B2C模式下的顾客忠诚度评价研究

发布时间：2020-03-20 10:59

【摘要】：随着移动互联网、物联网、电子商务、社交网络等领域飞速发展,数据以爆炸方式增长。根据IDC的统计,预计到2020全球数据总量会到达44ZB,大数据时代已经到来。截止到2017年6月,我国网民数量达7.51亿,B2C销售总额占全国社会商品零售总额的15%。虽然天猫商城仍占B2C网络零售总额的50.2%,但相较往年略有减少,越来越多独立B2C网站开始发力,争夺市场。大数据时代的来临,让各大B2C企业真正意识到企业自身积累的庞大数据的潜在价值,只关注网站点击率和流量的时代已经过去了。同时B2C企业之间日趋红海,企业如何提升其顾客忠诚度已经成为了经营者非常关注的重要问题。顾客忠诚度是一个抽象的概念,通过建立B2C企业的顾客忠诚度评价体系,对企业进行顾客忠诚评价能够很好的让企业认识顾客求,有针对性的提升服务质量,以此来提升企业的市场竞争力。本文通过对B2C顾客忠诚度的相关资料进行广泛收集和深入研究,在前人研究的基础上结合消费升级时代顾客消费趋势的特点,总结了 B2C电子商务存在的各种问题,例如:消费者信息不对称、用户体验问题、支付问题等,并进行深入的总结分析提炼出影响B2C企业顾客忠诚度的相关因素,并借鉴美国顾客满意度指数模型(简称ACSI),构建了天猫商城顾客忠诚评价指标体系。并利用问卷星以相应的比例给不同的人群发放调查问卷,运用因子分析法,提出影响其的四大因子:服务质量因子、品牌与竞争者吸引力因子、网站设计因子、可靠因子,进而利用多元线性回归建立回归模型。在此基础上,采用AHP和专家决策法结合多元线性回归模型确定了顾客忠诚度评价指标的确定权重和评价矩阵,并利用模糊综合评价方法来评价顾客忠诚度,建立起了基于天猫商城的顾客忠诚度综合评价体系,并提出有关提高B2C网站顾客忠诚度的对策建议。
【图文】：

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【学位授予单位】：大连海事大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F274;F724.6

【参考文献】

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本文编号：2591688