网上购物顾客忠诚度影响因素的实证研究_顾客忠诚论文

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      修订日期：2013-02-27

      中图分类号：F06 文献标识码：A

      1 引言

      Pareto的80/20法则指出，企业80%的利润是由20%的顾客创造的，通常将这20%的顾客称作企业的忠诚顾客。美国著名学者Reichheld[1]在理财服务行业的一项研究表明：企业吸引一位新顾客的成本是留住一位老顾客成本的4-6倍，顾客留住率提高5%，企业的利润将增加25%-85%。这说明，忠诚的顾客是企业产生价值和收益的源泉，是企业获取利润和持续竞争优势的基石，对企业的生存和发展有着非常重要的经济意义和实践价值。因此，在全球化竞争日益激烈的环境下，企业要想获取持续的竞争优势，就必须站在顾客的立场上，时刻关注和了解顾客需求的变化，真正建立起全方位的顾客忠诚经营。

      在传统实体购物环境中，顾客忠诚度作为营销学和管理学中的重要概念其形成过程大致经历了行为学派主导、态度学派主导和两者融合三个阶段。1997年，美国著名学者Oliver[2]对顾客忠诚度概念的界定做出了开创性的贡献，他认为，顾客忠诚是顾客对其所偏爱企业或品牌的深刻承诺，在未来持续一致地重复购买和消费，进而产生的反复购买同一企业、同一品牌或品牌系列的行为，而不管情境或营销力量的影响如何，不会产生转换行为。1999年，Oliver[3]从心理学的角度出发，又将顾客忠诚分为行为忠诚和态度忠诚两个维度，其中态度忠诚包括认知忠诚、情感忠诚和意向忠诚三个方面。他认为，在忠诚度的形成过程中，顾客会经历认知忠诚、情感忠诚、意向忠诚和行为忠诚等阶段，顾客前一阶段形成的某种忠诚度会影响他们在后一阶段的忠诚度。认知忠诚和意向忠诚沿着心理活动这个路径从情感忠诚衍生出来，构成了情感忠诚的前因和后果。Oliver所提出的顾客忠诚度两个维度涵盖面广、实用性强，并经历了电子商务等虚拟行业的实证检验，较为全面地概括了各类型影响因子。Oliver关于顾客忠诚度概念的界定以及构成维度的划分成为传统实体购物环境下顾客忠诚度理论研究走向成熟的重要标志。

      然而，近年来，随着互联网的膨胀式发展，网络正在不知不觉地影响和改变着人们的生活方式和生存习惯。互联网已经发展成为全球范围内影响最广、增长最快，市场潜力巨大的朝阳产业。因此，网络环境下顾客忠诚度的研究开始成为当前热点。Frederick[4]等研究发现，同传统环境一样，在互联网环境中，培养和维系顾客忠诚仍是企业获取利润和维持竞争优势的关键途径。正如Thornton[5]所说：“如何有效地利用网络和信息技术，系统地构建顾客关系，从而更有效率地实现顾客忠诚度的提升和企业利润的赢取，是网络商店获得持续竞争优势必须思索的核心问题。在传统服务业领域，顾客忠诚被认为是一个顾客对特定服务商重复购买行为的程度和对其所怀有的积极的态度倾向，以及在对该项服务的需求增加时将该服务商作为唯一对象的选择倾向。然而，参阅Reichheld[4]、Heim和Sinha[6]、Srinivasan[7]、Luarn(2003)[8]等人关于网络顾客忠诚度的实证研究发现，由于网络购物环境的动态性、风险性和复杂性，要想获得传统营销中的顾客忠诚已经变得越来越艰难。我们可以认为由于网络购物环境在参与群体、服务媒介、服务环境和交互方式上与传统服务存在着巨大的差异，所以，在传统服务下已经存在的顾客忠诚度的影响因素，并不能轻易地应用到网络环境中。

      首先，在网络购物环境中，在线消费者很少有机会触摸实体产品，且交易出现瑕疵后，维护合法权益的成本相当高。若没有足够的信任，消费者与电子商务企业的交易将永远停留在需求阶段，网络零售商将永远无法积累发展壮大所必需的客户资源[9]；其次，目前国内物流服务水平严重滞后于电子商务的发展，大多数网络零售商还不具备完善的物流服务体系。网络顾客不得不被迫接受较低水平的物流服务[10]。这种低水平的物流服务体验将有可能影响顾客对于网络企业忠诚度的提升；最后，传统的管理和营销理论认为，企业建立顾客忠诚进而留住客户的途径是相对固定的，即通过顾客满意建立顾客忠诚，进而获取利润并实现企业的长久发展[11]。然而，根据美国贝恩公司的调查报告：在声称满意的顾客中有65%-85%的人仍会选择替代品和竞争对手的产品[12]。这表明即使满意的顾客也并不能保证对企业产品的重复购买，即满意的顾客也有可能“跳槽”。传统的顾客满意和顾客忠诚理论在网络购物环境中遭遇了质疑和挑战。因此，如何明晰在网络购物环境中顾客忠诚的作用机制和影响因素，从而在电子商务时代更有针对性地去实施顾客忠诚计划就成为网络零售商需要着力解决的问题。

      综上所述，本文拟以网络零售业为研究背景，采取大规模问卷调查的方式，着重考察电子商务环境下顾客忠诚度的影响因素和作用机制，并具体分析信任、在线网站特性、线下物流服务质量、顾客满意度、转换成本五个外因潜在变量对其内因潜在变量顾客忠诚度的影响。希望解决的问题包括：网络购物环境下顾客忠诚度的影响因素有哪些？作用机制是什么？网络零售商的在线网站特性和线下物流能力能否增强消费者购物过程前的信任、过程中的满意和过程后的忠诚？在网络购物环境下，顾客满意度和忠诚度之间是否存在其它影响因素影响顾客的购物忠诚等等。

      2 研究模型与假设

      2.1 研究模型

      相对于传统的实体商店，在网络环境中顾客通常能够较轻易地比较产品或服务，仅需点击鼠标便可随意地转换到其它网络商店。因此，零售商很难在网络环境中建立顾客忠诚。所以，本文结合前人研究成果，提出了基于网络购物环境的顾客忠诚度模型，如图1所示。

      

      图1 网络购物顾客忠诚度模型

      2.2 研究假设

      2.2.1 信任、顾客满意度与顾客忠诚度的关系

      一方面，大量的研究表明，网上信任能够显著影响顾客的行为意图，进而影响顾客的满意度和忠诚度。Kim[13]等指出信任能够减少关系的不确定性和脆弱性，尤其是那些因为无形性、复杂性以及技术内涵而难以评估的关系，进而通过确定性的关系显著地影响顾客的购买意图，并基于顾客满意度和交易服务质量实现在线交易的成功。另一方面，很多学者认为信任可以作为顾客忠诚最直接的前因变量。Ganesan和Shankar[14]在研究买卖双方长期关系时认为顾客信任通过三个方面可以直接的影响顾客忠诚度：(1)顾客信任降低了合作方采取机会主义带来的风险；(2)顾客信任增加了顾客取得长期收益的信心；(3)顾客信任降低了顾客的搜寻和交易成本。因此，可以提出如下假设：

      假设1：顾客信任度越高则顾客满意度越高。

      假设2：顾客信任度越高则顾客忠诚度越高。

      2.2.2 在线网站特性与顾客满意度的关系

      在网络购物环境中，消费者的交易对象是网络零售商，但交互对象却是零售商的网站，不论是信息搜索还是网络购物，人们都必须与网站进行交互，消费者的绝大多数行为，甚至全部行为都要通过与网站的交互完成。因此，网站所呈现出的所有特性能够有效地影响消费者的购物体验和购物满意度。

      Koufaris[15]等以在线零售业为研究背景，认为网络零售商的网站有用性和易用性会影响消费者的态度，即便是初次登录网站的消费者，其对网站的信任和忠诚也会受到网站的有用性、易用性和安全性的影响。Carlos[16]等认为网站的有用性和易用性是网站形象的一个重要组成部分，它影响着消费者的行为趋向，且网站的有用性和易用性影响消费者的信任、满意度和忠诚度。Szymanski和Hise[17]将网络顾客满意度定义为顾客对于其在网络上购物经历的整体感受，且归纳出网络顾客满意度的前置因子，包括便利性、商品提供和商品信息、网站设计和财务安全性，实证结果表明，便利性、网站设计和财务安全性对于网络顾客满意度有显著的正向影响。Cho和Park[18]建立了网络购物满意度的量表，在量表中网络购物满意度的决定因素包括了所提供的产品信息、对于顾客的服务、购买的结果与服务的传送、网站的设计、传递的时间与索价、付款方式、使用的简易程度，购买的流程、产品的规划和提供额外的信息服务。2002年，McKinney等人[19]的研究发现在线环境下网站属性以及服务特征是顾客满意的主要成因。因此，可以提出如下假设：

      假设3：在线网站特性完善顾客满意度越高。

      2.2.3 线下物流服务质量与顾客满意度的关系

      20世纪80年代末至90年代，物流服务质量的研究工作开始转向服务质量的测量研究。物流服务质量的测量经历了从企业视角出发评价物流服务质量、从客户视角出发评价物流服务质量直至现在以物流服务质量对客户满意度的影响为研究重心。2001年，Mentzer等人[20]在前人的研究基础上，提出了以物流服务发生的时间过程为基础的客户导向的LSQ模型，研究了各个维度之间的相关性，并计较不同细分市场上各个维度在物流服务质量中对客户满意度的影响，其将物流服务质量分为人员联系质量、订单释放数量、信息质量、订货过程、订单准确性、订单状况、订单质量、订单差异处理和及时性九个方面。同年，Joong-Kun[21]实证研究了电子商务环境下物流能力和物流外包对顾客满意度的影响，发现在电子商务活动中零售商如何配置和运作其配送网络对顾客满意度的提升至关重要。因此，可以提出如下假设：

      假设4：线下物流服务质量越好则顾客满意度越高。

      2.2.4 顾客满意度与顾客忠诚度的关系

      1980年，Oliver提出了期望—不一致模型，为研究顾客满意度奠定了基础架构，其基本思想是顾客根据购前预期与绩效表现的比较结果判断是否满意。绩效表现超越顾客预期，产生正向不一致，顾客倾向满意；绩效表现低于顾客预期，产生负向不确认，顾客倾向不满意。绩效表现与顾客预期相同，则无差异，顾客持中立立场。Oliver的期望—不一致模型中的概念有4个，即预期、绩效表现、不一致与顾客满意[22]。已有的研究证明，顾客满意是保持顾客忠诚、实现正面口碑、避免顾客退出以及公司最终实现长期盈利的一个重要影响因素。对经营者来讲，顾客满意尤为重要，因为它通常被认为是重复购买、正面口碑和顾客忠诚的决定性因素。参阅以往的研究文献可以知道，通过降低价格波动性，提高零售商正面口碑的传播，顾客满意能够导致更高程度的顾客忠诚，而忠诚的顾客将进一步影响企业的盈利和未来收益，从而可以形成一条完整的“满意-利润链”。在过去对于顾客满意与顾客忠诚之间关系的研究中，大多数的研究者都发现顾客满意度的提升对于顾客忠诚度都会有正面的影响。在网络购物环境下，虽然交互双方的波动性较大，在线顾客的忠诚度获取变得更加困难，但是在网络零售市场上顾客满意度与忠诚度的规律同样是适应的。Luarn[23]等通过对在线旅行社服务等电子商务企业的实证研究发现，信任和顾客满意是影响电子商务企业顾客忠诚的主要因素。因此，可以提出如下的假设：

      假设5：顾客满意度越高则顾客忠诚度越高。

      2.2.5 转换成本与顾客忠诚度的关系

      现有理论文献研究表明，满意的顾客更有可能成为忠诚的顾客，而忠诚的顾客通常对产品也是满意的。但是，顾客满意并不等于顾客忠诚，它只是顾客忠诚的前提条件。这表明，在顾客满意和顾客忠诚之间应该存在中介变量或者调节变量的影响。国外的研究表明，顾客的情感、顾客在购买和消费过程中的参与程度、顾客转换成本、顾客对品牌的信任和认同程度，以及是首次购买还是重复购买都会影响顾客满意和顾客忠诚的关系。Kotler[24]指出存在两种基本的方式留住忠诚的顾客：提高顾客满意度和提高顾客转换成本。在营销学领域，Fornell[25]最先将转换成本的概念引入到对顾客忠诚行为的解释当中，并把转换成本结合到顾客满意与顾客忠诚的转换关系中去研究。他注意到顾客满意对重复购买行为和顾客忠诚的影响方式随着不同的产业而发生变化，并认为顾客满意和顾客忠诚之间的关系依赖于诸如市场规则、转换成本、品牌和专有技术等产业层面的因素。Lee[26]等以法国移动通信业为例，研究转换成本对顾客忠诚的影响，结果发现高的转换成本会产生较高的顾客忠诚度。国内学者李先国等认为当顾客满意上升到一定水平后，顾客满意对顾客忠诚的作用将会大大减弱，此时，转换成本对顾客忠诚的影响将起到主导作用[11]。因此，可以提出如下假设：

      假设6：转换成本越高则顾客的忠诚度越高。

      3 问卷设计与数据收集

      3.1 问卷设计

      本研究采用实地调研和电子问卷相结合的方式研究网络背景下顾客忠诚度的影响因素。研究共涉及6个潜在变量：信任、在线网站特性、线下物流服务质量、顾客满意度、转换成本和顾客忠诚度。为确保测量工具的信度和效度，本研究尽量采用国外现有文献已经使用过的量表，再根据研究目的加以修正作为实证工具。其中，信任主要借鉴Kim[13]、Ganesan和Shankar[14]等人的量表；在线网站特性主要借鉴Koufaris[15]和Flavian[16]等人的量表；线下物流服务质量主要借鉴Joong-Kun[21]等人的量表；顾客满意度主要借鉴Pavlou[27]和Kim[28]等人的量表；转换成本主要借鉴Lee[26]等人的量表；顾客忠诚度主要借鉴Zeithaml[29]等人的量表。所有问项均采用李克特7点量表，7表示“非常同意(或完全赞同)”，1“表示非常不同意(或完全反对)”。调查问卷的每项都经过反复讨论修正和小样本试调查之后而定，问卷题项皆符合我国国情和民众答题习惯且通俗易懂，易于回答。调查问卷题项如表1所示。

      3.2 数据收集

      本研究选取问卷调研作为实证数据收集的工具，调研对象的选择基于两个方面的考虑：

      一方面，作为当今网络购物的主体，高素质的大学生样本比较具有代表性；另一方面，考虑到虽将学生作为调研对象能够满足假设模型对于实证数据的要求，但是由于中国各地区城市经济发展十分不平衡，网络购物用户的学历水平也存在着较大的差异，所以，只使用学生样本会影响研究结果的普适性价值。

      基于上述考虑，本研究作者利用自身社会关系，通过网络调研方式在全国范围内随机发放问卷，共发放问卷433份，回收397份，问卷回收率为91.69%，并根据问卷标准对问卷进行了有效的筛选(筛选标准有三则：被试者是否回答了问卷中90%以上的问题；问卷中是否会出现有规律的作答；问卷中的作答是否出现了前后明显矛盾的情况)，共筛选出有效问卷350份，问卷有效回收率为80.83%，符合统计分析的标准，且有效问卷的数量大于问卷中题项数的10倍，符合使用结构方程模型分析的样本数要求。而且，根据被调研对象的IP地址得知，调研区域包括河南省、北京市、广东省、上海市等；根据被调研对象资料得知，调研对象包括学生、教师、公务员、企业员工等，这说明样本具有广泛性和良好的代表性。

      4 数据分析

      4.1 信度检验

      为了确保模型拟合度评价和假设检验的有效性，有必要先行检验变量测量的信度。本文采用克朗巴哈信度系数来检验调查问卷的信度，一般认为，信度系数在0.6以上即认为问卷具有较好的信度。通过计算表明，表1中各潜在变量的克朗巴哈信度系数均大于0.6，且问卷总体的信度也在0.7以上，我们可以认为问卷具有较好的信度。

      4.2 效度检验

      效度分析是指测量量表能否正确测出研究者所预测的特质程度，包括内容效度和收敛效度。内容效度是指测量量表是否涵盖了它所要测量的某一构念的所有项目。决定一个测量工具是否具有内容效度，通常是靠研究者的判断。本文量表均是采用国外成熟量表，并根据研究情境稍加修改，内容效度较高；收敛效度是指测量相同潜在特质的题项或测验会落在同一因素构面上。检验测量的收敛效度首先需要利用因子分析对因素负荷量进行t检验来判定测量整体的收敛效度(如表2和表3所示)，然后通过结构方程模型测量各个量表的收敛效度(如表1所示)。

      从表1中我们可以看出，各个量表的显著性P值均大于0.05，RMR(残差均方和平方根)值均小于0.05，GFI(良适性适配指数)值和NFI(规准适配指数)值均大于0.90，且PNFI(简约调整后的规准适配指数)值均大于0.05。因此，各个测量量表的收敛效度较好。

      随后，我们通过因子分析验证测量量表的收敛效度。首先，观察KMO和Bartlett检验。其中，KMO值越接近于1表示适合做因子分析，从表2得到KMO值为0.808，表示适合做因子分析。Bartlett球形度检验的原假设为相关系数矩阵为单位阵，Sig值为0.000小于显著水平0.05，因此说明变量之间存在相关关系，适合做因子分析。

      然后，查看旋转的因子载荷表(如表3所示)。由于未旋转的因子载荷表一般并不能明确的说出各个因子所代表的真正含义。所以，为了方便解释因子含义，需要进行因子旋转。采用Kaiser标准化的正交旋转法，得出如表3所示的旋转因子载荷表，各个因子有了比较明确的含义。各个问项的归类符合理论预期，同时，各个问项的交叉负载程度较低，且量表每个观察变量的因子载荷均大于0.5这一最低可接受水平，表明测量量表整体拥有较好的收敛效度。

      

      

      

      4.3 模型假设检验

      本研究提出的理论构念并不能直接被观察或测量，而需要通过观察变量间接反映，这在统计分析上称为潜在变量。传统的统计分析方法不能有效的处理这些潜在变量，而需要选择合适的验证性因素分析方法。结构方程模型可以同时进行多变量的数据探究与分析，而且允许自变量和因变量有测量误差，是一个功能强大的分析工具。因此，为验证假设模型与数据的一致性程度，本文使用Amos6.0进行结构方程模型的验证性分析。得到结构方程模型及其路径系数如图2所示。

      4.3.1 模型的外在质量评价

      结构方程模型的外在质量是通过模型整体适配度指标衡量的。模型整体适配度指标包括绝对适配度指标、增值适配度指标和简约适配度指标。模型的整体适配度指标如表4所示。其中绝对拟合指数p值为0.081，大于0.05的参考值；卡方自由度比为1.131，满足小于3的标准；增值拟合度NFI、NNFI和CFI均大于0.9；简约拟合度PNFI、PGFI均大于0.5。从指标与参考值的比较情况可以看出，结构方程模型整体拟合度较好。

      

      图2 顾客忠诚度的影响因素和作用路径

      

      4.3.2 模型的内在质量评价

      表4显示了模型的各项拟合优度指标均达到了理想的状态，说明模型的拟合优度较为理想。但是，拟合优度只是代表了模型整体拟合程度的优劣，理想的结构方程模型还需拥有良好的内在质量，而潜在变量的建构信度和平均方差变异抽取是模型内在质量的评判标准，所以，我们可以根据公式来检验模型的内在质量。根据上述公式，我们可以得出模型的内在质量标准，如表5所示。

      

      若潜在变量的建构信度大于0.60，或平均方差变异抽取量大于0.50，则可以认为模型的内在质量良好。表5显示模型的建构信度和平均方差提取均达到理想的要求，每个潜在变量的建构信度均在0.60以上，每个潜在变量的平均方差提取均在0.50以上，说明模型有良好的内在质量。

      4.4 模型实证分析

      根据上述结构方程模型验证的最终结果，得到研究假设的路径系数如表6所示。表6显示了模型的非标准化路径回归系数。从表中我们可以看出，顾客在网络环境下购物过程前的信任对于顾客满意度和顾客忠诚度的路径系数分别为0.581和0.463，假设1和假设2得到了数据的有效验证。这是由于在线互动和交易关系不仅具有高度的不确定性而且还具有匿名性、难以控制和潜在的机会主义等特点，所以有效的信任对于吸引和保留顾客显得尤为重要；顾客在网络环境下购物过程中的在线网站特性对于顾客满意度的路径系数为0.422，假设3得到了数据的有效验证。这是由于零售商的网站特性承载着消费者的期望，影响着消费者的购买决策，消费者可以通过网站特性有效地推测产品和服务的质量。而且，优良的网站特性可以增强顾客对产品和服务的信心，提升顾客满意度，强化顾客购买决心；顾客在网络环境下购物过程中的线下物流服务质量对于顾客满意度的路径系数为0.332，假设4得到了数据的有效验证。传统的研究大多将物流服务质量看作是网站特性的一个观察变量，本研究认为，在网络购物环境中，大多数网络零售商还不具备完善的物流服务体系，为了发展自身的核心竞争力，往往将物流服务外包，这样物流服务质量的好坏往往取决于第三方物流服务提供商，网络零售商自身不能有效地控制物流服务的质量。而大多数中国顾客传统的购物观念就是买谁的东西，谁就应该对相关服务负责，物流服务水平的好坏常常被算到网络零售商头上。网络零售商与第三方物流服务提供商之间的竞合对于消费者来说是一个“黑匣子”。因此，这种传统的消费观念将会有效地传递到顾客的购物体验之中。所以，本文将网络零售商的服务能力分为在线网站特性和线下物流服务质量更能有效地说明物流服务能力在网络购物环境中的重要性，实证数据也有效地说明了本假设的合理性；顾客在网络环境下购物过程后的顾客满意度对于顾客忠诚度的路径系数为0.483，假设5得到了数据的有效验证。这说明，顾客在网络购物过程中通过感知优质、完善的服务质量提升了满意度，较高的顾客满意度又得到了更高的顾客忠诚度，有效地验证了传统的关于顾客满意与顾客忠诚的路径研究；顾客在网络环境下购物过程后的转换障碍对于顾客忠诚度的路径系数为0.371，假设6得到了数据的有效验证。Kotle[24]认为，在网络购物环境下，可以通过顾客满意和转换障碍两个方面来提高顾客的忠诚度。假设5和假设6与Kotler的研究一致。综上所述，我们可以认为本文的研究假设均得到了数据的有效验证。

      

      5 结语

      本文通过问卷调查的方式，实证研究了网络环境下顾客忠诚度的影响因素和作用路径。通过分析发现，在网络环境下，信任不仅可以通过影响顾客满意度来间接地影响顾客忠诚度，而且可以成为顾客忠诚度的直接前因变量；在线网站特性和线下物流服务质量共同作用于顾客满意度的提升，并间接地影响顾客忠诚度的积累；顾客满意度和转换成本是网络环境下顾客忠诚度的主要影响因素。研究结论较为全面地反映了网络环境下顾客忠诚度的影响因素和作用机制，对于网络零售商有针对性地实施顾客忠诚计划有着十分重要的参考价值。

      而且，本文通过对电子商务环境下顾客忠诚度影响因素的实证研究也得出了关于实施顾客忠诚计划的某些启示。首先，网络零售商应该构建电子商务信誉系统。为了能够吸引和保留忠诚的顾客，网络商家必须建立起足够的信誉，良好的信誉不仅能够提高顾客的满意度，更能强化顾客的购买决心和重复购买行为。网络零售商可以建立起自己的在线信誉系统，即通过系统收集买卖双方交易后的反馈信息，根据模型计算信誉值。信誉值表明成员的可信任程度，为未来的潜在交易提供指导；其次，网络零售商应充分利用第三方物流服务提供商的物流服务能力强化自身的竞争优势。为了充分的利用物流资源，网络零售商应打破传统的物流观念，树立现代物流理念：以顾客为中心的服务观念；以效率领先为主的竞争观念；以资源共享为前提的合作观念，基于“准时、快捷、便利和安全”的指导思想，建立起与电子商务发展相适应的现代化物流配送系统，保证货物运送的准时性、提高交货的可靠性、提高对用户需求的响应性；最后，网络零售商应该充分利用转换成本的效用，提高顾客忠诚度。一方面，网络零售商应从产品和服务质量、积分累积兑换、与顾客的亲密关系等多个方面提高顾客的转换成本，保留住忠诚的顾客；另一方面，强化顾客赢回管理手段，因为在网络环境下，由于较低的转换成本，赢回一个流失顾客比获得一个新顾客的可能性更高。而且，赢回一个流失的顾客比获得一个新顾客有更大的投资回报率和成本节省，并可以抑制抱怨顾客对零售商负面的信息传播，鼓励他们进行正面宣传，维护网站形象。

      由于某些方面的不可控因素，本研究仍然存在一些不足和局限。一方面，本文是以调查问卷的方式探究网络顾客忠诚度的影响因素的，由于需确保量表的信度和效度，所以量表的选取大多来源于国外成熟量表，考虑到与国内在情境和文化方面的差异，使得所收集的数据有着不同程度的测量误差，而且数据仅局限于高素质学历人群，样本的代表性有待进一步考察；另一方面，在网络购物环境下，顾客忠诚度的影响因素有很多，限于研究能力，本文只考察了顾客满意度和转换成本对于顾客忠诚度的影响，后续研究可以进一步挖掘网络购物环境中顾客忠诚度的影响因素。

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