服务补救后顾客满意驱动机制的实证研究——基于电子商务背景下对感知风险和购物经验调节效应的剖析，本文主要内容关键词为：效应论文,顾客满意论文,机制论文,风险论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
[中图分类号]F713.36 [文献标识码]A [文章编号]1007-9556(20¨)04-0082-11
一、引言
服务补救和顾客满意一直是理论研究的热点问题(Andreassen，2000；Chang and Hsiao，2008)，但专门基于特定研究背景和约束条件下对服务补救后顾客满意驱动机制的研究却相当匮乏。通过深入的文献回顾发现，目前有关服务补救的研究在三方面还相对滞后。
第一，服务补救的相关研究大都集中在传统的服务业，基于电子商务背景的相关研究则不多。在电子商务条件下，传统的人际交往已经被网络科技所替代，服务补救面临着更多的不确定性，如面对面沟通的难度增加、隐私可能被泄露等，从而极可能出现一些与传统条件下不一致的结果(Zhao et al.，2008；Doolin et al.，2005)。因此，在电子商务条件下，服务补救中也极有可能出现与传统条件下并不一致的现象，对电子商务条件下的服务补救及相关问题展开深入研究，具有重要的理论价值和现实意义。
第二，在对已有文献进行梳理后发现，在有关服务补救和顾客满意关系的中介作用研究中，主要包括以下两大类：一类是基于公平理论进行的研究，如杜建刚和范秀成(2007)、郑秋莹和范秀成(2007)、金晓彤和陈艺妮(2009)、Oliver和Swan(1989)、Blodgett、Granbois和Walters(1993)、Goodwin和Ross(1990)等，他们重点探讨了企业的各种服务补救方式会促使顾客形成不同的公平感知(与自己以前的购物经历或者与其他人相比)，进而影响了其满意程度；另一类研究则是基于期望理论进行的，如McCollough and Berry(2003)、Oliver(1987)、Smith and Blolton(1999)以及Andreassen(2000)等。他们指出，补救后满意是由顾客对服务质量的期望和补救绩效之间的差距(期望不一致性)决定的，如果这个差距是正向的，那么顾客就比较满意；如果差距是负向的，那么顾客就不满意，即满意和不满意的程度是由期望差距决定的。然而，在现有的基于期望理论的相关研究中，并没有学者对服务补救的不同方式与期望不一致性之间的关系及其对补救后满意的影响机制进行理论探索和实证研究。因此，这构成了本文要研究的一个主要问题。
第三，服务补救和补救后满意之间关系的现有研究多集中在中介变量的作用上，而有关调节变量的研究目前还屈指可数(Holloway、Wang and Parish，2005)。之所以特别强调调节作用，一方面是因为有关服务补救和补救后满意之间关系的研究结论目前尚未达成共识。例如，Oliver和Swan(1989)以及Andreassen(2000)都指出“服务补救可以提高顾客满意”，但与此相对，Smith和Bolton(2002)却发现“在餐饮业中，道歉、及时补救和主动补救往往与顾客感知无关”，他们同时也发现“在旅店业中，有形赔偿与满意无关”。实际上，之所以会出现这样的不一致性，极有可能是在服务补救后的顾客满意驱动机制中还存在着为现有研究人员所忽视的情境因素。虽然国内外少数学者也开始探讨服务补救中的调节因素，如彭军锋和景奉杰(2006)探讨了传统条件下关系品质对服务补救和感知公平的调节作用，Holloway、Wang and Parish(2005)研究了电子商务条件下购物经验对程序公平和补救后满意的调节作用，但上述这些研究都是从顾客公平感知视角进行的，并未探讨可能对服务补救和补救后满意之间的关系产生影响的调节效应(Kollat、Engel and Blackwell，1970；Oliver，1993)。同时，虽然期望理论在顾客满意研究中具有举足轻重的作用，但现有研究却很少从期望理论出发去研究有关补救后满意的相关情境因素。但是，现实的情况是，在电子商务条件下，购物经验越多的顾客往往获取了大量的信息，其期望或要求也就越来越高，从而越不容易得到满足。同时，根据态度理论可知，顾客的行为意向会受到认知因素(Cognition)(如信念与知识等)的影响，由此可以推断，顾客满意也会受到购物经验(认知因素)的影响。换句话说，购物经验在服务补救和补救后满意之间可能也发挥着一定的调节作用。此外，在电子商务条件下之所以特别强调可能存在的调节作用，是因为购物环境变得更加复杂，存在着更多的、为传统购物环境研究所忽视的情境因素。例如，随着顾客与网上零售商进行面对面沟通难度的增加，顾客将面临着越来越多的风险与不确定性，特别是心理风险，而这些因素将会对顾客期望产生重要影响，进而对期望不一致性产生影响，并最终决定了顾客的满意水平。然而，遗憾的是，目前尚没有学者对服务补救中的感知风险进行实证研究。
由此可见，在国内外有关对服务补救领域的研究仍难以满足企业实践的需要，目前尚没有学者基于期望不一致性视角的对服务补救驱动顾客满意的机制以及其中可能存在的调节因素进行全面系统的理论探索和实证研究，而这正是本文要研究的核心问题。
二、理论框架与研究假设
据中国互联网络信息中心(权威的互联网数据提供商)《2009年中国网络购物用户研究报告》可知，中国网上购物市场快速增长，从2004年开始，每年交易金额的环比增长均超过100％。网上购物迅速发展，购物失败的事件也频频发生，网上零售商为了信誉，会对顾客进行各种补救，即使这样，由于网络条件下会受到各种情境因素的影响，网上顾客可能还是会有不同的感知。如何在电子商务条件下通过服务补救使顾客满意可能比传统条件下更为复杂(Doolin et al.，2005)，然而这些情境因素却被现有的相关研究所忽视。因此，有必要对电子商务条件下服务补救后满意的驱动机制进行深入研究。
本文在相关文献回顾的基础上，把期望理论和各种情境因素整合起来，旨在把上述因素纳入到一个框架中来考察和分析(如图1所示)。其中，服务补救是指当服务失败发生后，企业面对顾客抱怨所采取的一系列活动(Wirtz and Mattila，2004)。然而，针对补救的属性，不同学者有不同的划分法，Boshoff(2005)从传统补救措施的角度，将补救属性分为沟通、授权(对员工授权)、回馈、弥补、解释和有形展示(服务人员统一的着装、企业干净的环境等)；Wirtz和Mattila(2004)、郑秋莹和范秀成(2007)等根据补救的策略，将补救属性分为补救速度、道歉和有形补偿。本文借鉴后者并从补救策略的角度研究服务补救对期望不一致性和补救后满意所产生的影响。其中，补救速度是指服务失败发生后，零售商提供补救措施的及时性(Smith、Blolton and Wagner，1999；Wirtz and Mattila，2003)；道歉是指从顾客角度出发，充分考虑顾客的感受并向顾客致以歉意(Chang and Hsiao，2008；Boshoff,2005)；有形补偿是指各种形式的实物补偿，如折扣、优惠券、退款等(Smith、Blolton and Wagner，1999；彭军锋和景奉杰，2006)。
图1 本文的研究框架
(一)服务补救和补救后满意之间的关系
当发生网上购物失败时，零售商采取服务补救措施，可以弥补发生的各种损失，促使顾客形成补救后满意(Oliver and Swan，1989；Blodgett、Hill and Tax，1997；Goodwin and Ross，1990；Smith and Bolton，2002)。具体来说，当发生服务失败时，及时(补救速度)对顾客进行补救，可能降低顾客的各种风险感知程度(焦虑、紧张等)，减少顾客因服务失败而可能造成的时间损失，进而提高顾客的满意度(Smith and Bolton，2002)；从顾客角度出发，向顾客真诚道歉，同时向顾客耐心地解释(而非掩饰自己的责任)，弥补了顾客因服务失败而造成的心理损失，进而提高了顾客满意度(Boshoff,2005；Smith and Bolton，2002)；对顾客进行有形补偿，既弥补了失败给顾客造成的经济损失，也有可能会提高顾客满意度(Smith and Bolton，2002)。由此得出如下假设：
H1a：补救速度有利于顾客形成补救后满意；
H1b：道歉有利于顾客形成补救后满意；
H1c：有形补偿有利于顾客形成补救后满意。
(二)期望不一致性的部分中介作用
有效的服务补救会促进期望不一致性(Smith and Bolton，2002)，这是因为，期望不一致性往往是由补救的实际绩效和顾客期望(期望是在服务失败后，且在服务补救之前顾客的主观预期)之间的差距决定的(Oliver，1987；McCollough、Berry and Yadav，2000；Andreassen，2000)。在其他条件不变(期望一定)的情况下，对顾客及时的补救、真诚地道歉或者进行有效的有形补偿，可以提升服务补救的实际绩效，从而对顾客期望不一致性产生积极影响。同时，正向的期望不一致性会促进补救后满意，而负向的期望不一致性则不利于顾客满意的形成(Smith and Bolton，2002)。
期望不一致性在服务补救和补救后满意中扮演着中介作用角色，情感平衡理论(affect-balance theory)指出，人们总是努力保持生活中某一事情的积极成分和消极成分的平衡，当积极成分超过消极成分时，有利于形成积极的态度；反之，亦然(Oliver，1993；Andreassen，2000)。推而广之，当发生服务失败的时候，失败的服务构成了服务消极成分，但当进行及时的补救、真诚地道歉或者进行有效的有形补偿后，可以形成这一服务的积极成分，当积极成分超过消极成分的影响时(即正向期望不一致性)，顾客就能形成积极的态度，进而提升了补救后满意；反之，亦然。同时，服务补救并非完全通过期望不一致性来影响补救后满意，还通过感知公平等因素来影响补救后满意(Smith and Bolton，2002；Oliver and Swan，1989；郑秋莹、范秀成，2007；金晓彤、陈艺妮和于丽，2009)。因此提出以下假设：
H2a：期望不一致性在补救速度和补救后顾客满意之间扮演着部分中介作用；
H2b：期望不一致性在道歉和补救后顾客满意之间扮演着部分中介作用；
H2c：期望不一致性在有形补偿和补救后顾客满意之间扮演着部分中介作用。
(三)感知风险的调节作用机制
感知风险来自不同的方面，如身体、心理、财务、功能和时间风险。通常，这些风险中某一个或多个因素都可能会影响到顾客的感知风险(Zhao et al.，2006；Campbell，2001；Miley，2001)。在电子商务条件下，较高的感知风险弱化了服务补救和期望不一致性的关系。风险理论指出，在感知风险较高的条件下，人们很可能会想方设法规避风险(Campbell，2001)，并期望获得更多的收益，以便弥补自己因承受更大的风险而可能遭受的损失(Campbell，2001；Oliver，1993)。推而广之，在出现网上购物失败之后，在较高风险条件下，顾客可能会期望获得更多的补救来弥补因较大风险而可能遭受的损失，即顾客期望很可能会增加，从而会弱化顾客对服务补救实际绩效的感知。也就是说，感知风险负向调节服务补救和期望不一致性之间的关系。例如，在服务失败以后，虽然对顾客及时补救、给予道歉或者给予有形补偿，若顾客因服务失败感知到较高的心理损失或时间损失(感知风险)，很可能会产生消极情绪，进而弱化网上零售商通过及时补救、真诚道歉和有形补偿所期望的补救效果。因此，感知风险可能会弱化服务补救和期望不一致性的关系。综上所述，提出以下假设：
H3a：感知风险负向调节补救速度和期望不一致性之间的关系；
H3b：感知风险负向调节道歉和期望不一致性之间的关系；
H3c：感知风险负向调节有形补偿和期望不一致性之间的关系。
(四)网上购物经验的调节作用机制
购物经验包括购物频率、购物金额和花费的购物时间(Holloway、Wang and Parish，2005)。顾客经验会影响顾客期望，进而影响到补救的绩效和顾客满意(Cadotte、Woodruff and Jenkins，1987)。对于经验较多的顾客而言，他们的期望基于过去实际(realistic)的补救经验，在发生服务失误时，他们会期望此次补救比过去的补救要好，更易形成不满态度，而且难以改变。经验较少的顾客的期望基于他们认为网上零售商“应该”(should)如何去做的基础上，在零售商对其进行补救后，满意水平较易改变。因此，网上购物经验越多，服务补救和补救后满意之间的关系反而可能越弱。由此得出以下假设：
H4a：购物经验负向调节补救速度和补救后满意之间的关系；
H4b：购物经验负向调节道歉和补救后满意之间的关系；
H4c：购物经验负向调节有形补偿和补救后满意之间的关系。
三、研究设计
(一)数据来源
本研究关注于那些曾经经历过网上服务补救经历的顾客，而不是有网上购物经历的顾客，这样才能更有效地探索电子商务条件下各种情境因素对顾客补救后感知的影响。
网上购物大部分集中在繁华的大城市，本文以北京为背景城市进行研究。根据中国互联网络信息中心的《2009年中国网络购物调查研究报告》，北京网上购物有两大群体：学生购物群体约占30％，非学生购物群体约占60％。在性别上，女性购物约占60％；在学历上，大专以上学历约占70％以上；在年龄分布上，18到30岁之间约占总人数的80％以上；在月收入上，分布较为分散。因此，实际发放问卷也包括两部分：一部分是针对学生群体发放，在国内某大学发放150份问卷；另外一部分是针对非学生群体发放，为了样本的便利性，选择向IT企业的员工发放400份问卷。
在收回的问卷中，我们过滤掉了那些没有网上服务补救经历的顾客问卷以及存在大量缺失值的问卷(把这些问卷作为无效问卷处理)。在最终回收的问卷中，来自学校的问卷共120份，有效问卷为73份；从企业收回310份问卷，有效问卷为176份。本次研究共收回430份问卷，其中，有效问卷249份，问卷的有效回收率为57.9％。有效问卷的人口统计分析如表1所示。其中，在性别方面，男女比例大致相等；在年龄方面，电子商务购物人群趋向于年轻化，18～24岁的约占40％，25～30岁的约占43％；在教育程度方面，网上购物者的受教育程度普遍较高，大专及本科约占65％以上，硕士及以上约占32％；在月可支配收入方面，收入分布较分散，600元以下约占15％，600元到1000元约占24％，2000元以上约占37％。因此，本次样本的人口统计特征也基本符合“中国互联网络信息中心”《2009年中国网络购物调查研究报告》中具有网上购物经验的人口统计特征，即男女比例大致相等、购物人群趋向于年轻化和高学历以及收入分布相对分散等主要特点。同时，按照本研究所涉及的关键变量——补救速度、道歉、有形补偿、期望不一致性和补救后满意，对这两类样本进行独立样本T检验，结果发现各个变量的t值并不显著(p>0.1)，也即这两类样本并没有较大差异。因此，对这两类样本进行合并分析是可行的。
(二)控制变量
服务补救后，顾客的期望不一致性和补救后满意可能会受到社会统计变量的影响(Holloway、Wang and Parish，2005；Gurhan-Canli and Batra，2004)。例如，有研究表明：女性比男性更为敏感，因而往往产生不同的感知(Boshoff，2005)；年龄大的顾客风险承受能力可能更低，期望更高，可能更易产生不满情绪(Boshoff，2005)；低收入的顾客对服务失败有的容忍度可能更低，因此期望较高，更易表示出不满(Andreassen，2000)；不同教育背景的顾客有不同的理解水平和容忍度，尤其在出现冲突的条件下，高学历的人更容易被劝服(Narayan and Krosnick，1996；Ivancevich and McMahon，1976)。因此，本文将性别、年龄、月均可支配收入和教育背景作为控制变量进行研究。
(三)测量
本文各建构的测量多来自于现有的相关文献，但在应用于电子商务背景时在表述上进行了一定的调整，以使其更加适用于本文的研究背景。同时，我们也根据Churchill(1979)和Gerbing and Anderson(1988)所提出的量表开发与提炼程序进行了如下工作：首先，结合实际情况分别挑选了15个有网上购物服务补救经历的顾客和5个相关专家进行深入访谈，其中，由于现有研究中有关服务补救的具体措施多采用一个指标进行测量，所以在借鉴相关文献和上述深入访谈的基础上分别为补救速度、道歉和有形补偿设计了多个测量指标；其次，对40个有网上购物服务补救经历的顾客进行预调研，提炼测量量表并反复修改调查问卷(在调查问卷中，除了控制变量以外，其余测量条目都使用七点李克特量表，“1”表示“非常不同意”，“7”表示“非常同意”)；最后，利用SPSS18.0软件对这一预调研样本中有潜变量的7个因子进行了探索性因子分析，按照特征值大于1的标准并采用最大方差法(Varimax)旋转之后，一共析出了7个因子(荷载小于0.4的不显示)，而且不存在交叉负荷现象。具体测量条目以及相关的文献来源如表2所示。
(四)信度与效度
在收集了最后一轮数据之后，通过AMOS7.0软件对正式调研的249份问卷进行验证性因子分析。
首先，模型的拟合指数除了GFI=0.887(小于0.9)以外，其他指数都在比较理想的范围之内：CFI=0.948，RMSEA=0.056，Chi-square(138)=304.388。在内部信度分析上，分别计算了各建构的Cronbach α系数和综合信度系数(Composite Reliability)。根据Nunnally(1978)的观点，基础研究的信度系数需达到0.8才可接受，而探索性研究只要达到0.7就可以接受。在本研究中，各建构的Cronbach α系数和综合信度系数都大于0.7，从而表明有较好的内部一致性。在收敛效度上，几乎所有测量条目的因子载荷都大于0.6，大于Hair等人(1992)建议的门槛值0.5。同时，除了感知风险外(因子载荷都大于0.5，也显示出较好的收敛效度)，每个潜在变量的平均提炼方差(Average Variance Extracted，AVE)都大于门槛值0.5(Fornell and Larcker，1981)。
其次，在判别效度的测量上，根据Fornell and Larcker(1981)的观点，如果各变量AVE的平方根也都大于该变量与其他变量的相关系数，则表明判别效度较好。经过计算可知，各变量AVE的平方根(具体见表3对角线)大于该变量与其他变量的相关系数(如表3所示)。由此可见，在本研究中，判别效度也得到了很好的满足。
四、数据分析和假设检验
(一)服务补救的直接作用和期望不一致性的中介作用检验
在对测量模型的信度与效度进行检验之后，我们根据Baron和Kenny(1986)以及温忠麟、张雷和侯杰泰(2004)所建议的程序来检验中介效应。(1)检验因变量对自变量的回归系数，如果显著就继续分析，否则就停止分析。(2)检验中介变量对自变量的回归系数及因变量对中介变量的回归系数，如果都显著就进行下面的第3步，而如果至少有一个不显著，则进行第4步的Sober检验。(3)进行完全中介效应检验，即检验因变量对自变量的回归系数，如果不显著，说明这是完全中介作用；如果显著，则说明是部分中介作用。(4)进行Sober检验，如果显著，说明中介效应显著，否则中介效应不显著。为此，本文按照上述程序进行了层次回归分析，分析结果如表4所示。模型1是因变量对控制变量的回归。模型2是因变量对补救速度、道歉和有形补偿的回归(系数显著p<0.05)，模型的F值明显增大，因此增加因变量后，模型拟合度得以优化。增加补救速度、道歉和有形补偿之后，
也增大，并且因△引起变化的F值显著(p<0.05)，由此得知增加补救速度、道歉和有形补偿后，对补救后满意的解释能力迅速提升，也即H1a、H1b、H1c得到支持。模型3为中介变量期望不一致性对补救速度、道歉和有形补偿的回归(系数显著p<0.05)。模型4为因变量对补救速度、道歉和有形补偿和期望不一致性的回归，各个回归系数显著(p<0.05)。同模型3相比，因△引起变化的F值显著(p<0.05)，也就是说增加中介变量期望不一致性后，对补救后满意的解释能力迅速提升，也即中介作用显著。在模型4中，补救后满意对补救速度、道歉和有形补偿的回归系数显著(p<0.05)，也就是说期望不一致性在补救速度、道歉、有形补偿和补救后满意之间均起着部分中介作用，中介效应占总效应的比例分别为24％(0.124×0.421/0.215)、27％(0.178×0.421/0.275)和53％(0.323×0.421/0.258)。由此得知H2a、H2b、H2c得到支持。
(二)感知风险与顾客经验的调节作用检验
根据Baron and Kenny(1986)以及温忠麟、张雷和侯杰泰(2005)所建议的程序来检验调节效应。首先，为防止多重共线性，我们将自变量和调节变量进行标准化处理；然后，控制解释变量(包括控制变量和自变量)，检验因变量对交互效应的回归系数是否显著，如果显著，表明有调节作用，否则没有调节作用。本文按照上述程序进行层次回归，如表5所示。模型5和模型6为对感知风险这一调节作用进行的分析，模型5为期望不一致性对控制变量和主效应的回归，模型6中加入了自变量与感知风险的互动因子。从模型6可知，从拟合指数来看，F值显著，表明模型有较好的拟合度，同时因△引起变化的F值显著(P<0.05)，即增加感知风险这一调节变量后，对期望不一致性的解释能力迅速提升。同时，模型6的结果也表明，只有道歉和感知风险的交互系数显著(P<0.05)，而补救速度、有形补偿与感知风险的交互系数都不显著，但与本文的假设相反，表明感知风险在道歉和期望不一致性之间的关系中的调节作用是积极的，即感知风险越大，道歉对期望不一致的作用也就越强。因此，假设H3a、H3b和H3c没有得到验证。
模型7和模型8是对购物经验这一调节作用的分析。其中，模型7为补救后满意对控制变量和主效应的回归，模型8加入了各自变量和顾客购物经验的互动因子。从模型8可以看出，从拟合指数来看，F值显著，表明模型有较好的拟合度，同时因△引起变化的F值显著(P<0.1)，即增加购物经验这一调节变量后，对补救后满意的解释能力迅速提升。不过，模型8的结果表明，只有补救速度和购物经验的交互系数显著(P<0.05)，道歉、有形补偿和购物经验的交互系数都不显著，从而表明假设H4a得到验证，而并没有证据支持假设H4b和H4c。
五、结论、启示、局限性和未来研究方向
(一)研究结论以及理论意义
尽管服务补救后顾客满意很重要，但是很少有学者对其驱动机制进行全面系统的研究，本文弥补了这一缺陷，系统研究了补救后满意的驱动机制——期望不一致性所扮演的部分中介角色(表3)以及感知风险和购物经验所发挥的调节作用(表4)。
表3中模型1到模型4的结果表明：期望不一致性在服务补救与补救后满意之间扮演着部分中介作用，即服务补救在直接对顾客满意产生积极影响以外，还将通过期望不一致性对顾客满意产生显著的间接影响。前人的研究结果已经表明了感知公平在其中所扮演的中介作用，而本文的研究又发现并证实了期望不一致性在服务补救与顾客满意之间也扮演着部分中介作用，这显然可以帮助人们更完整地理解服务补救对顾客满意的作用机制，从而拓展和深化了服务补救与顾客满意的相关研究。同时，根据表3中模型4的结果，在考虑了期望不一致性的作用以后，期望不一致性取代了道歉而成为对补救后满意影响最大的因素(回归系数为0.421)，然后依次为道歉、补救速度和有形补偿。
从表3中的模型2可以看出，补救速度、道歉和有形补偿对补救后满意有显著的直接作用。其中，道歉对补救后满意的积极影响最大，然后依次为有形补偿和补救速度。而且，在模型6和模型8中，这一结论再次得到证实，这与传统条件下研究的结果截然不同。在传统补救中，有形补偿对补救后满意的影响往往最大。例如，Hoffman、Kelly and Rotalsky(1995)基于餐馆业的服务补救研究结果表明，诸如免费食物和折扣等有形补偿的作用要大于其他补救方式所起的作用；Smith and Bolton(2002)基于餐馆业和旅店业的研究结果表明，较高的有形补偿对顾客满意的影响要远远大于其他补救方式对满意所产生的影响。在电子商务条件下，之所以会出现与上述传统研究不一致的结果，一个可能的原因是网上购物更有可能出现信任危机。例如，当购买的商品出现问题的时候，购买者往往很难相信换货和优惠等有形补救方式可以满足自己的需求。比较而言，如果网上零售商能从顾客的角度出发，对顾客做出及时有效的道歉和解释，以满足顾客心理需求，赢得顾客信任，那么最终的补救效果可能会更好。不过，这并不意味着有形补偿在电子商务条件下就变得不重要了。实际上，表3中模型3的结果已经表明，在对期望不一致性产生直接的积极影响的各个因素中，有形补偿的作用最大，然后依次为道歉和补救速度，这一结论在模型6中也再次得到证实。不过，在电子商务条件下，有形补偿对补救后满意的直接影响虽然不是最大的，但它却可以对期望不一致性产生最为重要的影响，而后者又可以对补救后满意产生影响(如模型3所示)。因此，在剖析有形补偿的积极作用时，还必须把该因素通过期望不一致性而对补救后满意所产生的间接影响考虑在内。
虽然本文有关感知风险调节作用的假设均未得到支持，但却发现了一个十分有趣的现象。由表4中的模型2可知，感知风险只对道歉和期望不一致性的关系起着显著的调节作用，而且是积极的调节作用。这一发现是否具有普适性以及为什么出现这种现象，尚有待于后续研究做出进一步的检验和探索。出现与假设不一致的结果，可能的原因是，根据前景理论(Prospect Theory)，人往往是不理智的，所谓的损失和获得，一定是相对于某个参照点而言的。如果参照点较低，即使在获得或损失不变的情况下，顾客所感知的获益也会较多或者感知的损失也会较少；反之，亦然(Broinanne，Merli and Roger，2008)。在电子商务条件下，在发生服务失败以后，在感知风险较大的情况下，由于在同商家面对面沟通和实际接触产品等方面存在障碍，顾客会变得更加无助、更加缺乏信心、更加缺少安全感、更加觉得焦躁不安。相应的，在商家真诚道歉的过程中，顾客的潜在参照点可能会随之发生调整(变低)，其期望水平也会在动态调整中有所降低，从而在一定程度上放大了道歉所产生的积极作用。同时，在商家出面与顾客沟通并对顾客真诚道歉之后，这在某种程度上会满足顾客的心理需求(如获得尊重、理解和支持)，其不安全感和焦躁不安感也会大大降低，信任感也会增强，从而使顾客进行得失平衡判断的时候形成“损失相对较小”的感知(小于道歉之前的感知损失)，结果进一步放大了道歉对期望不一致性的积极影响。可见，在此过程中，感知风险可能会在抵消不利影响的同时最终强化真诚道歉的积极影响。此外，模型2的结果表明，感知风险并没有对补救速度、有形补偿和期望不一致性之间的关系产生显著的调节作用。相比较而言，有形补偿和补救速度，一方面在使顾客降低参照点、缓解顾客焦躁不安的心理压力以及提升顾客信任感方面的作用比较有限，并且恰好抵消了与高风险感知相伴而来的心理损失所产生的消极影响；另一方面，对于中国的网络购物者而言，补救速度和有形补偿是在服务失败之后顾客最基本的一种预期，而且几乎是所有商家惯用的同质“手法”(但是，真诚道歉在不同商家中却可以表现出重大差异)，消费者的这种判断不会因为感知风险的波动而发生明显的变化。
表4中的模型8表明，购物经验对补救速度和补救后满意起着显著的负向调节作用。也就是说，顾客购物经验越多，获取的商品信息越多，对商品和服务也就变得越挑剔，从而对补救的期望也就越高。同时，对于购物经验丰富的顾客而言，他们已经习惯了商家的一些服务补救措施和手段，因此他们所关注的已经不是简单的补救速度和反应等形式方面的问题了，从而弱化了网络商家的补救速度与补救后满意之间的关系。不过，本研究并未发现足够的证据支持购物经验对道歉、有形补偿与补救后满意之间关系所发挥的调节作用，这可能是因为在研究中我们并没有对顾客经验进行更为详细的区分。例如，当电子商务条件下出现服务失败时，顾客可能会面对不同类型的零售商(电子商城和个体网络零售商)，这就意味着顾客经验具有差异性、多样性和情境依赖性。举例来说就是，顾客在网上购买电子商品所形成的购物经验并不能直接照搬或简单应用到自己在网上购买衣服的情境。顾客经验具有的差异性、多样性和情境依赖性很可能会弱化顾客经验对有形补偿、道歉和补救后满意之间的关系所起的调节作用，当然，这有待于在未来的研究中加以深入的探索。
(二)管理意义
对网上零售商来说，如何在出现服务失败后对顾客进行有效的补救显得尤为重要。根据以上的研究结果，管理者未来可以关注三个方面的管理对策。
首先，电子商务条件下，出现服务失败后，网络零售商在对顾客进行补救，尤其是进行有形补偿的时候，要努力促进顾客形成正向的期望不一致性。因为研究结果证实，期望不一致性在补救速度、道歉、有形补偿和补救后满意之间起着部分中介作用，而且对有形补偿所起的中介效应占总效应的比例最高(53％)。这就意味着零售商在出现服务失败后，尽量不要做出虚假的服务承诺，这很可能导致顾客期望变高，进而不利于形成正向的期望不一致性，最终导致服务补救(尤其是有形补偿)达不到预期的补救效果。
其次，电子商务条件下，当出现服务失败后，网络零售商首先应从顾客的角度出发，对其进行真诚的道歉，而不是把有形补偿作为首选措施。本文的研究表明，在服务补救对补救后满意的直接作用中，道歉对满意所起的作用比其他任何补救方式所起的作用都要大。这就意味着网络零售商在出现服务失败时，没有必要为了逃避责任而掩饰失误、与顾客争辩甚至推卸自己的责任，而是要尊重顾客、为顾客着想并最大程度地获取其信任与理解，这样才能更好地满足顾客的需求，这与传统条件下更多地强调有形补偿稍有区别(Hoffman、Kelly and Rotalsky，1995；Smith and Bolton，2002)。
最后，电子商务条件下，零售商要巧妙地利用各种情境因素，主动与顾客沟通并了解顾客，对顾客进行有针对性的补救，而不是采取顾客已经习惯了的同质化补救措施，因为同质化补救措施在复杂的电子商务条件下已经难以满足顾客的需求。本文有关感知风险和购物经验调节作用的研究结果表明：第一，感知风险对道歉和期望不一致性之间的关系具有正向的调节作用，网上零售商的努力重点应该是更好地利用感知风险的积极作用，通过它来强化道歉对期望不一致性的关系，从而提升补救后的顾客满意程度，这与实践中片面强调降低顾客感知风险的常识不太一样；第二，感知风险对道歉、有形补偿与顾客满意之间的关系并没有起到调节作用，可能是因为对中国消费者来说，道歉和有形补偿是网络失败后的基本预期，他们已经习惯了道歉和有形补偿这样的同质化的补救方式，所以很难调整自己的预期参照点(如上文所述)。因此，对网上零售商来说，在对顾客进行及时补救和有形补偿的时候，要通过有效沟通，主动了解顾客对道歉和有形补偿的预期，以形成与其他网络零售商相比较富有差异性的补救，以赢得顾客满意。此外，由于购物经验对补救速度和补救后满意之间的关系具有消极的调节作用，所以零售商应该在与顾客沟通中全面了解顾客的购物经验，并基于顾客经验对顾客进行细分，从而针对不同经验的顾客提供更富有针对性的补救措施，以便赢得顾客满意。
(三)局限性与未来研究方向
与所有其他研究类似，在解释和应用本文的研究结论时，必须对本研究的局限性有正确的认识。概括而言，本研究的局限性主要表现在四个方面。第一，本文旨在立足于期望不一致性的视角来研究补救后满意的驱动机制，因此并没有对期望和期望不一致性的关系以及各种补救方式的交互作用进行研究，未来可以将各种补救方式的交互作用和对各种补救方式的期望加入模型之中进行研究。第二，鉴于识别并验证了期望不一致性在服务补救与顾客满意之间所扮演的部分中介作用，但并未对前人相关研究中所验证的感知公平的中介作用进行综合研究。因此，未来的研究可以把这些因素纳入到一个模型中进行研究，比较各自中介作用的大小以及它们之间的相互影响。第三，本文虽然首次探索并验证了服务补救领域中感知风险的调节作用，但并未对感知风险的来源(如物理的、心理的、财务的、功能的、时间的以及便利性风险和社会风险等)以及各种风险因素之间的相互影响(Chang and Hsiao，2008；Xie and Peng，2009)进行研究。本文虽然发现了感知风险的积极调节作用，但其具体的作用机理及其普遍适用性等还有待于进一步探究，未来可以专门关注各种风险的相互关系及其对补救后行为的差异性影响。第四，正如前文所指出的，本文基于中国电子商务市场上的服务补救及其影响展开研究并得出了一些不同于传统市场的研究结论，其普适性还有待于未来研究的检验，未来可以对不同的电子商务平台(B2C、B2B和C2C等)以及电子商务市场中的不同产品类型等展开比较研究。
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