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而本文也說明了服務品質衡量模式對實務界及學術界可能的應用方向。
最後,本文則討論了研究限制,並提出一些未來的研究方向供後續學者參考。
本研究所發展出具有信度與效度的衡量模式,將是電子商務理論發展的基礎,更提供了不同研究結果之間相互比較與解釋的共同架構。
關鍵詞:
網路行銷、服務品質、信度與效度、衡量模式
MeasuringCustomerPerceptionsofServiceQualityinElectronicCommerceEnvironment
Yi-ShunWang
Tzung-ITang
Jeung-taiEddieTang
DepartmentofInformationManagement,NationalChanghuaUniversityofEducation
DepartmentofManagementInformationSystems,NationalChengchiUniversity
DepartmentofManagementInformationSystems,NationalYunlinUniversityofScience&
Technology
Abstract
ThemeasurementofcustomerperceptionsofservicequalityinInternetmarketingenvironmenthasbeenlargelyignoredintheECliterature.ItisarguedthatthecurrentSERVQUALandIS-SERVQUALinstrumentsneedtoberefinedandvalidatedtofitInternetmarketingenvironmentastheyaretargetedprimarilytowardseithertraditionalmarketingorinformationsystemscontext.Thisarticlevalidatesandrefinesacomprehensivemodelandinstrumentformeasuringcustomers’perceptionsofservicequalityinorganizationsprovidingdigitalproductsandservices.Afteradiscussionoftheconceptualizationandoperationalizationofservicequalityconstruct,theprocedureusedinmodifyingitems,collectingdata,andrefiningamultiple-itemscaleisdescribed.Subsequently,evidenceofreliabilityandvalidityonthebasisofanalyzingdatafromaquotasampleof260adultrespondentsispresented.Thepotentialapplicationsforpractitionersandresearchersarethenexplored.Finally,thispaperconcludesbydiscussinglimitationsthatcouldbeaddressedinfuturestudies.ThefinalEC-SERVQUALinstrumentwithgoodreliabilityandvaliditywillbeessentialtothedevelopmentandtestingofECtheories,andprovidesresearcherswithacommonframeworkforexplaining,justifying,andcomparingdifferenceacrossresults.
Keywords:
Internetmarketing,ServiceQuality,ReliabilityandValidity,MeasurementModel.
一、緒論
數位產品網路行銷是過去五年內電子商務環境中最蓬勃發展的現象。
因為很多公司才剛開始採用電子商務,但卻不知道如何測量組織電子商務的效益。
為了提供實務界更好的網路行銷管理,我們必須投入更多的研究在電子商務活動的效益衡量方面的議題,其中服務品質的衡量,在傳統行銷領域,受到極大重視,然而在數位產品的網路行銷環境中,如何有效衡量公司的服務品質卻很少受到重視;
對學術界而言,標準化的服務品質衡量模式將是發展電子商務及網路行銷理論的基礎,它提供了一個共同的架構,可以讓研究人員相互比較不同研究結果之間的異同。
因此,發展網路行銷環境中的一般化服務品質衡量模式,將是本研究的主要目的。
為了發展顧客知覺的服務品質衡量模式,本研究首先探討傳統服務行銷領域的SERVQUAL量表(E.g.,Parasuramanetal.,1998,1991),以及資訊系統環境中的IS-SERVQUAL量表(E.g.,Kettinger&
Lee1994,1995;
Pittetal.,1995)方面的相關文獻,並進一步設計起始的電子商務服務品質量表(EC-SERVQUAL),接著以驗證性因素分析方法,來檢驗EC-SERVQUAL的信度與效度。
最後,本研究將提出數位行銷環境中的服務品質衡量模式,對實務界以及學術界的可能應用方向。
二、SERVQUAL及IS-SERVQUAL
服務品質是服務行銷中的重要研究領域(Fisketal.,1993)。
Parasuramanetal.(1985)指出,服務品質類似於態度,是一個整體的評估。
他們進行了12個焦點群體的訪談,接觸了四個不同服務業的顧客,並對服務品質構念進行概念化(Conceptualization)。
Parasuramanetal.(1988)指出:
服務品質是顧客對某個實體的整體判斷(Zeithaml,1987)。
它不同於主觀的品質(如Garvin,1983及Hjorth-Anderson,1984所定義的)服務品質是一個態度的型式,其與滿意度相關,但卻不相同,它是導因於績效預期(Epectations)與績效知覺(Prceptions)之間差距的比較。
基於先前焦點群體的研究(Parasuramanetal.,1985),Parasuramanetal.(1988)進一步發展了22個問項的SERVQUAL服務品質衡量模式,此模式可以運用到不同的服務產業、甚至組織內部的環境(Zeithamletal.,1990)。
Parasuramanetal.(1988)更發現,不論是什麼樣的服務種類,顧客在評估服務品質時,基本上都使用了類似的評估準則。
而這22個服務品質衡量問項,可以歸類為下列五個構面:
有形性(Tangibles):
實體設施、設備、以及人員的外觀。
可靠性(Reliability):
可以正確且可靠地完成允諾服務的能力。
反應性(Responsiveness):
幫助顧客以及提供立即服務的意願。
保證性(Assurance):
員工知識與禮貌、以及給予顧客信任與信心的能力
同理心(Empathy):
服務提供著給予的個人照顧與關懷。
對於每一個構面的服務品質是由一個差距分數(gapscoreG)所求得,此差距分數代表每個問項的知覺服務品質,亦即:
G=P-E
而P與E是每個問項對應的知覺(perception)與期望(expectation)敘述的評等。
因為服務品質是行銷領域中重要的研究主題,因此SERVQUAL(Parasuramanetal.,1988,1991,1993,1994a,1994b)也引起相當大的爭論,其爭論的議題包括:
(1)差距分數的使用(Peteretal.,1993;
CroninandTaylor1992),
(2)期望構念(Epectation)的定義模糊(Teas,1993,1994),(3)SERVQUAL跨產業之適用性,(4)差距分數的適用性(Brownetal.,1993;
Peteretal.,1993),(5)預測效度(Pedictivevalidity)與收歛效度(Cnvergentvalidity)的問題(C.BabakusandBoller,1992;
Brownetal.,1993;
CroninandTaylor,1992;
Parasuramanetal.,1991,1993,1994b),(6)SERVQUAL構面不穩定的問題(Eg.,Carman,1990;
BabakusandBoller,1992)。
雖然SERVQUAL引起這麼多的爭論,但是Fisketal.(1993)認為大多數研究人員認同SERVQUAL量表是整體服務品質的良好預測指標。
Kettinger&
Lee(1994)將SERQUAL運用在資訊系統的環境中,來補強使用者資訊滿意度(UIS)的衡量方法。
Kettingeretal.(1995)更進一步蒐集四個國家的資料來探討IS-SERVQUAL在不同文化的適用性。
此外,Pittetal.(1995)則是把資訊系統服務品質運用到資訊系統成功模式中(DeloneandMcLean,1992),並利用三個組織的樣本資料來檢驗SERVQUAL的信度與效度。
VanDykeetal.(1997,1999)把服務品質衡量模式的爭論,從行銷領域帶入資訊系統領域中。
他們著重於探討IS-SERVQUAL(KettingerandLee,1994;
Pittetal.,1995)在概念上與實證上所遇到的困難,並從行銷文獻中歸納出SERVQUAL的問題與爭論點(表1所示)為了解決這些問題,VanDykeetal.建議採用不同的服務品質問項格式;
其中一種是使用只有知覺績效的衡量方式(SERVPERF),另一種則是Carman(1990)與BabakusandBoller(1992)所建議的方式,亦即把SERVQUAL中知覺(Prception)及期望(Prception)兩個問項,修改成只有一個問項。
表1文獻中有關於SERVQUAL的問題
議題
問題
文獻
差距分數的使用
在複雜的心理構念衡量中,使用「差距分數」是一個不當的測量方法
Lord,1958;
Wall&
Payne,1973;
Johns,1981;
Peteretal.,1993
信度
使用Cronbach’salpha會高估「差距分數」的信度
John,1981;
Prakash&
Lounsbury,1983;
區別效度
因為「差距分數」與「知覺分數」有很高的相關性,所以很難證明說「差距分數」所衡量的特質是不同於「知覺分數」所衡量的特質
Cronin&
Taylor,1992;
相關性的假象
「差距分數」與其他變數的相關係數並不符合真實的情況
Peteretal.,1993
變異數的限制
E分數比P分數高,這造成系統性的變異數限制,而這將對很多統計分析造成問題
Peteretal.,1993;
Brownetal.,1993
效度
「知覺分數」比「知覺-期望分數」更能預測整體服務品質
Parasuramanetal.,1988;
Cronin&
Taylor,1992,1994;
Babakus&
Boller,1992;
Bouldingetal.,1993;
Brensinger&
Lambert,1990
「期望」構念模糊
「期望」構念的多種定義將造成多種解釋方式,這些不同的解釋方式可能導致嚴重的測量效度問題
Tea,1993;
1994
不穩定的構面
非理論性的建構以及「差距分數」的運用,造成了服務品質因素結構的問題
Babakus&
Lambert,1990;
Finn&
Lamb,1991;
Carman,1990;
Cronbach&
Furby,1970;
Parasuramanetal.1991
資料來源:
VanDykeetal,1999
Pittetal.(1997)以及Kettingeretal.(1997,1999)隨後對VanDykeetal.(1997,1999)的評論作出回應,並主張除非在概念上、實證上、以及實務上都顯示資訊系統服務品質量表(IS-SERVQUAL)與行銷的服務品質量表(SERVQUAL)有很大的不同,否則我們應該接受IS-SERVQUAL,因為一般化的服務品質量表,將有助於跨產業與跨組織間的比較。
此外,Kettinger&
Lee(1997)亦建議使用Parasuramanetal.(1994a)所提出的三個服務品質衡量替代方案:
1.SERVQUAL(一個欄位的格式):
其直接衡量「期望服務水準」與「知覺服務水準」之間的差距;
這種格式最容易使用,對整體服務品質的預測力也很高,但診斷力較差。
2.SERVQUAL(二個欄位的格式)或是Kettinger&
Lee(1994)的濃縮格式:
這種格式適用在需要較高的構面診斷能力時。
3.SERVQUAL+(三個欄位的格式):
這種格式衡量受測者的期望(Dsired)服務水準、適當的(Aequate)服務水準、以及知覺的(Prceived)的服務水準;
很顯然,這種格式比SERVPERF及SERVQUAL更佳,但是其缺點就是量表太長了,不容易使用。
由上述的探討可以得知,SERVQUAL可以運用到不同服務產業、不同組織、甚至組織內部資訊系統的服務品質衡量。
而目前的SERVQUAL及IS-SERVQUAL衡量模式主要是適用於傳統行銷或是資訊系統環境,因此我們必須進一步驗證及調整SERVQUAL,使其適用於數位行銷環境的服務品質衡量上。
在量表格式上,本研究擬採用Kettinger&
Lee(1994)的二欄位格式,以使發展出的衡量工具可以同時兼顧上述所提及的預測力、容易使用、以及診斷能力。
三、EC-SERVQUAL的驗證性因素分析
3.1驗證性因素分析
由於B2C電子商務中銷售者與顧客之間的互動愈來愈重要,所以本研究的主要目的在於建立數位行銷環境中的服務品質衡量模式,藉以幫助銷售者了解顧客的知覺服務品質。
因此,本研究將針對Parasuramanetal.(1991)所提出的服務品質模式,運用驗證性因素分析來驗證與調整其服務品質量表,進而發展出適用於電子商務環境的服務品質衡量工具(EC-adaptedSERVQUAL)。
驗證性因素分析(CFA)或結構方程模式(SEM)常用在量表驗證與調整過程;
驗證性因素分析通常用來描述及估計因素模式,而因素模式中包括了一組用來解釋可觀察變數(observedvariables)的潛伏變數(latentvariables)(Bagozzi,1980;
Bollen,1989b;
Jö
reskogandSö
rbom,1993)。
如同Byrne(1998)所述,「驗證性因素分析適合用於當研究人員對於基礎的潛伏變數結構有一定的了解時;
依據理論或實證研究的知識,研究人員事先描述潛伏變數與可觀察變數之間的關係,再進一步用統計方法來檢定假設的模式結構」(p.6)。
運用驗證性因素分析可以提供測量效度的證據,也可以降低在完整結構方程模式(SEM)中由於大量測量誤差所引起的混淆(Anderson,1987;
AndersonandGerbing,1988;
reskog,1993;
SegarsandGrover,1993)。
和共同因素分析或多特質多方法矩陣(MTMM)比較起來,運用驗證性因素分析方法來檢定構念效度(Cnstructvalidity)有更多的優點(AndersonandGerbing,1988;
MacCallum,1986;
MarshandHocevar,1985;
SegarsandGrover,1993);
驗證性因素分析方法中對於多指標測量模式的嚴謹描述,將可以方便研究人員進行更嚴謹的單構面性(unidimensionality)評估(GerbingandAnderson,1988,p.189)。
本研究將使用LISREL8.10forWindows軟體來進行二階驗證性因素分析,並檢定EC-SERVQUAL的信度與構念效度(BagozziandPhillips,1982;
Bagozzietal.,1991),其中包括了收歛效度(convergentvalidity)及區別效度(discriminantvalidity)(MarshandHocevar,1988)。
3.2比較模式配適度的準則
在理想上,模式配適度(Godness-of-fit)的評估應該從各種不同的準則來進行(Byrne,1998)。
因此,本研究除了採用絕對性的配適度指標(例如:
、GFI、AGFI、PGFI、以及RMSEA等),亦採用比較性的配適度指標(例如:
/df),來比較不同模式之間配適度的強弱。
是一種概度比檢定,其是傳統上用來檢定「被限定的共變異矩陣Σ(θ)」與「未被限定的樣本共變異矩陣S」之間的接近程度(Byrne,1998)。
一般來說,Ho:
Σ=Σ(θ)等同於Σ-Σ(θ)=0.0的假設;
因此
是同時檢定Σ-Σ(θ)矩陣中所有殘差值等於零的程度。
是故,
的機率值(pvalue)愈高,則代表假設模式與完美模式之間的配適度愈高(Bollen,1989b)。
然而
統計量在應用時必須小心的解釋(Jö
rbom,1993),因為其對於「樣本大小」及「偏離多變量常態」會有較高的敏感度。
RMSEA則是將母體中的近似誤差加進來考慮,此統計量低於0.05代表模式有良好的配適度,若RMSEA的值在0.08左右,則代表母體中有合理的近似誤差。
GFI與AGFI兩個指標是屬於絕對的配適度指標,因為其未與其他模式做比較(HuandBentler,1995);
AGFI和GFI的主要差異在於,AGFI針對模式中的自由度做過調整。
這兩個指標都是介於0到1之間,而愈接近1則表示模式的配適度愈高。
大多數研究人員認為,若GFI或AGFI的值介於0.8到0.9之間時,則模式具有合理的配適度,而這兩個指標若大於0.9時,則表示該模式具有極佳的配適度。
PGFI是由Jamesetal.(1982)所提出,該指標在評估整體配適度時,也同時考量了結構方程模式中的精簡性(parsimony)與完整性(Byrne,1998)。
Mulaiketal.(1989)主張若
值是在0.9的範圍內時,則大致上PGFI是在0.5的範圍內。
/df是用來衡量不同模式之間配適度的相對效率,研究人員建議
/df小於5.0表示模式具有合理的配適度(MarshandHocevar,1985)。
表2受測者產業與職位分佈
受測者產業分佈
受測者職位分佈
製造業
38.2%
高階管理
5.7%
財務金融與保險業
10.7%
中階管理
22.3%
教育
14.2%
低階管理
28.4%
批發與零售業
6.6%
專業人員
25.7%
運輸與通訊事業
8.9%
作業人員
17.9%
政府部門
9.4%
總和
100.0%
健康與醫療事業
6.7%
其他
5.3%
3.3抽樣方法
在管理及社會科學的研究中,使用隨機抽樣方法(probabilitysampling)要比非隨機抽樣方法(non-probabilitysampling)精確的多,然而,在許多研究情境經常使得隨機抽樣方法變為不可能且不適合,在這種情況下,非隨機抽樣經常是最適合的方式(Babbie,1998)。
在本研究中,研究的對象為數位產品的消費者,然而目前不但沒有一份所有數位產品消費者的現成名單,也不太可能造一份名冊,來執行隨機抽樣方法,即使隨機抽樣方法有可能施行,但其所花費的成本亦太高,因此本研究考量抽樣之精準性、經濟性、以及可行性之後,決定採用非隨機抽樣中的配額抽樣方法(QuotaSampling)。
為了使發展出的衡量模式更具一般化能力(Generalization),本研究從十三種數位產品的消費者中抽取出樣本,這十三種數位產品包括資訊性產品、產品資訊、圖形、音樂、影像、訂位訂票、財務工具、政府服務、電子訊息、企業程序、電子拍賣、遠距教學、以及互動式娛樂(Choietal.,1997)。
隨後,本研究從參加台北電子商務展的民眾中,以配額抽樣法抽取出260位年滿二十歲的數位產品消費者,亦即每一類數位產品各抽出20位消費者,且受測者必須在最近三個星期之內曾經使用過上述13種數位產品的其中一種。
Kerlinger(1978)認為在進行因素分析時,「樣小」與「問項數目」的比值至少要大於10:
1,而本研究的比值(約為12:
1),則超過Kerlinger所建議的10:
1。
22個問項的服務品質量表問卷分別發給這
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