)者關(guān)于顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制展開了大量的理論和實(shí)證研究。Coyne(1989[4]首先指出顧客滿意度與顧客忠誠度之間的關(guān)系并非線性,而是存在著兩個(gè)閾值:當(dāng)顧客滿意度超過某個(gè)較高的水平后,重購的忠誠度將急劇上升,同時(shí),當(dāng)顧客滿意度下降并低于一定水平后,顧客忠誠度也同樣急劇下降,而在這兩個(gè)閾值之間,顧客忠誠度相對(duì)變化較小。Oliver(1992[5]在Coyne的研究基礎(chǔ)上,利用突變模型(CatastropheModel研究了交易成本、顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的影響,指出顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度呈現(xiàn)出非線性作用關(guān)系。Finkelman(1993[6]將落在兩個(gè)閾值之間的區(qū)域稱為“無關(guān)緊要區(qū)域”(ZoneofIndifference,即顧客滿意度陷阱區(qū)域,并進(jìn)一步指出在無關(guān)緊要區(qū)域進(jìn)行投資,對(duì)公司的業(yè)績(jī)表現(xiàn)影響不大。Jones和Sasser(1999[7]通過對(duì)施樂公司的實(shí)證研究,發(fā)現(xiàn)了“無關(guān)緊要區(qū)域”的存在,研究指出非常滿意的顧客重購產(chǎn)品的可能性是滿意顧客的6倍,只有非常滿意的顧客才是真實(shí)的忠誠者。國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于作用機(jī)制的探討更多的還停留在理論研究上,例如,韓經(jīng)綸、韋福祥(2001[2]展開了顧客滿意與顧客忠誠互動(dòng)關(guān)系的動(dòng)態(tài)分析;劉周平(2007[8]對(duì)顧客滿意與顧客忠誠研究的文獻(xiàn)進(jìn)行回顧時(shí),詳細(xì)探討了顧客滿意度陷阱問題;張?jiān)吕?、王方華(2008[9]從理論角度討論了顧客忠誠因果模型,等等。關(guān)于作用機(jī)制的實(shí)證研究相對(duì)缺乏,目前比較具代表性的有王霞、趙平(2003[10],張新安、田澎(2007[1]和廖穎林(2008[11]的研究。國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于作用機(jī)制的實(shí)證研究主要探討了不同滿意程度的顧客之間,顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系是否存在區(qū)別?，F(xiàn)有的研究表明不同滿意程度的顧客與不同忠誠度顧客之間存在著對(duì)應(yīng)關(guān)系[1][11],顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系,隨著顧客滿意程度的不同而具有差異[11]。但是,對(duì)于滿意程度相類似的顧客內(nèi)部這種作用關(guān)系是否存在差異的研究卻十分缺乏。本文利用某電信企業(yè)的數(shù)據(jù)對(duì)顧客滿意度與顧客忠誠度之間的作用機(jī)制展開深入的實(shí)證研究。本文在現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上,著重探討了具有相似滿意程度的顧客內(nèi)部,顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系是否存在差異。是對(duì)現(xiàn)有研究成果的進(jìn)一步拓展。2研究變量和研究路徑2.1研究變量顧客滿意度、顧客忠誠度作為經(jīng)濟(jì)心理學(xué)的概念,較難直接衡量,一般需要通過其他外在變量間接進(jìn)行測(cè)量[12],而且考慮到顧客滿意度和顧客忠誠度概念的復(fù)雜性,需要采用多元觀測(cè)變量(Measur-ableVariable[13]。同時(shí)不能忽視的是顧客滿意度并不是顧客忠誠度的唯一原因變量,需要將顧客滿意度與顧客忠誠度的其他作用變量綜合起來,進(jìn)行實(shí)證分析。本文在參考了瑞典顧客滿意度指數(shù)模型[14]、美國(guó)顧客滿意度指數(shù)模型[15]等西方國(guó)家顧客滿意度模型基礎(chǔ)上,將顧客忠誠度(LOYA的解釋變量確定為顧客預(yù)期(EXPE、質(zhì)量感知(QUAL、價(jià)值感知(VALU和顧客滿意度(SATI。同時(shí),分別確定各個(gè)變量的觀測(cè)變量:(1顧客期望由總體期望(EXPE_1、可靠性期望(EXPE_2和滿足需求期望(EXPE_33個(gè)觀測(cè)變量衡量;(2質(zhì)量感知由總體質(zhì)量(QUAL_1、可靠性(QUAL_2和滿足需求能力(QUAL_33個(gè)觀測(cè)變量衡量;(3價(jià)值感知由給定質(zhì)量下的價(jià)格(VALU_1和給定價(jià)格下的質(zhì)量(VALU_22個(gè)觀測(cè)變量衡量;(4顧客滿意度由總體滿意度(SATI_1、對(duì)預(yù)期的滿足(SATI_2和與理想的差距(SATI_33個(gè)觀測(cè)變量衡量;(5顧客忠誠度由推薦他人使用的可能性(LOY-A_1、繼續(xù)使用的可能性(LOYA_2、增大使用量的廖穎林:顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度作用機(jī)制研究172009年注:括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)差。表3顧客忠誠度分組后觀測(cè)值個(gè)數(shù)、各觀測(cè)變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差注:括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為標(biāo)準(zhǔn)差。表2顧客滿意度分組后觀測(cè)值個(gè)數(shù)、各觀測(cè)變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)差表1各個(gè)變量的Cronbachα值可能性(LOYA_3、使用其他業(yè)務(wù)的可能性(LOY-A_4等4個(gè)觀測(cè)變量衡量。2.2研究路徑目前常用的度量顧客滿意度和顧客忠誠度的方法是結(jié)構(gòu)方程建模。將顧客滿意度作為顧客忠誠度的原因變量納入方程,并利用偏最小二乘建模方法估計(jì)參數(shù)[16][17],在此基礎(chǔ)上研究顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制。例如瑞典顧客滿意度指數(shù)模型[14]、美國(guó)顧客滿意度指數(shù)模型[15]等。但是在進(jìn)行顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度作用機(jī)制的實(shí)證研究中,結(jié)構(gòu)方程建模的方法并不合適?；谝韵聨c(diǎn)考慮:(1結(jié)構(gòu)方程建模忽略了顧客滿意的不同程度,也忽略了對(duì)顧客忠誠的不同分類,因此無法了解不同滿意程度的顧客與不同忠誠度顧客之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系;(2結(jié)構(gòu)方程建模中將顧客滿意對(duì)顧客忠誠的作用簡(jiǎn)單線性化,與非線性作用關(guān)系不符。本文在借鑒現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上,首先對(duì)不同滿意程度顧客之間顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制展開了討論,接著,又著重探討了相似滿意程度顧客內(nèi)部的作用機(jī)制。本文的實(shí)證研究共分為4步:首先對(duì)顧客按照滿意水平以及忠誠水平進(jìn)行分類;接著探討不同類別顧客之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系;然后對(duì)不同滿意程度的顧客,分別展開主成分回歸,以探討不同滿意程度顧客之間,顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用大小、作用方式是否存在差異;最后利用聚類回歸分析方法,進(jìn)一步深入探討了滿意度相似的顧客內(nèi)部,顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用大小、作用方式是否存在差異。除了分析的第4步將利用R軟件[18]完成,其余的都將采用SAS軟件[19]實(shí)現(xiàn)。3實(shí)證分析3.1數(shù)據(jù)來源本文實(shí)證分析的數(shù)據(jù)來源于某電信公司2006年的調(diào)查,從該電信公司的客戶群中按照年齡、性別等指標(biāo)等比例分層抽樣,并采用電話調(diào)查的方式,共調(diào)查了1500份問卷,經(jīng)過預(yù)處理后,實(shí)際有效問卷為1153份。調(diào)查的所有問題均采用10級(jí)尺度李克特量表,其中,1表示完全不同意、根本不可能或者根本不滿意,10表示完全同意、十分可能或者十分滿意。具體調(diào)查項(xiàng)目參見研究變量一節(jié)。由于各個(gè)變量均采用多個(gè)觀測(cè)變量衡量,為了衡量觀測(cè)變量之間的內(nèi)在一致性,從而確定變量的可靠性,計(jì)算各個(gè)變量的Cronbachα值[20],參見表1。根據(jù)表1,各個(gè)變量的Cronbachα值均大于或十分接近0.70,說明變量具有一定的可靠性。3.2聚類分析考慮到不同水平的顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用方式存在差異,采用聚類分析方法將顧客按照顧客滿意水平和顧客忠誠水平分別進(jìn)行分類。將顧客按照顧客滿意水平高低不同分為3組:不滿意顧客、滿意顧客和非常滿意顧客,同時(shí),將顧客按照顧客忠誠水平高低不同分為3組:不忠誠顧客、潛在忠誠顧客和忠誠顧客。采用K均值聚類方法,顧客滿意度和顧客忠誠度各個(gè)組內(nèi)部情況分別參見表2和表3。變量Cronbachα顧客預(yù)期(EXPE0.8158質(zhì)量感知(QUAL0.8722價(jià)值感知(VALU0.7844顧客滿意度(SATI0.9131顧客忠誠度(LOYA0.6909組別組1(不滿意顧客組2(滿意顧客組3(非常滿意顧客觀測(cè)值個(gè)數(shù)10319824觀測(cè)值比例0.87%27.67%71.47%SATI_13.200(1.9326.881(0.9998.636(0.794SATI_22.500(1.5096.467(1.1158.682(0.836SATI_32.500(1.2696.179(1.1598.551(0.895組別組1(不忠誠顧客組2(潛在忠誠顧客組3(忠誠顧客觀測(cè)值個(gè)數(shù)145385623觀測(cè)值比例12.58%33.39%54.03%LOYA_13.262(3.0324.846(2.1858.727(1.007LOYA_28.462(2.6198.612(1.5099.444(0.898LOYA_32.227(2.0066.849(2.1738.637(1.416LOYA_42.268(1.9157.296(1.8907.887(2.248廖穎林:顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度作用機(jī)制研究18第12期圖1兩個(gè)變量?jī)删S對(duì)應(yīng)圖表4顧客滿意度和顧客忠誠度的列聯(lián)表根據(jù)表2,按照顧客滿意度的高低可將顧客分為3類:(1組1為不滿意顧客,記為SATI1,這類顧客在各個(gè)觀測(cè)值上的得分均值都低于3.5分,得分很低;(2組2為滿意顧客,記為SATI2,這類顧客在各個(gè)觀測(cè)值上的得分均值都在6分到7分之間,超過了量表的中點(diǎn),即5分;(3組3為非常滿意顧客,記為SATI3,這類顧客在各個(gè)觀測(cè)值上的得分均值均超過8.5分,得分偏高。根據(jù)表3,按照顧客忠誠度的高低可將顧客分為3類:(1組1為不忠誠顧客,記為L(zhǎng)OYA1,這類顧客除了繼續(xù)使用的可能性均值偏高以外,其他觀測(cè)變量的均值都低于3.5分,得分很低;(2組2為潛在忠誠顧客,記為L(zhǎng)OYA2,這類顧客除了推薦他人使用可能性的得分均值低于5分以外,其他觀測(cè)變量的均值都落在6.5分到9分之間;(3組3為忠誠顧客,記為L(zhǎng)OYA3,這類顧客在所有觀測(cè)值上的得分均值均超過7.5分,得分偏高。比較各類顧客人數(shù)不難發(fā)現(xiàn),不忠誠顧客的人數(shù)多于不滿意顧客的人數(shù),這是因?yàn)樵?006年,我國(guó)電信業(yè)改革雖然已經(jīng)啟動(dòng),市場(chǎng)上已經(jīng)形成了多家電信運(yùn)營(yíng)商共同競(jìng)爭(zhēng)的局面,但是這種競(jìng)爭(zhēng)仍然受到一定保護(hù),是不充分的。由于對(duì)電信運(yùn)營(yíng)商在經(jīng)營(yíng)地域、經(jīng)營(yíng)范圍上有所限制,這就造成了在小的地域范圍內(nèi)某項(xiàng)電信服務(wù)的提供商仍然具有壟斷性,因此偏高的顧客滿意度與偏低的顧客忠誠度并不矛盾,反而是當(dāng)時(shí)市場(chǎng)的真實(shí)反映。這一點(diǎn)從繼續(xù)使用可能性(LOYA_2觀測(cè)變量的偏高均值也可以反映出來,根據(jù)表3,無論顧客忠誠屬于哪種類型,該變量的均值均較高,一定程度上反映出顧客缺乏選擇的狀況。3.3多重對(duì)應(yīng)分析顧客滿意度和顧客忠誠度分類后,可視為兩個(gè)定性變量,對(duì)這兩個(gè)定性變量進(jìn)行多重對(duì)應(yīng)分析,以了解兩個(gè)分類變量之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系。兩個(gè)變量的兩維對(duì)應(yīng)圖參見圖1,兩個(gè)變量各組之間的列聯(lián)表參見表4。根據(jù)圖1可知,顧客滿意度與顧客忠誠度之間存在著明顯的對(duì)應(yīng)關(guān)系。其中,非常滿意顧客與忠誠顧客很接近;滿意顧客與潛在忠誠顧客很接近;同時(shí)還可以看到,雖然不滿意顧客與不忠誠顧客并不接近———這可能與不滿意顧客人數(shù)僅為10人,人數(shù)過少有關(guān)———但是它們?nèi)匀宦湓谕粎^(qū)域之內(nèi),具有一定聯(lián)系。兩個(gè)變量之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系在列聯(lián)表中也有所體現(xiàn)。從顧客滿意度分類的角度來看,在不滿意顧客中,不忠誠顧客比例最高,占90%;滿意顧客中,潛在忠誠顧客的比例最高,占52.9%;非常滿意顧客中,忠誠顧客的比例最高,占64.9%。從顧客忠誠度分類的角度來看,在忠誠顧客中,非常滿意顧客占85.9%,這一比例隨著顧客滿意度的下降,依次降低為55.8%和51.0%。根據(jù)多重對(duì)應(yīng)分析,進(jìn)一步驗(yàn)證了不同水平的顧客滿意度與不同水平的顧客忠誠度之間存在著對(duì)應(yīng)關(guān)系:不滿意顧客往往對(duì)應(yīng)著不忠誠顧客;滿意顧客往往對(duì)應(yīng)著潛在忠誠顧客;而非常滿意顧客往往就是忠誠顧客。該結(jié)果我國(guó)學(xué)者的現(xiàn)有實(shí)證研究結(jié)果十分吻合,但是僅僅根據(jù)對(duì)應(yīng)分析,仍然無法判斷顧客滿意對(duì)顧客忠誠作用關(guān)系的具體形態(tài),即線性變化還是非線性變化,因此還需要展開進(jìn)一步的分析。3.4主成分回歸分析為了進(jìn)一步展開對(duì)顧客滿意度陷阱的實(shí)證分析,將所有變量按照不同滿意程度的顧客分別進(jìn)行主成分分析,然后對(duì)不同滿意水平的顧客群體利用各變量的第一主成分得分進(jìn)行主成分回歸,以期了解不同滿意程度的顧客群體之間,顧客滿意對(duì)顧客忠誠作用的具體形態(tài)是否存在差異。對(duì)于各種滿意程度的顧客,所有變量的第一主分組頻數(shù)不忠誠顧客潛在忠誠顧客忠誠顧客小計(jì)不滿意顧客91010滿意顧客6216988319非常滿意顧客74215535824小計(jì)1453856231153廖穎林:顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度作用機(jī)制研究192009年成分均具有較高的貢獻(xiàn)率,同時(shí)所有觀測(cè)變量上的載荷均為正,具有很好的經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵。這位后續(xù)主成分回歸分析的有效性奠定了基礎(chǔ)。將顧客期望、質(zhì)量感知、價(jià)值感知、顧客滿意度和顧客忠誠度等各變量的第一主成分得分分別記為EXPE_P、QUAL_P、VALU_P、SATI_P和LOYA_P。分別對(duì)不滿意顧客、滿意顧客和非常滿意顧客3種顧客群體,以LOYA_P為因變量,以EXPE_P、QUAL_P、VALU_P和SATI_P為自變量進(jìn)行多元線性回歸。3種顧客群體的回歸方程參見式(1、式(2和式(3。不滿意顧客的回歸方程為:LOYA_P=0.000-0.578×EXPE_P+0.779×QUAL_P+(1.000(0.014(0.0020.056×VALU_P+0.462×SATI_P(0.798(0.040(1n=10R2=0.91Prob(F-statistic=0.002DW=2.01滿意顧客的回歸方程為:LOYA_P=0.000-0.092×EXPE_P+0.116×QUAL_P+(1.000(0.014(0.0560.294×VALU_P+0.103×SATI_P(0.000(0.135(2n=319R2=0.12Prob(F-statistic=0.000DW=2.01非常滿意顧客的回歸方程為:LOYA_P=0.000-0.019×EXPE_P-0.002×QUAL_P+(1.000(0.626(0.9550.164×VALU_P+0.106×SATI_P(0.000(0.008(3n=824R2=0.04Prob(F-statistic=0.000DW=2.01比較式(1、式(2和式(3,有以下幾點(diǎn)結(jié)論:(1隨著顧客滿意程度從不滿意轉(zhuǎn)變到滿意進(jìn)而到非常滿意,顧客期望對(duì)顧客忠誠的作用也從統(tǒng)計(jì)顯著轉(zhuǎn)變?yōu)榻y(tǒng)計(jì)不顯著;(2不滿意顧客和滿意顧客中,產(chǎn)品、服務(wù)的質(zhì)量對(duì)顧客忠誠的影響統(tǒng)計(jì)顯著,非常滿意顧客中,質(zhì)量感知對(duì)顧客忠誠的影響統(tǒng)計(jì)不顯著;(3不滿意顧客中,產(chǎn)品、服務(wù)的價(jià)值對(duì)顧客忠誠的影響統(tǒng)計(jì)不顯著,滿意和非常滿意顧客中,價(jià)值對(duì)顧客忠誠的影響統(tǒng)計(jì)顯著;(4不滿意顧客和非常滿意顧客中,顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的影響統(tǒng)計(jì)顯著,而滿意顧客中,顧客滿意對(duì)顧客忠誠度的影響統(tǒng)計(jì)不顯著。這一點(diǎn)進(jìn)一步驗(yàn)證了顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的非線性關(guān)系。同時(shí)需要指出的是,雖然根據(jù)F檢驗(yàn)的結(jié)果,式(2和式(3均為統(tǒng)計(jì)顯著,但是兩個(gè)方程的擬合優(yōu)度卻并不高,特別是式(3,擬合優(yōu)度僅為0.04。造成這種結(jié)果的原因可能有兩點(diǎn):第一,在滿意顧客與非常滿意顧客內(nèi)部,解釋變量對(duì)顧客忠誠度的作用方式可能具有不同的類型;第二,方程遺漏了對(duì)顧客忠誠度具有較好解釋能力的解釋變量。由于本文研究聚焦于顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制,因此,為了探討相同滿意程度顧客內(nèi)部顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制是否唯一,本文將進(jìn)一步采用聚類回歸分析方法,展開更深入的分析。3.5聚類回歸分析聚類回歸分析方法[21-23]是基于某個(gè)或者某些自變量對(duì)因變量的作用關(guān)系不同對(duì)觀測(cè)變量進(jìn)行分類的分析方法。聚類回歸分析假定從混合著的K類總體中抽取出一個(gè)樣本量為I的樣本。為了測(cè)定不同總體中解釋變量對(duì)被解釋變量的作用關(guān)系。對(duì)抽取的樣本,采用極大似然估計(jì)方法,最大化似然函數(shù)L或者對(duì)數(shù)似然函數(shù)Ln(L。對(duì)數(shù)似然函數(shù)Ln(L的計(jì)算公式為:ln(L=Ii=1Σ1nKk=1Σλk(2πσ2k-1/2exp-(yi-Xibk2kkkk(4其中:k=1,2,…,K表示不同的總體;i=1,2,…I表示第i個(gè)樣本觀測(cè)值;yi表示被解釋變量的第i個(gè)觀測(cè)值;Xi表示解釋變量的第i個(gè)觀測(cè)值向量,解釋變量的個(gè)數(shù)為J;bk表示第k類總體的回歸系數(shù)向量;σ2k表示第k類總體的方差,滿足σ2k>0;λk表示第k類總體所占的未知的比例,滿足0≤λk≤1且Kk=1Σλk=1。在給定K、y及X的情況下,通過極大似然估計(jì)方法,可以得到bk、σ2k以及λk等參數(shù)的估計(jì)值。但是,總體到底應(yīng)該分為幾類,即卻往往是未知的。如何確定最佳的總體類數(shù),可以根據(jù)貝葉斯信息準(zhǔn)則(BayesianInformationCriterion,BIC。BIC有不同的計(jì)算公式,R軟件所采用的計(jì)算公式為[18]:BIC=21n(L-1n(I×((J+3×K-1(5BIC值越大越好,往往將對(duì)應(yīng)于最大BIC值的類數(shù)確定為最佳總體類別數(shù)。在確定總體分為幾類之后,需要將每個(gè)觀測(cè)值歸入對(duì)應(yīng)的總體中。對(duì)每個(gè)觀測(cè)值計(jì)算屬于各類的廖穎林:顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度作用機(jī)制研究20第12期廖穎林：顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度作用機(jī)制研究表6分類21后驗(yàn)概率，將觀測(cè)值歸入到后驗(yàn)概率最大的總體中。利用聚類回歸分析方法，對(duì)滿意顧客和非常滿意顧客展開進(jìn)一步分析，探求相同滿意程度顧客內(nèi)部，顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制是否唯一。不再對(duì)不滿意顧客進(jìn)行聚類回歸的原因有兩進(jìn)點(diǎn)：一是不滿意顧客的樣本量較小，只有10個(gè)，一步展開聚類回歸分析的意義不大；二是前文的主成分回歸分析中，不滿意顧客方程的擬合優(yōu)度已經(jīng)達(dá)到較高的水平。首先考慮滿意顧客的聚類回歸。比較兩個(gè)變量作用關(guān)系不同分類的BIC值，根據(jù)表5，顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系分為1類時(shí)，值達(dá)到BIC最大，為-1129.820，此時(shí)對(duì)數(shù)似然函數(shù)Ln(L亦達(dá)到最大值，為-547.615。這說明對(duì)于滿意顧客而言，無論顧客忠誠屬于哪種類型，顧客滿意作用于顧客忠誠的方式主要只有1種。根據(jù)式）顧客滿意度對(duì)（2，顧客忠誠度的回歸系數(shù)為0.103，檢驗(yàn)的p值為t0.135，說明對(duì)于滿意顧客，顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度不存在顯著的線性作用關(guān)系。同時(shí)，為了考察顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的非線性作用關(guān)系，本文還顧客滿意度的3次考慮了將顧客滿意度的平方項(xiàng)、方項(xiàng)等分別引入方程，作用關(guān)系仍然不顯著，不能通過檢驗(yàn)。聚類回歸分析表明：滿意顧客內(nèi)部，顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系主要體現(xiàn)為一種類型，但是這種作用關(guān)系并不是顯著的線性或者非線性作用關(guān)系，簡(jiǎn)言之，對(duì)于滿意顧客，提高顧客滿意程度并不會(huì)對(duì)顧客忠誠度產(chǎn)生顯著影響。同時(shí)，需要指出的是，由于式）（1的擬合優(yōu)度為0.12，處于較低的水平，這可能意味著方程遺漏了較重要的解釋變量，對(duì)于滿意顧客，可能存在其他變量對(duì)顧客忠誠度產(chǎn)生影響。表5分類BIC1類非常滿意顧客不同作用關(guān)系分類的BIC值2類3類4類5類-2707.9591類BIC-2872.311-2663.081-2664.869-2687.671這2類作用關(guān)系的回歸方程分別參見式）（6和式）（7。第一類關(guān)系：LOYA_P=-2.060-0.088×EXPE_P-0.079×QUAL_P(0.000(0.246(0.2740.087×VALU_P+0.076×SATI_P(0.378(0.321（6）2n=178R=0.24Prob(F-statistic=0.000DW=2.17第二類關(guān)系：LOYA_P=0.561+0.028×EXPE_P+0.005×QUAL_P+(0.000(0.1960.119×VALU_P+0.171×SATI_P(0.000(0.000（7）2n=646R=0.24Prob(F-statistic=0.000DW=2.17根據(jù)式）（7不難發(fā)現(xiàn)：（6和式）非常滿意顧客的內(nèi)部，存在少部分顧客（約占20%）的滿意度對(duì)其忠誠度并不具有顯著的線性關(guān)系，但是大部分顧客（約占80%的顧客滿意對(duì)顧客忠誠具有顯著的正）的線性關(guān)系。這說明，企業(yè)對(duì)于非常滿意顧客也需要分類管理，提高非常滿意顧客的滿意程度并不一比較式）（3和式定能夠提高其顧客忠誠度。而且，（7的擬合優(yōu)度，）通過進(jìn)行聚類回歸分析，方程的擬合優(yōu)度得到較大幅度的提升，從原來的0.04增加到0.24，這說明產(chǎn)生式）（3較低擬合優(yōu)度的主要原因是非常滿意顧客內(nèi)部存在著不同的作用機(jī)制。但是式（6的擬合優(yōu)度仍然維持在較低水平，0.04，）為說明對(duì)于這部分顧客，可能存在其他較重要的變量對(duì)顧客忠誠度有解釋能力。那么非常滿意顧客內(nèi)部的兩類顧客又具有怎樣的特點(diǎn)呢？將顧客忠誠度的分類與顧客滿意作用于顧客忠誠的作用關(guān)系分類進(jìn)行多重對(duì)應(yīng)分析，得到兩維對(duì)應(yīng)圖，參見圖2。根據(jù)圖2，滿足式）（6的顧客主要由不忠誠顧客和潛在忠誠顧客構(gòu)成，而滿足式）（7的顧客主要是忠誠顧客。這說明，對(duì)企業(yè)非常滿意的顧客并不都是企業(yè)的忠誠顧客，其中還有一定比例的不忠誠顧客和潛在忠誠顧客。非常滿意顧客如果同時(shí)還是一個(gè)忠誠顧客，提高其顧客滿意度能顯著提高其顧客忠誠度，但是如果僅是不忠誠顧(0.849滿意顧客不同作用關(guān)系分類的BIC值2類3類4類5類-1129.820-1131.811-1155.513-1183.720-1192.441考慮非常滿意顧客的聚類回歸。作用關(guān)系分為不同種類時(shí)的BIC值參見表6。根據(jù)表6，當(dāng)顧客滿意作用于顧客忠誠的關(guān)系分為2類時(shí)，達(dá)到最BIC大值，為-2663.081，同時(shí)Ln(L亦達(dá)到最大值，為1287.898。這說明對(duì)于非常滿意的顧客而言，可以將他們按照顧客滿意作用于顧客忠誠的不同關(guān)系分為2類。22廖穎林：顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度作用機(jī)制研究2009年客或潛在忠誠顧客，滿意度的提高并不能顯著提高其顧客忠誠度。企業(yè)不僅需要促使顧客非常滿意，同時(shí)還需要盡可能地為顧客忠誠創(chuàng)造條件，步入良性促進(jìn)的軌道，從而更快地提高顧客忠誠度。計(jì)顯著；滿意顧客中不顯著；非常滿意顧客中亦表現(xiàn)為統(tǒng)計(jì)顯著。同時(shí)，隨著顧客滿意度水平的變化，顧客忠誠度的其他解釋變量對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系也發(fā)生著變化。（3相似滿意程度的顧客內(nèi)部，）顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系可能唯一，也可能存在差不論其顧客忠誠度達(dá)到怎樣的異。對(duì)于滿意顧客，水平，顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系主要有一種。但是對(duì)于非常滿意顧客，只有當(dāng)其同時(shí)又是忠誠顧客時(shí)，顧客滿意度才對(duì)顧客忠誠度呈現(xiàn)出顯著的線性作用，否則，如果他是不忠誠顧客或者潛在忠誠顧客時(shí)，這種作用關(guān)系仍然不顯著。本文的研究結(jié)果表明顧客滿意度是顧客忠誠度的必要條件，而非充分條件，為了將顧客滿意轉(zhuǎn)圖2顧客忠誠與兩變量（顧客滿意度顧客忠誠度作用關(guān)系的）對(duì)應(yīng)關(guān)系化為企業(yè)業(yè)績(jī)表現(xiàn)的提高，不應(yīng)該僅僅滿足于“使，“使顧客非常滿意”。同時(shí)，并不顧客滿意”而需要是非常滿意的顧客就一定是忠誠顧客，哪怕對(duì)于非常滿意顧客，企業(yè)還需要盡可能地為顧客忠誠創(chuàng)造條件，促使顧客忠誠。當(dāng)然，還可以展開進(jìn)一步的研究。許多學(xué)者探討了顧客忠誠的不同維度，例如，張新安、田澎（2007[1]指出顧客忠誠具有情感、）行為傾向和認(rèn)知韓小蕓、溫碧艷（2003[24]指出顧客忠）成份；汪純孝、誠具有情感性、認(rèn)知性、行為性和意向性忠誠等4個(gè)不同維度?？紤]到顧客忠誠不同維度的研究是更加全面的，有必要展開進(jìn)一步的分析。不同行業(yè)壟斷程度不同造成轉(zhuǎn)移成本不同，陳明亮（2003[25]實(shí)）證研究表明轉(zhuǎn)移成本是客戶忠誠的決定因素，對(duì)于不同的行業(yè)，顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系國(guó)外某些學(xué)者已經(jīng)證可能存在較大的差異。當(dāng)然，（）實(shí)了這個(gè)結(jié)論，如Jones和Sasser1999[7]的研例究，但是，該結(jié)論在我國(guó)是否同樣成立有待進(jìn)一步的分析。本文的實(shí)證分析基于某家電信企業(yè)，結(jié)論對(duì)于我國(guó)電信行業(yè)具有一定的借鑒作用，但是能否將結(jié)論應(yīng)用于其他行業(yè)，還需要后續(xù)分析驗(yàn)證。張寧（2002[26]曾經(jīng)通過基數(shù)指標(biāo)測(cè)定方式明確了顧客）滿意測(cè)量函數(shù)，然后采用Gibbs抽樣的蒙特卡洛方法，估計(jì)了顧客滿意閾值及函數(shù)系數(shù)。該研究為采用除了聚類分析方法以外的其他方法確定顧客滿意的閾值拓展了思路，是否還存在其他科學(xué)合理的方法也有待進(jìn)一步的研究。注：圖中JU1表示第一類關(guān)系，表示第二類關(guān)系。JU24研究結(jié)論和進(jìn)一步的討論雖然關(guān)于顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制已經(jīng)形成了大量研究成果，但是國(guó)內(nèi)的研究主要還是圍繞著理論研究展開，實(shí)證研究較缺乏。而現(xiàn)有的實(shí)證研究中也主要側(cè)重于探討不同滿意程度顧客之間，顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用關(guān)系是否存在差異上，關(guān)于相似滿意程度顧客內(nèi)部，作用關(guān)系是否存在不同的研究十分缺乏。本文利用某電信企業(yè)的數(shù)據(jù)，在借鑒了現(xiàn)有研究成果的基礎(chǔ)上，通過進(jìn)一步探討相似滿意程度顧客內(nèi)部，滿意度對(duì)忠誠度的作用機(jī)制的差異性，進(jìn)一步拓展了現(xiàn)有的研究，同時(shí)對(duì)兩者作用機(jī)制的研究更加深入。本文的主要結(jié)論如下：（1不同滿意程度的顧客與不同忠誠度的顧客）之間存在這明顯的對(duì)應(yīng)關(guān)系。一般而言，不滿意顧客往往對(duì)應(yīng)著不忠誠顧客；滿意顧客往往對(duì)應(yīng)著潛在忠誠顧客；而非常滿意顧客往往就是忠誠顧客。（2顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的作用機(jī)制并非）線性關(guān)系，在不滿意顧客與滿意顧客以及滿意顧客與非常滿意顧客之間存在閾值。隨著顧客滿意度的提高，顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度的線性作用關(guān)系的顯著性發(fā)生變化：在不滿意顧客中這種線性關(guān)系統(tǒng)第12期廖穎林：顧客滿意度對(duì)顧客忠誠度作用機(jī)制研究[14]23ClaesFornell.ANationalCustomerSatisfactionBarometer:TheSwedishExperience[J].JournalofMarketing,1992,56(1:6-21.ClaesFornell,MichaelD.Johnson,EugeneW.Anderson,etal.TheAmericanCustomerSatisfactionIndex:Nature,Purpose,andFindings[J].JournalofMarketing,1996,60(10:7-18.參考文獻(xiàn)[1][2][3][4][5]張新安，田澎．顧客滿意與顧客忠誠之間關(guān)系的實(shí)證研究[J]．管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2007，（4：10）62-72．韓經(jīng)綸，韋福祥．顧客滿意與顧客忠誠互動(dòng)關(guān)系研究[J]．南開管理評(píng)論，2001，）8-10，（6：29．徐小龍．顧客滿意戰(zhàn)略的陷阱分析[J]．生產(chǎn)力研究，2007，）（4：128-129．KevinCoyne.BeyondServiceFads-MeaningfulStrategiesfortheRealWorld[J].SloanManagementReview,30(Summer:73.TerenceA.Oliver,RichardL.Oliver,LanC.Macmillan.ACatastropheModelforDevelopingServiceSatisfactionStrategies[J].JournalofMarketing,1992,(Jul.[6][7][8][9][10][11][12][13]DanielP.Finkelman.Crossingthe‘ZoneofIndifference’[J].MarketingManagement,1993,2(3:22-31.ThomasO.Jones,W.EarlSasser,Jr..WhySatisfiedCustomersDefect[J].HarvardBusinessReview,1995,November-December:88-99.劉周平．顧客滿意與顧客忠誠研究的文獻(xiàn)回顧[J]．山東社會(huì)科2007，）127-131．（3：學(xué)，張?jiān)吕?，王方華．顧客忠誠因果模型研究[J]．生產(chǎn)力研究，2008，（4：）123-125．王霞，趙平．耐用消費(fèi)品行業(yè)顧客滿意對(duì)顧客忠誠的影響研究[J]．北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版，）2003，）41-44．（6：廖穎林．基于顧客滿意度陷阱的市場(chǎng)細(xì)分方法研究[J]．統(tǒng)計(jì)與信息論壇，（12，2008）待發(fā)．廖穎林．結(jié)構(gòu)方程模型及其在顧客滿意度研究中的應(yīng)用[J]．統(tǒng)計(jì)與決策，2005，）24-26．（9：王霞，趙