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1、生鲜电商冷链宅配绩效与互联网顾客关系质量相关性研究仇立(天津大学管理与经济学部，天津300072)摘要：B2C模式下生鲜电商冷链宅配作为联结流通与消费领域重要枢纽，其绩效优劣对电商企业系统改善互联网顾客关系质量、强化平台访问黏度具有重要意义。文章基于文献萃取法、融合业界专家访谈纪要系统筛选归纳互联网顾客感知生鲜冷链宅配绩效前置限定因子，建构研究框架，遴选虚拟消费情境下具有生鲜果蔬类商品消费经历顾客为调研对象，运用结构方程模型针对517例有效调研样本展开数理统计分析。研究表明：回应质量、宅配交付质量、宅配失误补救质量、客户化定制宅配质量与互联网顾客满意度均显著正相关且影响效力渐进强化；宅配交付质
2、量为互联网顾客感知信任基点正向影响效力显著；满意度在互联网顾客关系质量影响机制中中介效应显著；客户化定制宅配质量、宅配交付质量均在0.001显著性水平下构成影响互联网顾客关系质量二维构念重要限定因子。据此，建议生鲜电商在有效降低腐损率基础上以消费者感知便利为基点参照顾客订单约定时间节点、配送形式、支付偏好等诉求制定差异化冷链宅配方案。关键词：生鲜电商冷链物流绩效评价互联网顾客关系质量营销管理中图分类号：F713.365.2文献标识码：A基金项目：国家自然科学基金项目O国家自然科学基金项目O天津市教育系统调研项目(YB)作者简介：仇立(1979)男，天津人，天津大学管理与经济学部副教授，管理科学
3、与工程博士后，管理学博士，研究方向：物流管理。一、引言INTERNET+时代科技革命不断衍生全新商业行为与经济模式，我国城镇居民消费行为偏好正潜移默化发生变迁且相对于新消费者阶层时间价值敏感性日益凸显、消费介入度显著下降等特质互联网消费以其优越便利性愈发倍受青睐。生鲜果蔬类商品作为消费者日常生活必需品同比其它品类商品其消费频度更高、市场需求潜力更大；然而，相关统计数据显示我国4000余家电商企业生鲜果蔬项目经营现状岌岌堪忧，其中仅存1%盈利、4%将近持平、而95%面临亏损甚至难以为继。据此，针对生鲜果蔬类商品宅配高腐损率、RATER评价指数持续低迷等相关问题，如何显著提升生冷链宅配绩效业已成为
4、生鲜电商(FreShFoodE-Business,FFEB)企业系统改善互联网顾客关系质量强化平台访问黏度重要途径。目前，国内外学者涉及物流配送服务质量领域研究通常以SERVQUAL量表、LSQ物流服务评估模型为基点，结合具体情境建构研究框架展开定性分析与定量研究，成果颇丰；然而，涉及虚拟消费情境下生鲜电商冷链宅配绩效评价相关科研成果较为匮乏且规范性研究居多、鲜有实证研究系统探索冷链宅配绩效对顾客关系质量潜在影响机理及逻辑传导机制。鉴于此，文章拟基于文献萃取法、融合业界专家访谈纪要系统挖掘整合影响互联网顾客感知生鲜冷链宅配绩效前置限定因子，以体验营销理念、7Rs理论为依托建构研究框架，运用结构
5、方程模型展开实证分析，以期为FFEB企业系统改善生鲜冷链宅配绩效与互联网顾客关系质量提供可行性借鉴。二、文献评析与假设推演(一)生鲜电商冷链宅配绩效服务经济时代，物流配送体系作为联系生产、流通与消费重要枢纽其质量优劣对企业经营绩效无疑将产生深远影响。7Rs理论架构以时间、地点、效应为基点将物流配送服务质量内涵诠释为企业在恰当时间、正确场合，以适合价格及方式为顾客提供产品与服务，使消费者个性化需求得以满足、价值得以彰显。LSQ评价体系侧重将时间性(TimeIiness)、可得性(Availability)质量性(Quality)作为度量消费者感知物流配送服务品质核心量化指标，并进一步强调涉及物流
6、配送服务质量与顾客满意度间相关性研究应适时将调节变量异域文化背景、组织特征2维度纳入上述评价体系口力。综上，文章将虚拟消费情境下生鲜电商冷链宅配赋义为FFEB企业依据消费者订单所述宅配形式、宅配时间、支付方式等相关诉求所积极践行的差异化、高效、优质配送活动；并基于SocialSciencesCitationIndexsScienceCitationIndex与CNKI数据源运用文献萃取法及BibexcekPajek软件对B2C模式下生鲜电商冷链宅配绩效关键因子进行萃取分析并参照业界专家访谈纪要进行深度融合，认为影响消费者感知生鲜冷链宅配绩效前置限定因子应涉及客户化定制宅配质量、回应质量、宅配交
7、付质量与宅配失误补救质量4维度。1.客户化定制宅配质量。客户化定制是现代企业以顾客为核心，以先进加工制造技术、信息技术为基础，融合差异化阳。】、小众红等营销前沿理念，针对新消费者阶层求新、求异、求变特性所积极实施的全新战略模式。虚拟消费情境下，符合顾客差异化诉求的个性化服务是有效改善互联网顾客关系质量、吸引顾客持续惠顾该FFEB平台关键所在，且针对新消费者阶层时间价值敏感性日益凸显、消费介入度显著下降特质，FFEB企业应积极践行客户化定制宅配服务理念，在生鲜冷链宅配环节最大限度参照顾客订单约定配送方式、时间节点及相关诉求差异化制定配送方案充分体现管理柔性。2.回应质量。INTERNET+时代高
8、品质回应质量是FFEB企业获取消费者即时信息、建议及潜在消费倾向重要途径对密切互联网顾客关系质量，培育、维系消费者与FFEB平台由财务型耦合、关系型耦合向结构性耦合路径演进具有积极意义。相关科研成果-2。）业已佐证B2C模式下时时、高效信息交互模式对增强互联网顾客满意度、信任度感知、渐进强化FFEB平台访问黏度影响显著且虚拟消费情境下远程临场感、心流在交互性至互联网顾客满意度逻辑传导机制中链式中介效应显著】；即针对互联网顾客在冷链宅配进程中所遇相关事宜FFEB平台客服能否悉心解答，耐心倾听抱怨、建议，并予以高绩效回应对密切互联网顾客关系质量、系统提升顾客态度忠诚与行为忠诚具有重要实践价值。3.
9、宅配交付质量。目前我国生鲜电商市场规模同比2012年增长迅猛，但市场渗透率仍不足1%不容乐观，其中果蔬、肉类、水产品冷链流通率占比依次为22%、34%、41%,与欧美国家冷链流通率对标差距显著。冷链物流资源严重匮乏引致冷链宅配交付腐损率居高不下业已成为桎梏我国生鲜电商产业发展瓶颈。为系统权衡生鲜电商冷链宅配交付质量优劣，文章沿袭、拓展LSQ评价体系拟将虚拟消费情境下宅配交付质量判据细化为：交付时间及时、配送商品正确、配送商品品质优劣与包装措施妥善完备4项二级指标。4.宅配失误补救质量。鉴于虚拟消费情境下服务异质性、易逝性、无形性以及新消费者阶层需求多样性、生鲜果蔬类商品易腐特质等均在一定程度上
10、引致服务失误风险难以规避，且相关实证研究成果25）业已佐证服务失误系FFEB平台顾客流失率关键影响因子。B2C模式下若消费者感知生鲜果蔬类商品实际绩效与期望绩效间存在显著差异则其内心会衍生负向失验情形、滋生不满抱怨等负面消极情绪并最终导致生鲜电商服务失误，而适度高品质补救措施对有效弥补服务失误情境下互联网顾客关系质量具有积极意义。此外，基于情绪反应时间动力性、情绪调节及情感体验多层面理论推知冷链宅配失误情境下互联网顾客负面情绪反应显现时间过程特质，即相对延迟补救策略利于提升抱怨、投诉处理绩效且易于互联网顾客关系质量深度修复。综合上述分析推演，文章提出如下假设：Hl:生鲜电商冷链宅配绩效越高，互
11、联网顾客满意度感知越显著。Hla:客户化定制宅配质量对提升互联网顾客满意度评价具有正向影响。Hlb:回应质量正向影响互联网顾客满意度。Hlc:宅配交付质量正向影响互联网顾客满意度。Hld:宅配失误补救质量对提升互联网顾客满意度评价具有正向影响。H2:生鲜电商冷链宅配绩效越高，互联网顾客信任度感知越显著。H2a:客户化定制宅配质量对提升互联网顾客信任度评价具有正向影响。H2b:回应质量正向影响互联网顾客信任度。H2c:宅配交付质量正向影响互联网顾客信任度。H2d:宅配失误补救质量对提升互联网顾客信任度评价具有正向影响。（二）互联网顾客关系质量B2C模式下互联网顾客关系质量是互联网顾客满意度、信任
12、度有机融合的二维构念且满意度与信任度间亦存在正向逻辑传递关系，即互联网顾客满意度是信任度的重要前因外衍变量。虚拟消费情境下，互联网顾客经理性权衡FFEB平台消费体验与脑海中业已储存的线上、线下消费经历后，若感知顾客让渡价值抑或消费者剩余显著则其正面口碑评价积极、重复惠顾频度增强。信任是互联网顾客对生鲜电商冷链宅配绩效经放心、习惯、承诺至信赖的渐进演化产物，亦是由互联网顾客基本满意、高兴、喜欢至欣喜层层累积、强化的最终结果26-27）。文章认为互联网顾客满意度与信任度间存在显著相关性并最终对生鲜电商系统改善互联网顾客关系质量、实施顾客锁定战略起到积极促进作用。综合上述分析推演，文章提出如下假设：
13、H3:互联网顾客满意度评价越高，越有助于增强顾客对该FFEB平台的信任度。基于上述研究假设理论推演，文章建构的概念模型如图1所示。生鲜电商冷琏宅酉射效图1概念模型三、研究设计（一）数据采集文章运用实地调研、网络调研双重途径于2017年10月至12月其间累计发放调研问卷600份，参照一致性、完整性检验标准剔除无效问卷53份，有效回收率为90.702%,有效调研样本量（517份）是测量题项（24项）的21.542倍优于应用结构方程模型进行数理统计分析门限值。描述性统计分析显示调研样本以女性居多（338人）占比65.377%；65.571%受访者年龄分布在26-45岁区间呈现年轻化特征；教育背景普遍
14、较好，其中76.402%调研样本具备大学本科及硕士研究生以上学历；职业分布以政府机关、企事业单位居多，累计占比68.472%与CNNIC第41次最新统计数据基本吻合；收入结构显示我国网民个人收入水平显著提升，其中3001-5000元、5001-8000元收入区间累计百分比达63.830%,2001-3（MX）元、8000元以上收入区间占比基本持平。表1描述性统计特征（N=517）社会人口统计学变量类别频数比率（%）累计百分比（）性别男17934.62334.623女33865.377100年龄1885岁214.0624.06226-35岁15730.36834.43036-45岁18235.2
15、0369.63346-55岁9117.60287.23556-65岁6211.99299.22766岁及以上40.773100学历高中及以下295.6095.609专科9317.98823.597本科33063.83087.427研究生（硕士、博士）6512.573100职业党政机关事业单位人员9217.79517.795企业员工16131.14148.936专技人员10119.53668.472学生8616.63485.106其他7714.894100收入结构100o元及以下275.2225.2221001-2000TG315.99611.2182001-3000元7213.92625.14
16、43001-5000元15529.98155.1255001-800017533.84988.7948000元以上5711.026100（二）变量测量文章涉及6项潜变量，外衍变量?由客户化定制宅配质量、回应质量、宅配交付质量、宅配失误补救质量构成，内衍变量Tl由互联网顾客满意度、互联网顾客信任度构成。问卷设计环节为确保客户化定制宅配质量等6项潜变量信、效度水平，27项测量指标均源自国内外学术界重要文献班-33】析出且业已针对虚拟消费情境下服务易逝性、异质性特征及生鲜果蔬类商品易腐特质进行相应微调、扩展。同源方差检验环节参照Podsakof*4)、DUlaCEl等建议应用Harman飞单因素检验
17、法进行判定；在此，探索性因子分析显示未旋转下第一主成分载荷量为30.067%低于50.000%门阀值，说明同源方差扰动现象可忽略不计、后续数理统计分析可有效展开。预调研环节参照测项对应潜变量CrOnbaClrSa值v0.700且内部相关系数、因子载荷均低于0.500门阀值检验标准剔除信、效度检验中未达标相应测项，最终形成正式数据采集调研问卷。调研问卷采用5-Likert量表进行计量，参照“完全反对”、“比较反对”、“中立”、“比较赞同”、完全赞同依次给予1、2、3、4、5分。四、实证分析(一)信度、效度检验信度检验层面，SPSS22.0统计数据显示：第一，客户化定制宅配质量等6项潜变量Cron
18、bach,sa(0.808,0.899)均优于NUnnalIy眄所建议的0.700信度临界值且整体调研问卷Cronbach，Sa系数为0.877亦大于0.700检验标准；第二，修正测项一总体相关系数CrrC统计数据均高于0700检验门限值；综上可以判定量表内部一致性、稳定性俱佳。内容效度检验层面，本调研问卷测量题项均源于国内外权威文献及成熟量表析出且业已参照生鲜果蔬农产品特质进行微调，因此内容效度较好。收敛效度检验层面，第一，分量表显著性统计量P值全部高于0.050标准、NFI规准适配指数介于0.925至0.999之间大于0.900统计标准、残差均方和平方根RMR(0.003,0.038)0.
19、050良适性适配指数GFIe(0.988,0,999)0.900标准，上述统计数据表明验证性因子分析模型与调研样本拟合度较高；第二KM。统计量为0.907且加He勺球形检验原假设相关系数矩阵为单位阵(Sjg=O.0000.500门限值，具备较强统计显著性；第三，各潜变量组合信度CR值介于0.803至0.923区间优于0.800检验标准、平均提炼方差AVE值亦优于0.500门限值;综上可以判定潜变量测量收敛效度尚佳。区分效度检验层面，6项潜变量AVE值平方根(0.722,0.842)均大于各潜变量间相关系数绝对值以及0.500检验门阀值，据此判定各构念间区分效度尚可。表2信度、效度检验汇总潜变量
20、观察变量CITC因子载荷CRAVE客户化定制宅配质量(Cronbach,sa=0.808)CHDQl0.7110.6180.8030.562CHDQ20.8020.766CHDQ30.7210.726CHDQ40.8130.756回应质量(Cronbach,sa=0.811)RQl0.7360.7870.8260.608RQl0.8220.756RQ30.8150.805RQ40.7510.728宅配交付质量(Cronbach,sa=0.862)HDDQl0.8830.7160.8520.521HDDQ20.7850.655HDDQ30.7730.629HDDQ40.8250.705宅配失误补
21、救质量(Cronbach,sa=0.899)HDFRQl0.7050.8330.8210.709HDFRQ20.7320.824HDFRQ30.8510.782HDFRQ40.8220.707互联网顾客满意度(Cronbach,sa=0.817)ICSl0.8660.8060.9230.6771CS20.8120.802ICS30.8650.769ICS40.7850.786互联网顾客信任度(Cronbach,sa=0.890)ICTl0.7560.8020.9150.527ICT20.8260.811ICT30.8350.786ICT40.8560.822表3区分效度检验汇总123456客户
22、化定制宅配质量(CHDQ)0.750回应质量(RQ)0.7020.780宅配交付质量(HDDQ)0.6520.6870.722宅配失误补救质量(HDFRQ)0.6930.5220.6330.842互联网顾客满意度QCS)0.7120.5820.5820.6520.823互联网顾客信任度(/C7)0.7210.6880.7030.8010.7110.726注1：对角线数值为平均提炼方差AVE平方根。(二)假设检验运用AMOS20.0对冷链宅配绩效一互联网顾客关系质量(CCHDP-ICRQ)结构方程模型进行拟合分析进而验证研究假设理论推演。表4给出cchdp-icrq模型整体适配度统计指标，其中绝
23、对拟合指数尸=0.0870.050、卡方自由度比Z2尸1.2O3V3.OOO、平均近似值误差平方根RMSEA=O.0270.500、PGF=0.7690.500均优于检验标准门阀值。综上，拟合修正后CCTOP-/CRQ结构方程模型关键拟合指标全部优于相应检验标准、拟合效果尚佳，据此判定该结构方程模型内在质量较为理想。表4CCqDPQ?。结构方程模型拟合指标拟合指标2rdfX2dfRMSEAGFINFlNNFICFIPNFIPGFI参照标准N/AN/A3.0000.9000.9000.9000.9000.5000.500统计数据671.3205581.2030.0270.9330.9370.97
24、10.9220.7230.769图2给出Cchdp-ICRQ结构方程标准化解模型，参照路径分析可进一步推知该结构方程模型潜变量间标准化路径系数与显著性关系。虚拟消费情境下影响生鲜电商冷链宅配绩效前置限定因子回应质量(P=O.682,PV0.05)、宅配交付质量(=0.783,P0.01)、宅配失误补救质量(=0.808,P0.001)客户化定制宅配质量(B=O.823,PHId成立。宅配交付质量、宅配失误补救质量与回应质量对互联网顾客信任度均具有正向影响，且虚拟消费情境下宅配交付质量是消费者感知信任基点正向影响效力更强(P0.7510.633),即假设推演H2b、H2c、H2d成立；然而，客户
25、化定制宅配质量对互联网顾客信任度影响效力匮乏，即假设推演H2a未通过实证检验。互联网顾客满意度与信任度间亦存在正向相关关系(B=O.516,P0.001),即假设推演H3成立。客户化定制宅配质量、宅配交付质量构成影响互联网顾客关系质量二维构念(互联网顾客满意度、互联网顾客信任度)重要限定因子。综上，研究假设理论推演实证检验结论汇总如表5所示。图2CCm)PUCR。结构方程标准化解模型表5路径分析与假设推演结果研究假设路径关系标准化路径系数检验结论Hla:客户化定制宅配质量对提升互联网顾客满意度评价具有正向影响CHDQICS0.823*支持Hlb:回应质量正向影响互联网顾客满意度RQICS0.6
26、82*支持HIc:宅配交付质量正向影响互联网顾客满意度HDDQICS0.783*支持HId:宅配失误补救质量对提升互联网顾客满意度评价具有正向影响HDFRQICS0.808*支持H2a:客户化定制宅配质量对提升互联网顾客信任度评价具有正向影响CHDQICT-0.025不支持H2b:回应质量正向影响互联网顾客信任度RQICT0.633*支持H2c:宅配交付质量正向影响互联网顾客信任度HDDQICT0.766*支持H2d:宅配失误补救质量对提升互联网顾客信任度评价具有正向影响HDFRQICT0.751*支持H3：互联网顾客满意度评价越高，越有助于增强顾客对该FFEB平台的信任度ICSICT0.51
27、6*支持注1：*表示p0.001,*表示p0.01,*表示p2011,48(2):96-10530 DavidowM.HaveYouHeardtheWord?TheEffectofWordofMouthonPerceivedJustice,SatisfactionandRepurchaseIntentionsFollowingComplaintHandlingJ.JournalofConsumerSatisfaction,DissatisfactionandComplainingBehavior,2003,16(1):67-8031 KimD.J.,FerrinD.L.,RaoH.R.ATru
28、st-BasedConsumerDecision-MakingModelinElectronicCommerce:TheRoleofTrust,PerceivedRisk,andTheirAntecedents(J).DecisionSupportSystems,2008,44(2):544-56432 FlavianC.,GuinaliuM.,GurreaR.TheRolePlayedbyPerceivedUsability,SatisfactionandConsumerTrustonWebsiteLoyaltyJ.Information&Management,2006,43(1):1-14
29、33 SrinivasanS.S.,AndersonR.,PonnavoluK.CustomerLoyaltyinE-commerce:AnExplorationofItsAntecedentsandConsequencesJ.JournalOfRetailing,2002,78(1):41-50PodsakoffRM.,MacKenzieS.B.,LeeJ.Y.,elal.CommonMethodBiasesinBehavioralResearch:ACriticalReviewofthe1.iteratureandRecommendedRemediesJ.JournalofAppliedPsychology,2003,88(5):879-90334 DulacT.,Coyle-ShapiroA.M.,HendersonD.J.,etal.NotAllResponsestoBreachAretheSame:TheInterconnectionofSocialExchangeandPsychologicalContractProcessesinOrganizations!J.AcademyofManagementJournal,2008,51(6):1079-109836李茂能.图解AMOS在学术研究中的应用M.重庆：重庆大学出版社,2011:H5-123
