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顾客满意度
餐饮业顾客满意与再购买倾向的模型研究——以杭州餐饮连锁为例
工商0902陈词06
摘要：
本文以杭州外婆家、白鹭等餐饮连锁店为研究对象，对顾客满意度与再购买倾向进行相关性研究，构建相关结构模型，提出假设，通过因子分析验证假设，确定模型要素之间的关系。
此项研究可以为同质性较强的评价餐饮业提供如何提升再购买倾向提供具体的营销参考依据
一导言
随着服务经济的蓬勃发展，服务部门的在社会经济中的所占比重日益增加。
服务经济主导的市场经济深入发展，使得顾客价值成为市场营销的关注点。
通过研究，服务企业的利润主要来源于由顾客满意和顾客忠诚带来的持续购买所产生的经济效益。
顾客价值成为市场营销的关注点，顾客对服务企业生产活动过程的参与和互动直接影响着产品服务质量。
顾客将获得越来越多的主导权，以顾客需求为导向，以顾客价值管理为核心的顾客经济战略成为了许多企业的重要指导思想。
杭州作为全国著名的旅游城市，第三产业较为发达。
通过对杭州餐饮业的观察，笔者发现杭州的平价餐饮连锁店较其他地区更为发达。
本文将以几家规模较大的餐饮连锁店为例进行研究，以探求餐饮业的顾客满意度与再购买倾向之间的联系。
为企业如何提升顾客再购买行为提供一定参考。
本文将以顾客的持续购买为重要指标，再购买倾向为出发点，，构筑了包括顾客满意度、转移成本、感知价值和购买时间间隔为主要因素的研究框架，探究服务企业中决定再购买倾向的影响因素。
本研究选择杭州的平价餐饮连锁店为例，展开实证研究探讨在餐饮服务行业中决定再购买的影响因素。
通过对相关模型和假设的实证检验，分析对顾客再购买倾向产生重要作用的行为和环境要素，为提升顾客忠诚度提供参考依据。
二、文献综述
1．顾客满意度
美国著名营销学者Oliver认为，顾客满意是顾客需要得到满足后的一种心理反应，是顾客对产品和服务的特征或产品和服务本身满足自己需要程度的一种判断。
现有顾客满意度的基本理论基础是购买前的顾客期望与购买后的感知绩效之间的差异程度会导致顾客满意感知的变化。
对顾客满意度的分析往往通过构筑具有因果关系的模型来进行。
综上所述，顾客满意是顾客心理的主观感受。
对顾客满意度的测量一般有两种定义：
顾客对具体某一次消费经历的满意程度或是顾客根据自己以往对某一品牌的多次消费经历所进行的累计满意程度。
本文所采用的问卷的研究将采取第二种定义。
2．顾客再购买倾向
顾客再购买倾向是顾客忠诚度的一项重要指标，是对实际再购买行为的可靠预测。
影响顾客再购买倾向的单体因素可以大致分为两个层面:
顾客个体层面和品牌层面。
顾客个体层面的因素主要由顾客需求、消费行为以及心理特征构成，这些方面的差异导致了顾客再购买倾向上的差异。
品牌层面上的因素主要体现在品牌策略上，不同的定价策略、促销方案、市场定位等导致消费者对不同品牌产生不同的再购买倾向。
前人的很多研究表明，顾客再购买倾向与顾客满意具有较强的相关性。
迈克尔等人发现，再购买倾向与顾客满意度和转换成本密切相关，较高的顾客满意度往往会导致较高的再购买倾向，较高的转换成本也会产生较高的再购买倾向。
顾客满意度是顾客对质量的预期、实际的质量与价值感知、品牌形象感知的综合体现，顾客满意度的每个项目都对消费者再购买倾向产生一定的影响。
从消费者心理学和行为经济学的角度分析，顾客在进行某项产品消费之前会对该产品的质量和性能产生一定预期，若实际消费中的感知超出了预期，那么往往会产生较高的顾客满意度，进而产生较高的再购买倾向;反之，则会导致较低的顾客满意度，消费者在进行下一次消费时可能就倾向于购买其他品牌的同类产品或替代品。
此外，购买周期，或者说购买间隔的时间长短，也对再购买倾向产生影响。
购物后消费者会产生一个学习过程，随着对此类服务了解的加深，消费者期望也随之上升，并且在搜寻信息的过程中会将该品牌与其他品牌进行对比，很可能转而选择其他品牌。
因此，如果购买时间间隔短，消费者获得的信息和品牌对比相对较少，更可能基于惯性选择上一次消费的品牌。
3、企业形象
关于企业形象的定义，学术界一直以来没有形成一致和公认的定义。
有关企业形象的主要界定如表1所示。
组织理论和营销理论倾向于将企业形象看作是企业社会身份。
其中组织理论从企业内部视角出发寻找影响企业形象的因素。
而营销学则主要从企业外部来看待企业形象。
从表1所罗列定义中可以发现以下几种共同特性：
（1）大部分定义都是基于态度性所得出的。
认为企业形象是顾客在对企业的感知基础之上形成的对企业的一种认识和态度
（2）企业形象是主观的；（3）企业形象具有整体性特征。
企业形象是顾客对企业整体的感知和印象，属于企业层面的概念。
不同群体与组织之间有不同的接触经验，因此对于一个企业会有不同的认识。
基于以上三种特征，对企业形象的研究必须明确研究的视角。
本文所指的企业形象（品牌形象）基于顾客视角，从顾客的角度看待企业形象。
表1关于企业形象的各种定义
定义文献
定义
文献
个体对企业实体的整体印象。
Dichter（1985）
企业形象是形成于消费者心目中的一种整体印象和态度。
Abratt（1989）
公众对于企业的整体印象。
Barich和Kotler（1991）
人们对企业的总体印象。
Dowling（1993）
顾客对组织的感知并在其记忆中得到反映。
Keller（1993）
一段时间内，顾客基于消费经验累积的对企业的态度。
Andreassen和Lindestad（1998）
顾客对商店各种属性的综合感知
Bloemer和Ruyter（1998）
4.现有模型预测
国际上具有较大影响的顾客满意度指数模型主要包括美国的顾客满意度指数模型（ACSI）和欧洲的顾客满意度指数模型（ECSI）。
（1）美国顾客满意度指数模型（ACSI）包括6个结构变量:
顾客期望与感知质量是顾客满意的两个前导变量。
感知价值是顾客期望、感知质量与顾客满意之间的中介变量,顾客抱怨与顾客忠诚是顾客满意的结果变量。
该模型如图1所示,
ACSI指标体系由感知总体质量、预期质量、感知价值、客户满意度、客户抱怨和客户忠诚度6个指标构成。
在客户满意度模块的左边三个变量可称之为“因”，右边的两个变量可称之为果。
由“因”的三个变量作为一级影响因素，并进行深层次划分，可以得到多层次因素，并赋权重得到AHP层次评价。
其中顾客期望正向影响顾客满意;感知质量正向影响顾客满意;顾客期望正向影响感知质量;顾客期望正向影响感知价值;感知质量正向影响感知价值;感知价值正向影响顾客满意;顾客满意正向影响顾客忠诚;顾客满意负向影响顾客抱怨;顾客抱怨负向影响顾客忠诚。
（2）欧洲顾客满意度指数模型（ECSI）中也包括6个结构变量:
企业形象、顾客期望与感知质量是顾客满意的3个前导变量;感知价值是顾客期望、感知质量与顾客满意之间的中介变量;顾客忠诚是顾客满意的结果变量。
该模型如图2所示,
企业形象正向影响顾客满意;企业形象正向影响顾客忠诚;顾客期望正向影响顾客满意;感知质量正向影响顾客满意;顾客期望正向影响感知质量;顾客期望正向影响感知价值;感知质量正向影响感知价值;感知价值正向影响顾客满意;顾客满意正向影响顾客忠诚。
三、国内的顾客满意度研究现状
1顾客满意度测评指标体系
顾客满意测评体系是建立在对顾客消费态度的了解之上，随着市场的不断发展，企业间竞争日益加剧。
消费者在市场逐渐占据主导地位。
消费者的概念得到提升——“消费者”+“主动权”=“顾客”。
了解消费者的需求和满足消费者的需求能够更好的在竞争中获得更多的主动权。
国内的研究领域中，有孟铁首先将“顾客满意度”指标纳入现代企业定价目标。
他认为：
在市场竞争中，企业想方设法在经常性变化的顾客需求中，在几十万种的商品和服务中，寻找着自己的发展空间。
同时企业往往忘掉了营销所要求的最本质的东西———顾客的满意。
这种满意最根本的表示是价值与成本的比值，比值的大小，构成了顾客满意的梯度变化。
每一位顾客的市场行为，就是在追逐这一比值的有利性。
目前，国内普遍采用的客户满意度测评体系都是基于“全美客户满意度指数”（ACSI）。
随后，国内学者试图构建具有本国特色的顾客满意度测评模型，徐明等在欧美顾客满意度指数模型的基础上，提出了一种较为简化的并且能在不同的服务行业中广泛使用的比较服务质量的顾客满意度指数模型。
用SAS的CALIS程序对基于该模型的调查数据进行检验表明，模型的拟和性能良好。
利用CALIS统计过程可以容易地得到的感知质量和感知价值（模型中的隐变量）与顾客满意度之间的路径系数，有助于服务企业了解顾客的偏好，以供改进服务提供策略的参考。
在我国市场化进程的初期，由于服务业自身的特性，服务业是最先由“卖法市场”转向“买方市场”的几个行业之一。
因此在后续的研究中，大多是仍然是基于服务业而言。
这一时期的研究在影响顾客满意度的相关因素方面较为薄弱，但是已经渐入佳境，例如将信息服务纳入影响顾客满意度的因素中。
根据有关资料统计。
在1998~2004年期间内，只有钢铁、煤炭、房产、汽车、IT若干行业运用中国满意度指数（CCSI）（图2）进行了测评，叶如意等（2009）将CCSI进行划分为非耐用消费品顾客满意度模型、耐用消费品顾客满意度模型、服务业顾客满意度模型、政府公用事业顾客满意度模型，并以非耐用消费品顾客满意度为例，建立结构化方程模型（SEM）。
这个模型能够分辨出已确定的影响因素和随机因素对客户满意度的贡献率，并且引进蒙特卡洛模基拟，经过无数次的循环，以确定因素的权重，使解释效率达到最高。
指标体系的构建同时依赖于统计学。
通过问卷调查更新题目，以确定因素维度，利用主成分和因子分析法对主要因素进行提取并测度贡献率。
胡启国、张鹏经过指标初选、试调查，运用信度分析和因子分析对数据进行分析，进而对指标体系进行分析和检验，以确保每一项指标对顾客评价结果影响显著和测评指标分类合理。
在此基础上对公因子进行解释，最终确立客户满意度影响因素。
有学者从单个研究出发，探讨体系的构建。
如马义华、叶祥凤以成都欧尚超市的调查情况为依据，构建了大型超市顾客满意度评价指标体系框架，并通过实证分析找出影响大型超市顾客满意度的关键性因素，提出了大型超市提升顾客满意度的对策建议。
由于不同的行业所具有的不同的行业特征，导致顾客消费心理的不同。
单个统一的指标体系难以对全部的行业的顾客满意度进行测评。
因此，国内学者开始针对不同的行业提出一系列具有行业特征，能够较好反映各行业差别的顾客满意度评价。
例如顾海在ASCI基础上引入约束条件变量，构建医疗满意度体系；胡启国等以某汽车产品应用实例，给出顾客满意度测评指标体系建立的具体过程和步骤，最后得出的该汽车顾客满意度完整的测评指标体系中包括6个方面、29个测评指标。
通过上述总结，我们可以发现目前国内的顾客满意度度评价体系的构建主要有两大发展趋势：
（1）顾客满意度评价体系与行业结合越来越紧密。
出于各个行业的差异，顾客满意度评价体系的构建针对不同行业提出了不同的评价体系。
这不仅仅能够满足各行业的测评需求，同时也有利于在各行业中引入顾客评价体系。
通过不断的更正，能够完善评价体系，使其更具科学性和可操作性。
理论和实物的联系更加紧密，使得评价体系能够更好的服务与社会。
（2）“满意度”的概念得到了更大的传播。
结合当今的经济趋势，随着“低碳经济”口号的提出，在未来的指标体系构建中将可能出现能够测量其“低碳度”的指标。
三．模型和假设
通过现有理论，本文提出了六个个假设：
H1:
感知价值对再购买倾向有显著的正向关系。
H2:
顾客满意度对再购买倾向有显著的正向关系
H3:
品牌形象对再购买倾向有显著的正向关系。
H4:
购买时间间隔对再购买倾向有显著的负向关系。
H5:
感知价值对顾客满意度有显著的正向关系。
H6:
品牌形象对顾客满意度有显著正向相关
四、假设的分析
本文通过问卷的形式对上述各个方面进行数据收集。
问卷共设置18个问题。
本文共发放100份问卷，其中有效问卷为91份。
问卷中其中顾客感知价值和品牌形象均对顾客满意度产生影响；顾客购买时间间隔与顾客再购买倾向有所影响。
1、对顾客感知价值、品牌形象和顾客满意度进行因子分析：
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。
.558
Bartlett的球形度检验
KMO和Bartlett的检验
df
36
Sig.
.000
其中KMO值为,说明数据的收集并不理想。
勉强可以做因子分析。
其中和载入累计为%。
通过对其旋转成分矩阵的分析，得到四个主成份分别为：
品牌形象、性价比、顾客相对满意度和感知价值。
旋转成份矩阵a
成份
1
2
3
4
我比较信赖该餐饮品牌的服务与质量
.870
.001
.023
该品牌餐饮连锁店具有较好的口碑
.807
.150
.183
.047
同等价位质量好于其他餐厅
.857
.274
.096
该品牌的餐饮连锁店相较于其他餐饮店价廉物美
.427
.751
相比较理想的餐厅我认为这家餐厅能够使我满意
.092
.201
.789
相比较其他餐厅这家餐厅更令我满意
.079
.037
.738
.302
同等质量条件中价格低于其他餐厅
.294
.289
.713
这家餐厅的产品和服务质量高于我的预期
.408
.246
.046
同等交通区位质量好于其他餐厅
.026
.346
.557
提取方法:
主成份。
旋转法:
具有Kaiser标准化的正交旋转法。
a.旋转在8次迭代后收敛。
2、对再购买倾向进行分析：
顾客再购买倾向的KMO值为，同顾客满意度一样，收集数据勉强可以做因子分析。
提取平方和载入累计为%%
KMO和Bartlett的检验
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。
.500
Bartlett的球形度检验
近似卡方
df
1
Sig.
.005
购买时间间隔的KMO值为，提取平方和载入为%，同样数据收集并不理想
KMO和Bartlett的检验
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。
.500
Bartlett的球形度检验
近似卡方
df
1
Sig.
.000
两者的主成份均只有一个，即为再购买倾向和购买时间间隔。
3、相关度分析
相关性
品牌形象
性价比
顾客满意度
感知价值
再购买倾向
购买时间间隔
品牌形象
Pearson相关性
1
.000
.000
.000
.287**
.226*
显著性（双侧）
.006
.031
N
91
91
91
91
91
91
性价比
Pearson相关性
.000
1
.000
.000
.236*
显著性（双侧）
.024
.515
N
91
91
91
91
91
91
顾客满意度
Pearson相关性
.000
.000
1
.000
.115
.088
显著性（双侧）
.277
.409
N
91
91
91
91
91
91
感知价值
Pearson相关性
.000
.000
.000
1
显著性（双侧）
.786
.950
N
91
91
91
91
91
91
再购买倾向
Pearson相关性
.287**
.236*
.115
1
显著性（双侧）
.006
.024
.277
.786
.061
N
91
91
91
91
91
91
购买时间间隔
Pearson相关性
.226*
.088
1
显著性（双侧）
.031
.515
.409
.950
.061
N
91
91
91
91
91
91
**.在.01水平（双侧）上显著相关。
*.在水平（双侧）上显著相关。
通过表格得到以下几组显著相关：
品牌形象与购买时间间隔、品牌形象与再购买倾向、性价比与再购买倾向。
通过对四组变量的偏相关分析得到：
品牌形象与购买时间间隔的偏相关系数为，显著性概率为<;品牌形象与再购买倾向间的偏相关系数为，显著性概率为<。
说明品牌形象与购买时间间间隔与再购买倾向之间，在控制其他变量之后，有着显著的相关关系。
品牌形象包括质量和服务的良好形象、消费者中良好的口碑等方面。
根据消费者行为学中消费者会采取多种方式较少知觉风险，主动搜集信息、保持品牌忠诚、依据品牌与商店形象、购买高价产品、寻求商家保证、从众购买等。
品牌的良好形象和在消费者中的口碑可以有效减少顾客的知觉风险，因此能顾客在众多情景中倾向于再次购买。
性价比与再购买倾向在剔除其他变量的影响之后，其偏相关系数为，显著性概率为<，即两者有较为密切的关联。
性价比作为一种主观感受，其将产品与服务与其他产品、服务进行对比，可以得出高低。
在现有经济水平下，平价餐厅的目标消费者多为价格敏感型顾客，因其追求廉价和高质的内在消费动机，较高的性价比能够更好的迎合消费者的消费心理，从而更好的建立消费者的忠诚度。
4、回归方程
本文主要讨论顾客满意与再购买倾向之间的关系。
值得注意的是通过上文的因子分析，顾客满意已经分为顾客满意度、感知价值、品牌形象三个维度。
因此以顾客满意度、感知价值、品牌形象和顾客购买时间间隔为自变量，顾客再购买倾向为因变量，提出如下方程式：
顾客再购买倾向=β+β顾客满意度+β感知价值+β品牌形象+β顾客再购买时间间隔+ε————
（1）
对其进行多元回归方程的拟合，得到
系数a
模型
非标准化系数
标准系数
t
Sig.
B
标准误差
试用版
1
（常量）
.095
.000
性价比
.217
.096
.217
.026
感知价值
.096
.749
品牌形象
.349
.098
.349
.001
顾客满意度
.139
.096
.139
.151
购买时间间隔
.099
.007
a.因变量:
再购买倾向
其中，常数项的显著性概率为1>,表示常数项不应出现在方程中。
性价比的t的显著概率为<,表示性价比的系数与0有显著差异，性价比应当作为解释变量出现在方程中。
同理的到品牌形象、购买时间间隔应该作为解释变量出现在方程中。
而感知价值与顾客满意度则不出现在方程中。
因此得到如下方程：
顾客再购买倾向=*性价比+.*品牌形象*购买时间间隔+ε
五、结论
通过本文上述研究，结合方程式我们可以得到如下几点结论：
（1）我们对顾客满意做因子分析之后得到三个维度，即性价比、品牌形象和顾客满意度。
其中顾客的相对满意度主要是指餐厅与其他餐厅等相比较所得到的满意程度。
在最终的顾客再购买倾向方程式中并没有顾客满意度这以自变量。
这与大众的印象相差较大，主要有两点原因：
首先本文研究的对象为杭州本土的平价餐饮连锁店，几家规模较大的连锁店其大部分是以杭帮菜为主，差异性不大。
因此顾客对于其满意度差别不大，导致顾客相对满意度不是影响顾客再购买的主要因素。
其次顾客是数据收集和处理的问题。
数据的容量不够大，以及笔者对于SPSS的操作不熟练可能导致偏差。
（2）在影响顾客再购买的影响因素中，品牌形象的影响较大。
品牌形象包括有消费者对品牌的印象、品牌的口碑等方面。
对于同质性较强的本土平价餐饮店而言，拥有良好的品牌形象对其成功经营有着关键作用。
由于餐饮业的特殊性，不能大规模通过大众传媒进行品牌推广，因此消费者的口碑传播是其主要的传播方式之一。
对平价餐饮企业而言，在消费群体中拥有良好的口碑是基础，如果能够通过额外的服务形式和更加人性化的服务方式，例如可以通过一些手段消减消费者在等待叫号的过程中的消极情绪等，以此增强品牌形象，同时能够提高顾客感受到的性价比，从而拥有更高顾客再购买率。
（3）在一定范围内尽可能减少消费者再购买的时间间隔能够获得更高的顾客再购买倾向。
针对这个方面，在人流量较大的或是人口密度较为集中的地段经营，以及通过增加店面的数量能够有效的缩短顾客再购买的时间间隔。
六、研究的不足
本研究中的不足主要有以下几点：
（1）模型建立不够完善，从而导致最终的结论有所欠缺。
（2）数据的收集和分析过程的不足。
数据所包涵的数量不够大，从而可能导致数据分析中会出现与事实不一致的结果。
数据的分析同样存在有不足。
各个数据的KMO值普遍偏低，因此在此基础上的数据分析存在有难以规避的不足。
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